地平線創(chuàng)始人&CEO 余凱

2022年11月，OpenAI宣布了最新的大語言預訓練模型——ChatGPT，由此打開了大模型的研發(fā)競速。自動駕駛作為AI落地的重要場景之一，是否會在這波浪潮中有更進一步的發(fā)展，也引起了不少人的探討：為什么ChatGPT在“狂飆”，但是自動駕駛卻遲遲不來？

4月1日，在中國電動汽車百人會高層論壇上，地平線創(chuàng)始人&CEO余凱對此發(fā)表了自己的看法。在他看來，關鍵在于ChatGPT和自動駕駛面臨的挑戰(zhàn)截然不同。

首先，ChatGPT未來可能會代替或輔助一些白領的工作，但這個工作本身的容錯率比較高，比如代寫發(fā)言稿，即使不完美，但人們還可以在他寫出來的基礎上進行修改。但自動駕駛不一樣，特別是無人駕駛，人命關天，容錯率只能是零。

其次，在計算方面，ChatGPT是在云端計算，云端能實現(xiàn)充足的電源供給，同時有非常好的水冷系統(tǒng)。但車端依賴的是電磁，散熱的挑戰(zhàn)非常大，這也就意味著自動駕駛并不能使用那么大的模型，那么大的計算。

種種挑戰(zhàn)之下，或許自動駕駛尤其是無人駕駛還無法出現(xiàn)類似ChatGPT般驚人的進展。余凱甚至悲觀地認為，十年以后連L3都不會真正地實現(xiàn)。

從整個自動駕駛行業(yè)來看，尤其是L4級自動駕駛，的確也在彌漫著一股悲觀蕭條的氛圍。無論是Google、Waymo，還是cruise的商業(yè)化推遲、裁員，還是福特和大眾投資的Argo關閉，行業(yè)都在回歸冷靜，回歸商業(yè)本質跟用戶價值。

什么是用戶價值？余凱引用了一份調查數(shù)據(jù)：87% 的用戶真正需要的是駕駛過程中那種輕松感，希望能消除緊張與疲勞。也就是說，用戶當前并不需要真正地實現(xiàn)無人駕駛。

“實實在在從高級輔助駕駛開始，就已經(jīng)是在為用戶創(chuàng)造價值。”余凱繼續(xù)說道。

不過，同樣是輔助駕駛，但國內外的需求也大不相同。在日本和歐洲，輔助駕駛主要是L1和L2，也就是是以安全法規(guī)驅動的，包括 AEB 、ACC、車道保持、緊急自動剎車這樣的安全功能。“但在中國完全不一樣，安全是及格線，更多是用戶體驗驅動、用戶價值驅動。”

因此，余凱認為，對于自動駕駛不要太過焦慮。到2025年，真正要做的是在合理的性價比下，把高速NOA、環(huán)線NOA 這種封閉道路的自動駕駛體驗做到如絲般的順滑，而且價格不能太貴。同時要有相當?shù)耐度?，真正地把更復雜的城區(qū)的NOA 做到可用。

雖然業(yè)內普遍認為，2022年是 L2 +（高速 NOA）量產元年，但在余凱看來，技術研發(fā)上至少三年才會有一個比較好的進步。

尤其是在算法上，余凱表示，“要不斷地在給定算力上去優(yōu)化我們的軟件算法，去用更多的數(shù)據(jù)，不斷地去逼近用戶體驗的上限。”

基于ChatGPT的啟發(fā)，余凱介紹說，會繼續(xù)地用更大的數(shù)據(jù)，更大的模型，并且無監(jiān)督地去學習人類駕駛的常識。“比如給定當前的交通環(huán)境，給定一個導航地圖，給定一個駕駛員的整個駕駛行為的歷史，怎么預測他的下一個駕駛動作？實際上可以從大量的無監(jiān)督的、不需要標注的行為里面去獲得學習。構建這樣的一個自回歸的駕駛的大語言模型，是我們下一步要做的事情。”

當汽車領域不斷地向自動駕駛領域逼近的時候，不少車企開始發(fā)力自動駕駛芯片。除了廣汽出資奕行智能外，大眾集團、長城汽車也都通過各自的方式發(fā)力自動駕駛芯片領域。

對此，余凱表示，打造自己的自動駕駛芯片這件事情，每一個車廠要慎重考慮。第一是巨量的資金跟成本研發(fā)的投入；第二是如何持續(xù)地去保持競爭力。

“自研”跟“他山之石”是一個戰(zhàn)略選擇，余凱給車廠的建議是“如果你的銷量預期不到 100 萬輛的話，這個資金的效率是不高的。”

對于自動駕駛未來的發(fā)展，余凱還發(fā)表了一些“反共識”的看法。

他認為，十年以后連L3級自動駕駛都不會真正地實現(xiàn)。但是在專用道路上面，在車云協(xié)同的自動駕駛專用道路上面是可以實現(xiàn)無人駕駛的。不過有個前提，就是在這個環(huán)境里面不許有人駕駛，一定是要全部的車在專用道路上進行自動駕駛。

同時，他還認為，隨著這個人工智能的發(fā)展，會形成一個機器的霸權。人類表面上覺得很滿足現(xiàn)在算法的發(fā)展，但實際上是更多地放棄了自己的思考。“機器是一個黑盒，它到底是怎么發(fā)展的？對我們來講是失控的。”

在他看來，一定要去推動分布式的、本地化的、保護用戶隱私的，并且計算對于人類來講是透明的的人工智能計算。比如，未來的車載實際上會成為分布式的儲能中心，上億輛車裝了上千T的算力的芯片，在停車的時候如何實現(xiàn)它相應的功能，這是全世界最大的計算資源池。

“未來，一定會是除了車載計算以外的其他的計算去提供無限可能。我覺得計算革命才剛剛開始。”余凱最后說。

（本文首發(fā)鈦媒體App， 作者｜韓敬嫻，編輯｜張敏）

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