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汽车|GFM2020王凯：未来出行的基石，数字化重构下的智能汽车( 二 )


这两项都是表象 ， 大家能感觉到的东西 ， 但是还有内功 ， 内功就是架构的革新 。 因为在一个新的时代发生这件事情 ， 整个架构要发生革新 ， 回头我会细讲一下比如产品架构、技术架构以及数据链路架构的重构 。
最后一项 ， 对于智能汽车来讲 ， 多是“端”侧 ， 但是真正要实现完全改变人们的生活 ， 需要端、管、云 ， 其实就是智能汽车、智能交通、智慧城市三个方面 。 这是终极态 ， 这个一定是会有互动的 。 我们分别讲一下这四点 。
首先 ， 辅助驾驶整体来讲有点像工业时代一个延续 ， 因为它是在一个强准则下建立的一套运行机制 ， 比如我们现在常用的ACC（自适应巡航控制）或者车道保持 ， 都是我们在交通环境下制定一个规则 ， 他按这个走就可以了 。 但是真正到自动驾驶以后 ， 更多的是我们需要用大量的数据 ， 建立一些多维度的考量 ， 无论是传感器、计算中心等这些东西都要上来 ， 才真正能实现自动驾驶 。 真正到无人驾驶的时候 ， 这又到了一个高度 ， 这个是说从专用人工智能要向通用智能发展 。 我特意把自动驾驶摆在第一位来讲 ， 是因为自动驾驶基本上是整个汽车智能皇冠上最亮的那颗明珠 ， 因为相对来说是一个非常复杂的系统工程 ， 就像一个木桶一样 ， 很难实现 。
整个发展过程中 ， 我觉得这个时候就体现出数据的重要性了 ， 回到了刚才智能时代的一个概念 ， 我们需要把物理世界更好的映射到数字世界、更好的建模 ， 在那里通过计算机的能力把它发挥到极致 ， 产生颠覆性的效果 ， 而那个时候生产力会指数级的迭代上去 ， 这个过程中肯定要有完全不一样的玩法了 。 现在行业遇到的最大问题是什么 ， 是人们在享受了手机带来的新的生活体验以后对智能要求很高 ， 其实希望我们出行也变得智能 ， 但是当前状态下无论是传感器、还是作为运算核心的芯片来讲 ， 虽然在日新月异的变化 ， 其实和完成这件任务还是有差距的 ， 这是偏硬件部分 。 偏软件部分 ， 算法来讲也没有完全形成突破 ， 比如当前的AI算法 ， 之前整个学术界一直是以非常复杂的模型 ， 有大量的参数出现 ， 现在过渡到比如说MobileNet（轻量化网络） ， 非常小 ， 它的落地对嵌入性要求不到 ， 我们需要找一个折中的办法 ， 大家都知道这个东西越早落地 ， 更多的自动驾驶车以这种运营模式去路面上跑 ， 采集数据 ， 才能真正改变发生剧变 ， 由量变发生质变 。 从这个意义上来讲越到后面 ， 其实会越难 ， 尤其是通用人工智能 ， 虽然人工智能能够打败围棋计算 ， 通用计算机相当于4岁孩童对物理世界的感知 。
我讲一下专用人工智能到通用人工智能 ， 我个人认为自动驾驶会离咱们越来越近 ， 但真正意义的无任何人监管、没有任何人在后台去做监管 ， 可能通过5G有人控制你的车作为备份 ， 这个时间可能没有那么快 。 最重要的点就在这里 ， 从专用人工智能到通用人工智能 ， 因为认知的过程是先感知它然后记忆这件事情 ， 然后抽象关联、再应用 ， 不断迭代 ， 这是一个典型的智能时代的过程 ， 其实它是有一个数据、有反馈 ， 飞轮迭代 ， 最后达到非常智能的效果 ， 一个孩童学习的过程也是这样的 。
这就牵扯到 ， 难度就难在比如从一维的规则到多维的规则 ， 这时候对于感知和数据的爆炸人们该怎么处理 。 比如举个最简单的例子 ， 如果我有辆车经过前方有个塑料袋 ， 按照一维规则 ， 就是建立这个规则遇到障碍物不能去碾压 ， 一定会刹车或者躲开 ， 但是如果它有多维的数据或者说认知 ， 这个塑料袋是软东西我可以压过去 ， 就完全不一样了 ， 出了一个新的维度 ， 要对这个物体有一个辨识、感知 ， 这个其实就已经产生难度 ， 真正到通用智能的时候一定是非常多维的支持结构 。
还有机器和人最大的差别就是 ， 跨维度 ， 你在不同的规则下对它抽象和关联 ， 这其实是数字计算机很难完成这件事情一个最大的凭证 ， 我个人认为很可能需要量子计算机来解决 ， 就像经典物理和量子物理一样 ， 我们数字计算机也是0~1的方式 ， 量子计算机不一样 ， 它的状态可以是0、可以是1 ， 也可以既是0、又是1 ， 因为牵扯到各种态、牵扯到各种量子纠缠 ， 量子纠缠这个概念非常像多维度知识结构跨域的连接 ， 所以我认为真正的无人驾驶很有可能需要在量子计算机进行突破才能真正意义上的完成 。 因为当前自动驾驶 ， 人们可以定义所谓的ODD就是它的场景环境 ， 其实限制它实现 ， 从某种意义上来说 ， 自动驾驶更像是一个数字有轨化交通 ， 就是它是有强规则的 ， 哪怕它是多维的 ， 但是强规则的 。 可能当我们来到一个突破角度的时候 ， 这个会实现 。


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