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人工智能|五问科创新风｜自动驾驶：没有强大算力芯片，很难实现

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【编者按】
科技改变世界 ， 创新决定未来 。
【人工智能|五问科创新风｜自动驾驶：没有强大算力芯片，很难实现】站在2021年的新起点 ， 澎湃新闻·智库报告栏目推出新春策划“五问科创新风” ， 我们邀请工程师、产业研究者及企业高管 ， 讲述集成电路、人工智能、自动驾驶、基因测序、燃料电池、区块链、石墨烯、5G等科创领域的理想与现实 ， 找差距、补短板 ， 修炼内功、赋能未来 。

澎湃新闻 张泽红、冯婧 制图
澎湃新闻：目前自动驾驶最前沿技术达到了什么程度？
殷承良：自动驾驶准确说是两大技术路线 ， 这个必须得先说明 。
第一个技术路线就是我们所说的单车智能 ， 这个是以美国和欧洲为主的 。 准确说叫做All-in-one ， 全部传感器都装在车上 ， 车自身作为单独的个体去识别路上的车辆行人障碍等 ， 然后做到自动驾驶 ， 这是一种技术路线 。 第二个技术路线是以网联为主 ， 包括单车传感在内的技术手段为辅的技术路线 。
这两种技术路线并不是完全独立的 ， 而是谁为主、谁为辅的问题 。 单车智能走到今天 ， 也有网联作为辅助 ， 主要靠车上的传感器来进行路况判断 。 智能网联则一多半靠路侧设备功能和网络功能来赋能的 ， 然后体现自动驾驶水平 ， 这是两种不同的技术路线 。
单车智能发展技术 ， 因主要设备都装在车上 ， 衡量其技术发展程度也就转化成车上的传感器水平怎么样 ， 智能化算法如何 ， 运用场景如何 ， 通过深度学习还有其他算法手段 ， 对自然环境的理解判别情况 ， 从而进行控制的能力怎么样等 。 而智能网联技术不仅是车上和传感器本身 ， 还涉及对应的通信手段 ， 道路基础设施建设、云边端的数据、路边的布置 ， 边缘计算等 ， 以及到车端的整个全系列打通 ， 所以更加复杂 。
目前肯定是单车智能跑得比较快 。 因为单车牵扯的范围比较窄 ， 而且是西方主流的技术路线延续 。 单车智能路线延续了西方汽车行业“整车为王”的逻辑惯性 ， 可以看到美、欧、日都是这样的技术路线 。 从体系上看 ， 这种路线没有任何问题 ， 不存在瓶颈 。
单车智能主要的瓶颈在于新兴的传感、算力芯片以及场景方面 ， 学习和训练的数据积累到什么程度 ， 这几方面越成熟 ， 单车智能发展也会越成熟 。 目前 ， 从传感器的角度上来说 ， 包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头都已步入成熟期 。
传感器方面 ， 我认为单车智能目前已到了完全可以使用的阶段 ， 这是基本判断 。 目前技术程度做的自动驾驶汽车至少达到L3、L4级别 。 但是主要问题在于成本 ， 成本还偏高 。 只要技术成熟了 ， 大批量投入应用 ， 成本很快就会下降 。
第二是算力方面 ， 这主要体现在一些芯片上 ， 如图形图像处理芯片 ， 英伟达、英特尔、AMD、特斯拉都在进行研发 。 还有一类属于人工智能深度学习、算法的芯片 。 这类芯片属于百家争鸣 ， 中国也有不少企业在做 ， 如华为、地平线、百度等 。 但是中国这一块可能还是欠口气 ， 还要继续发展 。 而没有强大的算力芯片 ， 真正做到无人驾驶还是很困难的 。
走到今天 ， 单车智能仍属于起步快速发展阶段 ， 图像方面相对比较成熟了 ， 但是可靠性、耐久性需要提高 ， 成本还是有待于继续降低 ， 离真正成熟还有一段距离 ， 这是算力芯片 。
第三方面 ， 是否有足够多的场景、环境测试实验去验证 。 我觉得最大的问题出现在这里 ， 因为它是靠车自动去识别所有环境、各种路况 。 雨、雪、风、雾霾等天气下的交通场景极度复杂 。 中国的场景比美国场景复杂得多 。 所以仅靠单车智能完整识别这些场景 ， 确确实实要很长时间 。
单车智能最大的短板就在于对环境的适应能力 ， 也就是对复杂的交通环境、气象环境识别和判断能力上 ， 这个不是一日之功 ， 硬件再牛 ， 算法做得再好 ， 没有大量的数据集进行训练 ， 根本出不来的 ， 这就是普通汽车和智能化汽车的最大区别 。
另外 ， 单车智能有一个理论上没有办法解决的场景—— “鬼探头” 。 从安全上 ， “鬼探头”这件事 ， 如果没有网联化 ， 没有其他的辅助手段解决 ， 只靠单车上面的传感器是无法解决的 ， 理论上是有漏洞的 。 所以单车智能实现真正意义上的无人驾驶 ， 至少这一类场景没有办法真正的预知和判断 ， 目前是无解的 。 单车智能还要很长的时间 ， 很长的路要走 。
澎湃新闻：国内自动驾驶达到什么水平？中国短板在哪里？
殷承良：单车智能方面 ， 与西方比 ， 必须承认差距 ， 我们各方面落后 。
第一 ，世界上最牛的传感器都不在中国 。
第二 ，最牛的芯片尤其是算力芯片不在中国 。
第三 ，我们的场景是中国特有的 ， 比别人复杂 。 正因为场景太复杂 ， 以至于我们
想用单车智能便利中国的场景非常困难 。 国外开发的算力芯片并不适应我们国家的场景 。 以美国为例子 ， 美国地广人稀、路况、交通规则与中国不一样 。 所以在这些地区学习的数据集和直接拿到中国来 ， 是不可行的 。 过去大家买车都买国外原装的 ， 今天中国做无人驾驶如果依然这样做 ， 根本行不通 。 国外场景远不如中国复杂 ， 学习的数据如果没做本地化适应性开发 ， 直接用在国内无人驾驶车辆上 ， 很容易出交通事故 。 不是产品质量不行 ， 而是基本逻辑上没有针对我们本地化的东西 ， 一定要做大量的训练 ， 学习以后 ， 才能在本土试用 。
对于单车智能要多试、多训练、多积累 。 这不只需要人力、物力、财力 ， 还需要很长的时间成本 ， 才能砸出来 。 即便我们算力进步也不行 ， 综合的基础能力我们确实跟人家有差距 。
澎湃新闻：中国的前进方向是什么？
殷乘良：单车智能我们行不通 ， 所以说我们要走另外一条——智能网联 。 车路协同、车网融合其实本质就是网联化为主 ， 单车智能为辅 ， 不存在纯粹的网联化 。 这两个是不矛盾的 ， 只不过是所占比例高低不同 。 这两者并非是0和1的博弈 ， 非此即彼 ， 不是这个概念 。
国外走单车智能 ， 一个是百年积累的庞大基础工业体系 ， 一个是基础设施建设他们并不强 。 因为网联是需要基础设施的 ， 第一网络基础设施 ， 比如5G ， 中国是领先的 。 第二道路基础设施 ， 路边的装备、道路条件 ， 这些方面恰恰是我们的强项 。 所以中国要走网联这个技术路线 。
那么我们走网联路线 ， 也是对无人驾驶发展的一个探索 。 我们路边到处都有装备 ， 然后通过网络设备直接发给车 ， 鬼探头这个问题就解决了 。 通过网联中国实现自动驾驶一定比单车智能快 。 智能网联就不仅是汽车产业 ， 也带动5G通信、智能装备、智慧出行等产业发展 ， 并形成了一个多产业交融、立体式的大生态体系 。
澎湃新闻：发展自动驾驶还有哪些困难需要克服？
殷承良：技术方面 。 我们虽然主要走智能网联路线 。 但是单车智能和网联汽车这两个不是绝对割裂的 。 所以技术短板该补必须得补 。 传感器不如人家 ， 要苦练内功 ， 继续扎下去研发 。 芯片比别人差 ， 要去追 。 已经领先要继续保持领先 ， 已经超越的继续前进 。
人才方面 。 从量上说 ， 中国不缺人才 。 据相关统计 ， 2016年中国人才总数已经超过美国成为世界第一 。 人才方面的短板主要在两个层面：一是原创性的人才缺乏 ， 二是综合性、训练有素的高端领军性人才缺乏 。 所谓领军人才不是仅仅单纯技术方面的 ， 还涉及到管理上、操作层面等 ， 这一类的人才我们很缺 。
目前为止 ， 人工智能领域最高端的人才 ， 最早发明深度学习、深度思考这些理论 ， 并且开发出各种工具 ， 进行实践 ， 这些人才都在美国为首的西方国家 ， 原始创新的都在美国 。 值得注意的是 ， 他们的工作组里面有很多中国人 ， 大陆留学生 ， 这些人待在这里也都出了这么多成果 。 为什么这些人在国内默默无闻？出了国以后跑到人家的课题组 ， 焕发出强大的能力？这个值得深度思考 。
总体上 ， 我们缺的是“一横一纵”的顶尖人才 。 纵向的就是垂直往下深挖的人才 。 横向的就是能把整个领域方方面面领起来 ， 综合性的领军人物 。
资本方面 。 资本是逐利的 ， 只要有好的团队、好的理念、好的技术 ， 符合发展潮流 ， 资本会找上门来的 。
但是在投资过程中 ， 国有资本和社会资本各有优缺 ， 怎么扬长避短 ， 值得好好去琢磨 。 新基建等战略性投资 ， 社会资本不会投 ， 这方面国企做得好 。 但是盈利性投资方面 ， 国有资本做得就不如社会资本 。 很多政府引导基金很少人敢用 ， 但产业发展国有资金才是大头 。 但实际情况是 ， 这种政府产业引导基金一是国资不敢投 ， 二是人家也不敢要 。 这其中有盈利要求过高、国企担责机制约束、退出机制艰难、时间成本高等问题 。
但社会资本又过于短视 ， 追求高回报 ， 所以一些战略意义的项目 ， 需要长时间打磨的项目 ， 社会资本也不投 。 国资和社会资本都有各自的问题 ， 这些问题需要好好解决 。
政策方面 ， 既涉及到法律 ， 也涉及到伦理 ， 这些需要发展过程中统筹协调制定 ， 目前多部门也正在研究 。 法律法规是最根本的 ， 然后是政策方面的适应 ， 这两者是相辅相成的 。 此外 ， 还有伦理方面的要求 。
一方面 ， 鼓励自动驾驶的创新发展和现有的政策法规冲突的问题 。
例如 ， 要求车上必须要有方向盘、自动踏板 ， 但是无人驾驶没这些 。 这就需要修订原有的政策、法规 。
再如 ， 无人驾驶交通事故责任人问题 。 无人驾驶的车撞到人了 ， 谁来负这个责任？车是自动控制的 。 这不仅是赔偿损失的问题 。 难点就在事故责任明确上 ， 怎么办？还有路权的问题 ， 这些都要循序渐进 。 一般来说 ， 可以在试点示范区率先逐步放开 。
此外 ， 伦理道德问题也事关政策制定 。 最典型的一个难题 ， 一个无人驾驶的车 ， 速度正常情况下 ， 左右两条路 ， 忽然看到前方有一棵大树 ， 要怎么躲避？左边路出来的是一个小孩 ， 右边路出来是个老人 。 急刹车来不及 ， 为了不撞到树上 ， 你是向左还是向右？你的程序怎么编？你的算法怎么变？这是很难的问题 ， 涉及到伦理道德 。 伦理问题牵扯到立法 ， 然后牵扯到最后的责任事故判定 ， 它是一连串的影响 。
所以 ， 无人驾驶的发展其实不仅涉及到政策法规 ， 伦理问题也是需要探讨的 。
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