人工智能学会理事长李德毅：自动驾驶难在拟人，不仅在车

3月10日，“2017全球（智慧） 科技创新 峰会”在上海证大喜马拉雅艺术中心大观舞台举行，峰会以“智慧进化，刷新未来”为主题，聚焦了国内外 人工智能 的产业力量，中国工程院院士、人工智能学会理事长 李德毅 发表了题为《 自动驾驶 的技术变迁》的演讲。

李德毅认为：

1）制造商们一定要站在用户的角度，把产品做得皮实一点，让 机器人 具有交流和学习的功能；

2）人工智能的时代到来了，光是自动化是不够的，必须搞人工智能；

3）如果你连自动泊车都做不了，怎么来的全自动驾驶，这是一个人工智能的缺失，对自动化技术的缺失；

4）自动驾驶可能是个陷阱，就像空调一样，因为不智能；

5）其实汽车是从马车演变而来的，汽车的感知认知能力远远不如马这个认知主体；

6）汽车自动驾驶时，有时候释放人的脚，有时候释放人的手，甚至可以同时释放人的手和脚，但重要的是能不能释放人的主力，释放人的驾驶认知，实现全自动驾驶？如果自动驾驶不能释放人的注意力，都谈不上真正的自动驾驶；

7）为了应对这个问题，我们在全世界率先提出了 驾驶脑 ，代替人的这一部分；

8）自动驾驶难在拟人，不仅在车。我们的解决方案不是自动驾驶+智能网联，而是自主驾驶加交互，这是我们和别人不一样的地方，我们希望把汽车做成一个可交互的轮式机器人。

以下是李德毅演讲实录：

大家早上好，我今天讲讲自动驾驶技术的变迁。

首先我想讲个事情，之前我花了一万多块钱在日本买了一个扫地机器人，不皮实，少了一个螺丝就没法干活了，缺少工匠精神。所以我希望各位 制造商们一定要站在用户的角度，把产品做得皮实一点，否则好东西就浪费了。

扫地机器人还有一个问题，就是扫不干净，扫不到位，该扫的地方扫不到，让你着急。怎么办？于是大家给这个机器人加了很多传感器，红外的不行就加摄像头、加雷达，这样一来用户就买不起了，所以 我们要用人工智能改变思路。

我跟制造商讲了，可不可以先让扫地机器人具有交流和学习的功能，可以记忆家中的环境，而不是到家就乱撞，在有限的空间内无限地扫，总是可以扫到的。所以我希望 大家好好想想，扫地机器人是多大的市场，怎么样能把它们做好了。

移动通信、 云计算 、物联网和 大数据 解决了家电和消费电子最后一公里的问题。 如果我们产品买回来以后，放在家门口，你就认为那个事做完了，对不起，你就要被淘汰。因为真正做得好的是从门口到家里的那一公里，首先你要知道产品怎么用，用得好不好，根据使用情况还可以做何改进。

我们做消费电子产品的商家们，如果你们的产品都是一样的、千篇一律的，那就完蛋了。

所以 我们要感谢人工智能，尤其是感谢深度学习，它不是惊天动地的，而是润物无声的 。它让制造业变成了服务商，让我们更加任性地和机器人交谈，特别是在解决个性化问题方面，我家里的热水器和你家的就是不一样，我们家里的空调一般不是用坏的，而是用旧才换的…… 我告诉大家，人工智能的时代到来了，光是自动化是不够的，必须搞人工智能。

说说自动驾驶这个事情，已经150多年了。 汽车引入人类生活，以孤立的人工驾驶模式存在已经有一百多年的历史了， 自动驾驶有着长久的发展过程，随着自动控制的技术在汽车所有执行器上得到了普遍应用，导致今天全自动驾驶呼之欲出。

汽车总有一天如同地铁或者高铁一样，自动驾驶在封闭的结构化道路环境下实现自动驾驶+智能网联。其实我认为地铁、火车基本是 无人驾驶 ，高铁的司机也不用开车，都是网络调度。 我们很多人在做努力，如促进5G、移动互联网、云计算、大数据，尤其是基础设施的改变。因此，智能网联就带来无限的想象空间，大家都把精力放在智能网联上了。

但真是这样吗？我想回顾一下自动泊车，早些年就有这样的自动泊车系统，加两万块钱就可以拥有了，真的可以吊足够你的胃口，可买回家以后没什么用。2005年雪铁龙有这个技术，仅仅是释放方向盘，方向盘自动转，但是还是不能完成泊车，所以厂家把这个两万块钱的功能取消了，用户不买了，其实自动泊车大家都搞不定。

搞自动驾驶的人说自动泊车是一个噱头，这个功能是做不到的 。一个泊车，有正面泊车、垂直泊车、侧方泊车，最难的是私家车位泊车，停车位置有限，地下又没有GPS，怎么办？于是有学者开始设想如何把自动泊车的模式重新设计，但没有高精度的地图信息，没有卫生导航信息，没有路径信息，也没有结构化的道路信息。

全自动泊车取决于是否可以利用泊车的所有条件。 可如果连自动泊车都做不了，怎么会有全自动驾驶，这是一个人工智能的缺失，是自动化技术的缺失 ，这个天花板该怎么解决呢？

再看看自动驾驶等级转换点的起点在哪里，掌控权、交界点该如何度量。

什么是全自动，就是全天时，全天侯，全地域。 那么，出行有风险，开车要谨慎，安全无劲头，智能无极限，这是我们看无人驾驶、自动驾驶的一个基本方面。

如果全自动驾驶等于自动驾驶模式，会有两个问题，第一个问题， 多少种自动驾驶模式才能安全完全覆盖各种各样的驾驶场景 。第二个， 从一个状态到另外一个状态是唯一确定的吗？ 困难就是这两个问题。

因此，我们启动计算机程序，让汽车自动开，如果程序不合适，则由人来调程序，本质上是程序员通过程序教机器人开车，汽车成为软件定义的机器，从而实现自动驾驶。

自动驾驶的车不需要有个性，这样的自动驾驶你同意吗？

如果有一天全社会中黄色的车子是自动驾驶，红色的车是人工驾驶，这个红色的车有一点情绪，它们觉得黄色车都有钱，我没有钱，我不按常规开了，于是出现了我上面这个观点，人工驾驶的车和多个带有自动驾驶模式的车混合行驶， 由于自动驾驶模式缺少交互认知能力，受到人工驾驶车的干扰，这个自动驾驶的门槛立马崩溃，几乎全部转为人工驾驶。自动驾驶可能也是个陷阱，就像空调一样，因为不智能。

你怎么知道有多少是人开的车，有多少是自动驾驶的车？怎么样跨越自动驾驶的陷阱。

我提出一下自己的观点。我们认为 自动驾驶的基本问题是要解决车的问题，还是解决人的问题？ 如果你是解决车的问题，你就把车做成软件定义的机器，实现自动驾驶。而我们要把 驾驶员的自动驾驶机器人替代有自主决策和行为能力的认知主体，实现个性化的自主驾驶。

其实汽车是从马车演变而来的，作为动力工具，汽车的马力可以达到100匹，但是现在汽车远不如马，因为不同的负荷、不同天气、不同路面、不同的曲率、不同速度、不同车辆情况下的适应能力， 汽车的感知认知能力远远不如马这个认知主体。

在自动驾驶过程中，驾驶员与周边环境、车辆的交互认知哪儿去了，驾驶员的经验和临场处置能力由谁来替代？这个是每个开车人都遇到的，一个是常常遇到的情况，一个是偶然遇到的场景，小概率事件发生一次是必然的，所有驾驶人都会遇到这样的情况，大雨天、大雾天、大雪天，你开一个车在过桥的时候，这个风来了，你感觉到这个车漂了，你怎么处理？

狭小的胡同、崎岖的小路、积水、涉水、冰雪、地裂等，你遇到时怎么办？红绿灯失效，道路施工、事故突发，行人违规、车辆醉驾等交通状况，你怎么办？新手驾驶员都难以完成这些驾驶任务，经验驾驶员往往能够灵活处置，而自动驾驶的车辆如何应对呢？如果这些问题不解决，你怎么能做到自动驾驶呢？ 偶发性情况与经常性情况，靠自动驾驶能解决吗？

所以，汽车在自动驾驶时，有时候释放人的脚，有时候释放人的手，甚至可以同时释放人的手和脚，但能不能释放人的主力，释放人的驾驶认知，实现全自动驾驶。 如果不能释放人的注意力的自动驾驶，都是谈不上真正的自动驾驶。

为了应对这个问题，我们在全世界率先提出了驾驶脑，代替人的这一部分 。这样一来，开车引起的疲劳驾驶和注意力分散的情况就不存在了。这就是驾驶认知中的选择性注意和选择性记忆。

我们的解决方案不是自动驾驶+智能网联，而是自主驾驶+交互 ，这是我们和别人不一样的地方， 我们希望把汽车做成一个可交互性的轮式机器人。

自动驾驶难在拟人，不仅在车。 驾驶脑可自主应对驾驶过程中常常遇到的、偶发的、各种各样的不确定性情况。我们2017年要生产一百台驾驶脑，里面有我们自己的国产芯片，生产专用芯片和板卡，研发驾驶脑，总的要求是一大一小，两高两低，大接口、小尺寸，高性能高可靠。

我们的驾驶脑是具备驾驶技能的，对路况也是非常熟悉的，具有个性化驾驶和标杆驾驶的。 智能车研发的困难，不仅仅是汽车动力学的性质和各种各样的传感器要求，更重要的是研发和驾驶员一样的在线机器驾驶脑，模拟实现人在回路的自主预测和控制，应对车辆行驶中的不确定性。

驾驶脑有在线学习能力，记忆有成十上百的驾驶事故预防处置，还能和乘坐者聊天。我们的智能驾驶还有一个等级区分。尽管智能车产业化正在推进， 专职司机行业将逐渐消失，私人拥有轿车的时代已经渐行渐远，但是这必定是一个可持续发展的过程，有一个全社会的适应周期。

在这样的情况下，我们希望自动驾驶做得更好，ADAS做得更好，希望我们的轮式机器人和多种人交互，不仅和驾驶员交互，还可以和乘客交互，甚至可以和交警交谈。我们期盼着ADAS从辅助人变成辅助无人。

本文作者郝秋慧，亿欧专栏作者；微信：QVautumn（添加时请注明“姓名-公司-职务”方便备注）；转载请注明作者姓名和“来源：亿欧”；文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。