鋰電世界獨家報道想一想Google，它僅僅把頁面加以標識并發掘其間的數據，其掙錢機器就能像印鈔機般主動運轉；而主動駕駛的作用，則是把實體國際掃描成實時數據，其間能發掘出什么樣的時機，如今還沒人能給出斷定的答案，但規模上遠超Google想必是沒什么懸念。

而僅選用Google街景的數據，李飛飛教授通過深度學習測算出了相應區域人員的特征與構成，這一作用寫在她最新的一篇論文中。而比較于Google街景所拍的相片，主動駕駛數據的及時性、精密程度則能好上幾個數量級，其作用往往意味著某些質的變化。

對于主動駕駛數據，英特爾估計，到2020年，一天就能生成4000GB新數據。

“咱們聚集的事務、咱們解決方案的供給方向，都在于發明、使用和剖析海量的數據。”

恰是這一點把芯片之爭帶進了轎車職業。

從比特回到原子，主動駕駛的含義要遠超出轎車本身：交通系統轉化成數據的必定影響，是社會物資的自行活動，其作用將類似于互聯網令信息自在活動所促進的社會功率晉級。

所以，有關的各巨子均能從中看到對自個有利的時機，這么的時機內職業內部表現為競賽，比方這兩大芯片巨子：

比較于英偉達，英特爾如今有才能供給出主動駕駛技能鏈條上的所有技能。

比較于英特爾，英偉達則是當前人工智能核算渠道事實上的領導者。

但成果主動駕駛，根本離不開芯片、轎車及有關職業的通力合作，好像ARPANET轉變到Internet進程的那種技能合作。當時，為組建和鋪設網絡，各大巨子和組織也是拉幫結派、磨刀霍霍。但最后，連接成一致協議的Internet明顯對各方更有優點。