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GFM2020 | 理想CTO王凯:未来出行的基石,数字化重构下的智能汽车

盖世直播 2020-10-29 22:32:27

10月29-30日,“第四届全球未来出行大会(GFM2020)”在德清隆重召开,本次大会由中国电动汽车百人会和智能汽车与智慧城市协同发展联盟联合召开,旨在探讨未来的城市、未来的出行、未来的汽车如何为居民提供更加经济、便捷、安全、科技友好的新出行方式。下面是理想汽车首席技术官王凯在本次论坛上的发言:

GFM2020 | 理想CTO王凯:未来出行的基石,数字化重构下的智能汽车

理想汽车首席技术官 王凯

各位领导,各位专家,各位媒体同仁们,大家好!非常感谢组委会给我这么一个机会来分享一下我对未来出行的一些浅显的看法,和对未来的展望。

我今天的演讲题目是“未来出行的基石,数字化重构下的智能汽车”,我的侧重点会主要谈“智能”两个字。因为我相信对于未来出行来讲,最核心的概念是改变人们的生活习惯,所以“智能”这两个字成为重中之重。

人类在近几百年以内,其实从农耕时代进入到了大工业时代,现在逐渐进入智能时代。我为什么这么说呢?大家其实都有感受,比如说今天很多人已经感受到了移动互联网带来的对生活便利,甚至在中国的大地上,比如说一些数字化货币等等这种生活方式已经完全改变了我们的生活,比如类似于美国曾经有支票,但是在中国完全没有出现,直接跳过了那个时代。我个人认为,对于智能时代来讲最重要的是什么呢?是将物理世界映射到数字世界,通过计算机辅助,把整个生产力颠覆性的提高,其实是生产力提高的代表。其实大家可以想象,这个领域核心的一些技术,比如大数据、数据融合、闭环系统、飞轮迭代,这些关键词汇其实是智能时代的一些非常核心的东西。对于我们来讲,比如前一个大工业时代来讲,那个时候更多讲的是类似于蒸汽机、发动机等大机器,生产工具等东西。流程来讲可能更多的是比如说瀑布式的开发流程,包括流水件、流水线这些都是一些关键字眼,但是到了智能时代以后,这些发生了根本的改变。

其实智能时代大家已经感受到PC和手机已经把大家从物理世界慢慢开始映射到数字世界了,生产力的提高就是在数字化的这个新的平台里加速,而对于我们来讲,智能汽车对这次智能革命是一个全新的入口,而且我相信它能够带来特别大的生活变革。因为汽车是一个移动的数据中心,它能够通过各种各样的传感器去感知这个世界,智能汽车在现今来讲只是一个点,但是当你有新的数据架构以及非常复杂的传感器,经过最核心的互联网、以太网把这些所有都联系起来,大家可以预见到以后这个点将变成一个网,把这个物理世界快速的数字化,所以一个崭新的世界慢慢出现在人们的面前,那就是数字化世界。而对于整个产业来讲,我觉得智能汽车是这个核心点特别重要的参与者。智能汽车现在面临的点是整个行业要进行服务升级,大家可以看到现在整个工业都在发生剧变,无论是OEM、Tier1、Tier2都在服务升级,对于车企来讲,真正做到智能,最核心的概念就是要让用户切身的感觉到这个车,以前都说我们买辆新车要试车,现在车应该试你,所以对于整个行业来讲面临这样一个问题,怎样修炼成一个武功高手,需要内外兼修。我这里列了几个特别明显的,用户能直接体验到这个车非常智能,就是从自动驾驶这个角度来讲,是由辅助驾驶慢慢变成自动驾驶,最终成为无人驾驶。我们所处的阶段现在是辅助驾驶奔着自动驾驶方向去的。再比如说车内车外,刚刚我讲的是车外,车内是智能创新再到智能体验,再到真正的智能生活,真正改变了人们的生活习惯。

这两项都是表象,大家能感觉到的东西,但是还有内功,内功就是架构的革新。因为在一个新的时代发生这件事情,整个架构要发生革新,回头我会细讲一下比如产品架构、技术架构以及数据链路架构的重构。

最后一项,对于智能汽车来讲,多是“端”侧,但是真正要实现完全改变人们的生活,需要端、管、云,其实就是智能汽车、智能交通、智慧城市三个方面。这是终极态,这个一定是会有互动的。我们分别讲一下这四点。

首先,辅助驾驶整体来讲有点像工业时代一个延续,因为它是在一个强准则下建立的一套运行机制,比如我们现在常用的ACC(自适应巡航控制)或者车道保持,都是我们在交通环境下制定一个规则,他按这个走就可以了。但是真正到自动驾驶以后,更多的是我们需要用大量的数据,建立一些多维度的考量,无论是传感器、计算中心等这些东西都要上来,才真正能实现自动驾驶。真正到无人驾驶的时候,这又到了一个高度,这个是说从专用人工智能要向通用智能发展。我特意把自动驾驶摆在第一位来讲,是因为自动驾驶基本上是整个汽车智能皇冠上最亮的那颗明珠,因为相对来说是一个非常复杂的系统工程,就像一个木桶一样,很难实现。

整个发展过程中,我觉得这个时候就体现出数据的重要性了,回到了刚才智能时代的一个概念,我们需要把物理世界更好的映射到数字世界、更好的建模,在那里通过计算机的能力把它发挥到极致,产生颠覆性的效果,而那个时候生产力会指数级的迭代上去,这个过程中肯定要有完全不一样的玩法了。现在行业遇到的最大问题是什么,是人们在享受了手机带来的新的生活体验以后对智能要求很高,其实希望我们出行也变得智能,但是当前状态下无论是传感器、还是作为运算核心的芯片来讲,虽然在日新月异的变化,其实和完成这件任务还是有差距的,这是偏硬件部分。偏软件部分,算法来讲也没有完全形成突破,比如当前的AI算法,之前整个学术界一直是以非常复杂的模型,有大量的参数出现,现在过渡到比如说MobileNet(轻量化网络),非常小,它的落地对嵌入性要求不到,我们需要找一个折中的办法,大家都知道这个东西越早落地,更多的自动驾驶车以这种运营模式去路面上跑,采集数据,才能真正改变发生剧变,由量变发生质变。从这个意义上来讲越到后面,其实会越难,尤其是通用人工智能,虽然人工智能能够打败围棋计算,通用计算机相当于4岁孩童对物理世界的感知。

我讲一下专用人工智能到通用人工智能,我个人认为自动驾驶会离咱们越来越近,但真正意义的无任何人监管、没有任何人在后台去做监管,可能通过5G有人控制你的车作为备份,这个时间可能没有那么快。最重要的点就在这里,从专用人工智能到通用人工智能,因为认知的过程是先感知它然后记忆这件事情,然后抽象关联、再应用,不断迭代,这是一个典型的智能时代的过程,其实它是有一个数据、有反馈,飞轮迭代,最后达到非常智能的效果,一个孩童学习的过程也是这样的。

这就牵扯到,难度就难在比如从一维的规则到多维的规则,这时候对于感知和数据的爆炸人们该怎么处理。比如举个最简单的例子,如果我有辆车经过前方有个塑料袋,按照一维规则,就是建立这个规则遇到障碍物不能去碾压,一定会刹车或者躲开,但是如果它有多维的数据或者说认知,这个塑料袋是软东西我可以压过去,就完全不一样了,出了一个新的维度,要对这个物体有一个辨识、感知,这个其实就已经产生难度,真正到通用智能的时候一定是非常多维的支持结构。

还有机器和人最大的差别就是,跨维度,你在不同的规则下对它抽象和关联,这其实是数字计算机很难完成这件事情一个最大的凭证,我个人认为很可能需要量子计算机来解决,就像经典物理和量子物理一样,我们数字计算机也是0~1的方式,量子计算机不一样,它的状态可以是0、可以是1,也可以既是0、又是1,因为牵扯到各种态、牵扯到各种量子纠缠,量子纠缠这个概念非常像多维度知识结构跨域的连接,所以我认为真正的无人驾驶很有可能需要在量子计算机进行突破才能真正意义上的完成。因为当前自动驾驶,人们可以定义所谓的ODD就是它的场景环境,其实限制它实现,从某种意义上来说,自动驾驶更像是一个数字有轨化交通,就是它是有强规则的,哪怕它是多维的,但是强规则的。可能当我们来到一个突破角度的时候,这个会实现。

刚才讲了车外,现在讲讲车内。车内其实现在大家看,最开始走进智能时代的是手机,大家可以想象,现在手机上的数据爆炸是多么的厉害,当前在车内包括人们的体感其实更多的是智能尝鲜,为什么这个图(PPT)配了一个手机在上面,开始的时候大家对车的需求更像手机智能时代的延续,我希望手机上能够享受到的所有东西能在汽车上看到,这是大家在这个阶段最渴望的东西,其实我们也是由智能尝鲜过渡到智能体验的方向上,智能体验更多的是在汽车内的场景内,专门定制完全的智能环境,这个时候就像自动驾驶一样,智能世界,就是说从物理世界到数字世界需要更多的传感器去帮助他听到、帮助他看到、甚至帮助他闻到等等去构建这个新的数字世界。

最终我们看到实现梦想中的生活的时候,我相信跟我们理想汽车公司的名字一样“车”和“家”,希望我们的车开起来是车、停下来就是家,这是所谓第三空间的延展。因为对于人的生活来讲,第一空间是你需要睡觉的空间,第二空间是你需要工作的空间,第三空间是其他所有的,而且我相信在未来当人们希望提高效率、完全改变生活的时候,第三空间的比重会越来越重,甚至会挤压第一空间和第二空间,我们的理想是做到那种地步。

讲了这么多外在的工夫,其实简单来讲就是需要大量的数据把这个驱动。对于OEM来讲,整个体制都需要发生变化,我特意讲一下我们所说的OEM内功的头一条,就是架构。这个架构是通用意义上的架构,也就是说是企业级架构,它分为三个特别重要的话题:第一,产品架构;第二,技术架构;第三,数据链路架构。传统意义来讲,从工业时代角度去看这件事情,技术架构更像当今车企所谈的电子电气架构(EEA)这块,工业的流程更多的是从这个东西我需要什么,分解成依据非常强的流程,尤其是以所谓的瀑布式的方式把这点贯彻下去,它的好处是很多细节能想的很细,但是灵活性欠缺。而到了今天,我们需要以智能时代应有的方式去考虑这个工业应该怎么做,这里分三个细化的架构。

第一个,产品架构更多的是从OEM的企业组织架构是非常重要的环节,他是需要对需求进行分析,这个需求首先要有输入,由数据的输入,这块一会儿再讲。另外,企业无论是内部的各个部门和外部的部门怎么样发生交互、如何在企业内部效率完成闭环,我刚才特意谈到了几个在智能时代的关键字,我想大家可能还记得“大数据、闭环、飞轮”等等这些都是关键字眼,产业其实解决的是在新的时代组织架构应该发生什么变化。

第二个,技术架构。技术架构是在传统工业上。工业的东西不可能在这个时代完全扔掉,尤其是牵扯到高安全性的,比如自动驾驶还有其他的车身控制的东西,你是不能够完全脱离它的,否则会有危险。但是在新的智能时代它被赋予了新的生命和不同的需求。除了做这个他要非常清楚如何跟产品架构进行连接和互动,就是前可以接产品架构、后可以接数据架构。

第三个,数据架构最重要,这是互联网或者科技含量最高的部分,如何把外界包括云,刚刚讲的端、管、云都集成上来,真正完成和整个数据链路的闭环,这个时候是直接和数字世界直接的对接,这是全新的课题。其实整个链来讲,技术架构可以使用工业时代的工具,但无论产品还是数据链路,都需要互联网思维。对于智能汽车、交通和智能城市的互动,我们认为完成这个数字世界搭建的桥梁,汽车是一个基石、是一个流动的数据收集站,但是也需要城市作为固定点能够收集更多的信息,慢慢达成互动,最终实现真正意义上的智能生活,改变人们的是生产力,这些都会发生剧变。

我最后提出一个数字时代的隐私问题,因为数据是整个智能时代的推动力,这件事情可能需要OEM和监管机构一起来思考如何解决这个问题、如何解决脱敏问题,我们作为负责任的车企希望加入这个讨论。从理想汽车来讲,我们近期的目标是成为一个数据驱动型的汽车科技企业,数据驱动决定了我们变革的速度能有多快,科技决定了我们的高度。中国智能汽车,因为我们有非常高效的政府、我们有非常好的创新环境,我们有世界上最大的市场,我们也有愿意拥抱科技的最忠实的一批用户,所以我们认为中国智能汽车大有可为。谢谢大家!

(注:本文根据现场速记整理,未经演讲嘉宾审阅,仅作为参考资料,请勿转载!)

本文地址:https://auto.gasgoo.com/news/202010/29I70224902C601.shtml

文章标签: 自动驾驶
 
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