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中国AI领袖人物|吴甘沙:无人车结盟竞争是大势所趋

时间:2018-02-12 19:05    来源:新浪网  

   

 

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  文/毕啸南 苗钟毓

  长久以来,无人驾驶都是科幻小说与影视作品热衷于表现的题材。很少有什么产品能够像一辆无人驾驶汽车一样给观众带来如此强烈的未来感。事实上,科幻作品对出行方式的描摹,往往揭示了更为宏大的世界观——出行方式是反映城市治理水平的一面镜子。

  在《机动战士高达SEED》中,这个架空世界里的居民出行几乎全部依赖于自动驾驶的汽车,用户只要通过便携式的终端呼叫汽车服务,就会有空驶的无人驾驶汽车在他们的面前停下。这个接近于“Uber+无人车”的系统,在十五年后的今天,已经实现了一半。

  值得一提的是,这部以驾驶机甲为主题的动漫作品用了不少笔墨来描绘主人公们高度发达与自动化的日常。或许,只有当驾驶成为少数人的责任的时候,这一行为才变得如此迷人而性感。

  有趣的是,Uber创始人卡兰尼克曾经说过这样一段话来表达自己对无人驾驶技术的信心:“到那时,你有一辆车可能就会像某些人有匹马一样,你懂的,可以在周末开出去玩玩。”

  Uber模式与无人车是天然的同盟——让一辆无人车待在车库里,无疑是对车库与无人车的双重浪费。这也使得无人车的产权变得无关紧要,只要在需要的时候能够保证我们的出行,谁会关心这辆车是不是属于自己呢?

  无人驾驶技术对我们生活方式的变革或许远不止于出行,它将颠覆我们生活的方方面面。

  为此,《中国人工智能之路》选择了驭势科技联合创始人兼CEO吴甘沙作为我们下一个对话对象,和他一同探讨人工智能在各领域可能给中国社会,甚至给整个人类社会带来的改变、福祉与困惑。

  吴甘沙,驭势科技联合创始人兼CEO,他致力于研发最先进的自动驾驶技术,以改善人们的出行,他将自己定位为用技术推动社会创新的赶潮人。在创立驭势科技之前,吴甘沙曾任英特尔中国研究院院长、英特尔首席工程师,曾领导英特尔的大数据技术战略长期规划,并为英特尔中国研究院确立5G通讯、智能计算和机器人三大方向。

  吴甘沙认为,无人驾驶技术距离我们已经不再遥远。未来五年,无人驾驶将在技术上取得突破;未来十年,它将成为一个万亿美金市场;未来十五年,无人驾驶技术将会重构城市的形态。无人驾驶技术的应用将给我们的社会带来深刻的影响,它将解决我们在能源、污染、事故与拥堵等领域的一系列问题。

  吴甘沙表示,无人驾驶解决拥堵问题主要有两个思路。

  第一,无人车往往是跟共享经济结合在一起的。相比于私家车,无人车更适合承担共享的无人驾驶出租车的角色。当我们绝大多数的出行里程通过共享车辆来完成的话,外面道路上的车辆一定会大量减少。

  第二,无人驾驶可以排除掉人类驾驶员的不确定性。今天我们人类开车,可能会有情绪、有路怒、有疲劳,有的人可能开得特别激进,有的人开特别肉。这样的不确定性导致了我们对路面的路权的使用率不高。而在无人驾驶的情况下,车跟车排得可以很紧密,井然有序,能够极大提升对路面的使用效率。

  “我们现在的模型认为,到2030年,在上下班通勤的这样一种场景中,90%以上的出行里程是通过共享的无人驾驶车去实现的。”

  吴甘沙表示,对于无人驾驶安全性的质疑是合理的,但是当前业界尚未给出一个有说服力的答案。一方面是因为路测数据的不足,另一方面则是人类对机器天然的不信任感——一旦算法出现了一次问题,用户可能永远就不再信任它。

  吴甘沙认为,我们要从两个方面去解决这问题,第一,从技术方面,进行大量路测,用更多的里程、更多的统计数据去说服用户;第二,从心理层面,通过人机共驾,让用户更加熟悉,也更加信任自动化的系统。

  吴甘沙认为,有人驾驶车和无人驾驶车并行的问题,本质上是算法跟人类驾驶员在进行博弈和竞争路权的过程。无人驾驶车要在安全、舒适、环保的前提下,保有足够的竞争性。未来不仅仅是无人驾驶车跟有人驾驶车在竞争路权,不同公司的无人驾驶车、不同的算法之间也在竞争路权。这一段其实是最困难的。

  吴甘沙认为,无人驾驶最有意思的地方就在于它的外部性,它会产生一个溢出效应,会影响很多相关的产业。比如房地产,无人驾驶技术实现后,停车空间会减少,路面空间会减少,加油站会减少,大量的土地会被释放出来,它会对房价有影响;另外一方面,无人驾驶车本身也可以变成一个商业空间,它可以是一个移动的办公室,也可以是一个移动咖啡馆。

  以下为对话实录:

  人工智能浪潮下的无人驾驶之路

  毕啸南:有很多人说无人驾驶其实是在这一轮人工智能浪潮之中,能够率先大规模产业化和落地化的一种技术,您的预测是什么呢?

  吴甘沙:未来五年,无人驾驶可以实现技术上的突破;未来五年到十年,它会次第打开万亿美金的市场,它可能在我们的汽车、出行、物流等一系列相关领域,打开万亿美金的市场;十年到十五年,它会慢慢开始重构我们的城市,为我们的社会带来深刻的影响,它可能解决了我们能源消耗的问题,废气排放的问题,交通事故的问题,拥堵的问题,等等等等一系列的问题,所以这个我认为是我们在未来的十五年可以看到的三个阶段。

  毕啸南:这里面你刚刚提到一个词汇,就是解决拥堵问题,这个可能是当下很多人会关心的。为什么无人车会更容易解决拥堵问题呢,如果全部每人一台无人车,那这个拥堵问题不也是一样的吗?

  吴甘沙:无人车解决拥堵问题,是从多个层面去实现的。

  第一,无人车往往是跟共享经济结合在一起的,如果这个车是无人的,它可能不再是个人拥有的私家车,而是一个共享的无人驾驶出租车。当我们绝大多数的出行里程,通过共享的车辆来去完成的话,在外面道路上一定车的数量会大量的减少。

  第二,无人驾驶可以排除人类驾驶员的不确定性。我们人类今天开车,可能会有情绪,有路怒,有疲劳,有的人可能开得特别激进,有的人开特别肉,这样一种不确定性导致了我们对路面的路权的使用率是不高的。而未来无人驾驶,你可以想象像大雁在飞,车跟车排得紧紧密密,井然有序,能够极大提高路面的使用效率。

  我们现在的模型显示,到2030年,在平时上下班通勤的场景中,90%以上的出行里程是通过共享的无人驾驶车来去实现的。

  毕啸南:可能就像您说的,当我们畅想它到2030年或者是更远以后,我们马路上全部都是整齐划一的无人车,但是在这之前可能有一个非常重要的解决的一个壁垒就是过渡性的问题,因为现在虽然技术证明这个无人车确实会比人类驾驶,您刚才提到了,它没有司机的情绪,一些个性化的反应,会更安全,但是也是在一些非常极端的驾驶条件下,可能人的反应也会更好。

  吴甘沙:我觉得这是一个合理的质疑,我觉得现在我回答不了,整个业界也回答不了。为什么呢?我举个例子,去年特斯拉出现了一起车祸,Elon Musk给自己辩解,说你们这帮人全是键盘侠,整天说这个不行这个不行,我开了1.3亿英里,才出现了一次人命的事故,美国人的平均水平是每开9千万英里出一次人命事故,我已经比人开得安全了。但后来马上有人开始反驳,说你别急着下结论,你现在1.3亿英里的数据样本太小了,比如说我第二天又死了一个人,就变成1.3亿除以2,6500万英里死一个人,那么数据样本的这样一种局限,使得我们没办法给出这样的一个结论。

  另外一方面,在我们人的心理学这个角度,如果说你这台机器,这个算法出现了一次问题,你可能永远就不再信任它,这是我们今天面临的很大的问题。怎么解决呢?你必须得多头去解决,一个就是从技术方面,我大量地进行路测,用更多的里程,用更多的统计数据,让我们的用户更加信服。另外一个就是要从心理层面,让我们人类去接受它,你比如说现在我们像特斯拉这种自动驾驶是人机共驾,它后面反映的一个心理层面的东西,就是当你给予人一定的控制权的时候,他能够更加信任自动化的系统。第二种办法就是我能够逐步地去加深用户对系统的信任。我们人类还有一个心理学的现象,叫做熟悉定律,所以你一定要让人去用这个技术,就像我,我第一次尝试无人车,一开始还是惴惴不安的,但是慢慢地你会发现这方向盘自己在动,仿佛有生命一样,它在非常有序地随着车流在前进,很快你就建立了对它的信任感。

  当然你说了一个非常重要的一点,就是如何解决有人驾驶车和无人驾驶车并行的问题,其实从某种意义上来说,这是算法跟人类驾驶员在进行博弈,竞争路权的过程。这个是很难的。无人驾驶第一要安全,第二要舒适,第三要环保,第四要有足够的竞争性。因为如果它开得太肉了,无人驾驶车获得不了路权,它就失去了意义。但是你加入竞争性,可能会就出问题,你比如说谷歌(无人车)第一次主动撞上其它的车,就是因为在它算法里面增加了一些竞争性和社会性,而且未来不仅仅是无人驾驶车跟有人驾驶车在竞争路权,不同公司的无人驾驶车,不同的算法之间也在竞争路权。这一段其实是最困难的一段。

  我觉得我们要做几件事情,第一,我们要统一语言,因为我们今天人开的时候,可能一个眼神,一个手势就行了,未来需要这种语言。第二点呢我觉得在咱们中国非常有优势的,就是我们有大量新区新城特色小镇,在城市规划的早期。

  毕啸南:我倒是觉得一些基础设施的铺设,包括政策的指引号召,其实都可以进行一种总体规划,来完成这件事情的,只要这个东西足够好。但是可能就像您说的,人和社会的因素其实最复杂的,因为中国现在有将近300万的出租车司机,这里面就涉及到无人驾驶这种技术对其它职业的一种影响,确实是对我们未来造成了一个非常大的壁垒和考量。

  吴甘沙:在历史上任何一次技术革命,一方面会淘汰一部分工作,另外一方面会创造一部分工作。那我们其实就是要做两件事情,对于那些被淘汰的人,如何对他进行再训练,使得他再就业;同时,那些赚了钱的人,一定要回馈这个社会,让这些失业的人他有生活的保障。现在有传言说我们要收人工智能税、机器人税,就是这层意思。

  另外一方面,人工智能也创造了一些新的工作,比如说专门的无人驾驶训练室,人去训练人工智能如何更好的开车,这些老司机也有用武之地。又比如说,王飞跃老师有一个概念叫平行驾驶,你想象一下有很多车在非常恶劣的环境里面在开,今天无人驾驶可能做得不够好,可以远程——在一个非常舒适的屋子里面可以坐着一个人——给你开车。第三个,无人驾驶车它肯定会有各种各样的技术的维护的问题,那么针对无人车的这样一些维护工程师也会是一个新的职业。

  防止囚徒困境 结盟是大势所趋

  毕啸南:那无人车其实刚刚你也提到了,除了这一个领域之外,其它周边的产业形态也会产生很大的影响。您觉得现在在从事哪一些相关产业的人,要早早地关注这个领域,可能会对他们产生一个非常大的一种天翻地覆的变化。

  吴甘沙:我想首先对于交通运输行业,肯定是非常颠覆性的影响。比如说车厂,车厂我原来是说我可以卖很多很多台车,但有了无人驾驶出租车以后,车的销量可能会减少,利润都跑到出行服务商那边去了。这个是车厂需要面对的。

  又比如说今天的公共交通,大城市的巴士集团,可能70%的成本在人力,而且开大巴你必须得A照的司机,现在你要有A照并且愿意去开公交的人,越来越少。

  还比如说物流,物流其实是今天中国占到GDP的16%的产业,一年十几万亿人民币,它并没有创造新的商品,只是搬运。那么未来可以通过无人驾驶,可以极大地降低物流的成本,降低我们商品的价格。

  我觉得无人驾驶最意思的地方,就是在于它的一个外部性,这是经济学的一个概念,它会有一个溢出效应,它会影响很多相关的产业。比如房地产,有了无人驾驶了以后,停车空间会减少,路面空间会减少,加油站会减少,大量的土地释放出来,它会对房价产生影响。另外一方面,我这车其实变成了一个商业空间,它可以是一个移动的办公室,也可以是一个移动咖啡馆。

  毕啸南:这里面还有个很有意思的细节问题,刚刚提到了醉驾、酒驾这个问题,那么一旦我们的无人车发生了交通事故的话,这个罪责应该由谁来承担呢?

  吴甘沙:好,这是一个很复杂的问题,但答案其实也并不难。法律法规是要跑在前面的,法律法规一方面能够约束无人车厂商的行为,增加他们对技术可靠性的投入;另外一方面,其实也能够让这些新兴事物能够更快的落地,而不用受到各种各样的舆论、道德的审判。

  我觉得咱们的政府可以做几件事情。第一,就是把我们的技术的研发要提升到道德层面。第二,政府应该给无人车考试,我有一个像驾校的测试场,无人车必须得通过这个考试了才行,它有一系列的测试标准,通过考试,等于国家给你备书了,你这个车还是足够安全的。第三就是你要有一个证人,也就是说未来无人车车上都必须装一个黑匣子——数据记录仪,它会随时记录车看到的东西,以及车里面每一个模块,每一个算法是怎么工作的。最后我想,还是需要有一个定责并且赔偿的流程。

  第一,一旦出事,车厂要承担责任。第二步是说,车厂要根据黑匣子去看到底是谁的责任,到是供应商的责任,还是车厂自己的责任,它要去进一步地细化这个责任。第三步,既然产生了赔偿,我希望保险公司能够承担一个很重要的角色。

  驭势科技无人驾驶的商业化布局

  毕啸南:那驭势科技现在在整个无人车市场当中你的一个布局和你未来的展望是什么?你想把驭势科技打造成一个什么样的远景?

  吴甘沙:我们的期望,我们是一个技术创新者、赋能者。我们有一个叫“2031愿景”,我们希望无人驾驶在2031年能够深刻地改变这个社会。

  毕啸南:为什么是2031年?

  吴甘沙:我们16年开始创业,加上15年,是2031。另一个想法是,2031我们对它有一个不同的解释,“20”,两个0,我们零等待,在路上不用等待,零事故,不再会有交通事故的伤亡,这是“20”。“31”,第一个就是我们的出行成本和物流的成本能够降到今天的三分之一;第二个,就是我们的路面空间和停车空间会减少三分之一,这两个是“31”。

  “2031”其实是驱动我们前行的一个灯塔,它照亮了我们前行的道路。在这个过程当中,我们一方面成为一个希望的创新者,因为毕竟,无人驾驶还是一个无人区,我们一直说我们希望是从一个无名山丘崛起成为一座山峰,这个是历史给我们的机遇,我们是通过技术创新来实现。另外一个是赋能者,我们相信未来整个产业是需要不同领域的人,进行协作创新,才能实现。那我们有我们擅长的地方,我们把无人驾驶的算法和系统赋能给汽车厂商,赋能给出行服务商,让他们能够更快地把产品和服务推向给普通的大众,让他们真正能够享受这“2031”带来的好处,所以这是我们的一个定位。

  毕啸南:那你觉得驭势科技现在整个市场当中,它最核心的竞争力和优势是什么?

  吴甘沙:我们的核心竞争力用一句话来说,叫做把最好的人工智能技术最快的落地。我们要创造两个价值,一个叫商业价值,一个叫客户价值,商业价值就是这个东西不是一个demo(样本),有客户愿意去买。第二个客户价值就是我们真正给客户解决了实际的问题,而不是只是一个演示。我觉得这一点我们是做得非常好的。

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