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沈海寅講述何為基于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的智能汽車

7月16-17日,中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)以“新能源汽車與智能汽車前沿技術(shù)”為主題舉辦系列課程,智車優(yōu)行CEO、聯(lián)合創(chuàng)始人沈海寅在培訓(xùn)課上的發(fā)言稱,人工智能稱為第四次工業(yè)革命,也叫做第二次信息革命,因?yàn)槿斯ぶ悄茉谖磥?lái)的影響可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出于我們今天的想象。對(duì)于汽車行業(yè)來(lái)講,已經(jīng)在多個(gè)維度發(fā)生了革命性的創(chuàng)新。     

沈海寅表示,第三次工業(yè)革命主要是計(jì)算機(jī)本身和互聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合,給我們帶來(lái)了很大的轉(zhuǎn)變。人們目前生活中最離不開(kāi)的就是這次工業(yè)革命帶來(lái)的影響?,F(xiàn)在,我們將人工智能稱為第四次工業(yè)革命,也叫做第二次信息革命,因?yàn)槿斯ぶ悄茉谖磥?lái)給我們帶來(lái)的影響可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出于我們今天的想象。

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智車優(yōu)行CEO、聯(lián)合創(chuàng)始人沈海寅

從1956年達(dá)特茅斯會(huì)議開(kāi)始,就意味著人工智能的啟蒙,但是在中間過(guò)程中,其學(xué)術(shù)和流派其實(shí)發(fā)生了很大的變化,也經(jīng)過(guò)了幾次遇冷。80年代的時(shí)候是第一次AI的低谷,2000年的時(shí)候是第二次AI的低谷,到今天算是2.5次,一次高峰0.5,下來(lái)算1,這樣一次循環(huán)我們今天其實(shí)來(lái)到了2.5次。2.5次跟以前有什么不一樣呢?有些業(yè)內(nèi)人士指出,AI有點(diǎn)像流感,一波流行了以后又消退了,然后過(guò)一段時(shí)間又來(lái)了一波。很多人擔(dān)心,這波浪潮是否又會(huì)沉寂下去?我們提到人工智能的時(shí)候,很多人腦子里對(duì)它的概念就像科幻電影里呈現(xiàn)出來(lái)的那樣。但是由于我們的期待和實(shí)際做出來(lái)的產(chǎn)品之間的落差非常大,所以就使得AI人工智能的應(yīng)用又沉寂下去了。

這次爆發(fā)跟以前相比有什么區(qū)別呢?我認(rèn)為這次爆發(fā)是以深度學(xué)習(xí)作為人工智能非常典型的特點(diǎn)。比如,Deep Learning到2012年開(kāi)始逐漸起步,它的識(shí)別率在不斷的上升,而錯(cuò)誤率在不斷的下降。例如,我們必須通過(guò)兩三次的交往才能夠記住一個(gè)人,其實(shí)人對(duì)圖象識(shí)別也是有一定錯(cuò)誤率的。通過(guò)Deep Learning的計(jì)算以后,機(jī)器對(duì)人臉的識(shí)別已經(jīng)超過(guò)人類了。也就是說(shuō),在單一的性能上,機(jī)器學(xué)習(xí)或者深度機(jī)器學(xué)習(xí)能夠獲得效果已經(jīng)達(dá)到跟人一樣,或者超過(guò)人的學(xué)習(xí)效果。

再舉一個(gè)非常簡(jiǎn)單的例子就是AlphaGo。去年3月份AlphaGo橫空出世,它跟李世石PK了一下,當(dāng)時(shí)比分是4:1。我們國(guó)內(nèi)天才的少年柯潔今年和AlphaGo又比了一次,是以0:3敗退。這意味著我們用以前的算法是很難去窮盡一種思維活動(dòng),機(jī)器其實(shí)用深度學(xué)習(xí)已經(jīng)完勝了。這意味著這次人工智能的爆發(fā)有非常多的通用性,比如語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域,我們過(guò)去所用的一些算法跟今天用的算法是完全不一樣的??拼笥嶏w最近推出了一個(gè)產(chǎn)品,在翻譯領(lǐng)域非常大的突破,這些突破背后用的算法都是一樣的。就是說(shuō)過(guò)去語(yǔ)音識(shí)別當(dāng)中所獲得的突破,并不能給我們帶來(lái)在圖象識(shí)別上這樣一些突破,或者講圖象識(shí)別當(dāng)中獲得的突破并不能影響到我們自動(dòng)駕駛領(lǐng)域。但是今天的一個(gè)通用算法,就像人如何去學(xué)習(xí)一樣,機(jī)器學(xué)習(xí)可以通過(guò)不斷的數(shù)據(jù)累積,現(xiàn)在可能還是以監(jiān)督學(xué)習(xí)為主,但是在未來(lái)或者在現(xiàn)在,已經(jīng)出現(xiàn)越來(lái)越多的半監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí),機(jī)器可以不斷的自我進(jìn)化。原來(lái)我們講做一個(gè)算法,比如過(guò)去我們做一個(gè)ADAS的算法,會(huì)局限于本身的優(yōu)劣當(dāng)中,就是說(shuō)程序員對(duì)算法是可控的。今天為什么大家對(duì)深度學(xué)習(xí)會(huì)有一點(diǎn)恐懼心理呢?是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算出來(lái)的算法是一個(gè)黑盒子,我不知道它里面是什么東西。即使你是最早去訓(xùn)練這套算法的技術(shù)人員,到最后拿到算法以后,他也不知道這個(gè)算法里面到底是怎么運(yùn)行程度的。就像人的大腦一樣,我看到一個(gè)人,我知道這個(gè)人是一個(gè)人,但是我不知道里面是通過(guò)什么樣的邏輯來(lái)看到一個(gè)物體是人。在這里,核心的點(diǎn)在于算法其實(shí)已經(jīng)變得越來(lái)越不重要了,而用什么樣的數(shù)據(jù)來(lái)去訓(xùn)練模型就變得越來(lái)越重要,其實(shí)這就是我們未來(lái)講自動(dòng)駕駛當(dāng)中非常核心的一點(diǎn)。

對(duì)于汽車行業(yè)來(lái)講,已經(jīng)在多個(gè)維度發(fā)生了革命性的創(chuàng)新。在過(guò)去汽車行業(yè)130多年歷史當(dāng)中,每一個(gè)行業(yè)它在發(fā)生單個(gè)維度變化的時(shí)候,其實(shí)傳統(tǒng)的強(qiáng)者往往是有能力通過(guò)自我的革新去獲得創(chuàng)新,可以跟上這個(gè)潮流,并且繼續(xù)保持他的強(qiáng)者地位。但是就跟我們?nèi)祟愡M(jìn)化一樣,我們講達(dá)爾文《進(jìn)化論》,核心的內(nèi)容是說(shuō)要基因突變,在外界生存環(huán)境在發(fā)生突變的情況下,只有基因突變者才能活下來(lái),適者才能生存。對(duì)于汽車行業(yè)來(lái)講其實(shí)也是一樣,包括像智能汽車、動(dòng)力系統(tǒng)、燃料電池、純電動(dòng)汽車的出現(xiàn),各個(gè)領(lǐng)域都在發(fā)生著變化,商業(yè)模式、銷售模式、售后服務(wù)模式等等也在變化。當(dāng)多個(gè)維度下發(fā)生變化的時(shí)候,核心就是最后一個(gè),如果只抓住一個(gè)維度的變化的時(shí)候,往往很有可能會(huì)失去在其他維度上對(duì)于創(chuàng)新的理解。

未來(lái)改變汽車屬性的核心是智能化,各個(gè)論壇上大家都講汽車未來(lái)會(huì)有“四化”:輕量化、電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化。很多人說(shuō)智能化就是講智能駕駛或者自動(dòng)駕駛、無(wú)人駕駛,網(wǎng)聯(lián)化就是說(shuō)汽車可以聯(lián)網(wǎng)了。其實(shí)在講智能化的時(shí)候,我們的定義是跟很多專家和車企不同的,具體到后面我會(huì)提到。

最近一段時(shí)間特斯拉的股價(jià)稍微往下跌了一些,但是在過(guò)去有連續(xù)三個(gè)月的時(shí)間特斯拉是美國(guó)市值最高的車企。特斯拉在2016年一共才生產(chǎn)了8萬(wàn)多輛車,向用戶交付了7萬(wàn)多輛車,而通用在2016年一共有千萬(wàn)輛車,福特有660萬(wàn)輛車,這兩個(gè)規(guī)模大家可想而知,是完全不可類比的,但是為什么資本市場(chǎng)給了特斯拉這么高的估值呢?原因在于過(guò)去汽車行業(yè)的核心是生產(chǎn)制造能力,但是在今天生產(chǎn)制造大家都認(rèn)為你已經(jīng)是一家車企應(yīng)該具備的基本條件,并不具有一個(gè)溢價(jià)的空間在那里。但是像特斯拉,雖然可能他的自動(dòng)駕駛的路線等等跟其他的企業(yè)不一樣,但是我們覺(jué)得至少在今天來(lái)講,它是最早把自動(dòng)駕駛或者輔助自動(dòng)駕駛能夠真正商用化的一家企業(yè)。同時(shí),特斯拉是現(xiàn)在世界上唯一已經(jīng)量產(chǎn)的智能汽車,其它所謂號(hào)稱自己是智能汽車的,其實(shí)離真正的能汽車的定義還差那么一點(diǎn)。如果這輛車是智能汽車的話,他就會(huì)在擺脫原來(lái)車企和用戶之間,在你的汽車賣給用戶以后任何關(guān)聯(lián)問(wèn)題,他跟用戶之間是實(shí)實(shí)在在不斷的24小時(shí)連接起來(lái)的,而且他能夠不斷的給用戶推送各種各樣的服務(wù),而且更重要的是在于,特斯拉能夠獲得所有用戶的最核心的數(shù)據(jù)。

在一個(gè)月前,特斯拉跟用戶簽了一份協(xié)議,就是只要在你的屏幕上點(diǎn)個(gè)“OK”就可以讓用戶允許特斯拉不斷的去搜集去數(shù)據(jù)。就是說(shuō)現(xiàn)在就有可能十幾萬(wàn)用戶在不斷的幫特斯拉在磨煉它的算法,把數(shù)據(jù)傳到特斯拉的服務(wù)器上面,然后特斯拉服務(wù)器不斷的去訓(xùn)練他的模型。所以這種情況下,特斯拉的自動(dòng)駕駛進(jìn)度一定是比其他的車企更快的。這也是為什么資本市場(chǎng)用他們的錢來(lái)投票,告訴大家說(shuō):“什么才是未來(lái)”。

85%的高管認(rèn)為,智能網(wǎng)聯(lián)系統(tǒng)未來(lái)會(huì)比汽車本身?yè)碛懈蟮膬r(jià)值,能夠創(chuàng)造更多的銷售額和利潤(rùn)。因?yàn)橘Y本不是一個(gè)慈善家,他一定是要為你將來(lái)能夠創(chuàng)造出更多的利潤(rùn)和銷售額來(lái)買單的。但是,為什么現(xiàn)在其它的車企還要去搞更多的制造、要去建造更多的產(chǎn)能呢?其實(shí)這個(gè)慣性還是非常巨大的。

未來(lái)到底我們的利潤(rùn)結(jié)構(gòu)會(huì)發(fā)生什么樣的變化呢?2015年到2030年,共享出行以及基于大數(shù)據(jù)的服務(wù),還有像新的供應(yīng)商,包括新的技術(shù)、新的軟件,這些會(huì)占到的營(yíng)收比例將超過(guò)20%。在我們的利潤(rùn)當(dāng)中,會(huì)發(fā)現(xiàn)這部分所占的利潤(rùn)可能會(huì)更大。所以說(shuō),在未來(lái)我們的整個(gè)營(yíng)收和利潤(rùn)的結(jié)構(gòu)也會(huì)發(fā)生變化,傳統(tǒng)的利潤(rùn)在不斷的下降。當(dāng)然這個(gè)例子還是一個(gè)預(yù)估,我們覺(jué)得其實(shí)在這個(gè)里面,能夠做的事情還有更多。    

車企在新車研發(fā)的時(shí)候摳成本非常厲害。經(jīng)常為1塊錢成本決定這件事情到底做不做,或者到底選這個(gè)供應(yīng)商還是選那個(gè)供應(yīng)商,但是大家有沒(méi)有注意到,特斯拉所有的跟自動(dòng)駕駛相關(guān)的硬件,并不是付了錢就把硬件裝上去,沒(méi)有買就不裝上去,其實(shí)是標(biāo)配的。僅僅說(shuō),你付了錢以后,我把這個(gè)功能給你打開(kāi),就是你現(xiàn)在可以自動(dòng)駕駛,硬件都是裝在上面。為什么特斯拉愿意去花這個(gè)錢全系標(biāo)配呢?其實(shí)這個(gè)就回到剛剛的數(shù)據(jù),在未來(lái)數(shù)據(jù)的價(jià)值其實(shí)更大。

現(xiàn)在基本上特斯拉的用戶當(dāng)中愿意付錢去買這個(gè)功能的大概60%的數(shù)量,就是說(shuō)將近1/3人其實(shí)沒(méi)有打開(kāi)用,特斯拉其實(shí)是花了2萬(wàn)塊的冤枉錢,但是如果去考慮這2萬(wàn)元在你搜集數(shù)據(jù),尤其在搜集我們實(shí)實(shí)在在在路上跑的那些非常例外的數(shù)據(jù)的時(shí)候,你會(huì)覺(jué)得這2萬(wàn)元是非常值得的,因?yàn)槠渌嚻罂赡芤ㄙM(fèi)更多的時(shí)間去搜集。          

基于車輛互聯(lián)給我們帶來(lái)的技術(shù)和服務(wù)到底有哪些呢?這個(gè)里面我們看到,包括智能出行,剛剛講的共享出行,是一個(gè)非常大的環(huán)節(jié),還有很多增值的服務(wù),這個(gè)里面其實(shí)有非常非常多的事情是可以做的,即使我們現(xiàn)在做的當(dāng)中,就已經(jīng)發(fā)生了有很多是可以去支撐起來(lái)的另外,隨著自動(dòng)駕駛的功能實(shí)現(xiàn)以后,能夠做的事情其實(shí)就可以更多了。

汽車行業(yè)的關(guān)鍵詞在發(fā)生變化,大數(shù)據(jù)、智能化、電動(dòng)化、IOT、自動(dòng)駕駛,中間是有汽車,但其實(shí)這個(gè)也在發(fā)生轉(zhuǎn)變,就是說(shuō)我們把這個(gè)核心,從汽車本身更多的轉(zhuǎn)到了自動(dòng)駕駛里面去了。

今天想跟大家分享一下我們自己對(duì)于自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的一些理解,這個(gè)理解不一定對(duì),但是我們?cè)谟酶甙旱膶W(xué)費(fèi)去賭我們的這個(gè)方向。對(duì)于自動(dòng)駕駛來(lái)講所需要的,首先是復(fù)雜的傳感器系統(tǒng),所以在我們這個(gè)車上,我們第一代,一開(kāi)始銷售的車是帶4個(gè)攝像頭,不包括360度環(huán)視的攝像頭,就是跟自動(dòng)駕駛相關(guān)的是4個(gè),前向是3個(gè)、后向是1個(gè),我們還會(huì)在后面立刻迭代到第二代的視覺(jué)系統(tǒng),它就帶8個(gè)攝像頭,如果再加上環(huán)視攝像頭,在車上圍繞一圈有12個(gè)攝像頭。這個(gè)里面大家可能就已經(jīng)意識(shí)到了,我們走的自動(dòng)駕駛的路線可能跟百度路線還是非常不一樣的,因?yàn)槲覀兪窍M梅浅:线m的成本,能夠讓我們的自動(dòng)駕駛進(jìn)入到用戶的生活里去,所以我們更多的是用圖像算法來(lái)去解決的。當(dāng)然光圖像其實(shí)也不夠,我們?cè)谶@個(gè)里面設(shè)了5顆毫米波雷達(dá),1顆前向的,還有4顆是在4角上,是5顆毫米波雷達(dá)。其中1顆是77G的,還有4顆是24G的,但是未來(lái)我們也會(huì)替換到77G的。還有超聲波雷達(dá),像現(xiàn)在僅僅給倒車用的,作用范圍大概3米—4米,但是我們下一代超聲波雷達(dá)達(dá)到6米,包括自動(dòng)泊車都可以提供更好的精度。這個(gè)就是我們的傳感系統(tǒng)。

第二點(diǎn)需要的是數(shù)據(jù)融合。就是如何把剛剛的那些傳感器合在一塊。我們的第一代車是沒(méi)有帶激光雷達(dá)的,但是我們給激光雷達(dá)預(yù)留了位置,在今天我們認(rèn)為像那種在車頂上轉(zhuǎn)的,那種光學(xué)試的激光雷達(dá)是不可能達(dá)到量產(chǎn)水平的,這個(gè)價(jià)格承受不了的,只有當(dāng)固態(tài)激光雷達(dá)成熟以后才有可能。但是激光雷達(dá)不可能說(shuō)360度這樣轉(zhuǎn),這樣就放在前向,這樣使得激光雷達(dá)是用在非常情況下,比如其他傳感器,我的視覺(jué)傳感器和我的毫米波雷達(dá)失效了以后,它可以來(lái)作為另外一個(gè)冗余的傳感器來(lái)進(jìn)行識(shí)別,所以我們這里沒(méi)有把它刻意的畫出來(lái)。第三個(gè),就是控制。我們到底應(yīng)該在什么樣的場(chǎng)景下來(lái)去控制這輛車。第四個(gè),線控的執(zhí)行器,我們做車的時(shí)候,現(xiàn)在很多車要改成一輛自動(dòng)駕駛是非常困難的,至少電機(jī)天生就是線控的,但是剎車到底該怎么辦、轉(zhuǎn)向該怎么辦,這種都是線控器應(yīng)該做的。還有環(huán)境感知,當(dāng)然這個(gè)是跟傳感系統(tǒng)相關(guān)的,包括定位,包括路徑的規(guī)劃、決策的執(zhí)行。

這個(gè)里面想重點(diǎn)講一下,AlphaGo圍棋能夠戰(zhàn)勝人,其實(shí)AlphaGo里面就用了兩個(gè)人工智能的模型,第一個(gè)叫對(duì)當(dāng)前事態(tài)的判斷,比如說(shuō)棋子下去以后,黑和白到底目前誰(shuí)占優(yōu)?我希望去判斷一下目前的形勢(shì)到底是什么樣的形勢(shì),這是一個(gè)靜態(tài)的判斷。并且要對(duì)下面走什么棋進(jìn)行一個(gè)模擬分析。自動(dòng)駕駛其實(shí)也是一樣,我們需要不斷的對(duì)當(dāng)前這個(gè)環(huán)境進(jìn)行判斷,這個(gè)判斷其實(shí)就屬于環(huán)境感知,同時(shí)再去對(duì)后面決策產(chǎn)生影響,所以它是一個(gè)模型,比如前面有人、距離多少米有輛車,是對(duì)當(dāng)前的情況進(jìn)行一個(gè)判斷。同時(shí)再有一個(gè)模型,是在感知條件下到底如何決策,也就是說(shuō),我對(duì)路徑的規(guī)劃和我決策的執(zhí)行,他是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程。所以說(shuō)你會(huì)發(fā)現(xiàn),雖然下圍棋和做自動(dòng)駕駛是完全不同的兩個(gè)領(lǐng)域,但是他的核心即算法的骨架是完全一致的。

SAE對(duì)自動(dòng)駕駛分為5級(jí)——從L0到L5,其中最核心點(diǎn)是從L2到L3,其實(shí)是很大的轉(zhuǎn)變。因?yàn)長(zhǎng)2還是以人為主,到L3的時(shí)候系統(tǒng)的決策權(quán)就要更高,所以一定情況下需要系統(tǒng)進(jìn)行自主判斷,這個(gè)里面其實(shí)就完成了一個(gè)質(zhì)變的過(guò)程。

作為奇點(diǎn)汽車來(lái)講,我們?cè)谧詣?dòng)駕駛領(lǐng)域有一個(gè)路線圖,其實(shí)講這個(gè)路線圖的時(shí)候,就是我們對(duì)自動(dòng)駕駛到底應(yīng)該如何來(lái)設(shè)計(jì),這里面有兩條路徑,一條就是像百度、谷歌,做真正的沒(méi)有人駕駛,就是人不干預(yù)到,甚至方向盤都可以去掉。還有一種路徑,是像很多整車企業(yè)在不斷的做,從L1到L2到L3不斷迭代上去的方式。我們的方向叫硬件先行、軟件滯后,什么叫硬件先行呢?因?yàn)槲覀冇X(jué)得,首先希望根據(jù)用戶的這個(gè)需求,打好一個(gè)硬件的基礎(chǔ),然后有了這個(gè)硬件以后,我們并不著急在發(fā)布那天就說(shuō)我們車是自動(dòng)駕駛的第幾級(jí),而是先從比較低級(jí)的層級(jí)開(kāi)始做起,以后通過(guò)累計(jì)的數(shù)據(jù)搜集和不斷的深度學(xué)習(xí),實(shí)現(xiàn)逐步的升級(jí)。所以我們的圖就是這樣的,在2017年,我們做的研發(fā)都是圍繞L2來(lái)進(jìn)行的,但硬件的規(guī)劃其實(shí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了L2的需求,如果僅僅想做L2的話完全沒(méi)有必要用這么好的硬件以及這么多的傳感器。這些是為了到2018年能夠往L3去升級(jí),到了2020或者2021年的時(shí)候,老的用戶不需要換車,只需要重新的把軟件升級(jí),或者說(shuō)再加個(gè)激光雷達(dá)就能夠升級(jí)到L4,所以這個(gè)是我們的一個(gè)路徑。我們希望讓車擁有“成長(zhǎng)”的力量,這個(gè)“成長(zhǎng)”其實(shí)是軟件,這些成長(zhǎng)在聯(lián)網(wǎng)公司里面大家都覺(jué)得是理所應(yīng)當(dāng)?shù)?。但是汽車是硬件,所以如果按汽車硬件定義,如果要實(shí)現(xiàn)新的功能,只有可能到下一代汽車才能實(shí)現(xiàn),這是我們想要挑戰(zhàn)的一點(diǎn)。所以,過(guò)去講人工智能變化或者車的變化,是從硬件為主到最后慢慢變成軟件、軟件硬件一體化,到了人工智能時(shí)代以后,對(duì)車的定位就是車其實(shí)未來(lái)就是一個(gè)機(jī)器人,這個(gè)就是我們對(duì)于車的一個(gè)最終級(jí)的定義。

接下來(lái)我想講一下安全體系。如果未來(lái)汽車都是自動(dòng)駕駛,其實(shí)那么今天汽車很多的標(biāo)準(zhǔn)都可以改變了,汽車沒(méi)有必要說(shuō)做碰撞實(shí)驗(yàn)了。很多交通工具,如船、航母、飛機(jī),都沒(méi)有碰撞試驗(yàn)。但是汽車天天在碰撞,所以給車定義了一堆標(biāo)準(zhǔn)。

安全其實(shí)劃分為三類安全,被動(dòng)安全、主動(dòng)安全和網(wǎng)絡(luò)安全。當(dāng)車24小時(shí)連在網(wǎng)上的時(shí)候,網(wǎng)絡(luò)安全就變得非常重要了。在《速度與激情8》里面有驚心動(dòng)魄的例子,這么多僵尸車被黑客驅(qū)使。所以很多人在問(wèn),到底汽車安全不安全?因此一定要從根本上重視網(wǎng)絡(luò)安全,但是并不能因?yàn)槲疫@個(gè)車有可能網(wǎng)絡(luò)上被黑客入侵,就不去用智能汽車了。因此我們?cè)谠O(shè)計(jì)智能系統(tǒng)的時(shí)候,設(shè)計(jì)了非常復(fù)雜的一套架構(gòu)系統(tǒng),這套復(fù)雜的系統(tǒng)可能先從硬件設(shè)計(jì),包括安全芯片,是銀行級(jí)的安全芯片,到ECU的設(shè)計(jì),都進(jìn)行了固化和加強(qiáng),所以使得整個(gè)安全的領(lǐng)域變得至少是可靠的。

智能互聯(lián)和自動(dòng)駕駛未來(lái)面臨的挑戰(zhàn)有很多,網(wǎng)絡(luò)安全對(duì)我們來(lái)講也是非常大的挑戰(zhàn),還有包括我們?nèi)瞬?、基礎(chǔ)設(shè)施等方面。

智能化最核心的一個(gè)點(diǎn),其實(shí)就是“軟件定義硬件”。大家今天用的智能手機(jī)和過(guò)去我們用的諾基亞功能手機(jī)之間區(qū)別到底在哪兒?我們做了一些分析,我認(rèn)為覺(jué)得最核心的點(diǎn),一個(gè)叫功能、一個(gè)叫智能。顧名思義,功能手機(jī)賣的就是功能,所以過(guò)去諾基亞手機(jī)研發(fā)以后,我這款手機(jī)帶拍照功能、帶導(dǎo)航功能、帶音樂(lè)功能、帶上網(wǎng)功能等等,所有東西都是軟件+硬件合起來(lái)以后提供一個(gè)方案給用戶的,這個(gè)方案判斷的時(shí)候是說(shuō),這個(gè)手機(jī)可能帶20個(gè)功能就2千塊,諾基亞另外一款手機(jī)有30個(gè)功能可能3千塊,當(dāng)然這個(gè)例子不一定對(duì)。但是今天我們的智能手機(jī)很簡(jiǎn)單,其實(shí)是軟件和硬件分離開(kāi)了,硬件成為了一個(gè)平臺(tái),軟件可以不斷的去迭代。今天不管你用的是iPhone7還是iPhone5,硬件平臺(tái)無(wú)所謂,只要你不斷的更新,用的微信一定是最新版本的。反過(guò)來(lái)說(shuō),在座的各位哪怕1/3用的是iPhone,余下iPhone可能用的是安卓手機(jī)或者比如華為,即使兩個(gè)都在用iPhone7的,你里面的功能選項(xiàng)一定是不一樣的,因?yàn)槲腋冶WC大家各自喜歡的軟件一定是不一樣的。

汽車今天是什么樣子?汽車其實(shí)今天所有的部件都是由供應(yīng)商來(lái)提供給用戶的,每一個(gè)ECU其實(shí)都是為了一個(gè)單獨(dú)的部件、單獨(dú)的一個(gè)功能去服務(wù)的,比如自動(dòng)門窗的ECU就是為門窗服務(wù)的,雨刷帶的ECU就是為雨刷服務(wù)的,所以今天的汽車就叫功能汽車,因?yàn)樗强抠u功能區(qū)分賺錢的。如果我們能夠打造一款車,它能夠真正讓硬件成為一個(gè)平臺(tái),而上面的軟件可以通過(guò)迭代的方式來(lái)去實(shí)現(xiàn)更新的話,我們認(rèn)為這輛車才是我們真正意義上的智能汽車。所以說(shuō)只有帶Sota和Fota,每個(gè)ECU都能夠在線升級(jí)的情況下,才能夠說(shuō)這輛車具備了智能汽車的一個(gè)必要條件。

創(chuàng)新其實(shí)不光在一個(gè)點(diǎn),就像2007年蘋果公司剛剛推出iPhone的時(shí)候,當(dāng)時(shí)iPhone的功能其實(shí)跟諾基亞的手機(jī)功能沒(méi)有什么區(qū)別,就是一些鬧鐘、音樂(lè)、記事本等這樣的核心功能,但是到今天我們打開(kāi)App Store的時(shí)候,會(huì)發(fā)現(xiàn)里面有多于200萬(wàn)個(gè)應(yīng)用,就是說(shuō)這200萬(wàn)個(gè)APP在座各位可能一生都用不完,很多人可能就用了其中的99.99%以外的部分,但是為什么還會(huì)有余下99.99%存在呢?就是因?yàn)槊總€(gè)人個(gè)性是不一樣的。等到汽車成為一個(gè)硬件平臺(tái)的時(shí)候,其實(shí)它能夠給我們帶來(lái)的創(chuàng)新能力是非常巨大的。包括在銷售和服務(wù)這個(gè)領(lǐng)域里面,因?yàn)楦脩絷P(guān)聯(lián)起來(lái)了,所以也許用戶還沒(méi)有知道汽車出現(xiàn)什么問(wèn)題的時(shí)候,我們的后端就已經(jīng)知道你的車可能需要去做什么維修了,我們會(huì)給你發(fā)通知推送,告訴你的車應(yīng)該怎么來(lái)做。包括生產(chǎn),也可以去整合很多資源等等,這個(gè)領(lǐng)域里面我們覺(jué)得創(chuàng)新,多維度發(fā)生變化以后,就需要在多維度去進(jìn)行創(chuàng)新,去迎合這樣一種新的變化。

(本文根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)速記整理,未經(jīng)發(fā)言嘉賓審閱)

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作者:中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)

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中國(guó)電動(dòng)汽車和智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域跨學(xué)科、跨行業(yè)、跨部門、跨所有制的,非官方、非營(yíng)利性的政策和學(xué)術(shù)研究平臺(tái)。平臺(tái)由中國(guó)電動(dòng)汽車和智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域政府人員、專家學(xué)者和行業(yè)人士自愿參與,是國(guó)家在電動(dòng)汽車和智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域的第三方智庫(kù)。

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