宋繼強(qiáng)

針對(duì)我們面臨的老齡化社會(huì)、城市病等諸多社會(huì)難題，自動(dòng)駕駛不啻為一劑良方

作為一名有多年駕齡的老司機(jī)，我早已熟悉了手握方向盤的感覺(jué)。作為一名科技工作者，我正和同事們?nèi)夥盼覀兊碾p手，或者說(shuō)將我們從“司機(jī)”這個(gè)角色里完全解放出來(lái)。我們所做的，就是要加速實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

很多廠商已經(jīng)震開汽車的自動(dòng)駕駛路測(cè)，這—方面是為了獲得視覺(jué)與地圖數(shù)據(jù)，另—方面鼬是為了獲取針對(duì)各種交通狀況識(shí)別、訓(xùn)練、決策的數(shù)據(jù)。

交通出行方式的進(jìn)化總是在突破某方面的限制——比如從馬車到汽車，突破的是體能（肌肉）的上限;而自動(dòng)駕駛將要突破人類感知能力和駕駛決策能力的上限，同時(shí)也將突破汽車個(gè)體的限制，從而建立一個(gè)廣泛且龐大的全新生態(tài)系統(tǒng)。

所以，自動(dòng)駕駛不只是技術(shù)的演進(jìn)，它更像是一場(chǎng)出行的革命。

乘客經(jīng)濟(jì)開啟全新社會(huì)經(jīng)濟(jì)模式

自動(dòng)駕駛將帶來(lái)什么？它將使汽車保有量大幅下降，尤其是在北京、上海等大城市。未來(lái)，自動(dòng)駕駛將讓汽車成為真正的交通服務(wù)工具，以更少的汽車滿足更多人的需求。

它還將有效釋放每個(gè)人的時(shí)間盈余。有數(shù)據(jù)顯示，在世界上最擁堵的城市，自動(dòng)駕駛汽車每年將為出行者節(jié)省超過(guò)2.5億小時(shí)的通勤時(shí)間。就我自己而言，我計(jì)算了一下，自動(dòng)駕駛汽車將讓我每年多出近50個(gè)工作日的時(shí)間。這毫無(wú)疑問(wèn)是一筆令人驚喜的新增時(shí)間財(cái)富。

自動(dòng)駕駛將要引發(fā)的革命，自然不止這些。它將為經(jīng)濟(jì)和社會(huì)打開一扇新的大門，催生新的產(chǎn)品與服務(wù)，我們稱之為“乘客經(jīng)濟(jì)”。

英特爾與合作伙伴Strategy Analytics聯(lián)合發(fā)布的報(bào)告顯示，到2050年，自動(dòng)駕駛將催生價(jià)值7萬(wàn)億美元的全新“乘客經(jīng)濟(jì)”，規(guī)模超過(guò)2017年日本和巴西的預(yù)期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之和。

這其中，出行者使用各種“出行即服務(wù)”產(chǎn)品將帶來(lái)3.7萬(wàn)億美元的收入，約占總收入的55%;企業(yè)使用“出行即服務(wù)”將產(chǎn)生3萬(wàn)億美元的收入，約占總收入的43%;此外，新興應(yīng)用和服務(wù)還將帶來(lái)2000億美元的收入。

顯然，出行者和企業(yè)使用“出行即服務(wù)”預(yù)計(jì)將帶來(lái)最大的價(jià)值，因?yàn)檫@涉及汽車保有觀念的轉(zhuǎn)變，也是自動(dòng)駕駛汽車將司機(jī)轉(zhuǎn)變?yōu)槌丝偷闹苯有Ч?。出行者將完全脫離與汽車的一對(duì)一關(guān)系，能夠從形形色色的“出行即服務(wù)”提供商中進(jìn)行選擇;企業(yè)將成為自動(dòng)駕駛汽車早期銷售階段的重要推動(dòng)因素，并從B2B“出行即服務(wù)”中獲取巨大收益。

不只是經(jīng)濟(jì)價(jià)值，乘客經(jīng)濟(jì)也意味著顯著的社會(huì)效益提升。除了前面提到的更多的時(shí)間盈余，自動(dòng)駕駛還將有效地減少車禍、交通事故和擁堵。目前，94%的事故是人為失誤造成的。保守估計(jì)，從2035年到2045年，由于自動(dòng)駕駛汽車的出現(xiàn)，只要能避免5%交通事故的發(fā)生，就將挽救超過(guò)58萬(wàn)人的生命！

針對(duì)老齡化社會(huì)、城市病等諸多社會(huì)難題，自動(dòng)駕駛不啻為一劑良方?？萍甲屔罡篮?，將又一次精彩上演。

數(shù)據(jù)是“智能方向盤”

“乘客經(jīng)濟(jì)”的關(guān)鍵，在于自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn);自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展的關(guān)鍵，則在于數(shù)據(jù)。

在即將到來(lái)的數(shù)據(jù)洪流時(shí)代，數(shù)據(jù)是新石油，從數(shù)據(jù)里我們可以提取非常多的價(jià)值，數(shù)據(jù)+計(jì)算能力給人類帶來(lái)全新的機(jī)遇。

自動(dòng)駕駛汽車和相關(guān)設(shè)施正是數(shù)據(jù)洪流的重要源頭之一。讓我們回到自動(dòng)駕駛汽車本身。除了活塞、活塞環(huán)和發(fā)動(dòng)機(jī)組，攝像頭、雷達(dá)、聲納、GPS和激光雷達(dá)，都是自動(dòng)駕駛必不可少的組件。攝像頭每秒生成20MB-60MB數(shù)據(jù)，雷達(dá)每秒最多可生成10KB，聲納每秒10KB-100KB，GPS將以每秒50KB的速度運(yùn)行，激光雷達(dá)運(yùn)行時(shí)則是每秒10MB-70MB數(shù)據(jù)……這些感知能力讓自動(dòng)駕駛汽車成為數(shù)據(jù)的“活水之源”。

預(yù)計(jì)到2020年，平均每輛自動(dòng)駕駛汽車每天將產(chǎn)生4TB的數(shù)據(jù)量，而屆時(shí)3000個(gè)互聯(lián)網(wǎng)用戶全天才能產(chǎn)生同樣規(guī)模的數(shù)據(jù)量。想象一下，你在微信上有3000個(gè)好友，而你每時(shí)每刻都在關(guān)注、接收每一位好友發(fā)布的新消息——這是多么繁重的任務(wù)。

對(duì)于自動(dòng)駕駛而言，從數(shù)據(jù)中提取價(jià)值，是實(shí)現(xiàn)“乘客經(jīng)濟(jì)”技術(shù)演進(jìn)的根本。換言之，海量數(shù)據(jù)及自動(dòng)分析、決策，將為自動(dòng)駕駛裝上智能的“方向盤”，當(dāng)然這種“方向盤”可能只是一種無(wú)形的軟件。

我們現(xiàn)在也看到，很多廠商已經(jīng)展開汽車的自動(dòng)駕駛路測(cè)，這一方面是為了獲得視覺(jué)與地圖數(shù)據(jù)，另一方面則是為了獲取針對(duì)各種交通狀況識(shí)別、訓(xùn)練、決策的數(shù)據(jù)。這兩種數(shù)據(jù)都非常重要。

根據(jù)不同國(guó)家的國(guó)情，數(shù)據(jù)所需的更新頻率也各不相同。比如發(fā)達(dá)國(guó)家，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)達(dá)到一定程度，自動(dòng)駕駛相應(yīng)的數(shù)據(jù)更新頻率就不需要很快;而在很多發(fā)展中國(guó)家，比如中國(guó)，城市面貌、道路狀況等日新月異，數(shù)據(jù)就需要比較高的更新頻率。

同時(shí)，就地理信息和地圖數(shù)據(jù)而言，眾包模式將是最快捷、最經(jīng)濟(jì)有效的數(shù)據(jù)更新方式——自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)獲取只靠一家公司來(lái)做，不但耗時(shí)，而且很難達(dá)到及時(shí)更新的要求。

很多業(yè)界人士倡議自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)共享，但各大廠商本身未必有足夠的意愿和動(dòng)力，畢竟這些數(shù)據(jù)很可能構(gòu)成了各家競(jìng)爭(zhēng)決勝的差異點(diǎn)。如果由政府或者具備公信力的第三方機(jī)構(gòu)來(lái)搭建共享平臺(tái)，可能是一種行之有效的方法。特別是在中國(guó)，政府在推動(dòng)新技術(shù)發(fā)展或者不同技術(shù)融合上具備權(quán)威性優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)的整合和共享上也有著相對(duì)的優(yōu)勢(shì)。

車云融合加速自動(dòng)駕駛進(jìn)程

自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)也面臨諸多挑戰(zhàn)。當(dāng)龐大的感知數(shù)據(jù)源源不斷地涌進(jìn)自動(dòng)駕駛汽車，我們需要把這些數(shù)據(jù)融合在一起，以便理解在周圍的場(chǎng)景中發(fā)生著什么，從而作出正確的決策。這對(duì)數(shù)據(jù)的分析和處理是很大的挑戰(zhàn)。這不僅涉及單臺(tái)車輛采集到的數(shù)據(jù)，更牽涉多臺(tái)車輛間的數(shù)據(jù)協(xié)同;這不僅是大數(shù)據(jù)的處理，還要能夠從數(shù)據(jù)中即時(shí)提取出與當(dāng)前駕駛決策最相關(guān)的小數(shù)據(jù)。

攻克自動(dòng)駕駛技術(shù)發(fā)展面臨的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，最重要的途徑，是打造以人工智能為核心，從車、網(wǎng)絡(luò)到云的良性循環(huán)。

從車到云，一端是車，另一端則是云，也就是離汽車很遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心，中間是網(wǎng)絡(luò)接入的地方，它也是一個(gè)智能節(jié)點(diǎn)，我們稱之為邊緣計(jì)算。

從終端到云端的這三點(diǎn)具備各自的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。車本身要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的感知和決策，因此要具備人工智能，此外還要把數(shù)據(jù)上傳到網(wǎng)絡(luò)和云端。邊緣計(jì)算部署于每一個(gè)道路場(chǎng)景的周邊，能夠更加清楚地把一定范圍內(nèi)實(shí)時(shí)的交通和地圖信息傳遞給車輛，或者把周邊信息更新后再匯集到云端。云端的優(yōu)勢(shì)是計(jì)算能力非常強(qiáng)大，可以幫助車更新人工智能算法的模型，去增加或者擴(kuò)展它的能力，也就是讓車的“大腦”更聰明。

舉例來(lái)說(shuō)，一臺(tái)車遇到或者處理過(guò)的異常場(chǎng)景不算很多，但如果我們把不同國(guó)家、不同城市、不同時(shí)間的車發(fā)現(xiàn)的異常場(chǎng)景數(shù)據(jù)上傳到云端，并以此來(lái)訓(xùn)練人工智能模型，則可以讓它更好地感知、決策，更完美地處理各種狀況，從而讓自動(dòng)駕駛技術(shù)更臻于成熟。

因此，車云融合——建立車、網(wǎng)絡(luò)到云的良性循環(huán)，是推動(dòng)自動(dòng)駕駛從理想變成現(xiàn)實(shí)的必由之路。這需要一套完整的端到端的技術(shù)和解決方案，并具備強(qiáng)大的計(jì)算創(chuàng)新力，而這正是英特爾一直以來(lái)所致力的技術(shù)方向。

英特爾通過(guò)從車到云全方位的芯片技術(shù)來(lái)加速感知和推理能力的提高，通過(guò)先進(jìn)的5G通訊技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)V2V、V2I和V2X，通過(guò)整合智能計(jì)算、通信和存儲(chǔ)技術(shù)的解決方案來(lái)推進(jìn)試驗(yàn)和部署。英特爾正在以前所未有的努力來(lái)引領(lǐng)車云融合的自動(dòng)駕駛進(jìn)程。

出行的進(jìn)化，自動(dòng)駕駛汽車相對(duì)于傳統(tǒng)汽車，絕不是緩慢的漸變，它更像是物種大爆炸似的革命。為了迎接這場(chǎng)革命，從國(guó)外到國(guó)內(nèi)、從政府到產(chǎn)學(xué)研各界，大家群策群力正使得自動(dòng)駕駛發(fā)展的加速度日趨明顯。這一場(chǎng)出行革命帶來(lái)的“乘客經(jīng)濟(jì)”，揭示了誘人的前景;而每一位出行者將享受到的空前便捷的出行體驗(yàn)，更讓我們拭目以待。

（作者為英特爾中國(guó)研究院院長(zhǎng)，編輯：謝麗容）endprint