张鹏|地平线余凯:科学家变成创业者,最不能改的就是「求真」( 三 )


虽然到 2030 年恐怕不会实现真正的 L5,但是这已经创造用户价值了,人们在车上可以相当放松,不是那么全神贯注,可以回微信、视频聊天,只是不能睡大觉。
随着自动驾驶达到相当高的程度,传感器、激光雷达等都很便宜了,大规模量产。自动驾驶的软件算法,在这么复杂的场景下都可以做决策,就一定可以用在别的地方。比如家庭服务、农田作业、工业生产制造。这些方方面面的机器人应用,一定随之起来。我判断,大概 2035 年,我们会解放人类大部分的体力劳动。
张鹏:机器人都帮着干了,而且比我们干得多快好省?
余凯:对,好多活我们并不擅长干。这一点,我觉得是促进人类文明往前跨进的一大步。因为它让人有时间去创造、思考、去从事科学研究和艺术。
我们之前一起去希腊,看到在那几百年的时间中,柏拉图和亚里士多德天天谈天论道,周围一群年轻人。他们能这么闲,是因为在奴隶制城邦国家,有一堆奴隶给他们干活。他们从体力劳动解放出来,去创造这么灿烂辉煌的哲学思想文明。把人们从体力劳动中解放出来,我认为这将促进人类文明往前大大跨越。
张鹏:2030 年这个节点,它背后有什么推理的逻辑吗?
余凯:讲战略预判的时候,要讲模糊的正确,避免说精确的错误。如果我说到 2030 年,汽车自动驾驶精确到平均速度是 201 公里/小时,那是瞎扯。所以我说 2030 年是模糊的正确。如果不是 2030 年,是 2028 年或者 2032 年实现,那也是正确的。我现在觉得到 2025 年,恐怕大概率做不到,所以我就说一个 2030 年。
张鹏:这里边算力是不是一个很重要的维度?
余凯:算力是可以推演的。现在摩尔定律基本上在减缓,晶体管集成密度增加,和单位功耗能够容纳多大的算力、成本,基本上可以算出来。到 2030 年基本上每辆车平均能达到 500TOPS 的算力,就是 500 万亿次/秒的计算。(注:TOPS,Tera Operations Per Second的缩写,处理器运算能力单位,1TOPS=1万亿操作/秒)
张鹏:现在是多少?
余凯:过去 L2 大概是 2TOPS、3TOPS。但是从今年开始,就已经有几十 TOPS 算力的车量产。理想汽车用的是我们的芯片,小鹏汽车用的是英伟达的芯片,大概在几十 TOPS 的水平。明年就会有几百 TOPS 的车型出现,但都是高端车型,我认为大部分量产车还是几十 TOPS。那么到 2030 年,无论是高端车还是低端车,就是标配平均 500TOPS。就像脑容量,算力给智能提供可能性,可以支持更多更复杂的程序。
张鹏:其实自动驾驶领域里也有路线之争。比如说伊隆·马斯克特别坚定走视觉路线,也有混合路线需要摄像头加上激光雷达。你怎么看这个路线之争?
余凯:我觉得分好几种,一种是视觉路线,还有是视觉+雷达的混合路线;还有单车智能,还有车路协同。
张鹏:最近李彦宏也刚刚写了本书叫《智能交通》。
余凯:到底用不用高精度地图也是一个因素。几乎在每个选择上,伊隆·马斯克都走了反共识路线。大部分车厂走视觉+激光雷达,他说我连毫米波雷达都想不用,只用视觉方案。大部分车厂都要用高精度地图,他说我就不用。很多人都说要车路协同,他说我靠车上的计算和传感器,单车智能就够了。
他从终局来考虑,我认为都是对的。到今天 4G、5G 的部署,都有很多地方信号带宽不好。如果所有的计算都在云端,安全没有办法保证。你不能指望在什么地方都有高精地图。现在的高精度地图只能用在高速公路,每年刷新一次就不错了。而视觉信息是非常丰富的。
但是我认为他做这些事情有他的边界条件,因为他现在车部署这么多,数据收集了这么多,并且有人才优势,软件到硬件的优势。