泰达论坛:热点沙龙

文章来源:AI《汽车制造业》 点击数:13 发布时间:2017-09-12
泰达论坛:热点沙龙

2017中国汽车产业发展(泰达)国际论坛热点沙龙现场内容如下:

主持人:我是中国汽车技术研究中心副主任吴志新,受组委会委托,主持本节会议。
    经过六十多年的演进,人工智能的发展进入新的阶段,伴随着移动互联网、大数据、超级计算等新理论新技术的不断成熟与进步,人工智能得到了快速发展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、自主操控等新特征,而汽车产业作为第三次工业革命的设计数字化、网络化、智能化等技术创新最全面的载体与平台,其作为人工智能最佳载体的自动驾驶汽车,也成为全社会的关注焦点。
    国家也有一些重大的项目,来支持智能网联汽车的发展,关于这个名词大家还一直在讨论,有叫车联网,有叫网联车,有叫智能网联汽车,现在几个部委还在讨论这件事情,上个周末还没有争议下来,但是不管怎么样,这件事情应该说是势不可当,车辆的智能化将来会变成一个车上必备,甚至标配,就像现在车上有的导航系统一样,尽管没有用,还是拿手机上高德,但是车上没有导航系统,恐怕卖起来也没有那么好卖。
    大家知道智能网联汽车发展最重要的一个诉求,是希望解决安全问题,每年死于车祸的人很多,尤其我们国家,统计的口径不一样,报的数据也不一样,每年在降低,这是各方面的需求必须降低。但是实际上降低没降低大家也不清楚,但是大家有一个数字可以知道,每年交通事故的车祸远远死于的人远远多于煤矿上一些事故,一些地震自然灾害的人,大家都非常寄希望于人工智能解决交通安全问题。
    另外还有一个数字供大家去参考,在车祸当中90%的车祸是因为驾驶员的问题,不是车本身的问题,而在90%当中,在90%事故是由于驾驶员的违章造成的,我想智能汽车只要学教规以后,我想会认真的严格手法的按照教规去开车,大规模的减少交通事故,所以我们在发展智能网联汽车当中,最重要诉求解决交通安全问题,另外解决驾乘的舒适性问题,汽车未来是点对点的交通工具,还会变成移动的终端,信息终端,智能网联机车变革又变成能源的终端可以和智能电网连接缓解国家能源的问题,所以说对于我们国家来说是非常重要的话题。
    除了科技部立了重大的专项,重大的项目来支持智能网联汽车以外,我们国家成立了非常庞大的智能汽车联盟,两个行业组织双秘书长、双理事长,可见国家的重视,并且我们人工智能包括智能汽车还有一个重大的专项去支持,应该说对于行业来说是一个利好的事情,对于产业来讲是一个变革的时期,借这次论坛的时间,我们举办了这样的热点话题,来共同讨论智能化在我们汽车方面的应用,人工智能将来会在上面有什么样的发展,这次我们非常有幸请到两位演讲嘉宾。
    本届会议,将重点研讨人工智能技术,人工智能技术、自动驾驶产业化等内容,首先介绍上班节会议的演讲嘉宾,他们是:


    中国工程院院士、中国人工智能学会理事长  李德毅
 

  百度副总裁  邬学斌
 

  人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,将催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,与此同时,其作为影响面广的颠覆性技术,也可能带来冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私等新的问题与挑战。下面,我们有请中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅演讲,演讲的题目是“无人驾驶  难在拟人”大家欢迎!
    李德毅:无人驾驶太火了,火的人人都在讲,讲一个题目,这个火到什么程度,差不多3.5到4,我今天题目是无人驾驶难在拟人,我把题目说的暴露一点,就是对SIE3016标准的质疑,什么叫L3,什么叫L4,什么叫L5,还是有挑战的,我们希望把讨论搞的好一点。
    什么叫做无人驾驶,我们视野是很不同的,我们一直把无人驾驶重点放在人身上,而不是自动化的车。你们看是搞自动化的,不是人工智能,这个就是跨界必须的,否则掉在自动化坑里面总是出不来,人工智能不像原子弹惊天动地,人工智能是默默无声,但是改变了以后很厉害,我有句话,人工智能用它的柔软改变了整个世界,女性是柔软的,男性是阳刚的,柔软不等于没有力量。 
    无人驾驶讲的最早,大家想把驾驶替代掉,后来发现这个词不太合适,因为车里还有人,那车上的乘员算不算人,那个要干预怎么办?现在Google正在研究,现在都有这个词,Self-Driving,就是自驾驶,这个就是字面理解的不同,就是车子自己开自己跑,把最后一公里解决了,就是自主体,人工智能把以前的辅助驾驶,辅助驾驶责任人就是人,其他都是帮忙的。什么叫做自动驾驶,那就是车子自己开,车子要拿到驾照,不能有驾驶员坐里面,驾驶员坐里面叫什么自动驾驶?
    所以我们搞人工智能Autonomous  Driving,就是自主驾驶,就是一个认识主体,这个不是其他人,不是机器人。这个人干预为主体,所以自主跟人工智能有一个认识。我们以前有一个智能干预,就是智能体,人是一个机器人,我们要把这几个词稍微搞好一点,我感觉很振奋,又出了一个词捣乱叫做智能网联,最后的定义是汽车,怎么把车子丢掉了,到底是智能网联车还是智能网联?你讲车把主体丢掉了。结果有一个专家说,智能网联不是车,我说建议几位把理清楚,到底是不是车。
    我们看起来很类似,但是技术上很不同。如果大家都讲概念,大家知道飞机是自动驾驶的,飞行员现在很轻松了,经常把报纸盖在脸上,因为是自动化的状态,尤其平飞的时候是自动驾驶。波音说了2025年人工智能取代飞行员,但是大多数受访者对安全心存疑虑。尽管降价10%,但是也不会坐。我想我是一个乘客,我坐不坐这样的无人驾驶飞机,L3、L4都画了一个大饼,辅助驾驶、有条件自动驾驶,全自动驾驶,我就想所谓的智能驾驶技巧越来越高,无人飞机坐不坐?我不坐,你在天上翻跟头我不关心,我只关心平安送达就可以了。所以L3、L4对我没有兴趣。
    当你飞机遇到情况能不能帮我降下来,或者能不能把我送下来,要是不能我为什么坐你飞机,所以我们站在老百姓的角度想,你是特飞没有用,必须拿到驾照,真的不行要紧急迫降,紧急迫降的本领没有,你在天上翻五个跟头也没有用,我们看这个有没有道理。所以说要做L3、L4的企业想想老百姓的需求,如果不能保证我的安全,你再有一千个、一万个自动驾驶模式我不感兴趣,这是我的底线。
    所以我们现在学术界遇到一个问题,无人驾驶的认知如何度量,是不是按照那些自动化的讲L3、L4,我认为不是的。人工智能之父怎么讲的,无人驾驶的认知相当于人一样开,如果机器人能够跟我对话,我在短时间内区分不了人还是机器人,那就是OK的,就是人工智能。用这个关联来看,2014年聊天机器人,尤金古斯特曼曾经轰动,现在聊天机器人已经很普遍了。
    我们还有Kurzweil,他说我做了一个诗词生成器,这个就是按照图灵来了。基于驾驶的图灵测试是什么样的,我们能不能这样看看,分辨不出哪一个是机器哪一个是人的驾驶行为,那个就是智能驾驶。我想一下,假如做了一个飞机在天上,这边是一个特斯拉开车,那边是一个人在开车,那这个车往前走,你坐在直升飞机上你说哪个是人开的,哪个是机器开的,这个就是人工智能。
    现在说要做每辆车开一百万公里才能把这个车拿到驾照,我们猴年马月?我们应该走到最基本的问题上来,计算机之父是图灵,人工智能之父也是图灵,我们应该回到这上面来,我讲的报告就是怎么跟车子发驾照。
    L3说驾驶权要交给机器,L2是辅助驾照,交通部门要发驾照,这个怎么发是我们关心的。我们看看3010标准,我们对于3010标准提出质疑了。3010自动驾驶越来越大就变成全自动,科学问题就是这句话,甚至很大的时候就叫全自动,我的回答是不对。我在会上讲过,L3讲的是什么,人工驾驶员完成所有的工作,只不过汽车做了点预警,驾驶权在人,驾驶员可以不操心,偶尔接受一下请求干预就可以了,所以L3是要拿到驾照的,右面的图前面都是人,后面就是系统了,L4、L5就是高级特飞一样,所以我觉得3010标准出了问题,我不知道在座有没有参加制订的,3010标准要是出了问题就麻烦了,全世界就麻烦了。L0就是仅仅警告,L1把里面手放在上面脚可以离开,左脚可以放开,右脚还可以踩刹车。L3眼睛不要了,可以不关注驾驶权,所以特斯拉发生事故说我是L2,所以这个不行。
    L3  Mind  off,根本不用想驾驶的事情,就是听歌、打电话、开会。所以这样的东西,你的系统怎么掌权呢?因此我们人工智能的基本问题,就是自动驾驶汽车怎么发驾照,跑多少圈发驾照,这是最基本的问题。
    当前由于在汽车行业,声音比较高的是这么一个共识。结构化道路、确定性窗口,网络协同,智能网联。特别把智能网联举的高高的人,都希望用网络弥补驾驶,这点要小心,这里有很多坑,自动驾驶+智能网联,走这条路最好就是高铁、地铁,飞机,都是自动驾驶,最重要是调度。我从北京过来,调度很重要,那个车不叫传感器都可以,因为路权分给你,你把调度做好就行。
    L3取得驾照是社会的自动驾驶要求的底线,我们想一下自己拿驾照的时候,你是多么的忐忑不安,大巴在你面前开车你很紧张,那时候事故是很紧张的,我们看人怎么提高驾驶水平,真正提高水平是拿到驾照的三五年,那个时候应对了很多情况,你收到了负面的学习,人是这样的。我们希望给自动驾驶拿到驾照,美国今天宣布了自动驾驶试验,在试验当中改。我们再来看看3010标准毛病出在哪了?第一自动驾驶等级展缓点如何度量?你说L3 PLUS,这个不就是新闻游戏吗。
    还有掌控权交界点如何度量,交接过程当中的事故怎么处理,自动驾驶呼叫能干预,但是睡着了,这个不行的。所以对于3010做的质疑也是可以的,归根到底让车拿到底线,而不是开的非常完美了,我们人就是这样的。
    最糟糕的是,因为特斯拉的搞的自动驾驶,使得我们开车的时候不需要那么注意了,于是我们打磕睡了,一打磕睡又开不好。越是信任自动驾驶,越容易造成注意力不集中,因此不能释放驾驶员认知的所有自动,都不能称之为自动驾驶。到底事故当中是车的还是人的,这个界定不清楚是不会发驾照的。
    只有L2和L3,一个是辅助驾驶,一个是自动驾驶,自动驾驶应该拿到驾照,这个是好度量的,L3和L4和L5更难度量,今天雾霾人都不能开,明天海啸人都不能开,你还怎么开?所以我这报告质疑3016怎么把事情做好。
    没有驾照的老百姓不敢乘坐,你在天上可以做特飞动作,但是人家下不来。我们当时搞移动生活,让汽车无人驾驶就是解决汽车代步问题,人类就是一个移动生活,在移动生活当中享受品质,把驾驶这件事交给机器做,如果一天关心这个,那还不如开车,开车还有乐趣在里面。
    泊车这件事情2005年有了City  Park  System,这个比较正常,会开车的人不一定会泊车,把泊车解决了也不错,多花几万块钱买了一个泊车系统,结果我的泊车系统提高了,它的泊车系统没有提高,这个就成为一个噱头,买的时候冲动买了,结果超过三分钟就说请转入人工泊车。有人跟我讲,先把自动泊车做好,不把自动泊车做好,自动驾驶就做不好。我们跟同济大学合作做自动泊车,给我们八个条件窗口,还没有做完改成16个,还没有做完16个改成32个。所以同济大学正在做32个自动泊车,最后发现打不住,后来发现报纸有一个歌星会自动飘移入位,一般拿驾照的做不到,所以这个空间很小,你要自动飘移入位,有条件的自动泊车是否可以释放人对泊车的环境监测现象。后来发现只管方向盘,脚才得踩。所以特斯拉是辅助驾驶,出了事故才承认。要把所有泊车都找到,那这个泊车难在Edge  Parking,全是泥泞的道路,你能不能不走坑道,我最近有一个观点,把最后一公里当成最新一公里解决。我们先把泊车解决,我们拿中汽联做一个表演,我们看谁的无人泊车最好,泊车都泊不好吹什么牛,老百姓就是这样看的。往前看谁不会开,如果车子导航仪比较好。
    无人驾驶的挑战和量产,实际是应对自动驾驶车的挑战,现在号称拿到驾照已经很多了,2017年底我们看看哪个拿到驾照,哪个才能拿到呢?我认为要拿到驾照不是靠自动化,是靠人工智能,靠意外情况的处置,不是靠自动化车有多高。我开拖拉机也会开,拖拉机动力学比豪车动力学差多了,我们拿驾照也不是随便拿的,我们先拿C本,然后是B本,然后拿I本,因为经验是积累的,如果路上没有自学习能力,不叫做智能车,就是顶多叫自动化的汽车,我们看看IG多难,就是讲的这种情况,是汽车人工常常遇到偶发的,常常是大概率,偶发是小概率,你碰到一次是必然,什么情况呢?大雾天、大雨天、大雪天,狭小道路、崎岖道路、傍山险路、积水、涉水、冰雪等等。第一是天气条件,第二是道路条件,第三是人文条件,能处理这样的事情才叫做人,如果无人驾驶处理不了,不能够拿到驾照。有经验的驾驶员能够灵活处置,自动驾驶如何处理。
    
    我举一个例子听,我在山上开车往下开,对面来一个大车,我是一个小车,驾驶员举手,你走一步,我走一步,无人驾驶也碰到这个情况,你走一步,我走一步,这里有学习和商量的过程,这个都不会还说无人驾驶,这是常常遇到的现象,或者就是说城乡接合部,我有一个最大的教训,我在那次无人驾驶差点牺牲,因为一个三轮车装一个梯子,我看不到几个点,我一个急刹车差点就完蛋了,就不会这么神奇在这讲了。有一个三轮车拿梯子穿过来这种情况还会遇到的。所以各位不要研究特技的动作,先把这个解决了。如果一旦设置窗口条件,就是地理栅栏、气候栅栏、以及人文道路的栅栏这个更危险。L3是解决车的问题还是解决人的问题,如果解决车就把车做的越来越好,我认为解决人的问题,把驾驶员认知用机器人替代是有记忆决策和行为的能力认知主体,有技巧有个性。
    所以我有一点感叹,汽车是从马车演变而来,作为动力工具,有时候不如马车,老马识途。自动驾驶过程中,驾驶员与环境周边车辆的交互认知哪里去了,驾驶员的经验和临场处置能力由谁来替代?
    咱就讲超车换道,这是驾驶员当中最简单的事情,白色车是一个无人驾驶,红色是有人的,一看3号车挡住路,生成的超车并路的动机,一看那个路权比较大,我把方向盘转一转,这个时候小心了,本身后面的车离的很近,后面的红车比较霸道,踩了一下油门,这时候怎么办,如果比较礼貌刹车就过去了。
    第二种情况,超车过程中由于1号车加速,中途放弃换道,原来的一次规划做了二次规划回来了,换了半天还是在后面,所以我就问你一个问题,超车换道这么一个小事情,有多少种不确定的情况。就连超车换道都有不确定,你就能放在自动驾驶状态了,于是我们得到一个重要的结论。自动驾驶好在专注不会疲劳,自动驾驶难在拟人不仅在车。
    我跟特斯拉亚洲总裁说了这个话,不要总说自动驾驶,为什么没有用自主驾驶这个词,并不是忽视了,因为他搞自动化,他喜欢自动。我们就作为人,我们认为驾驶员经验丰富,一边开车一边听音乐。人类第一杀手出在驾驶员,所以你要针对这个事情把重点放在人上。现在的汽车发动机一百万公里,怎么不把注意力放在人上。我们的记忆认知、计算认知、交互认知。应该不同于雷达传感器,我在利用汽车产业链里面找到我的位置。我回去跟你们一条战线上,我给你提供产品,那个叫做驾驶脑。所有的哪个最靠近,肯定是驾驶脑。
    驾驶脑自主应对驾驶过程中常常遇到偶发的各种各样的不确定性,这个才是人工智能的看法。这个盒子利用微电子技术,我们1.0版本已经完成了,我们提出来一大一小两高两低,大接口小尺寸,可利用微电子技术,最后把能力发挥起来就行了。如果用了特定场景雷达就可以少一点,要是熙熙攘攘的老百姓的生活区就要高一点,接口要大,功耗要低、性能要高,最难的是低成本。我们一大一小可以变成量的指标,请整车厂。
    我们比任何时候更需要研究驾驶员,学习驾驶员,分析驾驶员行为大数据、构建驾驶员的智能代理。我们看了那么多美国、欧盟的,我们是中国人,我们要抱团取暖,中国有不同的声音,能不能抱团取暖在世界大创新过程当中有一席之地,L3、L4也不是我们国家的标准。
    我们把周边感知分几个颜色,红颜色代表雷达,蓝色代表摄像头,黄色代表传感器。你不给了车辆就控制不好了,左边的太阳大,右面的太阳小说明车装偏了,要不然怎么控制的好,这三个传感器还不够,四个颜色的传感器构成一百多个传感器,现在Google做的是感知生物学,我们做的是认知生物学。驾驶态势图是认知的,我头脑里做路径规划,我正在准备一个报告,对于SLAM的理解,如果不能做到对于地图的理解肯定就是门外汉。
    我是一个二维的,感知是二维的,我把三维变成二维的,一下子大数据缩水很多。我控制车就是控制线控或者数控的汽车,这样再认知再执行,所以我做的是驾驶脑,构成一个感觉记忆和不同记忆里面的相互的定位。把你的驾驶经验融合在小脑里面,我们把技巧接口,我们就完成感知认知和行动,再感知再认知再行动。以后不要忽悠一般的概念,每一个人拿到这样的就是水平,不然我们市场就没有了。这就是我们的驾驶网,这就是于凯书记到办公室看到,四个TX1,不然成了外部科研所。
    驾驶脑的关键是驾驶认知的形式化,是将感知大数据的缩水,并迁移认知系列。我们创新是拿驾照,我们拿到一个底线,不是说水平多高,而是人到了车厂理论知识,你给不给我考驾照,所以交通部门的同志支持我们将来怎么发驾照,小范围考几个动作现在电子考也很厉害,驾校的老师根本不出来就知道,最后就是上路考,然后规定一个道路不扣分就必须发驾照。我不仅能学习,还能提升技能,所以地图替代不了。地图叫做什么地图,精度多少、纬度多少、高度多少,我开车时候不是用这个技术,而且我是个性化驾驶,我开的车,这个车的技巧不好,你可以买一个雷锋驾驶员,因为雷锋技术是最好的。将来要是买一百万还是五十万还是二十万,那个人开的更好,这个多好。
    所以自动驾驶替代不了智能驾驶,只能在专用道上开,不像现在讲的无人驾驶。经验驾驶员的标杆驾驶员。把人在回路中的自主驾驶让车场去模拟是难以承受之中,把机器驾驶脑的研发让车厂去做,是难以承受之重。
    传统汽车仅仅是驾驶员手、脚和力量的延伸,控制车辆行为的是人,在我们看来,方向盘是一个非常好的界面,让我们成为力量延伸器。线控汽车装备了传感器之后,用驾驶脑替代驾驶员认知,并获得驾驶指纹的驾驶技巧,让机器彻底自己,这应该是人工智能时代最有意义的问题之一。
    不同的驾驶脑认知水平可以由差异,驾驶脑有个性,有在线学习能力,还能够和乘员聊天,我们坐车的时候,因为社会有管理的,知道公交车数据是有水平的,我们从来不关心那个驾驶员的技巧,关键是到公主坟下车能不能停了,我一上车就不知道怎么办了,那个怎么行,所以这就是乘客不愿意坐无人飞机的情况,一旦遇到紧急情况下不来我不干。每一个汽车都是一个,不但可以下载活地图,你是什么样的车底盘,什么动力学,需要什么样的技巧这个多厉害,刚才可以说是第二条道路。
    非结构化道路、不确定边界、自主交互、数据交换不是自主定义的汽车。说了一个题目,人类发明了自动驾驶之后,有人驾驶和无人驾驶混合驾驶时间至少需要75年,我这辈子是看不到了。所以大数据开车不要把全球所有的道路都压在一辆车型上,北京一路公共汽车在长安街上都不用拐弯,你何必叫它拐弯,不拐弯就可以。不必把人类所有驾驶员的认知都浓缩在一个特定驾驶脑上,这样我们就有管控空间了。园区观光、厂区通勤、社区巡逻、城际高速最后一公里。定点物流、校车、市区定点接驳、快速公交。
    这些场景下,自驾车能否期待驾驶员掌控,取决于能否处置特定场景下的以外情况,能否发出求助信息要求人工干预,或者在迫不得已的时候做出最小损失的决策。自动驾驶实在不行打一个电话人就把你拖走了。
    无人泊车是绕不过去,当做最后一公里来做,这才是接地气的路线。汽车成为大数据的源泉,移动社会的传感器,驾驶脑有学习和自学习的能力。我已经在北京注册两个商标,一个是驾驶脑,一个是驾驶超脑。一旦量产自驾车上路,占比越来越大,驾驶脑就成为汽车必配。加之智能网联崛起,驾驶数据智能越来越崛起,L3多了,L4也就多了,因此人们对于L3、L4、L5不那么介意了。
    人工智能以润物无声的柔软,改变着整个世界,谢谢大家!
    
    主持人:时间关系不多说,感谢李院士精彩的讲演。


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    主持人:下面有请百度首席副总裁 邬学斌先生。
    邬学斌:我今天就是把阿波罗讲清楚,里面很多认知就是比较容易了,大的趋势我只想讲一点,对于汽车来说,我们的认知是这样的,汽车永远的主题就是节能环保安全舒适,如果这八个字没有作用,任何的技术都是没有用的。电动化、智能化技术是非常有用的,智能化和电动化是必然的方向。无人驾驶在安全和效率,解放人的劳动生产率,在经济方面都是有理由的。无人驾驶最核心的技术就是深度学习的人工智能,人工智能这个技术并不是一个新的名词,50年代就有了。
    为什么最近人工智能能服务于各种产业,最重要就是两条,一个是计算能力,一个是云,因为有了云数据被集中应用。
    百度在在人工智能老师是很多年了,我们相信世界四大人工智能公司之一,从百度角度汽车来看,汽车行业都在谈L1-L4,我们认为L1-L3是非常大的鸿沟,L4就是没有方向盘,机器掌控一切。
    在这种情况下,我们用这种写数码,写计算机代码一句一句写,就是软件就不可能有这个能力处理这么多复杂场景,必然有机器学习人工智能的技术处理场所,我们认为鸿沟一定是用人工智能技术弥补的。
    这是我们做自动驾驶核心技术,从规划决策等等,到了L5的时候高新地图就没有了,我们现在只是做L4,汽车行业有三大痛点,本来是想好好说一说,时间关系简单说一下,第一就是核心零部件,从右面图上看到,全球2016年百强的供应商当中,中国只有五家,五家当中还有四家是通过收购的,所以跟我们泱泱第一大汽车大国的地位是十分不相称的,也有人说感谢国际友人都到这来了,每个角度怎么看仁者见仁。
    第二就是投入非常大,这个不说了。
    第三就是研发周期特别长。阿波罗解决这个开发能力、共享资源。
    Apollo有四个层级从下上看,最下面是整车,整车当然有一定的线控技术,整车当然是整车厂来做,百度不会做,百度也做不来,也不会去做。在整车上面我们认为是硬件,硬件是指今天的车辆有人开着车上面不存在的硬件,包括计算平台、定位、感知、传感器等等,这些硬件供应商做,这个百度也不会做,上面这两层就是百度的事了。第三层是软件平台,我们称之为车脑。整个软件是随车走了,在车脑之上还有一个云端,今天有人开着车没什么云,现在可以在云上、车联网有娱乐、新闻,不至于影响你的车本身的底盘动力,未来这个车我们认为也不是由云上的数据实时开车的,云上的数据是一种辅助,车自主必须要完成所有的,云上只是一种更新,只是一种系统。我们有整个数据库,有安全还有模拟器等等,对于百度来说,Apollo开放什么呢?就是软件部分进行开放。
    我们软件部分实际上于7月5日已经开放了模块,9月20日会开放更多的模块,到今年年底所有模块全部开放,后面会给大家一个网址,大家都能免费看到应用这些模块,百度为什么把这些模块都免费开放呢?百度赚什么钱呢?实际上当你认识到人工智能这个技术本身的特征的时候,你就对百度的做法进行理解了。因为人工智能里面有两个,今天汽车控制技术就是一个要素,就是你的程序写的好不好,你的模型搭的对不对,如果你的程序跟我的程序一样,咱俩控制效果是一样的,没有什么差别。所以现在汽车厂为什么把原程序控制这么紧就是在这。
    人工智能这个技术之上,程序重不重要,也重要,但是更重要是数据,我举一个简单例子,就像母亲生了双胞胎,这两个小孩子的模型是一样,基因是一样的,但是如果把一个放在天津,一个放在北京,这两个孩子长大以后是不一样的,天津就讲天津话,北京就讲北京话,这就是因为成长过程当中给的数据不一样。认识到这一点就不难理解百度为什么要开放软件了,数据从哪来,模型靠很牛的人写出很好的架构,百度很多这样大牛人,数据一定是众人拾柴火焰高,百度希望就是大家都到Apollo社区来,来贡献大家的数据,十万英里公里数,为什么要这么多英里就是处理各种各样的,就是长长的偶发,就是大家一起来做。
    而在云端是百度给汽车行业提供新的价值增长点,今天车的云端业务量是很少的,尤其是安全,对于安全,对于车本身的安全,刚才院士反复讲了考驾照的事情,认为安全必须要保证,你没有这个能力就结束了。安全有很多其他的安全,高级车或者无人驾驶,这样车坐进去里面人会有很多活动,会产生很多信息,信息的安全怎么办,这个是任何在车里面的人所关注的,我们在云端对于这些安全都进行了开发,这个是重点说的。
    从这个路线图上看,两个很重要的点,一个重要点是2017年12月份,我们整个模块全部开放了,还有很重要的点是2020年12月份,很多人问我,说你们认为自动驾驶是什么时候能够量产化,我说回答不了这个问题,因为百读不做车,我们做车脑。所以我只能告诉你,百度的车脑将会在2020年12月份成熟,那个时候我们也在想,怎么样才能证明成熟,我们也有很多的测试方法,但是不管怎么说,我们预测2020年是成熟,而且现在跟一些主机厂,也包括国际主机厂合作,他们2021年推出这样的车辆。
    这个人花了三天时间,把我们网上公开的下载下来,做了一个车,意思就是说按照我们做会省很多时间,不需要从头再来。我们Apollo到7月5日发布的时候,54家单位,这54家从这里面,我不想大家来看到底是谁,我想叫大家注意是哪一些人,有主机厂、供应商、关键零部件、政府、高校、出行服务商,这是一个完整的生态,这就需要很多人一起来不是哪一家单打独斗就可以了。我们准备做一个Apollo基金,我们有上百亿的基金,这个钱不是问题。基金的目的就是活跃Apollo社区,对于初创的企业进行资助,好的贡献有重大的贡献,就是在硬件场景开发者还有数据生态里面进行扶持,因为我们现在也看到在传统汽车产业里面,实际上供应链很是发达的,有些超级的供应链,公司从欧洲控制到美国和中国是非常发达的,但是人工智能领域,目前还不够,百度也不可能做那么多的事,我们就想利用Apollo做一个撬杆。
    我们每天都跑路测,得到国家领导人最高重视。从这个网页大家能看到Apollo的数据,只要注册个人用户,就能看到所有Apollo开放的东西了,如果发现数据上有BUG,或者很臭你可以喷它,我们越欢迎,这有利于整个技术的成熟。
    Apollo不等于百度,希望大家注意。Apollo未来是有Apollo的董事会进行管理,百度是Apollo的初创者和坚定支持者。Apollo成员加入有两级,一个是社区成员,跟百度没有关系,你们到github去注册,我们就成了社区成员,这个跟百度没有关系,如果说想升一级,想利用或者想让百度来帮你一起开发,这个是企业用户,或者是企业合作伙伴,这个时候你跟百度签订开发协议也好,这样形成企业战略伙伴,企业战略伙伴,我们开发之后的IP也好,数据也好,是双方共享。如果说我们要开放,必须是双方共同同意,我们会保护企业伙伴的想法。
    所以这个是我今天要汇报的内容,谢谢各位!
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    主持人:这次演讲嘉宾真是我听过所有的讲演当中不仅仅是在智能网最好最精彩的,所谓精彩在哪,我们李院士一个新的理念,对于国外所谓的权威挑战又非常接地气,讲的飞机怎么落地,不落地够呛,如果技术不落地,老百姓不敢坐车。我们又讲了百度计划,里面有这四个层级的东西,实际上把未来的业态做了非常清晰的描述,百度不全做,汽车业也不全做,这一层一层关系当中定义非常清晰,大家各自干各自的事,大家到一个社区去干事,在这里面大家众人拾柴火焰高,我们共同把这个事情做好,听完了以后有点心潮澎湃。
    提两个问题,提一个问题提给李院士,我特别赞成考驾照的想法,前两天和公安部无锡所讨论,我们做类似策划的项目,肯定报国家科技部,殷朝阳请过来就是怎么可以考驾照,什么就可以上路。之所以公安部考一个爬坡、过桥、停车就给你驾照,是因为你是人,你会学习。我想李院士,它的未来自学习这一块东西,或者自主学习,或者自己成长的过程,这中间包含了很多东西,能不能给我们做一个介绍。
     李德毅:人工智能这么火不是空穴来风,经过几跌几落今天终于可以奔跑了,我们当前为什么火起来,最主要就是机器学习,机器能学习,机器的智能能够逐步增加,尤其是深度学习,深度学习告诉我们,如果你有计算能力,如果你基本的计算,让机器有学习能力,有增强学习能力,应该人工科学问题上已经解决了,现在是工程上推,推的最好就是人脸识别,刷脸可以代替手机。我觉得人工智能对于大家最大的挑战,将来不仅是刷脸,刷医疗图象,我们找医生看病最早是听医生的话,就是到底是癌症还是肿瘤,这样机器学习是人工智能又一个高潮。
    
    说的很简单,但是道理很清楚,大家知道阿尔发狗,把李世石杀的一败涂地,但是杀李世石并不可怕,但是知道让一盘,这个太可怕了,还懂得人间百态,这个很麻烦了,我很担心这个事情。
    第二问题就是时间关系不展开讲,我想跟会议组织方提一个建议,想到安全问题讲到了云,因为有了云,把支离破碎的一些数据,有了智能终端以后,把人的一些动作,一些移动都变成数据,这些数据都汇集到云端,云端又能够通过大量的数据进行分析,然后给到驾驶脑里面去,驾驶脑不需要记忆这么多东西,但是这种外来的数据对于驾驶是有影响的,对于数据链路的安全,决定了无人驾驶车是不是敢坐,是不是能让人们信任,有这样一种话题。
    现在估计将来叫百度也好,把百度和Apollo拆开以后,就是Apollo如何保证云端数据跟车辆交互经过很多的路径和环节,到那以后是正确的数据,是善意的数据。否则邬总接盘一动,全国车都乱跑,得了非典和流感都出了问题,这块咱怎么考虑?
    邬学斌:安全尤其是数据安全我认为是人工智能技术,甚至能不能在汽车上使用的先决条件,百度现在从通讯、从数据保存、数据格式方面,各个方面做很多的工作,百度全国亚洲最大的计算中心在中国的中部,投资是非常大的,这是从硬件上。百度光做数据安全有好几千工程师,在后台有很多,在我们部门,在智能汽车部门也有几十个工程师做的数据,这个数据不仅如此,我们还联合其他行业一些专家,不仅仅是软件的问题,尤其还有通讯汽车本身等等,因为我们认识到数据的安全,如果不做好,这个汽车不仅仅成为一个杀人武器,而且每个人的个人隐私都会成问题。但是另外一个角度讲,这是一个巨大的聚宝盆,这是一个金饭碗数据,我看过咨询公司的报道,就是十几年之后,今天的数据给汽车产业基本上没有产生什么价值,现在汽车产业的价值,一个是卖车,一个修车,还有一些金融,这就是两大半的价值来源,未来数据的价值可能要超过修车的价值,数据成本不是一回事,数据这方面的空间是相当可观的。
    李德毅:智能网联伟大意义,就是把汽车零部件的功能状态通过网络会聚起来,形成大数据的中心,这就意味着目前我们车辆4S为主的状态不再存在,每时每刻都在驾驶车,不需要一年把车送到4S一次,Apollo很伟大,就是整个网络层面研究汽车的变化,我的发动机怎么样,时时刻刻就知道了,最起码是物联网体系,这是汽车的变化。
    主持人:我也确信黑我们的4S店,一进去搞好几千块钱走了,我相信很快会结束。4S店的生态一定被未来的新科技颠覆掉。大家知道有造锁的就有开锁的,所谓安全的问题,锁能多长时间打开,到一那捅就派很差,很高级的小偷半个小时能开,这种链路的安全是道高一尺魔高一丈的过程,永远无穷无尽,我们说车跟锁是另外一回事,只要有就要有网络红军和网络白军一天到晚24小时,367天,就得天天干活,天天去杀菌,天天要跟白军战斗,网络红军一定是产业当中最高端的东西,也是拿着尚方宝剑的东西,哪个企业都不敢不买账,您是不是准备建网络红军?
    邬学斌:网络上没有百分之百的安全,百度的安全理念,当问题发生的时候,能把问题控制在一个可控制的情况下,就像我们打一个比方,我们社区安全也有治安问题,当治安问题发生之后不至于引起暴动,这是百度安全非常重要的理念,团队也是非常庞大,投资也是非常庞大的。
    主持人:我再交流一句,如果有Apollo云,想给Apollo赋予的任务,就是全天后的、全方位监视着链路,只要哪个小偷试着开锁就要灭掉,不能等打开以后再灭掉,就是时刻知道哪个阶级敌人蠢蠢欲动,我们是奔着这方面做。不能让人家不去做,但是事情发生在可控的范围,就是这个意思。
    我想李克强老师跟李院士能不能讨论一下。
    李克强:前面李院士提了两个问题,我也想简单回答一下。因为我们李院士每次发表演讲以后,我们汽车行业的有些人就原来问我,我也给解释,说李院士实际上是人工智能IT里面最懂汽车的,他看到了汽车很多毛病、很多弊端,一般搞互联网,一般搞IT有时候不一定抓住关键。我是学汽车里面最懂IT,我是做汽车电子顶层控制的,再往上就是感知加上去的就是一个完整的汽车。
    回答李院士的问题,现在国内对于自动驾驶、自驾驶、自主驾驶、自动驾驶、无人驾驶确实国内这种名词比较乱,我们应该规范一下,我们现在在规范的同时,我们实际上都在以英文的标准在说,所以我想回答,今天说的变了,明天说的也变了,这里面完全赞同李院士的观点,我认为在谈到自动驾驶里面,我个人的感觉应该还是倾向于标准的,叫做自动驾驶为好,自动驾驶翻译的很准确。过去总被咨询公司忽悠,现在也是回归到自动驾驶。包括美国正式文件,他们的文件法律文件都是自动驾驶。自动驾驶按本质来说,李院士可能不同意,控制做高级就是考虑人工智能,就是替代人,卓别林那个时候替代人的简单操作,现在替代人的思维,这个是国际上正规法律里面也是用自动驾驶。
    在这里面自动驾驶是分两类的,一个是全部靠自身的,是最早美国人用的,就是靠自己的,但是说在这种靠自身的,完全靠自己的,我们中国的自治区,所以在我们的至少80年代末,在汽车交通行业里面做自动驾驶,那个是以ITS,今天这两个是自动转,一个是必须靠自身的,有的搞人工智能就是替代人,就是最高级,我们搞汽车里面,我们对于自动驾驶的种类,就是不要靠网联,就是网联汽车,我建议大家还是用自动驾驶的标准,自动驾驶可以自动,高端自然,自动驾驶最高级别就是完全替代人,自动驾驶分两个类型,一个是自主驾驶,一个是网联驾驶,这是我的观点,也是国际上从法律文件上正规性,汽车行业是这样认为的,自然网联我觉得实际上刚才李院士在说,智能网联说清楚,这个我也比较说明一下,实际上李院士提到,通信也好超过大脑也好,现在国际上发展就是一个自动化,像英国说的最标准,就是网联和自主合起来,这是一种新的发展模式。中国很自豪,我们叫做ICV,当然亚洲通用,日本、韩国也在用,智能网联车汽车行为到底用什么,我们一起翻译过来叫做网联自动驾驶汽车,我们认为自动最高级就是智能网联汽车,自动合网联以后型成新的架构,所以是智能网联汽车,这个不仅是李院士讲的限制驾驶,而且需要超级大脑。
    现在我们都在炒概念基本上就是1.0版,就是一个娱乐服务,未来重构以后,不仅是监控状态,甚至意义上的信息物理系统,将来互动以后融为一体,就是未来和空间联在一起走,所以我们认为未来发展达成这两个,现在回到第三个问题,标准是当年自主是第一的,就是指定自动化程度,没有考虑网联的概念,我认为最大的问题其实不在乎自动化程度,自动化程度搞的无人驾驶,主要就是李院士讲的,因为第三极有条件,转换到实际是什么,我觉得全世界范围,有的汽车公司不做L3,直接做L4、L5。更重要的是,我们汽车行业没有标准大家乱了,我们更重要是补充。中国的场景是什么,这个是跟国外完全不一样的,如果国外说达到四级五级,中国的场景根本用不起来,因为他们状况远远低于中国,驾驶员行为也不一样。李院士讲只在L3我们是怎么切换,第二认为大家更重要是关注每一级场景陷阱。
    主持人:提到很多理念性的东西,我特别赞赏李院士介绍的,用解放这个词特别好,解放脚,左脚先解放,解放手不拿方向盘,解放眼也不看了,网联就是耳朵,听到什么东西,眼见为实,耳听为虚,人的五官ERB车身,我们解放了很多东西,人坐里面就可以开始走了。但是所谓叫做自主驾驶,我特别喜欢Auto这个词,这个是自主,就像宁夏自治区、新疆自治区,就是自治可以制订,可以由自己的法律法规,可以定自己的东西,如果做不到自主,就是相对比较底层。我们L6或者L5+也好。
    我们怎么去对待面对目前要来临的或者已经风起云涌,或者风声鹤唳的智能化进入汽车过程。1980年上大学的时候,学的是上海交大英语四本,第二本有一个课就是讲大家坐飞机了,顺着李院士讲的,上了飞机以后飞机开始广播,各位乘客欢迎乘坐飞机,我们飞机是自动驾驶,是不会出错的………是不会出错的,结果人都走了,我想我们还是脚踏实地,从自主泊车做起,从主动安全做起,一步一步往下走,最后引用万部长一句话说,我们无人网联汽车要一路下蛋,边走边有成果,我们希望在过程当中,智能网联润物细无声,一点一点渗透到我们车上,渗透到生活当中去,让我们车更加安全,让我们车更加智能,人还是要作主的,并且安全享受过的很愉快,这个会议到此结束!再次感谢两位演讲嘉宾和李克强教授的对话嘉宾,为我们带来新的思想!