【編者按】智能網聯汽車是汽車產業轉型升級的重要方向,也是“新四化”的核心體現。
10月22日,由北京市人民政府、工業和信息化部、公安部、交通運輸部、中國科學技術協會共同主辦的2019世界智能網聯汽車大會在北京隆重開幕。大會以“共建生態 智領未來——開啟汽車新時代”為主題,集結了眾多業內專家,意在匯聚全球智慧,推動智能網聯汽車產業升級。
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人工智能并未進入寒冬。
中國工程院院士李德毅認為人們對無人駕駛的經濟期望太高,推進無人駕駛一定要先建立生態,5G、自動駕駛地圖、無人駕駛安全管理,是無人駕駛落地最基本的生態要求。李德毅將人們對無人駕駛的理解不足,歸結為缺少落地與商業化運用,并預判自動駕駛將首先落地商用車。
李德毅不同意將智能網聯與V2X劃等號,他將V2X的V理解為整車中更小的單元,并提出要實現發動機、剎車器、輪胎胎壓等聯網,利用5G的超高帶寬,超低延時,建立道路數字化和交通聯網。
李德毅堅信2030年中國人工智能要占領世界高地,并認為還有十年時間供中國勇闖自動駕駛量產無人區。
以下是他精彩演講實錄(有所刪改):
對于未來交通中的自動駕駛與智能網聯,我是這樣理解的。
第一個問題是自動駕駛產業新生態,我認同“無人駕駛是改變游戲規則,重塑未來格局的顛覆性技術”這句話。汽車進入人類系統200年不到,背上一個歷史的罪名叫人類“第一殺手”,但這個罪名將不復存在,無人駕駛會改變人民的生產,生活方式,決定一些企業、組織的生死存亡,尤其是創新創業的年輕人,看誰能堅持到最后。無人駕駛會影響世界強國的更替興衰,這句話我認為沒有說重,一會兒我會說明它如何推動人類文明演進發展。
在汽車人眼里,汽車就是汽車;在出租車司機眼里,汽車就是飯碗;在通信人眼里,汽車是移動通行終端,那么在人工智能工作者眼里,汽車是什么?是一個機器人,有自主認知能力的自動駕駛司機,這就是差別。
在發展過程中,我認為人們對無人駕駛的經濟期望太高,于是必然會帶來失望。當人們看到自動駕駛展臺的時候,會說這樣不行,那樣不行,但是人們對人工智能長遠作用的評估嚴重不足。兩百年前的人無法相信今天汽車已進入人類生活,因此大家也很難想象100年后在路上奔跑的都是自主認知機器人。所以我覺得這次討論生態問題的會議很及時,只有先談生態,才能談得上思想、技術等。之所以有人認為自動駕駛進入新寒冬,投資者紛紛逃離人工智能,就是因為我們生態還不夠。
自動駕駛已經走過幾十年的時間,基本問題已經解決,我們現在處在一個交織期。市場創新程度和產品孵化使我們的日子很難過,我稱之為1-10。對于汽車人來說一千輛不能叫量產,叫小批量生產;一萬輛,幾十萬輛,才能叫量產。那什么時候開始量產?我對未來的理解是,2019年-2025年,實現生產一萬輛以上自動駕駛汽車,L4級別的自動駕駛要到2025年,2035年,2045年。全球有70億人口,20億輛汽車,2035年當年生產的汽車約為4.4億輛,將全部為自動駕駛汽車。2045年全球人工駕駛汽車的生命期已經結束,2045年后全球汽車都將是L4級別無人駕駛汽車。
按這個時間來看,我覺得我們依然對自動駕駛知之甚少,因為我們缺少量產和商業化應用。要想落地,我個人認為有四個獨角獸值得我們期望,包括自主泊車、定點接送、快速公交、有限地域的無人駕駛出租車。參加此次車展,我的感覺是商用車太少,乘用車太多,恐怕無人駕駛首先要進入的不是老百姓的乘用車,而是商用車。
TAO做了一個智能駕駛出租車,通過手機就能叫車,我們希望在汽車里沒有駕駛員,但為了慎重我們還是要求坐一個人。去哪里用手機表達,到目的地用手機支付,不收錢就不叫商業應用。我們在天津世界智能大會上做過一次演示,講的是無人駕駛理念,現在講的是人機交互,我剛才看到德國的片子,提到有六個接口,其中一個接口是對人的,我們中國的工程師應該向人家學習,把研究工作和功能工作做實,不能讓外國人坐我們的無人出租車,卻只能在特定場景行駛。
5G、自動駕駛地圖、無人駕駛安全管理,是無人駕駛落地最基本的生態要求,我們的口號就是共建生態,智領未來,我認為地方政府大有可為,在這個生態里誰來發路證,政府要不要管,客戶如何拿到路證,誰來發車證,一個車牌多少錢,誰來發市民文明出行證?北京到處可以看到荒廢的共享單車,我看得很痛心,所以生態很重要,政府大有可為。
過程中我覺得有三個產業鏈尤其值得我們重視:
一,自動駕駛地圖。導航地圖是給人看的,所以我們要真三維和高精尖,但給自動駕駛汽車看還需要真三維嗎?怎么把真實的數據給到車輛?這些問題需要人研究。
二,駕駛腦。我用50多年的時間做了一個機器駕駛腦,我剛才聽上汽老總說做了一個IECU,我們可以比較一下二者有何不同,什么叫駕駛腦?駕駛腦能代替駕駛員,但又不是一回事,車做的再好,駕駛員不行還是不行?;仡櫩茖W技術的發展,汽車是最典型的標志,當駕駛員坐到汽車的時候,油門、剎車、方向盤是駕駛員身體的延申,我們叫做動力工具??茖W技術的發展史就是動力工具的發明史,使我們可以把人的體力延伸到體外。我們有了蒸汽機,有了原子彈,我們也要有駕駛員的智能代理,叫做機器駕駛腦。
三,底盤。上汽在做自駕底盤,但作為汽車人我只能講線控底盤,我更喜歡叫數字化底盤,如果一個汽車不是數字汽車,駕駛腦是無法控制它的。所以大家一定要研究導航地圖和自動駕駛地圖的不同,一定要研究底盤汽車和駕駛員智能代理的不同,這是問題的根本。
尤其重要的是,我們要推出自動駕駛安全等級的中國標準,它不是自動化等級,我們考慮的是發車證后鬧出事故怎么辦,所以我提出要制定中國的自動駕駛安全等級標準,好比說田間的拖拉機,是不是1%的出錯率就可以用,港口的貨車,是不是千分之一的出錯率就可以用?不分等級不行。剛才歐洲人講城市與郊區的差別,我們應該分區來做,如果交通部不定自動駕駛的安全等級標準,僅僅分成L0-L5是不夠的。
談到無人駕駛解決方案,大家都認為主要是四條道路,結構化的道路,確定化的窗口,軟件定義的機器,人車路的聯網系統,尤其是5G,尤其是V2X,但真的是這樣嗎?一個人工智能工作者看這個圖會不會提出爭議,真的是人工智能加智能網聯就夠了嗎?我個人覺得還是要再商量,智能駕駛是單車智能,智能網聯是V2X就能上路了嗎?駕駛事故的長尾分布告訴我們,零事故是良好的期望,是一個永久的追求。
如果今天海嘯了,明天地震了,后天土地滑坡了,你還能做到L4嗎?自動駕駛一定要具備學習能力,什么叫人工智能?我認為就八個字,會學習,能解決問題。汽車的自動化已經做到極致,但無需駕駛員的自動駕駛,必須要像人一樣具備學習能力。駕駛員學駕照真正學到的是,面對行人要禮讓,切換道路要果斷,如果長時間并道沒有試探,和行人沒有交互,就不能應對各種路況,即使行駛幾萬公里也很難拿到駕照。
下面這句話尤為重要,自主駕駛也要遵從常識,你不知道車要干什么,那怎么能行呢?什么叫常識,無需表達的公共知識,這需要學習,這是我們人的長項。
量產線控底盤是自動駕駛的基礎,是數字汽車的基石,我建議所有車廠把底盤,尤其是帶有自主知識產權的底盤做出來,把開源協議對我們開放,包括動力、轉向、制動、換擋、燈光,我這一次用長安的兩輛車,用吉利的兩輛車,用同一個駕駛腦控制不同的車輛平臺,就想說明我們駕駛腦的普世性。對于傳統車企而言,底盤是護城河,底盤上不去你就會遭遇瓶頸,自動駕駛的路測與管理將無法進行。我覺得封閉測試場全國不宜建多,如果不能突破各種地理上的約束,比如北京城鄉結合部和香港城鄉結合部,地理文化不一樣,天氣不一樣,人文不一樣,是無法實現自動駕駛的。所以一定要有特定地區的生態環境,需要用有人駕駛,無人駕駛混合運行的環境去鼓勵發展。
在管理上,我認為保險公司要發揮作用。面臨交通部門,尤其是公安時,我們駕駛員是非常敬畏的,搞的不好要罰款。如果駕駛位無車主負責,車主說我不在你怎么罰我?但車是你的,可以進一步追溯事故責任,因此對公安交管而言,并沒有太大難處。
自動駕駛車輛不得強行要求人類適應機器的能力,這是我們交管倫理規則的28條之一,我們要以人為本,可能2050年有人駕駛汽車不能上高速公路,但現在還不行,所以要遵守規則。
5G和智能駕駛現在是互相背靠背,咱們努力把道路信息化做好,利用超高帶寬,超低延時,建立道路數字化和交通聯網非常重要,不必用攝像頭看交通燈是紅黃綠,直接告知結果即可,這就是V2V的好處,剛才我看到的六個接口中,就有這個接口。我們坐車的都知道里程器不準,我建議在以前的里程碑上能不能多加一些里程標,發出信號讓周圍設備都能接收到。
V2X,我把V理解成更細小的單元,不是整車,好比所有車輛的發動機聯網,所有車輛的制動器聯網,所有車輛的輪胎胎壓聯網,這就是精確的V2X。通過交通行為的聯網與監督,政府要給出優先發展商用自動駕駛的政策,就像我們當時推出電動車一樣,因為商用車對城市的物流有更大貢獻。要免費提供開放測試區的自動駕駛地圖服務,地圖買來很便宜才行,各地區的測試場要互相認可,車輛要互相準入,要按照法規對自動駕駛車輛發放駕照,各地區已經批準的封閉測試場都要改為半封閉的自動駕駛測試場,創造邊緣生態。各個自治區應該有明確的商業化落地的場景,在城際公路,高速公路可以開展特定時間,特定路段的特定車道,連通各地區測試場,把所有孤島變成一個大的測試區,中國就成了全世界自動駕駛的最大試驗場,當然我們要加強安全管理。
人類的衣食住行最花錢的就是行,中國人工智能2030年要占領世界高地,離中國人工智能2030年還有十年時間,我們應該抓住這十年勇闖自動駕駛量產的無人區,創建產業新生態,過五關斬六將,頒布中國安全標準,抓好產業鏈關鍵環節,開放部分國道,管理到位。隨著自動駕駛規?;占埃S著各個生態環境小鎮的試用示范,人類的出行方式到2040年,2050年就真的變了,如果說高鐵是我們當前國家的一張名片,我覺得我們國家的交通基礎設施已經進入了世界前列,無人駕駛能否成為新時期大國體制下的一張新名片,我們期待著,謝謝大家。
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