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中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

作者:利荣
2019/05/10 17:51

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

*中国工程院院士、欧亚科学院院士、中国人工智能学会理事长李德毅

自动驾驶量产无人区,前几年的预言将一个个破灭?

5月10日,2019吉利汽车技术日暨第二届龙湾论坛在宁波开幕,中国工程院院士、欧亚科学院院士、中国人工智能学会理事长李德毅发表题为《勇闯人工智能无人区,从自动驾驶量产谈起》的主题演讲。

李德毅表示,直面解决现实问题,自动驾驶汇聚了当今几乎所有人工智能的黑科技,中国人工智能基础研究和核心技术落后美国,人工智能应用技术和商业模式快于美国,各有优势。

自动驾驶量产,即是智能产业的无人区,又具有溢出带动性很强的“头雁”效应,将成为中国智能产业的顶梁柱。

李德毅认为,决定自动驾驶技术影响力的不仅是技术先进水平,更要从现有的系统痛点切入。同时,他还提到,自动驾驶量产要包含四大要素:技术、市场、成本、生态。

以下是李德毅院士的演讲全文,雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑:

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

今天主要讲关于自动驾驶量产的内容,主要包括三方面:什么是量产,量产的难度在哪里,自动驾驶量产的道路在在何方?

此外,中国和美国的人工智能到底谁领先,中国的自动驾驶技术到底和美国差多少?

同时,目前人工智能发展方向和突破点就像没有进入的无人区,要支持科学家勇闯人工智能科技前沿的无人区。智能时代的关键是智能,而汽车是其中的载体。

因此,我们要直面解决现实问题,自动驾驶是新一代人工智能的切入点和落脚点。

自动驾驶不是自动化,而是驾驶员与车辆之间更多的智能网联。因此,在今后的研究中,要加强人工智能的分量。

在人工智能方面,中国和美国并驾齐驱了吗?

我的答案是,中国人工智能基础研究和核心技术落后于美国,但有自己的特色。同时,人工智能的应用技术和商业模式快于美国,各有优势。

此外,对于大多数消费者而言,自动驾驶要给大众真真实实的获得感,就是量产。自动驾驶量产既是产业的无人区,又具有溢出带动性很强“头雁”效应,成为中国智能产业的顶梁柱。所以我们现在很多人把智能网联汽车里的“汽车”丢了,忽悠网联。

但问题是,量产的主要依靠哪些因素?

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

我认为,自动驾驶量产主要包含四大因素,技术、市场、成本、生态。

在自动驾驶领域,我所研究的时间长达十多年,包括概念车、演示车、示范车等。但是,在每一次的实验中,有成功也有失败。所以,目前自动驾驶还处于探索阶段。

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

而且,量产汽车一旦发生事故,该款车可能要召回几十万辆,甚至是全部。

也就是说,目前处于自动驾驶量产的无人区,我希望有汽车公司能够在自动驾驶量产上做一个“头雁”。

自动驾驶量产之路预测

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

规模经济的马克西·西尔伯斯通曲线中可以看出,如果一千辆汽车的年产量增加到五万辆,五万辆到十万辆,成本依次下降40%到15%。

依此类推可以得出,消费者的钱很难赚,钱大多数都被都被一级供应商赚走了。

同时,车载激光雷达和半导体也遵循类似的规模经济效应。

如果我们站在局外人立场来看自动驾驶量产是什么时间点?

我的设想是,科研探索期,也就是从0到1,如果从美国开始算起的话,现在科研探索期基本完成。

因此,我们目前进入了第二个产品孵化器,也就是从1到10。

大家可以看到,目前已经有部分自动驾驶车辆在商业试运营了,这就是一个标志,但现在还是处于非常小的范围内,到2025年也许有万辆规模的开始。

而自动驾驶车辆真正达到大的规模化量产,要等到2060年。

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

所以,我们中国的人工智能工作者不要太着急,目前的首要任务是解决可靠性问题以及成本等各种问题。

现在有一个问题,全球现在大概70亿人,20亿辆车,中国13亿人口3.27亿辆车。

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

假设一:车的总量不再增加,维持在20亿量的水平;

假设二:寿命20年,准时报废;

假设三:每年国定新产一亿辆车,2025年L3以上自动驾驶车辆占1%,以后每两年自动驾驶车辆翻一番。

也就是说,到2035年,新产车全是自动驾驶车,总产量达4.4亿辆,大约到2054年甚至更长,才能完成70亿辆车的全部更新。

自动驾驶落地四大应用场景

决定自动驾驶技术影响的不仅是先进水平,更要从现有的系统接入痛点,找到刚需的应用场景。

只有当自动驾驶技术和商业应用市场投缘时,才能擦出火花,完成孵化期的“惊险一跃”。

其中,孵化期寻找应用场景的三部曲有,选择、适应、创造。

因此,我们首先要选择,选择一个痛点,把这个痛点解决。然后,我们要寻找适应性的场景落地。最后,在做技术创造。

当然,没有商业化运用就没有量产,自动驾驶落地的应用场景,我认为目前包含四个:自主泊车、定点接送、快速公交、有限地域自动驾驶出租车。

那么问题来了,上述五大场景哪个将是自动驾驶首个量产商业化应用场景?哪个将进而利用自动驾驶优势创造出崭新需求,巨大产业和全新生态?

假如有一条BRT用车20辆,全球城市有500条自动驾驶投入快速公交,哪个公司是全球BRT的领头羊?

此外,到哪一年中国试点智慧城市公交车基本上都是自动驾驶车辆?

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

我预计,2024年将实现中国试点智慧城市公交车基本上都是自动驾驶车辆。例如,如果宁波所有的公交车都是自动驾驶,因为公交车是固定线路,它是定点停车,运营公司就可以在这样的总框架里做远程调度。

前不久,我与工信部经济司在一起讨论,什么叫智能制造的产业值?目前很多公司都定位是人工智能公司,其实严格上大部分算是自动化公司,或者是是互联网公司,而不是智能制造公司。

同样的问题,到哪一年中国商用车保有量中,70%达到自动驾驶?我预计是2033年,中国商用车保有量中,70%达到自动驾驶。所以说,我们汽车行业存在巨大的的潜在市场。

勇闯人工智能无人区

中国工程院院士李德毅:自动驾驶落地可优先选择4大场景,大规模量产要2060年实现

全球自动驾驶技术路线,包含感知、技术、控制和决策。

原先,人们用有限封闭环境里的确定性和正确性来衡量系统中的模型,算法和效率,而一旦把系统放到开放、演化的环境里面,必须用不确定性和统计正确性来替代的时候,原先方法的脆弱性就暴露出来了。

最后,我想告诉自动驾驶从业者,要勇闯人工智能无人区。因为人工智能可望规模化复制能工巧匠的智能,人工智能可望弥补情绪失控下的智能缺失。

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