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电动汽车|李想内部讲话：世界上没有小白鼠 只有优先选择者！( 四 )


必须得去训练 ， 不停、不停地训练——通过我的神经系统和肢体来训练和反馈 ， 持续优化 。
人类的决策方式是通过学习进行的 ， 不是通过编程的方式 。人类的执行方式也是通过学习的方式 ， 而不是通过编程、更不是通过一个线性的方式去工作的 ， 所以当苏炳添遇到一个好的教练 ， 并科学训练以后 ， 成绩就提升了一秒 ， 亚洲人也能跑到十秒以内了 。
我们的结论是：只有达到认知智能才能实现L4级别自动驾驶 。
为什么自动驾驶暂时不能在控制和执行层做到深度学习？很重要的原因是计算能力远远不够 。基本测算 ， 可能计算能力要到2000Tops以上 ， 才能勉强接近人类大部分的能力 ， 要做到上亿Tops才能跟人类思维方式接近 ， 跟三维的思维方式接近 。
当算力足够强的时候 ， 感知、决策判断、包括预判、执行层面都会用是深度学习的方式 。如果执行跟各种各样的场景 ， 跟它的决策 ， 跟它的神经系统配合在一起 ， 这就是认知智能了 。
认知智能会产生一个非常可怕的现象——算法智能、感知智能还是人机结合 ， 而到了认知智能阶段 ， 就是机器直接完成工作 ， 根本不需要人 。
如果在一个空间里 ， 他慢慢跟你交互多了以后 ， 开始给你推各种服务 ， 你有任何问题能给你回答 ， 那就是“钢铁侠”的贾维斯 。自动驾驶就是真正的机器人 ， 只是它长不出来人形 。
接下来 ， 时代会发生很大的变化 。
接下来 ， 哪个企业能率先跑通认知智能 ， 这个企业就会改变全世界——因为管理一台汽车和管理其他商品没有区别 ， 管理车内的空间和管理家里的空间、店面的空间也没有区别 ， 原理都是通过感知、决策和执行的深度学习来进行的 ， 这是我们看到的整个世界技术发生的变化——智能电动车会是整个人工智能的母生态 。
我们一位同事问我 ， 在车里装了一个摄像头 ， 用户试驾的时候 ， 摄像头能够很清楚地知道用户坐在什么位置、用什么功能 ， 那么这算什么智能？我回答他：只能算感知智能 ， 因为这个摄像头还替代不了车里的人 ， 你只是跟他做人机结合 ， 把感知能力交给摄像头 ， 它的感知能力更强、更标准化 。
什么时候能进入下一个阶段——认知智能？无人店 。你进去一个无人店 ， 只要看到哪里 ， 理想同学就知道你关心什么 ， 就来给你讲解 ， 可以对话也可以交流 。你一走到门口 ， 理想同学就来服务你试驾 ， 可以打开车机导航和其他所有功能 ， 最后车辆成交的时候 ， 整个系统自助完成交易 ， 完全不需要人 ， 我觉得这就是进入认知智能了 。
生产力：算力与网络架构+实时操作系统
智能时代 ， 有哪些东西形成了必要条件 ， 是这个时代才有的？
第一是感知 ， 就是传感器的出现 。
无论是摄像头、激光雷达、毫米波雷达、ToF或3D结构光、麦克风 ， 都是为了满足这个时代而产生的 。
第二是AI技术 。
AI可以用在工业上改变流程 ， 去做一些机器人的基础工作 ， 也可以在互联网上变成推荐引擎 ， 就像抖音 。还有一些商品引擎里推荐也可以用 ， 而且也非常高效 。
但AI最大的价值产生于三维结构数据 ， 因为今天任何三维结构数据都是无法靠编程处理的 ， 只能通过深度神经网络和机器学习才能实现 ， 通过编程实现的一定是二维的东西 。
第三是流转的能源 ， 能源和计算是密不可分的 。
计算和数据是密不可分的 ， 这是这个时代的网络架构 。车辆座舱是一个应用 ， 自动驾驶是一个大的应用 ， 工厂、店面都是这里的应用 ， 任何物理世界涉及空间的、能够被感知到的都可以被改造 ， 而且只要能够获得数据 ， 进步速度会超过所有人的预期 。
大家思考四个层面：
第一、感知 。请问这个世界上有什么设备能够比一辆汽车装更多的传感器？没有 。车外可以装传感器 ， 车内也可以装传感器 ， 同时这样装了传感器的一个超级设备 ， 还可以每年行驶两万公里以上 ， 这是对物理世界最全面的感知 。车是所有设备能够装传感器和感知能力最强的 。


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