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编者按：关于未来出行到底是什么样的这一问题，电影大片们早已给出了各种答案。它们的答案你不信？是时候来听听专家们的想法了。你想知道的都在这里：未来出行的发展趋势？新业态的涌现和机会捕捉？跨界合作与全球协同发展？
10月25日-10月27日，第三届全球未来出行大会在浙江德清国际会议中心举行。5G、大数据、自动驾驶、人工智能等前沿技术正在重塑我们的出行产业和未来出行方式。在以电动化为根基，以绿色化、智能化、网联化、共享化为特征的跨界融合中，中国已成为这场变革的战略重心。因此，在汽车产业乃至出行产业转型升级的关键时刻，第三届全球未来出行大会将以汇聚全球出行产业新思维、新模式、新技术、新产品、新业态为使命，见证和推动这场关于人类美好出行的时代创新浪潮。搜狐汽车作为战略合作媒体对大会进行了全方位的报道，与多位企业高层、行业专家供述未来出行的发展。
大会期间，E电园参与了组委组织的“未来出行说”专访。其中我们与清华大学智能技术与系统国家重点实验室教授，人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东就“未来增程市场的趋势”、“高能量密度的电池包设计”以及“自动驾驶”等热点问题展开讨论。让我们一起来听听邓志东的分享。
搜狐汽车：有很多人说我们未来出行的模式是共享出行，您认同吗？
邓志东：非常赞同。因为2B对价格不敏感，因为它是运营商集中采购RoboTaxi，做统一的调度、规划与运维，不是消费者直接购买无人驾驶汽车。面向消费者的话，价格是很敏感的问题。因此比如说滴滴也好，优步也好，对比如说每辆100万的RoboTaxi也是可以承受的，因为是基于运营的，对价格不敏感，所以从这个角度来说，未来出行的模式是共享出行。由共享出行运营商来提供自动驾驶服务，好处很多。北京、上海这样的一线城市，可能不需要运行几百万的机动车，可能一、二十万辆车就可以提供所有的交通出行服务，因为不需要那么多车。我们一个人使用车，其实是非常浪费的。实际上，我们就每天上班、下班的时候用用，平时就是停着，而且晚上也是不用的。一天24小时能用车的时间可能就是一两个小时，或者两三个小时，就这么一个水平，20个小时不用车，无疑是极大的浪费，对资源是极大的浪费，共享则是一个刚需。只是目前技术上还不成熟，还没有完全落地。
如果技术上落地的话，就有点像共享单车的时代。共享单车时代，买自行车有必要吗？绝大多数人肯定不想买，不是因为买不起，而是买来以后会面临一大堆麻烦，例如上牌照问题，停车问题，丢了如何找等等。如果共享出行这些问题就都不存在了，买车后的年检、上保险什么的，还要找停车位等等，非常麻烦。如果安全上真的落地以后，RoboTaxi就可能先是从一个小区域，一个环境相对简单的区域开始，比如类似于美国凤凰城地区的道路交通环境，人口比较少，交通流比较稀疏，大家开车比较遵守规律，没有雪，较少雨雾等，然后逐渐地扩大区域的复杂性，不断的迭代进化。要知道，我们的汽车已进化了100多年了，我们的无人驾驶汽车才进化10多年，时间很短。
搜狐汽车：刚才提到RoboTaxi运营时肯定是固定路线，你到美国看过Waymo的情况吗？您怎么评价他们的运营效果？
邓志东：RoboTaxi是L4级别的，因此它是限定区域和限定功能的。它不是L5。很多人说自动驾驶遥遥无期，其实说的是与人类驾驶水平相近的L5无人驾驶，可能这辈子都看不到。产业目前其实都是定位在L3、L4级别的无人驾驶。L4级别的RoboTaxi是在一个限定区域运营的，遵循从简单到复杂的原则。而且即使是在一个简单的小区域里，也不是完全沿着一条固定的路线，而是由路网文件或由整个区域的高精地图支撑，可以实现路网中任意点到点之间的自主行驶。确实，Waymo在凤凰城地区的路测和商业试运营，从2017年10月开始，已进行了2年多的时间了，遇到了各种各样的问题，包括受到当地居民的敌意和刁难等等。但如果我们回头看看历史，看看马车时代，看看汽车刚出现的时候。其实最先出现的汽车是以蒸汽机作为动力的，用煤烧着锅炉蒸汽，速度特别慢，噪声特别大，安全性、可靠性都解决不了，性能还赶不上马车。马车才是整个社会的主流交通工具，对汽车都是瞧不起的，认为汽车的发展没有前途。大家知道，当时还搞了一个歧视性的红旗交通法规。一个颠覆性技术，初期可能都不太成熟。但现代汽车变得非常好用，马车作为基本交通工具消失了，人类进入了汽车时代。人类因此比以前更文明了，也比以前更进化了。
自动驾驶汽车也是一样的，现在肯定还存在很多问题，包括对它的各种攻击和鄙视，有些不无道路。其实这是很正常的，时代总是不断向前迈进。但有一点要自信，全世界这么多巨头，包括主机厂，Tier-1，Tier-2，还有跨界的互联网巨头，芯片巨头，传感器提供商，图商等等，产业链这么长，而且各个国家、各级政府都对自动驾驶产业如此的重视，投入这么大，烧钱时间这么长，肯定是看中了它的可能性，看到产业的变革式发展前景。因此我们必须要坚定信心。当然，我们和美国在技术上是有差距的。目前估值最高的4家企业，全是美国的企业。第一家是Waymo，原来摩根士丹利估值是1750亿美元，现在降了700亿美元，是1050亿美元。第二名是特斯拉177亿美元。第三名是通用Cruise RoboTaxi，最新估值为146亿美元。第四是优步的ATG部门，估值是72.5亿美元。总之，我觉得最重要的事情是要做起来，缩短在RoboTaxi上面我们跟美国的技术差距，不要让它形成真正的技术鸿沟，毕竟我们在自动驾驶方面，也算是起步较早。对于MaaS（移动即服务），更多则是商业模式上的创新，技术门槛不大，要尽快形成全球竞争优势。
搜狐汽车：RoboTaxi商业模式可能不太清晰？您刚才说的低速场景，现在中国的这些公司是否已找到一条比较美好的商业模式？
邓志东：物流在中国已形成巨大的产业，因此面向物流配送等都是很好的商业模式。L4级别的RoboTaxi面向限定区域的未来共享出行，这个商业模式是清晰的。国内在这方面与美国在技术上差异比较大，哪个是真正的珠穆朗玛峰。真正需要去突破一些关键核心技术，因此面临着一些不确定性，但本质上还是去解决道路交通的安全性问题。我们的许多初创企业可以在低速车上寻求突破，尽快找到商业模式，实现大规模商业落地应用，建立一种商业上的行业壁垒，以应付未来的全球竞争。
搜狐汽车：你对自主泊车怎么看？因为今年很多企业都在落地这个场景，其实这个场景蛮高，如果单车智能需要加很多传感器，卖给终端消费者，消费者可能接受不了。如果厂房改造成本很高，你认为这个商业模式可以走通吗？
邓志东：我觉得研发智能舱产品还相对容易些。代客自主泊车，其实不是一个最好的选择。如果代客到小区的地下停车库或停车楼，别看速度很低，其实还是挺复杂的，真的要作为功能产品卖给消费者同时不出任何安全问题，其实很难。举个例子，去大型超市买东西，自主停车地下车库，这个时候一个人推着超市的小推车，从地下车库斜坡那儿走过去，就很难处理了。但是我们可能需要转换思路。实际上，有人驾驶和无人驾驶混杂在一起的过渡阶段，可能是最难的。一方面，走单车智能不行，走智能网联或智慧空间的方式还是可以的。另一方面，其实目前所有的道路交通基础设施，包括交通信号灯、交通标志、交通规则等，都是为有人驾驶汽车设计的，但现在却要求无人驾驶汽车去适应。应该专门去设计一些道路交通基础设施，包括小区或超市的地下停车库等，专门为无人驾驶设计，为自动驾驶时代设计。也许实现了RoboTaxi共享出行后，可能根本就不需要停车库了。
搜狐汽车：您说交通基础设施这方面，现在有一些专门为无人驾驶设计的出行。
邓志东：这个方式很靠谱。例如，停车库就是专门为无人驾驶设计的，不允许有人驾驶汽车进去，也不允许行人推着手推车进去，而且里面再安装一些智慧传感器。如果这几个方面协同配合起来，就会解决安全性问题，商业模式就会很快落地。落地才是硬道理。我认为我们一定要用尽深度学习方法的长处，但是也要避免他的短板。一定要记住，目前的深度学习等人工智能方法，只有猫、狗这样的动物水平的视听觉感知能力，其实是很初级的水平，它没有认知理解能力，没有对常识、经验等的有效利用，也没有知识推理能力，什么认知能力基本都没有，在这种情况下还让支撑自动驾驶产业靠谱落地，显然是有问题的。利用智能网联、智慧空间等进行合力支撑，这就可以。如果我们搞一些专门为无人驾驶设计的道路交通基础设施，就会首先落地。而不是人为地增加复杂性，让无人驾驶汽车去适应为有人驾驶汽车设计的道路交通设施，实际上它本身没有很强的这种能力。
搜狐汽车：刚才你也提到了一些，一个您认为这方面技术创新的特点是什么？你怎么理解这个商业模式创新？
邓志东：技术瓶颈方面现在看起来还是感知的问题，也就是没有非常可靠、可信和安全的视觉感知技术，原因出自于这一轮人工智能本身的缺陷，短时间内恐怕是解决不了的。在视觉感知智能有短板的情况下，无人驾驶要在技术上落地，就需要其他东西的合力支撑。比如利用人所记忆不了的厘米级别的高精地图，利用车联网V2X，利用专用道路进行产业支撑。还有就是埋头苦干，在技术上攻坚克难，不畏难、不绕着走，形成自己的杀手锏技术。具体说来，主要还是在感知问题上进行技术创新，这包括了对目标、行为、事件等的认知理解，知识推理，特别是对常识、经验和技巧的有效利用等等。其实，人就是靠两只眼睛开车的，就是靠眼神不太好的视觉，不用导航，不用地图，没有激光雷达，仅靠两只眼睛和一些不太准确的运动快慢感觉，就哪儿都可以去，什么道路交通环境都能适应。
从商业模式创新来说，我们大量的MaaS初创企业，包括一些巨头企业，如阿里菜鸟，京东，美团等都在做“解决最后1到3公里”的商业模式创新。商业模式创新应该是形态多样、百花齐放，是多元的。这方面应该改变固定的思维模式。例如，我们要把这个道路实施，有人驾驶到基础设施，要改造成无人驾驶汽车服务的道路基础设施，现在无人驾驶本身能力比较差，比疲劳驾驶的人，酒后驾驶的人要好，现在只是这么一个说法。
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