AI学会理事长李德毅：自动驾驶难量产 主因是线控制动

自动驾驶车的量产举步维艰，最重要原因在于线控的制动，这是量产自动驾驶的“定时炸弹”。

8月23日上午，首届中国国际智能产业博览会今日开幕。中国人工智能学会理事长李德毅指出，自动驾驶车的量产举步维艰，最重要原因在于线控的制动，这是量产自动驾驶的“定时炸弹”。此外，真正的无人驾驶汽车不仅是自动，更应该是自主。

“信息化时代我们有五个小兄弟”，李德毅称，第一是讲的电子工程，微电子、光电子；第二是通讯，网络、互联网、移动互联网；第三是计算机科学和技术；第四是控制科学和工程；第五是人工智能。“与前四个兄弟相比，AI还够强大，但是它有赋能的作用，他和通讯交叉、计算机交叉，导致了智能控制、计算智能以及智能网联”。

李德毅称，现在的汽车大概在“五兄弟”的驱动下发展。大家都在讨论未来属于自动驾驶，“但我提出来几点质疑，自动驾驶的时候，遇到了人不能处置的问题，控制权如何交接？在交接的过程中责任事故又由谁来认定？”

李德毅认为，现在所讲的自动驾驶，包括中国的特斯拉等，强调的是确定性窗口，但是越是自动驾驶，人们就越容易造成注意力不集中，因此全球几千万英里的路测依然难以获得驾照，交通部门正在研究路测的驾照和车辆驾驶员的驾照不同，所以，自动驾驶车的量产举步维艰，“特斯拉仍然还在说他是辅助驾驶，这里面最重要的问题就是线控的制动，成为量产自动驾驶的一颗定时炸弹”。

他说，在人工智能时代，真正的无人驾驶汽车不仅是自动的，更应该是自主的，它应该像驾驶员一样具有学习能力，能够应对各种必然的路况，“自主驾驶难在不确定性驾驶，我们叫做边缘驾驶。要把最后一公里问题当做最先一公里来解决，否则老百姓不敢坐你的车，如果你解决不了，对不起，老百姓不放心”。

以下为李德毅演讲实录：

各位领导，各位专家，各位朋友，我想跟大家说一说我眼中的未来汽车是什么样子。大家知道，科学技术是第一生产力，重庆市去年电子信息产业占了5000亿的产值，汽车又占了5000亿的产值，加起来就1万亿。那么在今后的二三十年之内，这1万亿的产业格局将发生什么样的变化呢？我想先讨论第一个问题。

未来已来，我说的是智能时代来，过去未去，我说的是信息化还未过去。自动驾驶成为全球的风口，全世界都在做这件事，从科学技术的发展史来看，一百多年的汽车发展，经过了技术的改造，到今天我们在哪里？2018年我们在哪里？我认为大概在这个地方，也就是说信息化时代还没过去，智能化时代已经到来，正好在两个交接期，在这个时候我们应该怎么办？

简而言之，在信息化时代我们有五个小兄弟，第一个兄弟就是讲的电子工程，微电子、光电子；第二个就是讲的通讯，网络、互联网、移动互联网；第三个讲的是计算机科学和技术；第四个讲的是控制科学和工程；这当中第五个小兄弟才是人工智能，当前我们还在信息化时代，跟这四个大哥哥比，小兄弟还不那么强大，但是他有赋能的作用，他赋给电子工程、光电子工程、微电子工程，造成一个最响亮的单词，叫做“智能芯片”，他和通讯的交叉、和计算机的交叉、和控制的交叉，导致了智能控制、计算智能以及智能网联。

所以现在的汽车大概是这五个驱动的要素下迅猛发展，全球都很火，火到什么程度？简单说就是在“烧钱”。无论是传统车企，还是造车新势力，还是互联网企业，还是新兴行业，像顺丰、滴滴他们大概算新兴行业，还有大量创新创业的青年们都看好这个方向，乐此不疲。尽管知道是红海，仍然往海里跳。什么原因？

在这个过程中我们不得不提到全球汽车工程师协会给了我们一个标准，他提出自动驾驶可以分这样几个等级：L2、L3、L4、L5，是我们正在追求的方向，或者把手离开方向盘、或者眼睛离开前方、甚至把注意力都离开，甚至不要驾驶员，这样一来全世界都在说自动驾驶，因为智能控制太火，过去还没有。在这里我成功打上一个问号，将来的汽车真是这样吗？我提出来几点质疑，这个质疑就是自动驾驶的时候，遇到了人不能处置的问题，控制权如何交接？在交接的过程中责任事故又由谁来认定等等。

因此作为一个人工智能的工作者，对这个全世界都认为的技术路线，叫做感知、决策、控制提出了一点不同的认识，难道自动驾驶就是把各种创造条件符合的模式叠加起来，就可以自动了吗？有多少个N才能让我们老百姓坐上一个放心的无人驾驶车吗？N要等于多少呢？一千、一万吗？

大家知道，现在大家讲的自动驾驶，包括马上要进中国的特斯拉，强调的是确定性的窗口，软件定立的机器，以及结构化的暴露，以及人、车、路之间的协同，真的是这样吗？自动驾驶加智能网联能解决问题吗？我们要打上一个大大的问号。越是自动驾驶人们就越容易造成注意力不集中，因此全球几千万英里的路测依然难以获得驾照，交通部门正在研究路测的驾照和车辆驾驶员的驾照是不同的，什么时候能拿到这个驾照呢？尤其是自动驾驶车的量产为什么如此举步维艰？特斯拉仍然还在说他是辅助驾驶，这里面最重要的问题就是线控的制动成为量产自动驾驶的一颗“定时炸弹”。

我们要分析自动驾驶不能干什么？现在的车作为体力的延伸器，现在汽车的自动化遇到了天花板，什么能帮忙呢？人工智能来了，一个真正的无人驾驶汽车不仅是自动的，更应该是自主的，它应该像驾驶员一样具有学习能力，能够应对各种必然的工况。科学技术的发展已经从认识客观世界、改造客观世界进入到认识人自身的阶段。

机器人将成为人类认知自然与社会、扩展智力，走向智慧生活的重要伴侣，汽车对一个人工智能工作者来看它就是其中的一种轮式机器人而已，它不但应该像人类一样改变我们的出行方式，还应该改变人类的生产活动、经济活动和社会生活，所以重庆的这两个5000亿如果往这个方向走前景很大，智能产业蓄势待发。

我们看看如果再过20年、30年，按照我们国家人工智能的发展规划，中国的人工智能要占领世界的高地，这时候我刚才讲的智能控制、智能芯片、智能网联以及智能计算已经成为成熟的技术，给我们强大的支持，人们会更多关心人工智能本身的技术。

那人工智能本身有什么技术呢？未来的汽车应该是一个会学习的轮式机器人。人类走过了农耕社会、工业社会、信息社会，将走入智能社会的时代。人和轮式机器人不仅仅是控制和被控制的关系，更应该是教和学的关系、交互和协同的关系，我非常赞同刚才领导说的一句话，人工智能重要在人、为人服务。

人和轮式机器人在一起的工作会有几种工作状态呢？我们可以做一个浪漫的遐想，首先人开车，机器学习，你开你的，我把传感器放在车上，你说你开了三个月，我悄悄学会了。第二件事是机器人开车，人监控，那就是L2，当你不能做的时候我帮你忙，我们可以叫做增强学习。第三个阶段机器人开车、机器人自己学习，我们叫做净化学习。还有一个很重要的，就是我机器人教你开车，我是教练，你人是作为我的教练对象，这样一来全国各地的驾校就要失业了。我是这样看人与机器人的四个状态。

我希望我们的轮式机器人应该会开车、会学习、会交互、有个性、有悟性，这叫做“三会两有”，它不是一个自动化的控制工具，轮式机器人的重要部件有三大块：第一块就是需要一个灵活的腿脚，如果没有一个灵活的腿脚，IT行业是很难做过去的，我们把它叫做“肌肉机器”，就好像一个体操运动员翻了几个跟头，最后定在那里不扣分，什么原因？因为肌肉的功能。第二块是强大的心脏，新能源，这叫动力机器。第三块尤其需要智慧的大脑，我在最近几年就做了一件事，研究了一个“驾驶脑”，我申请了一个商标叫做“驾驶脑”，已经获得批准，要把一个驾驶员关于驾驶这块的知识放在一个物理的盒子里。

自主驾驶难在不确定性驾驶，我们叫做边缘驾驶。要把“最后一公里问题”当做最先一公里来解决，否则老百姓不敢坐你的车，自主应对驾驶过程中常常遇到的，但又是偶发的这种情况，如果你解决不了，对不起，老百姓不放心。

“驾驶脑”是驾驶员的智能代理，作为一个无人驾驶车不单单是车的问题，还要考虑人的问题，要把人的智能变成一个驾驶脑，这里面涉及到计算、智能，更多涉及到记忆智能、交互智能，它能够学习并替代驾驶员的驾驶认知能力，能够积累他的驾驶技巧。只有这样，我们的道路才能够变得平坦一点。

三年前我在一个学术会议上讲了我们的技术方案，讲的是一辆无人驾驶车，在不同的车载传感器下，在传感器的支持下，怎么样形成一个驾驶态势图，这个驾驶图怎么形成一个区域，怎么用人的头脑长期记忆构成一个驾驶判断，最后形成对方向盘、油门和刹车的控制动作。我记得微软的副总裁在我作这个报告的时候，他说：“老李，你这张图值600万元。”我现在把这张600万美元的图贡献给大家，看一看我做的驾驶图是多么不同，我们这里面不但有计算，更有记忆，我们不但有瞬间记忆，还有工作记忆和产品记忆。

我们把认知作为一个攻关的难口，我们不同于特斯拉的自动驾驶车，也不同于谷歌的感知智能，也不同英特尔和英伟达的车载计算机，我们体现计算认知，更体现记忆认知和交互认知，突出自学习能力，可以适应不同的车辆平台，智能驾驶将具有广阔的前景。

轮式机器人将成为移动社会的传感器、大数据的重要源泉；轮式机器人驾驶认知的进化速度将超过自然人；边缘计算和云计算一同产生群体智慧。我们希望：驾驶脑和驾驶超脑，不仅是中国的，更应该是世界的！

当前全球有70亿人口20亿辆车，中国的汽车保有量大概是2.8亿辆，年产新车1亿辆，一旦量产自主驾驶车上路，且占比越来越大，驾驶脑成为汽车必配，驾驶数据和智能越来越累积，驾驶脑越来越聪明，人类的出行方式就真的变了。

所以，我用这么一句话来作为我的结束，那就是：21世纪最具颠覆性的技术当数无人驾驶。这1万亿的产值机遇在重庆，大家应该抓好，谢谢大家！