对话嘉宾：
吴甘沙，前英特尔manbetx3.0 研究院院长、驭势科技联合创始人
何犹卿，英伟达高级业务拓展总监
主持嘉宾：
刘 炯，澜亭资本创始人
既然谈到科技创新和最新的科技创投领域的风口，我们今天的第四场年度主题对话是人工智能与自动驾驶的未来世界。首先有请主持人，尤其是在人工智能和自动驾驶方面投资非常具有建树的澜亭资本创始人刘炯先生！
刘炯：谢谢！大家好，我是来自澜亭资本的刘炯，非常荣幸由我为大家主题接下来的环节。
在请上二位嘉宾之前，我想为二位嘉宾的上场做一些预热。我记得带上世纪八九十年代，在manbetx3.0 大陆曾经上映过一部分电视剧《霹雳游侠》，不知道多少人对这部电视剧有印象。这部电视剧的男主角非常英俊萧索，能在危机之中拯救他人。但是更为深刻的印象是另外一位主角就是会自动驾驶、会说话、会炫酷的跑车。我相信在那个年代，能拥有这样的酷的跑车，是看过这部电视剧的很多人的梦想。
很多年过去了，近年来随着人工智能的发展，随着自动驾驶、人机交互领域发生非常大的变化。大家知道很大企业在最近一段时间推出自己完成自动驾驶的时间表。
对我们来说，真正的自动驾驶是什么样子的？我们理想当中的自动驾驶到底距离我们有多远？以及自动驾驶时代一旦到来，对我们的出行及社会会发生一些什么样的根本性的变革？那就进入到接下来要讨论的环节《人工智能与自动驾驶的未来理解》，有请两位嘉宾！第一位嘉宾是英伟达高级业务拓展总监何犹卿，第二位嘉宾是驭势科技联合创始人吴甘沙！
谢谢二位老师今天来到论坛的环节。说起自动驾驶，在座各位第一个会关注的问题就是安全，我相信也是所有人提到自动驾驶时候，会关注到的第一个问题。
从目前整个技术以及研究来说，从技术上可以证明机器在进行自动驾驶的时候，在大多数理想状态下会超过人类。但是，也有一些数据证明在一些极端情况下，人类在处理突发事件的执行能力上是强于机器的。二位怎么看待我们现在由人类驾驶的时代，向自动驾驶时代的过渡的过程，以及怎么向大众证明我们的自动驾驶技术在未来某一天是安全的，可靠的，请二位分享一下这方面的观点。
吴甘沙：感觉确实是我们非常看重的问题。而且在中文当中的“安全”，翻译成英文，可能有不同的翻译，可以翻译成safety，比如说我开车不要撞人，不要对行人、乘客产生损失。第二个安全是信息系统的安全。
我觉得这两个安全，必须从不同的角度看，首先是信息系统的安全，这永远是道高一尺、魔高一丈的，只要你是开放、共享的，都会永远被攻陷。这涉及到商业模式和技术的提升，比如说未来有一个信息系统安全交易市场，你可以让一堆白帽子的黑客去攻击你的系统，他发现了漏洞以后不是向全世界全部，他可以卖给你，你很快把这个漏补上，这是信息系统的安全。当然传统所有的safety是现在从事自动驾驶最关注的问题，因为我们没办法拍着胸脯告诉客户说这肯定是安全的。这是一个鸡生蛋、蛋生鸡的问题，就是我没有足够的时间和里程，没有办法在统计意义上告诉客户是安全的。我已经比人开得安全了，但是学过统计学的人知道数据样本太小了，如果说第二天又死了一个人，那就又不如人了。所以你要从统计学意义上要有足够的置信度，要证明比人开得安全，人家蓝得（音译）公司已经算出来了，需要100亿英里。没有一家工厂的车在上市之前能跑100亿英里。所以这是我们非常痛苦的事情，就是我们没有数据证明。当然有些公司在虚拟的环境里面，一天跑100万英里，试图这样证明。当然大家知道虚拟环境和现实世界不一样。我们现在没有足够多的数据和时间，去自证它是安全的。但我们现在可以做一些事情，使得它安全。
做什么事情？其实就是两件事情，一个事情叫做场景化，也就是说今天的AR之所以还不够好，是在两个方面，一个是算法是有边界的，它见过的就会，没见过就不会，它被训练过就行，没被训练过就不行。我们今天说人工智能，有多少人工训练它才有多少人工智能。但是你没办法在城市的开放环境里面训练。所以它一定有边界，所以你必须把它放在一些场景里面跑。无论是在封闭的高速上跑，还是我们现在做的低速的无人驾驶车，在园区、主题公园跑，都是一种方式。
另外一个就是系统，系统非常复杂。我们一直引用一个数据，一辆奔驰上的代码行是飞行机上面代码行数的16倍。你没有办法避免BUG，那么你就要保证车祸发生了，撞不死人，那么你要把速度降下来。如果是20英里的时速撞上一个人人，生还的概率是90%；30英里撞上去，一下子降到60%，40英里降到20%。所以你本着为人民群众生命财产安全的考量，你先把速度降下来。所以这是我们对付安全的两个方法，第一就是做场景化，而不是做通用的自动驾驶，第二就是先总中低速开始，保证在系统成熟的过程当中，它不要产生致命的车祸。
何犹卿：我也补充一下，正好和吴甘沙前面讲到的安全问题。它本身涉及到本身系统的safety问题，然后就是信息从控制系统车联网之后的问题。车联网的问题，我们不多花精力谈，先谈一下整个自动驾驶汽车的安全问题。
刚刚谈到安全问题的时候，可能要稍微澄清一点。任何一个系统和设备，没有绝对的安全。我们讲到的安全，一定是跟人或者说我们的司机来做一些比较。
总体来讲，从自动驾驶有这个动力往前发展，它本身就有一个理念，就是它的出行安全一定会比人类的安全，这是大家追求的目标，当然它有不同的阶段来帮助技术上的实现。实际上我们回过头来想一下，我们从每个人第一天学开车到拿到驾照，我们见过多少场景？我们开过多少公里？我估计在座的绝大部分都有一些经验，可能几百公里，大概耗两个月三个月的时间，在训练厂或者路上做了一些测试，然后人就上路了。在这种情况下，实际上是他对车辆控制或者说一些事先处理的能力，是远远不入通过几百按英里或者说非常多的场景训练出来的自动驾驶系统。
从本身来讲，自动驾驶还遵守规则，它不会违章，它不会分神，它不会疲劳或者怎么样。因此来讲，刚才我们在讲没有绝对的安全，但是从自动驾驶本身的技术诞生的初衷，我们在努力的一个方向是一定要确保它比人类驾车安全。就是我们刚才讲它跑的公里数可能达不到100万英里，但也到达过几百个英里。人类采集到的所有样本，它都拿过去做训练，教会它怎么样处理这样的场景。
从系统本身来讲，当然设备会有坏的机会，我们怎么来控制它？当然在整个汽车领域有非常多的标准，不管是ISO的。你碰到任何一个元器件的损坏，说硬件坏了怎么处理，软硬件坏了怎么处理，传感器坏了怎么做处理，它都有相应的决定。当然第一步可能会从场景的应用开始，但逐渐来讲自动驾驶一定会比人驾驶更安全。
刘炯：谢谢！我们的第二问题是来自技术实现的路径的问题。因为大家都知道随着自动驾驶、人工智能到了一个风口上，在这个行业当中，现在也涌现出一大批优秀的创业型的企业。但是这些创业型的企业在自动驾驶技术路径实现上，现在有不同的想法，有些创业企业可能会切中一个现有的可实现商业化场景的一条技术路线进行实现，然后远期达到L4、L5的完全自动驾驶的远期目标。也有一些创业公司直接瞄着高速路面、开放路面L4、L5的远期目标直接做。二位对这样的技术路径之间的区别的看法是怎么样的？
何犹卿：可能在整个企业构成当中有两种，一种是比较传统的以生产为主的企业，我们叫LEM。另外一种有很多的互联网公司，以技术创新为主，这是它的核心竞争力。
从互联网技术创新的公司来讲，它可能希望自动驾驶的工作尽快达到L4、L5的水平。当然从传统的，可能面对它的现状，它会更现实一些，它从L1到L2，L2可能都是在近一两年会上市，以这样的技术来做。
从未来的发展方向，说谁会做主导？我个人的想法是说基于传统的技术做L2，可能慢慢再加上智能网联到L2.5，再往L3过渡的时候，在这个层面上慢慢会融入一种新的技术，就是我们今天讲到的人工智能。
为什么这样讲？因为我们知道传统的基于计算机视觉的算法，我们在制定这样的算法的时候，我们会做一些有限的规则来做定义或者是描述。有限，就不会非常多地处理路面上的场景，这样的情况下AR是非常好的东西，就是你拿你一辈子都碰不到的场景，来教会这些机器，这个机器会应付这样的状况。未来到了L3以上，真正自动驾驶的核心的东西可能通过神经网络，当然是以人工智能的技术来做。当然，计算机视觉还会存在。也就是说互联网跟传统的OEM的业务商来说，以后更多的趋势是合作。
吴甘沙：我觉得这两条路线，并不是说创业公司会选择。其实，大公司也都是在两条路线当中选择。比如说谷歌，它说你们整天一跳一跳的，你是飞不起来的，你学跳，你是不可能飞起来的，我就是飞起来的。另外一个阵营就像MOBOI（音译），它就是一级一级往上走，当然它可能有很多种方案。我觉得不同的公司有不同的选择，很正常，全在于大家对技术成熟度的判断。谷歌已经做了八九年了，它觉得它离最终开放环境的L4很近了。
是不是很近？我说既近又远。为什么既近又远？它现在能够实现每自动驾驶500英里，才需要一次人的干预。像我也就开八千公里，觉得它足够好了。但是从统计学的意义上，美国驾驶员是每开20万英里才出一种普通事故，九千万英里是人命的数据，这还是有差距。下面继续怎么提升？其实决定了我们对未来节奏的判断。所以2017年的数据非常关键。
另外一个非常有意思的是福特前面一个CEO，他制定了一个非常激进的计划，他说福特2021年能够实现开放环境里面无人驾驶出租车，来去提供出行的服务。当然，这位CEO就下台了。新的CEO是负责福特的出行以及自动驾驶部门的领导，他上来以后没过多久，他说不行，2021年我们实现不了，这个计划太疯狂了，按照我们对传统做汽车的话做不了。
对于另外一帮人，尤其是创业公司，他需要解决生存的问题。因为如果说开放环境里面L4，我现在还看不清楚。2021年不一定来的话，我怎么一直只看远方？我也要解决眼前的苟且问题。这是一个。
另外一个，其实创业公司最好的做法，还是选择一些市场空白的地方开始，一些垂直细分的市场。这些东西，是技术更能够快地落地和商业化的。它一方面解决生存的问题，同时它还会解决产品撬动数据的问题。
我们现在说人工智能需要数据，数据哪里来？你可以像谷歌那样弄几十台、一百台车测，但人家花了八年才测了三百万英里。但一旦有产品投出去，积累数据的速度就会快很多。特斯拉两年的时间，积累了10亿英里。所以如果有可能把产品先推向市场，你是有可能用产品撬动数据，然后再反哺技术的成熟度。所以这条路线，对创业公司更适合。当然对具有很强资金和人才、背景的大公司来说，一步到位也是一个不错的选择。
刘炯：时间的问题，接下来就讨论关于人工智能和自动驾驶的最后一个问题。这个问题，我想从社会变革以及对于一些职业变革的角度，来问二位。
现在从纯技术说来说，实现自动驾驶并没有想象中那么困难。但一旦实际到自动驾驶，以产品的形式落地，会带来一系列的社会、法律法规甚至伦理道德方面的问题需要解决。同时，自动驾驶的发展可能也会对传统的交通运输业、商业保险产生相应的冲击。但它对车联网、能源产业链及共享manbetx20客户端下载 ，可能会带来一些新的商业机会。同时由于自动化技术的发展，比如manbetx3.0 有大量的出租车司机，如果完全实现自动驾驶，可能会使这些出租车司机失业。二位怎么看待自动驾驶真正能给人类社会进步所带来的变革作用，以及怎么样消除科技进步所带来的负面效应？
何犹卿：时间有限，简单说一下。可能我们两位都是在企业工作，当然也可能是一些技术型的企业，可能从国家政策法规来讲没有太多的发言权。
但是有一点，任何的一个技术的创新，它会改变人们工作的形态。比如说自动驾驶出来之后，多少会对我们目前传统的物流开大货车的司机造成一些影响，给传统的出租车司机造成影响。
一个技术本身的发展，就是为了来解决把人们从过去一些比较单调、比较辛苦、比较枯燥的工作当中解放出来，本身就是这样的。这个技术产生之后，它会带来更多的其他的机会。就跟我们现在有了汽车、有了货车一样，过去赶马车的人就要找到更合适自己工作的机会。所以这对造成大量人员失业，不用有太多的顾虑。只是说我们如何在新的环境中找到我的定位，找到我的价值和竞争力。
吴甘沙：失业的话，可能不仅仅是智能驾驶带来的问题，整个人工智能都会带来失业的问题。这个东西其实是很复杂的问题，因为传统意义上来说，以前历史上一些工作的消失伴随着一些新工作的产生。但是在这个特定的领域，说实话并不乐观。而且这些司机，能不能通过一些职业再教育，把他培训成另外一个人？其实也不太可能，这是很困难的，我觉得只能通过社会财富的再分配来实现，当然这个我不想多说。
当然，它还会带来其他的社会接受度的问题，除了失业之外，包括大家经常说的电车拦铁，你是选择四个人撞还是两个人，选择老人撞还是小孩撞？你是牺牲外面的人还是牺牲里面的人？这些东西，都带来一些社会的问题。说实话，这些东西都不是问题，其实我们做技术的人来说，我们不会选择任何一个受害者去牺牲的。但是这些东西是反映了社会必然会有的问题，就是在新技术来临的技术，当机器在做越来越多的事情的时候，当我们的一些命运可能会受限于一些算法的时候，可能大家会有这样的问题，这事必然会发生。
但是希望大家能够看到的是，从社会整体意义上，它能够给我们带来了好处。第一，就像你说的产业这一块，其实它带来了一系列的连锁反应。前几天我跟一个股票分析师说如果自动驾驶起来了以后，你会推荐什么样的产业？我想他会推荐能源、出行等等，他说我会推荐酒类的产业。自动驾驶起来了以后，每天晚上喝酒就没有心理负担了，就没有酒驾的问题，他说酒类的销量可以增长30%。它会带来一系列的好处，但是我觉得最根本的是对整个社会的好处，第一交通事故减少了，因为我们全世界一年因为交通事故死亡一两百万人，整个成本是万亿美金的成本。如果它减少90%以上，它是一个巨大的对社会的提升。其次，交通拥堵没了。因为我们今天的交通拥堵，就是我们人乱开车出现了事故。未来如果车都想机场空中管制一下，所有的车都是有条不紊地开，就不会有交通事故，就不会有交通拥堵，也不会有废气排放，环境也改善了，这是另外一个维度。第三个维度，今天城市大量的空间是给停车的，给路面的。大家知道城市的路面加停车的面积，占到城市很大的一块面积。很多城市，可能15%、30%以上。我们说房价贵，其中也有车的一半“功劳”。如果未来都有自动驾驶的出租车，停车的问题都解决了，因为今天人开，一辆车要有两个停车位，家里一个，办公室一个。未来的话，我开自动驾驶的车，人下了，车开走了。所以更多的土地，用来是人居住的空间、公共的空间，房价也下降了。而且当很多人出行的自由发生了以后，对城市的格局会有变化。比如说我搬家搬到郊区去，是因为孩子读书的问题，或者因为老人住院被动搬家，因为我不敢把孩子送到一辆出租车上去。未来，你直接把孩子送到自动驾驶的出租车上，不用担心司机是坏叔叔，这样的话其实你不用搬家。还有是很多人上下班花很多的时间，其实有一个统计说上下班路上太长，人的焦虑感、血压各方面都有问题。所以，这些都是都会引起城市人群的流动。一旦这些问题都解决了，我觉得整个城市的布局会变得更加合理。所以这些是给我们社会带来的好处。
在这些好处面前，可能有一些小的问题，我们应该用开放的、包容的心态去看它，逐步去解决。
刘炯：谢谢甘沙总！请二位用最快、最简短的语言，因为二位都是在自动驾驶领域受关注非常高的明星企业。接下来，二位的公司在接下来的一段时间之内，会有什么样的惊喜能够给到市场、给到大家，或者什么样的产品？
何犹卿：这次在欧洲的GTC做了发布，针对自动驾驶，我们会从三个方面，把整个技术包括产品，做了产品化的过程。一个是车载的计算平台，这个已经非常清晰。另外一个是开发者所用得到的一些工具SDK，第三个方面是软件。当然除了本身的产品化之外，还会试图用一些VR的技术，来帮助用户做神经网络的训练，就是我们这次谈到的，让计算机增加更好的精度。
吴甘沙：我想我们会在未来的两年内，真正推出普通老百姓能够摸得着、用得起的无人驾驶汽车。可能它有不同的形态，你可能在机场发现能够把你更快地从机场送到登机口。它有可能是在公园里面，让你能够更加闲庭信步。它也可能是在分时租赁的汽车上。当然我相信这一定是未来1-2年内发生的，足够安全、足以便宜、大家用得起的自动驾驶的技术。
刘炯：谢谢二位的分享！期待二位公司推出令人期待、兴奋的产品！