AI与自动驾驶技术应用下 未来汽车该如何定义？

孙勇：前几天百度修改了自己的使命，过去十几年的使命是让人们有平等获得信息的权力，未来想通过人工智能让世界从复杂变得简单。我们看到现在中国炙手可热的公司都特别关注人工智能。人工智能跟汽车马上会有很多的结合，今天讨论的话题叫AI与自动驾驶。台上嘉宾所从事的工作多多少少在AI这个领域，请各位简单的描述一下你们公司的技术，与国际水平相比又处于什么位置？   

常旌：简单回答下主持人的问题。森萨塔公司是美国上市公司，在中国有五六千人，是单一研发人员最多的地方。我们也是全球最大的汽车传感器供应商，实际上跟AI擦点边。但是我们所做的一些产品都和汽车的安全、环保、节能有关系。目前，中国和一些发达国家相比，还面临着很多安全方面的挑战。发达国家在传统汽油机的提升方面快做到极致了，当然，这不含作假在内。自动驾驶，既支持传统能源的升级，效率的提升，又支持安全。目前全球汽车传感器一半以上都是我们生产。ESP是人类迈向主动安全的重要一步，ESP大部分都是我们公司做的。去年，我们和加州创业公司开展了在交通领域的合作，采用他们固态激光雷达的专利，由我们独家生产产品。我们服务所有汽车产品的用户，激光雷达是自动驾驶最主要的核心部件，这方面我们的技术应该是全球最领先的，相信这样的技术会尽快供应全球，尤其是中国的客户。无论是传统的主机厂还是新的造车势力，一起紧密合作，这样能够使我们刚才说的梦想早一点来临。        

蒯文瑞：我先简单介绍一下纽昂司，纽昂司是全球领先的人工智能领域的公司，有18年历史，人工智能这个领域其实不是一个新的领域，要是从根本算起，第二次世界大战就开始了。同盟国就是通过解码纳粹的密码，才赢得了第二次世界大战。我们公司在人工智能解决的最核心的是人跟机器的交互。截止目前，我们已经并购了约90家公司。人跟机器怎么去接触？人跟机器交互最自然的是用语言。第一阶段，要让机器知道人说了什么。这方面我们研究了20年，几乎是成熟的技术了，你们可能也看到很多互联网公司，软件公司都有这个技术。   十年前至五年前，我们研究了对话技术，机器人知道你说了什么之后，下一步就是要理解说的是什么意思？ 现在人工智能进入第三阶段，机器能理解之后，开始能够帮助或辅助，让人有更自然化环境。无人驾驶要是有八千个感应器，算法突然的自动切换到人，这个过程的交互怎么顺利转换？就像AR和显示其实有某个程度的落差，但是我觉得中国是很快就追得上甚至超越国外。这个领域有一些原则：第一个是开放。像谷歌、微软，其实是最开放的，Linux和Android也有很多人参与，减少成本增加速度。昨天有一个嘉宾也讲道，他花的钱最少30%到35%其实是浪费掉了。中国在AI这块，会很快能够赶上国际轨道，说不定在这个领域里面会超越国际，尤其是美国。

沈海寅：我参加的会60%是汽车行业，余下是跟AI相关的。未来是怎样的？把汽车定义为轮式机器人。以前的“四个轮子加两个沙发”强调的是运动性能、舒适性能。现在又有说我汽车就是四个轮子加上一个大平板，讲交互。变得越来越像我们的平板电脑和手机了。我的看法是它应该像一个机器人，机器人和平板或者手机特别大的区别在什么？机器人可以自主的去感知很多东西。 我可以有视觉得摄像头、雷达，能够观察周边的世界。同时能够自主的去对这个世界进行一些判断和行动。包括像自动驾驶都是其中的一个层面。像刚刚蒯总讲的语音识别，其实在用户人机交互这层面上提供更自然的方式。所以我觉得主机厂首先要想明白自己要做什么？自身的产品的目标是什么？然后再考虑主机厂应该做什么。目标有了，我们要做的东西最终实现对用户最好的体验，可以用别人的能力，如合作伙伴能力，像我们和科大讯飞在合作，就要把它能力用好，这种能力不光是功能。

以前讲卖车的时候高配版上面可能有20选项有打钩，低配版上面可能有十个，大家考虑的是有没有语音识别？有没有倒车影像？做的好不好，没有人去关心。更多应该是通过AI的手段能够去更多的给用户提供更多更好更人性化更完美的体验。像苹果没有发布Touchpad，发布小的硬盘。他们有一个理想就是要把这个东西做好。对我们来讲，单个的点都是跟合作伙伴进行协作。国内可以跟讯飞，国际上可以和纽昂司合作。但是合作仅仅代表了给你一个工具，关键在于你把这个工具是否可以用的最好，我认为这个是主机厂应该要做的，应该要实现的能力。我们现在为什么花这么长时间在AI上去学习，去研发。我们在和美国硅谷的公司合作，跟美国大学合作，跟中国的工程院士，也是中国智能驾驶协会的顶尖人士都在合作。

做这些事情其实都是认为，第一，未来我们能够让人和机器交互更加自然，能够让机器更加理解你，更加懂你。第二，要保证安全，很多人在问新造车的企业，你们怎么保证安全？其实AI就是来解决我们安全问题。过去更多的是谈被动安全，现在有主动安全以后，可以通过各种各样的传感器、摄像头做到尽量让车辆不发生事故，这才是一个最高水平的安全。这些都和AI相关。比如，AI领域除了语言识别的应用之外，利用图象识别技术还可以判断车里有没有小孩。如果只剩小孩在车内，应该采取什么措施，可以避免让小孩单独关在车里面，这些都是AI的体现。AI技术应用上，应该说国内是有一点领先性。

孙勇：吴总，您这个公司从事的工作或者你从事这个技术现在在全球技术水平里处于一个什么样的水平？你的特点、特色、核心竞争力是什么？  

吴甘沙：驭势科技也是做智能驾驶技术产品的公司，我们说技术可以分成三种，第一种叫最先进的技术，最先进的智能驾驶技术大家觉得可能在谷歌，其实未必。最先进的智能驾驶技术在大学里。但是最先进的不一定能马上用。第二类技术，叫最成熟的技术。现在最成熟的无人驾驶技术肯定在谷歌，它现在做到每年五千英里的自动驾驶，最成熟的辅助驾驶技术肯定在特斯拉，积累了近十亿英里的辅助驾驶技术。 第三类技术是最快能够落地，能够规模化量产的技术。刚才说的谷歌的无人驾驶技术是最成熟的，但未必能够马上落地，大规模商业化。而特斯拉的技术属于可以马上落地，可以大规模商业。回到我们这边来，作为一家创业公司，我们到底做哪一些技术，最先进的技术跟大学去做。最成熟的技术谷歌毕竟做那么多年，短时间肯定赶不上，所以我们定位是要最快能够落地的技术。我们一个理念就是把在最先进的人工智能技术当中挑选出那些马上能够落地的技术。能够尽快创造客户价值、商业价值，客户愿意去买你的技术，商业价值是对一家创业公司就是有资深的塑造能力。

大家都知道今天的中国智能驾驶路线图上面，到2020年，新车年销量将达3000万辆，其中有一半具备了一级、二级、三级的自动驾驶技术，一年1500万辆的市场。这是一个很大的市场。另外，我们看重在特定场景当中的低速无人驾驶技术的应用。特定的场景又分三类，第一类是像园区、景区、度假区、主题公园、机场大学等等这样封闭的环境。第二类是像现在新区、新城、特色小镇等半开放的环境。有可能在城市规划的早期去介入智能交通的设计，介入基础设施的改造。第三类就是像以其他目的作为一个主要的存在。比如像物流、巡逻车，特定区域里面的巡逻车、清洁车，仓库里面的叉车等等。这三类在两年之内就可以形成规模化、商业化。这几类我们也采取不同的策略，第一类高速公路上面的辅助驾驶，我们叫“合”。传统上，供应商跟主机厂是迎合的游戏，这笔钱供应商赚，主机厂就赚不到，如果是主机厂赚供应商就赚不到。合什么意思？通过协同创新的方式，共享数据，共享知识产权。大家一起把这个技术能够做起来。

另外一块叫“不同”，能够发现差异化的竞争优势，能够把最好的算法跟特定的场景结合起来，把硬件无缝的结合，把整个系统能调优，使得它以最好的状态呈现出来，这叫不同。所以合在一起叫“合而不同”。限定场景的低速无人驾驶，今年有几十台车能够投入到试运营当中，明年能够实现小批量的量产。在高速的自动驾驶这块，我们现在已经进入了良性的跟主机厂能够合作的循环，我们也希望在2020年到来的时候，能够贡献作为国内技术运营商的技术力量。    

孙勇：总结一下就是重新定义汽车。让大家近距离的感受他们在做的工作，刚才说了汽车未来是什么？可能就是一个移动的机器人。 

吴甘沙：我们国家中信部中长期规划，在信息娱乐系统基础上有比较有趣的东西，是大型智能终端加上一个数字空间。但是我觉得可以把这个数字空间进一步的拓宽成为一个商业空间。在这里面和各种信息产生交互的地方。第三个是一个储能单位。未来分布式能源互联网当中的一个节点。具有储能的能力，这是一个很好的总结。   

孙勇： 在通往自动驾驶的路上，从一个普通用户的角度，讨论几个问题。自动驾驶是一个方向，我也相信它未来肯定能完成。但是什么时候能完成，这条道路上最大障碍是什么？比如，是不是有很多人说的法规？或是配套设施等等。请几位给我们展现下未来美好的前景，何时能够实现？   

沈海寅：我个人认为按照SAE的标准，无人驾驶Level 5，需要时间非常长，可能需要十年。但是往往我们对短期的预期偏悲观，对长期的预期偏乐观。Level 2到Level 3阶段的无人驾驶我们认为能够更快的到来，除了政府法律法规做好准备以外，包括一些基础设施等等各方面其实也需要去做一些相应的改变。  

除了这些，我们要去教育的是用户本身的认知。改变基础设施可能需要的时间，相对还好。但是，用户本身的认知还是一个非常大的障碍。为什么这样讲？过去我是非常喜欢特斯拉这家公司，但其实特斯拉做了一些不是特别好的事情。比如，对用户的教育是太主观，太乐观的教育。在它们的广告当中说人现在就可以双手离开车的方向盘，可以任意去驾驶，这给了人过高的期望。这就带来了很多非理智的驾驶行为，产生了一些悲剧。这些悲剧对于正常普及自动驾驶带来了负面效应。用户正确使用从Level 2到Level 4的无人驾驶技术更多的是救命，更多是安全性。如果用一种未来才能够实现的无人驾驶的方式，一种目前还没有成熟的技术，带来的将是反向效果。 

蒯文瑞：从消费者这个角度看，无人驾驶是把人和机器的交互变得更简单才会让用户买单。我们判断每两到三年技术上会提升一个层次，七年之内国内的Level 3将是普遍存在的。但是高速度的无人驾驶可能要悲观一点，会超过15到20年。

低速度的自动驾驶，在中国可能很短时间普及率就会很高。政府在这方面有很大的作用，第一要辅助企业，解决高端技术的风险度很高，政府要能够包容支持这个产业。第二政府对行业的规范很重要。技术的应用前提是一定要安全，政府在安全方面的验证很重要。

常旌：因为我们是做激光雷达，做传感器，我更多的还是从消费者来讲成本问题。大家知道，现在谷歌等企业的激光雷达成本是七万美元，显然，这样的成本肯定让消费者买单是比较困难的。我们应该努力，要成本降到几百美元。我们公司的样品刚刚出来，在上海车展中首发，年底会给全球所有的车厂送样。 投产跟主机厂的目标一致，大约在2021年。

相信用不了30年，完全的无人驾驶会到来。我们也相信，无论是整个产业链，还是国家宏观政策，我们有在2025年达到80%的Level 2、Level 3的雄心，中国可能比别人都快，中国的这些企业整合的速度，中国的智慧都是其他国家不能比的。

吴甘沙：第一就是技术。技术如何保证安全可靠？不能只是跟消费者保证这个东西是安全的，这个保证要加上一个置信度，你要有95%的置信度，要有100亿英里的数据积累。但目前没有一家有100亿英里的数据，技术的成熟度还需要引进。第二个是成本。今天二级自动驾驶供应商卖给车厂只有几百美金，这样的成本就是很大的问题。第三个是基础设施。因为高精地图还没有采完。还有一个V2X，中长期规划当中说道2020年大约有10%到15%的车具备网络辅助驾驶的功能。意味着V2X的部署要有足够的覆盖率。第四个是政府的法律法规，还有待政府跟国家产业界一起去制定。第五个是认知的问题。尤其是无人驾驶必然会损害一部分人的利益，需要一整套的体制，包括了对于失业人员的再培训，对于社会财富的重新分配，保证无人驾驶的普及不会对社会很大一部分人带来非常重大的影响。

孙勇：非常感谢吴总的总结。我谈一下自己的感想，无人驾驶在中国普及速度应该还是比我们预想会要快一些。我有两个感受，第一，我们公司所在的亦庄，对整个道路进行了改造，可能装了很多将来会用于无人驾驶测试的设施，因为要打造成一个汽车小镇。第二，目前无人驾驶的水平还在不断提高。我想这一天应该说不会是15到30年，中国可能比国外更快一些。无人驾驶需要车之外很多资源的调动，我们国家的这方面的能力可能比别的国家要更强，所以我们无人驾驶这个领域今后在全世界也会处于领先地位。