它和AlphaGo一样不断学习 未来智能汽车将成移动的商业地产

未来汽车模式化明显 恰似移动的商业地产

我们再看它的另外一种使用场景，如果说它已经把我开到了我的单位，那么我就可以下车的，下车了以后，这个车已经进入了无人驾驶的状况。它能够自动地去寻找停车位，这样的过程当中可能会碰到行人，它会停下来，等他过去以后他继续找。一直找到一个停车位，这时候它要做的就是侧方位停车，它能够以妙到毫边的这样一种计算很准确地停进去。这个又是高度自动驾驶的一种场景。

解说：除了用到摄象头，雷达和超声波，想要实现高度自动驾驶还有一个特殊的设备就是激光雷达，激光雷达可以准确的感知周围环境，建立出3D模型，即使在晚上光照不足的情况下也能运用自如。当这些技术出现和成熟后，未来汽车的形态又会有怎样的改变呢？

吴甘沙：大家看这辆车有什么特别？它的特别之处是在于方向盘跑到当中去了。就是你爱开车时候你自己开，你爱开车的时候你方向盘拿到中间，让车自己开。或者你甚至方向盘再交给你的同伴，让同伴去开，这样的一种原型其实已经出现了。

再看这张图，大家可以看到，前面这位驾驶员的座椅整个的转了过来，当他不用再去驾驶，不用再去盯着路面的时候，他可以跟他的伙伴可以聊上一路，而后座是有一个大屏幕，那你一路就看电影了。所有这些都会在未来的5年到10年当中发生。那么这时候还会出现一种技术，就是叫车跟车，车跟路的联网技术，叫V2X，那这样一种联网技术，能够很好地让车对更大区域的其他的车辆进行感知，它具备了超视距的能力。大家想像一下，在去年清明节的时候，在沪宁高速上出现了几十辆车连环相撞的事故，为什么呢？“清明时节雨纷纷”，大家视野不好，那这个你即使有了摄像头，有了激光雷达也没用，但是如果有了这样一种联网技术，第一辆一踩刹车，它把这个讯号传给后面的几十辆车，后面几十辆车自动踩刹车，这样就可以避免这么一个车祸了。

我们再看，这么一种联网技术的应用场景，大家看这是在欧洲的道路上面，大家可以看到这里面是一辆货车，货车在高速公路上其实是一个“杀手”，每一辆车占有的路权非常大，然后容易出车祸，而且燃油的消耗非常大。那一旦有这样的一种技术，大家可以看到，它们排得整整齐齐，车跟车非常近，第一辆车把风阻全部挡掉了，后面的车就变得非常。第一辆车可以用人开，或者人去监督，而后面的车只要跟着第一辆车自动驾驶就行了，而且这些小车它可以切出，也可以自由地切入，不同的车它能够整整齐齐地编队出行。那么在2020年左右，还会出现另外一种形态，就是无人驾驶。无人驾驶跟高度自动驾驶的区别，就是无人驾驶里面就根本不存在一个驾驶员的位置了，它已经没有方向盘，油门和刹车了。

我们刚才说未来已来，其实这样的一种场景已经在我们的社会的某些地方出现了。那么这个是一个园区里面跑的小车，是两排座椅对着坐，完全没有方向盘、油门和刹车了，它的使用场景也非常简单，你用手机把它叫来，告诉它去四号楼上车，一按这个按纽，然后它就把你带过去了。我们觉得未来，它在最后3公里的出行当中很有优势。

今天我们地铁站出来，可能看到黑车、摩的、共享单车，这样一种车未来也会成为一种非常重要的交通工具。而且我们希望它不但是无人驾驶，而且是无人维护的。当它发现自己快没电的时候，它会找到一个带无线充电功能的停车位，以一种非常准确的姿态停进去，就开始充电了。当然更高层次的无人驾驶就像某品牌这样的无人驾驶的车，大家看这个小车，这个小车其实在加州，尤其是在硅谷经常在跑，大家可以看到它是在真正的，真实的城市的区域当中能够自由地穿行，它能够看到红绿灯停，它看到其他车能让，它能够把一个人从A点到B点，而中间不需要人的干预。那这时候我们慢慢地会看到汽车的设计会出现一些大尺度的变化，比如说看这辆车，这辆车大家有没有看出来比较奇怪的地方？比如说它前面的挡风玻璃上没有雨刷，如果一旦它是无人驾驶的还要雨刷干吗呢？它也没有两侧的后视镜了，而两侧呢，只是一个小小的摄像头。我们再看这一辆车，这辆车来自于戴姆勒，这辆车的设计的特点是什么呢？它加入了车跟行人的交互，当它发现前面有个人经过的时候，它里面已经没有驾驶员了，我们今天有驾驶员的话你可以挥挥手，它怎么做呢？它在地面上投射出来斑马线，意思是让你通行，我已经注意到你了，你可以安全地通过。那内部的设计也会变得很不一样，大家看这是刚才的那辆车，里面是长这样子的，它也是两排座椅对着坐，而且大家看，车壁上它其实是有显示屏，它可以做一些视频会议。

解说：未来的汽车可能会像一个包厢，或者一个吧台，除此之外，智能汽车还有一个设计的趋势，就是模块化，每一节车厢都是模块化的，有的车厢里可以简单的坐人，有的车箱则可以用来提供服务。

吴甘沙：比如说我想喝咖啡了，我可以用手机把一节有咖啡的车箱叫过来，然后它跟你的车箱接上门打开，你就可以去喝咖啡了。当你没电的时候，你就可以叫来一节电池的车箱，它来给你充电了，每一种车箱都可以有不同的设计，就像这个变形金刚的这种组合金刚，你不同的布置你把它串在一块儿，你可以形成一个非常有趣的，一个娱乐空间，或者是非常严谨的一个工作空间。你想像一下未来娱乐、工作都可以在路上完成。然后你在这个空间里面你爱做什么做什么，一直到你快要上另外一条路了，那么它会手机上提前30秒提醒你到另外一个车箱去，然后开着开着这个车箱就脱离了开来，上到了另外一条路，这就是对未来的模块化的汽车的一种想像。而且我们相信未来每一辆车都会成为一个移动的商业地产。未来的车会长得越来越不像车，它交通工具的属性会越来越低，而商业空间的属性会越来越高。那么大家可以想像一下，脑补一下，在这么一个空间里面放一台咖啡机，它就是移动的咖啡店；放一块大屏幕，就是移动的影城。放一套办公设备，它就是移动的写字楼。所以它会把每一辆车、每一条路都会变成移动的商业地产。这个是给我们带来了商业模式创新的很多的空间。那么有了这些技术以后，未来城市一定重构了。

首先大家看，当我一个城市里面无人驾驶的车流量占到城市20%的时候，我就可以专辟一个车道，给无人驾驶的车道，那时候城市就会发生变化了。那么未来十字路口也会发生变化。大家看，今天我们城市里面的通行效率不高，除了堵车之外，还有一个就是这个十字路口的交通灯，这红色的车辆都是在等待绿灯的，未来有了车跟车，车跟路的通讯以后，我们每一辆车开到十字路口都不用停下来，我按照特定的次序，特定的速度开过去，你不用担心撞上其他的车，这时候城市的通行效率会极大提升。从今天的二十几公里，会达到六七十公里每小时，那么未来城市就会脱胎换骨。如果全城都是无人驾驶，那你能够更好地做行程的共享。你出行时间也可以调节，比如说我可以通过一种特殊的定价机制，7点到8点出行的要贵一些，8点到9点稍微便宜一点，10点以后非常便宜，那你可以调节大家的出行时间。那这样会使得不同的人，他的生活的节律也会发生变化。最后会形成一个全局优化。今天我们很多的手段都是局部优化的。

我给大家举一个例子，比如说我通过一个可以动态导航的软件去开车，看见这边一条路是红色的，那边一条路是绿色的，那么我就走了那边那条绿色的路，但如果说大家都去走了那边绿色的路，那那边绿色的路就变成红色了，它存在了一种测不准原理。而未来，如果说所有的车都是在一个城市大脑的控制之下，那么整个城市的出行交通流的分配都会是最优的。

解说：虽然智能驾驶能为人们带来诸多益处，但我们也不能忽略它随之带来的社会问题。

吴甘沙：大家知道无人驾驶绝对不会超车的，但要是车里面坐着一个刚刚犯了心脏病的人民，怎么办？要不要超车？这又是一个伦理选择的难题，我们再看一个比较有趣的场景，大家不知道去过美国没有？路边上有很多这样的收费，停车收费的咪表，那么前30分钟是不收费的，30分钟以后收费，那就有人问了，如果是无人驾驶的话，它在每一个车位上都停29分钟，然后又开到另外一个车位去了，那不就逃费了吗？对吧。

而且未来如果说不同公司的无人驾驶车都上路了，它们的算法又是不一样的，那会不会出现算法之间的大战？其实在去年就出现了一辆某品牌无人驾驶车和另外一辆其他品牌无人驾驶车，差点相撞的这样一种情况。那未来如果说大量的这样的车都涌上路上了，那变成了一种算法大战。还有无人驾驶车，既然是无人的，自主的，它就有可能被滥用，比如说大家把它变成了一种自主武器，在它上面放点炸弹，让它开到某一个地方去，这就变得很严重的一个问题。如何对这样的一种滥用的行为进行控制？又是摆在我们面前的一个问题。

还有就是信息系统的安全，这边这两个黑客，去年就是攻破了这一辆越野车，把它的刹车搞失灵了，把它的引擎关掉了，开到了这么一个沟里面去。那么未来这样的车都会联网，联网意味着，存在着远程被攻陷的可能，那这时候怎么办？还有就是隐私的问题。一旦变成全部是无人驾驶，那么你的每一条出行的轨迹都会被一五一十地记录了下来，那这时候我们怎么来保护我们的隐私？当然了，既然是无人，它一定会带来失业。那么在美国的话，目前有几百万的职业的司机，在中国肯定更多，我这个照片是以前在日本，大家看日本的司机都是老人，你一旦想到人工智能要抢夺他们的职业，心里面还是不太好受，是吧。因为他们这些人已经没办法再培训让他去做其他的职业，所有这些都是碰到的问题。但我们中国人有一句话，发展中的问题一定要用发展的方法在发展中去解决，然后我们不会因为这些问题因噎废食。但是我们在技术演进的过程当中，我们要引入经济学家、社会学家、人类学家，去更好地去考虑在全域范围内能够实现全人类的利益的最大化。

所以我们相信智能驾驶一定能够重构未来的城市。我们对智能驾驶有极大的期待，我们希望在未来的十年，这样一种人工智能技术，真正地为我们每一位老百姓带来真真切切能够体会到的好处。未来已来，我们不用等待太久。谢谢大家。

田桐：关于刚才的演讲，关于智能驾驶，现场的观众朋友有哪些问题？

智能汽车人工自主学习结合 技术平价化适合于老百姓

观众：智能汽车有没有自主学习的能力？它们是怎么学习的？

吴甘沙：目前来说，智能汽车还不能说是完全地自主学习，就是说它是人手把手地教它，比如说智能汽车看到了这幅场景，那么我会把那些的障碍物标出来，比如说这是一辆车，那是一个人，比如说这是一个交通标志，那是一个红绿灯，那么如果有大量的这些数据喂给汽车，它慢慢地就会自己去识别，这个严格来说还不是一种自主的学习，但是我们相信，随着人工智能技术的发展，它一定能够具备自主学习的能力。大家都知道AlphaGo（阿尔法围棋），AlphaGo里面有一种技术叫深度强化学习，这个技术奇妙之处在哪里呢？AlphaGo从十几万局人类的棋谱当中学到了围棋的基本的知识，然后它就开始了没日没夜的左右互搏，自己跟自己下，它下了八千万局，终于把自己变成了一个绝顶高手。那未来呢？我们的智能汽车也可以在一种虚拟的环境里面，不断地去学习怎么能够开得更好。其实现在有些赛车游戏它已经打开了一个接口，让人工智能进去，你原来是人开着，跟其他的机器赛车在跑，那未来人工智能来控制它，那这时候，随着大量的这样一种自主的训练，我们人可能开个十万公里就很了不得了，但是在这样的一种虚拟环境里面，它自己跟自己练，能够轻易地练到100亿公里，那这时候它的智能就会非常非常厉害，而那个阶段就真正是自主学习的阶段。

田桐：好，谢谢。来，还有问题的。

观众：你好，吴教授。我想问一下，那个将来以后这个智能汽车投放到市场以后，价钱会不会很贵，老百姓是不是能承受得起。

吴甘沙：很好的问题。我想任何一个东西要商业化，你就不能太贵，那你看今天的辅助驾驶，基本上它会比原价多出几千美金，也就是几万块人民币，那我想对于那些对技术非常喜好的人是可以接受的。那未来的无人驾驶车，我相信它的价钱会越来越低，今天我告诉大家，一辆车可能是两百多万人民币，那么到5年10年以后，我相信它能够降到10万人民币这么一个级别，那么这样一种车其实完全可以进入到我们的生活当中。但是我想提醒大家的，未来的无人驾驶车它可能不是以私家车的形态出现的，它的以无人驾驶出租车，以运营车辆的形态出现的。那这个时候，其实你都不用在意我一次性要花多少钱，我要在意的是，我打这个车花多少钱，而我刚才已经说了，打车的费用一定会降到今天的三分之一以下，所以这样的一个技术一定是非常亲民的，一定是每一个老百姓都可以去享用的。

田桐：嗯，那太好了。非常感谢吴甘沙先生给我们带来的大开脑洞的演讲。同时我觉得我们应该把掌声送给像吴甘沙先生这样的走在科技前沿的人，因为是他们在不断地研发和不断地去努力，让我们的生活变得更美好，感谢您。

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