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格灵深瞳赵勇眼中的未来交通是什么样的
当Uber、滴滴开始进军无人驾驶，当奥迪、福特开始大力推动自动驾驶技术，当人工智能开始被更多人所熟知，一场关于交通领域的革命正在暗自酝酿。如果你想知道人工智能与 ...
| 当Uber、滴滴开始进军无人驾驶，当奥迪、福特开始大力推动自动驾驶技术，当人工智能开始被更多人所熟知，一场关于交通领域的革命正在暗自酝酿。如果你想知道人工智能与道路交通会擦出什么样的火花，可以先来听听格灵深瞳创始人赵勇是怎么说的。
我叫赵勇，是一个科技工作者，跟前面两位科幻工作者不太一样的是我感觉我们科技界一直在拖科幻界的后腿。他们可能比我们早活了 100 年。好莱坞比我们早活了 30 到 50 年，我们是活在当下。我个人觉得我可能比大多数现代人早活了 3 到 5 年吧。 我在科技工作者中可能是那种稍微愿意幻想一下的人。我最近有一个幻想，试图让大多数人相信，我把这个幻想告诉你们。 我看了一份调查报告，今年中国的网民人数达到了 4 亿。我觉得再过 15 到 20 年，中国应该会有 100 亿网民。倒不是说我们生了那么多孩子，而是我觉得 90% 的网民不再是人了，它应该是人工智能。 什么是人工智能？可能是一部汽车，可能是你的智能手机，可能是你的智能眼镜，可能是你家里的陪伴机器人。它们在为我们提供服务的时候，也联上了网，也传输了很多信息。注意，这是信息，而不是数据，这些信息更像是 idea 的形态、智慧的形态。我对这件事情深信不疑，我也在做很多事情，希望这个事情有一天会变成真的。 今天的时间有限，我想给大家介绍一下我们最近工作的一部分和它对未来的潜在影响力。
这张画是无锡市前洲中学的初中生余博华的作品。我小时候看过很多这样的画，我自己也许画过类似的画。那个时候我们幻想到了 21 世纪交通将会变成什么样子，人们坐在水滴形的飞机里面，在三维的城市里飘来飘去。我当时对这件事情深信不疑，没想到 21 世纪这么快到来，已经过去 15 年，我们的交通现在是什么样子呢？ 我们的交通越来越发达了，但有很严重的问题——安全问题、拥堵问题，还有污染问题。其实本质上是安全问题、效率问题和环保问题。从某种程度上来说，这三个问题是纠结在一起的。 如果我们的道路越来越安全，那它肯定就越来越高效，一条高效的道路肯定是有利于环保的。所以我们就想从安全的问题着手，想看一看人工智能能够干什么事。在这之前，我想看一下我们的现状是什么。我想调查一下去年在中国因车祸而死的有多少人。 这个调查的结果让我非常困扰。我们先看一下中国公安部公布的数据是 6 万人，其实真的是不少了；卫生部公布的数据是 16 万人，也就说我们的卫生部给 16 万人的死亡证上出具的死亡原因是被车撞死的；一个国际组织的独立调查是 27 万；而中国三大保险公司理赔的交通事故死亡案例加起来过了 30 万；然后我们的山东省省长在媒体上说山东省平均每天撞死 100人。如果交通事故发生的概率都差不多的话，按照人口比例，中国过去一年死了可能有 50 万人之多。所以真实的数字我也不知道。 但是无论怎么样，这是一个很大的数字。 我们就取一个中间值，假设 30 万，意味着什么？假如早上、中午、晚上分别坠毁三架 777 客机，每架客机死亡 250 人，就像去年的 M370 一样，每天都这么玩儿一次，玩儿 365 天，也杀不了这么多人。所以我觉得这是一个很可怕的事。 我们接着分析了这个数据，我们发现绝大多数的交通数据都是人为原因造成的，因为引擎爆炸、轮胎爆炸、车翻了，这种情况极少，绝大多数都是人的过错。发生在前后车之间的交通事故超过 80%，但都往往不是致命的。 什么是致命的事故？有 75% 的人被卡车撞死，有 80% 的人死在十字路口。所以我们感觉这两个问题很严重——卡车、十字路口。 人工智能在这个领域有一些小小的进步，最开始的进步是所谓的先进驾驶辅助系统。它能干什么呢，首先可以检测你是不是偏离了道路、可以检测你周围的障碍物。当你没有注意到这些障碍物的时候可以提醒你，在关键的时候帮你踩一脚刹车。
同时，我们可以非常精确地监测我们自己和旁边车的驾驶行为，大家的速度是什么样的、相对速度是什么样的、相对加速度是什么样的，我们之间的距离是什么样的。 知道了这些行为之后，如果再跟交通规则和地理信息结合起来，就可以知道自己是否在很好地开车、你旁边的车是否在很好地开车。如果还能识别旁边的车是谁、是什么样的车，如果还愿意把这些信息共享出来，我觉得保险公司肯定很想要这些数据，政府很想要这些数据。也许我们可以通过一些经济杠杆和法律杠杆帮助我们这个社会我们自己成为一个有责任的司机。 我在美国 11 年，也开了 11 年的车。后来回到北京以后，我觉得开车是件很恐怖的事。首先我去考驾照，我发现考驾照很恐怖，非常难，要背很多题目。当我考下这个驾照的时候，应该得一个博士学位。 可是当我在路上的时候，我发现大多数开车的人都没有什么文化，几乎没有一条是按照交通规则来开的。我记得交通规则上说我们应该防御式的行驶，不仅不要撞别人，还要防止别人撞你。在中国开车都是要跟你拼到最后一刻，看谁在最后一刻刹住车。甚至是行人也参与到这个游戏里，就是要横穿马路。 我刚回国的时候，有一天坐朋友的车，看到前面有一个人横穿马路，好像是一个大学生，戴着耳机，低头看电话，似乎没有注意到我们。这个朋友开车一点都没有停，稍微偏了一下，就从这个人的身边开过去了。我说：“你疯了吗？他根本没看见我们。”他说了一句话：“他装的。”这个很可怕。我仔细一想，如果他说的是真的，就更加可怕。我现在每天在路上开车，也有很多人装得没看见，就把车挤到我前面来了。我觉得也许人工智能可以做一些事情能够改变我们。不过最好的就是像 Elon Mask 说的那样：“人类是应该禁止开车的。”
自主巡航系统正在慢慢出现，什么是自主巡航系统？就是限制条件下的驾驶，你把车开到高速上或者是环线上，没有红绿灯的路口，你按一个按键说帮我开车吧。当前面的车停的时候，它就停，前面的车减速，它也减速；前面的车开起来，它也开起来；前面的车超速的时候，别超速。 引擎是一个非常复杂的东西，如果你知道引擎的所有参数和目前的状态的话，其实是可以做到让车更节能的，避免疲劳、自主编队。自主编队是极其有趣的事。可以想象一下，你在红灯路口停下来，前面有 10 辆车。绿色亮的时候，你发现车没有动。以为第一个车要先动起来，然后第二个车、第三个车……等轮到你的时候，红灯又亮了。所以你多么盼望说当绿灯亮的时候，大家一起来动，保持很接近的距离，至少通过这个路口，然后再各开各的。如果车可以自动编队，至少可以解决红灯效率的问题。 还有另外一个重要的原因，你知道汽车开起来的时候，当速度比较高的时候，最主要的阻力来自于空气。我以前在美国开车的时候发现，有的时候前面一个大油罐车或者是大卡车、公交车，我要是在它后面跟得非常近，甚至是危险的接近的时候，我发现我的油耗参数从 32，一直到 35、40、60，甚至到 70。 我很好奇，所以我做了一个实验。我有一辆 SUV，我就租了跟它一模一样的 SUV，把这两辆车连起来，拖着后面的车，距离只有 1 米多一点。我就想模仿如果在高速的情况下极其接近前面的车会发生什么。我就拖着这部车，绕着旧金山的弯区 180 英里开了一圈，第二天又开了一圈，速度和时间是非常接近的，我发现两部车一起开只比一部车单独开多耗了 15% 的油。 所以我幻想一下，如果在高速公路上，就像火车一样的，每一部车都咬着前面那辆车的屁股，除了第一部车以外，后面的车都在很低的空气阻力下运行，这样也可以节省不少能源。可惜人不能这样做，因为人的反应时间是固定的，我们在这么高速的情况下这么接近地开是极其危险的。 但计算机不一样，计算机比我们快得多。人脑的脑电波的频率是 100Hz，现在 CPU 都在 1GHz 以上，传感器都是 30-60 帧每秒或者更高的速度。 全自动驾驶汽车，你们现在听到很多新闻，其实现在全世界上没有任何公司可以接近这个目标。包括我的老东家 Google。首先要实现完全自主导航，这是很难的事。一开始你的车停在地下车库，没有 GPS 信号，怎么导航出来呢？ 而且有很多复杂的情况。全自主巡航、全天后工作、自主应急处理。你们可能没有注意到，每天上下班开车有几个瞬间我们必须违章，比如前面的车因为某种原因不知道为什么停在那儿，我总要开到反向车道，超过去，这就属于一个违章的情况。如果我们这么不这么开的话，我们根本没有办法应对现实情况，这些事情该怎么做？机器人做这些事情的难度更大。 接下来就是自主能源补充，让它自己开车，它得知道去加油、充电，也不是特别容易的。 最后一个是共享的私人交通，自动驾驶绝对不仅仅是帮你开车而已。我们已经说过了，它是一种潜在的更安全的交通方式，它能智能编组。很重要的一个原因是它可以促进汽车共享。我们当时在美国做过一个调研，每一辆美国的家庭用车，它的一生当中只有3%的时间在奔跑，其他97%的时间都是停着的。在中国，我们调查是5%，我估计有可能是因为中国的道路更堵一些。但是无论如何，如果我们可以把 5% 提高到 20%，就是很伟大的事，意味着这个世界只需要四分之一的汽车就可以满足大家的交通需求。 可是共享汽车并不是一件很容易的事。在过去，租车得付比较高的价格，得去取车，用完了得还车，不是很核算。后来有了出租车，也不是特别方便，有的时候叫车困难，有的时候还挺贵的。现在我们有各种各样的快车、易到用车，已经大大提高了分享汽车的方式。 再往后想一步，二十年后，如果自动驾驶汽车真的实现了，你就拿出手机，按一个招车软件，来的是自动驾驶汽车，这是挺酷的一件事。它服务完你，又去服务其他客人。 事实上自动驾驶汽车也可以提高人类的生活和工作效率。看中间这张图，坐在车上没什么事干，戴上 VR 眼镜，就进入虚拟世界，在里面可以谈恋爱、打游戏、可以工作、可以看电影。自动驾驶汽车技术对电动汽车是更加友好的，电动车很麻烦是要充电，就需要在那儿等着。如果把司机解放出来，让计算机帮你做事，人就不用承受这些痛苦。不仅车要变得更聪明，道路也要变得更聪明。
为了解决卡车和十字路口的问题，我们已经跟卡车公司合作，帮助他们把卡车变得更安全。我们还在设计未来的十字路口，我们希望十字路口有感知的能力，可以看到各个方向来的车。然后把这些信息告诉附近的每一辆车，这就能帮助每一辆车看到直线或者更远的地方。比如你看到绿灯，你想过去，但你没想到一个混蛋司机闯了红灯，从侧面撞了你，这种事故造成了 98% 的死亡事故。 未来你可以提前看到 90 度以外的车在什么地方，有没有危险。这些信息会自动到你车上，车载电脑会帮你及时预测危险。有的时候你想过绿灯，它就告诉你别过，帮你踩了刹车。你还不知道为什么，“哗”就有一个混蛋就从你前面冲过去了。我觉得这是很有意义的一件事。 这些事情离我们多远？作为技术工作者，这是我做的预测。我觉得真正的智慧辅助驾驶还要 2-5 年，自主巡航还有 5-10 年可以普及成熟，全自动驾驶需要 10 年以上，智慧道路还需要 5-10 年的时间。对于我们技术工作者来说，我觉得这已经挺快的了，对于科幻作家来说，你们有一点着急。对你们来说，可能一点不酷。但是我们的职责就是把未来一个齿轮一个齿轮地变成现实。 根据美国的法律规定，每个方向盘的背后都应该是一个司机，这个司机应该有驾照。我最近注意到沃尔沃和奥迪开始在中国测试自动驾驶技术。这是违法的，因为驾驶盘的背后是一个计算机。中国政府还没有给计算机颁发驾照，中国也没有现行的法律。我们也不知道怎么办，所以只好直接上路了。 这就是在今天在北京道路上测试的情况。我们可以看到，现在我们的技术已经可以很精确地测量每辆汽车的速度、加速度和距离，这个技术很快可以用在卡车上去。这不是一个样本，而是一个真实的测试，我们的公司每天都可以做这样的事情，而且是实时的，也不是很贵。这个东西很快就会变成现实。 接下来讨论一下人工智能。我觉得有两件事情从技术上让我感觉到兴奋。 第一件事情就是感知技术 传感器有巨大的突破，人工智能的眼睛会比人眼厉害得多。人眼是靠超强大脑在背后分析，以后机器的眼睛比我们厉害多了，不仅可以看到色彩，还可以看到非常清晰的三维结构，可以感受到物体的化学成分是什么，而且是用很低的成本来实现。 第二件事情就是神经网络 我有一个老师在美国哈佛大学主持一个项目，这个项目是把整个人脑的神经网络结构全部扫描出来，用非常物理的方式扫描出来，包括研究每个神经元内部的构造是什么。这些科研结果会引导我们做计算机算法的人想清楚怎么做更好的算法。 事实上过去几年有非常巨大的成就，可能各位有听说过 Deeplearning（深度学习）就是深度神经网络的技术。我们用软件的方式去组建一个人工的神经网络，赋予它一个任务，告诉它训练的数据。经过一段时间的训练，这个网络就可以做一些模式识别的工作。在有些特殊的工作上，已经比人做得还好。 这种技术给我们带来了非常大的希望，它跟传感器技术结合在一起，有可能在未来 5 年、10 年，最多 20 年内，解决很多感知的问题。这就是我为什么在开始的时候说我们的汽车、我们的路灯，它会静悄悄地看着每一个走过的行人和每一辆车。家里的一个相框、一个电视、一个手机和智能眼镜，它看到你看到的东西。这些东西开始做我们本来应该做的工作，做得比我们还好，它们为我们服务，他们也联上了网络，它们之间相互配合，它们会跟人工智能说话，也会跟我们说话。这是特别有趣的事。 人工智能更远的未来是什么？这张画上的创造力该怎么创造？该怎么创造今天不存在的东西？我觉得从技术领域上来讲，我们还没有任何可能。所以大家以后可能担心人工智能取代艺术家的工作，你想多了。想象力也根本没有这回事，我们甚至不知道怎么让人工智能自动的产生动机，现在它总是得听谁的话，你让它干什么就干什么。它现在没有能力去，我们设计一个算法，让它根据自己的喜怒哀乐去选择爱或者忠诚或者恨谁。 最后就是情感 情感其实是人工智能最高的境界，有人说感情丰富是弱点。人是这个世界上感情最丰富的东西，很显然我们是所有动物里面最强的。所以感情在我们的生存发展过程中起到巨大作用。 我经常觉得有意思啊，我发现越是高级的动物，比如哺乳动物，它们的孩子刚生下来都特别可爱，毛茸茸的，或者很 Q，或者很萌，为什么呢？它们要争取被自己父母爱的机会。凡是不需要被父母爱的，像乌龟、蜥蜴、蛇，生下来都是要自己生存的，父母根本不养他们，所以也没必要长那么好看。 有的时候感情在这里面产生了巨大的作用，动物会在危险的时刻做一些不合理的事情，比如会保护自己的子女，或者是保护自己的团队。把自己置于危险之中，如果没有感情的话，他们就不会做这样的事情。可是它们如果不做这样的事情，它们的物种就灭绝更快一些。 我们现在还不知道怎么给人工智能赋予感情。所以我从这个角度来讲，我们现在做的事情无非是智慧层次的最底层，叫做感知。至于更高层次的高级智慧或者是“强智能”，我觉得是挺不靠谱的事，至少对我来说。所以我觉得未来20年，我们会持续关注在“弱智能”上，我们是一个“弱智”的公司，我们将为人类提供越来越多的有用的“弱智”产品。 |
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