無人駕駛汽車領域的競爭正變得愈發殘酷。
與無人駕駛汽車相關的法律糾紛近期大量涌現就是明證。
舉例來說，美國電動汽車制造商特斯拉(Tesla)正在起訴其輔助駕駛功能Autopilot前總監斯特林·安德森(Sterling Anderson)。
特斯拉稱，安德森為同業競爭對手Aurora Innovations盜竊了數據，而Aurora Innovations的產品目前尚未真正成型。對于特斯拉方面的指控，Aurora予以否認。
在特斯拉狀告安德森的聲明中，有幾句話點出了無人駕駛汽車領域的競爭本質以及該行業所孕育的文化。
特斯拉稱：“為了實現快速的趕超，傳統汽車已營造了一種迅速致富的環境。一些只有演示樣品的小型程序員團隊開出高達十億美元的高價。Cruise Automation是一個只有40人的公司，但通用汽車在2016年7月出價近10億美元對其進行收購。2016年8月，打車應用鼻祖Uber收購了另一家小型無人駕駛初創企業Otto，這家公司只創立近七個月，但身價超過了6.8億美元。”
Otto目前是Alphabet旗下無人駕駛公司Waymo狀告Uber的關鍵。Waymo稱，Uber竊取了其專利技術。
為何這些籍籍無名的微型創業公司能賣到如此高的價錢？人工智能專業人士稱，這些收購與初創企業的技術無關，買家看中的是其公司所擁有的人才。
當下，有關深度學習方面的專業人士實在是匱乏，而深度學習卻是高端無人駕駛技術的關鍵，這種技術要優于傳統的編程，其能夠使得汽車以更快的速度學習安全駕駛。
蒙特利爾大學的計算機科學教授約舒華·本吉奧(Yoshua Bengio)表示：“需求的增長要比我們培養這方面的博士，甚至碩士的速度快得多。行業對這一領域的興趣呈現爆炸式增長，就像大草原上蔓延的野火。”
需求的增長
美國汽車公司豪擲數億美元 爭搶人工智能專家
機器學習在過去五年中得到了極其快速的發展。
去年3月份，Google DeepMind研發的程序在異常復雜的圍棋比賽中擊敗了世界冠軍。此前，圍棋一直被認為是人工智能難以攻克的題目。因為其變化多過宇宙原子。
這并不是人工智能所取得的最新成就。今年1月份，由卡內基梅隆大學開發的人工智能Libratus擊敗了世界4名頂尖德州撲克高手，獲得180萬美元的獎金。
隨著人工智能領域快速發展，各大公司一股腦擴大其人工智能團隊的規模。
卡內基梅隆大學人工智能副研究員杰夫·戈登(Geoff Gordon)表示：“由于機器學習和人工智能得到發展，企業一直在招募這方面的教授。”
不過，車企在人工智能尤其舍得投入，因為他們與傳統科技企業相比，在這方面起步較晚。
由于深度學習應用范圍廣，其不僅僅限于無人駕駛汽車，汽車制造商不得不與同業對手，甚至是傳統科技企業展開競爭。
會計事務所畢馬威在2016年發布的報告稱，擁有10名以上深度學習領域專家的企業只有28家。而且，六家科技公司雇傭了行業54%的專家，他們分別是谷歌(微博)、微軟、NVIDIA、IBM、英特爾以及三星電子。
畢馬威汽車行業負責人加里·希爾伯格(Gary Silberg)表示：“汽車行業中傳統勢力和人才是他們產品研發的基石。因此，車企還是會從頂級工學院招募出色的機械和電子工程師，他們是產品研發的組成部分。”
希爾伯格表示，現在還需要一個過程，不可能馬上招募人工智能的天才和計算機科學家，并期待他們立即融入車企。