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《2021-2022何帆中国经济报告》18 自动驾驶:还要多久才会到来?

《2021-2022何帆中国经济报告》18 自动驾驶:还要多久才会到来?插图

你好啊,我是何帆,欢迎回到何帆报告2021-2022。这一讲,我们来讨论一下自动驾驶。

2021年,我们看到一个现象,那就是自动驾驶突然变得异常火爆,各路人马纷纷涌入这条赛道。为什么企业家们突然对自动驾驶这么感兴趣呢?

你看,过去的技术革命,有的是跟交通方式变革有关,比如,从马车变成了汽车。有的是跟通讯方式变革有关,比如,从邮差变成了电报。有的是跟能源变革有关,比如,从烧柴变成了烧煤,出现了蒸汽机。那自动驾驶呢?如果自动驾驶出现了突破性的技术创新,那就意味着在交通、通讯和能源三大领域,同时出现了技术革命,想想多么激动人心啊。

所以,大佬们都看准了,这是一条又长又宽的赛道。那么,既然目标都看清楚了,资金也到位了,行业里有的是精英人才,自动驾驶是不是很快就能实现呢?我的驾驶证,是不是就可以丢掉算了?

自动驾驶到来,还需时间

今年,我采访了几家做自动驾驶的企业,也问了行业内的专家。我就问他们这个问题:自动驾驶啥时候能实现?他们说,五年之内,想都不要想。那十年之内呢?他们狡黠地一笑。不回答,我也知道答案了。那就是,自动驾驶的到来,很可能比我们预想得都慢。

那就奇怪了,为什么自动驾驶的到来这么艰难呢?难就难在,你不是要考95分,而是要考100分。也就是说,自动驾驶是不允许出错的。

在美国,差不多每行驶9400万英里,会出现一次交通死亡事故。好,那你想证明自动驾驶比人类司机的水平更高,是不是开上个9500万英里,不出交通死亡事故就行了呢?

不是的。按照统计学的要求,比如说要有95%的置信度,证明自动驾驶比人类司机的水平高20%,那自动驾驶就需要行驶110亿英里。这是什么概念呢?这相当于一家自动驾驶公司,旗下有100台车,这100台车每天24小时不停地开,连续开上500年。那难道我们还要等上500年啊?

如果自动驾驶没法证明自己比人类司机水平更高,那监管者就不可能答应它上路。好,这就又陷入了一个怪圈。自动驾驶想要上路,就要证明自己是安全的,但如果上不了路,没有在真实的路况上测试,自动驾驶又永远无法证明自己是安全的。你看,这就是一个死循环啊。

那为什么监管这么谨慎呢?这也是可以理解的。按照现在的技术水平,自动驾驶开上了马路,跟其他车辆行人混杂在一起,的确容易出各种问题。比如,过节的时候,街道两旁挂上红灯笼,人工智能会误判为红色交通灯。公交车的车身上张贴大幅广告,人工智能会把广告上的人误判为行人,猛地刹车。

说到底,在很多时候,对人类来说很简单的事,人工智能做起来很难。比如,通过十字路口过马路时,行人看一眼司机,两人眼神交换,大致就能判断谁会先走。可是,你没法跟人工智能对这个眼神啊,它看不懂的。

听到这里,你可能会问了,难道就没有办法,让自动驾驶来得更快一些吗?

还真有。咱们再想想,问题究竟出在哪里?有没有可能是做自动驾驶的企业走错路了?它们原来给自己出的题目是:怎么才能在开放的道路条件下、复杂的道路情况下,让人工智能完全替代人类司机?你把题目出得这么难,当然答不出来了。

那怎么办?能不能换个思路?

腾挪:新建“车路协同”示范路

在自动驾驶领域,有一个思路叫“车路协同”,也就是不仅要有智慧的车,而且要有智慧的路。让智慧的车开在智慧的路上,那就相得益彰了。

好,顺着这样的思路,我们能不能把题目改一下呢?假如我们现在的目标不是说,在开放道路条件下、复杂的道路情况下,让人工智能完全替代人类司机,而是先定个小目标,先修一条新的高速公路,这条高速公路上只走自动驾驶的货车,行不行呢?

从技术上来说,这太行了。这个题目的难度一下子降低了几个层级。高速公路上路况多简单啊,走的都是货车,这样就不用担心人类司机出交通事故。

那这又会带来什么样的好处呢?你看,在普通的高速公路上,车速一般在100公里左右,为了注意安全,两辆大货车之间总要保持两百米的距离,才有足够的时间反应突发事件。但是,在这条自动驾驶的高速公路上,货车和货车可以挨得很近。而且,这些自动驾驶货车还可以编队,一节车厢连着一节车厢,前面有一辆拖车。

这是啥?这就不再是人们过去理解的公路货车了,而是变成了一辆永不停息的火车。这样的自动驾驶编队,是不是就能把公路的运输成本降下来呢?这个思路是不是显而易见呢?但是,显而易见的思路,总是看起来很傻。

有的人说了,建聪明的路比造聪明的车更费钱。为什么这么说呢?因为,你不能让各地用不同的标准吧?那就要全国一盘棋。既然全国一盘棋,岂不是要把现有的道路全部重建?岂不是要把现有的标准都改掉?怎么可能完成这么浩大的工程呢?

事实上,我们并不需要全部重建,只需要新建。如果新建一条从北京到深圳,或是从上海到成都的自动驾驶货运高速路造价太高,那先造一条从广州到深圳,或是从上海到杭州的“示范路”如何?

也有人说,现在的技术条件并不成熟。为什么这么说呢?因为现在的5G虽然实现了高带宽,但还做不到高可靠和稳定的低延迟。那你的货车要是车速开到时速100公里以上,就需要低延迟的网络技术。这个新的5G技术标准,据说要到两三年后才能推出来成熟版本,但这是等得起的啊。再说了,在起步阶段,我们不需要让车子开得那么快啊。把车速放慢一些行不行?

你可能会说了,不对啊,你这一直在改题目啊。是啊,这不就是腾挪吗?当一个难题看似无解的时候,通过改变约束条件,用泡脚的办法也能治好头痛。

可是,你还会疑惑,就算在专门的高速公路上实现了货车的自动驾驶,还是解决不了终极目标,也就是在开放、复杂的道路上让人工智能100%替代人类司机啊。

从表面上看,是的,货车自动驾驶的场景太简单了,跟闹市区里的交通完全不可同日而语。但是,小步走起来,反而可能走得更快。有了这样的项目落地,就能跑出数据,就能迅速迭代技术,通过试错和积累,这些新技术就有可能从货车迁移到乘用车。或许,我们就能更快地迎来新一轮的技术革命。

再者说,就算是无法解决城市里的无人驾驶问题,货车自动驾驶高速公路也有它自己的意义啊。有了这样的新型高速公路,陆地运输的物流成本是不是就会大幅度下降呢?生产布局是不是就会发生改变呢?中国的自动驾驶技术是不是就能抢占到一个制高点呢?你能修从广州到深圳的自动驾驶货运高速公路,那就能修从巴黎到柏林的自动驾驶货运高速公路啊。

要知道,基础设施能力是中国的一个破局点啊。我们能做前瞻性的规划,我们的执行力更强,我们有“基建狂魔”的经验。所以,我们完全可以另辟蹊径,采用一种迂回的方式,更快地实现自动驾驶的落地。

我还要告诉你,咱们在这一讲说的可不仅仅是怎么让自动驾驶落地,而是解决难题的一个新思路。遇到了难题怎么办?一种办法就是知难而上,但这种硬怼的办法并不是总能有效的。那其实是可以化难为简的,但很多人不屑回答简单的问题。

有一个很有名的经济学家,叫保罗·克鲁格曼。他拿过诺贝尔经济学奖,而且是获奖者里的佼佼者。有人曾问过他的成功秘诀。克鲁格曼说,我的秘诀就是不要害怕简单。那并不是只有克鲁格曼才是这样的风格。另一位极有影响力的当代经济学家约瑟夫·斯蒂格利茨,也很擅长把复杂的经济现象用简洁的模型讲出来。他的模型太简洁了,以至于评教授职称的时候,一位年长的经济学家看不上他的成果,说这些模型太简单了。另一位经济学家却说,那保罗·萨缪尔森不也是这样的风格?保罗·萨缪尔森是谁?他更牛,他是公认的现代经济学的奠基人。你看,高手都是这样解决难题的啊。

总结

好了,这一讲我们说了自动驾驶的到来,还需要时间。但是,只要改变约束条件,新建车路协同的示范路,就能跑出数据,迅速迭代技术,通过不断试错,积累出可以迁移到乘用车的数据。小步走起来,不要害怕简单,反而可以走得更快。

思考题

好,这一讲就要讲完了。我给你布置一道讨论题吧。自动驾驶,不仅仅是用人工智能替代人类司机,它还会带来很多变化。比如,以后的停车场、城市交通管理,都会有很大的变化。你觉得自动驾驶,还会带来什么样的变化呢?欢迎在留言区里留言,跟大家分享。

这一讲就讲到这里,我是何帆,咱们下一讲再见。

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