在昨天的創(chuàng)新工場 2018 全球自動駕駛峰會上，李開復博士的開場演講題目是《未來交通的上半場》。

對創(chuàng)新工場不是特別熟悉的朋友，可以多讀幾次下面這段話：

創(chuàng)新工場由李開復博士創(chuàng)辦于 2009 年 9 月，現(xiàn)管理總額超 130 億人民幣的雙幣基金，被國際權威機構評為科技創(chuàng)投領域 TOP 3。在人工智能、消費升級、B2B、教育、文化娛樂賽道培養(yǎng)出了 15 只獨角獸，其中人工智能賽道占了其中的 5 只。

回到正題，什么是上半場？

用李開復博士自己的話說就是“就像當年輛汽車出現(xiàn)的時候一樣，當時的我們其實還不能看到今天的交通”。如果補充一點細節(jié)就是：1886 年波塔·本茨（卡爾·本茨的夫人）開著世界上輛汽車上路的時候，人們并不知道，從那一刻起，人類或馬匹已經(jīng)不再是道路的主角，汽車才是。

如果說現(xiàn)在的陸地交通是以人類駕駛的汽車為主要形式，那么未來陸地交通的目標是非常明朗的：人類只負責乘坐，車輛擁有一切主導權。

而正處于未來交通上半場的我們有一個好處：我們可以就未來的無限可能暢所欲言，沒有被時間劇透的危險，也沒有結(jié)局將至的遺憾。

標準：L4 一步到位還是 L2/L3 先行？

這是昨天自動駕駛峰會上矚目的一場爭論。兩種觀點站隊方式非常明確：學術派支持 L4 一步到位，整車廠堅持 L2/L3 漸行過渡。

學術派的大代表，自然就是李開復博士。

如果你不是以開車為生，那么你的車在大部分時間都不會處于行駛狀態(tài)，但究竟是多大的一部分呢？李開復給出的數(shù)字是96%。“而且 4%的時間里面，0.5%是在尋找停車位，0.5%是卡在路中，只有 3%是真正在開車。”

這個數(shù)字直指共享出行。電動星球此前的一篇文章：美國17歲高中生坐了一年無人車上下學：我為什么需要考駕照？曾經(jīng)提到， Waymo 的商用無人出租車在大范圍鋪開之后，能夠做到只有市價 20% 的乘坐費用，通用的 Super  Cruise 也表示他們的無人出租車成本比當?shù)貍鹘y(tǒng)網(wǎng)約車低一半左右。

除了用車成本之外，李開復支持 L4 一步到位的論點是：L2/L3 本質(zhì)上還是輔助駕駛系統(tǒng)協(xié)助人類駕駛，這與未來機器主導的目標不符。人機結(jié)合的方式有悖于人性。

另一位支持 L4 一步到位的，是文創(chuàng)知行（原景馳科技）的 CEO 韓旭博士。他支持 L4 的主要原因，同樣還是人性。

“之前美國做過研究，在一臺有輔助駕駛系統(tǒng)的車上，讓人類接管車需要 17 秒鐘。”韓旭認為 L3 擁有巨大的系統(tǒng)性問題，而人類惰性的缺點正好無限放大了這個問題的危險程度。

L4 與 L5 都是由自動駕駛系統(tǒng)操控車輛，的區(qū)別只是“限定場景”和“所有場景”。韓旭認為，在“限定場景”這個基礎上，L4 的無人駕駛已經(jīng)近在眼前。

確切點說應該是不到半個月，因為 Waymo 于美國鳳凰城城區(qū)投放的的無人駕駛出租車隊很快就要掀開自動駕駛商用的序幕了。

在車迷眼里，與 Waymo 對標的另一個自動駕駛標桿，應該是特斯拉。而這兩者的對比也正好代表了今天論壇的兩種觀點：Waymo 直接攻下 L4，特斯拉先用 L2 試探。

雖然昨天開復博士因為身體原因沒能到場，但他不僅拖著病體，堅持用視頻做連線演講，還抽出時間回答了媒體提出的問題。

我提出的個問題是：特斯拉用大量的 L2 級別量產(chǎn)車型在全世界收集行駛數(shù)據(jù)，Waymo 用相對少量的 L4、L5 級別試驗車型在相對受限的城區(qū)收集行駛數(shù)據(jù)，您覺得哪一種方式能夠更快接近無人駕駛在現(xiàn)實中的優(yōu)解？

李開復博士的回答是：兩種方式收集到的數(shù)據(jù)是不一樣的。特斯拉這種通過 L2 級別眾包的方式收集來的數(shù)據(jù)，究竟對于他們?nèi)プ龈鼊e的無人駕駛有多大的價值，我個人持保留態(tài)度。

另一方面，堅定支持特斯拉的，是小鵬汽車 CEO 何小鵬。

“我們認為在自動駕駛的領域里面，先把第二級，先把中國特色的2.5級做好，是現(xiàn)在可行的思路。我相信明年 2 級和 2.5 級的自動駕駛或者中國的汽車里面會有幾款，或者幾十款的車會出現(xiàn)比較好。”

與何小鵬這段話相對應的，正好是小鵬 G3 主打的“全場景自動泊車”。

“美國基本上是車頭扎進去，就不用停了，中國基本要屁股倒進去，側(cè)位停車的時候如何做得好？比如車頭如何停車？斜坡跟斜方如何停車？我的公司或者我的家里面有一個停車位，它能不能記下來，當你停了次的時候，第二次停車自動停進去，這都是我們在做的事情。”

明年 2 月就將 OTA 上線的自動泊車，是小鵬對現(xiàn)階段 L2/L3 輔助駕駛的堅定背書。

芯片：到底誰在做自動駕駛的大腦？

目前的自動駕駛世界里面，有一個芯片廠商的名字是大家都繞不開的：英偉達。

在剛剛過去的英偉達 GTC 2018 中國大會上，英偉達發(fā)布了全球車規(guī)級自動駕駛平臺 Nvidia Drive AGX ，里面包含了首批車規(guī)級自動駕駛芯片——Drive AGX Xavier 以及 Drive AGX Pegasus。

Drive AGX 系列擁有目前自動駕駛芯片領域別的深度學習算力，還通過了世界上、規(guī)模大的技術檢驗機構——德國南德意志集團（TüV SüD）全球安全專家的評估，成為世界上首批符合 ISO 26262 國際標準的自動駕駛芯片。

說的再直觀一點就是：從德國的奔馳大眾奧迪，到美國的特斯拉，再到中國的小鵬汽車，都是英偉達自動駕駛芯片的客戶。

當然，英偉達雖然強勢，可競爭依然存在。目前英偉達大的競爭者，是被英特爾收歸旗下的以色列公司——Mobileye。

蔚來汽車就是 Mobileye EQ4 芯片全球客戶。在擁有英特爾 14 納米工藝支持下，Mobileye EQ4 在功耗控制上比英偉達 16 納米工藝的Drive AGX 芯片更好，峰值性能則略有不如。

另一個自研自動駕駛芯片的國際巨頭，是谷歌。他們的自動駕駛芯片，或者更準確的說，是深度學習芯片——名字是 TPU，目前只在 Waymo 的試驗車輛上搭載。

而國內(nèi)也有自動駕駛芯片的筑夢者，飛步科技創(chuàng)始人，前滴滴副總裁何曉飛就是其中一員。

“我們從整個無人駕駛的軟件算法到芯片，我們是一個全閉環(huán)的技術體系，我們可以大限度去降低響應時間，我們目前整個技術方案可以做到 0.05秒。”

何曉飛在描述飛步科技自主研發(fā)的自動駕駛芯片時很自信，由飛步科技自主研發(fā)的代 AI 芯片——鳳凰-100 已于今年 9 月成功流片，何曉飛還表示鳳凰-100 的算力在目前的國產(chǎn)自動駕駛芯片中名列前茅，而他對未來自動駕駛芯片的期待是“融合”：

“到明年，我們會推出一款融合芯片，基本上可以取代掉目前所有的 GPU 這一部分。到后年我們會推出一款決策芯片，類似于車的大腦，未來會取代掉整個 GPU 我們目前所用的計算平臺。”

無論是英偉達的 Drive AGX，還是 Mobileye 的 EQ 系列芯片，本質(zhì)上依然是 CPU+GPU 兩種芯片的協(xié)同工作，基本原理依然等同于個人計算機。何曉飛的希望是未來能出現(xiàn)專門為自動駕駛優(yōu)化的專用芯片。

我向李開復博士提出的第二個問題是這樣的：您覺得注重邏輯運算的 CPU、注重通用運算的 GPU，以及有各種針對性優(yōu)化的 xPU 相比，哪一類芯片真正代表著自動駕駛大腦，甚至AI的未來？

李開復博士回答說：“終的芯片形態(tài)，主要是看無人駕駛的核心需求。但不管是哪種芯片，低功耗、高性能肯定是無人駕駛中優(yōu)先級高的要求。”

寫在后

創(chuàng)新工場舉辦的這一屆自動駕駛峰會，給我大的感觸就是：我們不再討論該不該變，而是討論怎樣變才夠快。

從 2009 年谷歌 X 實驗室開了那個想把司機推下車的研究項目以來，我們即將進入自動駕駛研究的第十個年頭。但是直到第十年，自動駕駛實際上依然處于長夜之中。

何曉飛在會上這樣描述自動駕駛的狀態(tài)：“如果類比成手機發(fā)展史，我覺得自動駕駛?cè)匀惶幱贐P機時代”。相似的態(tài)度也來自于韓旭博士：“現(xiàn)在的自動駕駛，應該正處在冬天來臨前的一年。自動駕駛會有冬天的，但是我們確信阿里巴巴、騰訊這樣偉大的公司都是在冬天之后產(chǎn)生的，所以我們期待這個冬天能夠讓我們真正變成一個美好的春天。”

黑夜是可怕的，但是只有在黑夜之中，我們才能看到璀璨星河。