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汽车是第二次工业革命最具代表性产物，走过一百多年历程之后，汽车又走到了的命运十字路口——以AI、5G、物联网为代表的第四次工业革命。
汽车在这些技术的加持下，将会迎来自诞生以来最大的变革——自动驾驶，这不只是形态上的，更是功能上的，以及使用场景上的变革。
奔驰汽车概念座舱设计
汽车迎来全屏幕时代
汽车上屏幕源于人们对于车载信息娱乐的强烈需求，从1910年，爱立信公司创始人Lars Magnus Ericsson首次在汽车上安装了一台移动电话开始，人们对于车载信息娱乐系统的追求就变得越来越强。
汽车中的屏幕越来越多——博世公司虚拟座舱设计
1942年，雪佛兰生产出了首辆配备收音机的车型；1965年，福特和摩托罗拉携手将8音轨卡带播放器引入汽车之中；在1970年，兼具磁带和收音机功能的磁带收音机再次替代了8音轨卡带播放器，直到十五年后出现音质更好，容量更大的CD。
随后90年代第一块液晶屏幕终于出现在了汽车中控屏上。进入21世纪之后，汽车中控区域的屏幕就变得越来越大。现在汽车机械仪表区域也已经被液晶屏幕所取代，整个汽车驾驶区域和娱乐区域已经变成了“虚拟座舱”。
随着5G技术的推广和商用之后，汽车将会进入一个新的“全屏幕时代”。因为“高速率+低延时”的5G网络配合AIoT技术，可以实现正式意义上的无人驾驶。当人们从紧张和繁复的驾驶劳动中脱离出来之后，在汽车这个封闭私人空间中，就会有更多的需求被激发出来。因此，“全屏幕”将会承托起人们新的需求。
在汽车中办工，开视频电话会议，汽车中购物消费，以及骑车中体验全沉浸式的游戏都将成为可能。也就是在汽车的空间内将会被各种屏幕充满，它满足的不只是用户娱乐的需求，更多的还有办工，消费、生活等多场景需求。
大众推出的I.D.Vizzion概念车
就比如，日内瓦车展上大众推出的I.D.Vizzion概念车，搭载了HoloLens增强虚拟现实技术。只要用户需要，车载人工智能助手就可以在任何一位用户的面前投射出一块虚拟显示器；
AI+汽车带来交互新革命
驾驶方式的变革也必然会引起交互方式的变革。而“全屏时代”其实是人车交互的革命开始，而这种交互将会是多模态交互。不仅是要让机器听的清，还要看的清，并且更能深入理解它背后的含义，深度地理解真实世界。
多模态交互新体验
这里就是未来人车交互在AI技术加持下，会是一种多模态的方式。不仅能够识别用户语音，还能够通过用户的眼神注意点、面部表情变化，脑神经电波以及手势与汽车进行交互。
比如在实现自然语言交互方面，则就需要AI技术中大数据和深度学习以及人工只能芯片进行相互配合共同作用。
首先是通过大数据去分析用户行为，并建立用户模型，然后是通过深度学习去了解用户习惯以及理解语音和语义，最后通过人工智能芯片进行本地化的处理。最终结合领域和场景进行智慧推理，落地行业应用。
比如在汽车中，它可以准确判断每个人的动作、行为。用户只要说想看电影，汽车终端就会通过大数据，配合用户的行为习惯净赚推送内容，甚至在还会根据电影内容配合特定光效声场等等。
日产Brain to Vehicle脑电波交互技术
汽车公司日产公布的Brain to Vehicle脑电波交互技术，允许用户通过脑电波来与汽车进行交互。
智能网联汽车到来
未来汽车的可连接性将会成为一种硬指标。，这种可连接性包含了，汽车与汽车、行人、道路、云端等进行信息交互与互联互通，简称为V2X。
汽车V2X链接
实现V2X的基础就是5G网络的应用，因为5G网络速率可以达到10Gbps，这几无诶无人驾驶技术高速网络连接提供了基础，同时他还有低延时，仅有1毫秒，车和云端以及车和车以及车和人等的通信指令将会时传时达。最后就是万物互联。
比如车辆发生紧急情况时向救助中心发送求助信息，内容包括车辆类型、事故时间、地点等；
同样在汽车转弯前与转角车辆进行信息交互以避免碰撞；又如汽车经过路口时，根据信号灯配时信息调整车速，提升不停车通过路口的可能性；最后就是实现自动驾驶。
自动驾驶离我们远不远？
Waymo CEO John Krafcik说，在未来的几十年内，自动驾驶技术还无法做到无处不在， 无人驾驶汽车也将一直存在限制。
无人驾驶（自动驾驶）据当前请示看，距离实现还有很长路要走。
首先是汽车产业本身是一个资金和技术密集型产业，并讲究的是规模效益。所以自动驾驶首先要过的坎就是资金问题。
搭载waymo自动驾驶系统的克莱斯勒汽车
当前汽车产业普遍利润率都在10%左右。这里无人驾驶技术的研发则需要投入大量资金。布鲁金斯研究院对2014年8月到2017年6月自动驾驶汽车研发方面的投资进行了统计，结果发现这三年的投资就已经接近800亿美元。
这种大投入之下，汽车厂商已经开始抱团。如去年，本田就决定向通用旗下无人驾驶汽车公司Cruise投入27.5亿美元，并且双方将会互相开放线管技术以及研发人员。谷歌Waymo跟克莱斯勒就选择了合作。
由此在这种大环境下，合作甚至是收购将成为自动驾驶领域的常态。这些公司包括汽车、软件、计算机芯片、雷达、摄像头、激光传感器和高清地图的生产商，这样将会大大机还年轻研发成本。
其次，自动驾驶汽车上路之后的法律法规问题。 在自动驾驶模式下，由于车辆行驶活动是由车辆的自动驾驶系统而非人为操控，这使得传统的过错责任模式失去了适用的前提，而涉及到适用无过错责任的产品责任等问题。
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另外，像是自动驾驶车辆许可制度（包括测试制度、量产制度、批准制度、事故鉴定制度等）、车辆技术标准、驾驶员资格制度、道路交通规范、交通事故责任制度、产品责任制度，甚至驾驶人或乘客的数据隐私保护制度等。都是亟待解决的问题，这中间有一个解决不了，那么自动驾驶上路就会无限延期延期下去。
很简单一个例子，奥迪最新推出的A8以及A6车型已经实现了L3等级的自动驾驶标准（60公里以下速度），并在欧洲市场已开始销售。但是这些车型在中国市场却阉割掉了L3等级自动驾驶辅助功能，原因就是不符合中国的相关法律。
最后，自动驾驶汽车在用户接受度上并不高，这也是阻碍自动驾驶普及发展的因素之一。这里分为两点，一点是价格，目前搭载L2或者是L3级别自动驾驶辅助功能车型普遍价格较高，或者是都在豪华型轿车上。
另一点是不信任，目前交通的主要参与者还是人，面对复杂路况下人与法律法规以及交通潜规则的配合下，让很多驾驶证和对于自动化驾驶的安全性存疑。
其中有分析报告指出，仅仅在 “自动驾驶会让车辆安全性更高”这一观点上，参加调查的美国消费者仅有34%的人认可。
所以说，真正意义上的自动驾驶汽车离我们还很遥远。