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大家好！

我叫趙勇，是一個科技工作者，跟前面兩位科幻工作者不太一樣的是我感覺我們科技界一直在拖科幻界的后腿。他們可能比我們早活了 100 年。好萊塢比我們早活了 30 到 50 年，我們是活在當下。我個人覺得我可能比大多數現代人早活了 3 到 5 年吧。

我在科技工作者中可能是那種稍微愿意幻想一下的人。我最近有一個幻想，試圖讓大多數人相信，我把這個幻想告訴你們。

我看了一份調查報告，今年中國的網民人數達到了 4 億。我覺得再過 15 到 20 年，中國應該會有 100 億網民。倒不是說我們生了那么多孩子，而是我覺得 90% 的網民不再是人了，它應該是人工智能。

什么是人工智能？可能是一部汽車，可能是你的智能手機，可能是你的智能眼鏡，可能是你家里的陪伴機器人。它們在為我們提供服務的時候，也聯上了網，也傳輸了很多信息。注意，這是信息，而不是數據，這些信息更像是 idea 的形態、智慧的形態。我對這件事情深信不疑，我也在做很多事情，希望這個事情有一天會變成真的。

今天的時間有限，我想給大家介紹一下我們最近工作的一部分和它對未來的潛在影響力。

這張畫是無錫市前洲中學的初中生余博華的作品。我小時候看過很多這樣的畫，我自己也許畫過類似的畫。那個時候我們幻想到了 21 世紀交通將會變成什么樣子，人們坐在水滴形的飛機里面，在三維的城市里飄來飄去。我當時對這件事情深信不疑，沒想到 21 世紀這么快到來，已經過去 15 年，我們的交通現在是什么樣子呢？

我們的交通越來越發達了，但有很嚴重的問題——安全問題、擁堵問題，還有污染問題。其實本質上是安全問題、效率問題和環保問題。從某種程度上來說，這三個問題是糾結在一起的。

如果我們的道路越來越安全，那它肯定就越來越高效。一條高效的道路肯定是有利于環保的。所以我們就想從安全的問題著手，想看一看人工智能能夠干什么事。在這之前，我想看一下我們的現狀是什么。我想調查一下去年在中國撞死了多少人。

這個調查的結果讓我非常困擾。我們先看一下中國公安部公布的數據是 6 萬人，其實真的是不少了；衛生部公布的數據是 16 萬人。也就說我們的衛生部給 16 萬人的死亡證上出具的死亡原因是被車撞死的；一個國際組織的獨立調查是 27 萬；而中國三大保險公司理賠超的死亡案例加起來過了 30 萬；然后我們的山東省省長在媒體上說山東省平均每天撞死 100人。如果交通事故發生的概率都差不多的話，按照人口比例，中國過去一年死了可能有 50 萬人之多。所以真實的數字我也不知道。

但是無論怎么樣，這是一個很大的數字。

我們就取一個中間值，假設 30 萬，意味著什么？假如早上、中午、晚上分別墜毀三架 777 客機，每架客機死亡 250 人，就像去年的 M370 一樣，每天都這么玩兒一次，玩兒 365 天，也殺不了這么多人。所以我覺得這是一個很可怕的事。

我們接著分析了這個數據，我們發現絕大多數的交通數據都是人為原因造成的，因為引擎爆炸、輪胎爆炸、車翻了，這種情況極少，絕大多數都是人的過錯。發生在前后車之間的交通事故超過 80%，但都往往不是致命的。

什么是致命的事故？有 75% 的人被卡車撞死，有 80% 的人死在十字路口。所以我們感覺這兩個問題很嚴重——卡車、十字路口。

人工智能在這個領域有一些小小的進步，最開始的進步是所謂的先進駕駛輔助系統。它能干什么呢，首先可以檢測你是不是偏離了道路、可以檢測你周圍的障礙物。當你沒有注意到這些障礙物的時候可以提醒你，在關鍵的時候幫你踩一腳剎車。

同時，我們可以非常精確地監測我們自己和旁邊車的駕駛行為，大家的速度是什么樣的、相對速度是什么樣的、相對加速度是什么樣的，我們之間的距離是什么樣的。

知道了這些行為之后，如果再跟交通規則和地理信息結合起來，就可以知道自己是否在很好地開車、你旁邊的車是否在很好地開車。如果還能識別旁邊的車是誰、是什么樣的車，如果還愿意把這些信息共享出來，我覺得保險公司肯定很想要這些數據，政府很想要這些數據。也許我們可以通過一些經濟杠桿和法律杠桿幫助我們這個社會我們自己成為一個有責任的司機。

我在美國 11 年，也開了 11 年的車。后來回到北京以后，我覺得開車是件很恐怖的事。首先我去考駕照，我發現考駕照很恐怖，非常難，要背很多題目。當我考下這個駕照的時候，應該得一個博士學位。

可是當我在路上的時候，我發現大多數開車的人都沒有什么文化，幾乎沒有一條是按照交通規則來開的。我記得交通規則上說我們應該防御式的行駛，不止不要撞別人，還要防止別人撞你。在中國開車都是要跟你拼到最后一刻，看誰在最后一刻剎住車。甚至是行人也參與到這個游戲里，就是要橫穿馬路。

我剛回國的時候，有一天坐朋友的車，看到前面有一個人橫穿馬路，好像是一個大學生，戴著耳機，低頭看電話，似乎沒有注意到我們。這個朋友開車一點都沒有停，稍微偏了一下，就從這個人的身邊開過去了。我說：“你瘋了嗎？他根本沒看見我們。”他說了一句話：“他裝的。”這個很可怕。我仔細一想，如果他說的是真的，就更加可怕。我現在每天在路上開車，也有很多人裝得沒看見，就把車擠到我前面來了。我覺得也許人工智能可以做一些事情能夠改變我們。不過最好的就是像 Elon Mask 說的那樣：“人類是應該禁止開車的。”

自主巡航系統正在慢慢出現，什么是自主巡航系統？就是限制條件下的駕駛，你把車開到高速上或者是環線上，沒有紅綠燈的路口，你按一個按鍵說幫我開車吧。當前面的車停的時候，它就停，前面的車減速，它也減速；前面的車開起來，它也開起來；前面的車超速的時候，別超速。

引擎是一個非常復雜的東西，如果你知道引擎的所有參數和目前的狀態的話，其實是可以做到讓車更節能的。避免疲勞、自主編隊。自主編隊是極其有趣的事。可以想象一下，你在紅燈路口停下來，前面有 10 輛車。綠色亮的時候，你發現車沒有動。以為第一個車要先動起來，然后第二個車、第三個車……等輪到你的時候，紅燈又亮了。所以你多么盼望說當綠燈亮的時候，大家一起來動，保持很接近的距離，至少通過這個路口，然后再各開各的。如果車可以自動編隊，至少可以解決紅燈效率的問題。

還有另外一個重要的原因，你知道汽車開起來的時候，當速度比較高的時候，最主要的阻力來自于空氣。我以前在美國開車的時候發現，有的時候前面一個大油罐車或者是大卡車、公交車，我要是在它后面跟得非常近，甚至是危險的接近的時候，我發現我的油耗參數從 32，一直到 35、40、60，甚至到 70。

我很好奇，所以我做了一個實驗。我有一輛 SUV，我就租了跟它一模一樣的 SUV，把這兩輛車連起來，拖著后面的車，距離只有 1 米多一點。我就想模仿如果在高速的情況下極其接近前面的車會發生什么。我就拖著這部車，繞著舊金山的彎區 180 英里開了一圈，第二天又開了一圈，速度和時間是非常接近的，我發現兩部車一起開只比一部車單獨開多耗了 15% 的油。

所以我幻想一下，如果在高速公路上，就像火車一樣的，每一部車都咬著前面那輛車的屁股，除了第一部車以外，后面的車都在很低的空氣阻力下運行，這樣也可以節省不少能源。可惜人不能這樣做，因為人的反應時間是固定的，我們在這么高速的情況下這么接近地開是極其危險的。

但計算機不一樣，計算機比我們快得多。人腦的腦電波的頻率是 100Hz，現在 CPU 都在 1GHz 以上，傳感器都是 30-60 幀每秒或者更高的速度。

全自動駕駛汽車，你們現在聽到很多新聞，其實現在全世界上沒有任何公司可以接近這個目標。包括我的老東家 Google。首先要實現完全自主導航，這是很難的事。一開始你的車停在地下車庫，沒有 GPS 信號，怎么導航出來呢？

而且有很多復雜的情況。全自主巡航、全天后工作、自主應急處理。你們可能沒有注意到，每天上下班開車有幾個瞬間我們必須違章，比如前面的車因為某種原因不知道為什么停在那兒，我總要開到反向車道，超過去，這就屬于一個違章的情況。如果我們這么不這么開的話，我們根本沒有辦法應對現實情況，這些事情該怎么做？機器人做這些事情的難度更大。

接下來就是自主能源補充，讓它自己開車，它得知道去加油、充電，也不是特別容易的。

最后一個是共享的私人交通，自動駕駛絕對不僅僅是幫你開車而已。我們已經說過了，它是一種潛在的更安全的交通方式，它能智能編組。很重要的一個原因是它可以促進汽車共享。我們當時在美國做過一個調研，每一輛美國的家庭用車，它的一生當中只有3%的時間在奔跑，其他97%的時間都是停著的。在中國，我們調查是5%，我估計有可能是因為中國的道路更堵一些。但是無論如何，如果我們可以把 5% 提高到 20%，就是很偉大的事。意味著這個世界只需要四分之一的汽車就可以滿足大家的交通需求。

可是共享汽車并不是一件很容易的事。在過去，租車得付比較高的價格，得去取車，用完了得還車，不是很核算。后來有了出租車，也不是特別方便，有的時候叫車困難，有的時候還挺貴的。現在我們有各種各樣的快車、易到用車，已經大大提高了分享汽車的方式。

再往后想一步，二十年后，如果自動駕駛汽車真的實現了，你就拿出手機，按一個易到招車，來的是自動駕駛汽車，這是挺酷的一件事。它服務完你，又去服務其他客人。

事實上自動駕駛汽車也可以提高人類的生活和工作效率。看中間這張圖，坐在車上沒什么事干，戴上 VR 眼鏡，就進入虛擬世界，在里面可以談戀愛、打游戲、可以工作、可以看電影。自動駕駛汽車技術對電動汽車是更加友好的，電動車很麻煩是要充電，就需要在那兒等著。如果把司機解放出來，讓計算機幫你做事，人就不用承受這些痛苦。不僅車要變得更聰明，道路也要變得更聰明。

為了解決卡車和十字路口的問題，我們已經跟卡車公司合作，幫助他們把卡車變得更安全。我們還在設計未來的十字路口，我們希望十字路口有感知的能力，可以看到各個方向來的車。然后把這些信息告訴附近的每一輛車，這就能幫助每一輛車看到直線或者更遠的地方。比如你看到綠燈，你想過去，但你沒想到一個混蛋司機闖了紅燈，從側面撞了你，這種事故造成了 98% 的死亡事故。

未來你可以提前看到 90 度以外的車在什么地方，有沒有危險。這些信息會自動到你車上，車載電腦會幫你及時預測危險。有的時候你想過綠燈，它就告訴你別過，幫你踩了剎車。你還不知道為什么，“嘩”就有一個混蛋就從你前面沖過去了。我覺得這是很有意義的一件事。

這些事情離我們多遠？作為技術工作者，這是我做的預測。我覺得真正的智慧輔助駕駛還要 2-5 年，自主巡航還有 5-10 年可以普及成熟，全自動駕駛需要 10 年以上，智慧道路還需要 5-10 年的時間。對于我們技術工作者來說，我覺得這已經挺快的了，對于科幻作家來說，你們有一點著急。對你們來說，可能一點不酷。但是我們的職責就是把未來一個齒輪一個齒輪地變成現實。

根據美國的法律規定，每個方向盤的背后都應該是一個司機，這個司機應該有駕照。我最近注意到沃爾沃和奧迪開始在中國測試自動駕駛技術。這是違法的，因為駕駛盤的背后是一個計算機。中國政府還沒有給計算機頒發駕照，中國也沒有現行的法律。我們也不知道怎么辦，所以只好直接上路了。

這就是在今天在北京道路上測試的情況。我們可以看到，現在我們的技術已經可以很精確地測量每輛汽車的速度、加速度和距離，這個技術很快可以用在卡車上去。這不是一個樣本，而是一個真實的測試，我們的公司每天都可以做這樣的事情，而且是實時的，也不是很貴。這個東西很快就會變成現實。

接下來討論一下人工智能。我覺得有兩件事情從技術上讓我感覺到興奮。第一件事情就是感知技術。傳感器有巨大的突破。人工智能的眼睛會比人眼厲害得多。人眼是靠超強大腦在背后分析，以后機器的眼睛比我們厲害多了，不僅可以看到色彩，還可以看到非常清晰的三維結構，可以感受到物體的化學成分是什么，而且是用很低的成本來實現。

第二件事情就是神經網絡。我有一個老師在美國哈佛大學主持一個項目，這個項目是把整個人腦的神經網絡結構全部掃描出來，用非常物理的方式掃描出來，包括研究每個神經元內部的構造是什么。這些科研結果會引導我們做計算機算法的人想清楚怎么做更好的算法。

事實上過去幾年有非常巨大的成就，可能各位有聽說過 Deeplearning（深度學習）就是深度神經網絡的技術。我們用軟件的方式去組建一個人工的神經網絡，賦予它一個任務，告訴它訓練的數據。經過一段時間的訓練，這個網絡就可以做一些模式識別的工作。在有些特殊的工作上，已經比人做得還好。

這種技術給我們帶來了非常大的希望，它跟傳感器技術結合在一起，有可能在未來 5 年、10 年，最多 20 年內，解決很多感知的問題。這就是我為什么在開始的時候說我們的汽車、我們的路燈，它會靜悄悄地看著每一個走過的行人和每一輛車。家里的一個相框、一個電視、一個手機和智能眼鏡，它看到你看到的東西。這些東西開始做我們本來應該做的工作，做得比我們還好，它們為我們服務，他們也聯上了網絡，它們之間相互配合，它們會跟人工智能說話，也會跟我們說話。這是特別有趣的事。

人工智能更遠的未來是什么？這張畫上的創造力該怎么創造？該怎么創造今天不存在的東西？我覺得從技術領域上來講，我們還沒有任何可能。所以大家以后可能担心人工智能取代藝術家的工作，你想多了。想象力也根本沒有這回事，我們甚至不知道怎么讓人工智能自動的產生動機，現在它總是得聽誰的話，你讓它干什么就干什么。它現在沒有能力去，我們設計一個算法，讓它根據自己的喜怒哀樂去選擇愛或者忠誠或者恨誰。

最后就是情感，情感其實是人工智能最高的境界，有人說感情豐富是弱點。人是這個世界上感情最豐富的東西，很顯然我們是所有動物里面最強的。所以感情在我們的生存發展過程中起到巨大作用。

我經常覺得有意思啊，我發現越是高級的動物，比如哺乳動物，它們的孩子剛生下來都特別可愛，毛茸茸的，或者很 Q，或者很萌，為什么呢？它們要爭取被自己父母愛的機會。凡是不需要被父母愛的，像烏龜、蜥蜴、蛇，生下來都是要自己生存的，父母根本不養他們，所以也沒必要長那么好看。

有的時候感情在這里面產生了巨大的作用，動物會在危險的時刻做一些不合理的事情，比如會保護自己的子女，或者是保護自己的團隊。把自己置于危險之中，如果沒有感情的話，他們就不會做這樣的事情。可是它們如果不做這樣的事情，它們的物種就滅絕更快一些。

我們現在還不知道怎么給人工智能賦予感情。所以我從這個角度來講，我們現在做的事情無非是智慧層次的最底層，叫做感知。至于更高層次的高級智慧或者是“強智能”，我覺得是挺不靠譜的事，至少對我來說。所以我覺得未來20年，我們會持續關注在“弱智能”上，我們是一個“弱智”的公司，我們將為人類提供越來越多的有用的“弱智”產品。

謝謝！

（完）

理想國 2015-08-23 08:54:59