Watson无人驾驶汽车要突破哪些行业局限？
Olli由IBM与亚利桑那州汽车制造商LocalMotors合作开发，可容纳12名乘客，车身内置了30多个传感器，车内使用了Watson的4个API，分别是：语音转文字、自然语言分类器、实体抽取、文本转语音，媒体消息称它还可以自行诊断车辆状态。
作为认知计算机系统内杰出的优秀代表，Watson在无人驾驶汽车上的出现无疑为将汽车的认知计算提升到了一个可观的功能层次，同时借由Watson高效可持续循环的理解、推理、学习能力，他的出现也将帮助如今无人驾驶汽车突破这些局限。
1.交互局限
无人驾驶汽车如今可交互的功能范围只是被谷歌、苹果一样的系统平台限制在语音操控的层次内，而从某种程度上来说，这样的交互并不算是真正的交互，因为交互的只是一些机器内定的交互语言，只是在关键词的识别基础上有一些特定的机械性语言回答。对比Watson，它只是具备一些简单的学习能力，无法真正达到认知计算，而Watson显然不受这些限制，它可以在未来的交互层面有一个高层次的功能提升，它能听懂你说的每一句话，还可以和你聊各种你所感兴趣的话题，并可以在提供多种解决方案的基础上缓解你可能已经遇到的精神压力。
2.服务局限
IBM2009年就将自己的业务架构调整到了云计算的业务范畴中，而如今IBM作为能够集咨询、服务、软硬件综合实力，提供端到端全面整合解决方案的厂商，已将自己的相关产品和服务覆盖了“大数据”相关领域的各个阶段、各个领域。这是IBM大数据的优势，也是它可让Watson在无人驾驶汽车内扩展汽车服务的硬性软件基础。Watson挂在的无人驾驶汽车依靠云端服务来完成自己的认知计算，并不触碰硬件上的安全导向，所以首先不需要担心断网以后的行驶问题，而在大数据所覆盖的每个领域内，数据加上Watson未来也可扩展出一些目前无人驾驶汽车所未曾能及的领域范围，比如未来在无人驾驶汽车上车上有人生病需要手术，Watson就可通过数据库内的数据信息以最近的医院为行驶路线并可在行驶的过程中推算出一个快速的行驶方案，而如果将来Watson多形态的智能设备已经搭载在汽车内部，那么他也可以通过自己的数据信息实行一些有效的应急措施，有效的预防病危的发生。
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