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張亞勤:無人駕駛的DeepSeek時刻2030年將來臨

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[汽車之家 行業(yè)] 3月29日,中國電動汽車百人會論壇(2025)高層論壇于北京召開。論壇主題深度聚焦汽車電動化、智能化發(fā)展的新方向、新模式、新動能,探討電動化、智能化技術(shù)創(chuàng)新方向與競爭焦點,并為“如何建立面向未來的企業(yè)競爭戰(zhàn)略和發(fā)展模式,打造面向新一代汽車的創(chuàng)新體系和產(chǎn)業(yè)體系”獻(xiàn)言建策。論壇通過聚焦并探討行業(yè)最前沿的熱點議題,助力行業(yè)洞察趨勢、引領(lǐng)發(fā)展。

汽車之家

中國工程院院士,清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)院長 張亞勤

中國工程院院士,清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR)院長張亞勤在論壇中發(fā)表演講,針對無人駕駛(L4+)相關(guān)的技術(shù)路線與未來趨勢進(jìn)行剖析與展望。關(guān)于無人駕駛純視覺與多模態(tài)技術(shù)路線選擇的爭議,張亞勤認(rèn)為當(dāng)前需要多模態(tài)技術(shù),不僅需要激光雷達(dá),4D毫米波雷達(dá),甚至可以有別的不同的感知模塊,數(shù)據(jù)源更多就可以做更好的決策,彌補機器感知方面的劣勢。

對于無人駕駛端到端大模型的應(yīng)用,他也發(fā)表了自身的觀點:端到端模型不僅涉及算法問題,也涉及工程問題,在實際應(yīng)用中,不應(yīng)該過于教條,端到端模型并不是一點規(guī)則都不能用。

無人駕駛的ChatGPT時刻什么時候來臨?對于這一問題,張亞勤認(rèn)為小規(guī)模應(yīng)用的話,今年可能就可以達(dá)到,但是要規(guī);脑,還需要更長的時間,另外10%的新車在2030年將會具備L4的能力,那時候DeepSeek時刻就會來臨。

以下為張亞勤發(fā)言實錄,汽車之家進(jìn)行精編:

剛才清泰理事長講到,中國汽車的發(fā)展上半場是電動化,下半場是智能化。上半場中國的仗打得十分精彩,但是上半場還沒有結(jié)束,下半場已經(jīng)開始,今天我想講下半場智能化里面一個特別重要的方面,就是無人駕駛(L4+)的一些觀點。

無人駕駛是人工智能的一個特別重要的應(yīng)用,沒有人工智能的話就沒有無人駕駛,AI是無人駕駛里面最關(guān)鍵的技術(shù),它有很多挑戰(zhàn),安全性、實時性等等,集成了不同的問題,解決了無人駕駛,特別在復(fù)雜城市里面大規(guī)模無人駕駛,很多問題迎刃而解。當(dāng)時我們提出一些無人駕駛要實現(xiàn)的關(guān)鍵問題,包括市場的力量,也有非市場的力量。

市場的力量,比如技術(shù)是否可行,有沒有真正用戶的需求,產(chǎn)業(yè)是什么樣的生態(tài),什么樣的商業(yè)模式。

一開始很重要的一點是,技術(shù)到底是否可行?是夢想還是真正會變成現(xiàn)實?視覺為主還是多模態(tài)?是不是端到端?是不是要用很多強化學(xué)習(xí)?包括是不是要用高精地圖等等很多技術(shù)路線(的探索)。

另外,怎么實現(xiàn)?通過車路協(xié)同,還是單車智能?是漸進(jìn)式——L2、L3、L4,還是直接跳到L4?是開源還是閉源?是OEM會打勝仗,還是新勢力,還是高科技公司?包括清泰理事長講到政策、法規(guī)、倫理、隱私、保險非人為的因素。

過去這兩年,特別去年,是加速的年份,不管是中國的企業(yè)、美國的企業(yè),都有很多進(jìn)展。首先,美國谷歌的Waymo在舊金山全部鋪開,我去年到舊金山兩次,乘坐Waymo無人車體驗相當(dāng)好,比我們司機駕駛的好,而且也十分安全。現(xiàn)在已經(jīng)在洛杉磯推出,最新的報道馬上在華盛頓推出,特斯拉宣布Cybercab將在2025年美國得克薩斯州奧斯汀市投入運營,2027年量產(chǎn)。國內(nèi)企業(yè)去年有很大的進(jìn)展,地平線、文遠(yuǎn)(知行)和小馬(智行)成功上市,值得一提的是百度的蘿卜快跑在很多城市開始商用,在武漢全域做無人駕駛,也是很重要的里程碑。

政策法規(guī)也有很多進(jìn)展,智能網(wǎng)聯(lián)汽車車路云一體化工作試點,在十幾個城市開始布局,同時北京也有很多新的政策法規(guī),包括從亦莊開始已經(jīng)到了新階段,500平方公里的試點區(qū)將慢慢推出。

無人駕駛的底層邏輯有兩個,一是大幅度增加安全性,安全性至少增加10倍以后,以后會到100倍甚至更多,現(xiàn)在基本上已經(jīng)接近10倍。第二,出行整個成本大幅度減少。這張圖是方舟投資(ARK)“木頭姐”(凱瑟琳·伍德(Catherine Wood))寫的報告。過去這一百多年,出行的成本有一些大的變化,從馬車到汽車成本下降了差不多1/2到1/3,但汽車這一百多年來出行的成本并沒有變化,通脹調(diào)整之后的價錢是每公里七毛錢到一塊錢。到了無人車之后,成本又會下降1/2到1/3,出行成本和安全都有大幅度的跳躍。

我們看到(中國無人駕駛在)全球的布局,比如Waymo要到東京,百度到香港和中東,文遠(yuǎn)和小馬也在中東開始布局。

我五年前從百度離開,在清華大學(xué)組建了智能產(chǎn)業(yè)研究院(AIR),無人駕駛和具身智能是我們一個重要領(lǐng)域,總共有三大方向,有將近1/3的老師學(xué)生在從事這方面的研究。開始我們就談到要做無人車和機器人,做具身智能,這里面有幾個核心觀點,首先我們相信多模態(tài)感知,不僅要有視覺,也要有激光雷達(dá),也需要有別的傳感器。輕地圖的AI導(dǎo)航,目前有些用高精地圖,相信以后需要圖,但是是輕圖,可能不需要那么多高精地圖,我們相信端到端的自動駕駛。這里面有很多核心技術(shù),有數(shù)據(jù)平臺,有仿真模擬平臺,和產(chǎn)業(yè)一起推進(jìn)落地以及標(biāo)準(zhǔn)(的建立)。

當(dāng)時大模型的架構(gòu),一開始有兩個模型,一個感知模型,一個決策模型,后來把它融合到同樣一個大模型了。

我們團(tuán)隊有十位教授,有100多位博士后、博士生,還有軟件工程師,主要都在北京。到清華之后,我最高興的就是學(xué)生太優(yōu)秀了,我基本上和博士生開會都是我向他們學(xué)習(xí),他們給我們講他們在做什么,有好學(xué)生確實是很幸運的一件事。

我們AIR聚焦智能產(chǎn)業(yè)研究,產(chǎn)業(yè)是很重要的部分,(所以)我們產(chǎn)業(yè)的合作很多,90%的項目都是和產(chǎn)業(yè)合作的。我們和奔馳、BMW,和聯(lián)想、毫末、滴滴、地平線都有深度的合作,在無人駕駛或者智駕不同的方面都有深度合作。我們和小米也有合作,一方面把無人駕駛和具身智能的仿真平臺和大模型用到智駕上面,目前也在很快速地進(jìn)展。

我們很多合作是和百度Apollo。四年前,當(dāng)時首個推出L4+車路云一體化方案,在亦莊開始部署,現(xiàn)在這個方案得到很多國內(nèi)的部署。當(dāng)時這個課題主要把路的智能化用到最多,把路也和車一樣,分成五級。去年發(fā)布第一個開源端到端L4系統(tǒng)叫AIR ApolloFM大模型,同時有具身智能的底座模型,具身智能、無人駕駛和各種機器人可以共享基礎(chǔ)模型,可能70%-80%是一樣的,當(dāng)然上面可能針對具體場景會有一些不同。(AIR ApolloFM大模型)開始有實時部署,目前在無錫有車在運營。

Apollo是當(dāng)時百度推出的開源商業(yè)系統(tǒng),現(xiàn)在已經(jīng)經(jīng)過差不多八年時間,有了十個不同的版本,有一百多個國家的開發(fā)者在使用。我到每個地方去問他們有沒有用過Apollo,大家或多或少參考過它的架構(gòu)或者用過它的代碼,可以說Apollo對全球也做出很多貢獻(xiàn)。盡管五年前我從百度離開了,但還繼續(xù)擔(dān)任這個聯(lián)盟的理事長,希望在國內(nèi)和全球廣泛推廣使用。

無人駕駛方面,中國整個技術(shù)以及落地,都是處于全球的領(lǐng)先地位。這里面有一個例子就是武漢,武漢是第一個國內(nèi)可以全域去運營的城市,現(xiàn)在已經(jīng)開放了3000多平方公里,人口差不多1700萬,大家去武漢(可以)去試一下蘿卜快跑,我覺得都會有一個全新的體驗。

最后講一下關(guān)于無人駕駛的五個觀點,(這是)別人經(jīng)常問我的一些問題,這么多年一直在問。

第一,我認(rèn)為無人駕駛是具身智能里面一個特別重要的領(lǐng)域,而且是具身智能(里面)第一個能通過新圖靈測試的具身智能。一個是安全,一個是更人性化的駕駛,一個做到老司機,一個做好司機。目前在安全方面我看到Waymo的數(shù)據(jù),看了百度的數(shù)據(jù),基本已經(jīng)超過10倍,百度的數(shù)據(jù)是14:1,無人車的駕駛安全度比人要高14倍。這個東西有沒有數(shù)學(xué)證明,只是運營的數(shù)據(jù)。老司機方面還有一點點差距,希望今年或者明年算法更加優(yōu)化,特別是端到端,這樣在人性化、智能化方面有更多的提升。

第二,大模型出來之后,特別是生成式AI出來之后,對于整個無人駕駛是很大的推動。不管安全也好,智能也好,我們過去有幾大問題,一個是數(shù)據(jù)不足,一個是長尾corner case,還有駕駛的常識問題,這三大問題(雖然)大模型沒有完全解決,(但)有很大的進(jìn)步。

第三,是不是馬斯克純視覺方案(就可以),還是需要多模態(tài),需要多傳感器?我認(rèn)為我們需要多模態(tài),不僅需要激光雷達(dá),也可以有4D雷達(dá),也可以有別的不同的模塊。機器目前在感知方面是一個大的優(yōu)勢,數(shù)據(jù)源越多,可以做最好的決策,這么大的優(yōu)勢我們應(yīng)該去利用它。當(dāng)然,過去激光雷達(dá)十分貴,一個要幾萬美金、幾千美金,現(xiàn)在到一兩百美金,以后可能更便宜,這也是中國創(chuàng)新,我跟禾賽的李一帆聊,(禾賽)下面的版本會更加便宜。另外,不能把這些東西像宗教一樣劃分,即只能用視覺。如果有各種數(shù)據(jù)源的話,把它用起來做更好的決策(當(dāng)然更好)。

我相信端到端,目前端到端已經(jīng)在使用,還是需要一些規(guī)則去兜底,這個也是工程問題,不是教條說我一定是端到端,一點規(guī)則不能用。

另外,不僅需要云端大模型,也需要在車端(部署)精確的小模型,但是這個小模型是從大模型蒸餾或者裁剪量化過來,不能一開始就是小模型,一開始是小模型還是很難工作的。

第四,單車為主還是車路協(xié)同?我個人認(rèn)為在做L4無人駕駛的時候,還是單車智能為主,車在沒有任何外力輔助的時候一定能開起來,車路協(xié)同也好,云也好,各個方面是一個特別好的補充,提供更多安全的冗余和整個智慧交通(的支撐)。車完全依賴于路或者燈或者交通體系,那會有很多限制,首先單車一定要能做到完全無人駕駛。

第五,無人駕駛的ChatGPT時刻什么時候來臨?如果Waymo在美國順利,百度在中國在武漢做得順利的話,包括文遠(yuǎn)、小馬順利的話,今年就可以達(dá)到我們的ChatGPT時刻,但是要規(guī);脑挘需要更長的時間。10%的新車在2030年就會有L4的能力,那時候DeepSeek時刻就來臨了。

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