引言：從人工智能百年發(fā)展的角度，分析智能駕駛不斷升級的過程。展望未來，到2056年，智能駕駛將成為我國繼高鐵之后又一張新名片。
我們正迎來新時代，并將見證歷史、創(chuàng)造歷史。作為一個人工智能領(lǐng)域的工作者，在嚴(yán)寒中需要頑強(qiáng)，在熱鬧中需要一點(diǎn)冷思考。
從人工智能誕生100年的時間尺度來看，也就是到2056年人工智能誕生100年的時候，人工智能對社會尤其是對交通會產(chǎn)生什么樣的影響?這里隱含著一層意思，中國人工智能怎么樣占領(lǐng)“無人區(qū)”，在世界上做好中國答卷，提出智能時代的中國方案。
什么是人工智能
中國是全球第一個率先宣布要做新一代人工智能的國家。
今天，我們要弄清楚，新一代人工智能的技術(shù)特征是什么?傳統(tǒng)人工智能應(yīng)該怎么定義?
其實(shí)，人工智能比想象得要難。盡管大家已經(jīng)嘗到好處，但仍要思考它的內(nèi)核到底是什么?有幾個關(guān)鍵詞，可以描述當(dāng)前我國人工智能狀態(tài)：一是基礎(chǔ)研究弱。我國人工智能拿到圖靈獎的只有姚期智院士一人，他還是美國培養(yǎng)的。二是輻射市場大。這個比較容易理解。三是葉茂枝不壯，樹大根不深，叫好難叫座。真正掏錢投資的時候，就出現(xiàn)了一些困難因素。
1956年人工智能誕生。那么，傳統(tǒng)的人工智能是什么?新一代人工智能又是什么?中間分界點(diǎn)在哪里?
筆者認(rèn)為分界點(diǎn)就是機(jī)器碾壓人類圍棋高手。這發(fā)生在2016年。從此，政治家、經(jīng)濟(jì)家、企業(yè)家、老百姓都覺得這是大事情：中韓一流圍棋高手?jǐn)〗o了機(jī)器人。
從技術(shù)上來看，這個成果源于2006年萌發(fā)的深度學(xué)習(xí)，它由20世紀(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)演變而來。
傳統(tǒng)人工智能如何定義呢?筆者提出的概念是計算機(jī)智能。這個想法，來自于筆者與李科杰教授的電子郵件交流。當(dāng)時，談及國家提出的類腦智能研究方向，這可能是人類最后一個科學(xué)堡壘。由此，筆者想到要把人腦怎么工作的機(jī)理搞清楚，能不能借鑒腦科學(xué)的方法來研究人工智能呢?
現(xiàn)在，人工智能的制高點(diǎn)是預(yù)編程人工智能。目前的人工智能實(shí)際上是算法功能的智能編程代碼，可以在機(jī)器上一而再、再而三地執(zhí)行操作。嚴(yán)格來講，是機(jī)器在執(zhí)行，智能是算法工程師預(yù)設(shè)的。
凡是大數(shù)據(jù)預(yù)編程的智能，都可以定義為傳統(tǒng)人工智能。
新一代人工智能會自主學(xué)習(xí)、自編程，不需要算法工程師來編程。
我們需要什么樣的人工智能
沒有類鳥，人類發(fā)明了飛機(jī)。反過來用空氣動力學(xué)解釋了鳥的滑翔。滑翔翅膀是不動的，所以飛機(jī)翅膀不動。其實(shí)，鳥在空中的動作很多地方是科學(xué)解釋不了的。
沒有類腦，人類發(fā)明了計算機(jī)。反過來用計算智能解釋了人腦的部分智能，像圍棋計算能力超強(qiáng)。實(shí)際上，類腦、類人智能之路還很長很長。站在科學(xué)史的發(fā)展角度，如果用兩百年，甚至三百年能把人腦搞清楚，都是了不起的。
類腦智能從何入手?這里的類腦智能，不是微觀上與人腦組織結(jié)構(gòu)一樣的生物智能，而是腦科學(xué)或者認(rèn)知科學(xué)啟發(fā)的人工智能。
腦科學(xué)涉及生命科學(xué)和神經(jīng)科學(xué)，特別是認(rèn)知神經(jīng)生物學(xué)。認(rèn)知科學(xué)涉及社會科學(xué)、行為科學(xué)，我國的認(rèn)知科學(xué)還不發(fā)達(dá)。其實(shí)，認(rèn)知心理學(xué)已經(jīng)有了100多年的歷史，特別是講人是怎么學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)科學(xué)。所以，要做的是不糾結(jié)于細(xì)節(jié)，不是在微觀上去研究類似腦的組織，智能行為上要類人，要剝離意識，不是做人工生命。筆者的主張是，在物理裝置上外顯人類智能。50多年來，我們團(tuán)隊(duì)與天津港一起提出了一個概念叫駕駛腦的物理裝置。它沒有意識，聽話，不鬧情緒。腦科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)啟發(fā)新一代人工智能的架構(gòu)，研發(fā)的是智能機(jī)器。對于交通來說，最大的問題是事故。事故的最大問題是生命。原因就在于人的思想不集中，會疲勞。機(jī)器要避免這樣的問題，這才是我們真正需要的。
人工智能的研究方向
人工智能70年發(fā)展中，有三個主流學(xué)科。
一是行為主義。機(jī)器人從感知到行為，所有智能都是通過行為表現(xiàn)的。想做什么呢?像人一樣行動。要把行為主義智能進(jìn)一步發(fā)揚(yáng)光大，筆者提出兩個智能：感知智能和行為智能。
二是符號主義。研究的方向是什么呢?就是希望機(jī)器像人一樣思維。筆者在做博士的時候，就做了這個方面的研究，博士論文就是論述問題怎么變成一個未知延伸的證明問題，即證明它的對等性。確切地說，符號主義要研究的是計算怎么樣優(yōu)化，怎么樣預(yù)測，怎么樣可解釋。
三是連接主義。它希望機(jī)器腦像人一樣連接，模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，最著名的就是深度學(xué)習(xí)。機(jī)器人行為智能能不能抽象與類比。
筆者認(rèn)為，人工智能有兩個重要領(lǐng)域，一個是計算，一個是記憶。這是新一代人工智能的核心。
舉例來說，在一個交通樞紐，大家看到一個盲人，帶著一個機(jī)器導(dǎo)盲犬在尋找出口。機(jī)器導(dǎo)盲犬的攝像頭看到一個出口B，但不能確認(rèn)，在看了C之后，它才確認(rèn)了B，然后就按照規(guī)劃走了出去。如果C被標(biāo)為14，那么它就會確認(rèn)B不是B，而是13。這個例子說明，B是不確定的，在不同情境下它有不同的含義。離開了情境、離開了語境談算法和語義的意義并不大。
所以，筆者提出要從4個方面研究語境、語用、語義、語法。計算智能太多靠語境和語法，或者語境和語義。三個學(xué)派是各司其職，智智與共。在此基礎(chǔ)上，我們開始有我們的思想。計算機(jī)誕生于符號處理，類似人的高階認(rèn)知，我們被困在計算機(jī)太久了，總是在想智能就是計算，期望快一些再快一些。于是，聲音、算力、算法、數(shù)據(jù)被歸為人工智能的核心。這么說對不對?對，但不全面，準(zhǔn)確的說，它是計算智能的核心，不是新一代人工智能的核心。如果是那樣，把技術(shù)科學(xué)做好就行了，何必把人工智能搞成一個學(xué)科呢。人類智能在環(huán)境交互中進(jìn)化，先有感知和行為，自身產(chǎn)生感知智能和行為智能，先低階后高階，高階認(rèn)知產(chǎn)生記憶智能和計算智能。勇闖“無人區(qū)”就是要另辟蹊徑，實(shí)現(xiàn)更大更快的突破。新一代人工智能，既然叫新一代，必須有一個質(zhì)的躍升。筆者覺得質(zhì)的躍升是從計算智能擴(kuò)展到記憶智能，從人機(jī)交互擴(kuò)展到交互認(rèn)知，從深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展到機(jī)器自學(xué)習(xí)，各司其職，智智與共，才是新一代人工智能研究方向。
人類正在進(jìn)入智能時代，現(xiàn)在是一個未來已來、過去未去的時代。人工智能用動能機(jī)器滲透，各式各樣的智能代理或者智能機(jī)器正在成為人類智能的體外延伸，替代或者服務(wù)人類無處不在，無時不在。
新一代人工智能的硬核是什么?
對于這個問題，筆者的回答是會學(xué)習(xí)。會學(xué)習(xí)這個詞用英文翻譯出來就叫Learning to learn。智能植根于教育，文明是智能的生態(tài)，為什么把我們生命和思想放在學(xué)校里，就是要培養(yǎng)學(xué)習(xí)能力，是高階的學(xué)習(xí)，不僅僅是一種知識。
人在與環(huán)境交互中，形成物理空間未知感，通過跨模態(tài)感知，一般講多模態(tài)。把物理空間解決的現(xiàn)實(shí)問題轉(zhuǎn)化為認(rèn)知空間，在認(rèn)知空間不同記憶區(qū)留下帶時間印記的抽象，可以從長期記憶區(qū)直接提取問題解決方案，這叫快搜索，也可以在工作記憶區(qū)進(jìn)行計算思考和推理新的解決方案，這叫慢搜索。通過智能行為作用到物理空間，能感知認(rèn)知行為環(huán)，交互中的空間智能以及現(xiàn)實(shí)空間或虛擬空間不停的映射，是人類智能的基本能力。計算機(jī)放在這個房間，放在那個房間，不知道在哪里沒有問題。可一輛汽車就不行，你知道這輛汽車此時此刻在哪個路口，這叫空間位置感知能力，想象的認(rèn)知和客觀世界。
因?yàn)閷W(xué)習(xí)，所以與時俱進(jìn)。我們不再是只具備解決預(yù)設(shè)同類問題的能力。阿爾法GO圍棋能力好不好?很智能，把冠軍擊敗了。但是，假如棋盤不是19×19的，那么，圍棋手能下，機(jī)器人就不行。如果搞一個矩形，或者六邊形棋盤，圍棋手仍會下。那么，具不具備通用的智能，體現(xiàn)在能不能隨時針對一個跨領(lǐng)域現(xiàn)實(shí)問題，生成新的記憶邊界完成推理。比如，智能駕駛測試層無論做多少個案例，但發(fā)生事故的案例偏偏不在測試庫里。所以，智能駕駛比想象得要難。
駕駛文化也不是智能大腦可替代的，這就是無人駕駛的難點(diǎn)，要比人臉識別難得多。
研發(fā)有感知、有認(rèn)知、有行為、可交互、會學(xué)習(xí)、自成長的新一代人工智能就是我們的目標(biāo)。希望到2056年，我們的00后能享受這樣的東西。
如果說傳統(tǒng)人工智能有什么硬核的話，就是算力、數(shù)據(jù)和算法，新一代人工智能就是交互、記憶和學(xué)習(xí)。
人工智能產(chǎn)業(yè)既是自成產(chǎn)業(yè)，更是賦能產(chǎn)業(yè)。如果自身沒有硬核，就難以形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)。汽車生產(chǎn)企業(yè)知道，全世界這么多車，一輛車20萬元，20萬億元經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值，比人臉識別大得多。
智能時代的中國方案
我們對于智能駕駛的長遠(yuǎn)作用認(rèn)識不足，對于產(chǎn)業(yè)化難度認(rèn)識不足，對于經(jīng)濟(jì)效果希望過高。
未來汽車要做一個機(jī)器人路線圖。把這個路線圖換算到全球坐標(biāo)，即全球人工智能駕駛——假如從科研探索期，0到1階段，我們參加那么多次比賽，基本上是在探索，從2020年到2030年，是10年市場創(chuàng)新期，產(chǎn)品孵化期，目前就在這樣的關(guān)鍵十年，關(guān)鍵是規(guī)?；慨a(chǎn)。從2030年到2055年，是人工智能100年。全球現(xiàn)在有多少輛車呢?4.4億輛，如果到2035年能夠把它變成無人駕駛已經(jīng)是不得了的成績了。全球現(xiàn)在總共保有10萬億輛車，到2056年全部無人駕駛，比10萬億輛少一點(diǎn)，在這樣的情況下應(yīng)該怎么做呢?這里介紹兩條曲線，任何一個新技術(shù)都有社會接受度曲線與社會關(guān)注度曲線。無人駕駛社會關(guān)注度很高，但是量產(chǎn)的前景還在后面。產(chǎn)業(yè)化分四個階段：第一個階段是炫耀階段，第二階段是豪華品牌高端市場階段，第三階段是低成本經(jīng)濟(jì)型拉動市場階段，第四階段是大眾普及階段。第四階段才是高回報的時段，這也是特斯拉產(chǎn)業(yè)化的方針。
中國應(yīng)該怎么發(fā)展呢?
對于我國來說，這十年智能制造乃至人工智能能否占領(lǐng)全球制高點(diǎn)舉足輕重。
在2020年到2025年的孵化期前五年，自動駕駛車輛不會是市場主流，可通過有趣的技術(shù)，謹(jǐn)慎選擇落地場景，先用于特種車或者商用車，先吸引創(chuàng)新者和早期采用者，大家稍微冷靜一點(diǎn)，不要太趕潮流。
真正吸引市場的不完全是技術(shù)，更重要是痛點(diǎn)和剛需，歸根到底是要叫座而不是叫好?？梢赃x擇十個場景，它們的共同點(diǎn)是環(huán)境惡劣、崗位無趣、白天黑夜重復(fù)勞動，人力得不到解放。比如卡車司機(jī)、環(huán)衛(wèi)工人。他們中75%的人對自己的工作崗位不滿意，95%的人不愿意自己的孩子再干這一行，就應(yīng)該在這樣的場景迭代產(chǎn)品。
所以，我們提出十個場景四大賽道，港口、干線物流，就是當(dāng)前兩個重要方向。乘用車先把自動泊車做好;再一個就是把RoboTaxi做好，把公交做好;還有，就是把農(nóng)村拖拉機(jī)無人駕駛做好等四個賽道。
卡車賽道我們提出了港口運(yùn)輸帶動卡車無人駕駛落地。
農(nóng)機(jī)車道把無人拖拉機(jī)作為智慧農(nóng)業(yè)的起跑線。
低速電動車賽道率先實(shí)現(xiàn)無人配送規(guī)模化應(yīng)用。
2025年到2030年的孵化期后五年，我們希望產(chǎn)業(yè)鏈配套，可規(guī)?；瘮U(kuò)展，提供精準(zhǔn)化管理或市場化服務(wù)，產(chǎn)品開始快速迭代升級，十大賽道全面鋪開，從示范走向普及，智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)超過1000萬輛。這樣，大部分城市BRT公交實(shí)現(xiàn)自動駕駛，并普遍推廣特種車和商用車，迅速向私家車和小轎車普及。
從2030年到2035年是大規(guī)模發(fā)展期的前五年，智能駕駛車具備學(xué)習(xí)能力，包括試錯學(xué)習(xí)，如向事故學(xué)習(xí)，不再是軟件定義汽車。它不僅有計算智能，還有交互智能和記憶智能，可以自學(xué)習(xí)、自成長。
這將是大規(guī)模發(fā)展的十年，智能制造的輝煌時期，到那個時候智能駕駛車突破地理、氣候和人文地理風(fēng)俗柵欄，車群具有靈活編隊(duì)模式，形成新的交通文化和社會生態(tài)，人工駕駛門檻大幅度提升。
如何打造中國新名片
中國智能網(wǎng)聯(lián)生態(tài)要領(lǐng)先全球，如今國內(nèi)常見的人工駕駛，到2056年要像今天看到馬車一樣感到稀罕，可交互、會學(xué)習(xí)、自成長的輪式機(jī)器人機(jī)器編隊(duì)可實(shí)現(xiàn)國內(nèi)交通全覆蓋。
希望智能駕駛成為我國繼高鐵之后又一張新名片，這就是人工智能100年的中國答卷，具體體現(xiàn)在以下幾點(diǎn);
第一，智能車載平臺有望提升我國整個智能制造業(yè)。因?yàn)?，只有智能制造才能有?guī)模，有規(guī)模才能有萬億元規(guī)模級 GDP。
第二，北斗+4G/5G 成為中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車特色生態(tài)，這是制度優(yōu)勢和體制優(yōu)勢。
第三，農(nóng)機(jī)智能駕駛成為我國智慧農(nóng)業(yè)起跑線。
第四，公交智能駕駛使老百姓有實(shí)實(shí)在在的獲得感。如果中國所有城市 BRT都是無人駕駛，而且顛簸程度稍微好一點(diǎn)，剎車更柔和一點(diǎn)，制動像小轎車那樣靈活，乘坐者就舒服得多。
第五，以港口樞紐和高速干線物流為代表的新一代智能運(yùn)輸系統(tǒng)能夠形成。
第六，交互學(xué)習(xí)和記憶成為新一代人工智能的硬核，輻射所有方面，這就是我的理想和遐想、
(根據(jù)李德毅院士在WIC2021第五屆世界智能大會的分論壇“智能交通峰會”上的演講整理，標(biāo)題為本刊所擬，未經(jīng)本人審閱)
李德毅 中國工程院院士 歐亞科學(xué)院院士
本文發(fā)表于《中國工業(yè)和信息化》雜志2021年7月刊總第36期
（轉(zhuǎn)載）
