吴甘沙：“无人驾驶的梦想与现实”
编者按：本文来自GMIC 2017大会，根据吴甘沙（驭势科技 联合创始人兼首席执行官）的演讲内容整理 。
今天很高兴能够参加科学家峰会，我现在是一个创业者，但是我想跟大家讲一讲梦想与现实，在未来的20年当中，相信跟在座的很多科学家有同行有共创的机会。
首先，说一下人工智能。在信息技术革命的历史上已经出现了两波小高潮，第一波是1976—1996年的数字化高潮，第二波是1996—2016年的互联网高潮，像理事长讲的互联网催生了大数据，大数据为人工智能孕育了非常好的条件，未来的20年是人工智能波澜壮阔的20年。
说到人工智能，必须得注意一点，人工智能技术也好，算法也好，本身是无法变现的，无法直接创造价值，要创造价值一定要跟具体的产业结合起来，就像葡萄干和面包，如果我把葡萄干跟白面包放在一起就创造了更多的价值。
在未来的十年、二十年当中，自动驾驶、无人驾驶是最大的一个人工智能的应用，它具备的社会影响力也最大的。说到无人驾驶，大家第一想到的是中国汽车市场，我们的路线图是到2020年新车的销量达到3000万台，其中有一半具备了驾驶辅助或者是部分自动驾驶的功能。这一半相当于1500万台的市场。
我想说的是，未来并不只是关于汽车，而更重要的是出行跟物流，那么今天我讲的重点可能是在出行这块儿，我也想花几十秒的时间说一下物流，今天我们全社会的物流成本已经占到了GDP的16%以上，也就是每年10万亿的人民币，对于很多物流公司来说，人力成本超过了一半，所以智能驾驶也能够非常深刻的去改变物流产业。
今天讲出行，大家都知道最近这几年最火的就是网约车，单滴滴这一家峰值能做到一天2100万单，是什么概念呢？大家看一下阿里巴巴，阿里巴巴全品类电商加起来一天是3000—5000万单，而美团点评吃喝玩乐住，加起来一天1300万单。可以看到出行是一个非常刚性和高频的一种应用，我把它叫做互联网时代的最后一座高峰。但是最近可能这样的单数会下降，不仅仅是因为网约车新规的问题，而是因为本质上需要司机，司机首先有人力成本在那边，所以大家看今天滴滴的快车跟出租车的价格没有什么差别。另外，人力毕竟是有限的，滴滴今天可能召唤了500—1000万的全职司机，这个数量已经相当于美国所有职业司机的总数，再往下走很困难。因为成本，因为缺人导致了不可能再快速的增长。
有人就会说，我可以把司机拿掉，可以通过分时租赁、共享汽车的方法，你自己开，不需要另外一个司机了。还有一种是通过共享单车，自己去骑。大家也看到共享单车也是最近现象级业务，像摩拜单车在短短的一年当中一天实现了2000万单，但是无论是哪一种都有问题。
第一如果没有司机的话，设备的利用率是偏低的，因为前一个人把车停在这个地方，后一个人可能不正好在附近，所以大家可以看到共享单车一天也就是5—10次，而分时租赁的共享汽车一天使用不超过2个小时。
第二是管理成本非常高，共享汽车需要停车，需要充电，而共享单车停车、车出现问题等等，有很多的问题。相信未来一定是关于无人驾驶的出租车，首先它没有驾驶员，没有人力成本，第二它可以无限的复制，可以解决驾驶员缺的问题，第三他没有脾气，不会犯错也不会疲劳，所以交通事故可以减少，最后如果城市里面都是这样的无人驾驶的车以后，可以实现全局的优化的调度。
相信未来有了无人驾驶出租车以后，车在路上是排着整整齐齐的走，道路使用效率将大大提高，交通事故减少到90%以上，能源的消耗也能够极大的降低。我们坐在里面意味着我们有更多的可支配时间，如果说我们每个人一天能够省下来一小时的出行时间，中国一天就是10亿小时的时间，这意味着全社会生产力的巨大增量。
交通事故减少90%以上车险会改革，大家知道美国一年因为交通事故导致的成本是7000亿美金，如果说减少了那么多的交通事故，那么多钱可以变成更多的社会福利，而且环境会变得更加优美，因为能源效率使用的提高，废气排放的减少，APEC蓝可以成为常态。未来这些大量的出租车在路上走的时候，北京五环之内可能不发展停车位，晚上他们可以停到郊区去，而且一个小的停车位可以停进去，这意味着大量的土地可以释放出来，房价也可以降低，城市格局会发生变化。而且未来车会长的不太像车了，交通工具的属性会下降，它更像一个商业空间，在里面放一台咖啡机就是移动的星巴克，放一块儿大屏幕就是移动的万达影院，而放一套办公设备就是移动的SOHO写字楼。所以它会把每一辆车，每一条路都变成了商业地产，而我们在出行的过程当中可以享受各种各样的服务。
刚才说是的梦想，再想说一下现实。今天Google代表着世界范围内最高的无人驾驶的水平，能够实现每5000英里的无人驾驶才需要一次人的干预，这个水平非常高。为什么？特斯拉每3英里需要一次干预，优步每1英里需要一次干预，人类驾驶的平均水平是每165000英里出现一次事故，每9000英里出现一次致命的事故。我们就想问自己，能不能在两年之内商业化无人驾驶，看起来还离的很远，答案是如果把它的方法在可控的，能够增强安全环境的情况下，速度可控的情况下，可以两年之内实现商业化。
在一个科技园区里，这样的车可以常态化的实现试运营，你用手机把它叫来，告诉它去几号楼，它就能把你带到那个地方，使用可以非常方便。在广告白云机场，我们跟广州白云机场合作，实现它航站楼跟停车场之间的摆渡，同样使用场景非常简单，在这上面可以做各种各样的事情，一旦完成了摆渡的任务可以自己跑到下一个地方接客人。同时，我们又在跟一些大型的城市商业综合商合作，比如说在它的停车场，大包小包买了东西下去以后，可以给你配一辆车，把你送到停车位去，在地下车库没有GPS的条件下，利用高精地图和基于计算机视觉的定位系统，实现非常准确的定位。
同时，我们相信汽车未来一定要进行重新设计，今天它是为驾驶员设计的，未来它是要为乘客设计，怎么为乘客提供更好的用户体验。我们做了一些尝试，跟一些汽车设计师合作，从一个意向当中产生了想法，我们做出了模型，最终把车做出来了。这个车在今年1月份拉斯维加斯做出了展出。是一台准备量产的车，所有的传感器已经隐藏在了车身的里面。车上因为没有驾驶员我们更应该思考它如何跟行人和跟其它的车辆进行交互，比如说它的轮廓灯，前面LED的屏幕可以通过一种特殊设计的视觉语言跟其它道路主体进行交互。而它内部的座椅布局进行了变革，这里面是一个简约又不失奢华的环境，木地板、半环形真皮沙发，其他的布置非常简单，没有复杂的仪表盘和其它的操控设备，只有一个触摸屏。这样一种车正在试图在一些景区做高端定制游的试运行，这里面环境非常的宽敞明亮，不影响你欣赏景色，前面的屏幕可以显示这个景区的风土人情。
我们发现，在这个过程当中，从做一个DEMO到真正的部署试运营，这里面需要有很多的工作，做一个DEMO，1万次尝试成功1次拍一个视频就可以去吸引投资，但是真正要试运营，1万次尝试当中失败一次就完蛋了，这里面有很多的工作。另外做DEMO量车上可以放100万的设备，激光雷达最贵一台70万，真正要商业化，创造客户价值的同时，创造商业价值的话，必须得有所保证。
比如说左边的激光雷达现在无论是Google和百度，他们的车上使用的典型的激光雷达，64线，一台7.5万美金，在中国是70万人民币。在右边通过更加便宜的激光雷达，再加上摄像头和深度学习的算法，以1/10的价钱希望能够实现同样的效果。看一下融合的设备会实现什么样子？这些线是低成本的16线的激光雷达，看到的视线非常的稀疏，这么稀疏在真正无人驾驶的时候可能会出现问题。我们把视觉跟它很好的融合起来，视觉有720根线的分辨率，把激光雷达和视觉融合起来就能以1/10的价钱实现类似于高线数激光雷达的感知水平。
而且我们相信在未来的3年当中，可以从真正的封闭的环境当中，比如说园区、景区、渡假村、公园、机场、大学做到最后3公里的运营。今天我们住在郊区的话，地铁站出来只有3种交通工具，黑车、摩的、共享单车，黑车、摩的一定会被取缔，共享单车比较适合最后一公里，而且刮风、下雨、有雾霾不太适合，所以未来希望有一种小车能够承担最后3公里的出行。因为这种小车部署在外面，像共享单车、分时租赁有很多的管理成本，我们希望它的维护成本是最低的，所以在这个车上做了自动充电的功能，当它发现自己快没电的时候，会找到一个带无限充电功能的停车位，以非常准确的姿态停进去以后就可以进行充电了。
所以我们希望在未来的5—10年当中，真正实现我们的梦想，而今天北京可能有接近500、600万辆私家车，只有7万辆出租车。10年以后，相信北京只有100万辆私家车，但是有200万辆无人驾驶的出租车，真正解决打车难、打车贵的问题，一叫车2分钟内无人驾驶的出租车来了，打车费用会降低到今天的1/3以下，因为人力的成本已经不在了，而且有了更好的调度系统，空驶能源的浪费会最小化。基于这些我们成立了这家公司，我们的公司英文叫UISEE，由5个短语组成，U是代表Utilization，我们每天可能有上10亿小时的时间浪费在路上，未来我们希望把它转化为司机；I是indiscrimination，出行者无歧视，今天有驾照才能驾驶汽车，未来认识人都可以驾驶汽车，包括老人小孩儿，甚至是残疾人；S是Safety，希望能够减少90%以上的事故，意味着每年能够拯救100万个生命，有接近万亿美金社会成本的节省；E是Efficiency我们希望不再有堵车，道路的通行效率提升，大量的私家车减少，停车位可以释放出来变成房子；E是Environment，希望是一个更加绿色的世界，减少二氧化碳和空气污染物的排放，希望这个世界在未来的一、二十年当中可以实现。
最后想引用一下钱穆老先生的一句话，“认识你的时代，带领你的时代”。在今天这么一个碰到各种各样的社会问题的时候，每一位科学家都应该有自己的担当，我们公司也是希望与科学家这样一些先行者同行，与你们这些开创者共创。我们也是通过各种各样的手段，跟大学学者，跟其他领域的科学家，包括世界范围内的科学家建立联系，希望能够把最好的人工智能，最快的落地，真正的产生社会价值和商业价值，真正的去改变我们的世界。
谢谢大家！
