库夫纳思考的结果是改换门庭。很难想像，一个拥有卡耐基梅隆大学终身教授头衔的专家，会从科技氛围浓厚的IT企业，转投传统汽车制造企业。
向来在研发领域低调务实的丰田，在CES上终于高调了一次。丰田的TRI（Toyota Research Institute）被隆重介绍。TRI的成立，标志丰田的研发体系，从内向型向外脑型转变。和当年的微软研究院一样，TRI研究院和公司产品不沾边，也和短期利益无关，他们从事AI和机器人技术的研究。听上去不像丰田的风格。丰田看起来已经明白未来路线怎么走了，5000万美元的投资，在前不久追加为10亿美元。
TRI负责人吉尔·普拉特（Gill Pratt）率领所有技术头头集体亮相。令人惊讶的是，来自丰田研发部的只有一个联络官（俗称催活的），所有技术部门负责人都来自卡耐基梅隆大学、麻省理工和前贝尔实验室。
而前谷歌机器人部门联合创始人詹姆斯·库夫纳（James Kuffner）出现在他们中间，令人惊讶。
库夫纳转投丰田的原因
此时距离库夫纳上任谷歌机器人部门CEO，仅一年时间。
谷歌原本没有机器人专门研发部门，短短3年时间里收购了9家机器人公司。其中波士顿动力公司、美国工业知觉公司(Industrial Perception)、Meka、红木机器人公司、Schaft知名度较高。值得注意的是，Schaft是日本东京大学剥离的机器人公司。
而机器人部门不属于Google X部门，这又是一件奇怪的事情。谷歌联合创始人谢尔盖·布林从董事会要来钱成立了机器人部门。而安卓功勋设计师安迪·鲁宾（Andy Rubin）曾经领导了这个部门，但鲁宾和谷歌高层因为前者“缺乏团队精神”而分道扬镳。
库夫纳则要随和得多，和谷歌董事会的关系，也比前任要好得多，没人能想到他只领导了该部门一年。他们研发了一系列机器人。惟一有希望量产的机器人大狗（BigDog）看起来颇有希望成为谷歌另一个技术标杆同时也是一棵小号的摇钱树。但最终没有获得国防部正式定单而退役（因为小型化带来的噪音激增），此事对谷歌机器人部门构成了打击。虽然布林不在乎该部门的盈利，但库夫纳可能因此心怀去意。
去年，谷歌机器人团队被整合到谷歌Google X硬件实验室中，而非像许多人推测的那样剥离出来成为独立公司。库夫纳对此事的态度，从未公开过。不过，很短的时间内，他迅速被丰田挖角。谷歌发言人对此的评论是“我们希望库夫纳能够实现自己的梦想”，看似官话，实际上嘲讽的暗示昭然若揭。这也反映了谷歌高层对丰田挖角的愤怒。几年来，谷歌技术骨干被苹果、特斯拉等不知挖了多少，都没有什么像样的反应。但技术骨干出走去了传统制造业，谷歌着实下不来台。
丰田许诺他成为云计算部门的头头，并拥有“做什么”和“怎么做”的权力。
库夫纳思考的结果是改换门庭。很难想像，一个拥有卡耐基梅隆大学终身教授头衔的专家，会从科技氛围浓厚的IT企业，转投传统汽车制造企业。
当然，库夫纳不这么看。他表示：“在机器学习的下个阶段，有一种趋势越来越明显：即能够访问大量数据，并发现和解决问题，这对打造强大系统非常重要。我认为丰田在这方面定位很好，正利用其资源和数据实现目标。”
这番话可以被理解为向新东家示好。但作为机器人技术的顶级专家，库夫纳毫无必要讨好新东家。他看重的，是丰田建立TRI的目标，即在基础研究和产品开发之间架起桥梁。这对库夫纳来说非常有吸引力，因为研发真正的产品始终是谷歌机器人团队（谷歌内称Replicant）的软肋。
而谷歌还在努力寻找机器人技术在现实世界中真正能够发挥作用的领域。说白了，谷歌研究了一堆机器人，却始终没有产生一个真正有效的定单。库夫纳很可能对此厌倦了。
在丰田TRI能做什么
库夫纳是一个机器人专家，这只是通俗的说法，他其实是云端人工智能（AI）专家。
早在2010年，此君就提出云端“云机器人“的理念。AI的独立个体之间通过连接云平台实现了知识共享和远程合作。
可以想像，这将在智慧交通上发挥多么大的作用。每一个无人驾驶汽车都可以认为是一个AI。该理论不再强调AI个体的强大，它们可以学习别的AI在类似区域内的反应——对环境的感知、对突发事件众多应对方式中，选择一个最优的。AI善于在极短时间内学习并运用这一切，快到人类感觉不到。
“智能机器云“将该理念扩展到了所有AI，即AI个体都通过互联网接入云平台，形成“云+管+端”的机群系统。
在云端数据与个体“充分“交换情况下，汽车AI其实在随时下载、更新升级系统，减少对嵌入程序或者指令的依赖——这些预设程序无法穷尽所有路况。
而云平台拥有大数据后，即形成海量知识库。个体AI可随时与其他机器交流或在云端寻求解决问题的方法，所谓的机器学习实际上水到渠成。
不再专注于AI个体的能力，库夫纳醉心于建立的云智能，和谷歌目前奉行的策略大相径庭。谷歌管理层有自己的理由，建立数据“云”相对容易，大多数IT服务商都能做到（譬如百度云），但现在的技术，可能无法实现大规模分布式的智慧系统。谷歌的进取心哪里去了？
TRI负责人普拉特博士称，TRI希望研发在复杂环境下的自动驾驶系统。目前其他公司实现的简单条件下的自动驾驶意义不大，因为人类驾驶员也能轻松应对。在达到“非常趋近”100%正确度的驾驶决策之前，需要搜集1万亿英里的自动驾驶数据。是的，你没看错。是目前100万英里数据的100万倍。
联想到谷歌的无人驾驶汽车，数次因为“过于谨慎的驾驶行为”被警察拦住的情形，库夫纳的不满可想而知。
库夫纳认为，虽然一台未联网的机器也可以具有一定的智能，但需借助预先嵌入的程序或外部指令而运行，根据环境变化自主解决问题的能力较弱。这种智能机器具有一定的认知能力，但无法做到广泛交互、深度学习和智能决策，正如人类个体一样，没有相互交流、不掌握大量外部知识和信息，其力量仍然是渺小的。
在库夫纳看来，模式识别和复杂沟通，是人类相对于传统机器人的优势。他的梦想，就是让AI智能在这两者都取得突破，人类的相对优势被削弱后，无人驾驶就顺理成章了。没有哪个政府还会阻挠驾驶技术比任何人类都来得合理、迅速、明智的AI上路。
云智能，就是库夫纳带给丰田的礼物，他视之为无人驾驶汽车技术的终极解决方案。而丰田目前打算进行的，利用数以百万辆的汽车安装摄像头和雷达，绘制各个城市的“高精度地图”计划，可以视之为“云智能”计划的一部分。丰田的理念与库夫纳不谋而合。
助力丰田加速无人驾驶研究
一旦TRI展示出某种确定性的技术前景，丰田将改变传统车企对无人驾驶技术的冷淡态度。
长期以来，日本自认为处于机器人的最前沿。而福岛核电事故后，日本被迫使用美国iRobot公司的机器人，因为日本机器人无法胜任复杂环境的自主决策。
卡内基梅隆大学机器人学院主任马夏尔·赫伯特（Martial Hebert）称：“日本擅长机器人的物理特性开发，而美国擅长机器人思维开发。正如大家所见，我们开始关注思维开发。美国在人工智能领域遥遥领先。”
丰田设立TRI，请了一大批美国教授，表明承认了美国在AI的领先地位。而库夫纳带来的设想，将指导丰田的无人驾驶研发。不论怎样，丰田将改变渐近式辅助驾驶转向自动驾驶的传统思路，按照库夫纳的设想，其方案可能比谷歌路线更激进。
从采用激进路线的那一天起，丰田将脱离传统制造业的阵营，向科技企业的方向转型。虽然丰田没有公开自己的雄心，但其做法则是步步为营。
丰田一度相信，在自动驾驶实现之前，技术必须成熟，社会障碍也必须被清理掉。按照传统做法，首先在高端汽车市场引入自动驾驶功能。
而库夫纳的理论则可能遵循另一种做法，从技术的角度，统一所有车辆（AI）的服务。从某一天起，民用车驾驶员这个职业从地球上消失。丰田也从没这么大胆过。事实上，他们可能担心，TRI的研究成果可能会毁了整个传统汽车制造业。如果不可避免，那么丰田想亲自扣动扳机。
而詹姆斯·库夫纳，可能就是制造扳机的人。
