安波福在軟件及人工智能方面具有雄厚的實力，目前我們擁有6000余名工程師正致力于開發軟件解決方案，每日傳輸約400億行代碼。相比之下，安卓操作系統具有1200萬行代碼，一架F-35飛機具有2400萬行代碼，這意味著我們每天傳輸的代碼相當于3500臺智能機的代碼總量！至2020年，我們每天傳輸的代碼將會增長到1500億行。

正因為我們擁有這樣的專長與規模，使得我們能夠提供軟件驅動的移動出行解決方案。而由軟件驅動的汽車正是移動出行的未來，像智能手機一樣，汽車正在轉變為一種集成化的計算平臺，可以執行復雜的軟件程序。

過去，汽車的完整開發周期需要數年，而這也正是硬件的設計與驗證所需花費的時間。

如今，我們的高速計算平臺將汽車轉變為一種強大的服務器，有效地將硬件從軟件中分離，從根本上改變了我們之前熟知的汽車。我們可以設想硬件與軟件開發周期分離之后的情形，脫離了硬件限制，軟件功能開發將進行得更快。這種差別就如同開發app與開發新智能機之間的速度差別。

重新定義汽車的價值

這些變革意味著什么？在汽車問世之后的很多年里，其價值和特性都是由機械駕駛部件、開關等硬件決定，如今這種現象正在發生改變，現在汽車的許多功能都已由軟件驅動，比如信息娛樂及定速巡航系統。這種轉變意義重大，因為消費者所需要的更強大的功能，需要大量的復雜軟件來實現。此外，隨著汽車內軟件越來越多，汽車的計算能力及數據傳輸速度也需相應提升。

進入人工智能時代

人工智能指的是機器可以像人一樣學習、思考和行動。自動駕駛就是人工智能的絕佳例證：自動駕駛汽車經過編程，可以遵照人的意愿做出相應反應。而這正是由軟件驅動，并整合到了整個車輛的系統之中。

你或許聽過“深度學習”及“神經網絡”等字眼，這些都是人工智能的組成部分。借助大量數據，人工智能技術使計算機可以像人類一樣做決定。

請設想一下，你此刻正在拉斯維加斯會議中心所在的主干道上駕駛。車輛行駛在正確的車道，并將在前方左轉，你一邊駕駛一邊觀察身邊的車輛，留意著前方轉彎的距離。這時候有兩種情況：如果車輛很多或者離轉彎處很近，你需要更激進的左轉變道；或者此時交通順暢，轉彎距離較遠，你可以非常輕松地變道。我們采用的人工智能技術，特別是神經網絡，可以使我們的自動駕駛車輛像人一樣進行反應。它會留意周圍物體的行為，并進行權衡，是采取更加激進的方式進入左邊車道，還是更加保守的變道方式。