尽管自动驾驶汽车看似取得了进展，但现实情况远比宣传的要复杂。目前的行业领导者，如 Waymo 和特斯拉，实际上并未解决自动驾驶的核心技术难题。特别是 Waymo，其运营严重依赖大量的人工干预，这表明该技术尚不具备规模化和实现经济效益的能力。这一现实也为我们对人工智能（AI）的整体预期提供了参考，即 AI 在自动化简单任务方面有一定作用，但距离产生颠覆性的经济影响还有很长的路要走。真正的进步需要务实的工作，而非盲目的乐观。
自动驾驶汽车的真正障碍
关于自动驾驶汽车的现状，普遍存在一种误解。虽然 Waymo 的自动驾驶出租车和特斯拉的销量成为新闻焦点，但这掩盖了问题的真相。
有观点认为，无论是 Waymo 还是特斯拉，都没有像其支持者所宣称的那样“解决”了自动驾驶问题。
具体来说，有证据表明 Waymo 正在有意掩盖其运营中人工干预的程度。以下是几个关键的疑点：
- 人力成本高昂： Waymo 的员工数量几乎与其路面上的汽车数量相当。对于一个本应“自主”运行的公司来说，这种接近 1:1 的人车比是完全不可持续的，也根本无法规模化。
- 缺乏市场竞争： 目前，真正投入解决自动驾驶难题的公司只剩下 Waymo 和特斯拉。如果这个问题真的已经被解决或接近解决，我们理应看到一轮新的投资热潮，就像生成式 AI 领域那样。但事实并非如此。
- 经济效益存疑： 自动驾驶的经济价值非常明确，远超生成式 AI。既然如此，为何没有更多公司涌入这个赛道？一个合理的解释是，这个问题比预想的要困难得多。
对人工智能未来的启示
自动驾驶汽车的困境，为我们评估人工智能的潜力提供了一个重要的参照。它揭示了 AI 技术在现实应用中的局限性。
核心结论是，当前的人工智能技术：
- 在有大量人工辅助和明确规则的情况下，可以自动处理一些简单但繁琐的任务。
- 但距离实现真正具有重大经济价值的应用还很遥远，尤其是在替代人类工作方面。
这意味着，关于 AI 将很快引发大规模失业的担忧可能为时过早。
关于乐观主义的思考
对于未来，我们应该如何保持乐观？真正的乐观主义不是对进步抱有盲目和必然的信念，而是认识到进步是可能的，但这需要付出努力。
要想推动国家摆脱困境，人们就必须真正地去工作，并且为了激励变革，你需要担忧失败的后果。
过去的教训表明，骄傲自满是进步的最大敌人。仅仅相信历史潮流或人口结构会自然带来好的结果，往往会导致错误的判断和行动。乐观应该是行动的动力，而不是安于现状的借口。