智能汽車

智能駕駛: 打造中國新名片

2025China.cn   2021年07月28日

  引言:從人工智能百年發展的角度,分析智能駕駛不斷升級的過程。展望未來,到2056年,智能駕駛將成為我國繼高鐵之后又一張新名片。

  我們正迎來新時代,并將見證歷史、創造歷史。作為一個人工智能領域的工作者,在嚴寒中需要頑強,在熱鬧中需要一點冷思考。

  從人工智能誕生100年的時間尺度來看,也就是到2056年人工智能誕生100年的時候,人工智能對社會尤其是對交通會產生什么樣的影響?這里隱含著一層意思,中國人工智能怎么樣占領“無人區”,在世界上做好中國答卷,提出智能時代的中國方案。

什么是人工智能

  中國是全球第一個率先宣布要做新一代人工智能的國家。

  今天,我們要弄清楚,新一代人工智能的技術特征是什么?傳統人工智能應該怎么定義?

  其實,人工智能比想象得要難。盡管大家已經嘗到好處,但仍要思考它的內核到底是什么?有幾個關鍵詞,可以描述當前我國人工智能狀態:一是基礎研究弱。我國人工智能拿到圖靈獎的只有姚期智院士一人,他還是美國培養的。二是輻射市場大。這個比較容易理解。三是葉茂枝不壯,樹大根不深,叫好難叫座。真正掏錢投資的時候,就出現了一些困難因素。

  1956年人工智能誕生。那么,傳統的人工智能是什么?新一代人工智能又是什么?中間分界點在哪里?

  筆者認為分界點就是機器碾壓人類圍棋高手。這發生在2016年。從此,政治家、經濟家、企業家、老百姓都覺得這是大事情:中韓一流圍棋高手敗給了機器人。

  從技術上來看,這個成果源于2006年萌發的深度學習,它由20世紀機器學習演變而來。

  傳統人工智能如何定義呢?筆者提出的概念是計算機智能。這個想法,來自于筆者與李科杰教授的電子郵件交流。當時,談及國家提出的類腦智能研究方向,這可能是人類最后一個科學堡壘。由此,筆者想到要把人腦怎么工作的機理搞清楚,能不能借鑒腦科學的方法來研究人工智能呢?

  現在,人工智能的制高點是預編程人工智能。目前的人工智能實際上是算法功能的智能編程代碼,可以在機器上一而再、再而三地執行操作。嚴格來講,是機器在執行,智能是算法工程師預設的。

  凡是大數據預編程的智能,都可以定義為傳統人工智能。

  新一代人工智能會自主學習、自編程,不需要算法工程師來編程。

我們需要什么樣的人工智能

  沒有類鳥,人類發明了飛機。反過來用空氣動力學解釋了鳥的滑翔。滑翔翅膀是不動的,所以飛機翅膀不動。其實,鳥在空中的動作很多地方是科學解釋不了的。

  沒有類腦,人類發明了計算機。反過來用計算智能解釋了人腦的部分智能,像圍棋計算能力超強。實際上,類腦、類人智能之路還很長很長。站在科學史的發展角度,如果用兩百年,甚至三百年能把人腦搞清楚,都是了不起的。

  類腦智能從何入手?這里的類腦智能,不是微觀上與人腦組織結構一樣的生物智能,而是腦科學或者認知科學啟發的人工智能。

  腦科學涉及生命科學和神經科學,特別是認知神經生物學。認知科學涉及社會科學、行為科學,我國的認知科學還不發達。其實,認知心理學已經有了100多年的歷史,特別是講人是怎么學習的學習科學。所以,要做的是不糾結于細節,不是在微觀上去研究類似腦的組織,智能行為上要類人,要剝離意識,不是做人工生命。筆者的主張是,在物理裝置上外顯人類智能。50多年來,我們團隊與天津港一起提出了一個概念叫駕駛腦的物理裝置。它沒有意識,聽話,不鬧情緒。腦科學、認知科學啟發新一代人工智能的架構,研發的是智能機器。對于交通來說,最大的問題是事故。事故的最大問題是生命。原因就在于人的思想不集中,會疲勞。機器要避免這樣的問題,這才是我們真正需要的。

人工智能的研究方向

  人工智能70年發展中,有三個主流學科。

  一是行為主義。機器人從感知到行為,所有智能都是通過行為表現的。想做什么呢?像人一樣行動。要把行為主義智能進一步發揚光大,筆者提出兩個智能:感知智能和行為智能。

  二是符號主義。研究的方向是什么呢?就是希望機器像人一樣思維。筆者在做博士的時候,就做了這個方面的研究,博士論文就是論述問題怎么變成一個未知延伸的證明問題,即證明它的對等性。確切地說,符號主義要研究的是計算怎么樣優化,怎么樣預測,怎么樣可解釋。

  三是連接主義。它希望機器腦像人一樣連接,模擬神經網絡的結構,最著名的就是深度學習。機器人行為智能能不能抽象與類比。

  筆者認為,人工智能有兩個重要領域,一個是計算,一個是記憶。這是新一代人工智能的核心。

  舉例來說,在一個交通樞紐,大家看到一個盲人,帶著一個機器導盲犬在尋找出口。機器導盲犬的攝像頭看到一個出口B,但不能確認,在看了C之后,它才確認了B,然后就按照規劃走了出去。如果C被標為14,那么它就會確認B不是B,而是13。這個例子說明,B是不確定的,在不同情境下它有不同的含義。離開了情境、離開了語境談算法和語義的意義并不大。

  所以,筆者提出要從4個方面研究語境、語用、語義、語法。計算智能太多靠語境和語法,或者語境和語義。三個學派是各司其職,智智與共。在此基礎上,我們開始有我們的思想。計算機誕生于符號處理,類似人的高階認知,我們被困在計算機太久了,總是在想智能就是計算,期望快一些再快一些。于是,聲音、算力、算法、數據被歸為人工智能的核心。這么說對不對?對,但不全面,準確的說,它是計算智能的核心,不是新一代人工智能的核心。如果是那樣,把技術科學做好就行了,何必把人工智能搞成一個學科呢。人類智能在環境交互中進化,先有感知和行為,自身產生感知智能和行為智能,先低階后高階,高階認知產生記憶智能和計算智能。勇闖“無人區”就是要另辟蹊徑,實現更大更快的突破。新一代人工智能,既然叫新一代,必須有一個質的躍升。筆者覺得質的躍升是從計算智能擴展到記憶智能,從人機交互擴展到交互認知,從深度學習擴展到機器自學習,各司其職,智智與共,才是新一代人工智能研究方向。

  人類正在進入智能時代,現在是一個未來已來、過去未去的時代。人工智能用動能機器滲透,各式各樣的智能代理或者智能機器正在成為人類智能的體外延伸,替代或者服務人類無處不在,無時不在。

新一代人工智能的硬核是什么?

  對于這個問題,筆者的回答是會學習。會學習這個詞用英文翻譯出來就叫Learning to learn。智能植根于教育,文明是智能的生態,為什么把我們生命和思想放在學校里,就是要培養學習能力,是高階的學習,不僅僅是一種知識。

  人在與環境交互中,形成物理空間未知感,通過跨模態感知,一般講多模態。把物理空間解決的現實問題轉化為認知空間,在認知空間不同記憶區留下帶時間印記的抽象,可以從長期記憶區直接提取問題解決方案,這叫快搜索,也可以在工作記憶區進行計算思考和推理新的解決方案,這叫慢搜索。通過智能行為作用到物理空間,能感知認知行為環,交互中的空間智能以及現實空間或虛擬空間不停的映射,是人類智能的基本能力。計算機放在這個房間,放在那個房間,不知道在哪里沒有問題。可一輛汽車就不行,你知道這輛汽車此時此刻在哪個路口,這叫空間位置感知能力,想象的認知和客觀世界。

  因為學習,所以與時俱進。我們不再是只具備解決預設同類問題的能力。阿爾法GO圍棋能力好不好?很智能,把冠軍擊敗了。但是,假如棋盤不是19×19的,那么,圍棋手能下,機器人就不行。如果搞一個矩形,或者六邊形棋盤,圍棋手仍會下。那么,具不具備通用的智能,體現在能不能隨時針對一個跨領域現實問題,生成新的記憶邊界完成推理。比如,智能駕駛測試層無論做多少個案例,但發生事故的案例偏偏不在測試庫里。所以,智能駕駛比想象得要難。

  駕駛文化也不是智能大腦可替代的,這就是無人駕駛的難點,要比人臉識別難得多。

  研發有感知、有認知、有行為、可交互、會學習、自成長的新一代人工智能就是我們的目標。希望到2056年,我們的00后能享受這樣的東西。

  如果說傳統人工智能有什么硬核的話,就是算力、數據和算法,新一代人工智能就是交互、記憶和學習。

  人工智能產業既是自成產業,更是賦能產業。如果自身沒有硬核,就難以形成規模經濟。汽車生產企業知道,全世界這么多車,一輛車20萬元,20萬億元經濟產值,比人臉識別大得多。

智能時代的中國方案

  我們對于智能駕駛的長遠作用認識不足,對于產業化難度認識不足,對于經濟效果希望過高。

  未來汽車要做一個機器人路線圖。把這個路線圖換算到全球坐標,即全球人工智能駕駛——假如從科研探索期,0到1階段,我們參加那么多次比賽,基本上是在探索,從2020年到2030年,是10年市場創新期,產品孵化期,目前就在這樣的關鍵十年,關鍵是規模化量產。從2030年到2055年,是人工智能100年。全球現在有多少輛車呢?4.4億輛,如果到2035年能夠把它變成無人駕駛已經是不得了的成績了。全球現在總共保有10萬億輛車,到2056年全部無人駕駛,比10萬億輛少一點,在這樣的情況下應該怎么做呢?這里介紹兩條曲線,任何一個新技術都有社會接受度曲線與社會關注度曲線。無人駕駛社會關注度很高,但是量產的前景還在后面。產業化分四個階段:第一個階段是炫耀階段,第二階段是豪華品牌高端市場階段,第三階段是低成本經濟型拉動市場階段,第四階段是大眾普及階段。第四階段才是高回報的時段,這也是特斯拉產業化的方針。

  中國應該怎么發展呢?

  對于我國來說,這十年智能制造乃至人工智能能否占領全球制高點舉足輕重。

  在2020年到2025年的孵化期前五年,自動駕駛車輛不會是市場主流,可通過有趣的技術,謹慎選擇落地場景,先用于特種車或者商用車,先吸引創新者和早期采用者,大家稍微冷靜一點,不要太趕潮流。

  真正吸引市場的不完全是技術,更重要是痛點和剛需,歸根到底是要叫座而不是叫好。可以選擇十個場景,它們的共同點是環境惡劣、崗位無趣、白天黑夜重復勞動,人力得不到解放。比如卡車司機、環衛工人。他們中75%的人對自己的工作崗位不滿意,95%的人不愿意自己的孩子再干這一行,就應該在這樣的場景迭代產品。

  所以,我們提出十個場景四大賽道,港口、干線物流,就是當前兩個重要方向。乘用車先把自動泊車做好;再一個就是把RoboTaxi做好,把公交做好;還有,就是把農村拖拉機無人駕駛做好等四個賽道。

  卡車賽道我們提出了港口運輸帶動卡車無人駕駛落地。

  農機車道把無人拖拉機作為智慧農業的起跑線。

  低速電動車賽道率先實現無人配送規模化應用。

  2025年到2030年的孵化期后五年,我們希望產業鏈配套,可規模化擴展,提供精準化管理或市場化服務,產品開始快速迭代升級,十大賽道全面鋪開,從示范走向普及,智能網聯汽車生產超過1000萬輛。這樣,大部分城市BRT公交實現自動駕駛,并普遍推廣特種車和商用車,迅速向私家車和小轎車普及。

  從2030年到2035年是大規模發展期的前五年,智能駕駛車具備學習能力,包括試錯學習,如向事故學習,不再是軟件定義汽車。它不僅有計算智能,還有交互智能和記憶智能,可以自學習、自成長。

  這將是大規模發展的十年,智能制造的輝煌時期,到那個時候智能駕駛車突破地理、氣候和人文地理風俗柵欄,車群具有靈活編隊模式,形成新的交通文化和社會生態,人工駕駛門檻大幅度提升。

如何打造中國新名片

  中國智能網聯生態要領先全球,如今國內常見的人工駕駛,到2056年要像今天看到馬車一樣感到稀罕,可交互、會學習、自成長的輪式機器人機器編隊可實現國內交通全覆蓋。

  希望智能駕駛成為我國繼高鐵之后又一張新名片,這就是人工智能100年的中國答卷,具體體現在以下幾點;

  第一,智能車載平臺有望提升我國整個智能制造業。因為,只有智能制造才能有規模,有規模才能有萬億元規模級 GDP。

  第二,北斗+4G/5G 成為中國智能網聯汽車特色生態,這是制度優勢和體制優勢。

  第三,農機智能駕駛成為我國智慧農業起跑線。

  第四,公交智能駕駛使老百姓有實實在在的獲得感。如果中國所有城市 BRT都是無人駕駛,而且顛簸程度稍微好一點,剎車更柔和一點,制動像小轎車那樣靈活,乘坐者就舒服得多。

  第五,以港口樞紐和高速干線物流為代表的新一代智能運輸系統能夠形成。

  第六,交互學習和記憶成為新一代人工智能的硬核,輻射所有方面,這就是我的理想和遐想、

  (根據李德毅院士在WIC2021第五屆世界智能大會的分論壇“智能交通峰會”上的演講整理,標題為本刊所擬,未經本人審閱)

  李德毅 中國工程院院士 歐亞科學院院士

  本文發表于《中國工業和信息化》雜志2021年7月刊總第36期

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世強
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