群雄論劍，他們在全球汽車AI大會上聊了些什麼？

雷鋒網按：8月24日，騰訊汽車與汽車·創新港在上海聯合舉辦2017全球汽車AI大會。30餘位來自全球頂尖科技公司、汽車企業的高層以及國內外學術專家齊聚上海，共同為AI技術與汽車產業的未來建言獻策。

在主題為「誰是王者」的巔峰對話環節中，主持人騰訊汽車總編輯王秋鳳、原谷歌副總裁、Google X實驗室聯合創始人、谷歌無人車之父 Sebastian Thrun、北汽集團黨委書記、董事長徐和誼、蔚來汽車創始人、董事長李斌、英特爾全球人工智慧戰略規劃總經理 FIAZ MOHAMED、美國高通公司高級技術標準總監李儼參與了討論。

以下是《巔峰對話》環節現場實錄，雷鋒網編輯整理（有刪減）。

王秋鳳：第一個問題拋給李斌，蔚來汽車在製造領域是後來者，在誕生之初就趕上了汽車科技的這股浪潮。你覺得像跟北汽集團這樣的傳統車企相比，蔚來汽車的產品更強嗎？強在哪？

李斌：首先北汽是我非常尊重的一家公司。從長期來看，將來汽車公司的產品一定是軟體定義，或者是由AI 定義的。從商業角度講，誰擁有這方面的人才，誰可能勝出。

從我的角度講，其實這不是一個簡單的汽車製造與汽車研發方面的競爭，事實上是怎麼樣建立一個新機制或者新文化，能夠真正讓軟體、AI方面的人在一起能夠很好地工作。這其實對於像徐總（徐和誼）領導的汽車企業來說是比較大的挑戰。

對於像我們這樣的新公司來講，沒有他們那麼強大，也沒有那麼多的包袱，所以相對來說會更加自由一些。所以這也是為什麼像Google這樣的公司在自動駕駛上的研發會更加激進，而傳統汽車公司相對來說會更加保守。

這其實是不同思維的競爭，我認為擁有新思維的公司更有機會勝出，就像亞馬遜在新零售方面能夠打敗像沃爾瑪一樣。

王秋鳳：請問徐總，你覺得在未來的汽車行業中老牌的車企跟新興的車企相比誰更有主導權，優勢在哪裡？

徐和誼：我原則上同意李斌這段話，他說的確實有一定道理。我更正一句，他說擁有人才，我覺得換成擁有資源，更貼切、更準確一些。

王秋鳳：業內有這樣一個觀點，大家覺得如果沒有科技公司的支援和合作，傳統車企在汽車AI領域會掉隊，你怎麼看？同時傳統車企在AI的時代，如何跟上隊伍，甚至領跑？

徐和誼：我同意這個說法，確實傳統車企在這輪變革中如果不能很好地和這些AI企業、資源結合，很可能掉隊。

自動駕駛聯盟：協同和整合更為重要

王秋鳳：在無人駕駛領域，像英特爾這樣的科技巨頭是否可能像PC時代一樣形成壟斷的優勢？在晶元、演算法等領域，與高通、英偉達這樣的公司相比，英特爾的優勢在哪？

Fiaz Mohamed：英特爾有一系列的產品組合來應對我們所談到的問題。對於我們來說，從主機廠的車輛到雲計算、互聯方面需要協同。沒有互聯結合在一起，就沒有辦法談自動駕駛/無人駕駛。像英特爾這樣的企業，我們有這樣的專長。

除此之外，我想說的一點是，英特爾也投資ADAS，包括數據科學、演算法，而不僅僅限於晶元這一個小的細分領域。

從英特爾的角度而言，如果只關注一個細分領域，很難成功，我們希望利用專長使我們更好與時代共進。。我們在這些領域投資了很多，包括無人駕駛，與寶馬以及和其他的老牌的主機廠都有很好地合作。

我們的目標是希望了解技術背後新的想法，也願意與合作夥伴共同推動AI和其他技術，使我們最終推出成熟的產品和成功的產品。

王秋鳳：英特爾聯手寶馬、德爾福企業組建了一個自動駕駛聯盟，這其實也代表全球範圍內自動駕駛研究的另外一種生態，這種生態是完全不同於Google生態。相比較Google模式，你覺得聯盟化的發展模式是不是成功的概率更高一些？

Fiaz Mohamed：英特爾在汽車行業，包括在矽谷，我們也在這個領域進行了大規模的收購。

無論小企業、大規模企業，在生態系統當中包括我談到的晶元、演算法、大數據和主機廠等等，這並非平台之間的競爭，協同和整合更為重要。

王秋鳳：高通最為人熟知的是無線技術和手機晶元，另外一方面在售前技術專利和輸出標準。但是我們也看到最近幾年高通的業務明顯擴張了很多。從晶元到通信，到移動計算，尤其是在5G方面力度是非常大的，您覺得5G對於無人駕駛的影響有多大？這個壁壘會有多高？

李儼：今天我們談論無人駕駛，從高通的角度來講，我們認為無人駕駛是整個智能交通系統當中一個環節，真正到未來我們看中的是一個智能交通系統。

通過一個優化的網路，我們將交通變得更加便捷、安全和可靠，這是我們總體的目標。在這樣一個目標當中，智能駕駛只是其中的一個環節，解決了車的環節，實際上還有很多環節：道路建設，基礎設施建設以及車、路、人的協同。

如果要達到智能交通的目標，我們需要大量的協作環節：車車協作，車路協作，車和人的協作。這種協作有效的方式就是引入通訊能力，這也是高通為什麼會在整個通訊行業致力推動5G的發展，用5G來加速人工智慧，加速自動駕駛汽車，真正使得我們的智能交通系統實現。

如果4G還是以人為中心的系統，那麼5G更多的就考慮物與物連接的場景，第一時間更可靠，車和車的通訊，車和人的通訊更加實時、準確。

所以我們認為5G通過一種相當於潤滑劑的角色將各個技術整合在一起，發揮更大的作用，這是高通在整個環節當中所起的作用。

王秋鳳：當5G通訊時代到來的時候，尤其是它在智能駕駛中應用的時候，這種信息安全該如何保障？

李儼：這確實是一對矛盾，因為我們希望信息是共享的，因為只有信息越加共享，人工智慧的環節才有更多的信息可以使用，因此我們希望這些信息是透明的，讓每個人可以接收的，就像廣播這樣的方式。

但這裡確實存在著一些惡意攻擊的可能性，因此我們目前在採用一些新的辦法，我們可能並不是給信息加密，不讓人聽，而是在一個開放的環境裡面，將那些作惡的人找出來。

這是我們與傳統通訊不一樣的環節，我們還在做嘗試、設計，而且現在已經有了很好的解決方法。

AI 發展必須要有清晰的規則做保障

王秋鳳：在您看來，無人駕駛領域軟體和硬體科技公司和汽車的這種主機廠未來誰主導的會更多一些？或者您預測這樣未來的發展趨勢會是什麼樣的？

Sebastian Thrun：毫無疑問，我覺得主機廠在這方面的經驗更為豐富，因為他們有多年的造車經驗。

現在主機廠主要的問題是：它們是不是能夠更好的強調AI的重要性？許多主機廠包括賓士、寶馬等在這方面也推出了無人駕駛方面的技術。

Udacity也是為這些車企培養了很多自動駕駛方面的人才，還有我們也需要在計算機方面有更多提升，因為它會牽扯到很多製造零件，而且我們需要去更新這些零件，如何讓這些零件能夠適應我們20年後的自動駕駛的技術？所以在未來，我們前面的路上有很多的障礙和挑戰。

整體來說，汽車的演變大的趨勢是什麼？就是消費者究竟將車看是作一個服務端還是一個擁有端，即用戶是想要擁有這輛車，還是只是享有這輛車給他帶來的服務？這是商業模式的問題。

當然這會非常影響的汽車銷量，所以在這方面我們可能需要等待一段時間才能夠看到它的結果。在未來，到底是汽車廠商是銷量的主導者，還是說未來這個市場上可能會形成一個共享的模式？那個時候市場份額可能會有一個非常大的變化。

我們必須要抓住大趨勢，去適應這個時代潮流的發展，不管是傳統公司還是新興公司，都必須要跟上市場的需求。

王秋鳳：你認為汽車AI最終的主導權應該是在誰手裡？主機廠、供應商或者其他層面，哪個可能更多一些？

李斌：Uber、谷歌或者特斯拉，誰可能會更成功一些，其實這個問題我思考了挺長時間。

我認為總體上來講，自動駕駛可能是最主要的可能是幾個聯盟之間的競爭。其實我們去看自動駕駛或者無人駕駛的一些競爭的要素，有幾點是我們需要去考慮的。

第一，誰先具備獲得數據提升的能力，再改善自動駕駛的體驗，建立起這樣一個循環，在這樣一個循環裡面誰擁有的數據量大，誰更新數據的頻率高，誰可能會最終勝出。

但是這件事情可能不是一個OEM就能做到的，所以可能將來會是幾個集群，幾個OEM，幾個自動駕駛集群之間的一個競爭。從數據的角度來講，因為一個公司不可能掌握所有的數據。這是我們假設，誰先獲得更好的數據迭代，誰就有可能有更好的用戶體驗，有可能贏得用戶。

還有一點，我根本不覺得共享會實現，不是技術的問題，而是法規和經濟效率的問題。我自己其實對共享一直有很多的思考。但在這車這件事情上，不是像大家想像的那樣，共享會取代大家買車，其實每一個人的出行除了我要從A點到B點以外，有很重要的一個體驗是及時性。什麼叫及時性？我需要的時候它就得有。

Sebastian Thrun：未來AI也需要有一個非常清晰的規則。有了AI的加入，未來道路上的交通將會更加的有規則，將會更加的安全，違反規則的情況也會更少。

王秋鳳：針對汽車AI的自我進化過程，包含三個階段，包括技術爆發期、混合過度期，以及最終的智能交通時代。假設有一天AI進化的速度遠遠超過之前的預期，大家是不是會擔心失控的場面出現？一旦失控了，其實責任人應該是誰？或者誰應該更主導一些？

李儼：從誰是責任人的角度來說，我們也有另外一種思考。自動駕駛汽車上路的時候，可能我們也需要一定的准入政策。用准入政策把責任做適當分擔：可能有些歸主機廠商，有些歸事故的偶發因素，我們要區分開。

如果能夠制定一些規則，就像今天有駕駛規則，將來自動駕駛也要有規則。在給這樣的車輛進行路試的時候，是不是符合場景下的規則，就像人駕駛要去考駕照，我們要定規則去考駕駛腦，去測試機器有沒有駕駛的資，具備了能力之後才能說是符合規則的。

在事故一旦發生的時候，車是不是按照原有規則進行的。如果是，你的責任就會減小。如果大家都按照規則還出事故，者就是偶發因素。這時就會有人或社會群體對這個事做出判斷，這種情況下的處理方式與今天的方式差不太多。

通過各種方法將責任分解是我們的判斷，我不覺得是某一個單方面的責任。

Fiaz Mohamed：在我看來，關鍵在於取決於當時的場景。比如決策方面來自於哪一個AI軟體，無論是來自主機廠或是軟體供應商像英特爾、Google等等，你要考慮到誰提供了決策，決策權在哪裡。如果說決策權導致了錯誤的決策造成了事故，毫無疑問責任就放在決策一方。

我也同意大家的一些說法，主機廠是把這個產品推向市場，也應當負一定的責任。

Sebastian Thrun：如果發生交通事故，現在是誰負責？現在主要是保險公司。但未來可能不是保險公司，而是主機廠。隨著自動駕駛、無人駕駛的興起保險費也會大幅度下降，這是另外一個層面的問題。

李斌：在自動駕駛階段，當然是汽車廠商應該承擔最主要的責任。

徐和誼：結論很清晰，我覺得未來肯定有一個準入的問題、標準的問題，所以還是在整車製造這裡，責任很清晰。包括現在我們使用的新能源車，新能源車出了問題找控制系統、找軟體供應商、找電池的供應商，不可能，誰的整車是誰的就找誰。我覺得這個答案是肯定的。

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