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编者按:本文来自于微信公众号 “ 北极光创投  ”(微信公众号:NorthernLightVC), 动点科技经授权发布。

上一期,我们带来了北极光创投董事总经理杨磊在《Lighting 2017智能+汽车的发展与投资机会》活动上的主题演讲。这一期,将清华大学教授和博士研究生导师、教育部长江学者特聘教授、清华大学智能网联汽车与交通研究中心主任李克强对智能汽车、人工智能在自动驾驶应用的思考分享给大家。

以下内容根据现场实录整理:

现在汽车行业正在进行大的技术变革期,技术的变革可能会带来产业的革命,甚至会对社会带来重大的影响。而这一次的技术变革,刚才北极光邓锋总也提到了,实际上是基于移动互联和人工智能,这样的一个技术是在汽车领域大的变革,最终可能产业会发生大的变革。通用的一个女总裁也说到,未来5年的变化可能会超过汽车行业过去50年的变化,而这样一个变化不仅仅是对汽车产业的架构马上改变,更重要的是对汽车使用模式、商业模式,以及整个设备带来很大的影响和变革。

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技术的走向来说,一个是移动互联的技术,现在是ICT主导的万物相连,汽车领域叫网联车。联完以后,汽车的本质还是要让它将来能够替代,自动化平台越来越多,能够解决汽车交通安全的问题,那么就是自动化。而发展的趋势是两者的结合,可能是最合理的。如果现在都聚焦在(on devices)这样一个系统,将来如果换跑道了,ICT这样一个概念进来了以后,可能很多技术会有很大的变化。大家知道未来的布局和发展趋势,从我们的行业里面认为可能是两者的结合,一个是自主式的,一个是connect,这两个合起来称之为美国叫CAV,中国叫ICV,中国的提法叫智能网联汽车。

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这样的情况下面,这样一个大的技术变革,我们讲不仅仅车本身,涉及到大系统,涉及到社会,现在把我们谈到的智能交通系统,我们谈到的车联网,它们之间是有一个非常强的关系,当然由于车联网不一样,应用肯定不一样,肯定还是有差别的。所以对这个概念,大家能够理解自动驾驶一定是智能交通系统的一部分,智能交通也是未来智能社会和智能城市的一部分。

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另外车联网是一个复杂的系统,如果把车联网分成三个部分来看,第一个是车跟相关的,第二个是智能交通系统,在20、30年前,上个世纪八十年代在美国出现,现在又在谈新一代的智能交通系统,新一代智能交通系统的定义就是基于移动互联的,所以车联网互联下的交通。第三,现在在中国比较有共识的,车联网、出行服务、汽车电商等。这样的情况下,我们如果对自动驾驶,智能网联汽车有一个完整的定义以后,我们会发现自动驾驶它的功能,除了汽车固有的交通安全、节能和环保本质的改变,另外包括我们提到的重要方向,就是产业结构变革。在这个基础上才是现在大家有共识的,当然也是非常重要的,它将会对交通方式,包括商业模式发生巨大的改变,包括现在谈到的减轻负担,还有共享汽车,共享汽车的真正的支撑技术是分时租赁,再加上自动驾驶,跟共享单车不一样,哪里都可以,共享汽车到了这个地方,一公里之内的范围内自动的停车,就需要搞自动驾驶来支撑。自动驾驶一个是产品结构会发生重构,还有制造模式和商业模式到社会的影响,会发生大的变革。

我们叫需求驱动,大家喜欢这样一种商业模式,可能会重构汽车产业。而重构汽车产业跟过去的方式不一样,万众创新也好,大众创业也好,可能是一个机会,这个上面介入自动驾驶和自动汽车,跟传统的汽车厂非常高的门槛,非常封闭,可能是打破这种模式。我们通过需求,有移动互联再加上所谓的大数据,还有云做支撑的人工智能,更实用,也可能这不是一个简单的技术变革引起我们产业的重构和产品重构,可能是一种需求,新的商业模式出现以后,可能反推,大概是这样一个特点。

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在这种情况下,和欧美日做比较,美国从过去80年代谈智能交通,很早就谈自动驾驶,到2000年以后新的概念提出自动驾驶,还是基于Connected Vehicle的概念,叫做增值移动互联下的最新这样一个国家标准里面提到的自动化和网联化,然后更加强调这样一些新的,包括大的商业模式,社会改变需要法律的支撑,与过去不一样。

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另外像日本,不是仅仅从车的角度,人车路一体化的角度来做的。它的起步,它的起始不仅仅简单是一个纯市场行为,可能会需要政府的组织协调。政府的组织协调除了刚才讲法律法规变要变以外,一些基础的设施和基础技术需要协同的。我们要推动政府在做这样的一个起步,包括欧洲也是有明确的时间路线图。

总结起来,在国际上我们认为自动驾驶已经出现了,在工业发达国家出现的是它的市场目标节点,另外有政府,有市场,以及谈到的基础标准先行。

再到国内,中国在发展智能网联汽车,和其他产业一样,机遇和挑战并存,希望和困难同在。如果要讲优势,制度的优势,产业大的变革,包括巨大的市场,包括很强的ICT,包括国际上真正意义上的自动驾驶的产品结构和使用模式,都可以大家再重新定义,这个跑道是边发展边修正,这是中国的机会。弱势,我们现在还没有清晰的路线。最近可能很快会公布会有自动驾驶发展的国家战略,会有行动计划,会有一系列的公布。相对来说我们的传统汽车比较弱,这是一个两化的产业,这个结合还不够。

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这样的情况下,我们对自动驾驶存在着分级,虽然是参照美国SAE这样的分级,但是我们在分级类场景的设计是中国的场景。另外,特别强调自动驾驶可能是有条件的自动驾驶是最重要的,当然有不同的观点,我们一二级搞不定,直接做四五级,我个人认为可能把第三级来突破,上下都可以,所以有条件的自动驾驶是关键。

另外,国际上首次提出真正的连接是分级别的,我们的连接是服务的连接,这是初级的连接,我们要做信息的实习交互连接,是二级连接。连接下面还有新的控制,包括云控制,物计算,物体控制,实际上需要三级,连接也是有条件要求的。这个领域里面将来对技术和产业的布局,谁把这样一个自动化的程度,原始的感知和决策控制这样基础的软硬件拥有者,谁能够占有连接技术,可能将是一个关键。

这样的情况下,对现在自动驾驶,智能汽车的产品和技术无外乎是四类,一个是已经产业化的,自主性的(ADAS)系统。一个是大家正在竞争的,通过通信的情况下再做辅助驾驶。最理想的是又有连接技术,又有网联技术,又有自动驾驶,现在95%以上的创业公司,是做右下角的。这四类可以定义未来的发展、眼下的竞争和跟随。

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我们国家正在制定发展规划,首先从中国制造2025里面谈到新能源汽车发展,提到了智能网联汽车,最近国家会公布单独的智能网联汽车国家战略,我们从它的起步到成熟,初步的定义为2030年,自动驾驶在中国属于技术成熟和市场的成熟期。我想2030年是一个相对比较保守的年份,2025年可能是一个比较理想的时间。

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这样的情况下,通过发展目标和定义以外,我们要进行产业化的布局,首先要做智能网联技术架构的梳理,过去从做车开始,现在我们要投入基础设施。过去知名的品牌只谈平台,未来智能汽车是车和基础设施,基础设施不仅仅是公路,有信息的基础设施、云轨道、云控制,这也是基础设施,私营企业不可能一家做,将来可能是政府来组织的。

在自动驾驶布局里面,产业布局里面,要瞄准车的平台,还有信息基础设施,包括公路基础设施,在这样的情况下,我们再来谈车的技术,信息技术和基础技术。这样技术布局目的不仅仅是做舒适、娱乐,它应该更加注重交通本质的问题,安全、节能、环保。美国最近公布的法律、政策法规,副标题都是下一代的安全技术。给在座的各位做投资和技术的一个建议,你们在思考自动驾驶技术的时候,首先看看他是不是在满足安全这个前提。如果它的自动驾驶就是为了解决安全问题,这是非常好的。如果是娱乐方向的,也要达到安全这个条件,这是自动驾驶的基本要求。

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这种情况下,对智能化和网联化分级了以后,我们对未来市场的估计,我们第一次按照这个概念提出来的,自动化的程度,网联化的程度,中间是整个市场的预测,大概到什么时候,或者说下一步车的换道辅助,全自动泊车,还有高速公路的多车道自动驾驶,还有未来真正意义上的无人驾驶,它所需要的智能化技术、网联化的程度是什么。在这种情况下,政府已经做了一些科研性项目,包括科技部和交通部。另外汽车厂商也是和高校、合作伙伴做产业化的合作。

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另外各个企业,比如一汽制定了自动驾驶的“挚途”发展战略,按照自动驾驶分级,有不同的时间。4.0是2025+,高度的无人驾驶是2025+,我们上次在制定国家技术线路的时候,也用了这个+,有可能+5年,有可能+50年,2025年可能是一个很好的阶段,一努力可能加快这个时间。包括国内在做自动驾驶的,去年长安2000公里,从重庆到北京,654战略,6个平台,5项技术,4个阶段。

另外大的客车公司,有的观点是自动驾驶可能在商用车上首先实现,因为中国对商用车会有政府的监控在里面。政府的法规,交通部已经在商用车公布,明年四月份就要实现它的标准。国家城市是2019年,在商用车上现在也已经在发展。

自动驾驶,国内的互联网企业,比如说百度非常活跃,也包括华为、大唐和中兴,他们也非常积极在这上面做了相关的工作。还有清华这个团队也有长时间的积累,我们的特点是开放式的,我们既在国家项目上投入大量的研究,也会跟国际伙伴合作,跟戴姆勒联合中心,日产联合中心等大的汽车厂商都有合作。

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我们也在鼓励学生创业,北极光投资的清智在上面做了大量的工作。一个是顶天立地,立地就是商用车做自动驾驶急需的,国内很难做到所谓的紧急制度系统,完整的机电一体系统。再加上下一代的特定区域的自动驾驶,城市工况的。还有学生创意的,跟京东合作,跟其他一系列合作伙伴做特定工况的自动驾驶。

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另外我们也探索作为辅助驾驶的产品,已经可以做成了产品,我们把辅助驾驶的感知,基于摄像头的感知,我们认为基于这样一种感知系统的做辅助驾驶,360度环视,现在已经进入了轿车前端配套。我的大学老师上课讲,每次都很激动,说中国的汽车电子的钱全被外国赚走了,我的一个学生的学生创业,已经实现了汽车电子系统级的产品,在主流轿车上的前装配套,包括广汽和东风日产,360立体视觉,这是世界上第三个实现的,第一个是奔驰,第二个是丰田,第三个是清华学生创业的苏州智华,跟东风日产合资企业配套的360度立体视觉,包括车道偏离,跟长安的这也是第一个国内主机厂前装配套的。另外大家知道上汽通用50,价格最便宜,我们把360度也都做成了产品。

我们将来在基础的环节都有布局,有做感知的、做决策的,但是我们觉得现在最重要的,也是中国缺的,是利用汽车和电子技术结合的背景,我们正在做这一块,也通过了认证。

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另外智能驾驶是有无限的可能,未来由于有移动互联技术以后,有电气化平台以后,可以重构,把电动化、智能化融为一体的重构。我们现在跟国际上结构的对比,国际上用雷达只是用来做防撞,我们把雷达不仅用来做防撞,做在电动车里,这是一个新的概念。未来如果电动化、智能化和网联化以后,可以重构汽车。十年前我们就提出这个概念,就是在同样是一样的硬件,通过软件的重构,让车的整个性能发生改变,比电动车来省油,因为我有雷达防止碰撞。

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人工智能及其发展历程经历了三起三落,现在又进入了新的高速轨道,在汽车领域我们认为真正意义上高度的智能驾驶,确实需要人工智能的技术,人工智能技术不仅仅是做感知,我所知90%以上的创业公司,90%以上在汽车上谈人工智能,基本上是感知技术,实际上必须把决策,甚至把底层的控制技术做了,这才是真正意义上的人工智能在汽车上的应用。

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人工智能现在进入了一个新的时代,中国把它叫做人工智能2.0,国务院发表的新一代人工智能,新一代人工智能就是数据驱动、人机协同、群体控制。昨天我们跟科技部领导汇报,现在提人工智能一般举例,不超过第三个,一定会举到汽车,第一个就是举自动驾驶。新的人工智能,大数据人工智能,跨媒体人工智能,群体人机共驾,混合人工智能,就是以汽车为载体的。还有大数据的人工智能,我们叫云控,所以这里面有很多。但是汽车里面用到了人工智能技术的时候,新一代里面同样是需要一系列的挑战,人工智能里面的可观测性、随机性。

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人工智能在汽车领域的应用,大数据驱动,群体控制,交互要素等,新一代人工智能在汽车领域的应用,除了单车,多车整个体系,这是一个大的面积,另外从感知,理解、决策到控制,这不能仅仅是一个感知,所以我们想强调人工智能在汽车里面的应用,还有很多工作需要大家共同去努力去探索。这样的情况下,有环境感知,还有决策的控制。

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清华在上面的探索,第一个是基于人工智能,我们做行人、骑车人的联合控制,在感知里面最热的一个题目是感知道路上的行人跟自行车,同时感知,这是中国特点,我们跟戴姆勒有合作项目。包括感知基于单目相机的G1目标检测。另外就是基于深度学习的交通场景像素级分割。还有决策的控制,端到端的,比如说汽车同时感知,这里面所遇到的,我们提到这两个同时感知的模型,骑车人和行人上半身是一样的,有可能上半身共享特性把它聚集起来,然后把分工做小,然后深度学习的模型可以做得更复杂,我们可以做到一个新的更好的感知。这里面最重要的还有数据,我们跟戴姆勒合作,建立了第一个可用的数据。

在这种情况下可以得到从行人到决策非常好的效果。另外还有一个我们用在决策上,我们如何利用安全伞的概念,因为大家都在谈驾驶,通过我们对车的理解,环境的感知,驾驶人的行为把它做短期的记忆库,然后交通规则长期的训练,来做到根据当前的状况,来判断你是该超车还是跟随?如果是超车,再规划超车路线,安全的概念定义完了以后,通过训练,通过深度学习的方法以后,然后得到决策,模拟人开车大脑的思考,路径确定完了以后,规定了超车路线。

对这样一种技术怎么分类,如果我们要对人工智能用在汽车上面,可能是叫作关键技术到系统集成上面,我们做了这样一个体系,包括感知的驾驶认知,协同控制,包括各个要素的感知应用。

政策建议,对于将来中国的自动驾驶,应该是有一个完整的概念,所谓的国家发展战略。另外我们认为有中国的技术路线,国家重大创新项目,我们参照日本的国家创新项目的自动驾驶,分得很清晰,有政府来参加,还有项目的分类,打虚线是需要政府来引领和组织的项目。另外需要实现协同,自动驾驶是三个万亿元的产业,汽车、交通和电子信息。还要建立交互平台,中国真正的自动驾驶机会在什么地方?我们认为自动驾驶如果有网联技术的出现,第一个要有新一代的终端,第二个是通信系统。另外就是技术共性平台,生态里面几个关键模块靠一家公司,靠一个产业做不起来,国家组织起来几个平台公司,就像一个新的城市里面,水道、煤气和电力公司,包括新的智能高端,还有计算平台,还有信息安全,这几个跟现有产品会形成竞争,而是做平台,支撑这样一个体系,如果将来在国家层面来组织一个市场化的运营平台,会把生态建立起来。当然我们要加快智能网联汽车标准的制定。

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结束语:未来自动驾驶如果要谈互联网技术,我们认为是两个,不仅仅是消费互联网,要把产业互联网的技术加上去,智能网联汽车的开发,应是互联网思维和工匠文化的结合,打破行业壁垒,建立我们的体系架构。总之需要对自动驾驶有一个完整价值链的描述,然后才能开发出有效的技术,最后才能真的形成盈利的产业链。