極客網(wǎng)8月24日消息，今日，由騰訊汽車(chē)聯(lián)手創(chuàng)新港舉辦的2017全球汽車(chē)AI大會(huì)在上海正式拉開(kāi)大幕，30余位來(lái)自全球頂尖科技公司、汽車(chē)企業(yè)的高層以及國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)專(zhuān)家齊聚上海，共同為AI技術(shù)與汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的未來(lái)建言獻(xiàn)策。極客作為合作媒體應(yīng)邀出席了會(huì)議。
活動(dòng)中，優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）聯(lián)合創(chuàng)始人兼總裁，斯坦福大學(xué)終身教授，原谷歌副總裁、Google X實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合創(chuàng)始人、谷歌無(wú)人車(chē)之父Sebastian Thrun發(fā)表了主題演講。他指出，到2050年自動(dòng)駕駛會(huì)超過(guò)人類(lèi)駕駛行為。
Sebastian Thrun表示，“無(wú)論對(duì)于AI的存在致以多大的懷疑，在一兩年之后，大家都不得不接受機(jī)器的學(xué)習(xí)能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類(lèi)學(xué)習(xí)能力這樣一個(gè)事實(shí)?！?/strong>同時(shí)他指出，隨著深度學(xué)習(xí)概念的誕生和發(fā)展，AI技術(shù)在包括癌癥診斷、遠(yuǎn)程醫(yī)療等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用，有了深度學(xué)習(xí)就會(huì)使技術(shù)不斷向前推進(jìn)。
Sebastian Thrun 在演講中回顧了他在谷歌研究無(wú)人駕駛汽車(chē)的有趣歷史，其間通過(guò)多個(gè)視頻片段展示了從屢次失敗到逐步成功的全過(guò)程。
“12年前，我永遠(yuǎn)都不會(huì)想到無(wú)人駕駛會(huì)成功，只有書(shū)呆子才會(huì)覺(jué)得無(wú)人駕駛會(huì)實(shí)現(xiàn)，但是作為科研者，我們就是要把不可能變?yōu)榭赡??！?/strong>Sebastian Thrun表示，“假如自動(dòng)駕駛真的成為現(xiàn)實(shí)的話，大概有10%的工作將會(huì)發(fā)生改變，比如說(shuō)卡車(chē)司機(jī)的工作可能會(huì)被代替，不管是幾歲小孩或者是百歲老人，都有可能實(shí)現(xiàn)自由的駕駛?！?/strong>
以下為Sebastian Thrun的演講實(shí)錄：
大家好！能夠參加今天的會(huì)議我感到非常榮幸，不僅僅是因?yàn)槲曳浅Ｏ矚g中國(guó)，也期待與更多的人才交流。我所在的公司Udacity與騰訊汽車(chē)之間也有著非常好的合作。
首先，我想給大家談一談無(wú)人駕駛，我從事這方面的研究已經(jīng)超過(guò)十年了，我會(huì)給大家說(shuō)一說(shuō)自動(dòng)駕駛的一些歷史、目前的發(fā)展情況，以及未來(lái)的發(fā)展前景。
當(dāng)我還是小孩的時(shí)候，每當(dāng)提到自動(dòng)駕駛的時(shí)候，我都會(huì)非常興奮。那個(gè)時(shí)候我會(huì)看一些電視，電視和電影里面都會(huì)有這樣的畫(huà)面，那就是有這樣一輛車(chē)不需要人類(lèi)駕駛就可以非?？焖俚卦诼访嫔霞残?。當(dāng)時(shí)我青年時(shí)期的時(shí)候，我有一個(gè)朋友發(fā)生了一次交通事故，車(chē)與一輛卡車(chē)相撞，他當(dāng)場(chǎng)就死亡了。
其實(shí)，每年交通事故會(huì)導(dǎo)致超過(guò)上百萬(wàn)人的死亡，特別是在中國(guó)，因?yàn)橹袊?guó)的人口基數(shù)很大，汽車(chē)保有量也很大。從全球范圍來(lái)看，我們所面臨的問(wèn)題都是一樣的。
我與無(wú)人駕駛真正結(jié)緣是從2004年開(kāi)始，也就是13年前。13年前，美國(guó)政府和美國(guó)國(guó)防部先進(jìn)研究項(xiàng)目局舉辦了一個(gè)關(guān)于汽車(chē)的挑戰(zhàn)賽。我們可以看一下，這個(gè)是2004年的挑戰(zhàn)賽，當(dāng)時(shí)是無(wú)人駕駛和自動(dòng)駕駛的挑戰(zhàn)賽，有很多的隊(duì)伍都參賽了，很多都是來(lái)源于大學(xué)的車(chē)隊(duì)。這些車(chē)可以行駛超過(guò)140英里。當(dāng)然還有其他的一些車(chē)隊(duì)。這個(gè)車(chē)擁有非常好的性能，防側(cè)摔的性能是非常強(qiáng)的。當(dāng)時(shí)有一個(gè)最小的車(chē)，最小的車(chē)當(dāng)時(shí)由來(lái)自于加州伯克利大學(xué)，現(xiàn)在圖上是最小的那輛車(chē)。我當(dāng)時(shí)和研發(fā)人進(jìn)行了溝通，他說(shuō)下一次一定會(huì)做得更好。
在2005年的時(shí)候，當(dāng)時(shí)我還是斯坦福的兼職教授，我當(dāng)時(shí)主要是教AI（人工智能）。我當(dāng)時(shí)認(rèn)為AI目前還做的不夠好，我們必須要比這個(gè)做得更好，所以當(dāng)時(shí)我就在斯坦福大學(xué)創(chuàng)建了我自己的AI研究團(tuán)隊(duì)。當(dāng)時(shí)我們所研發(fā)出來(lái)的車(chē)，可能只能夠走差不多10-20英里，但是這個(gè)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們當(dāng)時(shí)的目標(biāo)是讓車(chē)在道路上行駛。
這是我在斯坦福大學(xué)建立的第一個(gè)團(tuán)隊(duì)，當(dāng)時(shí)的資金也不夠，團(tuán)隊(duì)成員都是我的學(xué)生。那個(gè)時(shí)候我并沒(méi)有給我的學(xué)生有任何工錢(qián)，只是我會(huì)給他們提供更多的課程作為回報(bào)。他們也會(huì)給我教學(xué)費(fèi)，所以我的課堂主題就是無(wú)人駕駛、自動(dòng)駕駛。
當(dāng)我們建好了這些車(chē)的過(guò)程中，也遇到了非常多的問(wèn)題和困難。那時(shí)《時(shí)代》雜志采訪了我們，寫(xiě)了相關(guān)的文章，就是我們團(tuán)隊(duì)在無(wú)人駕駛方面所遇到的一些困難。后來(lái)我們發(fā)現(xiàn)并不只有我們。在另外一個(gè)大學(xué)，他們也有相關(guān)的一些項(xiàng)目，這個(gè)是他們當(dāng)時(shí)無(wú)人駕駛翻車(chē)的照片。后來(lái)《紐約時(shí)報(bào)》也是去采訪了剛剛研發(fā)汽車(chē)的人，這是非常小的車(chē)，它可以實(shí)現(xiàn)自我平衡的功能，但是當(dāng)時(shí)它的表現(xiàn)性能都不太好。所以我們不應(yīng)該被之前的這些失敗所困擾。
2005年的時(shí)候，我們永遠(yuǎn)都不會(huì)想到無(wú)人駕駛以后會(huì)成功，這是12年以前的事了。所以那個(gè)時(shí)候只書(shū)呆子才會(huì)覺(jué)得無(wú)人駕駛會(huì)實(shí)現(xiàn)，但是大部分人都不會(huì)相信無(wú)人駕駛會(huì)實(shí)現(xiàn)。但是我們作為科研者，我們就是要把不可能變?yōu)榭赡堋?/p>
在視頻里可以看到也是在斯坦福大學(xué)研究的項(xiàng)目，這里面是無(wú)人駕駛，差不多是行駛了100英里。這是一個(gè)由機(jī)器人駕駛的車(chē)，我可以看到路面是非常彎曲的，路面的條件也是非常艱險(xiǎn)的，所以差不多行駛了超過(guò)6個(gè)小時(shí)。我們可以看到行駛的軌道非常彎曲，也非常危險(xiǎn)，但最后仍然完成了這樣一個(gè)任務(wù)。我們當(dāng)時(shí)就是用這種直升機(jī)來(lái)對(duì)整個(gè)的行程進(jìn)行了視頻記錄，在超過(guò)6個(gè)多小時(shí)的行駛之后它把不可能變成了可能，就是完成了這樣一個(gè)挑戰(zhàn)。
現(xiàn)今來(lái)看，我們?cè)絹?lái)越意識(shí)到，其實(shí)有一些新的技術(shù)可能在某一天以內(nèi)就可以改變所有人的生活，比如說(shuō)可以改變所有勞力工作的狀況，不管你現(xiàn)在的工作是什么，有可能在未來(lái)某一天、某一項(xiàng)技術(shù)就能夠改變你的工作?，F(xiàn)在全球有很多的人都在研究這些新技術(shù)，這些人都是非常瘋狂的人，他們非常致力于這些新技術(shù)的研究，特別是在無(wú)人駕駛和自動(dòng)駕駛方面。
這是我們?cè)诿绹?guó)的華盛頓航空航天博物館所展覽的一輛車(chē)，在這之后我與我的一位來(lái)自于谷歌的朋友進(jìn)行交談，就是關(guān)于無(wú)人駕駛。他說(shuō)，我也看了當(dāng)時(shí)沙漠的挑戰(zhàn)賽。因?yàn)槲覀児雀璧目蛻舨辉诤跎衬奶魬?zhàn)賽、沙漠的行駛，但是那個(gè)時(shí)候我們可能認(rèn)為沙漠挑戰(zhàn)賽的完成是不可能的，但是當(dāng)時(shí)確實(shí)是完成了這個(gè)挑戰(zhàn)賽。我覺(jué)得這個(gè)東西很有意思，所以我們就去試了。后來(lái)我也與大陸集團(tuán)的朋友進(jìn)行了合作，我們當(dāng)時(shí)也是建立了一個(gè)非常小的團(tuán)隊(duì)，當(dāng)時(shí)我們?cè)谝粋€(gè)商店里買(mǎi)了很多的零配件，然后我們把很多的配件都裝到了這輛車(chē)上，比如說(shuō)攝像頭、激光雷達(dá)、感應(yīng)器和傳感器等都裝到了這輛車(chē)上面。
當(dāng)時(shí)我們就是在洛杉磯去測(cè)試這些新興科技，把這些傳感器和傳統(tǒng)汽車(chē)結(jié)合到一起之后，看一下汽車(chē)能夠發(fā)揮什么樣全新的性能。當(dāng)時(shí)我們?cè)诩又葸@個(gè)地方進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。這是2010年是谷歌無(wú)人車(chē)的樣子；這個(gè)是2012年的新貌，外表和性能都有提升；這個(gè)是2015年新的樣子，它看起來(lái)更小了，看起來(lái)更有科技感了。
接下來(lái)，我再來(lái)說(shuō)一下汽車(chē)內(nèi)部的技術(shù)和功能。其實(shí)我們所說(shuō)的無(wú)人駕駛車(chē)就是車(chē)?yán)锩鏇](méi)有司機(jī)，因此我們必須要有一個(gè)非常強(qiáng)大的電腦來(lái)幫助我們進(jìn)行所有的運(yùn)算和執(zhí)行，這樣的話才可以讓人不用待在里面開(kāi)車(chē)。
當(dāng)時(shí)我們做這個(gè)實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，其實(shí)車(chē)在行駛的過(guò)程中仍然是有一些盲區(qū)的，所以我們?cè)谶@個(gè)車(chē)上面加了很多的雷達(dá)傳感器和激光傳感器。這是我們秘密實(shí)驗(yàn)的一次視頻，是在2010年到2011年之間我們?cè)谂f金山做的一個(gè)無(wú)人駕駛的實(shí)驗(yàn)。我們可以看到這是它一路上所拍攝下的視頻，這個(gè)車(chē)?yán)锩媸菦](méi)有人的。
如圖這是在我們真正的城市環(huán)境下所做的試駕，當(dāng)然我們也去到了山路上面進(jìn)行試駕。我們可以看到在夜視的情況下，它也是行駛得非常好。我們也非常喜歡開(kāi)這種長(zhǎng)的彎路和山路，這些都是我們當(dāng)時(shí)試駕的一些視頻，也是顯示了我們當(dāng)時(shí)車(chē)內(nèi)的技術(shù)是非常先進(jìn)的，沒(méi)有出現(xiàn)任何的問(wèn)題，這是我們第一次超過(guò)1000英里試駕的例子。我們也做了一個(gè)模擬，這個(gè)是動(dòng)畫(huà)的模擬。
在這里可以看到主要應(yīng)用到的一項(xiàng)技術(shù)就是激光技術(shù)、雷射技術(shù)，在這里安裝了一個(gè)激光雷達(dá)，它所捕捉到的畫(huà)面可以讓操作背后的人看得非常清楚，就是車(chē)的周?chē)惺裁礃拥沫h(huán)境、有什么樣的阻礙物。它可以告訴你車(chē)周?chē)h(huán)境的所有細(xì)節(jié)，都可以看到，它的精確度是非常高的。而且我們也可以看到這個(gè)車(chē)的車(chē)速是怎樣的，它是開(kāi)得快還是開(kāi)得慢。這個(gè)車(chē)周?chē)镆詢?nèi)的所有細(xì)節(jié)，都會(huì)被攝像頭所捕捉到。當(dāng)然這個(gè)地方是沒(méi)有盲點(diǎn)的，有一個(gè)360度的觀測(cè)，并沒(méi)有任何盲點(diǎn)。所以那個(gè)時(shí)候我們有了激光雷達(dá)，還有另外一個(gè)主要的雷達(dá)傳感器。
其實(shí)機(jī)器人擁有大象般的記憶，機(jī)器人可以記住所有的東西，所以我們只要把這些數(shù)據(jù)都預(yù)先存進(jìn)去，然后收集數(shù)據(jù)再進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理和分析之后，機(jī)器人可以記住所有的數(shù)據(jù)，然后可以讓整個(gè)的行駛變得非常安全。一旦有精確3D的成像，就可以做出非常意想不到的效果。換句話說(shuō)，可以通過(guò)新的技術(shù)發(fā)現(xiàn)原來(lái)沒(méi)有的解決方案，而且精度更高。
如果要說(shuō)我們工作的核心要點(diǎn)，我想應(yīng)該是定位。你知道了路況全況，怎么能夠更好地使用信息呢？前提要知道車(chē)輛位置在哪兒，我們叫做自我定位。我們跟美國(guó)政府合作，因?yàn)樗麄冇?0多顆衛(wèi)星為我們使用，如果通過(guò)傳統(tǒng)的衛(wèi)星，精確度只能達(dá)到2到3米，這是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，我們希望更精確的地點(diǎn)定位。通過(guò)地點(diǎn)定位，在任何時(shí)候可以通過(guò)實(shí)時(shí)的計(jì)算，就使你的精確度達(dá)到厘米甚至毫米級(jí)，可以更好地了解你身邊的狀況，而且還可以做到防患于未然，預(yù)測(cè)一下前面即將經(jīng)過(guò)的路段的情形是什么。
從動(dòng)態(tài)的角度而言，我們知道了周邊的情況希望有動(dòng)態(tài)的呈現(xiàn)，現(xiàn)在這里面顯示的是動(dòng)態(tài)呈現(xiàn)的情況。包括怎么樣能夠通過(guò)激光或其他的方式，或者是通過(guò)3D的方式，來(lái)一下包括身邊的自行車(chē)、行人等等。通過(guò)這樣我們可以把所有的物體進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，比如說(shuō)動(dòng)態(tài)的物體和靜態(tài)的物體，包括移動(dòng)的速度是多少等等，通過(guò)這些的數(shù)據(jù)輸入就實(shí)現(xiàn)了這樣的呈現(xiàn)。
為了實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，我們經(jīng)過(guò)數(shù)年開(kāi)發(fā)了項(xiàng)目來(lái)追蹤所有的物件、物體，這就是大家看到的不同的行人、不同的汽車(chē)、不同的自行車(chē)往來(lái)穿梭的場(chǎng)景。當(dāng)然這些物體的數(shù)量是非常之龐大的，我們?cè)趺醋龅哪兀咳绻浅霈F(xiàn)綠燈的情況下，這個(gè)方向就是走的。不只是汽車(chē)在行走，包括大巴車(chē)、行人、小車(chē)、自行車(chē)都在走。除了這些物體之外，我們?cè)倏匆幌陆徊纥c(diǎn)是什么，我們知道所有路口整個(gè)的交通信號(hào)燈設(shè)置是什么樣的，這樣有更好的方法來(lái)解讀人們要做什么、人們的行為是什么。
如果把上述這些放在一起，這是2013-2014年的無(wú)人駕駛技術(shù)成熟度，通過(guò)這個(gè)方式可以可視化周邊的一些情況。當(dāng)然大家沒(méi)有疲勞，對(duì)無(wú)人駕駛也不擔(dān)心有酒后駕駛的情況，所以這是非常之精確的。毫無(wú)疑問(wèn)，有了這樣的優(yōu)勢(shì)肯定比有人駕駛的優(yōu)勢(shì)更為明顯。如果出現(xiàn)故障的情況呢？如果出現(xiàn)了意外特別的情況，計(jì)算機(jī)有的時(shí)候也會(huì)犯錯(cuò)，這個(gè)時(shí)候再看怎么樣通過(guò)人的方式來(lái)主宰。由人來(lái)介入的可能性是微乎其微的，主要還是靠無(wú)人駕駛的方式。如果是10、100、1000、或1萬(wàn)、10萬(wàn)這樣的測(cè)試，我們覺(jué)得假以時(shí)日，可能是5萬(wàn)公里、3萬(wàn)公里人才需要介入一次。甚至是假以時(shí)日，行駛50萬(wàn)公里人才需要介入一次等等，這就是精確度，通過(guò)這個(gè)方式逐漸地減少人參與的頻率。
人可能不是意外的地方，意外之處在于什么呢？有時(shí)候大家會(huì)問(wèn)無(wú)人駕駛的汽車(chē)會(huì)不會(huì)取代人呢？我們?cè)賮?lái)看一下深度學(xué)習(xí)，其實(shí)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)和人的學(xué)習(xí)方式是完全不一樣的，大家都開(kāi)過(guò)車(chē)，或者在某種程度上開(kāi)過(guò)車(chē)。我們或多或少可能碰過(guò)交通事故，人都可能會(huì)犯錯(cuò)，我們希望不會(huì)第二次犯錯(cuò)。但是我們的朋友沒(méi)有經(jīng)歷過(guò)這樣的車(chē)禍，他們可能要犯同樣的錯(cuò)誤之后才能夠吸取經(jīng)驗(yàn)，就是親身體會(huì)才能知道。但是同樣的錯(cuò)誤在不同程度上會(huì)使人喪命。
但是谷歌的軟件有什么功能呢？通過(guò)駕駛功能的記憶輸入到計(jì)算機(jī)里面，然后計(jì)算機(jī)進(jìn)行學(xué)習(xí)，通過(guò)機(jī)器人的不停學(xué)習(xí)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)的方式使所有其他的人也學(xué)習(xí)了這樣的功能和掌握了交通事故的模型，所以通過(guò)AI比人類(lèi)學(xué)習(xí)的速度更快。無(wú)論你對(duì)技術(shù)有多大的懷疑，但是一兩年之后必須要相信機(jī)器的學(xué)習(xí)能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)你的學(xué)習(xí)能力。
對(duì)于我來(lái)說(shuō)，我一開(kāi)始預(yù)測(cè)到這一點(diǎn)了。在2015年，我相信2050年會(huì)有一天的到來(lái)是機(jī)器駕駛會(huì)超過(guò)人的駕駛。在2008年我進(jìn)入到深度學(xué)習(xí)的概念，其實(shí)當(dāng)時(shí)我還是一個(gè)研究生，當(dāng)時(shí)談到了AI和其他的先進(jìn)技術(shù)。在過(guò)去的糧道三年大家有一個(gè)轉(zhuǎn)變，包括AI的技術(shù)已經(jīng)發(fā)生了一些轉(zhuǎn)移的情況或轉(zhuǎn)化的情況，這種不是一般的轉(zhuǎn)化，大是規(guī)模的轉(zhuǎn)化，談到了無(wú)人駕駛包括AlphaGo等等，這些新的AI技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，包括癌癥的診斷、遠(yuǎn)程醫(yī)療都是可以通過(guò)AI來(lái)進(jìn)行的。核心在于什么呢這里面有很多技術(shù)，就是深度學(xué)習(xí)。有了深度學(xué)習(xí)就使我們技術(shù)向前推進(jìn)，早期就是這樣，八十年代就有了深度學(xué)習(xí)的概念。
如果談到深度學(xué)習(xí)和AI的關(guān)系，其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)是非常快的，不要考慮軟件問(wèn)題和其他問(wèn)題。我們通過(guò)一些計(jì)算機(jī)的編碼，可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式可以實(shí)現(xiàn)很好的深度學(xué)習(xí)的，包括機(jī)器可以通過(guò)自己的錯(cuò)誤來(lái)學(xué)習(xí)。比如人和機(jī)器駕駛的案例，你教孩子的話不可能告訴他任何各種各樣的意外事故，不可能一條一條地教給他。而是教了孩子之后，給他一個(gè)環(huán)境他自己去學(xué)習(xí)、去適應(yīng)。同時(shí)對(duì)于計(jì)算機(jī)也是一樣，你把大的規(guī)則輸入到計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)會(huì)通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行創(chuàng)新性的分析。不過(guò)一個(gè)計(jì)算機(jī)學(xué)好了之后，會(huì)使其他的計(jì)算機(jī)也受益，這樣學(xué)習(xí)速度當(dāng)然要超過(guò)人類(lèi)，這是非常大的一個(gè)轉(zhuǎn)變。
大家知道我是離開(kāi)Google之后創(chuàng)辦了Udacity，這是一個(gè)學(xué)習(xí)平臺(tái)，而且在平臺(tái)上包括深度學(xué)習(xí)、自動(dòng)駕駛，各種各樣的題目都可以在Udacity進(jìn)行學(xué)習(xí)，我們推出了這樣課程。我們對(duì)學(xué)生提出了挑戰(zhàn)，用了這些的軟件，怎么樣通過(guò)你的學(xué)習(xí)使Google自動(dòng)駕駛的方式更為智能。這是怎么樣通過(guò)教機(jī)器學(xué)習(xí)，怎么樣能夠辨別它所在的車(chē)道，大家看車(chē)道的偏移程度，當(dāng)然我們不能用8000多個(gè)雷達(dá)來(lái)做，只用3個(gè)攝像頭進(jìn)行自我學(xué)習(xí)。從谷歌上可以下載，下載之后可以機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)然這是我們一個(gè)深度學(xué)習(xí)的項(xiàng)目。
我再跟大家分享一些視頻，這個(gè)視頻是看一下怎么能夠更好地進(jìn)行無(wú)人駕駛等等。斯蒂夫他覺(jué)得無(wú)人駕駛對(duì)他的生活有很大的影響。他坐在座位上在掌握計(jì)算機(jī)，無(wú)需用雙手就可以開(kāi)著車(chē)去上班。斯蒂夫的特點(diǎn)是什么呢？他實(shí)際上是一位50歲的盲人，40歲的時(shí)候由于疾病失去了視力，現(xiàn)在是盲人。有很多像斯蒂夫這樣的人有這樣的需求，包括學(xué)生、老年人和各種各樣的殘障人士。之前他有一份非常好的工作，薪水非常不錯(cuò)。但是由于他的視力在40歲的時(shí)候失去了，等于失去這個(gè)工作了。但是現(xiàn)在有了無(wú)人駕駛的輔助，又可以不受限制了，他可以自己去提取洗的衣服等等。
我們還有其他技術(shù)的研究，這也是用普銳斯進(jìn)行測(cè)試的，我們把它進(jìn)行賽道式的測(cè)試。這個(gè)速度非常之快，通過(guò)計(jì)算機(jī)可以選擇最佳路徑。在時(shí)間上也進(jìn)行了記錄，我們請(qǐng)了80位不同的谷歌高管來(lái)進(jìn)行測(cè)試，但是都沒(méi)有超過(guò)普銳斯，也就是電腦的駕駛速度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)比人要快。
最后我給大家分享的是在2014年的一個(gè)項(xiàng)目，也是我們和Uber所合作的項(xiàng)目，我們可以看到這是一個(gè)共享的平臺(tái)，也就是共享汽車(chē)。大家可以通過(guò)這個(gè)平臺(tái)就可以和其他人來(lái)共享無(wú)人駕駛的汽車(chē)。共享汽車(chē)現(xiàn)在在中國(guó)也是非常流行了，共享汽車(chē)可以變得更加舒適，也可以變得更加經(jīng)濟(jì)，特別是對(duì)于我們個(gè)體來(lái)說(shuō)是非常有益的。在這里其實(shí)我們只需要登陸APP去預(yù)約這個(gè)車(chē)，這個(gè)車(chē)就可以自己開(kāi)過(guò)來(lái)。這是我們差不多幾個(gè)月前所做的一個(gè)原型，我們可以拿出手機(jī)上點(diǎn)擊預(yù)約按鈕，車(chē)就可以自己開(kāi)過(guò)來(lái)接你。當(dāng)然你想要開(kāi)車(chē)的話可以自己開(kāi)車(chē)，你想讓它自己駕駛，可以讓車(chē)自駕，有這兩種模式可以選。這個(gè)方面是非常好的例子，未來(lái)在共享汽車(chē)方面有可能自動(dòng)駕駛也是非常大的一塊市場(chǎng)。這是我們一個(gè)新的概念，在現(xiàn)今全球共享汽車(chē)都是一個(gè)非?；鸬母拍?，所以我認(rèn)為未來(lái)幾年有可能自動(dòng)駕駛的車(chē)也會(huì)融入到共享汽車(chē)的板塊里。
最后作為總結(jié)，首先我要感謝主辦方邀請(qǐng)我，我非常高興來(lái)到這里。我們希望大家可以去思考一下過(guò)去的歷史，在過(guò)去歷史的基礎(chǔ)上再去思考一下未來(lái)。還有就是卡車(chē)司機(jī)，因?yàn)槿蛴泻芏嗟目ㄜ?chē)司機(jī)。比如說(shuō)卡車(chē)司機(jī)的工作可能會(huì)被代替。
因此，如果自動(dòng)駕駛真的成為現(xiàn)實(shí)的話，差不多有10%的工作將會(huì)發(fā)生改變，在未來(lái)如果無(wú)人駕駛、自動(dòng)駕駛能夠真正實(shí)現(xiàn)的話，不管是幾歲的小孩，還是年過(guò)半百或七八十歲，甚至是百歲的老人都有可能實(shí)現(xiàn)自我的駕駛。所以我們之需要等待時(shí)間，我希望在未來(lái)就能夠把這種不可能變成可能。
感謝大家！
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