李開復：我們把無人駕駛想得太簡單了

　　2017年 4月2日，IT領袖峰會在深圳舉行，互聯(lián)網(wǎng)大咖云集。今年AI技術成為熱點話題，而作為AI最具前景的應用方向——智能駕駛成為領袖們演講和討論的關注點。

　　他們眼中的智能駕駛是什么樣的?又會有哪些精彩觀點呢?

　　李開復：無人駕駛將顛覆多個行業(yè)

　　創(chuàng)新工場 CEO、創(chuàng)新工場 AI 工程院長李開復認為，無人駕駛將是人工智能最大的商用機會，因為無人駕駛不僅會顛覆汽車行業(yè)，可能還會和電動新能源、共享經(jīng)濟一起，顛覆出行、物流、運輸、高速公路和能源等多個行業(yè)，市場容量不止萬億美元。

　　李開復：

　　我們對無人駕駛這個方向無比看好，這毫無疑問是人工智能未來10年最大的機會。

　　電動車、無人駕駛再加上共享經(jīng)濟，我覺得它所達到的效果是未來我們不用買車了：隨叫隨到。它真正變成了產(chǎn)品為用戶服務，即需即到，節(jié)省時間。包括能源、環(huán)境、交通擁堵，都有特別巨大的顛覆性的改變。

　　今天整個物流全部會被顛覆——關于無人駕駛在未來將扮演特別重要的角色，我們無比樂觀，但只是長期無比樂觀，中間的路會非�？部�。為什么?

　　我們把無人駕駛想得太簡單了。首先，機器來輔助人，讓我們不要出問題，不要出車禍，當我們睡著的時候把我們叫起來，這些毫無疑問是很好的功能。但是，再下面就要跳到完全的無人駕駛了，人來輔助車駕駛的場景我認為是不存在。大概在五年前，谷歌就讓員工把無人車開回家，這個車可以無人駕駛，但是會出錯。員工就喝咖啡、看報紙，還有跟女朋友親熱，都發(fā)生了。

　　而無人駕駛，對機器的要求非常高，對安全要求也非常高，我們希望機器達到跟人一樣安全，人開車是在1億公里出1-3個意外的水平。今天即便是谷歌也只跑了500萬公里，要做這樣的測試需要多長的時間，這是非�？部赖牡缆�。

　　今天，無人駕駛不一定要想象成客用的轎車來做無人駕駛，我們完全可以做景區(qū)車，做垃圾車，做清潔道路的車。這些應用有幾個特點：速度慢，所以不會傷人命;可能路線比較簡單，不用處理復雜問題;停車、高速公路的駕車實現(xiàn)超越人的水平在技術上已經(jīng)差不多可以做到了。

　　最后，講一下創(chuàng)新工場的投資，我們的投資周期是15年。周期太長或太短沒意思，我們挑選的是兩種公司：

　　第一種公司，挑選慢行的場景能夠驗證并且獲取數(shù)據(jù)，這家公司是馭勢科技，它在一年多前成立，現(xiàn)在已經(jīng)開始在園區(qū)跑起來了，在北京房山。

　　第二種公司，需要足夠的測試里程。這個數(shù)據(jù)量不夠大，即使跑了1億公里也不夠，因為有統(tǒng)計的問題。如果有一個模擬的環(huán)境，再加上高精地圖、三維重建的技術，可能可以創(chuàng)造虛擬的環(huán)境，然后把需要驗證安全的過程降低2-3個數(shù)量級。我們投的第二家公司就在做這個事情，名字就叫Momenta。

　　秦力洪：無人駕駛將是聯(lián)盟的競爭

　　蔚來汽車聯(lián)合創(chuàng)始人、總裁秦力洪認為，無人車行業(yè)未來競爭，是“聯(lián)盟”與“聯(lián)盟”的競爭，不存在先入為主、錢多話語權強的可能。

　　秦力洪：

　　我對無人駕駛的理解有四層意思：

　　第一，技術層面。這對每個人都是公平的，你自己有團隊，有錢，有信心就能搞，誰比誰也強不了多少，誰也不比誰早不了幾年。特斯拉在這方面展現(xiàn)出了最大的勇氣和主動性。技術層面無人駕駛無外乎是三個環(huán)節(jié)：

　　一是信息采集，不管是通過攝像頭、毫米波雷達，采集外界的環(huán)境信息;

　　二是決策的過程，包括深度學習，包括云端車內(nèi)計算，我們今天談的云儲存、云計算、車車交互、物聯(lián)網(wǎng)等;

　　三是決策完了之后作為機械存在的車的控制。

　　第二，環(huán)境的應用場景。剛才開復老師提到谷歌跑了幾百萬公里，我們覺得沒有幾百億公里的數(shù)據(jù)，你很難把你全家人的性命交給它。這500萬公里是怎么跑的，可以一輛車跑幾百公里，也可以1億輛車跑幾百公里，一個廠家的車是有限的。牽涉到對汽車行業(yè)格局的要求，迎接無人駕駛，汽車行業(yè)過去是傳統(tǒng)的以主機廠為龍頭，上下進行產(chǎn)業(yè)鏈整合的行業(yè)，主機廠和主機廠之間井水不犯河水。

　　接下來非常可能出現(xiàn)主機廠層面的聯(lián)盟，像星空聯(lián)盟一樣，大家得共享這個里程數(shù)據(jù)，盡快達到幾百億公里。

　　我們認為無人駕駛的未來是聯(lián)盟對聯(lián)盟的競爭，不是公司對公司的競爭，因為沒有哪一家的車能夠迅速跑到幾百億公里，沒有哪一家能開發(fā)高精的地圖。

　　全世界的路況是非常復雜的，還有天氣、白天、黑夜、緊急情況，這幾百億公里是怎么構成的，才能完成這個過程。無人駕駛也是這樣，它是學習的環(huán)境感知層面的無人駕駛，這個與技術不完全有關系，需要更長的時間和努力讓這個車學會在這個世界上跑，與別人交流，成為環(huán)境的一部分。

　　第三，政策法規(guī)層面。無人駕駛牽涉到很多倫理、道德、法律的問題，即便在技術和車的學習能力可以做到純無人駕駛，我們允不允許車在路上跑完全沒有人，這是法律問題。

　　第四，人性層面。我們從來不認為無人駕駛和共享出行這個極高效率的解決方案可以替代人擁有一輛車的感情，因為我們相信它，所以我們決定做這件事。我們堅信汽車是人類個性很重要的一部分。

　　我們認為，無人駕駛的未來在于它對車內(nèi)人時間的解放，只要能夠實現(xiàn)這個目的的技術都可以，沒有流派之分。

　　如果一輛車能夠實現(xiàn)對車內(nèi)乘客時間的解放，這是我們對無人駕駛未來的展望。

　　鄧鋒：L4領域創(chuàng)業(yè)機會最大

　　北極光創(chuàng)投創(chuàng)始人、董事總經(jīng)理鄧鋒認為，其實無人駕駛應該被納入更大的智能出行的范疇，它不僅包括本身的自動駕駛，還包括車內(nèi)的人機交互，以及車外的整個智慧交通，需要后兩者的配合才能達到真正的智能交通。

　　而對于自動駕駛，要達到完全的無人駕駛，鄧鋒認為還有很長的路要走。

　　首先要解決安全問題，一個是行駛過程中車和人的安全，另外一個是車智能化后的信息安全。

　　其次要解決技術問題，無人車的技術不僅僅是圖像識別，還有高速網(wǎng)絡、激光雷達等等，采用何種標準的技術來保障安全行駛，使行業(yè)逐步完善，需要一個過程。

　　最后是產(chǎn)業(yè)鏈的問題，現(xiàn)在整車廠、零部件供應商、互聯(lián)網(wǎng)公司都想要做無人駕駛，他們形成的鏈條需要重新配置。

　　另外，鄧峰也對無人駕駛行業(yè)的初創(chuàng)公司給出了建議，L2、L1領域汽車行業(yè)本身資產(chǎn)與技術壁壘就已經(jīng)很高;創(chuàng)業(yè)公司最好做L4，給Tier 1或者整車廠直接提供方案。

　　顏涵冰：無人卡車可充分提升運力

　　在此次峰會上，Next Trucking 聯(lián)合創(chuàng)始人顏涵冰講述了司機流失率高、卡車司機工作時間受限、執(zhí)照考試造成的美國卡車運輸行業(yè)人力資源不足的情況，而自動駕駛能夠將以上問題統(tǒng)統(tǒng)解決，充分利用起卡車的運力。

　　但目前無人駕駛卡車還面臨兩個問題，其一是大多數(shù)地方的法律法規(guī)仍不允許，其二是現(xiàn)今自動駕駛的成本仍然太高。

　　Next trucking 是一家總部位于美國加州洛杉磯的創(chuàng)業(yè)科技公司，推出了以卡車司機為主導的創(chuàng)新在線交易平臺和移動程序，讓卡車司機能更快更方便地找到心儀的工作。該平臺讓卡車司機通過手機app通知平臺他所在的位置，心儀的目的地和價格，讓運貨方能與卡車司機無縫對接。