吳甘沙：「無人駕駛的夢想與現實」

編者按：本文來自GMIC 2017大會，根據吳甘沙（馭勢科技 聯合創始人兼首席執行官）的演講內容整理 。

今天很高興能夠參加科學家峰會，我現在是一個創業者，但是我想跟大家講一講夢想與現實，在未來的20年當中，相信跟在座的很多科學家有同行有共創的機會。

首先，說一下人工智慧。在信息技術革命的歷史上已經出現了兩波小高潮，第一波是1976—1996年的數字化高潮，第二波是1996—2016年的互聯網高潮，像理事長講的互聯網催生了大數據，大數據為人工智慧孕育了非常好的條件，未來的20年是人工智慧波瀾壯闊的20年。

說到人工智慧，必須得注意一點，人工智慧技術也好，演算法也好，本身是無法變現的，無法直接創造價值，要創造價值一定要跟具體的產業結合起來，就像葡萄乾和麵包，如果我把葡萄乾跟白麵包放在一起就創造了更多的價值。

在未來的十年、二十年當中，自動駕駛、無人駕駛是最大的一個人工智慧的應用，它具備的社會影響力也最大的。說到無人駕駛，大家第一想到的是汽車市場，我們的路線圖是到2020年新車的銷量達到3000萬台，其中有一半具備了駕駛輔助或者是部分自動駕駛的功能。這一半相當於1500萬台的市場。

我想說的是，未來並不只是關於汽車，而更重要的是出行跟物流，那麼今天我講的重點可能是在出行這塊兒，我也想花幾十秒的時間說一下物流，今天我們全社會的物流成本已經佔到了GDP的16%以上，也就是每年10萬億的人民幣，對於很多物流公司來說，人力成本超過了一半，所以智能駕駛也能夠非常深刻的去改變物流產業。

今天講出行，大家都知道最近這幾年最火的就是網約車，單滴滴這一家峰值能做到一天2100萬單，是什麼概念呢？大家看一下阿里巴巴，阿里巴巴全品類電商加起來一天是3000—5000萬單，而美團點評吃喝玩樂住，加起來一天1300萬單。可以看到出行是一個非常剛性和高頻的一種應用，我把它叫做互聯網時代的最後一座高峰。但是最近可能這樣的單數會下降，不僅僅是因為網約車新規的問題，而是因為本質上需要司機，司機首先有人力成本在那邊，所以大家看今天滴滴的快車跟計程車的價格沒有什麼差別。另外，人力畢竟是有限的，滴滴今天可能召喚了500—1000萬的全職司機，這個數量已經相當於美國所有職業司機的總數，再往下走很困難。因為成本，因為缺人導致了不可能再快速的增長。

有人就會說，我可以把司機拿掉，可以通過分時租賃、共享汽車的方法，你自己開，不需要另外一個司機了。還有一種是通過共享腳踏車，自己去騎。大家也看到共享腳踏車也是最近現象級業務，像摩拜腳踏車在短短的一年當中一天實現了2000萬單，但是無論是哪一種都有問題。

第一如果沒有司機的話，設備的利用率是偏低的，因為前一個人把車停在這個地方，后一個人可能不正好在附近，所以大家可以看到共享腳踏車一天也就是5—10次，而分時租賃的共享汽車一天使用不超過2個小時。

第二是管理成本非常高，共享汽車需要停車，需要充電，而共享腳踏車停車、車出現問題等等，有很多的問題。相信未來一定是關於無人駕駛的計程車，首先它沒有駕駛員，沒有人力成本，第二它可以無限的複製，可以解決駕駛員缺的問題，第三他沒有脾氣，不會犯錯也不會疲勞，所以交通事故可以減少，最後如果城市裡面都是這樣的無人駕駛的車以後，可以實現全局的優化的調度。

相信未來有了無人駕駛計程車以後，車在路上是排著整整齊齊的走，道路使用效率將大大提高，交通事故減少到90%以上，能源的消耗也能夠極大的降低。我們坐在裡面意味著我們有更多的可支配時間，如果說我們每個人一天能夠省下來一小時的出行時間，一天就是10億小時的時間，這意味著全社會生產力的巨大增量。

交通事故減少90%以上車險會改革，大家知道美國一年因為交通事故導致的成本是7000億美金，如果說減少了那麼多的交通事故，那麼多錢可以變成更多的社會福利，而且環境會變得更加優美，因為能源效率使用的提高，廢氣排放的減少，APEC藍可以成為常態。未來這些大量的計程車在路上走的時候，北京五環之內可能不發展停車位，晚上他們可以停到郊區去，而且一個小的停車位可以停進去，這意味著大量的土地可以釋放出來，房價也可以降低，城市格局會發生變化。而且未來車會長的不太像車了，交通工具的屬性會下降，它更像一個商業空間，在裡面放一台咖啡機就是移動的星巴克，放一塊兒大屏幕就是移動的萬達影院，而放一套辦公設備就是移動的SOHO寫字樓。所以它會把每一輛車，每一條路都變成了商業地產，而我們在出行的過程當中可以享受各種各樣的服務。

剛才說是的夢想，再想說一下現實。今天Google代表著世界範圍內最高的無人駕駛的水平，能夠實現每5000英里的無人駕駛才需要一次人的干預，這個水平非常高。為什麼？特斯拉每3英里需要一次干預，優步每1英里需要一次干預，人類駕駛的平均水平是每165000英里出現一次事故，每9000英里出現一次致命的事故。我們就想問自己，能不能在兩年之內商業化無人駕駛，看起來還離的很遠，答案是如果把它的方法在可控的，能夠增強安全環境的情況下，速度可控的情況下，可以兩年之內實現商業化。

在一個科技園區里，這樣的車可以常態化的實現試運營，你用手機把它叫來，告訴它去幾號樓，它就能把你帶到那個地方，使用可以非常方便。在廣告白雲機場，我們跟廣州白雲機場合作，實現它航站樓跟停車場之間的擺渡，同樣使用場景非常簡單，在這上面可以做各種各樣的事情，一旦完成了擺渡的任務可以自己跑到下一個地方接客人。同時，我們又在跟一些大型的城市商業綜合商合作，比如說在它的停車場，大包小包買了東西下去以後，可以給你配一輛車，把你送到停車位去，在地下車庫沒有GPS的條件下，利用高精地圖和基於計算機視覺的定位系統，實現非常準確的定位。

同時，我們相信汽車未來一定要進行重新設計，今天它是為駕駛員設計的，未來它是要為乘客設計，怎麼為乘客提供更好的用戶體驗。我們做了一些嘗試，跟一些汽車設計師合作，從一個意向當中產生了想法，我們做出了模型，最終把車做出來了。這個車在今年1月份拉斯維加斯做出了展出。是一台準備量產的車，所有的感測器已經隱藏在了車身的裡面。車上因為沒有駕駛員我們更應該思考它如何跟行人和跟其它的車輛進行交互，比如說它的輪廓燈，前面LED的屏幕可以通過一種特殊設計的視覺語言跟其它道路主體進行交互。而它內部的座椅布局進行了變革，這裡面是一個簡約又不失奢華的環境，木地板、半環形真皮沙發，其他的布置非常簡單，沒有複雜的儀錶盤和其它的操控設備，只有一個觸摸屏。這樣一種車正在試圖在一些景區做高端定製游的試運行，這裡面環境非常的寬敞明亮，不影響你欣賞景色，前面的屏幕可以顯示這個景區的風土人情。

我們發現，在這個過程當中，從做一個DEMO到真正的部署試運營，這裡面需要有很多的工作，做一個DEMO，1萬次嘗試成功1次拍一個視頻就可以去吸引投資，但是真正要試運營，1萬次嘗試當中失敗一次就完蛋了，這裡面有很多的工作。另外做DEMO量車上可以放100萬的設備，激光雷達最貴一台70萬，真正要商業化，創造客戶價值的同時，創造商業價值的話，必須得有所保證。

比如說左邊的激光雷達現在無論是Google和百度，他們的車上使用的典型的激光雷達，64線，一台7.5萬美金，在是70萬人民幣。在右邊通過更加便宜的激光雷達，再加上攝像頭和深度學習的演算法，以1/10的價錢希望能夠實現同樣的效果。看一下融合的設備會實現什麼樣子？這些線是低成本的16線的激光雷達，看到的視線非常的稀疏，這麼稀疏在真正無人駕駛的時候可能會出現問題。我們把視覺跟它很好的融合起來，視覺有720根線的解析度，把激光雷達和視覺融合起來就能以1/10的價錢實現類似於高線數激光雷達的感知水平。

而且我們相信在未來的3年當中，可以從真正的封閉的環境當中，比如說園區、景區、渡假村、公園、機場、大學做到最後3公里的運營。今天我們住在郊區的話，捷運站出來只有3種交通工具，黑車、摩的、共享腳踏車，黑車、摩的一定會被取締，共享腳踏車比較適合最後一公里，而且颳風、下雨、有霧霾不太適合，所以未來希望有一種小車能夠承擔最後3公里的出行。因為這種小車部署在外面，像共享腳踏車、分時租賃有很多的管理成本，我們希望它的維護成本是最低的，所以在這個車上做了自動充電的功能，當它發現自己快沒電的時候，會找到一個帶無限充電功能的停車位，以非常準確的姿態停進去以後就可以進行充電了。

所以我們希望在未來的5—10年當中，真正實現我們的夢想，而今天北京可能有接近500、600萬輛私家車，只有7萬輛計程車。10年以後，相信北京只有100萬輛私家車，但是有200萬輛無人駕駛的計程車，真正解決打車難、打車貴的問題，一叫車2分鐘內無人駕駛的計程車來了，打車費用會降低到今天的1/3以下，因為人力的成本已經不在了，而且有了更好的調度系統，空駛能源的浪費會最小化。基於這些我們成立了這家公司，我們的公司英文叫UISEE，由5個短語組成，U是代表Utilization，我們每天可能有上10億小時的時間浪費在路上，未來我們希望把它轉化為司機；I是indiscrimination，出行者無歧視，今天有駕照才能駕駛汽車，未來認識人都可以駕駛汽車，包括老人小孩兒，甚至是殘疾人；S是Safety，希望能夠減少90%以上的事故，意味著每年能夠拯救100萬個生命，有接近萬億美金社會成本的節省；E是Efficiency我們希望不再有堵車，道路的通行效率提升，大量的私家車減少，停車位可以釋放出來變成房子；E是Environment，希望是一個更加綠色的世界，減少二氧化碳和空氣污染物的排放，希望這個世界在未來的一、二十年當中可以實現。

最後想引用一下錢穆老先生的一句話，「認識你的時代，帶領你的時代」。在今天這麼一個碰到各種各樣的社會問題的時候，每一位科學家都應該有自己的擔當，我們公司也是希望與科學家這樣一些先行者同行，與你們這些開創者共創。我們也是通過各種各樣的手段，跟大學學者，跟其他領域的科學家，包括世界範圍內的科學家建立聯繫，希望能夠把最好的人工智慧，最快的落地，真正的產生社會價值和商業價值，真正的去改變我們的世界。

謝謝大家！