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资讯 > 人物 > 李开复:未来交通最大的阻碍就是人类
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李开复:未来交通最大的阻碍就是人类

时间:10-28 13:36 阅读:54190次 转载来源:电商报

摘要:(原标题:李开复:未来交通最大的阻碍就是人类)10月28日上午消息,今日2017未来科学大奖颁奖典礼暨未来论坛年会在京举办。会上创新工场董事长兼首席执行官发表演讲称,未来交通最大的阻碍就是人类。李开复表示,AI的第三波浪潮是实体世界智能化,经过传感器的普及,实现实体世界实现数字化,通过新,能使传统行业得到巨大提升,并带来新应用、界面、商机。李开复称,最好的物联网例子就是摩拜单车,通过物联网系统能让各种数据汇集起来,每日可收集20TB的数据。摩拜需要700万

(原标题:李开复:未来交通最大的阻碍就是人类)

李开复:未来交通最大的阻碍就是人类_人物_电商报

10月28日上午消息,今日2017未来科学大奖颁奖典礼暨未来论坛年会在京举办。会上创新工场董事长兼首席执行官 发表演讲称,未来交通最大的阻碍就是人类。

李开复表示,AI的第三波浪潮是实体世界智能化,经过传感器的普及,实现实体世界实现数字化,通过新 ,能使传统行业得到巨大提升,并带来新应用、界面、商机。李开复称,最好的物联网例子就是摩拜单车,通过物联网系统能让各种数据汇集起来,每日可收集20TB的数据。摩拜需要700万个SIM卡,占了中国移动1%的业务量。

李开复认为,城市大脑会变成未来城市一个非常重要的基础设施,会让城市所有的数据资源得到及时处理,并不断优化道路资源,让生活更加舒适方便。

李开复表示,自动驾驶必须一步到位,在全自动驾驶的道路上,就算是老司机也无法驾驭,不能太相信人类。另一方面,人类无法达到全自动驾驶机器人的驾驶水平,未来世界人、非自动驾驶和自动驾驶分流。

李开复认为,不要被道德、认知等束缚了技术发展的脚步。探讨无人驾驶的道德问题是好事,但需要让科技现行,相信数据的迭代会带来更好的无人驾驶时代。

以下为演讲全文:

谢谢大家!非常有幸作为未来论坛的老年理事,今天跟大家分享一下对智能交通看法,智能交通未来最大的阻碍是什么?就是人类。我的演讲会谈到未来自动化会带来什么机会,人工智能在全世界是最重要的技术,当然也会应用在智能交通,我们认为人工智能的来临会有四个波潮,经过互联网大量数据,让互联网网站APP变得更聪明,把很多商业多年留存的数据激活产生商业价值,把真实实体世界里很多过去非数字化的现象数字化上传,做人工智能,以及全自动智能化,就是无人驾驶方面技术,慢慢人类就不会阻碍未来的人工智能和智慧交通发生。

在交通问题上,可以看到今天出门有各方面的问题,从拥堵到事故、安全、疲劳驾驶等等问题,比如信息流、交通流,大部分和信息无关,包括北京市长并没有办法知道,到底多少车在运行,什么时候,什么地方可能会有拥堵,需要调节,没有信息流的存在,所以要把信息流创造出来,来自于不改今天基础设施,能提供什么信息流,到未来修改基础设施,得到更高级、更完整的信息流。我们特别期望使用无人驾驶催化未来交通行业的进步,这也是创新工场投资的非常重要的领域之一,我们大概有七八个公司在这个领域的。

在宏观角度来说,AI本身有数据驱动的,科学家很重要,大量海量数据更重要,所以一定要有数据,谷歌也好,百度也好,都是自带数据、流量,到银行、保险公司,可以把已存的数据拿出来用,很多场景没有数据,今天知道每辆车开在什么地方,不知道这个现象,这一类新场景,包括智能交通需要提取新数据,这个特别关键,怎么提取新数据,肯定要布置更多的传感器,可以是已有的设备,比如说手机、汽车,也可以是一些新设备,比如做一个增强路况这样一个设备。整个传统行业经过传感器控制被颠覆。

像无人商店、仓储、 、教育、医疗、农业等等,都会带来传感器的普及,带来AI的驱动浪潮,带来巨大的变化,随着传感器越来越普及,因为这个需求,有很多基础的事情被改变,比如并行计算、平行计算越来越重要,怎么存储比今天数据再大一百万倍的数据量,今天淘宝做一次点击非常少的数据量,每天知道每一辆车每两秒钟走到什么地方,这是大量数据,带来需求以及传感器普及,传感器一普及就会降价,带来非常良性的循环。

下面我用几个公司的例子作为案例,我们今天什么都不用做,一个物联网开始产生了,很多人讲物联网讲了很多年,其实经过第三拨产生,今天最好的例子物联网就是我们投资的摩拜,每一天每一辆摩拜,像小手机跟单车结合在一起,每一次用摩拜的时候,你的寻找、开锁、结费都是数据,上车了以后,每一辆摩拜有GPS、蓝牙、热探测器,不断地把把行车信息传递到网络上,摩拜网络调度。这样系统多大?非常惊人,摩拜第一次见中国移动的时候,中国移动说要多少SIM卡,一台车需要一个卡,说出七百万数字的时候,中国移动几乎不能相信,摩拜今天是中国移动1%的量,产生多少数据,每一天四五千万次的物联网互动,全部捕捉起来。

而且速度越来越快,这个例子从美团、饿了么,配送员在跑的时候,都在上传数据,这个例子会有更多的应用。摩拜仅仅一台单车,第一次被使用,一直到一年多今天行驶了1180次,捕捉了这台单车被一千用户不断地使用状况,每两秒钟上传信息,交通设施很难修改,但是滴滴、摩拜不断地在上传这一类数据。

我们看到在这个例子王坚博士在阿里巴巴做的演示,如果我们能够挑一个城市,不要只是做滴滴、摩拜的应用,有没有可能在城市里面去做布置,来做一个简单的事情,让红绿灯做的更好,当我知道一大批人往某个地方走的时候,让他们放行,或者一辆救护车来的时候,让他们先走,红绿灯的时间,经过车辆流程来修改,只要做两件事情,很多摄像头看车子开向哪里,修改红绿灯的频率和灯的且黄,这样一个事情在拥挤的时间,让平均的交通时间效率提升15%,还有救护车到达现场时间缩短50%,这是一个非常简单的未来城市大脑和智能交通的一个雏形,可以有很大的期待。

滴滴数据量更大,摩拜本身就是智能传感器,传感数据更多,因为它的单车本身就是一个智能搜集器,滴滴更多靠司机手机上传各种量,量更惊人,滴滴内部本身搜集的数据所能做的事情非常多,很多跟未来的交通调度都有很大的关系。

不能一一解释,举一个例子,滴滴不但可以告诉你,今天哪些车会在哪里,30分钟或者一小时以后,哪里有车,哪里需要车,当他派一个滴滴车接某人的时候,他知道某人要去什么地方,所以他可以预测这个车在多久开到那个地方,可以预测未来的车会在哪里,他也知道有些人每天早上七点起床,七点半叫车上班,也可以预测未上线的人什么时候需要车,滴滴一个公司可以做很多预测,未来可以达到TAS的时候,整个交通状况可以做更精确的判断,整个交通更有效率。

当然我们搜集的数据不只是传上去,每一个人在什么地方,最近深度学习最大的突破在计算机视觉,这个用face++投资公司几个真实的部署案例,左边第一个案例在智能交通方面,可以识别谁在闯红灯,甚至脸部捕捉起来,直接罚单寄到他家里。这是真实应用。第二个应用,可以看到,其实我们抓一个路警,可以随时知道有没有行人,这个行人可能在过街还是做别的事情,每一辆车是真的车,还是一个广告上画的一辆车,经过计算机视觉可以识别出来,有了这些功能,智慧交通可以做得更好。

右边看到人体骨骼,用处很大,两个人如果站在人行道上,插着手在这边,是在聊天,突然进入人行道概率很低,或者两个人这样的话感觉会进入人行道,行驶的车根据这样的猜测,可以做出用户想要做什么做出推测来。现在已有的道路情况通过传感器上传,增强交通能力,让交通一步一步进步。但是人是智慧交通最大的阻碍,最后还是要把人拿掉,人会有情绪,没睡够觉,心情不好,会走神,或者反应不够一秒钟以下,会犯错,其实交通事故大部分的理由是人,当无人驾驶能够做得很好的时候,人取消了,不但增加了安全度,另外让整个交通更有预测性,所以我们认为自动驾驶是一个未来十五、二十年人类最大的一个催化器,因为现在其实资本也好、汽车公司也好,已经接受了这一天必然来临,虽然很多问题没有完全被解决,但是当资本的力量、行业的力量加上顶尖人才投向无人驾驶领域,我们相信所有的挑战都会被解决的。

AI会进入每一台汽车让它变成真正的自动驾驶,另外可以看到的就是,里面的技术反而会反向影响到各个领域,比如机器人,很多人现在就想做机器人,其实机器人和无人驾驶需要的技术相似,不如等无人驾驶的时代到来了,再把这些技术放进机器人。这件事情导致未来巨大的操作系统可能就是无人驾驶带来的,像安卓、windows操作系统一样,未来也许就是无人驾驶。

预示科技做的未来的期待,无人驾驶时代来的时候,上了车,有跟车捆绑,然后造成更大的效率,当两个车走到一个方向,并到一起去,不但产生更少的能源需求,带来更大的效率、更大的方便,当他们分开的时候,各自往不同的道路走,这一个时代来临,让整个出行带来很大的改变。

无人驾驶到底什么时候来,创新工场看法无人驾驶必须一次到位,没有所谓的人机协同驾驶,这句话怎么说,在我以前工作的公司谷歌做过一个实验,当无人驾驶做的差不多可以自己驾驶的时候,给了20多个员工,把无人驾驶车带回家去吧,不是真的无人驾驶,需要坐在那里督导他,当踩刹车的时候,有危险的时候,手在方向盘附近、脚在刹车附近,感到危险的时候,拯救生命,另外教AI学的更好。20多个人回家了,谷歌在每辆车里放了摄像头,看看他们能够学到什么,回来一放,谷歌吓坏了,20多人,超过一般都到后座去了,有些喝咖啡、看手机,谷歌警觉了自己说,人其实不可被信任的,任何足够伟大的技术都会像魔术一样,当我们一个凡人进入看它魔术开起来的时候,虽然有下次,也会认为很好了,到后座了,因此带来很多交通事故,非常危险的。无人驾驶一定要一步到位。刚开始做一些辅助、提醒,下面完全可以开了,人不可以被信任跟汽车一起开,当车可以自己开的时候,终于有一天,人不会被欢迎再继续开车了。像今天不能骑着一匹马跑到高速公路一样的。

再就是成本,为什么uber这么贵,比出租车有效率,上车看一看为什么贵,就是司机。人工智能到底怎么能够达到自动驾驶,就是非常核心的就是大量数据,这个图来自不同的领域,人工智能技术越做越好,与其说做不同的算法,不如给更多的数据,数据质量提升,就是更关键的是让人工智能做得更好。如果真的要做到的话,必须在场景方面有所限制,无限的开,不能开上道路,要寻找场景,这些场景里不受限,比如机场、景区,预示科技演示可以看到,并不是公众道路,是慢速的,所以危险很多问题不存在的。另外自动停车充电的案子,在广州的白云机场,预示科技已经突出这样一个应用,在这样一个情况之下,慢速、可控、少数的道路,而且提供这样的技术可以达到的。如果搜集大量的数据,为什么不用简单场景,没有安全问题场景、慢速的场景,把数据收集起来再迭代。

无人驾驶在北京道路没有人开的好,有长尾现象,不可预测小孩跳出来,胡同堵车问题,高速公路已经开的比人好了,第一次在美国用无人驾驶的技术,运了一车的啤酒,从一个大城市到另外一个大城市,我们投资的飞步科技也在找这种技术。货车其实是非常好的无人驾驶的应用,因为里面没有乘客,大部分在高速公路上飞奔,可以收集数据,没有危险,高速公路比较可控的。可以用跟随的方法,第一辆卡车,也许有人监督,后面是全无人驾驶,后面的车只要跟着前面的车,用跟车的方式可以处理好了,还有仓库怎么办,不在高速公路的边上,可以搬过去,其实这是一个非常有执行力的中国地方政府很好的例子,某两个大城市之间把无人驾驶做好,未来无人驾驶驾驶水平、安全度远远超过人类。

整个交通部署方面有很多可以做的事情,比如共享方式,比如物联网汽车可以彼此提醒,比如爆胎了,让周围的车小心一点,或者未来交通可以部署,有些特殊的道路给无人驾驶开的,未来整个路权可能也会受到调整,比如有潮汐道路,上班的时候,大部分往城东开车,下班开回郊区更多,十条道路,会随着人的需求得到路权,给更需要的120、110、119更高的路权,更需要的人群可以得到帮助,基础设施是非常重要的,包括高精地图,包括车联网的普及,人行道和车的隔离,无人车道分流,在新的城市专门为无人驾驶汽车优化十字路口和道路,很多新的城市在国内的建设,比如雄安,可以做出来,美国的城市相对比较难。很大的阻碍就是人的固化思想。

有一个故事,当汽车刚开始的时候,有一个法律出来,如果汽车上路,因为很多马车,必须有一个人在汽车前面走路,拿着红旗,免得骑马的人被吓到。人类非常愚蠢的,一次一次用愚蠢的法律,让我们不能达到刚才讲到的各种状况。

另外美国一台无人驾驶,车如果撞了人,总要做一个抉择,是不是机器人杀人,怎么样解决道德问题。这些问题探讨是值得的,但是我们一定需要一个非常有效的法律执行,需要让科技先行,需要相信大量的数据迭代,一定会让人工智能带来未来更好的无人驾驶,带来智能交通的时代。谢谢大家!

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