在任何业务领域中，“自动驾驶”功能的概念意味着它们通过数据驱动的指导不断进行优化。换句话说，在越来越多的情况下，人们和机器可以信任自己采取行动，因为它们会受到最佳数据以及最佳预测和规范模型的实时指导。

无人驾驶业务生态系统利用了可应对挑战的最佳专业知识。对于任何人甚至团队来说，做出更多的决定都过于复杂，以至于无法获得所有答案。同样，对于任何一种软件算法，人工智能模型或规则驱动程序来说，许多挑战变得过于动态和多方面，以至于无法最终解决。

自动化是自动驾驶愿景的重要组成部分，但远非这种范例的总和。随着人工智能和“物联网”的发展，人们开始意识到，在特定情况下，企业可以信任计算机来自动化越来越多的问题，这些问题飞快地飞过或涉及比人类专家所能保持的更多的因素跟上。考虑到所涉及算法的复杂性，再加上AI从新鲜数据和动态环境中学习的能力，自动化系统可以驱动前所未有的结果，这是任何人类专家事先都不可能实现的。

当甲骨文公司的高管们像周一在旧金山举行的OpenWorld会议上那样讨论自动驾驶作为其云解决方案产品组合的统一主题时，他们经常使用“自动驾驶”一词作为该范例的近义同义词，但是在平台级别明确强调了机器学习驱动的自动化。例如， 在周一下午的主题演讲中，Oracle执行主席兼首席技术官Larry Ellison谈到了他对构建运行Oracle自主数据库的第二代云的愿景。他声称这是“业内第一个也是唯一的自动驾驶数据库。” 在Oracle基础架构即服务中，它支持“高度自动化，具有检测性和预测性的新Oracle Cloud Infrastructure安全服务，以帮助补救威胁。”

随着Ellison深入了解愿景，他描述了AI如何使数据库以及其云产品组合中的其他“自治”平台自动实现自身的部署，扩展，管理，调整和修补，而无需停机。他说：“有了Oracle自治数据库，您无需学习，也无需做任何事情，这使得它真正易于使用。” “开发人员的生产力更高，他们开发了新的应用程序，他们在分析数据方面做得更好。您的系统更加可靠。它永远不会失败。”

当埃里森(Ellison)讨论人工智能驱动的自动化在网络安全中不可或缺的作用时，他最引人注目。他讨论了甲骨文如何通过AI驱动的自动化从头开始构建其云基础架构，以建立“可以阻止威胁进入云的不可穿透的屏障，以及可以发现并消除威胁的自主机器人”，同时还可以防止威胁入侵其他客户区域而在客户的云区域中弹出。

“这都是完全自动化的，”埃里森说。“威胁是在没有人参与的情况下自动发现的，并且在平台仍在运行时会立即应用安全补丁。”

自动化和工作

他缺乏说服力的地方在于解决合理的担忧，即所有这些平台级的自动化可能会使许多信息技术专业人员失业。他隐约地预测到，这些熟练的技术人员(毕竟是Oracle的核心用户群)将以某种方式迅速解决这一问题，他们将迅速转向业务分析，数据科学和其他专门处理数据的专业。但是，作为长期的行业观察家，我怀疑许多数据库管理员是否具有适合这些专业的主题专业知识，业务技能和其他才能。

幸运的是，甲骨文应用程序开发高级副总裁史蒂夫·米兰达(Steve Miranda)在上午的主题演讲中，深入探讨了自动驾驶方程式的另一面：数据驱动的“下一个最佳操作”和“智能流程自动化”。这是指通过注入AI的数字助理为人类决策者提供数据驱动的指导。

这些增强的功能在Oracle Digital Assistant的推出以及结合了此AI驱动的聊天机器人及其数据驱动的最佳动作建议的新业务应用程序中得到了充分体现。例如，Oracle人力资本管理云应用程序的增强功能使用数字助手来提供动态AI量身定制的员工用户体验。支持自动寻源，候选人搜索，推荐推荐和招聘系统连接;确定最合适的候选人;并检测可能危害数据安全性和隐私性的访问异常。

同样，Oracle ERP Cloud的最新增强功能支持智能流程自动化。它将基于智能规则的处理与数字助理的AI功能聊天机器人界面相结合。它简化并确保了费用处理和审计合规性，生成了特定于供应商的报价以换取未付款项的尽早付款，在采购到付款流程中加速了供应商的多要素分类和排名，并不断检查所有用户，角色和特权是否符合要求活动安全规则库。

从以下两个方面，Oracle充分展示了其在自动驾驶业务基础架构上的投资广度和深度：自动化平台优化和增强型决策优化。但是，缺少将这两个“下一个最佳动作”操作领域相结合的清晰愿景：分别以机器人为中心和以人为中心。埃里森(Ellison)和米兰达(Miranda)对这些独特范式的讨论似乎在Oracle的进入市场战略中非常松散地共存。

在未来的全面自动驾驶企业中，人与计算机之间可以无缝协作。正如沃尔特·弗里克(Walter Frick)几年前在《哈佛商业评论》(Harvard Business Review)的一篇文章中指出的那样，“在许多领域，人与机器智能的结合都将独自胜过。” 在人工智能，物联网和云计算时代，我们需要扩展生产力的概念，以反映人与机器之间日益平等和相互依存的协作。

人情味

自动化系统可以做出惊人的专家决策，但是只有人类才能真正判断通过计算生成的输出是否满足合规性，适当性和价值标准。为了推动下一个最佳行动，无人驾驶的企业需要拥有可以自动确定下一个最佳专家(人员，机器或任何其他人之间的某种伙伴关系)的基础架构，具体取决于眼前的问题。

为了实现这一愿景，我们对“自治”的看法需要发生转变。我们应该从绝对的自主权(换句话说，完全是无助的，自给自足的机器人驱动的自动化)转向更多的领域。在许多实际操作场景中，需要由机器人在不同场景中部分指导，监督和控制的机器人在不同程度上进行半自动操作。

的确，在基础模型达到其能力极限或在特定情况下其预测准确性下降到可接受的置信区间以下时，将故障保护构建到AI驱动的安全自动化方案中绝对需要手动覆盖选项。

我希望甲骨文将在下一代最佳专业知识的基础上对人机协作有一个更全面的愿景，并在明年的OpenWorld之前将其纳入其自动驾驶解决方案战略中。