基本上幾周之前，行業(yè)內(nèi)外的朋友碰到我時聊的最多的話題都是你對特斯拉Autopilot出的事故是怎么看的。我想這應該是目前自動駕駛的行業(yè)里面應該是最熱的一個話題：有人在問特斯拉的自動駕駛技術(shù)路線是不是太激進了？有人在問特斯拉的Autopilot是否經(jīng)過嚴格的測試？有人在質(zhì)疑特斯拉是否對用戶的生命安危太不負責了？這些來自專業(yè)或是非專業(yè)的話題都在讓我思考：特斯拉推出Autopilot到底錯在哪兒了？
Autopilot：豈非過乎?
有很多專業(yè)文章都分析了特斯拉Autopilot的幾起事故。的確，這些事故特別是傷亡事故的發(fā)生客觀上反映了Autopilot在過去發(fā)展中的一些技術(shù)弱點。但就我個人而言，最值得警醒一點是：在智能駕駛技術(shù)迅速推廣的過程中，我們真的考慮過用戶體驗了嗎？
傳統(tǒng)企業(yè)通常將消費者定義為：“客戶”——在這層關(guān)系里，企業(yè)成了發(fā)生一次買賣關(guān)系后就拉開距離的“渣男”，“追你的時候甜言蜜語，一旦得手后就立刻變臉”。毋庸置疑，對于眾多特斯拉的駕駛者來說Autopilot是一項超級“cool”，也超級“超前”的功能。在看到無數(shù)精彩的TVC后，眾多的特斯拉車主為了體驗到這項服務(wù)，支付了費用。
但在得到產(chǎn)品后，用戶卻沒有得到詳細的功能說明以及完善的使用輔導，以至于大家對于該項技術(shù)產(chǎn)生了過度的依賴性，從而發(fā)生了這些本來可以避免的事故。與“客戶”不同，互聯(lián)網(wǎng)時代的消費者是“用戶”，在買賣關(guān)系之后，企業(yè)與“用戶”的關(guān)系才剛開始，而“用戶”也是為持續(xù)的使用和體驗買單的，這就要求企業(yè)要對用戶的體驗終身負責，而非僅僅兜售產(chǎn)品。
在對“自動駕駛”這樣一個還在成長期的技術(shù)進行推廣時，企業(yè)如何向用戶正確傳遞產(chǎn)品特性，如何教育用戶科學使用，這點至關(guān)重要。如果僅是一味夸大，而不說清楚技術(shù)本身的局限性以及錯誤操作可能帶來的危險，那么就會在用戶后續(xù)的使用中埋下巨大風險。而一旦因此發(fā)生了重大的傷亡事故，那將對企業(yè)以及整個行業(yè)帶來非常大的打擊。
在無數(shù)自動駕駛論壇上大家講的更多的是技術(shù)問題，我自己以前雖然是做技術(shù)出身，但是更多的時間是在做產(chǎn)品。我也希望無論是企業(yè)還是行業(yè)，大家都可以從“產(chǎn)品體驗”這一另外的角度關(guān)注自動駕駛發(fā)展過程中引發(fā)的課題。希望亡羊補牢，為時不晚。
愛迪生也曾電死過大象
在Autopilot事故頻發(fā)的同時，不少業(yè)內(nèi)人士認為，特斯拉的做法太過激進，導致并不成熟的技術(shù)被導向市場，會威脅到自動駕駛推廣的速度。我則認為自動駕駛一定是用戶未來的需求，當舊的事物不能滿足新產(chǎn)生的需求，總是會被新的事物所替代，這就是所謂的歷史洪流，雖然有坎坷，但方向不會改變！就像在19世紀發(fā)生的直流交流電之爭。
當愛迪生點亮J.P摩根大樓時，有個問題是亟待解決的：如何將電從發(fā)電廠送到街區(qū)、大樓，乃至居民住宅？直流電的傳輸效率非常低，這種情況下，要布滿電，要每一平方公里上都要布上發(fā)電廠。實際上，尼古拉˙特斯拉繼愛迪生發(fā)明直流電后不久后就發(fā)明了交流電，它可以讓電出廠電壓升得很高，再在用戶端降下來，這也就解決了遠距離輸電的問題。
但與此同時，發(fā)明大王愛迪生卻不顧已有的崇高聲望，從安全性入手攻擊交流電，而他本人也通過展示大象觸電等方式來宣傳交流電的危險。但最終結(jié)果大家都知道：交流電優(yōu)越性非常明顯：從電燈點亮以來，同步電網(wǎng)從幾千瓦已發(fā)展到幾億千瓦，電壓等級從幾十伏發(fā)展到上百萬伏，科學技術(shù)不斷在解決著發(fā)展的難題，也保障了安全。
舊的事物會被新的事物所代替，這個道理也同樣適用于汽車行業(yè)。有數(shù)據(jù)顯示：90%交通事故是來自于人的疏忽——駕駛員在很多環(huán)境下將不可避免的受到各種不良情緒影響而做出錯誤判斷。那么是不是如果人處理危險不行，交由車直接處理危險更好。自從汽車逐漸代替人進行自主駕駛以來，其安全性一直是人們擔憂的一大問題，但在很多時候我們必須承認：機器比人更可靠。
在汽車網(wǎng)聯(lián)化、智能化的歷史拐點上，我堅信智能駕駛技術(shù)不會因為交通事故而停止不前，雖然事故的發(fā)生會讓產(chǎn)生質(zhì)疑，另一方面也讓埋藏在智能駕駛技術(shù)背后的問題盡早暴露了出來，從而促進了技術(shù)的迭代、法律的完善。
當我們談?wù)撟詣玉{駛時，我們到底在談?wù)撌裁矗?/strong>
在今天這個時間點上，我們需要站在一個客觀的層面上了解自動駕駛。
今年北京車展黨奇點汽車展出時，很多用戶都在問：什么叫智能汽車，你們車可以無人駕駛嗎？這里我們需要先梳理一下自動駕駛的概念。
美國高速公路安全管理局對“self-driving”進行了分級：就是從Level0到Level4。目前在國際上有兩種潮流：一種是以谷歌為代表的科技企業(yè)所推動的全部路況下純粹的“無人駕駛”，即位于頂端第4級“self-driving”。他們采用的是成本高昂的激光雷達等傳感器，同時，需要攻克的還有法律、倫理道德等問題。而這些需要逐步去完善，一蹴而就的方法也讓技術(shù)產(chǎn)品化的腳步變得緩慢；另一種是以傳統(tǒng)主機廠為代表，從0級起步逐步增加功能以提升ADAS的做法，英文將這種基于功能提升的自動駕駛稱為“automatic driving”。這種做法雖然產(chǎn)品化門檻低，但由于產(chǎn)品周期的影響，技術(shù)迭代速度則不得不放緩。同時，由于傳統(tǒng)汽車自身結(jié)構(gòu)的限制，還僅限于ADAS某一功能的增加或改善，并沒有體現(xiàn)整車智能性的提升。
基于此，奇點汽車將走另外一條快速落地，但是又能讓用戶感到安全的路徑——自主駕駛。初代產(chǎn)品從用戶最剛需的智能駕駛功能入手，后期通過提前鋪設(shè)的云平臺、以及強大的處理器、傳感器等硬件設(shè)備，讓汽車在不需要改變硬件的結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，能夠?qū)崿F(xiàn)升級和迭代，可以通過大數(shù)據(jù)和自學習逐漸向“自主駕駛(Autonomous Drving)”過渡。
以“用戶”為核心的自主駕駛技術(shù)路線
今年3月9號，AlphaGo打敗了人類棋手。它是靠什么來取勝的呢？AlphaGo突破了傳統(tǒng)程序，搭建了兩套模仿人類思維的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：value networks承擔棋局態(tài)勢評估， policy networks選擇如何落子；同時，通過將抽象的形象思維形式化，AlphaGo可以實現(xiàn)從海量樣本的勝局和敗局數(shù)據(jù)中進行吸收、自動提取規(guī)則、進行推理，從而向眾多優(yōu)秀的人類棋手進行學習。AlphaGo就是靠大數(shù)據(jù)和自學習戰(zhàn)勝的人類棋手！
而回歸汽車，我認為智能駕駛系統(tǒng)就是深度學習的引擎，可以對于人的駕駛習慣進行學習。舉個例子：我們每個人開車習慣不一樣，有的人開車比較猛，有的人則比較溫和，在這種情況下，就不存在某一種固定模式的自動駕駛系統(tǒng)可以同時滿足我們兩個人。每個人的駕駛心理和習慣都不同，我們對于駕駛安全本身的容忍度也不盡相同。所以，如何更正確地預測、理解、處理當前駕駛者的行為習慣，將成為自動駕駛領(lǐng)域非常重要的課題。而這種“自主性”則需要大量數(shù)據(jù)的積累和計算。
奇點汽車就是通過類似于AlphaGo利用算法將人類棋手的形象思維形式化，再通過大數(shù)據(jù)的積累和分析完成向人類棋手學習下棋的這種做法，讓智能駕駛系統(tǒng)在用戶開車時能夠“悄悄地”自學習，讓汽車實現(xiàn)“人腦和機器的融合”，實現(xiàn)滿足個性化體驗需求的人機協(xié)同共駕。最終將通過駕駛行為大數(shù)據(jù)的積累進行認知階段的深度學習，實現(xiàn)向“自主駕駛”的過渡。
不管是現(xiàn)在的傳統(tǒng)汽車還是未來的智能汽車，核心都是“人”，自動駕駛的技術(shù)推廣路線一定要以“快速、有效、可靠地給用戶提供更好的智能安全駕駛體驗”為前提。從用戶調(diào)研中發(fā)現(xiàn)：高速巡航、低速跟車、自動泊車、夜視、防疲勞駕駛等功能是目前用戶最迫切需要的智能駕駛技術(shù)。所以，我們也會將用戶所需要的功能體驗在第一代奇點汽車上，并依靠硬件配置、云平臺和算法實現(xiàn)系統(tǒng)持續(xù)的學習、迭代。同時，在推廣過程切忌盲目夸大，永遠將“安全”放在第一位！
在過去，有國內(nèi)企業(yè)家認為，造車就是四個輪子加上兩個沙發(fā)；面向未來，我們把汽車看成是一個機器人，機器人必須擁有智能的大腦，必須學會理解，能夠“交流”，這是我們的發(fā)展方向。
作者系智車優(yōu)行聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO
來源：第一電動網(wǎng)
作者：沈海寅
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