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吴甘沙:作为后来者对自动驾驶技术要心存敬畏

8月24日,由腾讯汽车联手汽车·创新港举办的2017全球汽车AI大会在上海正式拉开大幕,30余位来自全球顶尖科技公司、汽车企业的高层以及国内外学术专家齐聚上海,共同为AI技术与汽车产业的未来建言献策。

在主题为“谁是王者”的巅峰对话环节中,驭势科技联合创始人、CEO,前英特尔中国研究院院长 吴甘沙表示:技术不能确定百分之百可靠前,低速应用是对人的生命财产的尊重。在汽车领域里面有一个统计数据,如果说你这个车以20英里/小时的速度撞上一个人,这个人生还的概率是95%,如果变成30英里/小时一下子生还的概率降到50%到60%,40英里/小时降到20%了,所以我们先从低速开始,这也是对人的生命财产的尊重。

此外他还表示,做高速自动驾驶并不是那么容易,所以作为后来者一定要非常谨慎和敬畏。

驭势科技联合创始人、CEO,前英特尔中国研究院院长 吴甘沙

驭势科技联合创始人、CEO,前英特尔中国研究院院长 吴甘沙

徐健:接下来请问驭势科技的吴甘沙。作为一个新进的汽车科技创新的企业。您为什么会想到做无人驾驶的低速电动车?这个说法可能不是特准确,可能是特定区域的无人驾驶的电动车,你为什么看好这个市场,目前项目进展的情况怎么样?

后来者要对高速行驶非常谨慎并怀有敬畏

吴甘沙:我还是用一个更加准确的词汇来描述,我们用的词汇是中低速工况下面的自动驾驶或无人驾驶,后面没有车字。因为有可能用在低速的电动车,也有可能用在高速的汽车上面。为什么强调中低速工况下面的限定场景?或者说确定场景的自动驾驶或无人驾驶?一个是高速,一个是通用场景。我们认为高速和通用场景在现在的阶段其实是有非常大的挑战,刚才您也说我们是一个新进的后来者,是新的企业我们对高速必须要有足够的敬畏和精神。因为高速一出问题就大事。

过去半年和一年我跟一些新兴的汽车势力和传统汽车产业都有很多的沟通,我发现两方面的想法很不一样。比如说拿特斯拉来说,特斯拉说你看我开了1.3亿英里才出了一起人命的车祸,美国的平均水平是9000万英里才出一次人命的车祸。传统企业说了,那你第二天再出一起就变成1.3亿除2是6500万,传统企业推一个技术是需要很多的英里的数据去证明是足够安全的。

特斯拉说我的软件可以随时更新,传统企业说我们每一代新的软件出来都要经过至少几十万公里的测试,这个新的软件推上去了没有经过那么多测试。回到刚才的讨论,我听到另外一个版本,这个车祸出现了以后特斯拉怪Mobileye你怎么处理不了,Mobileye说处理十字路口那边一辆车我有这个功能,这个功能我们有了,但是我们需要大量的测试,可能要到2018年才真正SOP上市的。你可以看到两方面的想法不太一样,我虽然是作为一个新进的企业,其实我越来越慢慢站到传统的这一边。

我是觉得推这个技术,一定不能带兵上路,一定要非常谨慎地去推。我现在越来越理解为什么通用汽车推一个SuperCruise不断在拖,因为要全国高速公路上测高精地图。传统我们说Level2说不需要高精地图,它不但需要高精地图,而且要在车里面放一个摄像头看驾驶员的注意力是不是放在路上,所以他们是非常谨慎的。

吴甘沙:作为后来者对自动驾驶技术要心存敬畏

博世推一个在停车场里面的无人驾驶,并不是说我是很高速的放之四海而皆准的无人驾驶。奥迪A8参配图片询价) 是60公里时速以下的Level3,并不是非常高速的Level3。这反应了高速并不是那么容易做,我们作为后来者一定要非常谨慎和敬畏。

关于通用场景,在通用场景无人驾驶做的最好的是Google,Google的水平是每自动驾驶5000英里需要一次人的干预,这个水平好不好?其实相比起其他的玩家来说好太多了,至少一两个数量级。但是没有一个人愿意说这个车每过5000英里就要出一次事故,那个事情太危险了。刚才说过美国的平均水平人类驾驶员是每165000英里出一次小的事故,每9000万英里出一次致命的事故,所以还是差的很远。我甚至专门把Google每个月需要人为干预的数据调了出来,其实在2015年是大概每3000英里需要一次人的干预,2016年是每5000英里,但是具体看每个月,有的月可能每1000英里就出现一次人的干预,有的月多一点,所以这个技术现在本身还是有差距的。

大家有人说了,Google可能是基于传统机器人的技术,靠激光雷达去测量世界,靠高精地图去测量世界,现在有计算机视觉和人工智能。像程老师讲的现在的人工智能是弱人工智能,没有办法处理开放的动态环境。所以未来五年是不是能实现?不好说,我个人是偏悲观的。基于这两个考虑,所以我们才做中低速限定的场景。

技术不能确定百分之百可靠前,低速应用是对人的生命财产的尊重

如果说我的技术不能确定百分之百可靠,那我先降到低速。在汽车领域里面有一个统计数据,如果说你这个车以20英里/小时的速度撞上一个人,这个人生还的概率是95%,如果变成30英里/小时一下子生还的概率降到50%到60%,40英里/小时降到20%了,所以我们先从低速开始,这也是对人的生命财产的尊重。

第二是从限定场景开始,刚才说通用场景不可能,但是在一个限定的场景里面今天是可以穷举式地去测试算法、系统,看它是不是能够真正可靠,这也反应了我们的路这个未必用在低速电动车上,也可以用在高速车的低速情况下,也可以用在这些车的自动泊车,也可以用在低速车上。我今天主要说一下在低速车上面的进展。

大型停车场和景区是将率先投入应用

其实现在真正实现了常态化的运营,大家知道展示是一百次当中成功一次,我拍一个视频放到网上,投资者就来找你了。但是常态化运营是天天在外面跑,出一次事故就完蛋了。比如在杭州的来福士,两辆车已经运行了3个月。你拎包下到B2,用手机或旁边的触摸屏叫一辆车,然后就过来把你送到停车位。这个也是解决了很多人的痛点,因为停车场非常大,很多人找不到停车位。前两天看了一个新闻,一位女士花了几个月才找到她停的车。这个功能在大型停车场非常有用,我们运营了3个月没有出一件事情。

另外我们在尝试设计新品类的,比如有一个车叫Launch Car像VIP休息室一样的车,在园区、景区或度假村,有很大的应用场景,而且这个车的设计获得了今年的红点设计大奖励。大家知道在红点设计的历史上有三辆无人车获得过大奖,一辆车是Google的考拉车,第二辆车是奔驰的F015,我们是第三辆。在低速确定场景的地方我们在做大量的尝试,这个尝试不是为了演示,是真正为了商业化,真正为了创造客户的价值。

徐健:吴甘沙讲的确实也是基于现实做出了路径,但是我还是有一个问题,我以前也问过你,今天想在这个场合再问你。驭势是想做一个车厂,还是想做一个系统的供应商?

驭势将成为系统的供应商

吴甘沙:我们肯定是系统的供应商,无论是高速、低速都在提供我们的系统,当然我们的系统包括了一些传感器,传感器可能是第三方的。也包括了自己研制的高性能的多域的控制器,其实是一个高性能的符合车规的电脑。还包括了云端基于大数据的运营运维的平台,可以对车的状态实施进行监控。其实还是一个解决方案。

我刚才说到我们的设计,我们现在希望是能够去创造一些新的车的品类。去创造,而不是去制造,这个是有差别的。而我们创造出来这些品类,我们会把它无偿或者是授权给一些生态里面的OEM,当然现在可能是低速电动车的OEM。它会去大批量制造车,然后我们把它变成智能网联的。

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责任编辑:auronqi
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