12月17日，第七屆全球新能源汽車大會(GNEV7)在北京中國大飯店開幕。地平線機器人的CEO余凱在大會上，從一個從技術專家的角度來給大家分享了技術創新催生的新的市場環境。余凱從2012年-2015年在百度負責人工智能的技術研發，包括百度大腦、語音搜索、圖像、廣告跟搜索排序及自動駕駛在云端基于大數據、大計算做人工智能，在2015年7月創立地平線，定義地平線要做嵌入式人工智能的領導者。

地平線機器人的CEO余凱

什么叫嵌入式人工智能？

余凱詳細介紹道，它的部分是說在云端通過聯網，通過數據中心的大規模計算去實現人工智能，還要在本地計算，在不聯網的情況下面實時的做環境感知、人機交互、決策控制。尤其是在自動駕駛這樣一個場景下面：如果突然一個小朋友橫穿馬路，還要把信號傳到云端做處理做決策，這可能會有災難性的，如果網絡條件不穩定怎么辦？所以說在這樣的場景下面，實際上嵌入式人工智能就是完全低功耗的本地化計算，實際上是也將成為一個必須。

同樣在很多場景下面都需要這種嵌入式人工智能的解決方案，地平線做就是要做嵌入式人工智能的領導者。包括從軟件、從硬件甚至從處理器的架構重新定義怎么去實現低功耗、高性能的計算。主要應用的場景毫無疑問第一個是自動駕駛；第二個叫smart live。

下一個能夠影響世界變革的產業機會在什么地方呢？余凱認為自動駕駛應該是其一。他借麥肯錫跟布隆伯格的報告表示，2030年基本上每十輛車里就有四輛是具備一定程度上的自動駕駛，這里面當然包括有可能是輔助駕駛，甚至2030年應該可以實現高速上的全自動駕駛甚至非高速的自動駕駛。

他解釋道，因為我們有龐大的市場，中國汽車市場已經是世界第一大了。其次還有一個令人比較尷尬的數據，在全世界范圍內每十萬人的交通事故死亡率中，中國同樣也是世界最高的。怎么樣通過技術變革使得交通出行更加安全尤為重要，其次是更加便捷，然后才是更加有趣。

未來無人駕駛怎樣重新定義交通出行？

互聯網企業、車廠、傳統的供應商都必須擁抱這個趨勢，并且在自己產業中找到自己的位置。其次，在用戶體驗方面，核心內容就是我們永遠會低估人類作為一個群體對懶惰的追求，在計算機的人機交互行業，從鍵盤到鼠標到觸控，讓我們在越來越懶惰的狀態下可以做人機交互。所以用戶體驗無止境的追求會驅動產業變革。

據報道，2014年9月份-2015年11月份期間，Google的無人駕駛過程中，司機不得不出手對無人駕駛進行干預，否則會發生13次碰撞事故，在42萬英里的行駛過程中一共發生341次人為干預，所以說實際上真正無人駕駛領域，即使在Google這樣的公司也是做不到無人駕駛的。那輛車上面的傳感器跟計算設備成本非常高，即使在這樣的情況下，還面臨很大量產的風險包括穩定性、可靠性。

關于增強學習，余凱表示這是一個不光是感知的問題，更是一個決策的、連續決策的問題。最近在整個行業里面包括Google、地平線都在研究基于增強學習的自動駕駛的決策系統，有可能在這個領域出現一個黑天鵝事件。另外一個就是計算：計算摩爾定律、架構的重新設計。

此外，特斯拉對外宣布明年所有新車上面會裝八個攝像頭環視，都是高清的，下面有NVIDIA、PS2的計算平臺，還有12個超聲傳感器，包括前像毫米波雷達。但是他們的自動駕駛技術并沒有準備好，所以采取了一個策略：技術還沒有好，硬件、傳感器先裝上，技術未動數據先行，這是一個新的思維和方法論。特斯拉明年一年新推出來的汽車（比如四五萬輛汽車），通過車輛實際運營的數據積累：一種是路況就是環境的實時數據。第二類數據是在這樣的環境和路況下面司機怎么操作、決策。差不多可以積累十億英里的駕駛員決策數據，這背后是一個深度神經網絡在云端不斷學習，這跟過去思維是不一樣的，完全是機器自主學習。到2018年的時候它們會讓自己具有forward facing radar的能力，這是大數據驅動的自動駕駛，它有可能大大加速整個自動駕駛的研發。

地平線內部在開發的rational end to end自動駕駛決策，通過大量數據及計算機仿真，去學習最優的路徑規劃跟決策算法，這里面還有一個很重要的就是需要把人工智能技術跟汽車行業長期積累的功能安全性標準結合在一起，這也是一個很重要的課題。

針對目前自動駕駛技術，最后余凱總結了兩個觀點：

1、在自動駕駛的參與者實際上有三類，一類是傳統主機廠跟供應商所構成的強大生態，這是現在的主流；一類是互聯網企業比如像百度、Google、優步；一類是像地平線這樣的人工智能技術企業，我們認為傳統主機廠和供應商與人工智能的技術企業需要彼此敬畏，一方面人工智能技術需要敬畏汽車產業對安全的理解。但另一方面傳統主機廠和供應商必須了解當前人工智能技術的發展，有可能像顛覆圍棋技術一樣去顛覆自動駕駛技術，所以需要彼此敬畏，互相擁抱互相合作。

2、新的技術對世界的影響在短期內總是被高估，我們會覺得你想象的不像我想象的那么快，那么好。但是在十年的維度里面我們往往會低估，像十年之前你想不到今天的移動互聯網怎么樣改變你的生活一樣，十年之后我們也往往很難想象那個時候自動駕駛改變我們的生活。

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