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今天都是大牛，下面的也是技術(shù)大牛，是百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室創(chuàng)始人，百度自動(dòng)駕駛的領(lǐng)導(dǎo)者余凱博士，他現(xiàn)在是自己創(chuàng)立了一家企業(yè)叫地平線機(jī)器人，也是在做自動(dòng)駕駛，他演講的主題是“基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)駕駛之路”，大家鼓掌歡迎。
??? 余凱：剛才英偉達(dá)張總的報(bào)告非常棒。其實(shí)在聽第一個(gè)報(bào)告的時(shí)候我是有一些感慨的，因?yàn)樵谶^去我們講從06年到16年十年的時(shí)間里面，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，實(shí)際上我們講主要有三個(gè)主要的驅(qū)動(dòng)力，第一個(gè)驅(qū)動(dòng)力是大數(shù)據(jù)，是互聯(lián)網(wǎng)到移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，海量的數(shù)據(jù)產(chǎn)生。第二個(gè)驅(qū)動(dòng)力我認(rèn)為是以英偉達(dá)代表的，當(dāng)然我覺得英偉達(dá)最重要，半導(dǎo)體公司他們所提供的這種洶涌澎湃的計(jì)算，使得我們能夠去處理這些海量數(shù)據(jù)。第三個(gè)驅(qū)動(dòng)力就是去做模型跟算法，模型跟算法，從一開始簡(jiǎn)單結(jié)構(gòu)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到今天我們看到的還有很多的正在進(jìn)行的一些進(jìn)展，實(shí)際上這個(gè)進(jìn)步?jīng)]有停止。很多現(xiàn)在正在進(jìn)行的一些最新的進(jìn)展，可能比我十年前所看到的還要激動(dòng)人心。所以這個(gè)里面沒有減緩下來，反而我覺得是在加速奔跑的過程。
??? 今天我們看整個(gè)科技創(chuàng)新的生態(tài)，包括很多的創(chuàng)意公司，每個(gè)人都在講深度學(xué)習(xí)，實(shí)際上這個(gè)讓我想起大概三年前我看到一個(gè)笑話關(guān)于講大數(shù)據(jù)，是這樣講的，今天我們每個(gè)人都在講大數(shù)據(jù)，就像每個(gè)中學(xué)生都在講“性”，但是他們從來沒有經(jīng)歷過。其實(shí)今天的深度學(xué)習(xí)是有一點(diǎn)這樣的味道，因?yàn)檎嬲乃枰@么強(qiáng)大的計(jì)算器，它需要這么多的數(shù)據(jù)，另外一點(diǎn)它還需要不是簡(jiǎn)單的去把一些開源節(jié)流的系統(tǒng)拿出來用就好，需要深度學(xué)習(xí)解決你那個(gè)特殊的問題，需要有這個(gè)能力，不光是創(chuàng)新一次，而是要持續(xù)的創(chuàng)新，真正具有這樣能力，在這樣實(shí)踐的公司或者是高校實(shí)際上是很少。
??? 這是去年一次網(wǎng)上的公開討論，真實(shí)的現(xiàn)狀是什么樣子？大家在討論深度學(xué)習(xí)的時(shí)候，其實(shí)即使是在人工智能，這些應(yīng)該是代表華人圈里面在人工智能方面的一批專家。即使在深度學(xué)習(xí)這件事情上面，在去年的時(shí)候看法也是不一致的。我當(dāng)時(shí)我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的唯一方向，然后就有人說你在“找靶子”。同一個(gè)討論里面我還講到有一點(diǎn)，這點(diǎn)是什么呢？我講深度學(xué)習(xí)還有一個(gè)激動(dòng)人心的應(yīng)用，我認(rèn)為機(jī)器人的控制會(huì)因?yàn)樯疃壬窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)的方法而發(fā)生改變，什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)增強(qiáng)學(xué)習(xí)的方法呢？大家有印象和有概念這是什么嗎？這個(gè)就是在今天我們看見的ALPHAGO的算法，就是用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去結(jié)合增強(qiáng)學(xué)習(xí)，它帶來的一個(gè)很大的變化，這個(gè)變化不光會(huì)影響，還會(huì)影響整個(gè)機(jī)器人的控制，會(huì)影響我們的自動(dòng)駕駛，這個(gè)是我今天要給大家講的一個(gè)主要的話題。整個(gè)深度學(xué)習(xí)最近正在發(fā)生什么事情，你不會(huì)覺得奇怪。但是我跟大家分享，一些激動(dòng)人心的方向會(huì)是怎樣的一些方向呢？稍微回顧一下，因?yàn)檫@個(gè)是十年前的一篇文章，就像一個(gè)燈塔一樣，它突然一下把一個(gè)很有意思的東西展現(xiàn)在世人面前，實(shí)際上是用非常多層的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來從數(shù)據(jù)里面學(xué)習(xí)。我們可以看到在十年后在1月份也發(fā)表了一篇文章，就講ALPHAGO在打敗了歐洲的圍棋冠軍，講深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟增強(qiáng)學(xué)習(xí)結(jié)合帶來的變化，所以十年的一個(gè)節(jié)點(diǎn)很有歷史的意義。
??? 我們講深度學(xué)習(xí)從1957年提出來叫感知用來模擬單個(gè)的神經(jīng)元，現(xiàn)在也是跨越了60年的時(shí)間，中間這樣一個(gè)單個(gè)神經(jīng)元我們把它從各個(gè)緯度，從時(shí)間、空間緯度，以及它們之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的緯度去擴(kuò)展，去構(gòu)造各種復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后可以做很多的事情，這種創(chuàng)新還在繼續(xù)。
??? 為什么深度學(xué)習(xí)應(yīng)該受到重視？我在很多場(chǎng)合分享我的四個(gè)觀點(diǎn)，第一個(gè)觀點(diǎn)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實(shí)在結(jié)構(gòu)和行為上面的作用，比如我們講的ALPHAGO用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確實(shí)受到對(duì)視覺神經(jīng)系統(tǒng)的影響。我想從工程跟應(yīng)用的觀點(diǎn)來看，實(shí)際上更大的原因主要的原因是因?yàn)楹竺娴膸讉€(gè)，一個(gè)是特別適合大數(shù)據(jù)，一個(gè)是EndtoEnd學(xué)習(xí)，第四個(gè)是一個(gè)靈活的建模。
??? 為什么適合大數(shù)據(jù)？如果說傳統(tǒng)的很多智能算法由于各種原因，計(jì)算復(fù)雜度的原因，統(tǒng)計(jì)的原因，數(shù)據(jù)規(guī)模到一定的時(shí)候不再增長，但是它的效果隨著數(shù)據(jù)規(guī)模增長到一定程度會(huì)再增長。對(duì)于深度學(xué)習(xí)我們?cè)诤芏囝I(lǐng)域看到，就是不斷持續(xù)的加數(shù)據(jù)，它的效果持續(xù)的變好，我們?cè)诤芏囝I(lǐng)域看見類似的這種現(xiàn)象。所以就是說，深度學(xué)習(xí)跟大數(shù)據(jù)的時(shí)代是有一個(gè)非常有意思的關(guān)系。
??? 剛剛我提到的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以前主要是對(duì)圖像的處理，后來我發(fā)現(xiàn)在語音有應(yīng)用。所以整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展框架有一個(gè)很有意思的現(xiàn)象，看似這個(gè)框架可能跟問題無關(guān)，可能存在一個(gè)統(tǒng)一的形式，只是用不同的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練它而已，所以這是一個(gè)發(fā)現(xiàn)的非常有意思的一個(gè)最近的趨勢(shì)。
??? 剛才建中也講到這樣的一個(gè)很有現(xiàn)象級(jí)的事情就是ImageNet，由于深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，整個(gè)記錄在不斷被打破，在很多其他的領(lǐng)域我們也發(fā)現(xiàn)。
??? 2016年最值得關(guān)注的是ALPHAGO所代表的神經(jīng)深度網(wǎng)絡(luò)最新的一個(gè)進(jìn)展。我們講過去十年，無論說卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是其他的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)際上做的事情就是感知，它聽清我們的語音里面的內(nèi)容，看圖像里面是什么東西。但是如果只是一個(gè)感知層面的東西，頂多是安靜地坐在那邊是一個(gè)智者，但是并沒有改變世界，你怎么改變世界？一定需要決策，要有行動(dòng)。
??? 增強(qiáng)學(xué)習(xí)實(shí)際上是這樣的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的框架，它是什么呢？它是把一個(gè)問題描述成一個(gè)就是一個(gè)決策系統(tǒng)跟環(huán)境的博弈，如果它采取一個(gè)行動(dòng)的話會(huì)改變這個(gè)世界。這個(gè)世界會(huì)給它一個(gè)反饋，是一個(gè)胡蘿卜還是一個(gè)大棒，說你做得好還是不好。同時(shí)這個(gè)世界也會(huì)發(fā)生改變，去傳達(dá)給它一個(gè)狀態(tài)的變化。如果我們描述這種簡(jiǎn)單的區(qū)別框架，如何來做一系列的決策去優(yōu)化一個(gè)最終的目標(biāo)？比如我們講最終的目標(biāo)是什么呢？是到年底的時(shí)候你怎么投資的收益，一系列的抉擇是今天買還是賣，買多少賣多少，如果我們講是圍棋的話，就是你一系列的不斷的去下棋去做你的決策，最終要優(yōu)化的是你怎么贏這盤棋。如果在智能駕駛里面做一系列的決策是加速還是減速，是左還是右，每次因?yàn)槟愕母淖?#xff0c;你周邊車會(huì)看到你的改變而改變，所以這個(gè)狀態(tài)有一個(gè)更新。但是最終一系列的決策優(yōu)化，結(jié)果要的是從A地到B地的安全，高效的到達(dá)目的地。
??? 谷歌用我在一年前預(yù)測(cè)講用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟增強(qiáng)學(xué)習(xí)，在圍棋這件事情上面它取得的一個(gè)巨大的成功。這個(gè)里面主要有兩個(gè)部分，第一個(gè)部分是叫估值函數(shù)，實(shí)際上就是評(píng)估盤面，第二個(gè)是策略函數(shù)，根據(jù)這樣一個(gè)盤面和局勢(shì)你怎么下棋和決策。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用在這里面解決兩個(gè)非常難的問題，第一個(gè)問題就是巨大的狀態(tài)空間，這個(gè)空間大到什么程度？幾乎是3的400次方。它是一個(gè)極端不連續(xù)的函數(shù)，為什么？假設(shè)這個(gè)盤面整個(gè)不變，只要把中間某一顆棋子調(diào)換一個(gè)位置，可能導(dǎo)致一個(gè)巨大的災(zāi)難，這是一個(gè)極端的不連續(xù)的函數(shù)，這樣一個(gè)復(fù)雜的函數(shù)是非常難建模的。用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以把這個(gè)問題我們已經(jīng)看到了，最終會(huì)取得非凡的成就。
??? 同樣增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)從感知到控制，估值函數(shù)、策略函數(shù)。首先估值函數(shù)它是用來評(píng)估整個(gè)的路面情況，做整個(gè)感知的綜合。決策函數(shù)用于決策控制，我們可以像ALPHAGO那樣，從生意駕駛員每天行為中去學(xué)習(xí)海量的數(shù)據(jù)，去學(xué)習(xí)估值函數(shù)跟策略函數(shù)，但是更精彩的是說，我們同樣可以構(gòu)造一個(gè)復(fù)雜的仿真系統(tǒng)。這個(gè)仿真系統(tǒng)使得你有可能在一個(gè)虛擬世界里面產(chǎn)生無數(shù)的數(shù)據(jù)，讓無數(shù)的虛擬車在英偉達(dá)所構(gòu)造的GPU的數(shù)據(jù)中心，每時(shí)每秒都在奔跑，一日千里的去學(xué)習(xí)。所以這個(gè)帶來的是什么？所以說在十年以后或者二十年以后人開車是違法的，這點(diǎn)我覺得只是一個(gè)時(shí)間問題。
??? 2016年是一個(gè)非常重要的歷史節(jié)點(diǎn)，這個(gè)節(jié)點(diǎn)深度學(xué)習(xí)從過去的車在感知層面到行為、到行動(dòng)、到?jīng)Q策。就是說2016年標(biāo)志著知行合一的人工智能系統(tǒng)將走向歷史舞臺(tái)！它改變的不光是下圍棋，會(huì)改變很多很多事情。
??? 自動(dòng)駕駛毫無疑問面臨一個(gè)復(fù)雜的道路狀況，尤其是如何適應(yīng)中國的交通狀況？以前我在百度的時(shí)候我們跟做自動(dòng)駕駛項(xiàng)目的同學(xué)我經(jīng)常激勵(lì)他，我怎么激勵(lì)他呢？我說我們只要在五道口，如果能夠解決自動(dòng)駕駛的問題，那這個(gè)技術(shù)就是全世界的！去過北京的人可能知道五道口是什么地方。在歐洲、美國解決了自動(dòng)駕駛的問題，在世界最大的汽車市場(chǎng)不一定管用。當(dāng)然從現(xiàn)實(shí)層面來講的話，你還需要去解決很多的問題，包括成本、可靠性、道德法規(guī)、安全性等等方面的問題。
??? 最一開始受到大家關(guān)注的無疑是谷歌跟百度他們所采取的自動(dòng)駕駛的系統(tǒng)的架構(gòu)。這個(gè)架構(gòu)其實(shí)有一個(gè)特點(diǎn)，這個(gè)特點(diǎn)是說從一開始就奔向無人駕駛，希望跨越很多的中間步驟，基于這樣一個(gè)特點(diǎn)所以高精地圖在這個(gè)時(shí)候扮演一個(gè)非常重要的角色。這個(gè)核心就是說無人駕駛實(shí)際上順著一條道往前走，這個(gè)相對(duì)來講不是太難，難的是什么？是換檔，難的是從主道到輔道，這些東西需要車通過精確的知道它在哪個(gè)地方。所以高精地圖是會(huì)成為未來的構(gòu)建無人駕駛或者高度自動(dòng)化駕駛的一個(gè)基礎(chǔ)性的設(shè)施。但是問題是說，我們離真正的高度自動(dòng)駕駛跟無人駕駛這個(gè)時(shí)間還比較遠(yuǎn)。所以今天從商業(yè)路徑來講我們還需要做很多的這種中間道路的工作，這些工作使得今天談的基于深度學(xué)習(xí)它更加的有意義。
??? 這個(gè)是高精地圖，它是基于三維的對(duì)全世界的一個(gè)認(rèn)知，這個(gè)里面需要達(dá)到10厘米的精度范圍，對(duì)道路還有建筑物所有的一切，每個(gè)車道的邊界，到非常高精度的一個(gè)定位。從而可以通過車輛的傳感器包括激光對(duì)車有一個(gè)精準(zhǔn)的定位。這個(gè)是百度在去年年底的時(shí)候做的一個(gè)測(cè)試，這是一個(gè)的視頻，這位老兄手是空懸的沒有碰這個(gè)車，后面顯示的是這個(gè)車走的這邊，車自動(dòng)判斷它要超前面的車，時(shí)間關(guān)系就過掉了。
??? 地平線在做什么？地平線我們公司使命是Define the brain of things，現(xiàn)在我的興趣跟使命是說，互聯(lián)網(wǎng)的事情歸互聯(lián)網(wǎng)公司，互聯(lián)網(wǎng)之外物理公司我們得做一些有趣的事情，這些事情是在我們的身邊，是我們可以觸摸到的這些物理世界的東西，我們?cè)趺醋屗鼈兙哂兄悄?#xff0c;其中一個(gè)最重要的品類就是汽車。如何去構(gòu)造一個(gè)大腦平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)它首先是一個(gè)軟件，首先是一個(gè)基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的操作系統(tǒng)和芯片，因?yàn)槲艺J(rèn)為從今天開始我們需要關(guān)注的是說，所有這些硬件里面，我們放在里面的不僅僅是這些軟件，我們不僅僅是讓它能聯(lián)網(wǎng)，首先是構(gòu)造一個(gè)軟件的操作系統(tǒng)，個(gè)人認(rèn)為這個(gè)操作系統(tǒng)是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)操作系統(tǒng)。第二個(gè)，在下面一定有一個(gè)芯片級(jí)的對(duì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)支持，這個(gè)設(shè)計(jì)應(yīng)該跟過去很多芯片的設(shè)計(jì)完全的不一樣。
??? 我們主要聚焦的是兩個(gè)場(chǎng)景，一個(gè)是Smartcar，另外一個(gè)是Smarthome，沿著這兩條線不斷的往前演進(jìn)。我剛才講到一個(gè)觀點(diǎn)，我們需要新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的架構(gòu)，我想對(duì)于這個(gè)認(rèn)知，無論是我們還是英偉達(dá)，包括英偉達(dá)自己內(nèi)部的很多一些技術(shù)的前沿的研發(fā)，其實(shí)都是支撐這個(gè)觀點(diǎn)的。我想我們不光是未來使它的計(jì)算力要更加的強(qiáng)大，但同時(shí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)它本身算法邏輯跟芯片的設(shè)計(jì)都會(huì)共同的向前。舉一例子，我們講(天河二號(hào))是世界上最大的超級(jí)計(jì)算機(jī)，今天它的計(jì)算力毋庸置疑，但是它需要千萬瓦級(jí)的功耗，但是人類大腦它的計(jì)算實(shí)際上跟(天河二號(hào))是相當(dāng)?shù)?#xff0c;這里面不光是物理、原理型的功耗的設(shè)計(jì)，其實(shí)也包括邏輯方面算法的設(shè)計(jì)。所以最近深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在算法層面的一個(gè)研究的熱點(diǎn)問題，實(shí)際上是怎么樣去設(shè)計(jì)非常低功耗的，可以低功耗的硬件實(shí)現(xiàn)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，大大降低功耗，不一定是很高集成度的芯片就能實(shí)現(xiàn)非常復(fù)雜的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
??? 地平線現(xiàn)在在關(guān)注什么東西？地平線關(guān)注的是設(shè)計(jì)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚焦在什么呢？在200塊錢人民幣以內(nèi)能夠買到的計(jì)算資源，我們?cè)趺慈ピO(shè)計(jì)這個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用來支撐自動(dòng)駕駛所需要的高精度的計(jì)算要求。所以說我關(guān)心的是今天市面上200塊或者150塊人民幣能買到什么計(jì)算資源，建中如果你能夠給我150塊錢能夠買到的計(jì)算資源我就專門為它開發(fā)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，如果明年150塊能買到的計(jì)算資源是什么，我們就專門為它開發(fā)，所以我們一定要去關(guān)注這個(gè)趨勢(shì)。就是100塊到200塊之間的計(jì)算資源，然后我們要把這個(gè)算法做到極致。
??? 這個(gè)是我們用單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在路面上面同時(shí)做車道線的檢測(cè)跟汽車的檢測(cè)跟蹤。這個(gè)是中間神經(jīng)元的一些中間表示，整個(gè)路面全部掃描，每個(gè)地方都會(huì)支離破碎得到一些判斷。在上一層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一些綜合，實(shí)現(xiàn)對(duì)對(duì)面整體判斷。從60米就開始估計(jì)它的距離，估計(jì)這個(gè)距離除了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還需要關(guān)注對(duì)車的仰角要做精確的計(jì)算，需要做很多的事情。
??? 我們講在中國的路況要做一些什么事情？我們要做一些這樣的事情，這個(gè)是外國的路況，大家稍微看一下可以知道，為什么在中國做自動(dòng)駕駛特別不容易？在中國做自動(dòng)駕駛一定是世界的，當(dāng)然除開印度，印度的路上還有猴子什么的。因?yàn)閲獠还馐撬乃惴?#xff0c;他們的算法實(shí)際上檢測(cè)，這個(gè)媒體上經(jīng)常報(bào)道，這是UCSD的一個(gè)技術(shù)，他們的檢測(cè)跟蹤不但沒有我們的穩(wěn)定精準(zhǔn)，關(guān)鍵是他們路上沒有人。這個(gè)是地平線用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用單個(gè)攝像頭計(jì)算的，然后用非常便宜的計(jì)算資源所達(dá)到的水準(zhǔn)。
??? 開發(fā)自動(dòng)駕駛駕駛技術(shù)，除了在路面跑，非常重要的一點(diǎn)是仿真。要能夠在虛擬世界里面對(duì)整個(gè)汽車的控制動(dòng)力系統(tǒng)做精準(zhǔn)的仿真。包括對(duì)整個(gè)路面環(huán)境做綜合的仿真，使得你的很多的控制算法，它能夠在這樣一個(gè)仿真系統(tǒng)里面測(cè)試，能夠去開發(fā)，甚至能夠通過ALPHAGO這樣的左手搏右手，所有的虛擬車在英偉達(dá)充滿GPU的數(shù)據(jù)中心，這些虛擬的車在跑，不斷的調(diào)整和學(xué)習(xí)它的算法。因?yàn)榉抡婵梢缘统杀镜娜プ?#xff0c;比如說這個(gè)攝像頭壞了怎么辦，哪個(gè)地方出了問題怎么辦，可以在不需要產(chǎn)生真實(shí)的交通事故的情況下，你可以去測(cè)試你的系統(tǒng)安全性、可靠性，這點(diǎn)非常重要。
??? 最后我想講一下，深度學(xué)習(xí)這么漂亮這么美有什么挑戰(zhàn)？識(shí)別車、識(shí)別人\能不能識(shí)別印度街上的猴子。計(jì)算的平臺(tái)，包括兩個(gè)方面，一個(gè)是云端的計(jì)算平臺(tái)，還有在前端的可控性，怎么樣去高效，怎么樣低成本，怎么樣能夠做到實(shí)時(shí)。第三個(gè)是系統(tǒng)集成，包括不同的傳感器，包括跟整個(gè)控制系統(tǒng)的連接，這是一個(gè)高度復(fù)雜的系統(tǒng)。
??? 大家不怎么關(guān)注的一個(gè)問題是可控性，就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這樣一個(gè)系統(tǒng)，非常的高效，但是有一個(gè)巨大的問題，巨大的問題是什么呢？就是你如果是出了什么問題你不知道怎么辦，它看似是一個(gè)黑箱系統(tǒng)，這個(gè)問題非常重要，我記得在2005年的時(shí)候在西門子做氣囊促發(fā)算法的研發(fā)，當(dāng)時(shí)我們做出一個(gè)更加先進(jìn)的算法，實(shí)際上如果事故發(fā)生了，我們可以得出結(jié)論它可以挽救30%的人命，但是最后系統(tǒng)沒有采用，產(chǎn)品部門沒有采用，因?yàn)樗且粋€(gè)相對(duì)黑箱的系統(tǒng)，但是一旦出現(xiàn)了事故在法庭上面的時(shí)候不能提供一個(gè)透明的解釋究竟是哪兒出了問題，這是第一點(diǎn)。第二點(diǎn)是它不知道出了問題以后后面怎么樣去提升，所以這個(gè)東西是一個(gè)超出技術(shù)之外的一個(gè)問題，這個(gè)問題非常的關(guān)鍵，它如果沒有解決好，它可能會(huì)造成很大多的問題，這個(gè)是傳統(tǒng)的車廠會(huì)非常關(guān)注的，但是我們很多做算法的人只去追求這種準(zhǔn)確性，但是在這方面不一定充分的去認(rèn)識(shí)到。
??? 最后，講一下整個(gè)的ADAS，因?yàn)槲覐膩聿唤袩o人駕駛，因?yàn)槲矣X得無人駕駛可能是一個(gè)非常虛無縹渺的事情。從產(chǎn)業(yè)發(fā)展、技術(shù)發(fā)展路徑來講我覺得應(yīng)該嚴(yán)謹(jǐn)一點(diǎn)。像谷歌那樣有無限的資源去做，想希望一步達(dá)到無人駕駛這樣一個(gè)道路，我覺得不光在技術(shù)上面有挑戰(zhàn)，在商業(yè)上面也缺乏可行性，他們最近可能正在反思這方面的問題，一定是一步一步往前進(jìn)展。
??? 我在差不多一年多以前的時(shí)候接受媒體采訪的時(shí)候，其實(shí)就有一個(gè)這樣的比喻，未來來講我覺得我們需要去追求的這種自動(dòng)駕駛的目標(biāo)，它實(shí)際上是構(gòu)建一個(gè)人車的關(guān)系，就像今天的人和馬的關(guān)系一樣，這個(gè)馬在路面上會(huì)充分的感知環(huán)境，會(huì)非常及時(shí)高效的做判斷。甚至我們可以想像你騎的馬如果在一個(gè)萬馬奔騰的場(chǎng)景里面，馬在微觀層面的控制可以做的比人都好，但是需要在任何一個(gè)時(shí)刻你要控制那匹馬，所以我想未來實(shí)際上在車上面的話，你的一個(gè)駕駛的體驗(yàn)，我估計(jì)可能從自動(dòng)駕駛的角度來講，可能跟騎一匹馬是差不多的一個(gè)感受！
??? 謝謝大家！

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總結(jié)

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