未來汽車不是單一發(fā)展的，必須結(jié)合智慧城市、智能交通和智慧能源系統(tǒng)布局，否則無法實現(xiàn)最大價值。

今年以來，滴滴、百度等互聯(lián)網(wǎng)巨頭在多地開展載人路測，自動駕駛發(fā)展速度進(jìn)一步加快。

德勤7月1日發(fā)布的報告顯示，未來3年-5年，汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化將迎來一輪高速推進(jìn)，預(yù)計至2030年，中國運營的自動駕駛車輛將達(dá)到3000萬輛。

“我對自動駕駛的前景始終充滿信心?！苯眨迦A大學(xué)汽車產(chǎn)業(yè)與技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長、世界汽車工程師學(xué)會聯(lián)合會主席趙福全在接受《財經(jīng)》E法專訪時強調(diào)，機器要完成人類駕駛員的所有職責(zé)，這其中涵蓋的各種復(fù)雜場景的數(shù)據(jù)量之大超乎想象，“解決之道就是要分工協(xié)作、數(shù)據(jù)共享”。

趙福全

1963年出生的趙福全，是一位集產(chǎn)業(yè)與學(xué)術(shù)、技術(shù)與管理、本土與國際于一身的著名汽車專家。他曾在美日歐汽車界學(xué)習(xí)、工作近20年。曾任美國戴姆勒-克萊斯勒公司研究總監(jiān)、華晨與吉利兩家車企的研發(fā)副總裁。

2013年5月，趙福全加盟清華大學(xué)，創(chuàng)建了汽車產(chǎn)業(yè)與技術(shù)戰(zhàn)略研究院并擔(dān)任院長。顯赫的海外學(xué)業(yè)及從業(yè)履歷，使趙福全一言一行都備受業(yè)界關(guān)注。

在接受《財經(jīng)》E法長達(dá)兩個小時的采訪中，趙福全分析了自動駕駛與5G的依存關(guān)系，闡明了智能化是汽車產(chǎn)業(yè)擁抱5G的根本目的，強調(diào)了政府在智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展進(jìn)程中應(yīng)當(dāng)而且必須發(fā)揮不可替代的“平臺作用”，并對自動駕駛涉及的數(shù)據(jù)安全和相關(guān)立法問題給出了自己的建議。

自動駕駛落地難在哪？

《財經(jīng)》E法：自動駕駛產(chǎn)業(yè)近兩年的發(fā)展，哪些方面讓您印象深刻？

趙福全：我有三點感受和判斷可以與大家分享。

第一，過去幾年，大量人力、物力、資本涌入汽車自動駕駛領(lǐng)域，可以說產(chǎn)業(yè)熱度很高。但從這兩年的實踐來看，汽車自動駕駛已經(jīng)進(jìn)入深水區(qū)，資本由原來的盲目狂熱逐漸趨向冷靜。有人認(rèn)為，這是過熱之后的“退燒”；也有人認(rèn)為，這個產(chǎn)業(yè)很難看到未來。不過我并不覺得是這樣。當(dāng)然，從某種意義上講，資本確實比之前更謹(jǐn)慎了，但從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度看，我認(rèn)為自動駕駛的發(fā)展勢頭并沒有減弱。

第二，由于自動駕駛已經(jīng)進(jìn)入深水期，靠“PPT講概念”就能融資的時代已經(jīng)一去不返，現(xiàn)在已經(jīng)到了從做樣車再到區(qū)域性小規(guī)模示范應(yīng)用的階段。比如滴滴開始在上海試運營自動駕駛網(wǎng)約車服務(wù)、百度在長沙的自動駕駛出租車隊也已落地，這些都是產(chǎn)業(yè)深入發(fā)展的實例。

第三，此次新冠疫情爆發(fā)導(dǎo)致一些城市暫時停擺，人流和物流均受到很大影響。在這種情況下，自動駕駛可以具備非接觸式便捷安全運載能力的屬性，讓人們再次認(rèn)識到其重要性，也對其在某些特殊場景下的應(yīng)用充滿了期待和信心。實際上，從近幾年的實踐來看，在相對簡單但條件惡劣的應(yīng)用場景中實現(xiàn)車輛自動駕駛，例如采礦車、消防車等，已經(jīng)成為非常重要的發(fā)展趨勢之一，不少企業(yè)正在這些方面尋求突破。

受限于技術(shù)的成熟度、成本以及應(yīng)用場景的復(fù)雜性，全天候自動駕駛不可能一蹴而就，這意味著對于廣大車企而言，前期不斷投入開發(fā)出來的自動駕駛技術(shù)要想迅速大規(guī)模廣泛應(yīng)用是不現(xiàn)實的。

在上述局限尚未得到根本性突破之前，企業(yè)必須找到合適的市場突破口，即基于特殊場景，先在一定條件下實現(xiàn)自動駕駛的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，這樣可以減少對技術(shù)的依賴，并大幅降低成本，從而讓消費者能夠“買得起”“用得起”。顯然，這是自動駕駛在未來相當(dāng)長的一個時期內(nèi)重要的落地和變現(xiàn)手段，也就是行業(yè)所說的“沿途下蛋”。在這個過程中，經(jīng)驗的積累與市場的培育相輔相成，最終伴隨著應(yīng)用場景的不斷擴展，使高級別自動駕駛汽車真正駛進(jìn)千家萬戶。

車企之間應(yīng)該實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享

《財經(jīng)》E法：蘭德智庫對自動駕駛汽車有過一個評估，即真正的自動駕駛系統(tǒng)要達(dá)到量產(chǎn)應(yīng)用條件，至少需要經(jīng)過110億英里的道路驗證。照這個條件估算，即使一個團隊擁有100輛自動駕駛車輛24小時不間斷地同時進(jìn)行道路測試，積累足夠數(shù)據(jù)所需的時間也是以“百年”為單位的。自動駕駛汽車量產(chǎn)真的這么難嗎？從道路測試到規(guī)?；瘧?yīng)用，需要什么條件，又存在哪些技術(shù)難點？

趙福全：在解答這個問題前我們必須先厘清一個基本概念：自動駕駛的本質(zhì)是什么？我認(rèn)為，簡明扼要地講，就是用機器取代人來駕駛汽車。

機器憑什么能夠取代人呢？雖然總體上人類的判斷、決策和執(zhí)行能力都非常不錯，但是畢竟因人而異、參差不齊。比如說，不同司機的駕車經(jīng)驗和水平肯定是不同的，即使是同一個人，不同狀態(tài)下的駕駛能力也是不同的。當(dāng)然，一個優(yōu)秀人類駕駛員的綜合能力是非常強大的，可以實時對各種情況進(jìn)行感知、判斷和決策以有效操控車輛，也就是我們常說的“眼觀六路，耳聽八方”。

對于機器而言，決策的能力只能來自于數(shù)據(jù)。這既需要分析處理數(shù)據(jù)的模型和算法，更需要對汽車實際駕駛過程中大量路況、天氣以及交通參與方等各種相關(guān)信息的采集和積累，即所謂的感知。也就是說，機器要具備基于模型和算法對海量動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行實時準(zhǔn)確感知、判斷和決策的能力，反過來，這些數(shù)據(jù)的積累又會支撐模型和算法不斷得到優(yōu)化。

如果將人類駕駛員的所有職責(zé)都交給機器完成，那就必須使自動駕駛系統(tǒng)成為優(yōu)秀的“老司機”。為實現(xiàn)這一目的，機器需要涵蓋各種復(fù)雜場景的數(shù)據(jù)，其數(shù)量之大超乎想象，這是自動駕駛技術(shù)最核心的挑戰(zhàn)之一。另一方面，當(dāng)決策者成為機器時，還要面臨許多技術(shù)之外的法律以及社會倫理難題，這也是自動駕駛落地必須突破的瓶頸。

此外，人類固有的感官和意識傾向也是一個問題。大家都有體會，主動駕車和被動乘車的心理存在明顯差異：自己開車時往往很放心，即使自己駕車水平并不高，也覺得受控。但是坐車時總有些不放心，即使別人開得很好也總能看出“毛病”，諸如剎車不夠快、開得不夠穩(wěn)、坐著不舒服之類。

由此可知，要讓消費者接受自動駕駛，還得解決他們對機器操控車輛的信任問題。這就要求自動駕駛系統(tǒng)的駕駛水平必須遠(yuǎn)超人類駕駛員，甚至要高出幾個數(shù)量級才行，這無形中進(jìn)一步增加了自動駕駛汽車規(guī)模化應(yīng)用的難度。

《財經(jīng)》E法：如何解決這個問題？

趙福全：我認(rèn)為，解決之道就是要分工協(xié)作、數(shù)據(jù)共享。

經(jīng)過近幾年的探索，大家一方面更加認(rèn)識到自動駕駛的巨大潛力，另一方面也充分認(rèn)識到讓自動駕駛技術(shù)落地所需的巨大工作量。試想，近乎天文數(shù)字的數(shù)據(jù)量，如果只靠一個企業(yè)、一款車去搜集和測試，那可能真的需要上百年的時間才夠，這樣高級別自動駕駛又怎么可能落地呢？但如果是多家企業(yè)“眾籌”合作，通過數(shù)據(jù)共享共同建立應(yīng)用場景數(shù)據(jù)庫并不斷積累，再通過虛擬的場景模擬來大幅減少實際道路測試的里程數(shù)，難度就可以顯著降低。

當(dāng)然，這種數(shù)據(jù)共享在商業(yè)模式和接口標(biāo)準(zhǔn)上存在難點，但既然大家都有需求，所做的又是同樣的工作，那各行其是就是巨大的資源浪費。事實上，這種合作思維已經(jīng)越來越為行業(yè)接受，比如企業(yè)之間、企業(yè)與科研院所和高等院校之間都在不斷加強合作，甚至組建聯(lián)盟。這樣一來，無論是實際采集的數(shù)據(jù)，還是模擬仿真的數(shù)據(jù)，都可以借助共享而加快積累，總體效率將大為提升。

更重要的是，由于交通環(huán)境高度復(fù)雜，車輛自身的智能程度再高，也會有很大的局限性。如果按照傳統(tǒng)模式，車企必須通過單車智能讓產(chǎn)品適應(yīng)各種不同的路況和場景。但這樣做不僅單車成本極高，而且開發(fā)、驗證工作量極大，很難落地。

正因如此，中國專家力主車路協(xié)同的技術(shù)路線，也就是說，不僅車輛本身要“聰明”，而且車輛使用的環(huán)境——道路也要變得“聰明”。這既可以大幅降低車端成本，又可以有效縮減開發(fā)和驗證工作量，從而加快驅(qū)動技術(shù)落地。這實際上是更高維度上的一種分工合作。

本質(zhì)上，車路協(xié)同就是把共性智能需求涉及的成本投入到用車環(huán)境中，而把個性智能需求涉及的成本投入到車輛上，最終實現(xiàn)“智能的車跑在智能的路上”。我認(rèn)為，這將是未來自動駕駛規(guī)模化產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的可行路徑。

《財經(jīng)》E法：將來的道路會變成什么樣？

趙福全：表面上看，道路不會有太大的變化，路仍然是路；但實質(zhì)上，道路環(huán)境將會發(fā)生根本性改變。

未來的智能化道路將擁有大量信號發(fā)射器、接收器以及傳感器，能夠與路上各類不同的交通參與方實時通信，同時全面網(wǎng)聯(lián)化以實時傳輸數(shù)據(jù)，并在云端進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，最后實現(xiàn)中控平臺與道路環(huán)境中相關(guān)設(shè)備的實時交互。

在此前景下，傳統(tǒng)交通信號燈將不復(fù)存在，更多地被信號發(fā)射和搜集裝置取代，車輛基于網(wǎng)絡(luò)可以直接獲得路況信息和相關(guān)指令，同時道路上的各類傳感器將實時監(jiān)測車輛等的動態(tài)。這些變化意味著路況的瞬時狀態(tài)都可以轉(zhuǎn)化為相關(guān)數(shù)據(jù)，從而為車路協(xié)同的智能化交互提供支撐。

中國路徑可行性更高

《財經(jīng)》E法：對自動駕駛而言，5G時代的到來意味著什么？它能給未來汽車產(chǎn)業(yè)帶來哪些顛覆？

趙福全：相對4G而言，5G的最大價值就是通信速度快、延遲小，能夠接收不同頻譜信息的能力更強，這也是實現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心基礎(chǔ)。

而自動駕駛汽車對延遲和通信速度的要求遠(yuǎn)超其他任何工業(yè)品。我個人認(rèn)為，5G和汽車產(chǎn)業(yè)是“雞”和“蛋”的關(guān)系。5G可以讓汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)生質(zhì)變；反過來說，汽車產(chǎn)業(yè)也是5G最大的機遇之一，唯有積極擁抱汽車產(chǎn)業(yè)，5G的作用和價值才能真正得到發(fā)揮。從落地的角度看，未來汽車將是智慧城市中唯一具備自由移動特性的智能終端，它對網(wǎng)絡(luò)的依賴程度將遠(yuǎn)大于智能手機。手機如果斷網(wǎng)只是暫時失去部分功能，但是當(dāng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車高速行駛時，瞬間的網(wǎng)絡(luò)信號不穩(wěn)定都是致命的。

事實上，與之前的信息互聯(lián)網(wǎng)相比，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更為復(fù)雜，要求也更高，既要有核心產(chǎn)業(yè)為依托，更要在產(chǎn)業(yè)之前超前部署。從這個意義上講，5G必須加快發(fā)展，盡可能快速普及，否則產(chǎn)業(yè)互聯(lián)只能是鏡花水月。當(dāng)然，這一過程肯定需要很長的時間。回望過去，信息互聯(lián)網(wǎng)的普及也經(jīng)歷了幾十年的時間，可以斷言，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)也不可能一蹴而就，對此我們要有合理的心理預(yù)期。

或許有人會問，那是不是5G迅速普及了，高級別的汽車自動駕駛就能立即實現(xiàn)了？答案是否定的。

因為一方面作為新的通信標(biāo)準(zhǔn)，5G一定要準(zhǔn)備得非常充分才行，如前所述，這本身就需要時間。另一方面，汽車產(chǎn)業(yè)也要為適應(yīng)5G做出大量改變，包括做好數(shù)字化轉(zhuǎn)型，因為沒有數(shù)字化就沒有數(shù)據(jù)化，沒有數(shù)據(jù)化就沒有智能化，而智能化才是汽車產(chǎn)業(yè)擁抱5G的根本目的。這實際上還不只是汽車產(chǎn)品智能化升級的問題，而是整個產(chǎn)業(yè)在萬物互聯(lián)基礎(chǔ)上向智能化轉(zhuǎn)型的問題，覆蓋了包括整零車企在內(nèi)的整個產(chǎn)業(yè)鏈體系。也就是說，汽車產(chǎn)業(yè)面向5G的發(fā)展也需要一個過程。

《財經(jīng)》E法：目前5G部署是否有具體的時間表？

趙福全：目前還沒有一個完整清晰的時間表，很多城市都在規(guī)劃并有部分實施，但離真正落地全覆蓋還相距甚遠(yuǎn)。實際上當(dāng)前4G尚未實現(xiàn)完全覆蓋，5G全面部署當(dāng)然更需要時間。

我個人判斷，要實現(xiàn)5G對大部分主要區(qū)域的覆蓋，至少還需要十年的時間。說到底，發(fā)展5G不是國家制定一個時間表就行，各級政府以及各類企業(yè)都要圍繞這個時間表做好相應(yīng)的準(zhǔn)備，一手抓5G部署，一手抓產(chǎn)業(yè)升級。

比如，政府在一些特定區(qū)域可以布局做5G示范應(yīng)用，但最終5G必須獲得商業(yè)上的回報才能真正發(fā)展起來，即真正實現(xiàn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的價值增值，否則這樣巨大的投入是不可持續(xù)的。

也就是說，5G不僅僅是通信基礎(chǔ)設(shè)施部署的問題，更是在相關(guān)產(chǎn)業(yè)如何有效應(yīng)用的問題。在這個過程中，相關(guān)產(chǎn)業(yè)的大企業(yè)應(yīng)加大前期投入，努力實現(xiàn)全局引領(lǐng)；而中小企業(yè)則要在局部尋找合適的切入機會，通過差異化形成特色，參與競爭。

由此可見，5G是汽車產(chǎn)業(yè)所需要的，但其發(fā)展進(jìn)程不是汽車產(chǎn)業(yè)所能決定的；反之，5G的發(fā)展進(jìn)程與其在汽車產(chǎn)業(yè)上的應(yīng)用直接相關(guān)，而產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的廣度和深度又不是5G自身所能決定的。

這就引申出產(chǎn)業(yè)分工的重大議題。對此我曾經(jīng)專門提出未來汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的“1+1+1”三方協(xié)作的商業(yè)模式：其中，第一個“1”代表整車和零部件企業(yè)，造好車仍是基礎(chǔ)；第二個“1”代表ICT及科技公司，未來汽車需要其提供信息、通信、人工智能等相關(guān)技術(shù)與能力；第三個“1”代表政府，掌握公共資源的政府必須為構(gòu)建智能網(wǎng)聯(lián)汽車生態(tài)，做好基礎(chǔ)設(shè)施、交通環(huán)境和標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)等工作。這三方力量各有分工、缺一不可，唯有有效集成，形成立體交融的生態(tài)系統(tǒng)，才能實現(xiàn)高級別自動駕駛以及智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品的快速產(chǎn)業(yè)化和價值最大化。

由此，我們也就不難理解中外汽車自動駕駛發(fā)展路徑的差異了。

國外之所以堅持單車智能路線，是因為其政府的協(xié)同推進(jìn)力量十分有限，企業(yè)只能依靠打造單車高級智能來實現(xiàn)自動駕駛。而即使能夠攻克技術(shù)難關(guān)，這種單車智能的車端成本也將太過高昂。

相比之下，中國按照車路協(xié)同路線推進(jìn)汽車自動駕駛，不僅可行性更高，而且可以充分發(fā)揮體制優(yōu)勢，恰是我們實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車趕超的機遇所在。為此，地方政府應(yīng)該積極謀劃以智能汽車示范帶動智慧城市建設(shè)，以提升城市的出行效率和治理能力。

例如，我們的研究表明，通過普及高級別自動駕駛汽車，北京市的道路交通擁堵可以改善30%。也就是說，如果一個人原來每天通勤需要一小時，自動駕駛普及后就只需要大約40分鐘了。節(jié)省20分鐘可能對每個人來說感覺并不明顯，但是北京有兩千多萬人口，合計起來是多么大的效率提升！實際上，如果不能改善出行效率，未來大型城市將無法實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

自動駕駛足夠安全嗎？

《財經(jīng)》E法：您前面提到，自動駕駛部分關(guān)鍵功能必須依靠5G網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)。未來，在幾近理想的情況下，5G網(wǎng)絡(luò)能覆蓋99%的道路和高速公路。但剩余的1%盲點又該怎么辦？

趙福全：第一，我認(rèn)為對自動駕駛汽車的安全性要有客觀認(rèn)識，不應(yīng)過分苛求。要求一輛車在任何條件下都能絕對安全，其實人在駕駛汽車時也做不到。

第二，當(dāng)一輛車的通信能力在很大程度上決定其安全性能時，不僅網(wǎng)絡(luò)及相應(yīng)的功能部件必須確保100%受控，而且冗余設(shè)計就變得至關(guān)重要。比如基于通信能力實施剎車的系統(tǒng)突然失靈時，車輛必須有另外一套系統(tǒng)保證能夠有效實施剎車，這也是自動駕駛成本高的原因之一。

第三，智能網(wǎng)聯(lián)汽車還必須對通信能力進(jìn)行預(yù)判，確保一輛車在失去通信能力之前能夠提前應(yīng)對，比如自動安全?？浚蛞笕藶榻槿氲?，避免造成車輛失控的嚴(yán)重后果。所以，企業(yè)既要把暢通的網(wǎng)絡(luò)作為自動駕駛的基礎(chǔ)條件，又要有明確的措施確保網(wǎng)絡(luò)中斷時車輛不至于出現(xiàn)危險，這在技術(shù)上是可行的。

當(dāng)然，在網(wǎng)絡(luò)覆蓋不足的情況下，不僅自動駕駛技術(shù)的應(yīng)用體驗肯定難以達(dá)到最佳，而且其應(yīng)用場景也會受到相應(yīng)的限制，以確保車輛行駛安全受控，這將在很大程度上影響消費者的接受度。而這正是科技創(chuàng)新不斷深入的過程，不能因為網(wǎng)絡(luò)還做不到全覆蓋，就不開發(fā)自動駕駛了。那樣就等于因噎廢食，永遠(yuǎn)也拿不出有效的自動駕駛。在此過程中，企業(yè)應(yīng)該怎樣做、究竟做多少，挑戰(zhàn)企業(yè)家對未來的判斷力、實施轉(zhuǎn)型的魄力和戰(zhàn)略投入的定力。

《財經(jīng)》E法：有沒有可能出現(xiàn)這樣一種情況：信號的好壞并非是以區(qū)域劃分的？比如在相同的一段路內(nèi)，某些信號好，某些信號不好？這種情況怎么辦？面對復(fù)雜路況，自動駕駛系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力，是不是開啟新時代的關(guān)鍵要素？

趙福全：在互聯(lián)網(wǎng)時代，這種情況是可能存在的。由于信號接收站不足，就會出現(xiàn)局部信號不好的現(xiàn)象。但是在5G支撐下的物聯(lián)網(wǎng)時代，基站密度將遠(yuǎn)超從前，同時每一個聯(lián)網(wǎng)的機器既是接收源也是發(fā)射源，因此信號可謂無處不在，理論上局部信號不好的情況是可以避免的。不過這也對信號穩(wěn)定性提出了更高的要求，如果這一點不能很好地解決，物聯(lián)網(wǎng)也無法真正落地。

而系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力，確實非常關(guān)鍵。實際上，機器學(xué)習(xí)與人學(xué)習(xí)一樣，都是一個不斷積累、不斷優(yōu)化、不斷提升的過程。人的學(xué)習(xí)能力受智力水平、家庭教育等因素影響有明顯差異，機器學(xué)習(xí)的效率也有高低之分，其差別主要來自于算法的影響。未來的智能化既要加強海量數(shù)據(jù)的不斷積累，更要提升等量數(shù)據(jù)的有效利用。

數(shù)據(jù)積累可以得自于實際案例，也可以得自于仿真模擬；而數(shù)據(jù)利用則需要不斷優(yōu)化算法。算法就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理的能力，它決定著數(shù)據(jù)分析處理的效率和準(zhǔn)確性：效率越高，決策速度就越快；準(zhǔn)確度越高，決策效果就越好。優(yōu)秀的自動駕駛系統(tǒng)一定是既有大量數(shù)據(jù)作為支撐，又有卓越算法提供保障。當(dāng)前為什么車規(guī)級芯片越來越受到重視，就是因為芯片代表著算力，這是算法得以有效發(fā)揮作用的物理基礎(chǔ)。

自動駕駛中的個人隱私邊界在哪？

《財經(jīng)》E法：您前面提到，自動駕駛的成熟需要大量的數(shù)據(jù)采集積累。那么您認(rèn)為，車主數(shù)據(jù)是否應(yīng)當(dāng)由自己管控？為了改善交通安全，是否有必要分享更多的數(shù)據(jù)？

趙福全：在人工智能時代，沒有數(shù)據(jù)，一切都是無本之木，紙上談兵。一方面，同樣的算法模型，數(shù)據(jù)量越大，系統(tǒng)就越“聰明”，判斷準(zhǔn)確性就越高，這就是所謂的數(shù)據(jù)“賦能”；另一方面，一方對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效應(yīng)用還將幫助其他相關(guān)方更好地利用數(shù)據(jù)、達(dá)成目標(biāo)，也就是所謂的數(shù)據(jù)“使能”。正因如此，數(shù)據(jù)的搜集與積累對形成自動駕駛能力至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)有很多不同類型，其中駕駛員在駕駛過程中產(chǎn)生的實車數(shù)據(jù)是自動駕駛訓(xùn)練模型中非常重要的組成部分，包含交通環(huán)境數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)、車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)以及駕乘人員數(shù)據(jù)等。而這些數(shù)據(jù)中有很多都在不同程度上涉及隱私問題。

《財經(jīng)》E法：那么在數(shù)據(jù)采集過程中，個人隱私的邊界究竟在哪里呢？

趙福全：第一，采集涉及個人隱私的數(shù)據(jù)肯定會有阻力，比如個人基本信息、去過的地點等，估計不少用戶都不會愿意共享。但是個人數(shù)據(jù)的決定權(quán)并不完全掌握在用戶手中，也并非完全無法實現(xiàn)有保護(hù)的采集和應(yīng)用。

例如，研究駕駛員的數(shù)據(jù)對自動駕駛來說非常重要，此時就應(yīng)該通過立法來規(guī)范這類數(shù)據(jù)的采集，而不是以保護(hù)個人隱私為名予以禁止。我認(rèn)為，必須通過法律把不確定的灰色地帶都充分界定和明確，既要保護(hù)隱私，又要確保數(shù)據(jù)采集和應(yīng)用，比如可強制進(jìn)行數(shù)據(jù)脫敏處理并嚴(yán)格限定數(shù)據(jù)用途等。否則只靠招募志愿者來貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)是難以為繼的，而數(shù)據(jù)庫如果建不起來或者不夠全面，自動駕駛是不可能實現(xiàn)的。

第二，分享數(shù)據(jù)其實對于用戶個人也有好處。我們設(shè)想一下，如果用戶駕駛車輛的數(shù)據(jù)不能被采集和分析，其駕駛特性、習(xí)慣和偏好等就無法導(dǎo)入模型來進(jìn)行訓(xùn)練，這樣的智能網(wǎng)聯(lián)汽車也就無法滿足用戶的個性化需求。這其實就是現(xiàn)在的汽車，千篇一律，體現(xiàn)不出個性特色。

未來一定會實現(xiàn)“千車千面”和“千人千面”，即每輛車表面上看起來都一樣，但因為數(shù)據(jù)不同，都可以為不同用戶提供不一樣的移動體驗和個性服務(wù)。這就好比智能手機，里面的應(yīng)用都是自己下載的，所以每部手機都帶有鮮明的個人特征。理解了這個道理，用戶也不見得拒絕分享相關(guān)的數(shù)據(jù)。

從更高層面看，萬物互聯(lián)將使數(shù)據(jù)成為最核心的競爭要素。但如果數(shù)據(jù)不能流通，整個社會就會像“死水一潭”，出現(xiàn)類似“有導(dǎo)線沒電流”的情況。長此以往，整個國家和社會都會陷于落后。當(dāng)然，數(shù)據(jù)只要流通起來，就存在泄露的風(fēng)險。而此前人類社會的發(fā)展趨勢之一就是越來越注重隱私、越來越追求自由。而萬物互聯(lián)和人工智能時代對數(shù)據(jù)流通的需求，將在某種意義上對上述固有思維提出挑戰(zhàn)——或許每個人都需要讓渡一部分?jǐn)?shù)據(jù)權(quán)益，才能讓自己受益，也讓整個社會發(fā)展得更好。

毫無疑問，在此過程中一定要厘清數(shù)據(jù)內(nèi)涵，明確邊界定義。這就需要行業(yè)成立相關(guān)組織，政府推動相關(guān)立法，邊實踐、邊推進(jìn)、邊完善。最終一定是基于法律來決定哪些數(shù)據(jù)必須共享，哪些數(shù)據(jù)不能共享。

政府力量不可或缺

《財經(jīng)》E法：自動駕駛的落地少不了政策法規(guī)體系的支持。今年3月9日，工業(yè)和信息化部發(fā)布了《汽車駕駛自動化分級》，這意味著中國正式擁有了自己的自動駕駛汽車分級標(biāo)準(zhǔn)。您認(rèn)為，建立配套的法律法規(guī)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的意義是什么？

趙福全：發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車實際上是在構(gòu)建一個全新的立體生態(tài)系統(tǒng)，在“1+1+1”的商業(yè)模式下，政府力量從未像今天這樣如此重要且不可或缺。在新生態(tài)下，傳統(tǒng)的汽車設(shè)計、生產(chǎn)和使用等環(huán)節(jié)都將發(fā)生質(zhì)變，而政府制定與產(chǎn)業(yè)發(fā)展相匹配的法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，對于產(chǎn)業(yè)的指導(dǎo)、引領(lǐng)乃至拉動作用，重要性不可估量。

不同于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)有成熟經(jīng)驗可以借鑒，智能網(wǎng)聯(lián)汽車是一個全新領(lǐng)域，需要進(jìn)行很多開創(chuàng)性的工作，法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系的構(gòu)建也是如此。涉及到自動駕駛的很多問題，全世界都沒有解決方案，均處在起步探索階段。不過這也意味著，一旦我們能夠最先做到，就能實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)的引領(lǐng)。

與此同時，游戲規(guī)則制定得越早、越清楚，就越能避免資源浪費和低層次徘徊，否則很可能會出現(xiàn)，發(fā)展了多年的技術(shù)由于一個新出臺的法規(guī)而被打回到原點。從這個角度來講，法律法規(guī)還具有規(guī)范行業(yè)發(fā)展、引導(dǎo)技術(shù)路線方向的作用。當(dāng)然發(fā)揮好這個作用的前提是，法律法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的制定者們要對產(chǎn)業(yè)有充分的理解和準(zhǔn)確的把握。

《財經(jīng)》E法：從落地的角度看，下一步法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)制定的重點應(yīng)該是什么？

趙福全：我認(rèn)為，法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)制定的重點應(yīng)該放在通信協(xié)議的細(xì)化上。此前汽車是一座座“孤島”，除了收音機等個別功能，幾乎不與外界發(fā)生聯(lián)系，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)更多聚焦在造車本身上。但是未來汽車是一個智能網(wǎng)聯(lián)終端，要在北斗、5G支持下與人、車、路實時通信，這就涉及到諸多行業(yè)。而每個行業(yè)都有自己的標(biāo)準(zhǔn)，因此如何建立跨行業(yè)的統(tǒng)一通信協(xié)議，已成為至關(guān)重要且亟待解決的問題。

此外，道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也需要有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范指導(dǎo)，否則推倒重來的代價將是慘痛的。

不難看出，發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車是一個空前復(fù)雜、涉及廣泛的系統(tǒng)工程。在此前景下，我認(rèn)為，建立一個跨行業(yè)的產(chǎn)業(yè)生態(tài)大平臺是最有效的解決方案，也是必然的發(fā)展趨勢。在這個大平臺上，不同行業(yè)的參與方基于統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，實現(xiàn)彼此之間的交互與協(xié)作。而這個平臺的擁有者，一定是政府。

機器也有倫理問題

《財經(jīng)》E法：作為一種全新業(yè)態(tài)，除了法律制定，自動駕駛在實踐中是否也面臨全新的倫理問題？這些問題具體有哪些，應(yīng)當(dāng)怎樣解決？

趙福全：確實如此。汽車作為移動工具，需要面對非常復(fù)雜的應(yīng)用場景，不僅必須滿足技術(shù)要求、符合法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)，還必須解決涉及道德倫理的問題，比如著名的電車難題。對于汽車自動駕駛而言，這個問題轉(zhuǎn)化為：在不可避免的汽車碰撞中，自動駕駛系統(tǒng)應(yīng)該如何選擇前進(jìn)方向或選擇碰撞的目標(biāo)？

人駕駛汽車遇到此類問題時做出的決策，反映的是個人的價值觀或者主觀意識，雖然無論怎樣選擇都有其合理性，但并沒有公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)答案。但是當(dāng)機器駕駛汽車時，問題就變得更復(fù)雜了。機器做出決策到底應(yīng)該參照乘客的價值觀，還是路人的價值觀，又或者是其他人的價值觀？事實上，把人駕駛汽車時無法有效解決的道德倫理問題拋給機器，是不可能得到圓滿解決的。

毫無疑問，自動駕駛汽車將根據(jù)人工智能做出的判斷來進(jìn)行決策，而人工智能的核心支撐是算法，算法本身并沒有價值觀，它反映的實際上是編程者賦予的價值觀。這個價值觀顯然不能是編程者個人的，而只能是編程者依據(jù)一定范圍內(nèi)的普遍共識來設(shè)定的。

因此，未來自動駕駛汽車一定是區(qū)域性的產(chǎn)品，其算法規(guī)則符合當(dāng)?shù)氐牡赖聜惱硪?guī)范，而一旦到其他區(qū)域使用，必須先更改算法規(guī)則，否則是不會被接受的。另一方面，人工智能還具有自學(xué)習(xí)能力，這可能又會產(chǎn)生新的決策思路，甚至脫離編程者的初衷，從而使問題變得更加復(fù)雜和糾結(jié)。

從這個意義上講，只有哲學(xué)、社會學(xué)、行為學(xué)、心理學(xué)、倫理學(xué)、人因工程學(xué)、法學(xué)等眾多學(xué)科與相關(guān)技術(shù)共同進(jìn)步，才能支撐人類真正邁入人工智能的時代。像自動駕駛汽車涉及的復(fù)雜道德倫理問題，未來必須基于機器駕駛的全新場景，不斷分析研究，不斷優(yōu)化結(jié)論，最終指導(dǎo)相關(guān)技術(shù)的發(fā)展方向并在技術(shù)的有效支撐下來予以解決。

正因如此，自動駕駛絕不只是汽車產(chǎn)業(yè)自己的問題，也不是簡單的技術(shù)或商業(yè)模式問題，而是全方位涉及到整個社會發(fā)展進(jìn)步的復(fù)雜系統(tǒng)問題。我們必須站在這個高度來看待和發(fā)展自動駕駛汽車。

不實現(xiàn)充分智能化，自動駕駛無意義

《財經(jīng)》E法：您如何看待當(dāng)前市場對AI企業(yè)的高估值？

趙福全：這一方面說明業(yè)界充分認(rèn)識到了未來人工智能產(chǎn)業(yè)巨大的發(fā)展?jié)摿?，另一方面也說明了這個領(lǐng)域的復(fù)雜程度。方向正確，空間廣闊，而企業(yè)數(shù)量較少，相應(yīng)的自然就會有高估值，這是資本流動的一種正常現(xiàn)象。只是現(xiàn)在AI產(chǎn)業(yè)還遠(yuǎn)未發(fā)展到可以兌現(xiàn)這種估值的成熟度，目前這個產(chǎn)業(yè)還處于S形創(chuàng)新曲線的爬坡階段。

《財經(jīng)》E法：AI產(chǎn)業(yè)是否仍屬于藍(lán)海？

趙福全：這一點毫無疑問。人工智能一旦落地，成本就會下降，質(zhì)量和效率就會提升。同樣的一個硬件，如果有了人工智能，就能被更好地使用，從而產(chǎn)生更大的效能，這就是后工業(yè)化時代進(jìn)入智能時代最核心的變革。

不過到了當(dāng)前這個階段，只是把概念講清楚已經(jīng)不夠了，一定要把概念真正用好。

例如，未來智能網(wǎng)聯(lián)汽車擁有大量硬件和軟件，而車輛周邊的運行環(huán)境包括地圖、道路等在內(nèi)也涉及到大量硬件和軟件，這些硬軟件將基于萬物互聯(lián)形成一個“組合包”，并在人工智能的支撐下更好地發(fā)揮作用。即便這個“組合包”不能一步到位地實現(xiàn)機器取代人駕駛，但其出現(xiàn)本身就會讓汽車出行變得越來越安全、越來越高效、也越來越節(jié)能環(huán)保。

又如，車聯(lián)網(wǎng)也是很重要的概念之一?；诨ヂ?lián)首先要實現(xiàn)“人在線”，進(jìn)而要實現(xiàn)“車在線”?！败囋诰€”意味著汽車不再是信息孤島，而是與外部緊密連接在一起。但無論是“人在線”還是“車在線”，最終要實現(xiàn)的都是人在使用車輛過程中的“服務(wù)在線”，從而實現(xiàn)按需出行服務(wù)。從這個意義上講，自動駕駛只是實現(xiàn)汽車按需出行服務(wù)宏偉藍(lán)圖中的一部分而已。

實際上，自動駕駛不僅可以解放駕駛員，還可以讓不能駕車的人也體驗到獨自乘車的樂趣。而在這個過程中，人工智能必須保障自動駕駛的車輛能夠更安全、更便捷、更節(jié)能、更環(huán)保，也唯有如此，人工智能的價值才真正得以體現(xiàn)，否則又有誰會愿意購買一輛比自己駕駛更危險、更麻煩、更耗油的自動駕駛汽車呢？

更進(jìn)一步說，這關(guān)乎到整個人類社會移動出行能力的重新構(gòu)建，僅此一點就足以說明人工智能的潛在價值有多么巨大。此外，如果說智能手機是人帶著機器移動，那么智能汽車就是機器帶著人移動，這是兩者最本質(zhì)的區(qū)別。顯然，后者將對人工智能提出更高的要求。

最終，人類必將步入智能社會。不論數(shù)字化還是數(shù)據(jù)化，都只是手段，最終目的一定是實現(xiàn)智能化。對于企業(yè)來說，如果其推進(jìn)的數(shù)字化和數(shù)據(jù)化不能產(chǎn)生智能化，那么被淘汰只是時間早晚的問題。

對于汽車產(chǎn)品來說，如果不能實現(xiàn)充分的智能化，例如可以自動駕駛但不能保證安全和效率，那么其存在也是沒有意義的。最終任何智能化技術(shù)的價值都可以通過安全和效率兩大指標(biāo)來衡量，反過來說，無法在這兩方面實現(xiàn)優(yōu)化的概念都沒有實際價值。

應(yīng)盡快實現(xiàn)商業(yè)化落地

《財經(jīng)》E法：前景是美好的。但現(xiàn)在看，距離自動駕駛真正落地還有段距離，很多企業(yè)既是在布局，也是在潛伏、忍耐。

趙福全：其實堅持前瞻布局，這本身就是一種寶貴的能力。

現(xiàn)在一提到能力，我們往往想到的就是技術(shù)能力，不過實際上融資能力也很重要。例如對布局自動駕駛的企業(yè)來說，技術(shù)和資本都不可或缺。我認(rèn)為，技術(shù)和資本就如同“幼苗”和“陽光雨露”，如果沒有幼苗就不會長成參天大樹，但沒有陽光雨露，再好的幼苗也難以茁壯成長。特別對于復(fù)雜的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新，資本將起到粘結(jié)劑和催化劑的重要作用，不僅可以直接助力技術(shù)“幼苗”加快成長，而且可以把技術(shù)、產(chǎn)業(yè)和生態(tài)徹底打通。

當(dāng)然，用不好資本也會產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。任何產(chǎn)業(yè)都有其內(nèi)在的發(fā)展規(guī)律，在像汽車這樣的長周期產(chǎn)業(yè)里，如果被更關(guān)注短期效益的資本力量過分主導(dǎo)，就會出現(xiàn)“拔苗助長”的問題。而這種時候恰恰需要企業(yè)的定力，既不能盲目追求不切實際的短期回報，又必須堅持在戰(zhàn)略性領(lǐng)域進(jìn)行持續(xù)投入。

當(dāng)然，說到底企業(yè)還是要看準(zhǔn)時機、把握機會。對于某項新技術(shù)究竟處于S形創(chuàng)新曲線的哪個階段，企業(yè)必須判斷清楚，然后根據(jù)自身的情況明確適合的切入點和切入時間。而且這個判斷不是只了解該技術(shù)本身就夠了，還要清楚相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程。比如在汽車行業(yè)做軟件的公司，如果對汽車硬件的發(fā)展趨勢沒有準(zhǔn)確的判斷，只是一味追求把軟件做好是不行的。因為沒有與之匹配的硬件，到最后軟件也成了無本之木。

《財經(jīng)》E法：有了前瞻性，就把握住了行業(yè)的發(fā)展軌跡。那么在您看來，自動駕駛技術(shù)未來的挑戰(zhàn)在哪里？

趙福全：我認(rèn)為，重大挑戰(zhàn)之一是如何把握好“循序漸進(jìn)”與“加快發(fā)展”之間的平衡點，即在堅持進(jìn)行技術(shù)投入的同時，尋找適宜的特定場景率先實現(xiàn)有效落地。簡單地說，就是如何盡快實現(xiàn)自動駕駛的商業(yè)化落地。我們不能等到萬事俱備后再去落地，如果企業(yè)這么做，就會被市場淘汰；如果國家這么做，就會被世界淘汰。

在這個過程中，我認(rèn)為最大的挑戰(zhàn)還在于如何實現(xiàn)多產(chǎn)業(yè)、多領(lǐng)域、多部門的融合創(chuàng)新和協(xié)同發(fā)展。尤其是像中國這樣的大國，面對智能網(wǎng)聯(lián)汽車這樣的復(fù)雜產(chǎn)業(yè)，絕不是某一個企業(yè)或產(chǎn)業(yè)做對了某幾件事，就能引領(lǐng)世界了。比如車企既要把車造好，又要向智能化方向升級，但很多技術(shù)并不具備，這就需要與ICT及科技公司合作，而在合作中雙方必須都能獲利才行。解決了主要企業(yè)之間的分工與回報問題，還需要有國家政策和平臺的支撐，這又涉及到政府訴求如何滿足的問題。

此外，未來汽車不是單一發(fā)展的，必須結(jié)合智慧城市、智能交通和智慧能源系統(tǒng)布局，否則無法實現(xiàn)最大價值，這又進(jìn)一步增加了落地難度，要求相關(guān)參與主體必須實施更大范圍和力度的有效協(xié)作。

正因如此，我一直強調(diào)，智能網(wǎng)聯(lián)汽車看起來像是汽車行業(yè)自己的“小”事情，但實際上是需要多產(chǎn)業(yè)共同參與、最終將影響整個人類社會的大事業(yè)。展望未來，雖然困難重重，但我對自動駕駛的前景始終充滿信心。因為人類終將邁進(jìn)智能社會，而在智能社會里，基于自動駕駛的按需出行服務(wù)是必需的，也是一定能夠?qū)崿F(xiàn)的。

來源：財經(jīng)E法