李德毅：自动驾驶泡沫破碎 技术、市场、生态和成本四个要素不可忽视

“自动驾驶炒作这么久，为什么老百姓仍然没有坐上？”

9月21日，中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅出席了2019中国人工智能大会（CCAI），在大会上谈及“自动驾驶泡沫破碎”的话题。

大会上，李德毅谈到自动驾驶领域的问题：“自动驾驶炒作这么久，为什么老百姓仍然没有坐上？”

第一个问题，到底怎么落地的问题。无人驾驶的商业应用有四个因素，其中最重要的是技术、市场、生态和成本。

对老百姓而言，成本更为重要。一个乘用车30多万，已经很贵了，要花100万买无人驾驶吗？它的需求很迫切吗？我们分析一下，成本被压下来，哪个车厂愿意量产呢？所以这个问题还是很严肃的。

以前很多家都说要量产，但现在泡沫破灭，什么原因？我这里有个大概的估计，跟大家一同商量。规模化的经济就要求量产，没有量，价格就下不来。

如果说无人驾驶刚刚走完「科研探索期」，当前是处在哪里呢？处在产品的孵化期。或者说社会接受期，或者说市场的创新期，这一段很难很难。过了这一段以后，我们就可以进入一个规模化的发展期。另外，青岛是个好地方，我们想看看青岛能不能在产品孵化器方面给我们提供一个好的生态条件。

1984年到2018年，无人车已经在全世界各地跑，科研探索阶段基本过去了，尽管我们用的雷达可能很贵。如果用七八年的时间做这个孵化，能完成吗？我刚才讲了产品孵化期，还有两个重要的单词，一个是社会接受期。昨天的一个报告，每天461个订单，全月完成了5万人驾驶的接送，但是这5万人还没有付费，还是一个示范应用。所以，要让老百姓接受无人驾驶，还有很长的过程。社会的接受很重要，市场的创新更重要，因为它烧的钱确实很多。所以我想，2018年到2025年中国在2030年人工智能要占领高地，对我们来讲是何等重要。

过了这个时期，就可以看到规模化的量产会改变我们的生活。各位想想，如果周边的轮子的机件都变成无人驾驶，这是一个什么场景？我算了一下，现在全世界有20亿辆车，假如将来车子少一点，变成18亿辆，大概到2035年，那一年全球生产4.4亿辆车可能都是无人驾驶的，就不是辅助驾驶了。到2045年大概18亿辆车都是无人驾驶了，当然也允许人工干预，这张表就告诉了我们无人驾驶的艰巨性。

这个过程中，我认为有四个独角兽应用场景可以考虑，分别是自主泊车、定点接送、快速公交、有限地域无人驾驶出租车。我们可以想象，这四个应用场景，青岛能踩哪个点呢？哪个会成为全国的无人驾驶城市呢？所以我们是有事情可干的。现在大家都在讨论L1-L5的问题，这个东西对我们老百姓作用不大，老百姓要的是安全，要想推动自动驾驶，各个地方政府乃至中国政府应该推出自动驾驶安全等级的综合标准，我们不仅要关心自动化程度，还要关心安全程度，有一辆无人驾驶出了事故，全世界哗然。尽管人工开车每天都有出事故，人们都习以为常，从这里来讲对人工智能是不公平的。

我们讲安全的L3、L4，所谓安全就是100次出行有多少次安全，如果是1%的出错率，我们把它叫做L1，如果是千分之一是L3，万分之一是L4。

地方政府让无人车到我们这儿来，得给我一个驾照，这个驾照怎么发？你可以考，但是标准不能太高，让几十万辆做试验，这些小的企业做不到。所以我个人认为，田间，我有一个团队，做拖拉机的，它在田里面开100次犯1次错误就人工干预一下，L2行不行？拖拉机，周围没有太多的人，搞一个定位系统，出负2次方的出错率，就去做实验。

胶州是一个港口城市，在厂区L3，在港口码头L4，公路上L4，行不行？

我有一个团队在天津港做重卡的，水平运输，把集装箱从码头运到对方厂，他的出错率是千分之一，我们已经运了六千个集装箱，但还是在示范经营。我们把无人卡车放在天津港的时候，发现附加边际成本很高，一条船有三四个泊位，只搞一个泊位不方便。一个港口有七十几个泊位，怎么把它全部实现信息化管理，所以要求还是很高的。

如果我们在市区，做到万分之一行不行？出行一万次拿回一个罚单，对人来说是很好的司机驾驶水平了，所以这个安全标准不出来，难以落地，这不是自动化程度的标准，自动化程度已经有了。

所以我个人希望，各个地区能够给我们一个准入的安全许可证。

特定地区的自动驾驶的可靠性，为导向的安全管理等级的划分和度量方法，有了这个以后，我们就发现，自动驾驶聚焦自动化程度的L4、安全程度的L4已成定局。如果胶州给我们这样一个测试场，我们愿意来，万分之一的出错率，万分之一的L4的自动化程度。

无人驾驶的解决方案，从技术上来讲大概四个，结构化道路、人车路联网协同、确定性窗口和软件定义的机器。这四个方法在技术手段上大致如此，人们都把目标聚焦在自动驾驶和智能网联，这有什么样的问题吗？我觉得还是有问题的。当我们把一个技术成果拿到市场上，我们发现魔鬼都在细节里。比如怎样解决它的边缘驾驶的偶发的情况？我们把自动驾驶叫单车智能，把自动化叫做V2X，这是全国都在做的事情。

但是，驾驶事故是长尾分布，要想零事故，是人们的美好愿望而已，实际事故总是要有的，即使是无人驾驶车，仍然也会侧翻、追尾。因此，事故窗口无法停止，要同一辆车应对所有窗口并不明智，所以我们要有特定应用场景。

汽车的自动化已经做到极致，我们认为自动化是人工智能的好助手、大哥哥，但是自动化也遇到了天花板，要人工智能的解决，自动化并不等于人工智能。驾驶员开车的时候，有很多人的智能水平是自动化无法解决的。

比如北京有一条规矩，叫做礼让斑马线，那自动驾驶车怎么礼让斑马线呢？所谓礼让斑马线，是绿灯打开了，你本来可以往前开，但是人行道有一个老太太还在慢慢往前，这时候最好不要开，表现出人类的文明，要等一等，等到什么时候算好呢？这里面充满了不确定性。所以我想告诉大家一个真理，自主驾驶也要遵从常识。问题就来了，怎么让这个车自动学习“常识”呢？这就是难点。自动驾驶深度学习挺好，但是不行。

所以我想跟大家说一句话，自主驾驶来解决无人驾驶问题，恐怕还不靠谱。

下面我分一下产业链，要把自动驾驶量产到千家万户来用的话，产业链是什么样子？上游不完善，供应链很麻烦。到哪里买激光雷达，买车轨级的激光雷达，到哪里取得驾驶地图，等等。所以我个人认为，在无人驾驶落地过程中，有三个环节很重要：第一个是自动驾驶地图，不能说每个车在跑之前都牵着跑地图，这是一个社会公共服务，谁来提供地图。胶州市人民政府提供地图？还是测绘局提供地图？如果没有自动驾驶地图，怎么能落地生根呢？

另外，我们非常需要一个数字化的汽车底盘，是线控的方向盘、刹车和油门，我们现在常规的汽车在数字化水平上还很低很低。从何获得自主知识产权的线控底盘也是一个大问题。

因此我个人认为，自动驾驶要落户青岛，这三个环节的产业链解决不了，人家（自动驾驶企业）是不来的，要共同努力形成一个可信的合作伙伴关系才能使得我们落地。

自动驾驶的路程与管理也是一个全新的问题。我们政府有很大的号召力，但是政府想的不够细，怎么把这个路做得好一点，怎么把地图的范围提供给大家是需要功夫的。

在交通自动化过程当中，有一个重要的公司就是保险公司，可以发挥它巨大的作用，这就是智变融合，智能要有相应的环境变化、产业转型，融合起来才能解决这个问题。自动驾驶车辆有一条规定，你不得强行要求人类自身提高适应机器的能力，你不能因为我不识字，或者我的水平不好，或者我的耳朵不太灵敏你就说我犯错，这是以人为本的根本要求，所以很重要。

第二个问题，来自智能网联领域。中国当前有一个好牌：5G。我们的5G走在世界的前列，第五代通信可以改变道路的信息化程度，我认为5G可以让智慧的车、聪明的路，让路更加智慧一点。发挥5G的超高带宽、超低延迟、超大连接力，解决智能网联的当务之急。智能网联道路的数字化和交通要素的联网非常重要，以前我们用一个摄像头看红绿灯，按道理红绿灯就三个状态好像很容易分类，拿这个深度学习就可以做到，实际上不然，因为大雾天、逆光的时候人都看不清，为什么人开车的时候要戴个墨镜呢？就是这个道理。它只能往80%靠近，永远做不到百分之百。

而无人驾驶要求的到120%甚至到130%，这是个矛盾，所以我们能够通过智能网联提高道路的信息化程度，例如说交通灯，自动告诉我现在什么什么状态：车在路上跑，我就知道这个车子是什么状态。

再一个无人驾驶最难的环节叫做定位，我这个车子在什么地方，如果我们能够在地标发出一个信号，那不是挺好吗？所以我认为中国在无人驾驶上是有优势的。

智能联网还可以进一步深化到策略部件的数字化联网，我们不把一个车看做一个最小单元，我们可以把车里面的一个发动机联网，把车里的方向盘联网，把车里的耗油量联网，这样一来一个车辆所有的系统都变成了物联网，进入了整个交通的管理状态，那是一个什么样的场景？

未来交通可以依据道路在道路上行驶的路权，实现车辆对道路消耗资源的精准计费和交通流精准预测，你经常跑到天安门，你的路权费要设高一点，你在五环外跑，路权费就低一点，这就叫做数字经济，所以我觉得智能网联还有很大的想象空间。

最后，人类的衣食住行需求开销，“行”是最大的，中国人工智能2030年要占领世界高地，自动驾驶量产举足轻重，要勇闯自动驾驶量产的无人区。这里面包括颁布中国安全标准，抓好产业链的关键环节，开放部分国道，管理到位，加速我国交通运输行业的转型升级。

随着自动驾驶规模化普及，人类的出行方式就真的变了，如果北京的共享单车习以为常的话，将来的出租汽车变成共享汽车也习以为常的话，那这个世界就真的变了。我们回想当初手机可以作为钱包的时候很多人不相信，但是现在都已经成为了事实。

所以未来的交通会存在两个方面的观点，正如马云和马斯克在上海的的辩论，马云认为计算机很聪明，但人类更智慧，而马斯克认为人工智能可能比人开车开得更好，人类渴望创造一个比人类交管更顺畅、更高效的人类交通物流。而各位，你是哪一方呢？

转自：TechWeb、战略前沿技术

投稿邮箱：liuyali@c2.org.cn

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