。看了城邦得友的分享带着强烈的好奇进来 "翻看" 此书，真是不明白为什么一本书会缺了那么多的章节！显然不是排版的问题，因为目录页就是这些，而且这个太明显了，难道是内容有违和，还是作者故意所为。总之，想知道原因是什么

自动驾驶正在成为交通领域最大的变量。一方面，自动驾驶技术赋予汽车产业转型升级巨大的能量，是汽车产业颠覆性的变革力量；另一方面，车路协同自动驾驶技术，为智能交通基础设施的建设提供了全新的思路和方案。除此之外，自动驾驶共享出行将改变公众出行方式，在 MaaS 模式下，汽车消费由共享代替购买，从而大大降低私家车的使用量和保有量，降低城市拥堵，让出行更低碳。

这本书署名作者是李彦宏，但这个出版水准估计让李彦宏永远不会再与这个编辑合作。书原本应该是本不错的好书，把百度为什么做智能汽车，做智能汽车和智慧交通的思路和愿景都做了相当充分的阐述。百度李彦宏与吉利李书福的一次交流，促使百度讲智能车研究的目标定位在提升安全性上面。在智能汽车单车智能研发测试方面，百度处于世界第一梯队，在中美两国都有实体测试场，再加上虚拟测试场，跑出的数据世界一流。与此同时，百度还重点关注车路协同，这一点和何帆老师的观点不谋而合。车路协同会发挥中国基建狂魔的优势，同时能帮助智能车更加迅猛的发展。应该说，这本书作为无人驾驶汽车的科普读物是足够了，同时也能看出百度，以及各主流厂商的研究思路。最后还是要吐槽一下，最后的结尾，人工智能部分，莫名其妙的开始，又莫名其妙的结束，用虎头蛇尾一词来描述都是对这个词的侮辱😂建议大家可以读一读这本书，但最后一章就不用读了！

虽然说的是一个节选版。但还是想问一下。本书的思路非常对，但是为啥这本书不完整呢？现在的电子版，没有第 1 章第 2 章。最后一章是 12 章。而且中间好多章节也没有，不知道是什么原因啊？整体智能交通体系的思路确实是未来发展的方向。百度作为百度地图向上延伸的一个功能。百度的体量去做智能交通系统是恰当的选择。车路协同，最后才是汽车自己自动驾驶的问题。不强调智能交通系统的自动驾驶都是耍流氓！

记得在学习第二曲线创新时，李善友老师说到，百度的案例，阐述深陷在第一曲线不断优化的企业，容易惯性地争抢第二曲线的创新资源，同样的例子出现在联想集团、诺基亚公司。我们印象中，百度挖了人工智能一堆大佬，陆奇是其中一位行业技术大牛标志性人物。而正好在这本书中，我才清楚了，李彦宏脑海的愿景是智能交通，效率出行号志控制算法与 AI L4 自动驾驶搭配。值得阅读扩充认知，别让你的百度印象，还仅仅只是 “百度

这本书写的很棒，有关交通未来的展望做了国内外发展路径的现状和趋势的分析解读，如果能更大气一点，将全文都完整呈现出来，供爱好者和从业者完整学习，就完美了。看完本书内化的理解，“聪明的车 + 实时的云”= 虚拟人，就像我们人类，其中实体汽车就像人的四肢，有肌肉（可操控性），车上搭载的感知设备，就像五官（可识别性），可靠的网络，就像人体神经元（可传递性），中心云控平台，就像大脑（可决策性）。“智慧的路 + 精确的图”= 新场景，构成了环境和路线，是实现安全高效到达目的地的保障。那么人工智能赋能交通未来，就是虚拟人和新场景的融合协同，为人类的生产生活提供服务。

从交通安全说开，谈到智能交通运营商，提供智能交通服务。智能信息控制技术问题，车路协同方案。现在百度无人驾驶出租车定点试运行，未来智能汽车与自动驾驶的关系，从科技领军人物视角俯瞰尖端技术。最后一章还有人机混合展望，此本是节选本，期待完整版。

2021 年，百度被评为国际自动驾驶技术阵营里的领导者，综合实力排名第 4，是唯一上榜的中国企业。期待百度的 "单车智能 + 车路协同" 方案不断实践，在商业化进程中越走越快，早日解决交通拥堵，彻底消除交通事故。

作为滴滴智慧交通的从业人员，我参与过智慧信号灯系统的研发工作、山东济南城市大脑、江西吉安智慧城市大交通项目的研发工作。以前（在其他公司）参与过智慧供暖项目的研发，参与过智慧煤项目的研发工作。以下发表一下自己的一些想法：所有让生活变美好的事情，都需要有人去实践，才能到来；未来在小部分人里面已经流行起来了，只是大规模流行起来还需要很大的成本；现在的城市，已经比千年前，百年前，十年前的城市智慧了很多倍，但是比 10 年后的一定差了许多；所有的行业都会智慧起来，智慧的程度目前很多要到了数据化阶段；希望为世界更美好，多贡献一份力量。

这个模式，已经有很多城市已经启用，智能化交通运营以及信号灯研究，都是我们技术的进步，后期新能源车的大量使用，安全系数提高，国家提出的环保、碳中和、低能源使用，都对环境产生有利保护。鼓励支持更多能源车和无人技术车的使用，实现环保的大批量使用。

智能交通的使命 1. 智能交通融合交通属性和科技发展，承载着智能化的未来和人民群众对美好生活的向往。2. 智能交通是智慧城市的一部分。3. 大城市拥堵严重，污染严重，事故频发。所以，不得不靠 “限购” 、“限行” 来降低交通压力。4. 推动建设智能交通系统，为解决大家的出行难题助一臂之力。

本书作者李彦宏亲自为我们揭开智能交通的蓝图与规划，并直指出智能交通的核心，就是安全这两个字。在与比尔・盖茨、埃隆・马斯克在博鳌论坛有过一次对话，话题是围绕人工智能展开。在这一次谈话中李彦宏问到 “人工智能会给人类带来怎样的影响” 时，马斯克说：“我们应该更关注人工智能的安全性，而非人阅读工智能本身。它带来的影响也许是好的，也许是不好的，甚至还有可能带来不亚于核泄漏事件这样毁灭性的灾难。” 他创立 Neuralink，也被认为是马斯克对抗人工智能的一步棋，本因就是想通过增强人类的能力，来对抗人工智能有可能超越人类的风险。这本书详细的介绍了目前关于智能交通各个方面需要关注的问题，且这本书有创意的地方就在于书中的二维码扫进去后可以直接听音频。另外关于车路协同的介绍，书中的二维码扫描进去也可以看到视频。这种创新的阅读方式，也相当有趣。

无人驾驶是一个超万亿级的市场，再过 5-10 年，我们就能看到满路跑的无人驾驶汽车。首先落地的可能在无人驾驶出租车和无人驾驶物流车，随着海量数据的堆积，人工智能算法的演进，大规模商业化后，成本这个最大的拦路虎也会逐步被斩落马下。未来已来，颠覆整个产业生态链的技术正日渐成熟！

本书让我了解了无人驾驶汽车技术发展历程，现阶段情况，真是大开眼界👍👍👍

可以了解一下智能出行，自动驾驶

车路协同可大大提升无人车的安全性，可加快自动驾驶大规模商用的进程，是自动驾驶的核心突破口之一。车路协同系统有成本更低、更安全两大优势，能以更小的代价解决更为复杂的场景问题。车路协同不仅可缓解居高不下的单车成本，还能让交通出行更智能、更便捷，“让灯数车、让车读秒” 等场景即将落地。

《智能交通：影响人类未来 10—40 年的重大变革》将为我们呈现，一个安全、畅通、低碳的交通网络，一个自由、个性化、不断学习和进化的移动生活空间究竟是怎样形成的。李彦宏～百度创始人、董事长兼首席执行官解决现代交通问题困扰之道

随着 IA 的深度学习和计算机视觉技术的兴起，自动驾驶为提升交通安全与效率提供了新的解决方案。自动驾驶综合了人工智能、通信、半导体、汽车等多项技术，涉及产业链长、价值创造空间巨大，已经成为各国汽车产业与科技产业跨界、竞合的必争之地，是未来改变交通出行发展的方向。在自动驾驶上，每个国家落地优势和驱动力并不相同。美国有信息技术优势，欧洲汽车巨头实力雄厚，日本需要解决老龄化驾驶问题。那么中国发展自动驾驶的优势有四：第一，我国汽车市场足够庞大。据公安部统计，截至 2021 年 6 月，全国机动车保有量达 3.84 亿辆，其中汽车 2.92 亿辆。庞大的市场可带来显著的规模效应，规模带来效率提高，优化资源结构，此外也可支撑足够的细分场景，便于自动驾驶在部分领域率先取得商业化应用。第二，基础设施配套齐全。我国更加强调智能化与网联化同步发展，以网联功能构建 “人 — 车 — 路 — 云” 的整体解决方案，降低单车智能的开发难度，而且支撑自动驾驶所需的通信基础设施在不断完善，截至 2021 年 7 月，我国已建成 5G 基站 91.6 万个，占全球总量的 70%,5G 连接设备数已经超过 3.65 亿个，占全球总量的 80%。车用无线通信网络（LTE-V2X 等）实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步开展应用。现在还在迅速发展状态中。第三，标准渐趋完善。工业和信息化部及相关部委先后发布了《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》《国家车联网产业标准体系建设指南（总体要求）》《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》《智能汽车创新发展战略》等政策文件，从多方面规划自动驾驶的标准体系建设，优化市场，优化资源。第四，技术逐渐成熟。自动驾驶感知层的高精度地图、激光雷达、控制层的车载计算芯片等近几年都取得了很大的进展。而且还在技术进阶中。自动驾驶是现代多学科的高度融合，是传统汽车与人工智能的高度融合，是世界各国公认的未来智能汽车与智能交通发展的必然方向。从全球范围看，各国都通过创新监管措施，力图消除当前政策法规对自动驾驶创新和产业发展的障碍，加快自动驾驶规模化落地的进程。全球的汽车产业大国如美国、日本以及欧盟等国家和地区，均高度重视这一领域政策的规划和引导，在自动驾驶的政策导向上也越来越开放。

不光埋头造车，还要抬头看路。百度从驾驶经验丰富的 “AI 老司机”，到 “车路协同” 的路线，在下一盘大棋。这是要进军基础设施领域的节奏？

头部玩家的选择各不尽同，目前还看不清哪种路径更接近于未来。书中提到的 “车路协同” 发展确实能加速 L4 级别以上的商业化落地。问题在于各地方政府的观念和财政投入能力不尽相同，很难在短时间协同发展。智能交通的终极解决方案确实是 L4 级以上的全面商业化。我觉得最大的问题不一定是技术与成本，而是法规制定落后于技术发展和应用，从而让商业化缓慢甚至停滞，更何况还有类似于 “有轨电车实验” 的伦理道德问题有待解决。这其中还涉及到各方利益的博弈，要取得全社会共识任重道远。我觉得在有限的未来，无论 AI 多强大，也无法媲美人类的全面感知能力。