近日，馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO吳甘沙受邀參加AI3.0新商機·新生態高端對話沙龍，與國內外知名專家共同就人工智能及無人駕駛等領域展開對話。現將對話內容精華整理分享。

無人駕駛整合了哪些技術？

無人駕駛技術被譽為是人工智能的皇冠，也被列為人工智能時代的六大問題之首。這其中關鍵技術叫mission critical AI（即關鍵任務人工智能），它與我們通常所說的人工智能的差別主要在于準確率。

比如把所有的人工智能都想象成學生，現在有100萬不同的試卷，滿分都是100分。例如人臉識別，它只要有95000張試卷考100分就行可以，而無人駕駛技術，只允許一張沒考滿分，其他試卷必須是100分。

換句話說，無人駕駛技術的準確率必須達到99.9999%，而這樣的準確率目前的人工智能是無法實現。

但是，今天我們還是看到無人駕駛技術的誕生和使用，主要是整合大量的技術，總的來說有以下五種技術：

第一個技術叫感知，這個技術是靠大量的感應器來實現，這些傳感器能幫助車輛“眼觀六路、耳聽八方”。

第二個技術叫認知，主要是識別，比如走在路上看到紅綠燈，得知道是紅燈停還是綠燈停。

第三個技術叫導航和定位，無人駕駛汽車知道人在哪里，要往哪里去。

第四個技術叫決策和規劃，無人駕駛汽車知道目的地，為了到達目的該采取什么行動。如果遇到剎車的情況則需要判斷是輕輕的踩一下油門，還是來個急剎車？

第五個技術叫控制，就是將中央處理器的指令轉變為控制車輛底盤的動作。

汽車的電腦可以發出指令，從而讓車子實現運動。

這五種技術形成了無人駕駛人工智能的閉環，也被我們稱為弱人工智能，必須通過大量的數據、蠻力式的計算，還要依賴歷史記憶的輸入才能實現無人駕駛。這就意味著這樣的人工智能必須要靠大量的勞動力進行數據的標準，也無法應對突發狀況。

比如在一個交通路口有一個孕婦推著一個嬰兒車，手里還牽著一條狗。要是面對這樣的場景，人類可以有無數種解答方案，如果換了無人駕駛的人工智能就很難判斷該怎么做。

所以，人工智能3.0時代下的無人駕駛主要基于大量的認知和常識。

什么叫基于大量的認知和常識呢？無人駕駛汽車得像人一樣，要有常識的判斷，比如人不可能在天上飛。而這些都沒有錄入到數據庫當中，需要的就是一些認知和常識的判斷。

關于無人駕駛技術的落地場景

目前的人工智能和我們理想中的智能有一定差距。我們傾向于稱目前階段的、仍有許多局限的人工智能為專用人工智能或領域人工智能，即AI2.0，與其相對的則是通用人工智能，即AI3.0。

AI3.0是人工智能未來發展的必然趨勢。

其實，中國的無人駕駛技術和美國的無人駕駛技術差距并不大，美國作為先發國家，雖然有一定的技術積累，但中國作為后發國家也有后發優勢，少走了很多彎路。

目前應用的人工智能2.0，是由應用驅動、需求驅動和場景驅動的。在這些方面，我國具有得天獨厚的優勢。

首先，在交通出行上，雖然當下的無人駕駛無法挑戰網約車的地位，但是在不久可預見的將來，無人駕駛將是對網約車的一種顛覆。

其次，在商業上，無人駕駛技術能帶來降本增效的結果，在一些長時間需要的工作，比如碼頭、工廠等勞動密集型的產業，就可以大大節省人力成本和管理成本。

因為無人駕駛能夠長時間、高強度的工作。并且，對于危險品的運輸，無人駕駛可以直接減少跟危險品的接觸，大大提高了安全性。

無人駕駛技術商業化要滿足什么條件？

首先要明確的告訴大家，一共要滿足五個條件：

1.現場不需要任何工作人員輔助。

2.運營強度，能不能運營每周7天，每天運營20個小時以上。

3.全天候運營，汽車要適應各種自然環境和天氣災害，不管任何時刻都能工作。

4.要有規模，無人駕駛汽車能在各方面應用，擁有足夠多的車供給市場消費。

5.簡單好用，對方就是一個小白也能用。

這五個條件都滿足，無人駕駛就會贏來真正的商業化。但是現在無人駕駛也碰到很多問題，我們可以把無人駕駛理解成一個木桶，只要中間有一塊短板，它就不能商業化。

那么，這些問題能解決嗎？

目前來說，很多問題都有了解決的跡象。很多人都會說人工智能過熱，但實際上過熱也有過熱的好處，因為它會大量的吸引資本和人才進來。

現在真正投入到未來的通用人工智能研究當中的人才和資本，遠遠超過五六十年代，所以從這一點上來說，我們還是可以保持一定樂觀。