下面我談一下如果實(shí)現(xiàn)高級(jí)別自動(dòng)駕駛，我們還需要做哪些事情。為什么現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)化重點(diǎn)還是1、2級(jí)的，很多關(guān)鍵技術(shù)還需要突破，這些技術(shù)在短期肯定是解決不了的。第一，汽車的架構(gòu)。技術(shù)路線圖大家可以看到，對(duì)智能汽車來(lái)說(shuō)要實(shí)現(xiàn)4—5級(jí)，從感知到?jīng)Q策到控制全部由汽車自己完成的，即使需要人干預(yù)，人不干預(yù)也可以解決這些問(wèn)題，意味著車要實(shí)現(xiàn)對(duì)自己的完全控制。這個(gè)汽車出現(xiàn)任何問(wèn)題都要自己能處理，首先得知道自己能出現(xiàn)什么問(wèn)題。這里面我們會(huì)發(fā)現(xiàn)汽車現(xiàn)有的架構(gòu)是滿足不了這一點(diǎn)的，汽車用了很多總線，但是車上的節(jié)點(diǎn)可能只有幾十個(gè)，大量的電器根本沒(méi)有聯(lián)網(wǎng)，如果真正想實(shí)現(xiàn)高級(jí)別自動(dòng)駕駛所有電器都要聯(lián)網(wǎng)。不能說(shuō)壞了沒(méi)有聯(lián)網(wǎng)不知道，這個(gè)汽車要死人的。從總線到網(wǎng)絡(luò)到架構(gòu)需要一種革命性地變化。同時(shí)還有另外一個(gè)問(wèn)題，汽車現(xiàn)在硬件、軟件是高度耦合的，比如你給豐田開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)拿到奔馳車上用不了的，但是我們?nèi)碎_(kāi)車的時(shí)候誰(shuí)都可以開(kāi)，肯定是和硬件沒(méi)有關(guān)系的。我們的手機(jī)和電腦，發(fā)展很快的原因就是硬件和軟件是高度分離的，做軟件的時(shí)候不需要考慮硬件，做硬件的時(shí)候不需要考慮軟件。軟硬件分離是未來(lái)智能汽車發(fā)展非常關(guān)鍵的要素，整個(gè)汽車上要有和硬件解耦的汽車大腦。計(jì)算平臺(tái)很重要，今天開(kāi)發(fā)智能汽車的人，車上裝了一大堆設(shè)備，到做無(wú)人駕駛的時(shí)候不可能這樣，我們車上可能是6—8個(gè)攝像頭、4—6個(gè)雷達(dá)，加上各種各樣超聲波傳感器，大量的接口，要有一個(gè)計(jì)算平臺(tái)把所有的信息都接進(jìn)來(lái)，還要高性能處理這些信息，要很強(qiáng)大的計(jì)算能力，同時(shí)要滿足智能駕駛的需求，需要人工智能技術(shù)，你的平臺(tái)要支持深度學(xué)習(xí)計(jì)算。未來(lái)需要全新的超級(jí)計(jì)算平臺(tái)在車上支持我們自動(dòng)駕駛的發(fā)展，現(xiàn)在來(lái)看這一點(diǎn)也需要做工作的。還有感知技術(shù)，我們現(xiàn)在做得很多，但是到現(xiàn)在為止感知技術(shù)還很難很完善地滿足高級(jí)別自動(dòng)駕駛的需求，對(duì)于智能汽車來(lái)說(shuō)要實(shí)現(xiàn)高級(jí)別的自動(dòng)駕駛，它的決策能力是不如人的，人是有完整的法律體系的保障，出現(xiàn)任何事情最后駕駛?cè)丝梢远档祝热缱菜廊耍顕?yán)重的情況是你承擔(dān)這個(gè)責(zé)任，比如你賠錢(qián)或者坐牢甚至通過(guò)賠償性命。大家對(duì)無(wú)人汽車來(lái)說(shuō)這個(gè)事情很難解決，解決這個(gè)問(wèn)題怎么辦，感知能力必須要超過(guò)人的感知能力，通過(guò)感知能力彌補(bǔ)決策能力的不足。很多事情發(fā)生了以后不好處理，那就盡可能不要讓這個(gè)事情發(fā)生。智能汽車和人相比不僅僅要達(dá)到像人一樣的感知能力，而是要超過(guò)人的感知能力，達(dá)到這種感知能力對(duì)于智能汽車單車的感知能力是不夠的，需要協(xié)同式的感知能力，車車、車路通信，要看見(jiàn)看不到的東西。

還有需要重點(diǎn)關(guān)注的是自動(dòng)駕駛地圖，我這里放了一張路線圖，現(xiàn)在做自動(dòng)駕駛的時(shí)候很多人覺(jué)得自動(dòng)駕駛地圖不太需要，我們現(xiàn)在不用高精度地圖不是也做得很好嗎？現(xiàn)在很多做演示的人做的是尋跡，開(kāi)過(guò)的路都跑過(guò)了，到未來(lái)簡(jiǎn)單的尋跡肯定不行的。自動(dòng)駕駛的低級(jí)，可能不需要自動(dòng)駕駛的地圖，只需要駕駛輔助的地圖，ADAS地圖，但是到了4和5級(jí)，大家可以發(fā)現(xiàn)這種自動(dòng)駕駛地圖不僅需要而且是必備性，如果不具備這種自動(dòng)駕駛地圖，智能汽車自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)是很難的。有了地圖就可以把感知和地圖結(jié)合起來(lái)，讓你汽車行駛的時(shí)候始終知道你行駛在哪里，離障礙物多遠(yuǎn)，也可以把動(dòng)態(tài)障礙物疊加在地圖上。這是基于自動(dòng)駕駛地圖的決策和控制，這是我們目前做汽車很多人能想到的一種方式，這種方式是基于控制邏輯來(lái)做自動(dòng)駕駛。這是比較簡(jiǎn)單的，特別是做汽車企業(yè)的人來(lái)說(shuō)比較簡(jiǎn)單，但是對(duì)很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)很難。做這件事情需要整車的動(dòng)力學(xué)建模，整車控制要做得很精確。對(duì)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)他們會(huì)想不用控制邏輯來(lái)做，能不能基于人工智能深度學(xué)習(xí)去做，也可以。谷歌和百度沒(méi)有在汽車本身做大量工作，但是通過(guò)大量數(shù)據(jù)采集，給車一個(gè)圖片和傳感信息，這個(gè)車直接告訴你方向盤(pán)的轉(zhuǎn)角、油門(mén)剎車這樣的信號(hào)，我們實(shí)驗(yàn)室也做過(guò)這樣的工作，確實(shí)能做，特定條件下可以做到很好的效果。直接用深度學(xué)習(xí)做自動(dòng)駕駛的訓(xùn)練，也可以讓汽車無(wú)人開(kāi)起來(lái)。但是這么做行不行呢？這么做是有問(wèn)題的。它什么時(shí)候出了事情，什么時(shí)候撞死了人你不知道，這個(gè)不知道對(duì)汽車產(chǎn)品來(lái)說(shuō)是不可以接受的。如果手機(jī)、電腦這樣的產(chǎn)品出了問(wèn)題大家可以重新啟動(dòng)，對(duì)汽車來(lái)說(shuō)出了問(wèn)題撞死人是不可以重新啟動(dòng)的。去年日本有一家很有名的公司叫高田，有85年歷史，做安全氣囊的，20%多的市場(chǎng)份額，85年汽車企業(yè)去年破產(chǎn)了，因?yàn)樗陌踩珰饽页鰡?wèn)題了。這么多年一共有10個(gè)安全氣囊出問(wèn)題，死了10個(gè)人，他們一共賣(mài)了1.2億個(gè)，這樣的比例都不能接受。如果你造了智能汽車用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，什么時(shí)候撞死人也不知道，這樣的汽車能賣(mài)嗎？肯定不可以。汽車解決的是真正問(wèn)題，各種各樣極端條件下汽車的動(dòng)力學(xué)控制99%已經(jīng)做到最優(yōu)了，對(duì)未來(lái)高級(jí)別的自動(dòng)駕駛一定是把深度學(xué)習(xí)、人工智能的技術(shù)和傳統(tǒng)的車輛動(dòng)力學(xué)控制技術(shù)結(jié)合起來(lái)，是一種可控的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)需要比較長(zhǎng)的時(shí)間做工作。