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[by:AI智能字幕]
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[00:00.00]本字幕由TME AI技术生成
[00:00.35]用声音碰撞世界
[00:03.15]生动活泼
[00:06.89]欢迎收听本期的whats next 科技早知道
[00:09.53]我是客座主播徐涛
[00:11.35]这期节目是戴尔与小宇宙的小企业商业创新研讨会系列节目之一
[00:16.84]上周
[00:17.28]也就是十月二十五日
[00:18.72]北京开始了自动驾驶驶出行服务业化试点的政策策
[00:22.66]有相配配的管理实施施细则出台
[00:25.34]那看起来自动驾驶的商业化是离我们越来越近了
[00:28.58]所以这一期节目我们的话题依然是和自动驾驶有关
[00:32.60]这个行业也是典型也是密集型公司云云
[00:35.20]机赛赛那谈论六六年前他起起来可能更像是一个念念种黑科技
[00:40.28]那我们可能一个本能的的奇境到这个行业是如何从一个概念到最终商业化落地
[00:46.80]然后这个行业中的参与者是日拱一族的
[00:49.94]克服了哪些技术和商业化方面的困境
[00:52.90]未来又依然会面临什么样的问题
[00:56.02]那谈论这个话题
[00:57.16]我们请到的嘉宾非常的有发科那他是自动驾驶公司文远知行的工程咨深副总裁钟华技师
[01:05.36]那中中
[01:05.92]华师师您好
[01:06.96]您好好
[01:07.42]您所您这两千年初的时候就是在卡尼基梅隆大学读博
[01:11.86]读的就是计算机视觉
[01:13.42]但那个时候肯定是跟车关系不是太大是不是
[01:17.35]对对
[01:17.89]那会儿计算机视觉应该还算个冷门学液
[01:20.69]坚坚持很多年吧
[01:22.09]然后后来一些算法上的大大突破
[01:25.05]反正正让整个个行业业就爆发了
[01:27.25]跟大数据
[01:28.39]呃
[01:28.57]机器学习等等相关
[01:30.37]也当然深度学习一二年大爆发也跟算力和那个数据存储都相关
[01:35.63]所以当些全部在那个时间点凑到一起了
[01:38.63]然后就把这些很多问题给解掉了
[01:40.91]所以
[01:41.15]当时因为我看到您是在读博的时候
[01:44.03]其实是
[01:44.59]是从金楚武雄教授是做跟心脏有关系的一些视觉识别的东西
[01:50.15]对不对 对 对
[01:51.21]在我们在那个匹兹网嘛
[01:52.91]然后那有一个大概滨州西部最大的一个医院
[01:55.41]然后他们就找到我们的导师
[01:57.27]说我那个心脏手术
[01:58.95]他是做那种微创手术
[02:00.37]微创手术
[02:01.01]他不开胸嘛
[02:02.15]他要把很多设备插到那个心脏里去
[02:04.51]他看不见 嗯
[02:05.59]他说我需要导航
[02:06.79]嗯
[02:07.03]而且需要高精度的导航
[02:08.97]嗯
[02:09.25]然后我们就给他开发了一套基于视觉的超声波图像
[02:12.81]和ct 做一些这个融合
[02:15.83]其实跟现在
[02:16.90]呃
[02:17.14]自动驾驶那个高清地图的那个定位算法几乎是一样的
[02:20.76]完全一样的道理
[02:21.60]只不过数据源不一样
[02:23.18]就是这边的激光点云变成了那边的ct 的这个图像
[02:27.42]所以
[02:27.70]数据的收集量是不是也不太一样
[02:30.06]呃 对 收
[02:30.62]收集量肯定不一样
[02:31.56]就是高清地图
[02:32.76]你要扫几千几万公里对吧
[02:34.52]那个只要扫一个人的心脏就行了
[02:36.80]所以
[02:36.98]您是什么时候开始就是转行转到自动驾驶
[02:40.76]本质上并没有转行嘛
[02:42.48]就是还是做那个机械学习和
[02:45.08]呃
[02:45.54]人工智能这些东西
[02:47.22]包括在这个图像上的这些东西
[02:49.22]只不过
[02:49.48]就是说 自
[02:50.52]自驾驶 驶
[02:51.98]是 是 呃
[02:53.46]人工智能的一个最大应
[02:55.08]应用 那大
[02:56.24]大概是在一六年的时候
[02:58.44]开始正式
[02:59.86]呃
[03:00.66]就做自动驾驶这件事儿
[03:03.08]本质上要些知识积累和用的这东西开始
[03:06.86]一脉相承的
[03:07.76]但我理解是
[03:08.58]就无论是计算机视觉还是人工智能或者是算法之类的
[03:13.56]其实有很多应用嘛
[03:14.70]就比方说
[03:15.20]我记得一六年那时候还有一大批的vr 的热潮
[03:20.11]其实也是在用计算机视觉之类的
[03:23.01]所以
[03:23.21]当时您在这些领域当中的时候
[03:25.33]为什么就光是看中了这个赛道呢
[03:28.41]之前那个vr 来回来去走了好几批
[03:32.07]一个行业
[03:32.91]他发展起来发展去不起来
[03:34.81]并不是一两项关键技术
[03:36.59]就是所有他需要的配套技术都达到一定水平
[03:39.77]他才能发展起来
[03:41.01]自动驾驶
[03:41.71]其实在那会儿
[03:43.39]怎么说呢 我
[03:44.09]我当时在
[03:44.81]在三mo 的导师
[03:45.89]其实在九五年九六年的时候
[03:47.65]他们做的自动驾驶车
[03:48.70]就从美国的东海岸一直开到西海岸
[03:51.41]呃
[03:51.87]三千多英里
[03:53.03]百分之九十五都是自动驾驶
[03:55.03]很早大家都开始做这个事
[03:56.37]但是一直做不起来
[03:57.45]就是因为
[03:58.07]怎么能够做到的呢
[03:59.23]这个是 呃
[04:00.09]他主要是做控制
[04:01.47]然后他在高速上
[04:02.87]就是场景也比较简单
[04:04.81]所以他都百分之九十多
[04:06.13]但是
[04:06.37]但剩下的那百分之五左右
[04:08.35]他还是干不动
[04:09.21]就是在城市里啊
[04:10.35]或者说接近城市的那些地方
[04:12.43]他还是干不动
[04:13.13]嗯
[04:13.75]那会儿其实连数字相机还都没有流行
[04:16.94]所以 呃
[04:18.02]这个东西非常非常难做
[04:19.42]但是大家很早就想做这件事儿了
[04:21.68]其实google 在零九年就已经也开始在做这个事情了
[04:26.08]但之前其实用的都是传统的机器学习方法
[04:28.70]直到一二年一三年以后
[04:30.44]才开始转到深度学习
[04:32.20]我们当时认为就是自动驾驶
[04:33.86]首先就这种控制这块啊
[04:36.52]啊
[04:37.04]第批的这种dridriver
[04:38.68]Where
[04:38.86]就线控的这种技术已经成熟
[04:41.20]你可以很好的控制车了
[04:42.90]呃
[04:43.18]第二就是关键就是这个视觉上啊
[04:46.10]和机器学习上这个重大的突破
[04:48.88]那之前很多就是perception 感知这块儿的
[04:52.08]这个问题啊
[04:54.00]以前是解不动的
[04:55.04]现在啊
[04:56.00]突然质量变得非常非常好了
[04:57.98]那么再加上大数据啊等等这些
[05:01.34]包括大算力这种东西
[05:03.14]都已经ready 了
[05:04.26]然后我们就觉得
[05:05.08]这个是一个好的时机
[05:06.94]我们可以重新再去做自动驾驶
[05:08.96]把这自动驾驶东西
[05:10.34]呃
[05:10.54]这次是有可能把它做成的
[05:12.36]所以就相当于是当时同时也看了vr 啊
[05:14.74]或者是虚拟现实
[05:15.94]结果就发现
[05:16.77]还是自动驾驶是更加各方面的技术都更加完备一些
[05:20.19]是吗
[05:20.79]是这样的
[05:21.27]尤其vr 没有
[05:22.05]没有很仔细的看
[05:22.93]因为 呃
[05:23.75]两千年时候
[05:24.85]当然
[05:25.01]我在微软
[05:26.17]其实我最早是做gragraphics
[05:28.57]就是计算机图鹰血的
[05:30.01]就是vr 这块的东西
[05:31.81]所以我对那块儿也比较了解
[05:33.31]然后他什么地方被卡住了
[05:35.47]也比较清楚
[05:36.19]所以 呃
[05:37.13]在一些关键的东西没有出来之前
[05:39.33]那个还是比较困难
[05:40.71]我看那个文远执行其实二零一七年应该是四月份成立的
[05:45.29]其实离vimo vivo 应该是二零一六年的十二月份从google 独立起来
[05:51.03]感觉真的是二零一六
[05:52.43]二零一七
[05:53.07]相当于是一个无人驾驶的元年
[05:55.23]如果回头去看的话
[05:56.53]你当时会预计无人驾驶这个事儿在几年间成长成什么样儿
[06:01.85]当时有个预测吗
[06:03.23]当时我们预测是很乐观的
[06:05.59]大家都说三年四年
[06:07.03]对 呃
[06:07.93]我们公司现在第四年
[06:09.47]呃
[06:09.85]但其实就是说
[06:10.59]你真正做进去之后
[06:11.77]你会发现有很多很多具体的问题
[06:13.59]特别是当你就不是做一个工程的prototol 原型
[06:18.20]而是真的把它变成产品的话
[06:20.72]有很多很多细节你要去做的
[06:22.66]我们现在仍然也比较乐观吧
[06:25.10]就是悲观的人觉得做不出来
[06:26.78]就是最近几年大家看到的一些很坚实的进展之后
[06:31.58]大家可能就得
[06:32.30]这事肯定是能做出来
[06:33.64]但是 就是说
[06:34.80]你是十年做出来的
[06:35.82]还是五年做出
[06:36.46]还是三年做出来
[06:37.56]那么我们还是觉得
[06:40.36]现在应该三年到四年
[06:42.44]在一些领域
[06:43.12]应该肯定是能做出
[06:44.86]呃
[06:45.28]有用的东西
[06:46.30]包括现在我们做的一些我们叫
[06:48.66]呃
[06:49.00]Romal minibubus 小的那个公车吧
[06:51.76]呃
[06:52.18]已经在我们广州这边
[06:53.68]我们公司周围已经开始做运营了
[06:56.30]可能很快也会做对外公开的运营
[06:59.00]啊
[06:59.18]那是纯无人的
[07:00.34]是levefour 的
[07:01.46]所以就进展还是非常明显的
[07:05.12]呃
[07:05.38]可能比当初预计的要
[07:07.24]要慢一点
[07:07.92]但我
[07:08.64]我觉得这事儿近期是能做出来的
[07:10.80]但我感觉就是
[07:12.54]可能对于外界
[07:13.66]就无论是媒体啊
[07:14.68]还是普通的公众
[07:16.26]其实那没有太多的体感
[07:18.07]就包括我自己
[07:18.83]也没有太多体感
[07:19.85]就只是在这个大家热炒的时候
[07:22.15]说啊
[07:22.57]无人车要起来了
[07:23.87]但是可能这几年
[07:25.07]就是稍微这个风口过去一点
[07:27.37]大家听的又少一点
[07:28.69]但其实我们并不知道你们日拱一足可能带来的整个行业的变化是怎么样
[07:33.37]所以就能科普一下嘛
[07:34.71]就比方说第一年
[07:36.07]第二年
[07:36.61]你们解决的是什么问题
[07:38.27]然后到现在这样
[07:39.75]我们自己大概列了一个无人车过去几年发展的这个一个阶段嘛
[07:44.95]最早刚成立的时候
[07:46.03]基本上就是你把一条路能跑通
[07:47.71]呃 就不错了 呃
[07:49.81]我们当时最早跑通的是在那个美国硅谷
[07:52.37]因为公司最早在硅谷成立的
[07:54.29]呃
[07:54.71]硅谷那儿一个大概一点八英里
[07:57.81]呃
[07:58.03]差不多两公里多的一个圈
[07:59.85]就是最早百度也是在那跑那一条线跑出来就很不错了
[08:04.93]但那时候的跑跟就是当导是在九十年代的时候
[08:08.71]那个差别在哪儿呢
[08:10.49]哦
[08:10.65]那还是不一样
[08:11.43]就是我们这个还是在城市道路里跑的
[08:14.05]当时那个三千多多英里
[08:15.85]就是主要是在往高速上跑
[08:18.18]而且前后都簇拥着各种各样的保护
[08:20.94]主要是车辆的控制
[08:22.62]车辆对周围世界的感知和一些预测和决策
[08:26.04]基本是没有的
[08:27.68]嗯
[08:28.18]我们这个还是在城市道路跑
[08:29.54]当然
[08:29.74]就是说归美国那边的城市道路相对中国来说
[08:33.12]还是简单很多的
[08:34.52]就是第一阶段
[08:35.24]大家能跑出一圈
[08:36.80]跟投资人收受demo
[08:38.38]这
[08:38.64]这已经不不错了
[08:40.10]嗯 那 那后
[08:41.30]其实就开始逐渐渐往
[08:42.52]往复杂杂的一片片区跑跑
[08:44.98]我们当时最早被广州市政府吧
[08:48.24]邀请到广州了
[08:49.32]之后落地广州
[08:50.86]我们就在我们公司所在地
[08:52.80]就生物岛
[08:53.36]是一个小岛啊
[08:54.62]但其实也是
[08:55.40]呃
[08:55.84]公开的道路
[08:56.56]大家都可以在上走是不
[08:57.60]人不是很多
[08:58.20]在那片区域里
[08:59.30]你可以点对点的去跑啊
[09:01.46]这大概是第二阶段
[09:02.68]这个阶段是哪一年了
[09:05.02]这个各个公司不一样嘛
[09:06.88]是我们
[09:07.38]大概是我们成立第二年
[09:08.76]就在这儿 呃
[09:09.82]一八年这样
[09:10.96]对 对
[09:11.50]然后我们在谷谷有一片
[09:12.74]在那个广州这有一片片
[09:14.96]一八年
[09:15.42]我记得vmoo demo 就是好像在城市街道
[09:19.07]旧金山已经有一些测试的还比较多了是吧
[09:22.39]对 Vimo
[09:23.01]其实它主要是在那个
[09:25.15]呃 亚利桑那
[09:26.23]就是凤凰城那边
[09:27.67]那个是一个沙漠里的一个城市吧
[09:29.77]就是 对 路宽
[09:31.21]人少 天气好
[09:32.23]也不下雨
[09:33.37]Cruise 相反
[09:34.61]他是直接杀到那个旧金山
[09:36.83]对
[09:37.25]三番的市中心那个地方
[09:39.47]就是路况是相当相当复杂的
[09:41.65]然后有上下坡
[09:43.09]然后有雾
[09:43.85]又下
[09:44.45]冬天的时候会下雨等等那条道
[09:46.63]什么事情都有
[09:47.55]但实际上真正的市场是在那
[09:49.26]因
[09:49.37]因为就是说
[09:50.41]呃
[09:50.61]来货的这个无人驾驶公司
[09:52.39]主要它最大的一片市场就是出行市场
[09:55.17]或者叫robot xx 无人驾驶出租车这个服务
[09:58.33]那
[09:58.55]那其实说实在
[10:00.43]在泰桑那那种地方
[10:02.23]呃 沙漠里
[10:03.03]大家自己开着皮卡九十迈那个狂奔的
[10:05.35]没人打车的
[10:07.13]只有在三藩这种地方
[10:08.37]你找个停车的地方都找得到的这种地方
[10:10.89]大家才打车
[10:12.07]所以
[10:12.35]我们当时认为就是zcruce 这种做法实际上是正确的
[10:15.33]就是你直接搭到你最后市场所在的地方去做测试
[10:20.18]呃
[10:20.42]你会省很多时间
[10:21.40]虽然可能一开始会比较难一点儿
[10:23.40]但是应该是在做确确事情情
[10:25.68]所以
[10:25.92]当当时二一七年的时候
[10:27.78]你们就意识到cruise 他们的这个选择是对的
[10:30.46]是吗 对 对 我们
[10:32.26]其实我们一开始也是这么想的
[10:34.14]虽然在硅谷谷
[10:34.96]但是是全中国
[10:36.08]人们目标也是中国市场
[10:38.12]所以杀回来之后
[10:39.20]就 就广州
[10:40.00]刚好是一个一线大城市嘛
[10:42.20]整个这个城市也比较开放
[10:44.04]呃
[10:44.30]对新的事物也比较接受
[10:46.46]那我们来到这儿
[10:47.20]我们就直接在广州的市区跑
[10:49.23]这个路况比广谷要复杂多了
[10:52.92]嗯 所以
[10:53.72]但是我们一直坚持在这跑
[10:55.18]就是我们在一八年的时候
[10:56.68]就跑到广州的市中心
[10:59.00]那个广州塔
[10:59.94]就是一个标志性的建筑
[11:01.54]在那附近就已经在做很多路测了啊
[11:04.44]然后
[11:04.66]当然我们在黄埔区很大一块儿去
[11:06.88]我们其实在一九年的时候
[11:08.94]我们就进入就是我们所说的第三个阶段
[11:11.14]就是大规模的
[11:12.54]大范围的这种任意点对点之间的这种测试运营
[11:16.24]实际我们一九年十一月就推出了
[11:18.17]在整个黄浦区大概一一百四十四平方公里的区域内
[11:22.35]任意点对点可以打车
[11:23.49]而且是对全部的公众开放的
[11:26.31]像
[11:26.61]像vivo 在二十桑那
[11:27.87]他也开放了
[11:28.83]但是你要填表
[11:30.09]你要申请
[11:30.99]然后他那边要审批
[11:33.15]对 呃
[11:33.75]各种各样审批过后
[11:35.13]筛选了大概一千个人
[11:36.49]只有这这些人可以坐车
[11:37.89]其他人
[11:38.61]你在旁边看着吧
[11:39.87]呃
[11:40.07]那我们那是完全公开的
[11:41.33]就是任何人都可以去打车
[11:43.49]呃
[11:43.65]所以在这差不多是第三阶段
[11:45.63]就是大范围大区域的任意点对点的这个运营和测试
[11:49.59]所以
[11:49.83]有人申请
[11:50.67]申请的人多吗
[11:51.99]呃 我 我
[11:52.61]现在政府还不让我们没有人
[11:55.01]就是前面还有坐一个安全员
[11:56.49]但他基本上不会碰任何驾驶的东西
[11:59.53]呃
[11:59.79]我们推出有一个app
[12:01.45]就是
[12:02.01]就跟平时大家拿那个滴滴打车几乎是一样的
[12:06.15]就我们用的app 去叫车
[12:08.21]然后他就会过来
[12:09.63]然后你上车
[12:10.43]然后到点儿就要下车
[12:11.75]下面一个阶段
[12:12.75]就是把安全员去掉
[12:14.53]就变成纯务人
[12:15.75]嗯
[12:15.87]我们的出drive
[12:16.76]怎么 这个
[12:17.61]可能也是最近一两年大家开始逐渐的进入到这个阶段了吧
[12:21.81]就是vimo 是最早的
[12:23.95]一九年下半年的时候
[12:25.71]他在arizona finish 那边开始做这种车上没有司机的这个运营
[12:31.91]当然也是那个邀请制了
[12:33.65]我们大概在两千年七月的时候
[12:35.99]得到中国第一个车上可以没有司机的这种测试许可
[12:40.07]呃
[12:40.27]是广州颁发的
[12:41.25]然后今年得到了美国的这个出jorlist test permit
[12:46.81]嗯
[12:47.03]也是加州发的
[12:48.37]对
[12:48.61]所以现在我们在中美两边都在做乘务人的这个运营
[12:51.71]这应该是第四阶段啊
[12:53.35]现在就是
[12:54.23]就是说这个还是在小范围内
[12:56.47]在下面
[12:56.95]我们希望的就是在大范围的乘务人
[12:59.59]呃
[12:59.83]我们现在的mini bus
[13:01.19]实际上是在小范围内
[13:02.47]就跟我们最初刚到广州一样
[13:04.71]我们在我们公司周围做乘务人的运营
[13:07.55]那么下面就是系统逐渐稳定
[13:09.87]然后各个方面
[13:11.49]其实就这里
[13:12.13]还包括硬件的这个支持
[13:14.39]呃
[13:14.61]车辆底盘的支持
[13:15.51]这些支持都上了之后呢
[13:17.44]我们
[13:17.76]我们会下面就推到更大的范围内
[13:20.08]其实我们也在慢慢往前走
[13:21.64]什么叫做硬件的支持
[13:23.26]自动驾驶
[13:23.88]由于它没有人了嘛
[13:25.32]呃 就是说
[13:26.08]就是任何机械事情
[13:27.54]或者说那个
[13:28.62]呃 系统
[13:29.40]都会有出问题的几率
[13:31.94]那么保证它出问题几率越低越好的最简单的方法是加荣誉
[13:37.80]就是比如我计算单元会坏
[13:40.34]但是我加两个对吧
[13:42.30]如果一个坏了
[13:43.14]另外一个顶上
[13:43.98]那你那个出问题的概率就可以指数级的下降
[13:47.40]所以
[13:47.76]所有地方要想做l 四级别的自动驾驶的话
[13:50.58]所有地方都得加荣誉
[13:51.72]软件的每一个模块传感器类型和同样类型的传感器内部
[13:56.20]就是我们一共有大概十几个
[13:58.48]呃 摄像头 呃
[14:00.06]它主要的原因就是说
[14:01.22]一个摄像头坏了
[14:02.10]其他摄像头还可以顶着
[14:03.80]车辆底盘也是这样
[14:04.98]就是以前
[14:06.38]比如那个转向
[14:07.38]有那个电子助力转向
[14:09.00]嗯
[14:09.24]那电子助力转向坏了会怎么样呢
[14:10.92]那还有人可以去
[14:12.42]呃
[14:12.66]机械的拧方向盘
[14:14.00]它里面还有齿轮联动
[14:15.56]只不过你拧的会稍微费劲
[14:17.09]但车不会失控
[14:18.35]那现在没有司机了会怎么样
[14:20.45]就是没有人去拧那个方向盘了
[14:22.37]那你的电子助力转向就得有两套啊
[14:24.87]那这样的车辆底盘
[14:26.03]其实现在还不是到处都有的
[14:28.09]对 呃
[14:28.97]有时候还要定制
[14:30.43]所以就是说
[14:30.95]要整个行业都一起跟上
[14:33.19]所以相当于是可能最开始的时候
[14:35.03]是你们自己的啊
[14:36.15]算法工程师呀或者什么在蒙头干
[14:38.73]然后有软件层面的
[14:40.55]然后越到后面
[14:41.29]其实越是一个硬件或者整个行业发展的事儿
[14:45.39]对
[14:45.63]就是实际上就是软硬结合
[14:46.83]所有相关的都要达到更高的安全性和更适应这套没有人的系统
[14:52.89]最后这个产品才能推出
[14:54.63]如果要加很多很多荣余
[14:56.07]那我理解就是
[14:57.61]他无论是数据的搜集还是算力
[15:00.45]其实跟可能前几年比
[15:02.51]都不是在一个数量级上的差别了
[15:04.83]对不对 呃
[15:05.61]绝对不是
[15:06.87]对 能够
[15:07.41]能够有一个比较形象的比喻吗
[15:09.19]就是它这样的差别会是在什么程度上
[15:11.75]呃
[15:11.95]我举个例子
[15:12.65]就是说
[15:12.93]现在大家计算单元这块用的可能比较多的吧
[15:16.55]比较流行的是用那个英伟达的这个计算单元
[15:20.02]它专门有对自动驾驶的
[15:21.70]有一套产品线
[15:23.48]那在一六一七年的时候
[15:26.12]主要是辅助驾驶
[15:27.06]当时辅助驾驶比较流行的
[15:28.66]像特斯拉的autopiler 刚出来的时候
[15:30.82]它那个jps two 那一代的东西
[15:33.48]它的算力大概是几个tops
[15:37.10]Top npp
[15:37.96]它那个terror tos t
[15:40.92]就是g
[15:42.60]再往上乘一千
[15:44.16]就是它一秒钟能够做多少次运算
[15:46.70]对
[15:47.32]反正是很大很大一个数儿
[15:48.66]就是说它大概是几个tops 这样的算力
[15:51.28]但是那会儿我们觉得
[15:52.16]就是说这个做l 四还是不够的
[15:54.04]那然后在一八年一九年时候
[15:56.34]它推出下一代那个pixas
[15:58.26]呃 Panthas
[15:59.04]大概可以到达三百二十个tops
[16:01.08]这里可以再举例
[16:02.00]就是特斯拉那个fsd 的那个计算单元大概是一百多个tops
[16:07.76]英伟达这个大三百二十tops
[16:09.70]那么 呃
[16:10.70]英伟达最新大概明年会大量产出的那个oann 平ps
[16:16.04]嗯
[16:16.42]Oren 平台给l 四这个最大的算率可以达达两千tops
[16:20.47]其实大家可以看
[16:21.49]就基本两年翻六倍到七倍
[16:25.31]超出摩尔定律了
[16:26.93]呃
[16:27.19]以及现在是超出摩尔定律的
[16:28.73]对
[16:28.91]摩尔定律是两年翻一倍
[16:30.67]就是我
[16:31.01]我记得在最初阶段的时候
[16:33.35]起码在数据怎么搜集方面
[16:35.09]还是业界都有不太一样的
[16:36.65]说是完全用视觉识别呢
[16:38.33]像特斯拉好像坚持这一点
[16:40.15]还是要用雷达这些
[16:41.95]但这些现在大家都已经达达共识识
[16:44.35]对吧
[16:45.07]没有什么
[16:45.79]没有 呃 呃
[16:47.63]特斯拉还是只要camera
[16:49.95]但是 就是说
[16:51.69]基本上从头就是从头就搞l 四的公司
[16:55.99]基本上还是要坚持激光雷达的
[16:58.67]呃
[16:59.01]这里面其实是个理念的问题
[17:00.73]就是说
[17:01.25]特斯拉最开始做的是辅助驾驶嘛
[17:03.99]辅助驾驶
[17:04.63]其实就是说
[17:05.27]它主要是卖车
[17:06.17]在车上加上这么一个功能
[17:08.43]那么他既然车都往外卖了
[17:10.55]它成本是它第一优先考虑虑事情
[17:13.31]呃
[17:13.67]那么对于l 四的公司来说
[17:15.65]它我们的最终目标要是说车上没有死机
[17:19.44]呃
[17:19.68]那安全是我们第一考虑的事情
[17:21.38]那成本
[17:21.98]我们现在暂时不考虑
[17:23.48]呃
[17:23.66]但并不是说永远不考虑
[17:25.30]确保安全之后
[17:26.22]在保证安全的情况下
[17:27.44]我慢慢把这个
[17:28.44]呃
[17:28.66]成本往下降
[17:29.78]那特斯拉那边是反着走的
[17:31.70]就是我要先保证成本
[17:33.06]我一辆车就这么多钱可以花在辅助驾驶上
[17:35.82]那你能干多少事情就干多少事情
[17:38.30]所以
[17:38.52]这样两条路出来的产品
[17:40.98]也是完全不一样的
[17:42.80]另外就是说
[17:43.52]L 四为什么要用激光雷达
[17:45.84]就是用激光雷达公司并不是说他不用摄像头了啊
[17:48.80]他说既要用激光雷达
[17:50.06]也要用摄像头
[17:51.12]这就是我前面讲的冗余
[17:52.56]就是你的传感器的类型是需要冗余的
[17:55.72]呃 否则的话
[17:57.00]摄像头
[17:57.92]我能找出很多很多种情况
[18:00.32]我可以让摄像头失效啊
[18:02.12]比如在很黑的地方
[18:03.24]或者我拿很强的光打这个摄像头
[18:05.18]只有眩光
[18:06.32]呃
[18:06.62]等等各种各样的情况都可以让摄像头失效
[18:09.14]但如等你的传感器是两类传感器
[18:11.32]呃
[18:11.62]工作原理完全不同的两类传感器
[18:13.70]激光雷达是一个主动传感器
[18:15.70]因为它主动发射出激光
[18:17.35]然后收回光来感应外界的世界
[18:19.83]那么摄像头是一个被动传感器
[18:21.79]就是说
[18:22.17]它靠外面的光线
[18:23.79]呃
[18:24.11]收集外面别的东西发出的光线来感受外面的世界
[18:28.63]那有这种两个完原理完全不同的传感器在那的话
[18:31.97]你就很难把他们两个同时搞挂
[18:34.29]嗯
[18:34.47]就是在很黑很黑的地方
[18:36.49]开门
[18:36.79]A 什么也看不见
[18:37.77]但是那个激光雷达可以看的非常非常清楚
[18:40.89]呃 我们在边
[18:41.63]边上测试试
[18:42.65]根本就无所谓的
[18:43.97]因为晚上激光雷达看的比人眼要看的清楚多了
[18:46.85]呃
[18:47.39]所以就是说
[18:48.23]你想达到完全的安全
[18:49.85]这种传感器类型的冗余也是必须的啊
[18:53.63]我就
[18:54.31]我相信那个特斯拉
[18:56.17]它慢慢往后走
[18:57.63]他真进入到纯无人的这个阶段的话
[19:00.51]嗯
[19:01.11]他也会理解这点
[19:02.19]我 我 我一直讲
[19:03.43]就是说
[19:03.79]哪天特斯拉突然冒出来
[19:05.79]说我们也用激光雷达了
[19:06.99]然后我们早就想用激光雷达了
[19:08.61]一开始就不告诉你对吧
[19:10.27]那谁也不能把它怎么样啊
[19:12.13]对 我 我觉得e
[19:12.93]Mosk 也像是干得出这种事儿人
[19:14.97]嗯 所以
[19:16.57]智能这部分是怎么日供一租的呢
[19:19.18]是怎么慢慢进化的呢
[19:21.08]我个人觉得哈
[19:22.04]就是还是要真实场景去刺激很聪明的工程师的大脑
[19:27.98]我们一开始就是采用跟cos 一样的方式
[19:30.38]就跑到最短的地方去做路测
[19:32.60]呃
[19:32.92]我们曾经采用
[19:35.16]呃
[19:35.58]统计过的一些数据
[19:36.74]就是把广州的场景的复杂度跟硅谷的场景复杂度做对比
[19:42.08]大概我们统计了
[19:43.34]比如统公里我们遇到多少行人
[19:45.44]多少车辆
[19:46.10]多少自行车
[19:47.12]买统计了
[19:47.84]就是每公里遇到多少各种各样的违章
[19:49.94]比如什么逆行啊等等
[19:51.76]呃
[19:52.10]我们自己内部加权算了一下
[19:53.72]大概在广州一公里
[19:56.32]我们叫那个常尾场景
[19:57.78]或者corner case 场景
[19:58.76]对于你算法提高
[20:00.20]你要见到复杂场景
[20:01.34]你见到复杂场景越多
[20:02.78]你
[20:03.06]你开发效率就越高
[20:04.34]呃
[20:04.86]我们最后算一下
[20:05.84]在广州跑的效率
[20:06.92]是在硅谷的三十倍
[20:09.02]你首先你有很多这种
[20:10.84]呃 复杂场景
[20:11.90]另外
[20:12.14]你得找一帮很聪明的人
[20:13.86]然概他受到这种场景之后
[20:15.46]他能想出新的想法
[20:17.55]长期的时间段来看啊
[20:19.97]还真的是有很多的进步的
[20:21.71]就是最早我们刚到广州的时候
[20:23.77]其实就在我们生物岛一个半封闭的一个地方
[20:27.75]车也不多
[20:28.29]在那跑跑就已经挺不错了
[20:30.37]当时 呃
[20:31.13]去那个客运路
[20:32.09]是广州这边一条比较
[20:33.91]呃
[20:34.15]繁忙的一个主干道吧
[20:35.67]限速六十公里
[20:36.45]上面车白天晚上都很多
[20:38.23]但是就是说
[20:39.17]它的基础设施还是比较好的
[20:40.73]就是车道线也画的很清楚啊
[20:43.13]那个红绿灯啊
[20:44.37]各种各交通标志都很清楚
[20:46.43]那
[20:46.73]那实到一年之后
[20:47.87]我们车在客运路上跑的就已经非常的顺畅了
[20:51.23]那
[20:51.45]那会儿我自己开车去那个广州这边有的
[20:54.39]叫城中村
[20:54.99]就是没被开发出来
[20:57.81]但是里面就是很多很多很拥挤的建筑物
[21:00.67]基础设施也很差
[21:01.73]就路都是以前可能都不是给车走的路
[21:04.89]然后也没有画车道线
[21:06.45]没有任何交通管理标志
[21:08.01]大家乱串
[21:09.27]然后周围全是摆摊了
[21:10.59]我自己开车在里面都很
[21:12.13]呃
[21:13.07]怎么都很挑战
[21:13.95]就是 呃
[21:14.97]当时我想
[21:15.53]如果我们的车能开到这里面拆好
[21:18.12]那真的就是绝对是世界第一都是很可能
[21:23.36]那其实现在我们
[21:24.66]去年我们就在城村里已经开的
[21:27.30]呃 很不错了 对
[21:28.74]嗯
[21:29.04]所以就是说
[21:29.70]就每年每年的东的的话
[21:31.56]在
[21:31.68]在发展还是挺多的
[21:32.90]现在在长村开的事情
[21:34.14]我在二零一七年公司成立的时候
[21:35.98]我可能连想都不敢想
[21:37.44]我能这么理解吗
[21:38.46]其实现在要做的事情
[21:39.66]就是把剩下的可能非常难遇到的场景
[21:43.44]你们都遇到一遍
[21:44.44]然后让算法工程师把它给写进程序当中去
[21:47.62]其实是这样的一个过程是吗
[21:49.66]简化下来可能是这样
[21:51.58]可以这么理解
[21:52.22]但不简化的话呢
[21:53.54]呃
[21:54.18]不简化的很可能并不是说
[21:55.74]把你到一个东西
[21:57.60]我把它记
[21:58.90]记起来来 就
[21:59.70]就能把它解了
[22:00.90]呃 第一
[22:01.50]就是我们要解决一些我们没见过的东西
[22:05.02]呃
[22:05.48]因为你毕见的东西毕竟有限
[22:07.66]另外
[22:08.26]同时就是说
[22:08.98]当然你见过的越多肯定是越好了
[22:10.76]就是去学习这边
[22:12.62]当时 呃
[22:13.76]最标准的做法
[22:14.92]实际上是把你的训练集和测试集是分开的
[22:17.99]就是你在训练集上跑的东西
[22:19.77]要在训练机没有的那些测试集上去做测试
[22:23.45]如果说我只是在训练集上训练完了之后
[22:26.23]在训练集上跑的好
[22:27.63]然后没见过的东西
[22:28.79]就处理不了的话
[22:29.87]那通常就叫做你没有学到东西
[22:31.85]如果真正学到规律
[22:33.03]对于一些没见过的东西
[22:34.19]它也能处理的比较好
[22:35.89]所以现在的因为刚刚我们有说到
[22:37.73]处理的数据量已经是跟以前是大大不一样了
[22:41.49]那在算力方面呢
[22:42.89]我理解
[22:43.47]肯定是更加复杂
[22:44.55]更加运算量非常之大了
[22:47.17]对算力这块儿
[22:48.31]其实现在也有挺多争论对吧
[22:50.81]以做辅助驾驶为主的这些公司
[22:53.53]成本第一嘛
[22:54.83]他还是不敢用很大算力的东西
[22:57.41]那其实现在我觉得从今年开始
[22:59.17]很多那个造成新势力
[23:00.99]他已经完全放弃了
[23:02.69]也不叫放弃了
[23:03.43]完全解脱出来了
[23:04.73]他说我就上大算力的东西
[23:06.51]我因为我要把我的车做智能
[23:08.45]但对于我们l 四级别公司来讲
[23:10.43]我们一直认为
[23:11.21]就是一个车的智能
[23:12.93]它的基础是你的算算的大西
[23:14.63]就好像就就说一个人聪明不聪明
[23:17.12]首先你这脑子得大
[23:18.36]对吧
[23:19.06]脑子像鱼那么大小的话
[23:20.82]你这肯定跟没法跟猴子的这个脑子的比对
[23:24.40]这个算力
[23:24.92]其实基本就跟这是一码事
[23:26.62]就是你的算力越大
[23:28.00]你的系统就可能越聪明
[23:29.96]所以这就是为什么造成了我刚才前面讲那个英伟达的这个
[23:33.50]呃
[23:33.84]系列的芯片
[23:34.72]是以每两年六倍到七倍的这种速度往上翻的
[23:38.52]很多公司还在像英伟达要求更多的算力
[23:42.30]那么我们应该也会一直保持算力的不停的增长
[23:46.98]因为只要你算力越大
[23:49.28]那个软件工程师总是能想出办法把它用掉的
[23:52.06]嗯
[23:52.50]所以就是一个无比密集的算力的公司
[23:56.52]就像那个特斯拉
[23:57.62]它肯定也会去想成本的问题
[24:00.46]嗯
[24:00.60]那算力这个你们怎么去平衡密集算力和成本之间的关系的
[24:04.92]呃
[24:05.20]L 四级别公司
[24:06.12]它主要是做如何taxi
[24:07.78]比如像这种这种商业模型
[24:09.60]它不是卖车
[24:11.34]它是卖服务
[24:12.32]可以想象就是说
[24:13.28]我们最终是要做一个出租车公司
[24:16.08]但我这出租公司没有司机
[24:18.45]我们跟一些出租公司合作吧
[24:20.11]也就是说
[24:20.97]出租车公司大概百分之七十的收入
[24:24.35]其实都是给到司机的
[24:25.91]然后他其他的这个成本都非常非常低了
[24:29.07]已经被压到非常非常低了
[24:30.95]那么我们要干的事情呢
[24:32.61]就是说 用 呃
[24:34.47]人工智能取代这个司机平时这种每天不太有意思的这个工作
[24:38.97]那把这百分之七十的这个成本给省下来
[24:42.19]如果你省的是这百分之七十的成本的话
[24:44.57]那其实你可以用很高端的东西
[24:46.73]我们举个例子吧
[24:48.07]其实一个一个司机一年
[24:49.29]呃
[24:49.65]一个月大概工资和各种各样的保险呀
[24:53.19]这种福利
[24:53.97]可能有一万块钱
[24:55.39]在一线城市吧
[24:56.29]那很多出租车
[24:57.23]可能他一天要开二十个小时
[24:59.41]他是两班司机
[25:00.19]在那
[25:00.47]大家可以简单算一下
[25:01.63]就是这个东西应该还是能买不少
[25:03.43]呃
[25:03.53]非常强大的计算力的
[25:05.33]但如果你做辅助驾驶就不一样
[25:06.91]辅助驾驶
[25:07.87]比如像特斯拉的
[25:09.09]呃
[25:09.21]那auautopilot 是白defhot
[25:11.61]就是说自带的
[25:13.19]但是他你要加更高一级别
[25:15.55]可能要交三万块钱
[25:17.10]他三万块钱就是一次性交了
[25:18.78]你今后开四年五年
[25:20.10]就这三万块钱了
[25:21.36]那你所有的东西都要比这三万块钱便宜
[25:25.26]因为你才能挣钱
[25:26.36]对吧 呃
[25:27.72]那跟我们那位一个月两万
[25:29.84]价值是完全不一样
[25:31.46]所以 在这种 呃
[25:32.76]商业模型情况下
[25:34.52]就注定就是说
[25:35.54]L 四的公司可以用更高端的一些东西
[25:38.40]因为它最后把司机完全取代之后
[25:40.62]它产生的价值也更高
[25:41.96]他能花得起这钱
[25:43.02]对
[25:43.74]刚刚也讲到
[25:44.70]就是说
[25:45.08]在那个训练模型啊
[25:46.64]训练算法的时候
[25:48.00]你们会增加很多的算力
[25:50.28]只要是给工程师
[25:51.60]聪明的工程师肯定是可以把算力给用掉的
[25:54.36]我还记得
[25:54.88]就是采访之前
[25:55.72]看你的报道
[25:56.32]说你在google 的时候
[25:57.52]会用加机器的方式来解决一些问题
[25:59.58]比方说用一万两千台机器来跑试验
[26:02.68]这个数字非常之惊人
[26:04.18]那 但是你
[26:04.84]你在文远之行这样的一个初创公司
[26:07.36]肯定也还是要平衡这些东西的
[26:09.40]对吧 对 对
[26:10.86]在google
[26:11.46]它那是一个非常成熟的庞大的产品了
[26:14.54]呃
[26:14.82]然后他有全网所有的资源在
[26:17.25]他
[26:17.75]他当时跑一个东西
[26:18.71]确实需要很大的很大的
[26:20.23]实际上是一个大的数据中心在去跑那个整个的那个流水线
[26:24.59]呃
[26:24.79]在我们这边
[26:25.51]其实
[26:25.81]其实我觉得也是逐步
[26:27.99]逐步会到那个
[26:29.17]那个点
[26:29.89]但现在可能暂时还没有到那个点
[26:31.75]其实我们也有自建的数据中心
[26:33.37]我们也用一些云服务
[26:35.09]但现在比较的灵活的网上云端的计算资源来满足我们的模型训练的
[26:40.69]呃 这个需求
[26:41.89]其实特斯拉也是一样
[26:43.21]他自建了很大很大的这个
[26:45.63]呃 离线的
[26:46.55]专门做训练用的这种大的数据中心
[26:49.04]呃
[26:49.33]Tops 再乘一千
[26:50.91]可能是p
[26:52.43]我们大概的offline 的算力
[26:54.67]应该有上百个pattle off
[26:57.63]而且我们每年大概会往上固定的一个百分比
[27:00.91]会把它往上加
[27:02.19]那也是一笔巨大的成本
[27:04.13]呃 肯定是的
[27:04.95]肯定是
[27:06.13]但其实像戴尔的白皮书里边
[27:08.11]也有去提到经济型算力的方案
[27:10.19]说其实就是企业是可以选择性价比更高的方法去平衡算力和成本
[27:15.39]所以 实践中
[27:16.01]你们是怎么去做的
[27:17.76]其实我想表达意思就是
[27:19.12]算力
[27:19.68]我在允许的情况下
[27:21.18]我一定要越高越好
[27:22.66]但是这个允许是谁允许的
[27:24.48]就是成本是一一个方面
[27:26.64]呃
[27:26.96]这就为什么我们现在没有直接像特斯拉这么猛的这个算力
[27:31.00]就是特斯拉在之前根本没什么算力
[27:33.64]就是他用的那些数据中心的供应商
[27:36.64]我们都很清楚
[27:37.60]他到底买了多少
[27:38.60]我们大致也有个数目
[27:40.20]他就是近一两年突然采购了巨多的这个算力
[27:45.50]呃
[27:45.74]和这个算力
[27:46.60]对 我
[27:47.30]我觉得就是说
[27:48.62]对于我们来说
[27:49.68]还是逐步的往上走
[27:51.48]这个其实也算是跟成本的一个一个compromise 吧
[27:55.64]还有就是你
[27:56.40]那个
[27:57.20]你有些很
[27:57.86]很聪明的办法
[27:58.80]也可以节省你的算力的
[28:00.46]但是在google
[28:01.32]就是说
[28:01.66]很多人讲
[28:02.38]Google 用别人十倍的算力
[28:05.00]然后提高百分之一的这个
[28:07.46]呃
[28:08.28]Performance
[28:09.22]呃
[28:09.90]那个就有点浪费
[28:11.14]就是
[28:12.06]但是你如果足够聪明的话
[28:13.78]其实可以省很多算力
[28:15.70]呃
[28:15.96]达到相同的效果
[28:16.80]这让你省钱算力
[28:17.87]你可以干更多的事情
[28:18.99]更多的其他的事情
[28:20.03]对 所以 所以
[28:20.93]并不是说 呃
[28:22.03]不惜成本的搞算力
[28:23.39]而是在允许的条件下
[28:25.33]搞到最大的算力
[28:26.99]就是
[28:27.31]其实是那个在打造自身技术的壁垒的同时
[28:31.73]还节约了成本
[28:33.17]同时也没有牺牲算力这个概念
[28:35.17]对
[28:35.83]包括就是说
[28:36.53]我们
[28:36.89]我们自己想在车上的这个算力
[28:39.35]一个是
[28:39.63]一个是数据中心的算力
[28:40.85]一个在车上算力嘛
[28:41.87]我们就觉得
[28:42.95]就是说
[28:43.25]我们车上的算力
[28:44.81]当我们把成本降低
[28:46.67]降到一定程度
[28:47.57]我就不再降低了
[28:48.59]我就保持这个就是说
[28:51.05]对于商业模型来讲
[28:52.49]是可以承受的这么一个成本
[28:55.01]那我
[28:55.45]我保持这个成本情况下
[28:57.11]我
[28:57.35]我买我最好的算力
[28:58.85]这个同也不是说就是完全不搞这个成本
[29:02.47]那数据中心就是刚刚所说的
[29:04.37]说会用更加聪明的方式
[29:06.17]是这个意思哈
[29:07.53]对对对 因为
[29:08.39]因为数据中心的成本还是不低的
[29:10.59]虽然我花了很多钱
[29:11.97]但是你这里如果能省钱
[29:13.55]肯定是要想各种各样方法省钱
[29:15.53]唉
[29:15.99]像你们会想
[29:17.16]想一些什么办法来省钱呢
[29:19.28]我们会
[29:20.36]呃
[29:20.54]Review 我们所有数据中心的使用量
[29:23.46]然后把那个用量最大的东西再进行细分
[29:27.52]就看里面到底哪些东西是真的有用的
[29:30.56]呃
[29:30.82]哪些东西实际上是你写的程序写的不够efficient 造成的浪费
[29:35.30]我要把这个浪费全部干掉
[29:41.88]对于计算密集型的小企业
[29:43.70]平衡算力和成本的经济型算力模式对企业的发展至关重要
[29:48.50]那戴尔最近的二零二一小企业数字初始化指数二点零
[29:53.06]为各类型的小企业都提供了定制的数字化解决方案
[29:56.94]那如果你想获得这份白皮书
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[30:11.10]那接下来
[30:11.68]请大家继续收听下面的节目
[30:16.92]因为刚刚说第一阶段
[30:18.20]第二阶段
[30:18.74]第三阶段
[30:19.44]感觉都很顺
[30:20.54]有没有到哪个阶段
[30:21.64]可能是你们感觉比较迷茫的
[30:24.22]感觉技术进展慢了一点儿
[30:26.84]或者战略没有办法看清楚之类的
[30:29.58]技术困难一一直会碰到
[30:31.64]但其实就是说
[30:32.88]至少现在觉得都磕过去了
[30:34.82]嗯
[30:35.20]所以难这个事儿
[30:36.86]倒不是最大问题
[30:38.46]这战略这块儿
[30:39.66]我觉得我们一直还是看的比较清楚的
[30:41.92]我觉得在最开始挑选不同的战略
[30:44.92]还是蛮神奇的一个事儿
[30:46.30]就比方说特斯拉
[30:47.64]它是有个起点的
[30:48.64]是因为它已经在销售电动汽车了
[30:52.26]然后其他的公司也有自己的路径
[30:54.46]像你们考虑自己战略的时候
[30:56.56]是因为有些什么基因啊
[30:58.00]或者契机之类的吗
[30:59.50]就是我们最早一批在硅谷的
[31:01.84]有很多从百度来的嘛
[31:03.12]啊
[31:03.42]有很多从滴滴来的
[31:05.08]我们还有一批从当时神州的
[31:07.08]在美国
[31:07.52]北美的一些实验室
[31:08.76]其实都跟出行相关
[31:10.82]然后也跟自动驾驶相关
[31:12.56]所以 对
[31:12.90]这个都是有很多汽车是因外
[31:15.14]我们不像特斯拉那样
[31:16.14]就是说以已经有了一个现有的生意
[31:18.87]就是卖车
[31:19.67]你有现有的生意
[31:20.53]有时候是好事儿
[31:21.47]有有时候是坏事儿
[31:22.49]他会让你的思路受限
[31:24.45]就是我 我
[31:25.15]他们总会说
[31:26.73]我怎么在我现有的生意上
[31:28.77]我做点什么什么什么东西
[31:30.11]对吧
[31:30.75]但我们没有
[31:31.59]没有这种限制
[31:32.31]我们一穷二白
[31:33.69]啥都没有
[31:34.97]但我就可以
[31:36.47]嗯
[31:36.71]从本质上去想这个问题
[31:38.11]就到底这个我们要做什么
[31:39.95]但一个公司最后还是要产生回报的嘛
[31:42.87]产生回报的本质是
[31:44.19]你做的这个事情
[31:45.05]是有解决了一个很重要的问题
[31:46.87]那么同时它有很大的价值在里面
[31:49.02]这是第一点
[31:50.17]然后第二点就是
[31:50.95]这个东西要足够难
[31:52.69]嗯 或者 或者说
[31:53.49]有足够高的门槛
[31:54.57]很多战略这个事情
[31:56.57]你讲出来都是很简单的事
[31:58.09]如果你很复杂的战略
[31:59.17]这个战略肯定有问题
[32:00.71]那你看懂了之后
[32:01.73]做的出来做不出来对吧
[32:03.21]你到后面谁都能做
[32:05.09]嗯
[32:05.29]没有门槛的的话
[32:07.03]那就是简复别想存活的很好
[32:10.29]就变成红海
[32:11.07]所以 当时我
[32:11.89]我举例就是什么共享单车对吧
[32:14.21]共享单车这个
[32:15.41]这个生意肯定是有
[32:18.34]嗯
[32:18.50]但是他真的在那会儿是没什么门槛儿了
[32:21.78]你只要能拉点钱
[32:22.92]能买几辆自行车
[32:23.88]都可以干
[32:24.46]对吧
[32:25.02]那这个东西就造成大家这种打价格战对吧
[32:28.74]疯狂补贴
[32:29.92]谁也挣不到钱
[32:31.00]最后弄的整个市场也挺乱的
[32:33.46]但是反过头来
[32:35.06]我 比如我
[32:35.72]我之前在google 待过
[32:37.28]他通过技术建立了非常高的壁垒
[32:39.52]只有他能把这个事儿做出来
[32:40.96]那就很舒服了
[32:42.04]所以
[32:42.24]我们当时想
[32:42.78]就是说
[32:43.30]L 四级别自动驾驶
[32:44.32]首先
[32:44.56]我们觉得辅助驾驶那个东西比较简单
[32:46.94]虽然它有一定价值
[32:48.40]但它不难
[32:49.90]呃 另外
[32:50.30]它那个辅助驾驶
[32:51.32]我就像我刚才也说
[32:52.36]就是你一辆车
[32:53.82]嗯 开四年
[32:54.46]开五年
[32:55.12]就一开始收那么一点一点钱
[32:58.00]呃
[32:58.36]主要也因为它的价值很难被衡量
[33:01.64]就是说
[33:01.96]我司机还坐在这儿
[33:03.06]对吧
[33:03.28]你大概帮了我点忙
[33:04.60]这个值多少钱
[33:05.64]这个玩意儿很难算
[33:06.68]所以它的价值很就变得小了
[33:09.40]但是 就是说
[33:10.70]如果做l 四级别的自动驾驶
[33:12.26]你
[33:12.46]你相当于彻底取代了一个司机的
[33:14.18]这个司机的价值就相当于是被你给创造出来了
[33:18.09]那这个价值很清楚
[33:19.29]可以算的很明白
[33:20.49]而且很大
[33:21.27]所以
[33:21.51]当时就决定了这条路
[33:23.37]那回到无人驾驶呢
[33:24.55]Level four
[33:25.21]我觉得level four 可能商业化是不是也会要慢一些
[33:29.31]我觉得正好l 法法
[33:30.53]我觉得就是说
[33:31.33]Level four 这个商业化已经非常清晰
[33:33.33]因为我
[33:34.11]我之前也做过几个start a
[33:35.37]就是很多技术公司
[33:36.65]Starup 的问题就是他想找到商业模型
[33:39.93]让人付钱的商业模型有时候很难
[33:42.15]就是他一开始没有想清楚的话
[33:43.65]到时候很难
[33:44.55]呃
[33:45.07]有很多人想复制google 这一套东西
[33:47.13]说我不想想商业模型
[33:48.17]我先做
[33:49.07]我把user 先攒起来
[33:50.31]对吧
[33:50.73]那很多公司最后就是找不到商业模型
[33:52.73]就是所ggoogle 就就是很么一个很聪明人发明明lulukkeedward
[33:56.49]就edward 这个东西
[33:57.47]之前真的是没有人
[33:59.29]绝对没有的事情
[34:00.35]但是做level for 这件事情
[34:01.71]就是觉得商务模型已经很清楚了
[34:03.71]就出出租车其那个乘客客本想在户
[34:06.41]你是无人驾驶还是有人驾驶啊
[34:08.33]会吗
[34:08.75]我以为乘客户里会有商负担呢
[34:11.93]呃
[34:12.23]一开始会有负担
[34:13.17]但是这个其实他真正在乎的就是你能不能安全舒适的把我从a 点运到b 点
[34:18.96]你只要干成了这个
[34:19.94]我就给你钱
[34:20.56]对吧
[34:21.10]就是很多科技公司
[34:22.42]就是说他在尝试vz model 的时候
[34:24.86]怎么能让客户真的给钱
[34:26.72]这是他卡死很多公司的东西
[34:28.84]但对于rotesy 或者说l 四g 自动驾驶这个东西
[34:32.02]B momodel 已经在那就是跑了
[34:34.38]现有年个这种出del 最是bz model
[34:37.70]我其实没有创造新的vz model
[34:39.96]我只不过是把现有这个vz model 最大成本model 给干掉了啊
[34:44.70]所以不用交易市场
[34:46.06]不用建立新的vs model
[34:47.92]只要我能技术能达到我刚才说的
[34:50.80]从a 点到b 点
[34:52.70]那这个东西就一定可以跑得通
[34:55.18]所以就是你看像国外有vimo 啊
[34:57.74]Cruise 呀
[34:58.84]然后国内也有很多无人驾驶的汽车
[35:01.84]所以现在不同的这些公司
[35:04.60]事实上在比拼的是哪些比较关键的点呢
[35:08.32]首先有两批公司吧
[35:09.46]一批是做辅助驾驶
[35:10.80]一批像我们做纯无人驾驶了
[35:12.90]辅助驾驶
[35:13.56]其实还是在拼成本
[35:15.10]因为它这个辅助驾驶智能其实并不太高对吧
[35:18.79]呃
[35:19.09]基本上在高速上寻道啊
[35:20.83]很难下高
[35:21.35]因为一旦下高速
[35:22.31]这场景就很复杂
[35:23.33]大家基本不去那边儿
[35:25.03]作为纯无人驾驶公司来讲
[35:27.79]其实现在主要是拼落地
[35:29.59]我觉得就是说
[35:30.33]大家已经跑了四年多了
[35:32.35]大家已经不再简单的就是跑跑demo 而已啊
[35:35.71]大面积运营
[35:36.47]其实我们一九年应该是中国第一个
[35:38.93]那现在应该在往纯无人化走
[35:41.27]就是从去年开始
[35:42.43]包括我们拿到了中国第一个车上没有安全员的这个测试许可开始
[35:47.77]各个公司都在往纯无人这方向走
[35:50.15]而且是大踏步的走啊
[35:51.83]因为整个这个商业模型都是建立在
[35:54.47]你能把司机取代掉的
[35:55.95]就是我们装的这么对贵的传感器
[35:57.95]这么强的计算单元
[35:59.73]你不能把司机取代掉的
[36:01.07]就是你肯定是亏钱的
[36:02.57]所以纯无人这块
[36:03.69]是大家在拼的一件事
[36:05.25]另外外是真正的产品落落地
[36:07.49]搞了这么多年
[36:08.21]你得真的推出真正的纯无人的产品出来啊
[36:11.93]比如现在我们在猛推的纯无人的这个mini bus
[36:14.61]实际上它是在也是在城市公开道路
[36:17.96]但是它限制到最高时速四十公里每小时
[36:20.76]呃
[36:21.14]我们希望这个能成为一个真正的落地产品
[36:23.42]能够真正服务很多人
[36:25.22]但落地的关键点在哪里呢
[36:27.28]首先是你的算法的智能程度吧
[36:28.98]我觉得就是说
[36:30.20]呃 在感知啊
[36:31.04]检测这个大家做的都已经不错了
[36:33.38]关键还是后面的
[36:34.76]就是体测和决策这块
[36:37.50]就感知可能体现更多是你
[36:39.28]你看得清看不清
[36:40.62]预测和决策才是真正的智能
[36:42.80]所以这块儿是现在大家主要拼的东西
[36:45.72]另外还有一个就是软硬结合
[36:47.42]就你只有一套算法在这儿
[36:49.54]还是不想推出产品的
[36:51.26]你要跟上下游的这个合作伙伴能不能
[36:54.22]呃 说服他们
[36:55.10]说明你这个东西是足够强
[36:56.98]能够落地的
[36:57.76]然后让他们把他们相应的资源也都能拿出来
[37:00.86]造出一辆车
[37:02.48]然后有这种运营公司真正能把它跑起来
[37:05.98]这也是
[37:07.10]也是一个很重要的能力
[37:08.78]作为一个外行哈
[37:09.96]就比方说模型
[37:11.06]它到底预测的准不准
[37:12.42]这是有一个客观的东西可以去衡量的吗
[37:15.50]还是说是可以
[37:17.55]是可以
[37:18.17]是可以
[37:18.83]那现在就是这几家公司
[37:21.37]有有更加公允的是说谁最强啊
[37:24.51]或者差距有多大呀
[37:26.05]有这种东西嘛
[37:27.45]这跟所有的那个model training 一样
[37:29.67]就是大家有自己的一套评价体系
[37:32.23]现在还并没有一个什么公开的评价体
[37:35.27]因为这里面数据量非常常常大大
[37:37.51]大家就说收集了很多数据之后
[37:39.79]你自己开发这个模型
[37:41.97]你肯定自己需要有这套评价体系的
[37:44.57]就是您刚刚提到
[37:45.51]就是落地的
[37:46.05]还有一个关键就是跟合作伙伴之间的关系
[37:49.03]所以现在这个也是各个公司仁者见仁智者见智对吧
[37:53.35]像cruise
[37:54.01]可能他跟车企的关系应该算是比vivo 更好
[37:58.01]呃
[37:58.21]他已经被车企收购了
[38:00.63]对对
[38:00.95]所所就可能就是软硬结合就会更顺利一些
[38:03.95]是吧 对对对
[38:04.97]Vivo 是那种比一个比较骄傲的公司吧
[38:07.65]我觉得就是他跟车企总是谈不拢
[38:09.55]是因为他想要服务所有的车企
[38:11.71]是这种感觉吗
[38:12.91]还是说
[38:13.27]他本来就是来解
[38:14.83]肯定不想服务所有车企
[38:16.21]嗯
[38:17.07]他是要所有车企服务他
[38:18.65]就是啊
[38:20.11]他是希望类似于像那个apple 之余软件
[38:23.03]呃
[38:23.17]硬件供应商一样的感觉吗
[38:25.23]没错 没错
[38:25.77]其实就是说
[38:26.31]现在行业就是有这么一个潜在的矛盾
[38:29.79]就是说
[38:30.69]其实ls 的公司最终要做那个rotaxic
[38:34.21]比如说开始service
[38:35.85]其实最终这个service provider
[38:38.43]就是这个服务商
[38:40.13]就变成了最终的to c 端
[38:42.69]嗯
[38:42.77]他直接跟客户来聊到以前是不一样
[38:44.99]以前是车厂直接是to c
[38:46.85]如果变成了这样的话
[38:48.09]那实际上是这个运营商从车厂那买车
[38:50.93]然后通过我这加工改造
[38:53.21]变成一家自动驾驶的出车
[38:55.17]然后再去给用户卖了
[38:57.45]嗯 卖服务
[38:58.63]其实实上车车的地位就变了
[39:00.83]对吧
[39:01.51]车场就变成供应商了
[39:03.41]变成这个出行服务的供应商了
[39:05.89]所以有些车厂是不愿意这么干的
[39:08.27]就是说
[39:09.25]因为车厂
[39:10.03]其实我个人感觉
[39:11.25]车厂的核心的能力
[39:12.99]一个是对他的供应商的把控
[39:14.93]另外是自己的品牌
[39:17.56]它的品牌实际上建立于它
[39:19.56]对 直接to c
[39:21.32]但如果就是说你变成了一个出行公司的供应商
[39:25.72]那么直接to c 的是出行公司这个品牌
[39:28.00]就没有这个车的品牌了
[39:29.68]因为大家都差不多
[39:30.98]所以那个车辆的品牌会慢慢的淡化
[39:34.08]所以在这里就是说
[39:35.28]车厂跟中驾驶公司
[39:37.96]如果大家没想明白怎么合作的话
[39:40.30]就也是一个挺难的事情
[39:41.96]所以这个也是可能在这几年需要去解决的事儿
[39:45.90]有各种各样的解决办法
[39:47.30]像gm
[39:48.44]就是我直接收购的
[39:50.66]然后保证它的独立性
[39:52.28]然后你爱咋着怎么弄
[39:53.60]反正你最后搞强了
[39:55.20]等于是我强了
[39:56.30]车企也就是在这做自己的出行公司
[39:59.12]然后做自己出行公司之后
[40:00.62]再跟自动驾驶公司一起合作
[40:02.70]这样这样
[40:03.60]就是说
[40:03.88]他先把一只脚踩到服务供应商这块里
[40:07.56]就保证自己在未来可能就不会完全失掉cruito c 的这个机会
[40:11.76]那传统车厂在这几年间
[40:13.50]其实也花钱
[40:15.10]就是投资的
[40:15.94]做投资呀
[40:16.81]观察他们的思维模式是有发生了一些很大改变吗
[40:20.83]还是包括在合作方面
[40:23.59]美国的车厂
[40:25.17]他的思维转变是最快的
[40:28.01]像gm 很早投十亿美元所购那个cruise
[40:32.55]当时cruise 就没多少个人
[40:34.57]所有业界人都吓傻了
[40:36.13]就是不知道这怎么回事儿
[40:38.15]所以gm 当时还是非常非常激进的
[40:41.21]然后后来gm 这么干了
[40:42.71]福特肯定就是跟着干的
[40:44.53]然后福特当时收购了oracle 对吧
[40:46.59]然后日本车厂是紧随其后吧
[40:50.13]丰田呀
[40:51.07]那个日产呀
[40:52.33]其实在中美都有布局
[40:54.51]那相对来说比较慢的是欧洲车厂
[40:57.15]好像迄今都没有什么太大的布局
[40:59.49]对
[40:59.73]这传统车厂这块
[41:00.73]大部分是这样
[41:01.49]中国车厂
[41:02.05]就是像那种造车的新势力
[41:03.69]可能很多自己
[41:04.47]他会做一些事情啊
[41:06.15]先从辅助驾驶驶起
[41:07.51]然后后称可以做到合
[41:10.37]慢慢的做到这个纯务人啊
[41:12.33]当然
[41:12.57]基本就是复制特斯拉那条路嘛
[41:14.61]呃
[41:14.81]就是特斯拉也是自己做
[41:16.27]因为大家知道
[41:17.10]做自动驾驶这东西
[41:18.44]不 不便宜
[41:20.10]嗯
[41:20.24]所以只有有实力的车才
[41:21.94]才这么干
[41:23.12]嗯
[41:23.36]实力力车场
[41:24.14]可能他就是说
[41:25.70]我就老老实给
[41:27.10]给
[41:27.26]能给vivo 做个供应商也可以
[41:29.06]对吧
[41:29.88]烧不起这个钱
[41:31.08]对对对
[41:31.58]所以我就不去争那个东西了
[41:33.04]我
[41:33.28]我找到我这个生存空间
[41:35.04]我好好在那里
[41:36.28]呃
[41:36.46]做好也可以
[41:37.64]因为车厂比较多嘛
[41:38.84]所以大致是这么一一个套路
[41:41.28]就就算自己弄了一家那个自动驾驶公司
[41:44.30]他们可能自己也没法完全养得起
[41:46.90]像那个cruse
[41:47.84]也在外面融资
[41:48.84]福特收购的argo
[41:49.98]最后他自己还是跟那个
[41:52.54]呃
[41:52.78]Walswegan
[41:53.82]呃 大众一起
[41:55.24]他们在这个自动驾驶上一起投资
[41:57.66]Argo
[41:58.32]就把cgo 的这个成本分摊在两边
[42:01.52]他是一家可能养
[42:02.62]养不起
[42:03.82]就是这么远
[42:04.62]对
[42:04.82]而且最近几年
[42:06.14]传统车厂
[42:06.84]他们的日子也不是特别好过
[42:08.84]对
[42:09.12]就是他们这个市值
[42:10.32]跟这个特斯拉简直没法比
[42:12.36]但是死活追不上
[42:14.04]但是真的没法比
[42:15.92]对
[42:16.93]所以
[42:17.25]就是像国内外
[42:18.55]如果我们比较中国和国外的无人驾驶汽车公司
[42:22.17]各自会有什么不一样的竞争优势吗
[42:25.39]现在世界上可能做的比较好的自动驾驶公司
[42:28.33]基本上只有在中美
[42:29.73]嗯
[42:30.29]那么中美这边
[42:31.37]其实l 四级别
[42:32.37]基本就是那家公司
[42:33.35]就是最近美国那边做一些
[42:35.21]一些公司也挂了
[42:36.15]就然后剩下的大家也在做一些排雷组合吧
[42:40.09]我觉得就是说
[42:40.71]美国公司的强项
[42:43.25]就是说他的融资能力超强
[42:45.59]就是
[42:46.01]或者背后有大财主对吧
[42:47.93]那个 呃
[42:48.91]Cross 背后就是gm 对吧
[42:50.37]Gm 意收了钱都让他花
[42:52.05]然后那个vimos 背靠google
[42:54.81]但是
[42:55.35]那美国剩下的几家
[42:56.79]可能zora 现在还在
[42:58.83]但是就是说
[42:59.95]他可能应该也
[43:01.51]也有不少压力吧
[43:02.59]呃
[43:03.03]像zooks 和之前有一个drive 点ai
[43:05.95]都已经 呃
[43:06.71]挂掉的挂掉
[43:07.87]收购的收购了
[43:08.61]Drive 点ai 是被苹果收购的是吗
[43:11.79]算是吧
[43:13.15]其实主要是把他的人收了
[43:15.03]所以就是说
[43:15.97]剩下的一些公司
[43:16.84]公司他
[43:17.24]反正他资金链也比较好
[43:18.92]我是觉得他们动作稍微有点慢
[43:22.38]嗯
[43:22.58]这么强的实力
[43:23.50]有这么丰富的资源
[43:25.66]应该可以做的更好
[43:26.94]我就是这么感觉的
[43:28.38]那么
[43:28.62]中国公司其实就是说
[43:29.82]竞争还是挺激烈的
[43:31.10]迄今为止
[43:32.06]基本没有哪家公司
[43:33.74]呃 挂掉了 但是
[43:35.30]呃 都挺好
[43:36.68]然后大家竞争也是很激烈
[43:38.18]而且 就是说
[43:38.80]中国的这个路况啊
[43:40.64]很复杂啊
[43:41.82]我们相信 在 对
[43:43.52]在你在这种地方摸爬滚打出来的算法也好
[43:46.54]你的各种各样软硬件也好
[43:48.79]呃
[43:48.97]在全世界任何其他的地方
[43:52.04]应该都挺得住的
[43:54.18]但是我觉得是在美国跑了
[43:55.62]到
[43:55.94]到其他地方
[43:56.94]真还不一定
[43:58.32]美国基础设施等等各种各样东西
[44:00.46]还是更简单一点
[44:01.76]我觉得
[44:02.08]就是说
[44:02.34]这种紧迫感
[44:03.94]和你平时经受的这种考验
[44:06.32]我觉 觉中
[44:06.86]中国司司是
[44:07.46]是优势 势
[44:08.62]人才上的优势
[44:09.92]就是差距现在已经不太大了
[44:12.44]对吧 人才
[44:13.70]我觉得接近吧
[44:14.76]因为 就是说
[44:15.34]就算中国比较好一点
[44:17.13]那个自动驾驶公司
[44:18.07]一般在美国都有比较大的研发中心吧
[44:20.93]呃
[44:21.21]像我们最早在硅谷成立
[44:22.91]但我在硅谷谷有一
[44:24.39]还有一个很大的研发中心
[44:25.93]还在不停的招人
[44:27.51]现在有一百多人
[44:28.59]对 就是说
[44:29.31]在人才方面
[44:30.63]至少在自动驾驶这个领域
[44:32.51]现在可能比较好的
[44:35.15]质量比较高的
[44:36.55]还是美国稍微多一点
[44:37.99]那中国也有
[44:39.25]但就是说
[44:40.61]我认为吧
[44:41.51]就是你想有足够多的人才的这个储备的话
[44:45.41]你不可能放弃美国的人才市场的
[44:47.93]对 那中国
[44:49.03]就是说
[44:49.41]中国的潜力比较大啊
[44:52.27]因为人都很聪明啊
[44:53.37]就是
[44:54.17]那么如果有一些比较有经验的人带一带
[44:57.07]是能培养出很多很不错的人才的
[44:59.53]总体来讲
[45:00.13]我觉得人才是这块差别不太大
[45:02.37]所以
[45:03.03]你比方说
[45:03.91]如果我们预测接下来的三年
[45:07.15]就可能这个领域会会发生一些什么
[45:10.31]我觉得其实大家都盯着那个纯无人的商业运营
[45:14.73]Vivo 在azza 那边做的纯务人商运营
[45:18.52]我觉得算是一个里程碑的式的东西吧
[45:21.30]虽然就是说
[45:22.22]就是实际的商业意义可能不太大
[45:24.42]但是 呃
[45:25.54]至少大家去看到没有司机的这种
[45:28.50]我们管这幽灵车在路上跑起来了这个
[45:31.04]我觉得这是一个非常大的里程碑
[45:34.04]呃
[45:34.18]然后cruse 他
[45:35.48]他说他一九年就要在三番推出这个商运营
[45:39.08]但后来一直跳票
[45:40.10]一直跳票
[45:40.92]他说 嗯
[45:41.62]二一年年底
[45:42.78]嗯
[45:43.18]我不知道会不会推到二二年年初
[45:45.62]对 呃
[45:46.44]大家还是在盯着这点
[45:47.68]因为在三番做乘务人还是很大的事情
[45:51.90]他的路况还是挺复杂的
[45:53.50]还有那种很陡峭的小山坡呀什么的
[45:56.32]对 就
[45:56.78]其实那主要是你控制车的能力嘛
[45:58.70]我觉得控制车能力就是二十年前就已经解掉了
[46:01.52]关键还是跟人的交互
[46:02.94]跟这种很复杂的路况里面人的交互
[46:06.00]呃
[46:06.98]什么流浪汉突然冲出来这种是吗
[46:10.20]对
[46:10.36]就类似于这样的
[46:11.86]就各种各样
[46:12.48]其实就是说
[46:12.94]有人不是这种特地冲出来
[46:14.56]但是就人和人之间
[46:16.93]他其实对其他人的判断吧
[46:19.21]呃
[46:19.55]是比较准的
[46:20.81]呃
[46:21.05]但是如果你的无人驾驶车对其他人的判断不准
[46:24.81]就会造成很多很奇怪的行为
[46:28.05]行为一旦奇怪
[46:29.17]别人对你的判断也就不准了
[46:31.37]呃
[46:31.61]会造成一些恶性的后果
[46:33.15]其实就是说uber 当年撞车的那件事儿
[46:35.99]我不说
[46:36.47]就是说他实际上是预测和决策的问题嘛
[46:39.67]然后你说就他细节的话
[46:41.25]实际上他当时就是他的预测算法没有被启动
[46:45.65]他当时检测那个应
[46:47.53]应该是一个
[46:48.37]一个无可可归的
[46:49.61]呃 一个女士
[46:50.71]然后推一个自行车
[46:52.29]车上有两个大垃
[46:53.81]垃圾袋
[46:54.29]里面装各种各样瓶子
[46:55.31]然后他那个uber 那个检测算法就没有检测出这是一个行人啊
[47:01.45]他不知道他是什么东西
[47:02.83]是一大坨东西
[47:03.77]也不
[47:04.01]不知道是什么
[47:05.17]然由
[47:05.75]由于不知
[47:06.37]知他是
[47:06.77]是么么
[47:07.19]Uber 当时的算法刚好就是说
[47:08.93]对于我不知道是什么类别的东西
[47:11.43]我不对他做预测啊
[47:12.59]他不认为他是一个静止物体
[47:14.87]那然后就造成了这个问题
[47:16.61]这
[47:16.88]这个女的推着车在过马路
[47:19.22]如果把她认为是一个静止物体的话
[47:22.18]只要她现在没有挡住我的行驶路径
[47:24.48]我就不用对她减速对吧
[47:26.42]然后后边她的他的决策就一直照着这个方式走
[47:30.10]当时当我每针看到他这个女的更接近的行驶路径
[47:34.20]但在此之前
[47:35.16]Uber 的车一直没有减速
[47:36.72]但她真的进入他路径里面
[47:38.62]Uber 车发现离他已经非常非常近了
[47:40.88]嗯
[47:41.10]可能就一秒秒就撞上上了
[47:43.06]他要巨巨大的刹车减速才可以
[47:46.06]然后当时在uber 这个决策策面
[47:47.92]又有一个非常非常蠢的这个决定在那儿
[47:51.96]就是说
[47:52.90]我为了让乘客舒适
[47:55.22]我不会自动驾驶产生巨大的刹车
[47:57.90]所以当我系统发现我需要巨大的刹车才能安全的话
[48:01.90]我基本认为这个系统可能有问题
[48:04.00]这肯定是假的
[48:04.98]然后我不会刹车
[48:06.14]但是我会提醒安全司机去看这件事儿
[48:09.54]当时就是距离这个女的已经只有一秒钟的距离了
[48:13.18]然醒这安
[48:13.76]安司 司机
[48:14.30]让安全司机正在看
[48:15.76]看手机
[48:17.36]呃 他等抬头
[48:18.28]这一秒钟就过了
[48:20.10]有
[48:20.36]有专业人士统计过
[48:21.94]呃
[48:22.22]人在完全没有准备的情况下
[48:24.56]突然看见一事儿
[48:25.38]做出反应的时间
[48:26.68]可能最长得有三秒钟
[48:29.08]他一抬头
[48:29.98]那个人已经在面前
[48:30.94]根本刹不住
[48:31.54]直接把人撞死了
[48:32.92]所以就是说
[48:34.10]呃
[48:34.30]你的预测要预测的不好的话
[48:36.94]后面是会有严重问题的
[48:39.10]所以
[48:39.34]在三番那种混杂的路里
[48:40.92]对每一个人的预测
[48:42.38]测要要预测的比较准才行
[48:44.46]或者说
[48:44.96]你背后的那个
[48:46.22]你的那个决策
[48:47.18]你知道
[48:47.62]我没预测准
[48:48.72]你能够有其他的办法去补偿包包
[48:51.98]同时又能做的比较舒适
[48:53.28]其实 这
[48:53.72]这个是个非常非常复杂杂问题题
[48:56.54]包括我们在那个城市村里跑
[48:58.10]那城市村里比三番要
[48:59.30]要复杂多了
[49:00.46]就是三番其实说实在
[49:02.28]正常来说
[49:02.86]大家还是比较守规矩的
[49:04.10]然本很少有那种没有任何交通标志管理的
[49:08.18]这个路口就要不有红绿灯
[49:09.78]要不有那个
[49:10.50]那个停止线等等的
[49:11.88]就是总体来说
[49:13.02]还是比较规范的时间
[49:14.52]但是
[49:15.18]但是中国国有很多才测非常不规范的事界
[49:18.23]那会儿就靠全部靠大家的共识
[49:20.55]但我想
[49:20.97]可能这个也是难的地方
[49:22.29]因为我们不担心说啊
[49:24.83]无人车之前已经被训练过的情况
[49:27.97]它做不好
[49:28.61]我们怕的就是它有出现一个特别意外的情况
[49:33.07]这个是可以解决的吗
[49:34.43]还是这个风险永远是存在的
[49:37.07]我觉得这个风险是永远存在
[49:38.99]但就是说
[49:39.65]你对于一个商业上可用的一套系统来讲
[49:44.17]只要你这个风险低到一定程度
[49:45.93]就ok 了
[49:46.59]比如像天天飞的这飞机
[49:48.55]嗯
[49:49.19]谁敢说他百分之百绝对不会出问题
[49:51.59]没有人敢这么说
[49:53.03]嗯
[49:53.31]但他那个出问题的几率低到非常低啊
[49:56.31]大家就就可以接受了
[49:58.11]因为这是这个事情
[49:59.03]不存在百分之百都没问题的东西
[50:01.89]嗯 所以
[50:02.49]我觉得就是说
[50:03.03]对于一个商业可用的系统的话
[50:05.25]你只要比人好
[50:06.57]嗯
[50:06.79]我觉得就不是没有人会去说你这东西不敢上
[50:10.03]对吧
[50:10.23]你还是应该让人开
[50:11.67]嗯
[50:11.97]这个应该不会的
[50:13.29]我还有一个不是特别明白的地方
[50:15.19]就是因为刚刚您已经说
[50:17.09]你们的车已经可以在城中村这样子的地方在跑
[50:21.30]就是这种地方
[50:22.03]可能我开车都会有点害怕
[50:23.87]我就觉得它已经很智能了
[50:26.27]那接下来要提升它的智能
[50:28.05]是要再再提升哪方面呢
[50:31.53]我说跑的很好
[50:32.41]跑的很好
[50:33.33]如果你抓细节的定义
[50:34.75]你还得
[50:35.33]还得看
[50:35.79]就是说
[50:36.65]你跑一天可以
[50:37.95]跑两天可以
[50:38.83]跑一年可以
[50:39.53]跑两年可以
[50:40.17]你跑多久会出大事
[50:41.77]嗯
[50:42.31]这个觉要要彻底搞清楚
[50:45.23]其实在汽车行业
[50:46.13]很多 呃
[50:47.27]跟安全相关的东西也是这样
[50:49.08]你需要大量的数据证明
[50:51.06]或者说提供足够的证据去支持
[50:54.02]说你这个系统已经足够安全了
[50:56.44]就是我今天跑的好
[50:57.64]明天跑的好
[50:58.52]我没法百分之百的确定我
[51:00.60]我后天还跑的好
[51:02.18]就像你刚才说
[51:02.86]就是可能会有你从来没见过的事情发生
[51:05.62]嗯
[51:05.92]那这种发生的概率到底是多少
[51:07.76]你得有足够多的数据去证明这件事儿
[51:10.96]所以就是说
[51:11.66]那个
[51:12.04]我们最近跟汽车行业的人也做很多交流嘛
[51:15.48]其实汽车行业也是
[51:16.38]他们对供应商的控制也是这样
[51:18.20]就是你这个车
[51:20.34]比如你这个零配件
[51:21.88]在外有有没有跑过上百万公里的或这个测试
[51:26.08]或者说有这种的概录
[51:27.72]有和没有是非常大的区别
[51:29.80]那对于你们自己而言
[51:30.90]你们会要求跑多少行业
[51:33.42]或者是要跑这少年
[51:35.24]那我们现在就是基本上有一定的里程数吧
[51:38.96]比如说
[51:39.32]我们想在一个区域进行无人驾驶纯无人的测试
[51:42.74]那我至少跑个一万公里没有任何问题
[51:45.18]我才可以启动这件事儿
[51:47.82]那么后面还会继续的不断的跟踪
[51:50.44]然后一旦有问题的话
[51:51.62]我要确保不光是这个问题本身和这个问题可能相关关一切其他所有的问题
[51:58.19]我都要确认都全部解掉了之后
[52:00.23]我才会重新再跑起来
[52:01.99]所以
[52:02.23]这个预测就是比方说未来三到五年
[52:04.97]哪个时间点
[52:05.73]可能就是你预测基本是这个概率已经横向了
[52:09.95]有这样的预测吗
[52:11.75]呃
[52:12.31]我们现在实际上就是一个区域一个区域的往外扩
[52:15.87]比如在我们在广州一些我们跑的比较久的这些区域
[52:19.69]其实基本已经达到我们这个要求了
[52:21.59]对
[52:21.97]我们会逐步的推出乘务人的测试
[52:24.85]然后乘务人的运营
[52:26.07]然后乘务人的对外公开运营啊
[52:28.73]这些
[52:29.09]其实在今年
[52:29.87]应该就会有一些地方已经可以到对外公开运营了
[52:33.45]然后我
[52:33.99]我一直认为就是说
[52:34.95]我们最后肯定是是这种区域在不断的扩大
[52:38.03]不断的扩大
[52:38.57]不断扩大 嗯
[52:39.89]一步步的来
[52:41.25]我明白了
[52:42.11]就并不是说那个只要是这一部分测试的已经到三年了
[52:45.95]就可以把这辆车撒到什么青海
[52:48.29]西藏去跑一圈
[52:49.71]而是说
[52:50.23]我们要进入一个城市
[52:51.39]正好它是因为是无人驾驶出租车
[52:53.61]所以你可以在一个区域内
[52:55.05]呃
[52:56.28]测试成熟了之后
[52:57.90]就推出它
[52:58.92]是这个意思
[53:00.20]是这样的
[53:00.70]就是我们另外就是说
[53:02.38]这还是robotaxi
[53:03.58]就是出车的一个一个好处
[53:05.84]呃
[53:06.02]包括我们跟如琪
[53:07.50]呃
[53:07.84]这次跟如琪合作
[53:08.80]我们之前跟高德合作
[53:10.26]呃
[53:10.44]有一种叫混合派单模式
[53:12.10]我们是区域一点点扩大嘛
[53:13.88]但是如果我们只在这个区域提供服务的话
[53:17.02]那个用户是很很郁闷的
[53:18.48]然是他
[53:19.12]他就不会用你的车了
[53:20.66]所以我其他地方都去不了
[53:22.22]那么
[53:22.56]我跟这种平台做混合派单
[53:24.42]就是说
[53:25.08]只要在我的区域内的这个单子
[53:27.34]你叫来的可能是一辆自动驾驶车
[53:29.60]那在这个这个区域外面呢
[53:31.20]你叫的可能是一辆正常的人工驾驶的车
[53:33.98]那对于出行用户来讲
[53:36.86]他是无感的
[53:38.52]嗯
[53:38.84]他任何的需求都可以得到满足
[53:40.88]只不过是不同的运力满足它
[53:42.90]那么
[53:43.12]随着我们区域越来越大
[53:44.76]车辆越来越多
[53:45.98]那这种混合平台上叫到我们自动驾驶车的几率就越来越高
[53:50.44]所以
[53:51.10]他并不是是一个零一突变
[53:53.70]呃
[53:53.92]而是这么一个缓慢上叫大缓慢的一个一个渐变的过程
[53:58.31]所以
[53:58.63]我们在一定区域能跑
[54:00.25]并不影响我们退出服务
[54:02.47]所以
[54:02.71]这个也是这个卖服务这种这种buson model 的一个好处
[54:07.47]对 唉 所以
[54:08.19]那个会有什么意外啊
[54:10.25]有这样出现过吗
[54:12.03]我们可能有一些不舒适的东西
[54:14.15]就是说一些判断的不够精准啊
[54:17.33]会有一些急刹啊什么的
[54:19.03]安全事故还是比较少
[54:20.45]基本是没有主责的安全事故吧
[54:22.83]但是被别的人类司机撞到的
[54:25.57]这个是有 对
[54:26.87]所以就比方说刹的急不急呀
[54:28.76]或者是怎样变道
[54:30.09]怎么
[54:30.61]这个也是
[54:31.51]你们也得算进去
[54:33.41]呃 对对对
[54:34.41]然后比如卡死了什么的
[54:36.05]就有些地方特别挤
[54:37.91]我们的车不敢往前作弯之类的
[54:40.71]别说是那个无人驾驶汽车了
[54:42.53]我刚回国
[54:43.55]在北京开车
[54:44.81]我都觉得
[54:45.53]就是如果我不大胆一点
[54:46.95]我那个路口永远过不去
[54:49.25]我们在实际路测
[54:50.73]反正就是有几种这种竞争吧
[54:52.53]就是有的是那种零和的竞争
[54:55.61]就比如说
[54:56.52]很拥挤的地方
[54:57.28]我要换道过去对吧
[54:58.20]我换过去
[54:58.82]对方肯定就慢了
[55:00.20]呃
[55:00.72]我换不过去
[55:01.42]对方就快了
[55:02.18]然后就是
[55:03.08]就是那种零和优势
[55:04.14]那种真是要比较狠一点才行
[55:06.32]那
[55:06.60]那另外一种是
[55:07.66]比如在城村里
[55:09.14]那路本来就窄窄
[55:10.84]只能过一辆车对吧
[55:12.56]然后两个人
[55:13.32]两辆车 对
[55:13.98]在那儿了 对
[55:14.92]在那儿
[55:15.36]其实这个是一种合作竞争关系
[55:17.84]就是说
[55:18.58]我让一让
[55:19.26]你过了
[55:19.68]我也能过
[55:20.68]我不让
[55:21.50]谁也过不了
[55:22.66]嗯嗯
[55:23.14]这种合作竞争关系可能还好一点
[55:25.20]就是大家都会有那种
[55:27.28]呃 需求
[55:27.90]会去让对方
[55:29.14]哎
[55:29.34]所以这个无人驾驶他也能够判断了是吗
[55:33.60]是 是 我们现在
[55:34.72]就是说
[55:35.18]我们现在在合作竞争这块做的比较好了
[55:38.20]就是因为大双方意愿都比较好嘛
[55:40.96]然后在竞争这块儿
[55:42.88]我们在在继续的不断提高
[55:45.66]因为竞争这块
[55:46.98]它是有风险的对吧
[55:48.68]就是为啥你
[55:49.50]你刚回来
[55:50.00]不敢跟人挤了对吧
[55:51.40]就是怕撞了对吧
[55:52.76]嗯 但后来
[55:53.52]就是估计掌握技巧之后
[55:55.56]呃
[55:56.20]胆子大一点之后
[55:57.20]你就赶挤了对吧
[55:58.42]我们现在就是在培养这个胆量
[56:00.86]但是就是胆量的前提是你的技术好
[56:03.26]我怎么感觉我就像你们的无人车一样
[56:05.64]就刚刚你说的第一种竞争
[56:07.22]我也经历
[56:07.88]第二种竞争我也经历
[56:09.06]因为我不开城中村
[56:10.28]但是我开胡同里
[56:11.62]我们公司在胡同里
[56:12.68]所以经常遇到那种怼在一块儿的
[56:15.20]但是那个就很很需要
[56:17.32]就是双方的交流
[56:18.54]就比方说
[56:19.16]对方会跟我说
[56:19.98]哎
[56:20.16]你往后退一退
[56:21.36]或者旁边有个大爷跟我说
[56:22.99]哎
[56:23.07]你往这儿来一点儿
[56:24.27]你就可以塞进来
[56:25.53]他就可以过了
[56:26.67]那遇到这种问题
[56:28.15]无人驾驶车怎么办呢
[56:30.61]我们一般就是先死等
[56:33.91]等着看对方实在没反应
[56:35.47]我们就后退
[56:36.57]对 因为我们
[56:37.29]我们现在还没有跟人
[56:39.91]呃
[56:40.33]说话的这个能力
[56:41.59]就是 所以就
[56:42.87]要不就是从那个巷子里一直
[56:44.97]哇
[56:45.13]那这个风险很大
[56:46.39]如果后面又来了一辆车
[56:47.91]前面又有辆车
[56:49.41]啊 那
[56:49.95]那个人开车
[56:51.65]对
[56:51.85]人开车碰到这种情况也是一样的
[56:53.61]没 没啥区别
[56:54.51]但这个的好处就是说
[56:56.23]大家如果谁都不动的话
[56:58.03]谁也过不去
[56:58.99]就是没有任何好处
[57:00.25]所以大家有这种
[57:01.75]有这种需求
[57:02.83]都会想办法怎么把对方放过去
[57:05.89]然后我也能过去
[57:06.71]哦
[57:07.39]所以这个其实是我之前我完全没有想到
[57:09.95]就你们在设计无人车的时候
[57:11.63]其实考虑到了各种博弈的状态
[57:13.59]对
[57:14.27]实际上就是在路上时时刻刻都在博弈
[57:16.69]只不过有的博弈的激烈一点
[57:19.57]有的博弈的就没那么激烈
[57:21.59]对 就比如
[57:22.65]比如正
[57:23.26]正常换到我们叫咖啡
[57:25.18]直接接切你前面来
[57:27.00]对吧
[57:27.32]这如果他切的近的话
[57:28.80]实际上就有很强的竞争关系
[57:30.54]我让他还是不让他
[57:32.04]那如果他切的比较缓
[57:33.62]跟我们的速度
[57:34.40]相对速度又
[57:35.10]又比较接近的话
[57:36.18]就是
[57:36.88]那你可能他切进来
[57:38.64]我们什么都不用做也可以
[57:40.54]其实时时刻刻都存在在弈
[57:42.08]这就是我说
[57:42.64]就是说 另外
[57:43.78]这种博弈还存在
[57:45.10]就是你对对方的意图的预测是不是准
[57:48.76]就是他准备让你
[57:50.56]还是他准备不让你
[57:52.12]这根据就
[57:52.78]就你这个预测
[57:53.80]要预测
[57:54.28]测了的话
[57:54.91]后面可 可你
[57:56.02]你的动作会造成
[57:56.92]成碰撞 什 什么
[57:58.10]这 这个是
[57:59.02]是处处充
[58:00.24]充了了个东西
[58:00.92]对
[58:01.04]所以这个就是你们开始考虑意图的
[58:04.22]这个是说你们一开始做这个公司的时候
[58:07.16]就预测到你们会需要考虑到这方面
[58:09.78]还是说也是之后上路之后
[58:11.82]慢慢发展起来
[58:13.14]有这种意识的呢
[58:14.46]那这种博弈肯定是一开始就知道的
[58:17.46]就是因为之前我们也做过一些无人车
[58:19.44]但是就是说博弈里面具体的很多细节
[58:22.97]也还是见到了才知道的
[58:25.31]那
[58:25.49]那我们今天其实聊的也挺多了
[58:27.41]感觉中华老师是给我们带来了很多可能我们没有意识到啊
[58:32.15]无人驾驶汽车
[58:33.23]日拱一族的在做出了哪些进步和改变
[58:36.29]然后可能为恒静的将来会改变我们出行的体验啊
[58:39.75]或者整个社会
[58:40.93]那非常感谢中华老师给我们带来这些insight
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