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