李开复：要做无人驾驶，必须一次到位，没有所谓的人机协同驾驶

10月28日，2017未来科学大奖颁奖典礼暨未来论坛年会在京举办，会上创新工场董事长兼首席执行官李开复发表演讲。

李开复主要围绕未来的人工智能发展及无人驾驶技术发表了自己的看法：

在实现未来交通的过程中，人类是最大的障碍。

未来的基础设施建设是一件很重要的事，它可以产生更高级、更完整的信息流，我们希望无人驾驶能催化未来交通行业的进步。在这一方面，积累数据是极为重要的，也是实现人工智能时代必不可少的一个步骤。

举一个例子，比如像摩拜，今天什么都不用做，一个物联网开始产生了。每一次用摩拜、寻找、开锁、结费都是数据，每一辆摩拜上的GPS、蓝牙、热探测器不断地把信息传递到网络上。摩拜第一次见中国移动的时候，中国移动说要多少SIM卡，一台车需要一个卡，说出七百万数字的时候，中国移动几乎不能相信，摩拜今天是中国移动1%的量。

创新工场的看法是，没有所谓的人机协同驾驶，要做无人驾驶必须一次到位。数据质量的提升可以让人工智能做得更好。

在无人驾驶的问题中，还需要思考怎么解决道德问题。我们需要有“让科技先行”的法律，我们需要相信大量的数据迭代后的结果。

以下是演讲实录：

谢谢大家！非常有幸作为未来论坛的老年理事，今天跟大家分享一下对智能交通看法，智能交通未来最大的阻碍是什么？就是人类。我的演讲会谈到未来自动化会带来什么机会，人工智能在全世界是最重要的技术，当然也会应用在智能交通，我们认为人工智能的来临会有四个波潮，经过互联网大量数据，让互联网网站APP变得更聪明，把很多商业多年留存的数据激活产生商业价值，把真实实体世界里很多过去非数字化的现象数字化上传，做人工智能，以及全自动智能化，就是无人驾驶方面技术，慢慢人类就不会阻碍未来的人工智能和智慧交通发生。

在交通问题上，可以看到今天出门有各方面的问题，从拥堵到事故、安全、疲劳驾驶等等问题，比如信息流、交通流，大部分和信息无关，包括北京市长并没有办法知道，到底多少车在运行，什么时候，什么地方可能会有拥堵，需要调节，没有信息流的存在，所以要把信息流创造出来，来自于不改今天基础设施，能提供什么信息流，到未来修改基础设施，得到更高级、更完整的信息流。我们特别期望使用无人驾驶催化未来交通行业的进步，这也是创新工场投资的非常重要的领域之一，我们大概有七八个公司在这个领域的。

在宏观角度来说，AI本身有数据驱动的，科学家很重要，大量海量数据更重要，所以一定要有数据， 谷歌 也好， 百度 也好，都是自带数据、流量，到银行、保险公司，可以把已存的数据拿出来用，很多场景没有数据，今天知道每辆车开在什么地方，不知道这个现象，这一类新场景，包括智能交通需要提取新数据，这个特别关键，怎么提取新数据，肯定要布置更多的传感器，可以是已有的设备，比如说手机、汽车，也可以是一些新设备，比如做一个增强路况这样一个设备。整个传统行业经过传感器控制被颠覆。

零售像无人商店、仓储、物流、教育、医疗、农业等等，都会带来传感器的普及，带来AI的驱动浪潮，带来巨大的变化，随着传感器越来越普及，因为这个需求，有很多基础的事情被改变，比如并行计算、平行计算越来越重要，怎么存储比今天数据再大一百万倍的数据量，今天淘宝做一次点击非常少的数据量，每天知道每一辆车每两秒钟走到什么地方，这是大量数据，带来需求以及传感器普及，传感器一普及就会降价，带来非常良性的循环。

下面我用几个公司的例子作为案例，我们今天什么都不用做，一个物联网开始产生了，很多人讲物联网讲了很多年，其实经过第三拨产生，今天最好的例子物联网就是我们投资的摩拜，每一天每一辆摩拜，像小手机跟单车结合在一起，每一次用摩拜的时候，你的寻找、开锁、结费都是数据，上车了以后，每一辆摩拜有GPS、蓝牙、热探测器，不断地把把行车信息传递到网络上，摩拜网络调度。这样系统多大？非常惊人，摩拜第一次见中国移动的时候，中国移动说要多少SIM卡，一台车需要一个卡，说出七百万数字的时候，中国移动几乎不能相信，摩拜今天是中国移动1%的量，产生多少数据，每一天四五千万次的物联网互动，全部捕捉起来。

而且速度越来越快，这个例子从美团、饿了么，配送员在跑的时候，都在上传数据，这个例子会有更多的应用。摩拜仅仅一台单车，第一次被使用，一直到一年多今天行驶了1180次，捕捉了这台单车被一千用户不断地使用状况，每两秒钟上传信息，交通设施很难修改，但是滴滴、摩拜不断地在上传这一类数据。

我们看到在这个例子王坚博士在 阿里巴巴 做的演示，如果我们能够挑一个城市，不要只是做滴滴、摩拜的应用，有没有可能在城市里面去做布置，来做一个简单的事情，让红绿灯做的更好，当我知道一大批人往某个地方走的时候，让他们放行，或者一辆救护车来的时候，让他们先走，红绿灯的时间，经过车辆流程来修改，只要做两件事情，很多摄像头看车子开向哪里，修改红绿灯的频率和灯的且黄，这样一个事情在拥挤的时间，让平均的交通时间效率提升15%，还有救护车到达现场时间缩短50%，这是一个非常简单的未来城市大脑和智能交通的一个雏形，可以有很大的期待。

滴滴数据量更大，摩拜本身就是智能传感器，传感数据更多，因为它的单车本身就是一个智能搜集器，滴滴更多靠司机手机上传各种量，量更惊人，滴滴内部本身搜集的数据所能做的事情非常多，很多跟未来的交通调度都有很大的关系。

不能一一解释，举一个例子，滴滴不但可以告诉你，今天哪些车会在哪里，30分钟或者一小时以后，哪里有车，哪里需要车，当他派一个滴滴车接某人的时候，他知道某人要去什么地方，所以他可以预测这个车在多久开到那个地方，可以预测未来的车会在哪里，他也知道有些人每天早上七点起床，七点半叫车上班，也可以预测未上线的人什么时候需要车，滴滴一个公司可以做很多预测，未来可以达到TAS的时候，整个交通状况可以做更精确的判断，整个交通更有效率。

当然我们搜集的数据不只是传上去，每一个人在什么地方，最近深度学习最大的突破在计算机视觉，这个用face++投资公司几个真实的部署案例，左边第一个案例在智能交通方面，可以识别谁在闯红灯，甚至脸部捕捉起来，直接罚单寄到他家里。这是真实应用。第二个应用，可以看到，其实我们抓一个路警，可以随时知道有没有行人，这个行人可能在过街还是做别的事情，每一辆车是真的车，还是一个广告上画的一辆车，经过计算机视觉可以识别出来，有了这些功能，智慧交通可以做得更好。

右边看到人体骨骼，用处很大，两个人如果站在人行道上，插着手在这边，是在聊天，突然进入人行道概率很低，或者两个人这样的话感觉会进入人行道，行驶的车根据这样的猜测，可以做出用户想要做什么做出推测来。现在已有的道路情况通过传感器上传，增强交通能力，让交通一步一步进步。但是人是智慧交通最大的阻碍，最后还是要把人拿掉，人会有情绪，没睡够觉，心情不好，会走神，或者反应不够一秒钟以下，会犯错，其实交通事故大部分的理由是人，当无人驾驶能够做得很好的时候，人取消了，不但增加了安全度，另外让整个交通更有预测性，所以我们认为自动驾驶是一个未来十五、二十年人类最大的一个催化器，因为现在其实资本也好、汽车公司也好，已经接受了这一天必然来临，虽然很多问题没有完全被解决，但是当资本的力量、行业的力量加上顶尖人才投向无人驾驶领域，我们相信所有的挑战都会被解决的。

AI会进入每一台汽车让它变成真正的自动驾驶，另外可以看到的就是，里面的技术反而会反向影响到各个领域，比如机器人，很多人现在就想做机器人，其实机器人和无人驾驶需要的技术相似，不如等无人驾驶的时代到来了，再把这些技术放进机器人。这件事情导致未来巨大的操作系统可能就是无人驾驶带来的，像安卓、windows操作系统一样，未来也许就是无人驾驶。

预示科技做的未来的期待，无人驾驶时代来的时候，上了车，有跟车捆绑，然后造成更大的效率，当两个车走到一个方向，并到一起去，不但产生更少的能源需求，带来更大的效率、更大的方便，当他们分开的时候，各自往不同的道路走，这一个时代来临，让整个出行带来很大的改变。

无人驾驶到底什么时候来，创新工场看法无人驾驶必须一次到位，没有所谓的人机协同驾驶，这句话怎么说，在我以前工作的公司谷歌做过一个实验，当无人驾驶做的差不多可以自己驾驶的时候，给了20多个员工，把无人驾驶车带回家去吧，不是真的无人驾驶，需要坐在那里督导他，当踩刹车的时候，有危险的时候，手在方向盘附近、脚在刹车附近，感到危险的时候，拯救生命，另外教AI学的更好。20多个人回家了，谷歌在每辆车里放了摄像头，看看他们能够学到什么，回来一放，谷歌吓坏了，20多人，超过一般都到后座去了，有些喝咖啡、看手机，谷歌警觉了自己说，人其实不可被信任的，任何足够伟大的技术都会像魔术一样，当我们一个凡人进入看它魔术开起来的时候，虽然有下次，也会认为很好了，到后座了，因此带来很多交通事故，非常危险的。无人驾驶一定要一步到位。刚开始做一些辅助、提醒，下面完全可以开了，人不可以被信任跟汽车一起开，当车可以自己开的时候，终于有一天，人不会被欢迎再继续开车了。像今天不能骑着一匹马跑到高速公路一样的。

再就是成本，为什么uber这么贵，比出租车有效率，上车看一看为什么贵，就是司机。人工智能到底怎么能够达到自动驾驶，就是非常核心的就是大量数据，这个图来自不同的领域，人工智能技术越做越好，与其说做不同的算法，不如给更多的数据，数据质量提升，就是更关键的是让人工智能做得更好。如果真的要做到的话，必须在场景方面有所限制，无限的开，不能开上道路，要寻找场景，这些场景里不受限，比如机场、景区，预示科技演示可以看到，并不是公众道路，是慢速的，所以危险很多问题不存在的。另外自动停车充电的案子，在广州的白云机场，预示科技已经突出这样一个应用，在这样一个情况之下，慢速、可控、少数的道路，而且提供这样的技术可以达到的。如果搜集大量的数据，为什么不用简单场景，没有安全问题场景、慢速的场景，把数据收集起来再迭代。

无人驾驶在北京道路没有人开的好，有长尾现象，不可预测小孩跳出来，胡同堵车问题，高速公路已经开的比人好了，第一次在美国用无人驾驶的技术，运了一车的啤酒，从一个大城市到另外一个大城市，我们投资的飞步科技也在找这种技术。货车其实是非常好的无人驾驶的应用，因为里面没有乘客，大部分在高速公路上飞奔，可以收集数据，没有危险，高速公路比较可控的。可以用跟随的方法，第一辆卡车，也许有人监督，后面是全无人驾驶，后面的车只要跟着前面的车，用跟车的方式可以处理好了，还有仓库怎么办，不在高速公路的边上，可以搬过去，其实这是一个非常有执行力的中国地方政府很好的例子，某两个大城市之间把无人驾驶做好，未来无人驾驶驾驶水平、安全度远远超过人类。

整个交通部署方面有很多可以做的事情，比如共享方式，比如物联网汽车可以彼此提醒，比如爆胎了，让周围的车小心一点，或者未来交通可以部署，有些特殊的道路给无人驾驶开的，未来整个路权可能也会受到调整，比如有潮汐道路，上班的时候，大部分往城东开车，下班开回郊区更多，十条道路，会随着人的需求得到路权，给更需要的120、110、119更高的路权，更需要的人群可以得到帮助，基础设施是非常重要的，包括高精地图，包括车联网的普及，人行道和车的隔离，无人车道分流，在新的城市专门为无人驾驶汽车优化十字路口和道路，很多新的城市在国内的建设，比如雄安，可以做出来，美国的城市相对比较难。很大的阻碍就是人的固化思想。

有一个故事，当汽车刚开始的时候，有一个法律出来，如果汽车上路，因为很多马车，必须有一个人在汽车前面走路，拿着红旗，免得骑马的人被吓到。人类非常愚蠢的，一次一次用愚蠢的法律，让我们不能达到刚才讲到的各种状况。

另外美国一台无人驾驶，车如果撞了人，总要做一个抉择，是不是机器人杀人，怎么样解决道德问题。这些问题探讨是值得的，但是我们一定需要一个非常有效的法律执行，需要让科技先行，需要相信大量的数据迭代，一定会让人工智能带来未来更好的无人驾驶，带来智能交通的时代。谢谢大家！