智加科技中国总经理 

容力--《立足当下，放眼未来：干线物流中的自动驾驶》

（以下内容来源大会速记）

 

容力：今天上午给大家介绍一下自动驾驶在物流行业的应用，不仅仅是介绍我们公司。整个行业，尤其2017年以来很多资本涌入这个赛道，经过这几年的长足的发展，有各种各样的，有高峰有低谷，我觉得可以给大家整体介绍一下行业这几年的发展。首先讲的也是大家前面的嘉宾提到的，驾驶这个事是不是可以用人工智能来代替？讲一下大致的历史。

如果问题很简单，可不可以？大家肯定说可以，现在可不可以？大家说现在有些地方可以，有些地方不可以。人工智能替代人类做驾驶的工作，是历史的必然趋势，如果大家回望百年，整个技术的发展，是翻天覆地的。最早的时候有了马车和牲畜运输，后来有了机械，内燃机，就有了技术上的革命。动力革命。我说的是从蓄力到内然到后来的电力。还有一个是电子技术的革命，早期的马车可能什么都没有，后来收音机在车里了，现在智能驾舱很多电子技术应用在车上。上个世纪冷战的时候技术的发展，产生了电子监控的东西，使整个运输机械发生了翻天覆地的变化。

运输机械人工智能的革命现在刚刚开始，对这个大脑，如果把运输器械比作一个人，我们可能替代了原来奔跑的肌肉，控制了一些神经，但是大脑在整个运输机械里大脑的革命刚刚开始。讲一讲过去吹的牛，前面我吹了一点牛，讲必然趋势，要说全世界吹的最牛是是马斯克，他很爱吹牛，当时李开复说，如果车出来了，我给你吃下去。不同的说法总是有的，马斯克属于是有他吹牛的目的。他说的这个话，很多严肃的商人比如说苹果的（英文）也是不认同的。

这里代表的三个人可能一个是非常激进的，一个属于非常保守的，李开复是这个行业内我们认为是比较靠谱的，他说的话大家可以认真看待的，我们认为并不是说人工智能已经到来，也不是说有生之年到不来。人工智能代替驾驶的事情是一个逐步的过程，但是很快就会到来，很快是多少？有人说15年、有人说10年，有人说5年。很多技术的发展是没有办法精确地预测的，如果能精确预测的话还是去赌球。

说一点正经的事情，有关自动驾驶的现实，现实是什么样子呢？现实大家知道实际上几年前有一个，这应该是两年前一个公司叫（英文），是我们这及行业重卡在物流应用的自动驾驶技术公司，2015年就建立了，而且有非常多的融资，大概几十亿美元，公司倒闭了，这是当时非常（英文）的事情。这也是让大家回头看现实。这个大家知道的是少一点，这是物流小车，物流下车在物流整个行业里占了很大一部分，干线物流占大部分，最后一公里不仅在美国，还是在中国都是很重要的，中国都是靠快递小哥。

亚马逊很早有自己的团队做末端这个小车的研发，后来关闭了，为什么关闭？还是因为这个东西太难做了，亚马逊认为自己把这个留给别人来做，他也是投资了一些公司。还有一个事情，几星期以前，这是（英文）的，有一个很著名的公司叫阿尔狗，1：44：10以前做自动驾驶，自动驾驶不仅要有钱，还要有车厂的强力支持，像这个公司得到两个国际著名的车厂公司，最后也是倒闭了，这个的非常值得深思的申请。行业内有高的时候，大家都在做一些思考。

为什么有这么多问题？前面的王总，几位嘉宾都说了，技术是一个很难的问题。尤其在物流行业干线物流是非常难的，覆盖了很多非常广的，非常复杂的场景。实际上这里一个从高层次来说，从哲学上来讲，这个问题是人工智能和人类智能的问题。大家认为机器可以感人干的事，以前是织布机械，后来英国有了机械。还需要人操作，现在逐渐很难找到在纺织行业需要人工的东西，人工智能已经代替它了。开车行不行？前面解决了很多，比如像人工智能下棋，很多智能的事情，开车不是下棋纯计算的问题，也不像织布纯人工的问题。是个很复杂的问题，是一个综合的问题。

人工智能和人类智能的很多区别就体现出来了。我们知道现在人工智能很多专家大家都知道，只不过是一个超级计算及算力和大数据的相结合，我建立一个模型，不管用什么神经网，这个模型需要大量的数据学习，这就会导致所谓人工智能实际上是一个把智能当作了一个计算。我有很多的资源去算，但是大家仔细想一想，人类智能也不完全是个计算问题，这是一个根本的区别。有很多极端状况下处理，人的处理跟机器不一样，因为机器现在目前的人工智能算法仍然是大数据的学习问题，没有遇到的问题就是长尾，没遇到的问题机器根本不知道怎么解。

大家想一想我们开车的时候遇到很多时候真铎没遇到过，不能学了两年拿了个本，所有情况都遇到过。但是我们没遇到过的问题，我们是能够处理大部分的，而且处理的肯定是比机器好。这实际上是一个类比，通过（英文）指出人工之凝和人类智能是不一样的，历史上有很当例子，这是一个比较著名的例子，大概是第二类，人工智能开的自动驾驶的车出现了死人的事故，在美国的，直接导致了（英文）把他自己的自动动驾驶就关掉了。

这里面是我们物流行业的，在美国，有很多细节的完成，这个车当时为什么出事故？公开的算法并不太准确，我们做技术的，当时做了一些复盘，这是美国图森出这个事故。我们非常清楚是这样，当时出的是什么样的技术问题。自动驾驶实际上有很多没有解决的技术难题，这些技术难题在我看来以目前人工智能的发展是解决不了的。如果我们现在的情况是完全用人工智能代替人开车，还有很多人工智能解决不了的问题。根本的是人工智能和和人类智能不一样的。

还有社会问题摆在那里，我们要意识到。这种问题在美国可能尤其严重，事实上在中国也存在，比如说我们工人本来已经很辛苦了，我们的司机，人工智能是不是继续带来让他更内卷，技术能够给人类带来美好的生活，这是理想。实际的生活中可以找出很多例子，技术带来让人们更加内卷，这是存在的。人工智能的伦理问题，这个大家都知道，电车难题，怎么解决？不同的理念有不同的说，包括对人的生命的看法，包括现在的疫情也存在这样的问题，我是保护一些人，伤害另一些人。这是伦理问题，人有人的说法，如果引入机器。1：49：50，这是一个非常大的问题，还好，什么叫还好？现在的人工智能基本还是一个大数据计算的问题，如果突破了仅仅计算的问题，人工智能造成的伦理问题就是大问题了。

我看十年内还达不到这个程度，既然我们要做自动驾驶，需要人工智能我们叫（英文），搬这个方向盘踩这个油门，它就掌握了生杀大权。有人还不至于这样，我那个时候非常痴迷这个电影，里面包含了很多这种问题。人工智能一旦有了意识怎么办？可能也许我是杞人忧天，因为我说了十年这个问题还达到不了。有这么多问题为什么还要做这个事？我特别要提一下，为什么我们要做人工智能在干线物流中的应用？因为它有巨大的价值，这个价值不仅仅是一个钱的问题，是整个的社会学的效益，降本增效是我们最追求的。

商用车的模式跟家里买一个特斯拉根本不一样，因为它是一个生产工具，1：51：40包括绿色环保，这个很重要，我们引起地球变暖，整个家园只有地球这一个家园，这个问题是非常重要的。我们再看这个数据，这是最新出的2022年的，未来资本，每年出一个对整个经济、技术一些判断，也有对个我们说垂直场景自动驾驶的空间。跨城物流，就是干线的，城市与城市之间一般运行公里数百公里到数千公里的。占据的是最大的部分，万亿级，这里给出了具体市场，是万亿市场。我们的小车车顶上有自动驾驶的设备，做出租车的这种，这种很广泛。Rabbtext，，当然这里头还有一个最后一公里，整个跨城物流。整个加起来是一个两万亿巨大的市场，这个在物流行业。

这个是我们自己的测算，也是通过有些咨询公司给出的，如果现在运行的重卡，运营成本计算是平均一年是20万公里到30万公里的运行里程，这是干线物流里常见的。包括快递快运这些车，所有如果能有实现，无人驾驶的话，即便我现在还是依然使用燃油，因为大家知道电还是有问题的，跑不了那么远，自重电池好几吨，跑一千公里。既使采用燃油车，1：54：20现在物流行业的（英文）非常低，（英文）绝大部分公司不那么挣钱，一大部分是在亏钱或者平行运营的。前面讲的是一台车。我们国家重卡有700万台以上。

如果能够解决复杂的技术难题，能够在干线物流上把自动驾驶实现，能够让司机不再从事这样的重复的危险的劳动，我带来的社会效益和经济效益是巨大的。讲一下我要实现的一点，有哪些要翻阅的技术难点或者其他难点。这里总结的，无人驾驶技术真正应用有三座大山要翻阅，一个是法规，一个是技术水平要达到，第三是技术水平达到还要安全，因为安全是基础。如果不安全，比如比人开车多出事，那是不能接受的，这三座大山技术是最重要的，真正要做到安全还是通过技术，需要法规允许你去做，也是技术成熟了，这个法规自然就会让你做这个事。

最近知道近年以来国家出台了很多法规，国家在法规上也做了一些利好，包括对测试厂，对负责人，对什么样的车辆准入都有，这也是整个行业这几年变化的结果。我就讲一下以智加科技，我们公司为例讲一下我们是如何做这个事情的。首先是我们公司，是2016年成立，我们是L4级全栈子驾驶技术，L4级是指在有限场景自动驾驶。这是我们公司成长历程，做自动驾驶一定要有车厂的参与。物流场景我们作为一个科技公司，我们对物流行业以前不了解，满帮集团是平台级的，是中国的龙头企业，我们战略方，我们在美国也有运营，亚马逊有我们一千的订单，这是一个简单的介绍。

前面讲过，热门的时候投资人是排着队投资，我们也得到很多投资机构的支持，包括比如说金沙江、红杉资本都有布局。这是相关法规的，我们很早就拿到了江苏省的测试牌照，这是有关商用车在物流运输方面的试运营牌照，包括作为一个技术公司，我们是做工程化的实现。不是说做一个Demel实验室性质的，对于工程认证也非常专注，我们有9001，还有预警安全系统正在做，包括比较新的ISO的也是非常专注，得到权威机构的认证。认证机构。

这是我们技术专利和获得奖，我的第三部分讲一讲我们现在能做到什么程度？不仅是我们公司，实际上我们和一些友商也在友好地竞争，这个赛道足够宽广，只要在这方面专注，公司都可以得到丰厚的回报，这要很大投入的。我们和友商这三个方面做到了什么呢？法规、技术、安全。智加科技我们的路线叫渐进式的发展路线，前面讲了无人驾驶如果把司机完全替代掉，这是很难的事情，目前的人工智能是做不到的。我开我们的人工智能算法的时候，我们设想这个算法不是为了仅仅是在比如说出现问题的时候，不是一个主动安全系统，而是一个自动驾驶系统，他是一个能够自主做司机的，但是现在水平不够。我们是一个专注在L4级无人驾驶技术上的公司，这个司机现在技术不够，我把他放在一个现在的卡车上。

让他作为一个辅助驾驶的系统来运行，有人来监督，根据我们国家的法规人是负责任的。这相当于可以这么讲，从用户角度来讲，这是一个卡车上的特斯拉，我们的目标是能够自动驾驶的，能够在实际应用中学习人类驾驶员的驾驶习惯，逐渐提高自己的水平。希望能够通过一个渐进式的算法演进方式，最后能达到无人驾驶。

我们做这个的价值是什么呢？现在不能替代人来驾驶，但是能够全方位提升物流场景的降本增效的效果，一个是它更安全，因为它能够比人看到更多的事情。与人在一起，人机共驾的时候，能够减小整个驾驶行为中出现的死角和问题。通过我们的算法，在90%以上的情况下，能够像特斯拉这样替代人驾驶，能够达到省油，我们的驾驶不是为了自动驾驶而自动驾驶，而是通过自动驾驶而省油。因为我有算法在里头，我有电子地图，知道所有的地形和所有车的情况，我知道什么时候，2：02：15大数据来调优，能够做到省油10%，还有省力了，如果开过特斯拉的朋友是深有体会的，减低司机的劳动强度。

这是在2021年已经交付的装载在解放L7平台上的卡车具有的功能，这个我们叫（英文），是自动驾驶的品牌，（英文）1.0目前达到的功能。这个是我们车在2021年交付之前初测的时候拍的视频，开到一直从苏州我们的车库，做长测，我们叫苏州之府快事，从高海拔和高岩，一定要做长测的。谢谢！我们这个车有白天晚上还有下雨天，这是路人甲，当时我们这个车在休息区停的时候，路人甲看到非常感兴趣。司机对我们整个自动驾驶的应用还是非常感兴趣的。我们这个车长测之后，首先交付给了荣庆物流，这是自动驾驶前装两的卡车最大一批订单，在中国。很关键一点是一个前装量产的，而不是改装的。符合工信部和交通部所有的上公告的规定，这是一个符合我们国家规定的一个生产资料，不仅仅是一个车。

这是目前应用的现状，在中国刚才提到了，包括荣庆物流和满帮集团，运行了100万公里，在真正实际的物流道路上，零事故，在美国给亚马逊递交1000台的车，现在通过一年努力，今年已经交了一百带台了，打算在2027年推出L4级的自动驾驶的卡车。这个是我们今年发布的PlusDruve2.0，还有德坤已经运行在路上的，2.0的技术马上就要量产，是开放了从匝道和收费站的技术，现在的1.0是在高速干线的主路上可以实现自动驾驶，要提高的。如果这个量产以后，我们应该是在明年夏天的时候量产，让自动驾驶的卡车在物流行业应用上，可以达到小车上的我们叫领航自动驾驶这样的。只要在地图上设点，从哪到哪剩下的事情基本交给机器解决。

这个有三葛布一样的地方，2：06：25另外一个有了双冗余EHPS，当然最后还有重要的就是一个，集合到我们车里面。这个是我们最近说的叫做收费站到收费站的技术演示，这是一个33公里长的高速公路，是一个公开的高速公里，就在江苏。进收费站是完全自动的情况。现在因为收费还是手动的，但是自动驾驶能够从收费站中匝道上一直做到完全自动，而且这是一个我们现在就能的卡车，而不是说一定要是未来的卡车。这里有一个隧道，刚刚拿到隧道十公里长，太湖底下中国最长的水底的隧道。自动驾驶重要的难题就是隧道，因为在隧道里头没有任何GPS信号的，隧道里头的场景非常孤单的，一直是一样的，很难做到精确定位，我们通过技术解决了这个问题。

这个我们前面提到在欧洲和依维的合作，最后讲一线L4方面纯无人驾驶，没有人辅助驾驶的进展。我们的车虽然量产了，量产的是有驾驶员的，我们自己实验室里是有无人驾驶的，大家知道可能做已经有了这个东西，我们认为自动驾驶在卡车，在高速公路上还是一个比较复杂的场景。这条路也是在江苏高速公路，一段十几公里的高速公路，是无人驾驶的，和有人开着小车混行的，所有的车都是无人驾驶这个问题就简单了。我们现在遇到很多技术难题，不能说人不守规矩，人开车是缺乏可预测性的。所有在做自动驾驶无人驾驶的时候，都要考虑到我边上是有人开的，这个是增加复杂度的。2：09：30，我们做的技术演示不仅包括无人，不仅开，还能够启动和停止。还要能够做到一些避让，该做的避让，这个演示里都是有的，无人驾驶现在目前的技术发展能够做出演示来，但是离产品的确还有一段距离，这是我们这个车在完全自动的无人的停到收费站。这个是借助了智能网联的功能，整个停车场也是一个智能停车场。我今天的介绍就到这里，谢谢大家！