车网中国现场报道
英特尔中国研究院院长吴甘沙
吴甘沙：谢谢朱老师非常风趣的介绍，我今天的名字为什么叫“从轻絮飞扬到落地为安”呢？其实今年年初的时候我有一个评价，说如果2016年是无人驾驶的立春的话，2017年是雨水，雨水充沛、草木萌动，大大小小的公司都起来了。2018年当时我就预测是惊蛰，我们既能够听到商业化的春雷，同时也会有倒春寒，事实上是什么样子呢？
发现我们一下子跳过了好几个节气，直接到谷雨了，天气非常暖，满天都是杨絮，但是杨絮很轻，不落地，这是一个问题。
当然这个问题跟国际投行对这个行业非常乐观的预期是有关系的，大家看到这边这些图标。首先大家看两家汽车公司，在美股一直大牛市的背景之下，他们跌去了差不多三分之一，就跌去了100、200亿美金的市值。另外一方面，像CRUISE通用汽车2016年初花了10亿美金买的，它的估值一下子就到了146亿，相当于通用汽车的三分之一。我们再看Uber720多亿美金，好几年了都没有什么变化。这几年跟它在自动驾驶上并没有做出特别高的成绩有关系，它把无人驾驶的车部门砍了，又出了一些事。
当然最近高盛跟摩根士丹利又把它提到了1200亿美金，这背后有待考证。最有意思的是WAYMO，是1750亿美金，800的出行、900的物流，再加70的授权，这几个加起来不等于1750，我不知道外国的投行算数是怎么算的。我们可以看到一些结论，商业模式上造车不能通行，卖一辆车1200美金的利润，如果是12万英里，一盈利只有1美分。如果你用无人驾驶再加上共享出行呢？每英里的利润可以达到1毛钱到5毛钱，可以说这是10倍的商业模式的差别。
从估值逻辑上，WAYMO代表这技术的领先性，Uber代表技术共享率，我们不仅要解决出行的问题，还要解决物流。WAYMO可以做物流、解决城市交通，它甚至能够影响房地产，这些东西都被包括在内。当然了，要实现这么一个东西，WAYMO要投入很多的钱，未来几年82000台车，如果按照20万美金的价格来算，要投入100、200亿美金，今天它其实是不到1000台车，一个月已经有100万英里的历程，如果82000台，一个月它有8200万英里的路程。如果从它2017年暴露出来的数据当然还是有差距的。大家看WAYMO蓝条是它2017年的数据，每5596英里需要一次人工的接管，不接管就有可能会出事。这样的水准跟人类驾驶员的平均水准还差得很远，在美国人类驾驶员每50万英里出一次普通的事故，我们看到还有差距。
兰德公司用一个数学模型去做一个证明，他说你要有95%的自信度证明你比人开得好20%，需要110亿英里的数据，什么概念呢？如果你有100辆车，一天24小时不吃不喝，一年365天去开，你需要500年，你需要500年才能从统计学上证明你是安全的，如果谷歌一个月8200万英里大概需要开11年。这个其实从某种意义上来说，给我们带来了一个问题，我们如何去在数据上验证，我这个无人车是安全的。当然他这个理论稍微偏理论，实际其实有一些论证说不需要110亿英里，我们现在这么看。
下面说无人驾驶的滴滴和顺丰，到底什么时候梦想照进现实呢？现在有两种说法，一种是2021年，一种是2025年。2021年因为很多车厂、科技公司2016年做预测规划，2016年加入五年计划，就2021年来了，这个东西科学不科学呢？可以说不科学，但也科学，现在有一种说法叫做默顿定律，就是人有多大胆、地有多大产，有一个预言，因为很多人相信这个预言，大量的人和钱财都进去预言就自我实现了，所以2021年有可能实现。但是这个也有一个问题，随着这么一个时间的流逝，大家会发现有时候它不能实现这样一个承诺。比如说这是福特在2016年8月份，说我们2021年就能够实现无人驾驶的共享出行了。一年以后2017年8月份，正好差不多一年以后，他们的新的CEO上来说2021年，咱们有点太乐观了，这是关于2021年。
2025年也有一种说法，这个刚才韦总引用了比尔盖茨的一种说法，类似这个阿马尔法则，一两年认为改变世界太难了，但同时会低估技术的长期影响，你觉得他不可能实现，5年、10年就发生了。但是5年、10年是不是一定能发生？也不一定，大家看最近有这么一家机器人公司关闭了，这家机器人公司的团队要多豪华有多豪华，它的创始人是做机器人最有名的一个教授，MIT的教授，团队也是MIT的团队，他们做了10年，最终关闭了。学到一些什么样的教训呢？就是演示的技术跟规模化应用的技术完全是两回事，他们的距离可能是比想象的要长。用谷歌的说法，我们花了10年，走了90%的路，剩下的10%的路还需要90%的人去走。
第二个闭门造车是有问题，这当然全部是搞科技，并不是搞工业机器人，他们想了一些非常棒的功能，从某种意义上一个是好高骛远了，有点太难。另外一方面叫锦衣夜行，他做了这么好的功能，人家工业机器人用不用得上。相比之下另外一家机器人公司就更加务实。
第三个就是一个悖论，就是你这个东西很贵、不实用，你就卖得少，数据就少、进展就慢，这样形成一个恶性循环。我们其实要解决这些问题，要避免这些问题。
关于选择什么样的路径，经常硅谷的说法就是两种，一种我要登月造火箭，另外一种火箭太难了，我先造梯子。反映到我们做无人驾驶也有两种思路，一种是一步到位5年、10年VC去买单，另外农村包围城市，先做小根据地。这两种思路都有失偏颇，你没有WAYMO的命还偏偏得了它的病，它的思路未必是最好的。另外一种天气大旱，我不断进化，进化成仙人掌，等到雨水来的时候你也没有办法成长为大树。
我们一个蓝图叫犯其至难而图其至远。我们用造火箭的技术造飞机，用飞机钱提升火箭的技术。具体而言就是我们直接做开放道路L4的技术，但是把它降维，降维到具有确定边界的L3和L4的场景。
另外一方面我们看两个领域，一个乘用车产量高、利润低，但是有大数据，而另外一个呢，它的产量低但是利润高、落地快，它赚来的钱可以反哺左边的路径。在中国我们其实已经开始挑战最困难的L4场景，但是这是谷歌在亚历山大跑它的无人驾驶出租车，第一感觉路上人很少、车也很少。这样的场景其实我们觉得很难列出来。我们怎么做呢？我们放到一个非常复杂的场景，这个视频我们是很久以前的一个视频，给大家看。但是场景是类似的，就是车很多，整个的交通环境特别地复杂，大家看这个是一个双向的，然后他会开到一个环岛，环岛车流变得非常紊乱，还是人车混行的，他从这个环岛的出口出去，进入到一个城镇当中，而在这个城镇当中交通就变得更加乱，各种车，会从不同的角度来挤压你的行车的路权。这时候对我们整车的可靠性、安全性，对我们算法的垄断性，对于复杂环境的决策能力其实带来了很高很高的挑战。所以呢，我们不宜过于乐观，至少可以看到这样一种技术现在已经可用了，所以我们把它降维到确定边界的场景当中，尤其是减速，大家看速度其实决定了事故的严重性。
大家可以看到我们做了很多的场景，像这个车主要是在园区里面走的，这个车我值得提一下，我们拿了红点设计大奖。这个车里边是一个贵宾休息室的概念，完全的L4的车，咱们这个车是前不久在北京的5G自动驾驶峰会承担了一个礼宾车的任务，它去接各种各样的客人，这个车就是刚才朱教授讲的我们在杭州它主要是在地下车库起到摆渡的作用，把你从电梯口接到你的停车位。这个是我们在浙江嘉善跑的无人驾驶的摆渡车，这是在雪天当中运行。这是我们这个技术运用到物流上面，在主机厂同样有这么一个车可以用在不同的物流场景，尤其是右边那个按照我们搞计算机的说，这是一种地龟，这个车在拖着几辆同样的车，这是在机场跑的物流车，它可以运货物和各种各样的行李。这个场景其实非常好，因为机场现在人力成本非常贵，招不到人，这是隧道，大家知道坐无人驾驶的话，隧道也是一个非常困难的场景。我们现在的这个车真正已经在机场里面跟飞机开始共享路权了，这个对安全可靠性的要求非常高。还有限时限区的微循环巴士和比亚迪的快速公交，这个在中国有落地的场景，看左边是雄安的市民服务中心，这个绿色的是一个自动驾驶专用车道，而右边是一个典型的城市的BRT的车道，这个场景需要车路协同，这是我们在世界大会上展示的车路协同，这是在房山搞的5G的自动驾驶测试区，我们跟一些兄弟单位一起搞。
下面就是做乘用车的场景，这是一个简单的L3场景，我们现在做到一次拉练2000公里，只有过ETC、过收费站的时候需要人接管，全程需要人接管的时间就是10几分钟的样子，这个是自动代为泊车，就是人提前下车了，这个车可以自己开下停车场去找停车位。我们其实做两种模式，一种模式是针对我们每天私家车主回家，从特定的这么一个小区的入口进去，开到自家的停车位。另外一种开到商场超市，停车杆一抬起来就被分配一个停车位，他根据高精地图能开到那个停车位去，因为是人工智能不断控制的，只要理论上能够进得去，它基本上就是一把能够进去，这个是侧方位停车。
我们对落地为安的理解，第一个要看一看后备箱，什么叫真正的落地为安，我们做了两款满足车轨的控制器，大家看这个后备箱上面一排都是测试车，整个后备箱都是线，下面是采用了我们的控制器，它占用的后备箱的面积是非常少的。这是我们跟上汽通用五菱刚刚推出的两款车，基本上看不到控制器在什么地方。
第二个落地为安要从一台一台地交付到批量交付。这个车外表看起来跟普通的乘用车没有任何差别，它已经具备了自动代为泊车的能力，从主机厂出来就具备了这样一种能力。大家看左边是我们10月18日第一批交付了30个整车客户，这是这个车在里面跑。
还有一个就是运营，而不是测试。这个是我们跟首汽的一个合作，它在共享汽车、分时租赁使用到了无人驾驶的技术，刚才这位先生下车，这个车自己可以开到附近的停车场，我们两个停车位停三辆车，为什么呢？因为这样一个自动代为泊车的水平非常高，这位先生离开的时候可以自动取车，他可以把车叫到某个地方，他上去坐上走。还有一个编队的调动，因为在分时租赁当中有一个潮汐效应，比如说一到高峰点，所有的车都从A点到B点，A点没车，这样可以一方面提升用户体验，另外一方面可以极大地降低运营的成本。还有运营的真谛就是要永远留有后手，准备小概率事件。
这辆车做自动代为泊车的时候中间出现了一个问题，出现了一个泊车的失败以后，它会马上接通远程的运营中心，这是远程运营中心的操作界面，他看着这些屏幕，这是一个增强现实的屏幕，通过操纵感操纵这辆车去停入停车位。还有就是放大价值、创造价值，我可以一个停车位停两辆到三辆车，大家看右下角普通的侧方位停车可以停两辆到三辆车，这是下一代的高密度泊车，大家可以看到它的容量可以变得更高。
这是我们在10月16日、18日做的事情，一个是跟首汽Gofun，一个是跟上汽五菱做的，这是最后一张，我们叫中场发动机，它是穿针引线、负责传球，传球就是传给前锋，前锋就是我们的一些客户，包括像车厂等等，我们给自己定位不是Tier1，我们是Tier0.5，我们研发的时候跟他协同创新，共享知识产权。第二就是做运营的时候做数据的共享，第三就是全生命周期做联合的运营，这三个确定了我们跟普通的Tier1不一样，我们希望跟我们的客户，尤其是主机厂能够实现共赢。
谢谢大家！
