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金忠孝：疫情期間上汽集團(tuán)人工智能應(yīng)用案例

2020-03-30   來源：   評(píng)論：0
摘要：下面，我結(jié)合上汽集團(tuán)人工智能的一些經(jīng)驗(yàn)，給大家分享一下企業(yè)如何應(yīng)用人工智能。
　　2020年的新冠肺炎疫情對(duì)各種企業(yè)都有深刻影響，信息化手段在幫助企業(yè)應(yīng)對(duì)各類突發(fā)事件，保障業(yè)務(wù)正常運(yùn)營方面起到了重要的作用。由上海市計(jì)算機(jī)用戶協(xié)會(huì)主辦，上海浦東軟件園和三林園協(xié)辦，暢享網(wǎng)承辦的【CIO講堂】第十七期邀請(qǐng)到上汽集團(tuán)的人工智能實(shí)驗(yàn)室副主任金忠孝，為我們帶來《疫情期間上汽集團(tuán)人工智能應(yīng)用案例》的分享。以下為直播實(shí)錄：
　　大家好，我是上汽集團(tuán)的金忠孝，非常榮幸有機(jī)會(huì)與大家一起交流。下面，我結(jié)合上汽集團(tuán)人工智能的一些經(jīng)驗(yàn)，給大家分享一下企業(yè)如何應(yīng)用人工智能。
　　工業(yè)人工智能應(yīng)用思考
　　參考網(wǎng)上《中國大企業(yè)應(yīng)該強(qiáng)化人工智能應(yīng)用》的文章，現(xiàn)在中國很多公司都說自己的人工智能有多厲害，又拿了哪些一等獎(jiǎng)。好多朋友在跟我聊天的時(shí)候也會(huì)講到這個(gè)問題：中國的人工智能在全世界范圍內(nèi)，到底處于什么水平？我認(rèn)為這篇文章講出了現(xiàn)在中國的人工智能在發(fā)展過程中遇到的一些困難和瓶頸，如果這些問題得不到有效地解決，可能會(huì)影響到人工智能的發(fā)展。我個(gè)人認(rèn)為，在接下來的過程中人工智能會(huì)有一個(gè)擠泡沫的過程（現(xiàn)在的人工智能還是有點(diǎn)泡沫的）。但是如果我們把這個(gè)泡沫放在中國整個(gè)企業(yè)或者工業(yè)人工智能角度來說，其實(shí)可以說是沒有泡沫的。
　　工業(yè)人工智能和企業(yè)人工智能到底應(yīng)該怎樣發(fā)展？
　　我結(jié)合上汽集團(tuán)的一些實(shí)際情況分享一些經(jīng)驗(yàn)。我把上汽集團(tuán)的人工智能稱之為“探索實(shí)體經(jīng)濟(jì)的人工智能”。上汽集團(tuán)是中國汽車行業(yè)的龍頭企業(yè)，主要業(yè)務(wù)覆蓋了整車、零部件、出行服務(wù)、汽車金融、國際經(jīng)營五個(gè)業(yè)務(wù)板塊。上汽集團(tuán)的體量非常大，2019年，上汽集團(tuán)第十五次入選《財(cái)富》雜志世界五百強(qiáng)，位列第39位，在全球上榜的汽車企業(yè)中排名第七，這樣的集團(tuán)為人工智能工作開展提供了一個(gè)非常大的平臺(tái)。我們擁有非常豐富的人工智能應(yīng)用場景，在人工智能領(lǐng)域有智能駕駛、智能出行、智能制造、智能物流這些技術(shù)復(fù)雜、可靠性又相當(dāng)高的人工智能場景，為上汽的人工智能實(shí)驗(yàn)室發(fā)展提供了有利的支撐，這也是上汽集團(tuán)在人工智能領(lǐng)域獨(dú)有的競爭優(yōu)勢。
　　案例一：先人工后智能
　　第一個(gè)案例，我起的名字是“先人工后智能”。企業(yè)人工智能首先需要有人才，然后需要清晰的定位。我們實(shí)驗(yàn)室非常榮幸獲得了“上海市人工智能創(chuàng)新中心”的稱號(hào)，這對(duì)于一個(gè)傳統(tǒng)的國有企業(yè)來說并不容易，我們也感覺身上的擔(dān)子蠻重的。
　　我們實(shí)驗(yàn)室現(xiàn)在有100多個(gè)研發(fā)人員，其中有60多個(gè)博士，40多個(gè)碩士，其中出國留學(xué)人員占了40%多。在集團(tuán)內(nèi)部，跟我們實(shí)驗(yàn)室一起開發(fā)人工智能核心技術(shù)產(chǎn)業(yè)化項(xiàng)目的相關(guān)人員有2000多人。人工智能是一個(gè)綜合性的學(xué)科，它涉及到計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制論、信息論、神經(jīng)生理學(xué)、心理學(xué)等等。所以怎么在一個(gè)大公司或企業(yè)里面去建人工智能團(tuán)隊(duì)呢？沒有人肯定是沒辦法做的，要根據(jù)企業(yè)的核心業(yè)務(wù)來組建團(tuán)隊(duì)。
　　上汽集團(tuán)以汽車作為主營業(yè)務(wù)，我們重點(diǎn)招聘了機(jī)械電子、機(jī)器人、電子工程、通訊工程、自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、微電子、機(jī)械工程、物理、數(shù)學(xué)、心理學(xué)等11個(gè)專業(yè)的人才，組建了一個(gè)團(tuán)隊(duì)。實(shí)驗(yàn)室的研究方向又分深度學(xué)習(xí)、決策優(yōu)化、計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、智能語音理解、知識(shí)圖譜、數(shù)據(jù)智能、機(jī)器智能八個(gè)方向，每一個(gè)研究方向的專業(yè)要求都是不一樣的，我們把這些不同專業(yè)的研究人員按照這八個(gè)領(lǐng)域分散到不同的團(tuán)隊(duì)中去。
　　第一個(gè)案例總結(jié)：人工智能團(tuán)隊(duì)的建設(shè)，首先要有一批優(yōu)秀的人才，而且是不同專業(yè)的人才，不能僅僅是數(shù)學(xué)專業(yè)或者計(jì)算機(jī)專業(yè)，要根據(jù)公司的核心產(chǎn)品去規(guī)劃不同的人才。來自不同專業(yè)的人，他們思考人工智能問題的方法是不一樣的。
　　案例二：完全理解人工智能的內(nèi)容
　　這跟我前面提的問題關(guān)系很大，即怎樣發(fā)揮人工智能在企業(yè)里的價(jià)值，應(yīng)該用哪種人工智能技術(shù)提高企業(yè)核心競爭力。
　　
　　我不敢寫人工智能到底是什么，人工智能有哪些內(nèi)容，所以就引用了Gartner的一張圖來解釋這個(gè)問題。大家在左邊這張圖上看到什么問題沒有？這張圖上Gartner對(duì)人工智能技術(shù)的理解分了幾大塊：感知智能、推理、計(jì)算智能、優(yōu)化技術(shù)、自然語言處理、知識(shí)工程、多智能體的計(jì)算。從這種圖上面，大家可以感受到人工智能研究的核心內(nèi)容。我們?cè)倏从疫呥@張圖，2019年中國AI產(chǎn)業(yè)生態(tài)圖譜，它涉及到通用AI技術(shù)及平臺(tái)。這里面包含計(jì)算機(jī)視覺、智能語音、自然語音處理、機(jī)器學(xué)習(xí)這幾大塊內(nèi)容。
　　通過對(duì)這張圖的分析，你對(duì)人工智能有沒有更多的思考?現(xiàn)在有些人，特別是一些傳統(tǒng)做IT或做技術(shù)的人，認(rèn)為人工智能就是視覺，這樣的公司有商湯科技或依圖，代表著中國在這個(gè)領(lǐng)域的獨(dú)角獸公司。還有人認(rèn)為中國上市公司里代表人工智能的的是科大訊飛，人工智能就是語音識(shí)別。當(dāng)然人工智能還會(huì)涉及到自然語言處理、知識(shí)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)，現(xiàn)在都非常熱門。在很多企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)眼里，人工智能就是計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理這幾個(gè)重要的技術(shù)。所以基本上國內(nèi)的融資或者投資百分之七八十都集中在計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別這幾大領(lǐng)域。
　　這樣就會(huì)造成什么問題呢？首先，對(duì)企業(yè)來說，這個(gè)技術(shù)能否大大提高企業(yè)的核心競爭力。如果你的企業(yè)是跟上汽汽車相關(guān)的，要做智能駕駛，那就需要感知技術(shù)，很多企業(yè)不造汽車就用不上這一技術(shù)。再者，人工智能能為企業(yè)帶來多少核心價(jià)值？從左右兩張表上，我只想說明一個(gè)問題，感知智能、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理不是人工智能的全部，決策推理、計(jì)算智能、邏輯推理、最優(yōu)化技術(shù)等這些也是人工智能。
　　我從九十年代就開始學(xué)習(xí)人工智能，但那時(shí)沒有人工智能專業(yè)，我原來是做機(jī)器人方向，研究的是agent-based的推理技術(shù)。我們那時(shí)候?qū)W人工智能，不只有視覺和語音，我們研究的還有決策優(yōu)化、計(jì)算智能、搜索技術(shù)、專家系統(tǒng)、決策推理等。90年代也沒有現(xiàn)在這么強(qiáng)大的算力，當(dāng)然也沒有大量的數(shù)據(jù)，所以計(jì)算機(jī)視覺，語音識(shí)別效果還是比較差的。在上汽集團(tuán)這個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室里，做的內(nèi)容不僅是計(jì)算機(jī)視覺和語音，同時(shí)有很多研發(fā)人員在做決策優(yōu)化、推理、計(jì)算智能等內(nèi)容，是一個(gè)比較綜合的人工智能實(shí)驗(yàn)室。
　　案例三：無人駕駛，人工智能皇冠上的明珠
　　我認(rèn)為，無人駕駛是人工智能皇冠上的明珠。無人駕駛技術(shù)也不僅是感知，它包括感知、定位、決策、控制，而且每一個(gè)技術(shù)都是非常復(fù)雜的，它是人工智能里特別難以實(shí)現(xiàn)的一個(gè)領(lǐng)域。無人駕駛做得好不好，水平高不高，看什么呢？看量產(chǎn)。我個(gè)人不認(rèn)同有些評(píng)測機(jī)構(gòu)說哪家公司的無人駕駛技術(shù)最高，我比較看好的是特斯拉，但特斯拉的無人駕駛技術(shù)在很多機(jī)構(gòu)的評(píng)測里面得分都比較低。我認(rèn)為，能夠量產(chǎn)的無人駕駛技術(shù)才是真正的技術(shù)，能夠量產(chǎn)的人工智能技術(shù)才是真正的人工智能技術(shù)，能夠給企業(yè)帶來真正核心競爭力的人工智能技術(shù)才是真正的人工智能技術(shù)。所以，我們實(shí)驗(yàn)室就是沿著這個(gè)思路，所有的人工智能技術(shù)、人工智能研發(fā)團(tuán)隊(duì)做的成果都必須是能夠量產(chǎn)的，能夠變成結(jié)果的。
　　上汽人工智能實(shí)驗(yàn)室對(duì)人工智能要求是什么？我們叫四個(gè)導(dǎo)向。第一，用戶導(dǎo)向，我們實(shí)驗(yàn)室的人工智能技術(shù)必須是有用戶需求的。第二，價(jià)值導(dǎo)向，人工智能的實(shí)現(xiàn)必須是有價(jià)值的。第三，結(jié)果導(dǎo)向，人工智能必須產(chǎn)生結(jié)果，這個(gè)結(jié)果是可以驗(yàn)證的。第四，市場導(dǎo)向，市場對(duì)我們的人工智能有評(píng)價(jià)，這個(gè)人工智能夠產(chǎn)生多少的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。我們一直堅(jiān)持這四個(gè)導(dǎo)向，按照這四個(gè)導(dǎo)向去落實(shí)我們的人工智能。
　　無人駕駛也是我們實(shí)驗(yàn)室投入非常大的部分，因?yàn)槲覀冇锌陀^需求。上海市政府對(duì)上汽特別照顧，在全世界為上汽找來了一個(gè)非常優(yōu)秀的同桌——特斯拉。上汽在人工智能領(lǐng)域和特斯拉還有較大的量產(chǎn)差距，我們團(tuán)隊(duì)基本上天天都在加班，緊鑼密鼓地追趕。我們知道與特斯拉的差距不小，特別在人工智能的感知定位和決策控制領(lǐng)域；另外實(shí)驗(yàn)室研究無人駕駛領(lǐng)域也為上汽集團(tuán)的人工智能積累了非常多的技術(shù)，不僅可以用在無人駕駛上，也可以用在多種場景下，例如智能出行、智能制造和智能物流等。
　　案例四：共享出行，最復(fù)雜的調(diào)度優(yōu)化算法
　　共享出行解決的是優(yōu)化調(diào)度的問題，資源的最優(yōu)化使用。如果大家研究過人工智能，研究過調(diào)度算法，就會(huì)知道這也是非常難的一個(gè)分支。這個(gè)項(xiàng)目要解決哪些問題？我們要解決上汽的共享出行，共享化更加有效的核心就是調(diào)度算法。除了共享更有效，還要保證安全，保證服務(wù)質(zhì)量。單靠人工去服務(wù)這么多的客戶是比較困難的，我們就用了人工智能客服。上汽共享出行核心的人工智能技術(shù)有智能客服、優(yōu)化調(diào)度、多模態(tài)應(yīng)用。
　　上汽的共享出行業(yè)務(wù)規(guī)模做大之后，最難的人工智能技術(shù)就是優(yōu)化調(diào)度，它對(duì)調(diào)度的約束條件、規(guī)則、精準(zhǔn)度、實(shí)時(shí)性要求是非常高的。這個(gè)領(lǐng)域是真正有挑戰(zhàn)的項(xiàng)目，所以我們?cè)趦?yōu)化調(diào)度這個(gè)領(lǐng)域也積累了非常多的人工智能算法。今天我介紹的是人工智能在制造領(lǐng)域的應(yīng)用，因?yàn)楹芏嘣谧腃IO都是制造領(lǐng)域的。我覺得制造業(yè)的未來就是大規(guī)模的個(gè)性化制造——C2B。那么C2B如何來實(shí)現(xiàn)？核心也是要靠人工智能。
　　案例五：C2B人工智能，制造業(yè)的AI明珠
　　我把C2B人工智能稱之為制造業(yè)的AI明珠。在制造業(yè)里面最難的人工智能就是C2B。大規(guī)模個(gè)性化定制要使C端的個(gè)性化需求跟B端企業(yè)端的成本、效率、響應(yīng)時(shí)間匹配起來，這是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)，涉及到的變量是成百上千個(gè)，有零部件的采購、整個(gè)工程制造、制造的大數(shù)據(jù)MS、供應(yīng)鏈大數(shù)據(jù)SAP。未來，大企業(yè)解決大規(guī)模個(gè)性化定制唯一的途徑就是人工智能算法。售后的數(shù)據(jù)、用戶者精準(zhǔn)畫像、智能客服、選配、成本、需求、生產(chǎn)排程的全部串連，靠人不可能做到最佳，人工智能能夠發(fā)揮它的功效。每一個(gè)決策的效率提高一點(diǎn)點(diǎn)，產(chǎn)生的價(jià)值都是非常大的。
　　案例六：供應(yīng)鏈AI，能產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益
　　供應(yīng)鏈AI能做什么？能產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益。我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域做了好幾個(gè)項(xiàng)目，產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)價(jià)值都非常明顯。對(duì)一個(gè)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)來說，要先讓他嘗到人工智能的甜頭。企業(yè)總經(jīng)理肯定非常關(guān)心利潤，供應(yīng)鏈的人工智能就能夠幫助他完成這件事情。
　　
　　從這張圖上，大家也可以感受到工業(yè)鏈的人工智能非常復(fù)雜。它把我前面講的八個(gè)領(lǐng)域全部包括。感知智能，將工廠、流水線、倉庫、裝載工具等全部串起來，可以感知供應(yīng)鏈上發(fā)生什么事情。預(yù)測功能可以預(yù)測哪個(gè)環(huán)節(jié)需要處理，哪個(gè)環(huán)節(jié)有風(fēng)險(xiǎn)，萬一出現(xiàn)意外情況如何處理。實(shí)時(shí)分析功能可以分析供應(yīng)鏈哪個(gè)地方有瓶頸。智能推薦功能能夠推進(jìn)供應(yīng)管理人員做預(yù)防優(yōu)化的方案。決策功能幫助供應(yīng)鏈管理員做最佳的決策。供應(yīng)鏈人工智能網(wǎng)，真的是工業(yè)人工大腦。
　　案例七：物流人工智能，很值得擁有
　　物流也是一個(gè)非常大的人工智能應(yīng)用場景。物流上的人工智能又能做什么呢？最核心的就是預(yù)測供需：運(yùn)輸多少東西、怎么運(yùn)、要準(zhǔn)備多少運(yùn)力、要多少倉庫、整個(gè)供應(yīng)鏈都怎樣布點(diǎn)、全國各范圍內(nèi)有哪些網(wǎng)絡(luò)、每個(gè)區(qū)要多少個(gè)網(wǎng)絡(luò)、運(yùn)輸訂單最佳分配、運(yùn)輸成本如何成本最低……這也是一個(gè)非常龐大的決策網(wǎng)絡(luò)。在這種情況下，人工智能也是非常有價(jià)值的。每一個(gè)物流的人工智能項(xiàng)目決策規(guī)模都是非常大的，我們實(shí)驗(yàn)室在這里面取得了非常多的成果。
　　案例八：營銷+AI，以客戶為中心不再停留在口頭上
　　真正做到以客戶為中心，在人工智能時(shí)代就要充分利用人工智能技術(shù)。要將跟客戶相關(guān)的口碑、對(duì)產(chǎn)品認(rèn)知、客戶的關(guān)懷、產(chǎn)品的售后服務(wù)的這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為用戶的滿意度和可信度。這里面涉及到非常多的決策、數(shù)據(jù)分析所、智能交互技術(shù)等，所以這是一個(gè)非常復(fù)雜的人工智能，我們實(shí)驗(yàn)室在這方面也有成功的解決方案。
　　案例九：我們的智能制造AI產(chǎn)品SmartGo
　　智能制造領(lǐng)域怎樣快速實(shí)現(xiàn)人工智能價(jià)值？我們實(shí)驗(yàn)室推出了SmartGo。這個(gè)產(chǎn)品的基本的思路就是從需求預(yù)測出發(fā)，我們有一個(gè)專門的需求預(yù)測模型，對(duì)于怎么生產(chǎn)，怎么更高效率，怎么成本更省，有生產(chǎn)排程人工智能算法，根據(jù)算法，我們幫企業(yè)實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈全局最優(yōu)化。這三個(gè)是制造里面的核心環(huán)節(jié)，我們會(huì)結(jié)合起來做一個(gè)全局的組合優(yōu)化，快速實(shí)現(xiàn)降本增效。
　　優(yōu)化涉及到的變量非常復(fù)雜，靠人不可能很快做出一個(gè)最優(yōu)的算法，在這種情況下人工智能是非常有價(jià)值的。我們將這個(gè)產(chǎn)品在集團(tuán)里面推廣，現(xiàn)在已經(jīng)推廣了幾十家企業(yè)，效果優(yōu)秀。
　　案例十：人工智能落地三部曲
　　什么叫人工智能三部曲？我們是從人工智能為企業(yè)創(chuàng)造更大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值這個(gè)角度來規(guī)劃的三部曲。
　　第一部，我們用六個(gè)月時(shí)間降本增效5%以上。在不改變你的企業(yè)現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程、信息系統(tǒng)的情況下，選擇幾個(gè)典型應(yīng)用場景，設(shè)計(jì)一個(gè)降本增效的目標(biāo)?；谀悻F(xiàn)有的產(chǎn)品和數(shù)據(jù)，就可以做一個(gè)算法模型出來，然后來實(shí)現(xiàn)這個(gè)目標(biāo)。有了第一步以后，企業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)就感覺人工智能還是很有價(jià)值的。
　　第二部，我們?cè)诘谝徊降幕A(chǔ)上再加六個(gè)月，總共十二個(gè)月。根據(jù)第一部的采集的數(shù)據(jù)對(duì)這個(gè)模型進(jìn)行優(yōu)化，增加更多的場景，會(huì)有更全面的AI技術(shù)開始介入，這時(shí)候降本增效可以按照10%的目標(biāo)去做。然后通過這些模型認(rèn)證，再增加一些新的訓(xùn)練的手段。第二部人工智能模型會(huì)更加全面，難度也更高，求解訓(xùn)練要求更高，所以它所需要的時(shí)間也會(huì)更長。
　　第三部，最終目標(biāo)就是要把整個(gè)公司的運(yùn)營模型逐步健全，各個(gè)領(lǐng)域都要介入人工智能，估算下來差不多要36個(gè)月的時(shí)間。有了第二部基礎(chǔ)以后，公司上下基本上會(huì)對(duì)人工智能有一個(gè)清晰的認(rèn)識(shí)。對(duì)企業(yè)來說，可以把它作為一個(gè)可行戰(zhàn)略，這時(shí)候企業(yè)的一把手、分板塊的副總經(jīng)理、部門總監(jiān)都已經(jīng)逐漸認(rèn)識(shí)到人工智能的價(jià)值，知道自己需要什么類型的人工智能。這樣我們就可以介入更多資源、更多模型、更多決策、更多場景，用豐富的人工智能技術(shù)把企業(yè)的核心運(yùn)營模型人工智能化。這時(shí)候，企業(yè)的人工智能真正到了落地健康階段，后面就可以進(jìn)入一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的人機(jī)協(xié)作階段。
　　這三個(gè)階段做下去，要三年左右的時(shí)間。
　　互動(dòng)問答環(huán)節(jié)：AI的多種發(fā)展方向
　　問題一：物流供應(yīng)鏈?zhǔn)侵圃鞓I(yè)尤其是汽車行業(yè)的重要環(huán)節(jié)，上汽是如何使用人工智能手段提高物流效率，實(shí)現(xiàn)降本增效？
　　物流供應(yīng)鏈人工智能是非常有價(jià)值的，特別是在制造型企業(yè)里面。供應(yīng)鏈人工智能對(duì)一個(gè)企業(yè)來說，也是降本增效比較重要的領(lǐng)域，上汽集團(tuán)在這個(gè)領(lǐng)域人工智能算法的覆蓋率已經(jīng)非常高了。上汽的零部件入廠物流和整車物流的調(diào)度，都開始用人工智能算法來實(shí)現(xiàn)降本增效的。零部件物流算法非常復(fù)雜，它的決策變量差不多有六七十個(gè)，多目標(biāo)優(yōu)化問題難度高。我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域的研發(fā)人員有幾十個(gè)博士，用了兩年多的時(shí)間，擁有了具有核心競爭力的算法，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效5%以上。
　　問題二：我國汽車智能化水平和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀是怎樣的？
　　無人駕駛技術(shù)是汽車智能化發(fā)展的方向，也是未來的發(fā)展方向。這一兩年正在發(fā)生巨變，比如傳統(tǒng)汽車馬上就會(huì)進(jìn)入智能汽車時(shí)代，智能汽車時(shí)代有非常多的機(jī)會(huì)，越來越多的高科技公司互聯(lián)網(wǎng)公司紛紛進(jìn)入汽車行業(yè)。國內(nèi)很多BAT企業(yè)在做智能駕駛，國外有谷歌、蘋果和其他一些高科技公司以及特斯拉都在做智能汽車。大家可以感受到智能汽車非常有前途，產(chǎn)業(yè)鏈規(guī)模巨大。全世界的智能汽車也剛剛起步，大家都有機(jī)會(huì)，就看誰的水平高。人工智能技術(shù)不能夠停留在實(shí)驗(yàn)室，停留在一些試驗(yàn)車上，需要看量產(chǎn)車的情況，大規(guī)模量產(chǎn)的人工智能技術(shù)比試驗(yàn)車難好幾十倍。汽車不是傳統(tǒng)的產(chǎn)品，它對(duì)安全要求特別高，如果沒有達(dá)到99.99%的可靠性，這個(gè)技術(shù)就不能隨便使用。從目前的現(xiàn)狀來說，我認(rèn)為大家都要努力，沒有誰比誰特別好，關(guān)鍵看量產(chǎn)水平，量產(chǎn)才能夠證明人工智能技術(shù)多高。
　　我們國家對(duì)智能汽車發(fā)展也非常重視，2020年2月份發(fā)布了一份智能汽車發(fā)展國家戰(zhàn)略，我對(duì)未來的中國智能汽車市場還是非常看好的，中國有可能將成為全世界最好的智能汽車市場。在技術(shù)上和市場上通過五到十年努力，中國的智能汽車可能在全世界排名前幾位。跟手機(jī)一樣，芯片和操作系統(tǒng)是制約整個(gè)中國智能汽車發(fā)展的主要問題，但這兩個(gè)問題不會(huì)像智能手機(jī)一樣，我們會(huì)自己解決，國內(nèi)有實(shí)力的公司也越來越多。將來，中國的智能汽車會(huì)用上自己的芯片，自己的操作系統(tǒng)。
　　問題三：人工智能汽車被認(rèn)為是未來發(fā)展的大趨勢，你認(rèn)為國內(nèi)當(dāng)下智能汽車存在哪些主要問題？人工智能汽車什么時(shí)候能最終面向市場？
　　智能汽車肯定是未來的發(fā)展趨勢，其實(shí)現(xiàn)在就已經(jīng)發(fā)生了。舉個(gè)例子，特斯拉已經(jīng)是一個(gè)能夠讓大家感受到的智能汽車，而且是大規(guī)模量產(chǎn)的智能汽車，現(xiàn)在很多公司里也在規(guī)劃類似的產(chǎn)品。
　　國內(nèi)人工智能汽車主要存在問題，我認(rèn)為還是核心技術(shù)的問題，芯片和智能汽車的操作系統(tǒng)。智能汽車復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)比智能手機(jī)高，智能汽車?yán)锔到y(tǒng)相關(guān)的源代碼都是要超過1.5億或2億行，這是什么概念？Windows系統(tǒng)是五六千萬行代碼，但智能汽車代碼要到2億行。它是一個(gè)非常復(fù)雜的智能系統(tǒng)，又與駕駛相關(guān)，關(guān)系到個(gè)人的生命相關(guān)，所以難度很高。整個(gè)汽車行業(yè)，從德國最典型的VW大眾到其他一些企業(yè)，全世界的汽車企業(yè)都在開始轉(zhuǎn)型，中國在智能汽車領(lǐng)域初期機(jī)會(huì)更多，因?yàn)槲覀儧]有包袱，不像德國大眾，它轉(zhuǎn)型的時(shí)候有很多已經(jīng)存在的包袱。
　　智能汽車什么時(shí)候面向市場？其實(shí)你會(huì)發(fā)現(xiàn)它已經(jīng)存在在市場中了，而且會(huì)變得越來越聰明，具備學(xué)習(xí)功能力，能夠輔助駕駛，還有更好人機(jī)交互。它現(xiàn)在智商還沒有那么高，現(xiàn)在汽車智商估計(jì)也就一兩歲小孩的水平，但隨著整車技術(shù)智能化水平的提高，它的智商也會(huì)越來越高。這是一個(gè)人車交互的過程，以后你開車開得越多，車也會(huì)越來越聰明。中國的智能汽車市場是一個(gè)生態(tài)圈，沒有一家企業(yè)能夠把這個(gè)市場全部壟斷掉，每個(gè)汽車公司只要找到自己的細(xì)分市場，都是有機(jī)會(huì)的。
　　問題四：AI+5G的時(shí)代將會(huì)給智能網(wǎng)聯(lián)汽車帶來怎樣的機(jī)遇？又會(huì)對(duì)未來交通造成什么影響？
　　AI+5G肯定能為智能汽車帶來非常多的機(jī)會(huì)，能夠加速技能智能汽車發(fā)展。未來整個(gè)汽車工業(yè)就是智能汽車+共享出行，這兩個(gè)剛好是充分利用了AI+5G技術(shù)。有了AI+5G技術(shù)，中國的汽車工業(yè)真正到了變革的時(shí)代，挑戰(zhàn)很大，機(jī)會(huì)更多。
　　問題五：您對(duì)百度的阿波羅計(jì)劃怎么看？
　　一個(gè)計(jì)劃的好壞，要看用戶，要以用戶為中心，看用戶肯不肯為你的技術(shù)買單，人工智能水平高不高，用戶說了算。有多少用戶在用這個(gè)技術(shù)，他愿意為這個(gè)技術(shù)付錢嗎？舉個(gè)例子，蘋果手機(jī)很少做廣告，很少參加世界大賽拿什么獎(jiǎng)，在學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表的論文也不是很多，但以用戶為中心做得非常好。從這個(gè)角度去看，對(duì)于百度的阿波羅計(jì)劃，大家都會(huì)有自己的理解和思考。我們實(shí)驗(yàn)室也是將用戶為中心放第一位的，所有計(jì)劃都應(yīng)該以用戶為中心，去體現(xiàn)技術(shù)的價(jià)值。
　　所有的人工智能技術(shù)都要以用戶為中心。我們做的AI技術(shù)能給用戶創(chuàng)造多少價(jià)值，用戶能否因?yàn)檫@個(gè)價(jià)值給你付錢，付多少錢。從技術(shù)本身來說，以用戶為中心的技術(shù)就是用戶說了算。
　　問題六：曹操專車目前還是虧損狀態(tài)，寶馬奔馳設(shè)立了共享出行事業(yè)部，但去年也有裁撤計(jì)劃。針對(duì)這個(gè)情況您怎么看？
　　現(xiàn)在國內(nèi)所有的共享汽車應(yīng)該都是虧損的，但是汽車共享是趨勢。不管目前是否虧損，肯定是要去做的。共享汽車市場規(guī)模巨大，只是我們現(xiàn)在還沒有很好的找到一種商業(yè)模式，讓這個(gè)項(xiàng)目良性發(fā)展。有這么大的用戶需求，共享汽車肯定很有前途。上汽集團(tuán)的共享汽車目前也是虧損的，還在持續(xù)投入，因?yàn)樗且粋€(gè)不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。
　　汽車共享化的要求不是燒多少錢，而是我們要盡快找到一種比較好的商業(yè)模式，改進(jìn)運(yùn)營效果。我認(rèn)為，汽車共享化還是要跟區(qū)塊鏈技術(shù)有機(jī)結(jié)合，要形成區(qū)塊鏈+人工智能+商業(yè)模式的路子，汽車共享化未來很有前途。
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