【2018全球自动驾驶论坛】圆桌讨论：当科技大佬们谈AI和自动驾驶时，他们谈些什么？

1月25-26日，2018全球自动驾驶论坛在武汉·中国光谷举办，本次论坛以“启发创新·开放共享”为主题，会议期间，盖世汽车总裁周晓莺、美国车联网协会会长Scott McCormick、中国汽车技术研究中心王羽、奇瑞汽车黄勇 、斑马智行副总裁周平和盼达用车CEO高钰博士就AI和自动驾驶展开了讨论，内容如下：

周晓莺：今天上午还有一个非常重要的环节，就是讨论环节。让我们有请美国车联网协会会长Scott McCormick先生，中国汽车技术研究中心、智能汽车研究室暨汽车软件评测中心主任王羽先生、奇瑞汽车智能车技术中心执行总监黄勇先生、斑马智行副总裁周平先生以及盼达用车CEO高钰博士，有请各位上台！

周晓莺：因为前面几位都已经发言过了，我先隆重介绍一下周平先生，给他两分钟的时间介绍一下他自己和斑马智行，大家掌声有请！

周平：斑马智行是上汽跟阿里共同投资的互联网汽车基金后做的一家公司，主要是做阿里OS，就是车商用的智能操作系统。公司的本质看上去是操作系统，但更重要的是实际上做的是HMI也就是人机交互，而且它是基于云端驱动的人机交互，我们希望通过这种方式改变人和车，让人和机器在车上的体验有大幅度的提升。我们后来发现这种大幅度的提升，如果不从操作系统入手做不成，所以我们采用了最艰苦的方式，用我的话说就是脏活、累活和慢活，一边连接汽车，一边连接互联网，然后就有了斑马智行。

周晓莺：谢谢！这个环节的我们的主题是“当大佬们谈AI和自动驾驶的时候，他们在谈些什么？”，第一个问题想问一下在座的各位，从大家的视野来看AI对于自动驾驶的影响，它的现状和未来的趋势从您的观点上看应该是什么样的？

Scott McCormick：这个概念在行业内部理解还不够，原因就是因为人工智能最终做决策的时候是不太可能决定怎样做这样一个决策的，这不仅是关于编程的问题，这是关于它的观察，它怎么样做出反应，它怎么样解读它所观察到的信息。对于所有的这些过程，可以想像四辆车一起在路上行驶，如果有一辆车碰到一辆车上，它可能会往左转，那么这四辆车他们都必须知道规则怎么样，或者在足够短的时间内做出快速决策和反应，才能让同时行驶的四辆车避免出现重大事故。如果我在人工智能控制的汽车里面，如果它的反应速度不够快，而且我不知道它到底会往左还是往右，我可能当时会踩油门或者刹车，这是人机互动的一个问题所在。美国联邦政府和MTI给我们一项基金让我们研究人工智能中人机互动的问题，世界上有很多人工智能公司，这些公司的做法都是不同的，当我们不断发展的时候我们没有这样的一个路径，我们可以确定这个路径就是未来要发展的路径，我们看通用的汽车怎么样、奇瑞的汽车怎么样，然后再把这些公司不同的做法放在一起才知道怎样进行人机互动。所以非常重要的一些指标是怎么样的这很关键，这些重要的公司他们要先做这件事。

王羽：我从两个层面跟大家沟通一下这个事情，人工智能是无人驾驶汽车唯一面向消费者的方式，假如人工智能在汽车上的应用不能充分实现的话，个人消费者是很难自己去切换自动驾驶功能的，这很难实现，比如共享汽车，无人驾驶汽车最率先使用的应该是共享，我可以按照既定的轨迹和地图定点、定位、定时间、定路线就可以实现了。我们现在自动化的功能在升级和成熟，它可以率先为消费者服务，这个就属于公共交通的概念了，这个是最先实现的。我们如果想随时可以跟车交流，然后进行功能的切换，要是人工智能不成熟的话很难实现。根据我们现在了解和测试的情况，这个时间应该会很长，因为我们现在所有无人驾驶车上基本没有实现。

周晓莺：大概多长？

王羽：面对消费者的车辆一定在10年以上或者左右，就是老百姓可以直接进行功能切换。为什么呢？比如阿尔法狗是我们想象的人工智能最高的水平，但是所有的围棋是按概率可以算出来的，不管对手有多厉害，都可以有优化的方式来下棋。而中国的道路是永远无规律可寻的，很难算出既定的成熟度，这就要考虑人工智能下一阶段自我升级的成熟度。无人驾驶在商业领域和公共交通领域可能会率先让大家享受到出行的便利和乐趣，这也是消费者享受智能的、纯的自动驾驶短期内唯一的机会。

黄勇：我刚刚在演讲里面也提到了，从整车厂的角度来说要给消费者提供一个安全的产品，我个人认为不是有了人工智能就是零事故，这是我们的目标，真正的意义是经过大量的研发，在主要的道路场景下能够降低事故的发生率，如果能比真正人类驾驶的安全性提高的话，这样就达到价值了。

周平：对于自动驾驶我不是很熟，我把智能网联分为智能和网联，我比较熟悉智能这一块，但是如果说到AI的话我还是想强调一下数据，因为如果你没有数据的话，你的AI其实是扯淡，如果把汽车看成一个机器人，它需要大量的数据和有效信息的输入然后做出判断，如果数据不够是不行的。全球在讨论智能交通、自动驾驶、智慧出行的时候，大家其实都会更多的谈到道路的数据、城市的数据、车路协同这些东西。但是我觉得大家忽略了一块，包括美国在内，先插一句，我觉得AI之争未来一定是中美之争，美国在考虑我们讲的大的产业格局的时候，确实把智慧城市、智慧道路和车的数据，就是车网协同考虑进去了，但是他们没有考虑人的数据。未来我们出行体验如果要好，让你特别的舒服，如果你缺少了人的数据，你对于人的出行意图的判断是有缺失的，你可以从路和车拿到数据，然后可以拿到城市的数据。但是举一个例子，就是看电影，电影票的数据从云端到汽车上，通过人机交互，让人的体验更好，让用户觉得惊喜，我每周会送孩子上课，孩子上课的时候我会跟太太看电影，如果云端知道我的数据，如果我那一天正好出了问题，AI可以帮我安排更好的出行。在2028以后，我觉得这个数据是多方面的，人工智能和机器之间需要大量的数据，美国目前在城市数据、道路数据、车的数据方面是走在前面的，但是缺乏人的数据，如果把这些都集合在一起，人工智能真的走到了前面，就是人的意图结合城市数据、道路数据、车的数据在一块就是极致的体验，要做到这一步未来还是中美之争，是两家的事。

周晓莺：我补充一下，周总讲的内容，我看过一篇文章的标题是“有多少人工就有多少智能”，就是有多少人积累的数据，才有多少的人工智能。关于中美之间是竞争还是合作，Scott McCormick先生有没有需要补充的？

Scott McCormick：所有人都会看到技术的方面，包括技术的发展方面，比如之前我们讲的2G、3G到现在讲的5G等等，5G已经非常快了，我们可以在一秒钟之内下载一部电影，当然在人工智能方面也会进行相应的变革，第七代的电脑我们也同样会遵守这样一个规律，比如每18个月就会加快转型的速度，大概用三年的时间我们可能会完成一个全时转变。现在我们人类每秒能够处理6.2万个数据，一个超级电脑用百分之一秒的时间可以完成，到2025年我们应该能够生产出一个电脑，它可以和人脑的计算速度是一样的。之后我们甚至可以买到一个手提电脑，它和整个人类的脑部运行是能够媲美的。

我们再进入到5G的时代，实际上很多国家已经开始使用了，大部分是中国试点区，就是我们可能有更快的沟通形式，现在3G是20微秒，4G是10微秒，5G可以是1微秒，我们可以和另外一个发射器进行沟通，发射器不需要在高塔或者云端，可以就在我们的手机上，就是我们在一公里内所有的汽车都能够进行沟通，现在只有超级计算机能做的运算我们马上也可以做。

之后同样也有AI的发展，大家可能都知道围棋，谷歌有一个阿尔法狗，它可以在围棋的竞赛当中赢得世界冠军，他们又有另外一个新型的AI打败了阿尔法狗，刚开始他们就是把围棋的数据输入到了阿尔法狗中，而第二代只是让设备进行观察，它和阿尔法狗进行对抗的时候就打败了它。我们为什么把谷歌导航放在地图中，因为我们对于不同地方的道路法规都是不一样的，如果我们有一个运算的系统，它可以观察并学习我们是怎么做的。所以我们现在想要知道AI的发展是怎么样的。我在1980年就在AI方面获得了博士的学位，我可以肯定的跟大家说，从那个时候到现在已经改变了很多，我相信未来也会有更大的改变，我也非常期待这样的变化。

周晓莺：非常感谢Scott  McCormick的回答，他很好的回避了中美竞争的关系，而是跟我们分享了他关于AI的看法，非常聪明。下面请高博士讲一下您的看法。

高钰：这个题目挺大，但是我想从应用层面来举一个例子，我们应用的AI是什么样的，很多朋友觉得AI好像离我们的生活很远，大家都知道我们做的服务是自助式的租车，在这个过程中我们的用户难免会把车进行磕碰，我们的车是有保险的，如果是自己的车你会第一时间报保险，但是如果租的车可能会侥幸，可能会不报，这样日积月累很多责任是划不清、说不明的。那么我们现在用AI解决了什么呢？

我们前期经过4、5个月收集了各种照片，有不同的角度、不同的天气下拍的照片，收集车不同的痕迹，就是数据源，收集之后通过机器学习对它进行界定，那些是需要保养和维修的。这个月我们在新推出的APP上面，我们用户在上车开门前和下车后都会去看，去拍两张照片，这两张照片是自动传到系统的，不是由我们同事来判断的，因为量很大，而且不同的手机拍出来的效果也不同，这个时候由机器来判断，判断他用车前和用车后有什么样的差异，是否有他造成的损坏，这样追责就很清晰了，不再是人自己追溯了。也是我们应用的一个小的层面，所以AI在应用层面、就是在商业层面会更加包容、更加融合。

周晓莺：回到汽车这个行业来看，大家在考虑AI也好，或者是自动驾驶和智能网联也好，现在关于安全、关于数据、关于这么复杂的系统集成里面挑战是什么？大家认为最主要的三个最大的挑战目前是什么？请各位专家分享一下自己的看法！

Scott  McCormick：去年我和福特公司的一位领导讨论，他说所有的汽车制造商需要做的一件事情就是分享在自动驾驶中学到的经验，因为客观的说，我们是需要拯救人的生命的。在我们讨论的时候，我们已经失去了15个人的生命，还有5个会受伤，这个就是我们的目标，这个目标是没有边界的，所以第一个事情就是需要分享信息，并且让大家知道，这不仅仅是我们需要做的，也是需要让它能够有效的。标准化是之后再来的，要明确我们现在的方向应该怎么做，然后需要完成什么目标，才能进行标准化，因为我们现在还不知道我们的方向在哪里，不知道我们的目标是什么，这也是很多公司想要回答的问题。在这两者之间就是关于了解我们到底需要什么知识，一个汽车它每年能够产生上百万GB的信息，到底哪些是和我们终端驱动相关的，比如说道路条件有可能只是一个标准化，或者有时候并不是重要的。所以我们需要了解这个地图是如何做的决定，就是哪一个数据才是相关的，没有什么东西是能够处理所有的信息的。

王羽：我认为有三大挑战：第一，技术。我们一直讲五年前的新能源汽车现在锂电池的问题都没有解决，我们现在无人驾驶和智能汽车还存在若干的技术问题，这还一个漫长的过程；第二，管理或行业服务。我们诸侯并战，家家都在弄，有很多路线，但是没有一个政府搭建的平台；第三，人才。我们以前说中国的发动机造不好，什么原因呢？我们讲材料有问题，技术工艺有问题，工人有问题，核心是人有问题，因为我们的工人不完全是职业技校的，有一些是本科院校出来的，还有一部分是普通院校出来的，他可能不太专业，每个人的水平是不一样的。回到智能汽车更是了，我们进入了新时代，所有的都是起点，可能优秀的人才还是有的，但是我们这个领域没有那么多，我们需要很多，这样才具有普及性，人才是一个非常关键的问题。谢谢！

黄勇：如何证明自动驾驶的系统在交通系统里面是能够优于人工驾驶的，需要面临技术上的挑战，然后达到刚才提到的安全的目的。如果你不能证明更安全，那么消费者不会买单的。人工智能需要大量的数据，就有点蛋生鸡鸡生蛋的问题了，如果没有大量的实验拿不到数据，但是进行实验需要一定的法规层级，所以这也是一个挑战。系统的成熟度、安全以及能否被消费者接受也是需要考虑的。

周平：我觉得首先是人机交互面临着巨大的挑战，现在要确保安全，然后方便和舒适，这个过程对斑马来说也是挑战，因为很多数据是从外部过来的，而不仅仅是硬件的数据，比如现在下大雪了，前面已经撞车了，所以既有从硬件过来的数据，然后还有从云端过来的数据。比如阿里现在做的“城市大脑”， 背后是通过一个普通的摄像头来读懂车辆运行状态和轨迹，与此同时实时分析来自交通局、气象、公交、高德等13家机构的海量交通数据，然后来确定怎样驾驶和出行的体验最好，人机交互到底应该怎么做这是很大的难题。其次是数据，数据的流转和分享是一个世界性的难题，现在大家都不愿意分享自己的数据，这是一个很大的问题。第三个是跨界转接，比如我这里有一个U盘，苹果电脑没有传统U盘的USB接口，所以我需要一个USB的转接头，比较麻烦，这就是我说的跨界转接，因为一旦到了自动驾驶包括车联网跨界特别厉害，从汽车到移动互联网中间还有很多，就算说的全部是中文，说的全部是标准的普通话，也听不懂，就是存在一个跨界的问题，如果你没有跨界的知识、跨界的背景、跨界的人脉、跨界的思维。你会发现沟通起来的时候，就好象我谈的永远是U盘的东西，我要插到你的电脑上，我只能采取转接口，如果没有这个转接头就不行，所以就没法跨界。当然这个事情是有解决办法的，就是大家多参加一下盖世汽车的活动，这个问题是容易解决的。

高钰：如果一定要说三大障碍或者挑战的话，我认为一是人的观点、二是人的认知、三是人性，我们所做的东西到底是为人服务，还是为技术服务？因为政策我们是能够去突破的，标准是大家共同参与之后得到的一条方向，这些都不是问题。但是最终落到我们心里的一定是反映人性的东西，所以我们做的这些工作始终是离不开人的。所有的技术、所有的交付最后都是为人服务的，以及人怎么和机器和谐的相处，这个是一个很大的挑战。

周晓莺：谢谢各位嘉宾的分享！下面大家可以提问。

顾剑民：我想问一下黄总，最近因为奇瑞和百度有合作，包括也接入了英伟达的平台，我们之前经常在会议上讨论的时候讲到3级的自动驾驶有很多的问题，不仅是技术难点，还有很多的法律法规、保险方面的瓶颈。奇瑞最近刚刚宣布成为国内第一家达到3级的主机厂，今天上午我没有听到黄总的演讲，其中不仅有很多技术的因素，还有其他的因素，您觉得奇瑞这样的决策，或者这样的路径有什么考虑在其中吗？除了技术以外还有其他的因素在里面吗？

黄勇：谢谢顾总！早上也提到了这一点，因为我们认为技术的发展是循序渐进的，最终的目的是做能够做到安全的级别，能够满足市场的需求，我们是这么来考量的，我们和合作伙伴的合作也是在此基础上展开的。确实行业也讨论了很多在自动驾驶场景下出现的很多问题，刚才也提到了，技术的发展需要大量的验证，然后来证明这个系统的可靠性，是能够提供一个更安全的汽车给用户的，如果没有能够证明这块的话，可能用户也不一定会买单。谢谢！

周晓莺：今天上午的所有环节就到此结束了，感谢各位的参与！谢谢！

提示：“本文根据发言整理，未经嘉宾审核！” 如需转载或引用，请联系徐先生（021-39197820）

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