王维嘉：汽车未来在多大程度上能够变成信息和内容终端，是值得被质疑的
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经济观察报采访人员 李思虽然十分看好并持有特斯拉的股票 ， 王维嘉仍然认为 ， 特斯拉的市值一定存在泡沫 。
王维嘉是人工智能和移动网络专家 ， 斯坦福大学电气工程系博士 ， 曾在斯坦福大学师从人工智能鼻祖之一、美国国家工程院院士伯纳德·威德罗 。 如今 ， 他在美国和中国从事人工智能及医药领域的风险投资 。
早在2019年初 ， 王维嘉出版了《暗知识：机器认知如何颠覆商业和社会》一书 ， 向大众普及人工智能知识 。 彼时 ， 他说出书的一个目的是给人工智能降温 。 同年11月 ， 看了30家中美公司的王维嘉 ， 告诉经济观察报：无人驾驶不适合目前的人工智能 。
对于自动驾驶的未来 ， 王维嘉也在书中做出了明确预测：有限场景的自动驾驶可以实现 ， 并将率先商用；自动驾驶的技术路线将是分步演进 ， 而不是一步到位；新能源实力会迅速攻占汽车市场……如今 ， 他的这些预测正在实现的过程中 。
时隔一年 ， 当新能源汽车估值暴涨 ， 特斯拉市值一度突破6000亿之际 ， 围绕自动驾驶技术的进展、新能源车企的市值、大数据时代的个人隐私等话题 ， “喜欢做不含糊的预测”的王维嘉 ， 再次与采访人员对话 。
虽然看好新能源汽车的未来 ， 但王维嘉认为 ， 除非这些车企能够取代国内上汽、一汽等传统车厂 ， 否则无法支撑它们目前的市值 ， 包括蔚来汽车、理想汽车、小鹏汽车在内的国内造车新势力的估值都存在泡沫 。
受传统车厂供应链形态影响 ， 软件是传统车厂进入新能源汽车领域的重要壁垒 。 新能源汽车能否取代传统车厂 ， 就取决于自动驾驶技术的发展进程 。 然而就目前情况来看 ， 以神经网络为基础的AI ， 并没有能力处理开放道路上全自动驾驶的无穷多场景 。
此外 ， 对于频繁出现的侵犯个人隐私事件 ， 王维嘉认为 ， 讨论个人隐私的保护问题要明确两个问题：个人信息是个人财产的一部分 ， 神圣不可侵犯；此外 ， 空间的场合应该由空间的所有者决定空间属于公域还是私域 。 在此基础上 ， 其它问题都是技术问题 。
对话：
全解自动驾驶
经济观察报：一年前您认为基于神经网络的人工智能有其局限性 ， 因此那时的人工智能并不适合无人驾驶 ， 现在您的观点有发生变化么？
王维嘉：我们先区分一下自动驾驶和无人驾驶 。 自动驾驶涵盖很广 ， 从辅助驾驶到半自动到全自动 ， 无人驾驶就是全自动驾驶 。
从技术上来讲 ， 可以把无人驾驶分成两个问题：一是神经网络是否能够解决无人驾驶 。 二是无人驾驶能不能做出来 ， 因为无人驾驶还可以依赖于神经网络之外的很多其它技术 。
我对第一个问题的预测没有变 ， 基于神经网络的无人驾驶技术发展的情况也没有变 。 全球所有的自动驾驶公司 ， 一开始都假设基于神经网络的人工智能可以解决无人驾驶问题 ， 现在越来越证明神经网络遇到了困难 。
今天整个产业界、投资界已经冷静下来 ， 对于基于神经网络的人工智能不再抱什么大希望 。
世界汽车工程师协会（SAE）推出了一套自动驾驶汽车分级标准 ， 其对自动化的描述分为5个等级 。 但业界对这5级自动驾驶的定义非常不清楚 。
我在《暗知识》书中 ， 对5级自动驾驶给出了一个更清晰的定义：
1级：驾驶辅助 ， 手不能离开方向盘 ， 一些功能可能是自动的 ， 比如自动刹车 。 2级：部分自动化 ， 人的手可以离开方向盘几分钟 ， 但是眼睛还是得一直盯着路 ， 这和今天的特斯拉一样 。 3级：有条件自动化 ， 驾驶者明确知道20分钟或半小时内 ， 驾驶者可以彻底不管 ， 眼睛可以不看路 ， 当需要驾驶者接管时 ， 由机器通知驾驶者接管 。 4级：高度自动化 ， 在绝大多数情况下（95%以上）驾驶者都不需要操作 。 5级：完全自动化 ， 汽车连方向盘都没有 。
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