自动驾驶高峰激辩：寒冬还有多远，芯片路线之争，人才缺乏待解

岳排槐 假装发自 广州 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

刚刚，一场自动驾驶的高峰对话，在羊城广州上演。

这场汇聚了全球自动驾驶领域最顶尖玩家的论坛中，从创业、投资、教育等方面展现了自动驾驶生态系统的全景图。

虽然，自动驾驶的终极目标无限光明，但当下并非坦途。

其中包括L3、L4的路线之争；自动驾驶芯片的发展路径分歧；遍地是坑的无人车领域，既面临诸多技术挑战，也面临人才匮乏的问题。

自动驾驶的冬天真的要来么？

这个问题没有唯一的答案，但全部的线索都在今天这场创新工场主办，创新奇智、量子位承办的论坛之中。以下是全程干货。

交通出行迎来巨大变革

在开场的演讲中，创新工场董事长兼CEO李开复从大趋势的角度，论述了自动驾驶的必然性和发展方向。

他列举的数据显示，全世界城市人口都在快速增长，交通拥堵程度也在逐步攀升，想要解决这个问题，就必然需要交通出行的巨大变革。

而现在的三个趋势，正在加速这个变革的到来。

这三个趋势是：共享出行、无人驾驶、电动汽车。这三个要素的进一步结合，能够让所有人的出行成本大大降低，安全性大大提升，能更快的抵达目的地。

未来个人买车这种低效的模式（96%的时间空置）或被彻底抛弃。

对于自动驾驶的发展路线，李开复结合特斯拉、谷歌的案例指出，这一技术应该一步到位，也就是说他更支持L4路线，认为人机结合的方式，有悖于人性，可能造成更多的安全问题。

但李开复也指出，自动驾驶最大的阻碍不是技术挑战，而是在落地过程中的各种问题，比如比如保险、失业救济等等。

李开复的主题发言之后，接下来是几个不同的主题讨论，分别从生态、技术、商业、教育三个层面，深入探讨了自动驾驶行业。

自动驾驶寒冬将至？

承接李开复提到的路线之争。

文远知行CEO韩旭是坚定的L4拥趸，“L4没有想象中那么遥不可及，L3有巨大的系统性问题”。

对于现在自动驾驶的实习表现，文远知行的无人车一直在广州等地展开测试，他对技术的发展非常乐观，也表示文远知行对标Waymo和Cruise。但他也坦率的表示，“现在是自动驾驶冬天来临前的一年”。

而广州公共集团羊城通有限公司董事长、总经理谢振东表示，广州公交人工成本超过三分之一，对自动驾驶的前景非常期待。

但谢振东也指出自动驾驶的几个问题，包括：1、上位法，改装是违规的；2、成本，上半年每台车200万，现在降了80万，但还是偏高；3、生态，产业链还没有建立起来；4、目前单车的智能，还真正解决不了复杂路况。

广汽研究院智驾技术部部长郭继舜，也列举了自动驾驶领域目前的一些问题。例如感知还不够准确，决策还不够精准，控制问题也需要解决等。

他形容现在的自动驾驶为“萝卜田里都是坑”，并且特别强调了广汽对于自动驾驶芯片的需求，非常强烈。不过，郭继舜还是对自动驾驶的前景充满信心，他引用谷歌无人车之父特龙的话：自动驾驶是人改变世界的光辉的起点。

此外，广州联通副总经理廖江也介绍了目前5G网络的发展情况。更快速的5G网络，无疑将助推自动驾驶进一步发展。

廖江也提到一些5G跟自动驾驶相关的进展，其中车联网的5G标准要等明年才能确定，相配套的芯片硬件也要明年才能出现，而对于运营商来说，构建5G网络难度更大，基站要建设的更密集，这些都是挑战。

甲子光年创始人、CEO张一甲主持了这场论坛。

自动驾驶芯片路径分歧

进一步来谈技术路线。

飞歩科技的主业是研发和构建自动驾驶卡车系统。飞歩科技创始人兼CEO何晓飞指出，无人驾驶系统最关键的技术包括：操作系统（感知、规划等）、芯片、传感器。而衡量一个公司的技术水平，他主要看两点。

一是速度。速度越快震动干扰越大，刹车距离也越远。目前飞步的无人卡车能开到90公里/小时。二是响应时间，人的响应时间是0.7秒，而飞步把这一响应时间降低到0.05秒，无疑提高了自动驾驶系统的安全性。

而对于AutoX创始人兼CEO肖健雄来说，他给出的衡量方法是：用户体验。“你在车上坐两三个小时”，肖健雄直言你坐在车上才能真切的感受到，一套自动驾驶系统的成熟度好不好，以及工程能力如何。

同时，肖健雄强调AutoX的方案更注重全栈冗余。通过全栈冗余，提升自动驾驶系统的安全性和可靠性。

对于所谓的L3、L4路线，肖健雄非常直白的指出：这是两个完全不同的赛道，L4才是真正改变世界。他把L3比喻成发电报，而L4是互联网。

不过，小鹏汽车董事长兼CEO何小鹏，在现场表达了对L2、L3路线的坚决认同和支持，他直言“L4消费级落地，还要十年的时间”。相对而言，L3级自动驾驶，从2020年开始就将逐步落地，为用户所用。

而且即便是L3级系统，也有很多的改善空间。何小鹏以自动泊车为例，指出特斯拉Model X自动泊车的成功率只有13%，而小鹏已经能到70%多。

英伟达中国区自动驾驶负责人董方亮，进一步补充了L4系统的重要构成，包括：芯片、操作系统、应用……以及配套测试等等。

目前国内外搞自动驾驶，大多依赖于英伟达的芯片。

当然，也有人准备自己搞芯片。比如何晓飞。他也给出了自己的理由，目前L4自动驾驶的芯片，主要还是GPU+CPU，而未来一定会朝向ASIC方向发展。“人工智能，我们很难做到通用芯片，会出现无人驾驶芯片、智能音箱芯片”。

飞步9月已经完成第一代芯片的流片，明年会推出一个融合芯片，取代GPU的部分；而后年，飞步还将继续推出决策芯片，彻底取代GPU+CPU架构。

但肖健雄并不完全认同这个路径。他认为“自动驾驶芯片ASIC芯片可能还得10年”。他的理由是：神经网络还在天天在改，还处于没办法固化下来的阶段，使用英伟达的芯片，可以不断升级。

“现在是早期阶段，好多东西最好是通用，只有全栈优化，系统才能打磨的更好。”肖健雄表示。而董方亮在现场也介绍了英伟达的芯片，并且表示下一代芯片也在陆续开发之中。

最后，对于自动驾驶技术的现状，何晓飞直言“现在处于BP机阶段”。而董方亮表示：自动驾驶值得期待，来的比你想得快。

量子位联合创始人李根主持了这场论坛。

商业落地和人才培养

谈到商业落地，Momenta联合创始人孙环表示，作为一家创业公司，Momenta会根据自己所处的环境和资源，决定成长路线。她指出Momenta的核心实力在于深度学习算法，也一直在着力增强这方面的能力。

驭势科技联合创始人梅彦川表示，无人驾驶商业落地，我觉得应该具备打群架的能力，需要跟生态圈所有的伙伴既是竞争也是合作，形成一个联合体。

激光雷达是自动驾驶生态中的重要一环，速腾聚创联合创始人邱纯潮坦言，“这个市场还有非常大的想象空间，不是你死我活。自动驾驶是一个巨大的产业，需要多方一起合作。”

雷帝触网创始人雷建平主持了商业落地环节的讨论。

Momenta孙环在发言中也提到，自动驾驶需要人才。文远知行韩旭也提到人才缺乏的问题，而这也是今天论坛的一个重要议题。

中国澳门大学副校长倪明选也感受到人才争夺的热度，他说“我最后一个毕业生，薪酬高的不得了”。倪明选介绍了中国澳门大学目前培养AI人才的体系：在基础课的架构上，用AI融合不同学院，增设不同的课程。

基础课包括四门：第一讲是Python，第二讲是数据可视化等，第三讲是数据挖掘，第四讲是机器学习的工具。

“现在我们看到AI人才的缺乏，不是一两堂课就能解决的问题，现在网上有很多公开的课程，但是很多同学上课之后，并不能在这些公司很独立的发挥作用，”中国香港科技大学电子及计算机工程系教授冯雁指出这个问题。

而她在自己的课程上实践了解决方案：在港科大，她上课讲理论的同时，要求助教带领学生实际使用PyTorch解决问题、写程序。冯雁表示，学生既要知道理论，又得具备动手能力，这样才是基本的AI人才。

而在内地的人才培养方面，中山大学数据科学与计算机学院无人系统研究所所长黄凯有自己的无奈，首先在学校开设AI学院并不容易，其次大学的教学大纲，四五年才更新一次，如果不按照教学大纲又是违规的行为。

最后，对于和工业界的合作、学生创业几位老师也发表了自己看法。

“通常我不鼓励老师创业，但是可以鼓励一个聪明的学生创业。老师当久了，很难创业的。”倪明选表示。冯雁认同这个观点，并且距离说港科大有何工业界合作的机制。

而黄凯从另一个角度出发，明确反对学生去企业实习，“都去实习了科研怎么办，本来也没几个人。半年实习、半年上课，可能论文都完不成。”黄凯希望学校和企业能够建立更良性的合作关系。

教育环节的讨论，由创新工场合伙人张丽君主持。

创新工场的大湾区战略

作为这次论坛的主办方，创新工场也公布了最新的战略。

首先创新工场已经落户广州，创新工场COO陶宁还将常驻广州，负责实施创新工场的大湾区战略。创新工场会以广州为中心，招募投资和研发团队，扶持大湾区的创业团队，“几百万到几千万的投资规模”。

而创新奇智联合创始人兼CEO徐辉，在现场介绍了创新奇智的发展现状。徐辉表示，创新奇智几个月时间已经从38人扩展到近250人，其中70%是技术人员，超过50%是核心技术人员。

目前的创新奇智重点布局零售、制造、金融三个领域。徐辉介绍说，他们在制造领域提供的方案，PCB板质量检测识别率达到99%以上；在金融领域，他们为一个数据中心的水电节能可达每年100万元。

徐辉总结人工智能就是两句话：为商业赋能，为生活添彩。

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