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愛(ài)游戲中國官方網(wǎng)站人類(lèi)交出你的方向盤(pán)重新思考你在這個(gè)世界的位置11月27日，小馬智行在美股上市，總募資金額可達約4.52億美元。自動(dòng)駕駛領(lǐng)域迎來(lái)了今年的第三次重要的IPO，也是今年以來(lái)美股該領(lǐng)域最大規模IPO。
自動(dòng)駕駛技術(shù)趨近成熟，AI正在進(jìn)入普通人的生活。你能聽(tīng)到它清晰的敲門(mén)聲。我們每天呼喚“小愛(ài)同學(xué)”、“理想同學(xué)”，我們讓kimi整理資料，我們觀(guān)看AI推薦的視頻（現在也能生成了），我們與ChatGPT交談，獲得情感慰藉，一些更膽大的人甚至開(kāi)始把自己的生命交給AI，讓它指導自己該吃什么藥，讓它代替自己駕駛汽車(chē)。
人類(lèi)坐在車(chē)的方向盤(pán)后面，腳踩油門(mén)剎車(chē)的歷史已經(jīng)有139年了。這段歷史即將終結。軟銀CEO孫正義今年6月說(shuō)，AI“將10年內比人類(lèi)聰明一萬(wàn)倍”，通用人工智能將在10年內到來(lái)。清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(cháng)張亞勤曾說(shuō)，無(wú)人駕駛可能是最快通過(guò)圖靈測試的具身智能。
如果AI真的比人聰明一萬(wàn)倍，接下來(lái)要思考的不再只是技術(shù)問(wèn)題?！叭耸侨f(wàn)物的尺度”這一觀(guān)念可能會(huì )被動(dòng)搖，起碼，AI開(kāi)車(chē)開(kāi)得好不好，這件事不宜再由人來(lái)評判。
小馬智行的CTO樓天城在幾年前就意識到自動(dòng)駕駛的水平已經(jīng)超過(guò)人類(lèi)司機，他相信自動(dòng)駕駛將成為人與AI關(guān)系改變的先鋒，而我們人類(lèi)要面對的首要課題是：看到AI的能力，并且接受AI已經(jīng)比我們強了。
今年7月，一份名為《巡游出租車(chē)已到死亡邊緣》的文件在網(wǎng)上流傳，文件稱(chēng)網(wǎng)約車(chē)和自動(dòng)駕駛擠壓了出租車(chē)的生存空間，“尤其近段時(shí)間無(wú)人駕駛網(wǎng)約車(chē)的盛行，科技壟斷資源，搶奪底層人的飯碗，許多巡游出租車(chē)養家糊口困難，退出這個(gè)行業(yè)?！?/p>
在武漢，這樣的無(wú)人駕駛出租車(chē)有約400輛。從擋風(fēng)玻璃看進(jìn)去，它們的駕駛座上沒(méi)有人，方向盤(pán)自主旋轉。這種新形態(tài)的車(chē)還有一個(gè)英文名字，Robotaxi。作為對比，武漢注冊出租車(chē)有18637輛，日均運營(yíng)網(wǎng)約車(chē)29400輛，這400輛車(chē)算不上規模盛大，也還不足以搶奪司機們的飯碗。人們卻感到前所未有的恐慌。
李開(kāi)復在《AI·未來(lái)》一書(shū)中預測，截至2033年，有40%的工作崗位上的人類(lèi)員工都將被AI和自動(dòng)化技術(shù)所取代。人們此前自嘲，失業(yè)了還可以去干“鐵人三項”：開(kāi)網(wǎng)約車(chē)、送外賣(mài)、送快遞，但現在無(wú)人駕駛出租車(chē)帶著(zhù)空蕩蕩的駕駛座行駛在路上，人們發(fā)現，在我們慣常于操作、控制的領(lǐng)域，人徹底消失了。
不只出租車(chē)和網(wǎng)約車(chē)司機，路上一些普通司機也不喜歡Robotaxi。他們從側面超車(chē)，別停它，然后嘲笑它笨。此前這些車(chē)里還坐著(zhù)安全員的時(shí)候，他們也聽(tīng)過(guò)不少司機的罵聲。你怎么開(kāi)車(chē)的啊，他們說(shuō)，有時(shí)還帶臟字，不知道是罵人，還是罵車(chē)。
今年夏天，我在北京乘坐了兩次無(wú)人駕駛出租車(chē)。行駛時(shí)，方向盤(pán)自行勻速轉動(dòng)，讓人感到新奇。它開(kāi)得很平穩，在固定的車(chē)道內行駛，只在必要時(shí)變道，我坐在車(chē)里幾乎沒(méi)有感到身體晃動(dòng)。我拿起手機拍攝視頻，準備發(fā)在社交媒體上。但是新鮮感很快褪去——畢竟只是一輛車(chē)開(kāi)在路上而已。
我把視頻發(fā)給我媽?zhuān)紫瓤吹椒较虮P(pán)上的雷克薩斯車(chē)標（她的車(chē)也是這個(gè)品牌），然后提示我第一次打車(chē)有補貼，之后可能會(huì )漲價(jià)（那次路程6.2公里，車(chē)費8.1元）。最后她終于想起關(guān)心我的安全，簡(jiǎn)短而有力地說(shuō)，小心點(diǎn)兒，別為了這幾塊錢(qián)送了命！
今年7月武漢還發(fā)生了另一件事，一輛無(wú)人駕駛出租車(chē)在路口與行人發(fā)生碰撞。人們因此更加擔心自動(dòng)駕駛的安全性。據后來(lái)的調查，車(chē)是在綠燈后起步，行人則是闖紅燈，碰撞輕微。在訪(fǎng)談中，我與汽車(chē)安全專(zhuān)家和自動(dòng)駕駛研發(fā)人員探討這次事故，他們都認為，車(chē)的反應很快，剎車(chē)及時(shí)，正因為是自動(dòng)駕駛系統，碰撞才能如此輕微。
人類(lèi)面對新技術(shù)會(huì )有兩種本能的恐懼：工作被替代，安全被威脅。前者是個(gè)復雜的社會(huì )問(wèn)題，需要經(jīng)濟學(xué)家、社會(huì )學(xué)者來(lái)探討。后者則更簡(jiǎn)單一些，安全總有標準，有數字和政策規定。
關(guān)于自動(dòng)駕駛的安全，一個(gè)經(jīng)常被提到數字是：自動(dòng)駕駛的安全性已經(jīng)達到人類(lèi)的10倍以上。意思是，如果人類(lèi)司機每行駛2萬(wàn)公里會(huì )發(fā)生一次事故，自動(dòng)駕駛至少行駛20萬(wàn)公里才會(huì )發(fā)生事故。自動(dòng)駕駛公司如百度（蘿卜快跑）、小馬智行的負責人，汽車(chē)企業(yè)如特斯拉、蔚來(lái)、小鵬的負責人，還有一些專(zhuān)家如清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(cháng)張亞勤，都公開(kāi)提到過(guò)安全性10倍的說(shuō)法。
我還查到另外一些數據。在蘿卜快跑廣為人知以前，百度的自動(dòng)駕駛已經(jīng)在全球道路上測試了超過(guò)1億公里，另外兩家自動(dòng)駕駛創(chuàng )業(yè)公司也進(jìn)展不小，小馬智行測試超過(guò)4000萬(wàn)公里，文遠知行超過(guò)2500萬(wàn)公里。這三家公司總共超1.6億公里的行駛里程中，按照公開(kāi)信息來(lái)看，沒(méi)有發(fā)生致命交通事故。這里有一個(gè)作為對照的巧合數字：在美國，人類(lèi)駕駛員發(fā)生致命撞車(chē)的頻率約為每1.6億公里一個(gè)。
數字可以一直羅列下去，但我設想我媽對此的回復會(huì )是：那也不能保證你不是被撞死的那一個(gè)！只要自動(dòng)駕駛的安全性沒(méi)達到100%，她就覺(jué)得還不夠。
Uber的CEO最近接受采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)：“其實(shí)我不太清楚自動(dòng)駕駛要發(fā)展到什么程度才能被人們接受，因為社會(huì )能接受人犯錯誤，但不接受機器出錯……人類(lèi)對自動(dòng)駕駛有著(zhù)更高的安全標準?；蛟S得等這項技術(shù)發(fā)展到比人類(lèi)好100倍……但人類(lèi)是情感動(dòng)物，很多時(shí)候不能單純只看技術(shù)發(fā)展?！?/p>
人對新技術(shù)的接受也許只能依靠體驗。我訪(fǎng)談了六位安全員，他們做這份工作的時(shí)長(cháng)從半年多到五年多不等，相同的是他們都相信自動(dòng)駕駛的安全性，其中一位說(shuō)，“如果（路上）全是自動(dòng)駕駛的車(chē)，沒(méi)有社會(huì )車(chē)，真的一輛社會(huì )車(chē)沒(méi)有，我覺(jué)得可能會(huì )更安全一點(diǎn)?！?/p>
安全員的工作簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是以防萬(wàn)一，他們坐在車(chē)里的動(dòng)作有點(diǎn)像在練習瑜伽：雙手斜向上攤開(kāi)，放在大腿前側，距離方向盤(pán)約10厘米；右腳輕放在剎車(chē)上，同時(shí)雙眼不斷觀(guān)察前方和左右后視鏡。
自1885年現代化汽車(chē)被發(fā)明算起，人類(lèi)坐在車(chē)的方向盤(pán)后面，腳踩油門(mén)剎車(chē)的歷史已經(jīng)有139年了。但坐在駕駛座上，手卻不握方向盤(pán)，腳也不踩油門(mén)剎車(chē)，這樣的人類(lèi)形態(tài)在最近6年里才出現。
這些安全員的前一份工作幾乎都與駕駛相關(guān)：網(wǎng)約車(chē)司機、單位領(lǐng)導的司機、貨車(chē)司機、地圖數據采集車(chē)的司機。四五年前，自動(dòng)駕駛水平還不太高，經(jīng)常急剎、急轉向，安全員們要控制身體的不適和心理的不安?，F在，技術(shù)發(fā)展到幾乎不需要安全員操任何心了，他們的任務(wù)變成了克制自己的沖動(dòng)，盡量不要干預車(chē)。他們都是開(kāi)了很多年車(chē)的老司機，放棄控制車(chē)的本能并不是容易的事，但是他們必須讓自動(dòng)駕駛系統在實(shí)際場(chǎng)景中學(xué)習，積累經(jīng)驗，人類(lèi)如果過(guò)早介入，系統就失去了一次提升的機會(huì )。
安全員的另一項工作是記錄車(chē)的駕駛表現，反饋給研發(fā)人員。比如，自動(dòng)駕駛車(chē)跟在一輛慢速行駛的三輪車(chē)后面，一直沒(méi)有超車(chē)，這就是不太好的表現，需要上報。但有時(shí)安全員的感受也不準確。有一天，一位安全員自信地向研發(fā)人員反饋，下午測試的自動(dòng)駕駛系統版本明顯比上午的好多了，但實(shí)際上，這天上午和下午測試的是完全一樣的版本。
從外觀(guān)看，自動(dòng)駕駛車(chē)輛和普通的車(chē)差不多，白色SUV，有門(mén)窗、四個(gè)輪子，以汽油或電為動(dòng)力來(lái)源。外觀(guān)上唯一的不同是，車(chē)頂與四周突出一些像探測器一樣的裝置，那是攝像頭、激光雷達、毫米波雷達——它們是車(chē)的眼睛，但比人眼看得更遠，更精確。
更重要的是軟件的不同，自動(dòng)駕駛系統就是車(chē)的大腦，憑借這套系統，車(chē)能夠脫離人的控制，自己駕駛自己。
設想你坐在一輛自動(dòng)駕駛出租車(chē)的副駕駛，車(chē)以60公里的時(shí)速開(kāi)到一個(gè)路口，你看到信號燈剛剛由綠色變成。你大約正在猜測，車(chē)會(huì )加速沖過(guò)去，還是停下來(lái)？
在人的大腦里，這是一個(gè)只有兩個(gè)選項的選擇題，而對車(chē)來(lái)說(shuō)這是一道復雜的計算題。自動(dòng)駕駛的車(chē)輛有高清攝像頭，能比人眼更早識別到紅綠燈；它有基于大數據的經(jīng)驗，數據告訴它黃燈會(huì )亮四秒（有的路口是3秒甚至更短）；它能夠通過(guò)雷達測量出車(chē)身距離路口的準確距離，精確到厘米。根據這些數據，它將展開(kāi)計算，當然方程中的變量不只這些，還包括車(chē)身附近的每一輛汽車(chē)、電動(dòng)車(chē)、自行車(chē)、行人（有時(shí)多達幾百個(gè)）的位置，以及它們在幾秒之后可能的位置，這些都會(huì )影響方程的結果。車(chē)會(huì )在大約0.1秒的時(shí)間內完成計算。
必須說(shuō)明的是，這道題存在許多種可行解，車(chē)會(huì )在其中選擇最好的一個(gè)，讓整個(gè)路口的交通效率最大化。最后，你會(huì )看到車(chē)在黃燈亮著(zhù)的時(shí)間里平穩通過(guò)了路口。如果你在平行世界擁有分身，也許另一個(gè)你正和車(chē)一起停下來(lái)。
以上的步驟可以總結為感知、預測、規控（規劃和控制），這就是自動(dòng)駕駛運行的表層原理?？雌饋?lái)非常簡(jiǎn)單，因為人似乎也是這樣行動(dòng)的。但仔細想想，你或許會(huì )像我一樣，從這個(gè)例子里看出人類(lèi)的局限。我們看得不準，又想得太少，我們不知道自己大腦是如何運行的，所以經(jīng)常在路口陷入兩難，時(shí)而急剎，時(shí)而冒險沖刺。而根據我對自動(dòng)駕駛研發(fā)人員的采訪(fǎng)，通過(guò)紅綠燈路口只是自動(dòng)駕駛要處理的場(chǎng)景里較為簡(jiǎn)單的一個(gè)。
再設想一個(gè)場(chǎng)景，你要通過(guò)一個(gè)沒(méi)有紅綠燈的人行橫道，一輛車(chē)正在朝你開(kāi)過(guò)來(lái)，你會(huì )直接走，還是停下等？或者你會(huì )等那輛車(chē)開(kāi)近了，與車(chē)里的司機交換一個(gè)眼神，再來(lái)決定？
對于路上的行人，自動(dòng)駕駛車(chē)輛首先需要識別出他們是人，然后要更細致地分辨他們是哪一類(lèi)的人，處在什么狀態(tài)。比如，這是一個(gè)成年人，舉著(zhù)手機低著(zhù)頭，還是一個(gè)兒童，正在快速奔跑。更進(jìn)一步，車(chē)還要能“看到”人類(lèi)的眼睛，從而判斷他們的狀態(tài)。自動(dòng)駕駛公司小馬智行的CTO樓天城告訴我，現在他們的自動(dòng)駕駛車(chē)輛不僅可以識別人眼，還能識別出人是兩只眼睛同時(shí)注視（發(fā)現了可能的危險），或是只有一只眼睛瞟過(guò)來(lái)（有可能沒(méi)發(fā)現車(chē)輛）。
小馬智行的自動(dòng)駕駛車(chē)輛曾遇到過(guò)一次突發(fā)狀況：一個(gè)行人已經(jīng)步行經(jīng)過(guò)了車(chē)輛，然后突然一個(gè)轉身，彎下腰去撿東西。車(chē)的攝像頭拍到的影像顯示，是他的手機掉了。但在當時(shí)，車(chē)必須在行人轉身的一瞬間識別出這個(gè)動(dòng)作，并判斷人的意圖，然后做出決策。這要求自動(dòng)駕駛系統的延遲足夠低。車(chē)當時(shí)急剎停住了。
工程師認為，這是一個(gè)合格的操作，足夠安全，但還不夠舒適，因為車(chē)里的乘客必定會(huì )因慣性前傾。如果對自動(dòng)駕駛的要求再高一些，車(chē)應該在這一瞬間做更多事，包括觀(guān)察后方來(lái)車(chē)，路口另一側的行人，附近的自行車(chē)和電動(dòng)車(chē)，然后在安全的情況下，避免急剎車(chē)，打一把輪，躲過(guò)行人。
在聽(tīng)到這個(gè)案例之后，我對自己經(jīng)過(guò)十幾年歷練的駕駛技術(shù)產(chǎn)生了懷疑。我一直自認是一個(gè)靠譜的熟練司機，這么多年只出過(guò)兩三次責任事故，都是輕微追尾或剮蹭。我不飆車(chē)，但也決不允許自己因為開(kāi)得慢而被后車(chē)催促。我擅長(cháng)在擁堵的環(huán)路上選擇一條更快的車(chē)道，經(jīng)?；ㄙM比導航預測更短的時(shí)間到達目的地。當然，我也從來(lái)沒(méi)有讓車(chē)里的乘客暈車(chē)。
但與自動(dòng)駕駛對比，我發(fā)現人類(lèi)有太多事情做不到。比如，當我想要變道，我其實(shí)看不出后視鏡里的車(chē)距離多遠，是要搶行還是讓行，我只能憑借一種對距離的模糊感覺(jué)。當我在緊急時(shí)刻必須剎車(chē)或者打一把輪，我的反應速度和對周遭環(huán)境的觀(guān)察，顯然也比不上計算機和激光雷達。那個(gè)掉了手機的行人如果遇上我，或許就沒(méi)這么幸運了。
當然，自動(dòng)駕駛只做到上述這些還是不夠的?；氐酵ㄟ^(guò)人行橫道的那個(gè)時(shí)刻，當你與車(chē)里的司機對視，司機會(huì )從你的表情、動(dòng)作，甚至穿著(zhù)打扮上來(lái)預測你是要沖過(guò)去，還是等待，然后決定踩剎車(chē)還是油門(mén)。這是一種博弈，其規則并不在駕校的教授范圍里，我們人類(lèi)是在潛移默化中掌握的。
自動(dòng)駕駛并不能天然理解這些，博弈對它來(lái)說(shuō)是一項難度系數較高的技術(shù)。這要求它不僅能看到人，還要理解人。為了變得聰明，做出正確的決策，車(chē)必須學(xué)習人類(lèi)世界的運行規則。
自動(dòng)駕駛的進(jìn)步，和人類(lèi)一樣，來(lái)自于不斷的學(xué)習。學(xué)習的方法有兩個(gè)：1.人類(lèi)手把手教給它；2.機器自主學(xué)習。
前者比較容易理解，工程師會(huì )通過(guò)編程，設定一系列規則，比如紅燈停綠燈行，白色實(shí)線(xiàn)不能變道，白色虛線(xiàn)可以變道等。
這種方式簡(jiǎn)單直接，但也有明顯缺陷，因為人能想出來(lái)的規則是有限的，而實(shí)際場(chǎng)景是無(wú)限的。舉例來(lái)說(shuō)，車(chē)輛會(huì )在路中央遇到各種各樣的物體，紙盒、垃圾袋、大石頭、頭盔、輪胎皮，甚至小貓小狗，這些物體的種類(lèi)無(wú)法窮盡，也就無(wú)法制訂完備的規則。
另一個(gè)問(wèn)題是，當規則太多，新規則就有可能和舊規則沖突，從而影響系統運行。有時(shí)系統迭代之后，車(chē)反而會(huì )變得更“笨”，而不是更“聰明”了。
自動(dòng)駕駛學(xué)習的第二種方法，就是我們在討論AI、ChatGPT時(shí)經(jīng)常提到的：深度學(xué)習。通過(guò)這種方法，人類(lèi)不用手把手教車(chē)輛怎么行動(dòng)，而是“投喂”給它大量的數據，讓它自己學(xué)習。以特斯拉來(lái)舉例，它最新的智能駕駛軟件FSD v12 Beta版，就是通過(guò)數百萬(wàn)個(gè)人類(lèi)駕駛的視頻片段訓練而成。
一個(gè)更常被從業(yè)者提及的詞語(yǔ)是：“端到端”（End-to-End），它是深度學(xué)習的其中一種模型。顧名思義，一端是輸入，一端是輸出，沒(méi)有中間流程的信息損耗。實(shí)際應用時(shí)，車(chē)輛從攝像頭等輸入設備獲取數據，然后直接輸出加減速、轉向等操作指令。
深度學(xué)習這種技術(shù)，從設計最初就是為了模仿人類(lèi)大腦，它的基礎架構叫做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，它的信息傳遞方式類(lèi)似人類(lèi)神經(jīng)突觸之間連接。通過(guò)這種技術(shù)訓練出來(lái)的自動(dòng)駕駛車(chē)，它的表現會(huì )更加像人。而且因為學(xué)習了大量人類(lèi)駕駛視頻，它會(huì )開(kāi)得像一個(gè)熟練的老司機。
2016年，AlphaGo以4:1戰勝韓國職業(yè)九段棋手李世石。AlphaGo和自動(dòng)駕駛類(lèi)似，也是一個(gè)端到端模型，輸入當前局面信息，輸出落子位置，它通過(guò)不斷自我對弈，訓練出每一次落子的函數最優(yōu)解。人們從AlphaGo的勝利中看到了深度學(xué)習技術(shù)的潛能。
當時(shí)的中國自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，只有百度一家活躍的企業(yè)。2013年，百度拆分了當時(shí)的深度學(xué)習實(shí)驗室，成立自動(dòng)駕駛研發(fā)部門(mén)，2015年，又成立了L4自動(dòng)駕駛事業(yè)部。2015和2016年，百度在自動(dòng)駕駛研發(fā)上的投入都超過(guò)100億元，其在中國和美國的研發(fā)中心囊括了行業(yè)里最優(yōu)秀的人才。從2016年開(kāi)始，越來(lái)越多的自動(dòng)駕駛初創(chuàng )公司成立，其中很大一部分來(lái)自百度。后來(lái)人們稱(chēng)百度是自動(dòng)駕駛的“黃埔軍?！?。
其中一家公司叫做小馬智行，成立于2016年底，7個(gè)創(chuàng )始成員全都來(lái)自百度自動(dòng)駕駛部門(mén)，CEO彭軍曾任百度自動(dòng)駕駛首席架構師，CTO樓天城是百度歷史上最年輕的T10。
樓天城是一個(gè)從來(lái)不穿西裝的年輕工程師，他戴一副瓶底厚的眼鏡，語(yǔ)速極快。他畢業(yè)于清華大學(xué)，師承“圖靈獎”獲得者姚期智博士，因為連續11年蟬聯(lián)TopCoder在線(xiàn)編程大賽（在線(xiàn)算法競賽的鼻祖）中國區冠軍，獲得了“樓教主”的綽號。畢業(yè)后，他先后供職于谷歌和百度。
樓天城喜歡圍棋，經(jīng)常提到AlphaGo。創(chuàng )業(yè)前，他從AlphaGo的能力中看到了自動(dòng)駕駛的可能性；創(chuàng )業(yè)中，他經(jīng)常用AlphaGo來(lái)比喻自動(dòng)駕駛。
李世石曾在賽后的新聞發(fā)布會(huì )上說(shuō)，“看到AlphaGo下的棋，我開(kāi)始在心里琢磨，自己以前了解的招數是否就是正確的?！?樓天城也說(shuō)，“它下的跟我想的不一樣，我看不懂，我不敢瞎說(shuō)它下錯了，可能是我水平不夠?？赡芩碌氖敲钍?，我只是看不出來(lái)妙之處?！?/p>
最近幾年，他認為自己和自動(dòng)駕駛的關(guān)系，就像一個(gè)普通圍棋愛(ài)好者和AlphaGo，也就是說(shuō)，我們人類(lèi)的駕駛水平已經(jīng)比不過(guò)車(chē)了。
這種感覺(jué)最早產(chǎn)生于2018年，那時(shí)小馬智行的自動(dòng)駕駛還主要靠前文所說(shuō)第一種比較基礎的學(xué)習方法，但樓天城預感到，未來(lái)人類(lèi)有可能沒(méi)有資格做自動(dòng)駕駛的教練。到2020年，車(chē)通過(guò)深度學(xué)習，逐漸開(kāi)得越來(lái)越好，他開(kāi)始承認，自己真的教不了自動(dòng)駕駛了。
他曾親身體驗過(guò)一次自動(dòng)駕駛超出人類(lèi)能力的表現。當時(shí)他乘坐的無(wú)人車(chē)即將通過(guò)路口，一輛大車(chē)停在左側車(chē)道，快經(jīng)過(guò)大車(chē)時(shí)，自動(dòng)駕駛突然剎車(chē)。樓天城納悶，這時(shí)為什么剎車(chē)？然后就看到一個(gè)人從大車(chē)前方?jīng)_出來(lái)過(guò)馬路。
實(shí)際上，在大車(chē)旁邊時(shí)，自動(dòng)駕駛車(chē)并不是真的“看到”了那個(gè)人，而是根據自己對這個(gè)世界認知，預測這里可能發(fā)生危險，所以剎車(chē)減速。另外一個(gè)例子是，當自動(dòng)駕駛車(chē)“看到”前方一個(gè)籃球滾過(guò)來(lái)，它會(huì )預測球后面跟著(zhù)一個(gè)小孩，并剎車(chē)。我們以為它的動(dòng)作是無(wú)來(lái)由的，實(shí)際上它“想”得比我們更多。
再回過(guò)頭看看棋類(lèi)比賽。2017年12月7日，AlphaGo擊敗李世石一年多之后，同樣來(lái)自谷歌的國際象棋算法AIphaZero，擊敗了另有一個(gè)算法Stockfish 8。后者是2016年的全球計算機國際象棋冠軍，它擁有強大的計算能力，每秒計算7000萬(wàn)次走法，它具備幾百年來(lái)人類(lèi)下棋的經(jīng)驗。
AIphaZero則相反，它沒(méi)有學(xué)過(guò)任何國際象棋規則，連基本的起手下法都不會(huì )，它也并沒(méi)有更快，每秒只計算8萬(wàn)次走法。它完全憑借機器學(xué)習原理，不斷和自己下棋，然后學(xué)會(huì )并理解了國際象棋。這個(gè)過(guò)程中沒(méi)有任何人類(lèi)協(xié)助。此后，在A(yíng)lphaZero與Stockfish 8的100場(chǎng)比賽中，AlphaZero贏(yíng)28場(chǎng)、平72場(chǎng)，從沒(méi)輸過(guò)。它從零開(kāi)始學(xué)到這個(gè)水平，只花了4個(gè)小時(shí)。
深度學(xué)習之所以叫做“深度”，是因為在這個(gè)網(wǎng)絡(luò )的輸入層與輸出層中間，有成千上萬(wàn)個(gè)中間層。這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )可以被理解成一個(gè)龐大的空間，其中的參數數量是以百萬(wàn)（m）為單位計算的，連接的數量往往會(huì )達到數十億個(gè)，而系統的決策就是在這個(gè)空間里經(jīng)過(guò)海量數據訓練而得出的數學(xué)方程組。
新的問(wèn)題于是產(chǎn)生了。車(chē)在巨量數據的訓練下自己學(xué)會(huì )了駕駛，但坐在車(chē)里的人類(lèi)并不知道它是怎么“想”的，怎么做出決策的。這被稱(chēng)為端到端的“不可解釋性”，也就是說(shuō)它的運作模式是一個(gè)黑箱。
要理解車(chē)的決策，也并不是完全不能做到，但成本很高。樓天城告訴我，從技術(shù)上說(shuō)，檢視和解釋模型的每一個(gè)角落如何工作，是能夠實(shí)現的，“只是需要非常非常多的時(shí)間”。
在《科學(xué)之路：人，機器與未來(lái)》一書(shū)中，計算機科學(xué)家楊立昆也提到：一些悲觀(guān)主義者認為深度學(xué)習系統是“黑匣子”，但他們錯了。工程師可以深入檢查神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的功能，包括所有的細節。
小馬智行曾在2023年宣布，他們的端到端自動(dòng)駕駛模型“具備可解釋性”。這看似不合常理。樓天城說(shuō)，他們的方案并不是等模型輸出結果之后再回過(guò)頭檢視細節，而是把這項工作前置，讓模型從一開(kāi)始就同時(shí)輸出兩個(gè)結果：一個(gè)是駕駛決策，一個(gè)是駕駛意圖。也就是說(shuō)，讓解釋駕駛意圖成為模型本身工作的一部分。
這個(gè)答案并不完全令人滿(mǎn)意，我們依然做不到徹底看透自動(dòng)駕駛。前文提到樓天城在看不懂車(chē)的行為時(shí)，意識到自己已經(jīng)比不過(guò)車(chē)，但是對于大部分不那么懂技術(shù)的人來(lái)說(shuō)，看不懂可能會(huì )直接帶來(lái)恐懼，而不是對自身局限性的反思。
畢竟我們總是活在既有的經(jīng)驗里。幾百年以來(lái)，我們已經(jīng)習慣了實(shí)體機械的運轉模式，譬如手表機芯和汽車(chē)發(fā)動(dòng)機，它們要么運作（100%），要么不運作（0%），其中哪一個(gè)零件出了問(wèn)題，很容易看得明白。但自動(dòng)駕駛早已不再依靠機械邏輯運行了。
清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長(cháng)張亞勤曾在公開(kāi)發(fā)言中說(shuō)，無(wú)人駕駛可能是最快通過(guò)圖靈測試的具身智能（可以簡(jiǎn)單理解為不同形態(tài)的機器人）。如果他的判斷準確，那解決我們的顧慮的方法，或許就不是讓自動(dòng)駕駛（乃至更廣義的人工智能）證明自己百分之百可靠，而是我們人類(lèi)需要找到重新看待它們的方式。
我們不了解讓出租車(chē)司機、工匠、醫生或航空公司飛行員完成他們的工作的神經(jīng)機制，更不了解用來(lái)尋找松露的狗如何挖掘出芬芳的“黑色鉆石”，但我們相信他（它）們。為什么要對一臺反應更快、不知疲倦、從不分心的機器提出更高的要求呢？當你可以證明它比人類(lèi)更可靠時(shí)，為什么還要對它產(chǎn)生懷疑呢？……人工智能的工作能夠帶來(lái)令人滿(mǎn)意的效果，這不就夠了嗎？
我與樓天城談到這個(gè)線(xiàn)%可解釋性是沒(méi)有必要的，“因為這個(gè)世界本身也是不可解釋的。如果真到量子微觀(guān)層面，本來(lái)就不可解釋?zhuān)呛苷??！?我問(wèn)他，我們要真正接受人工智能，是不是必須接受不可解釋性？他不假思索，“這個(gè)當然了。但是另一個(gè)維度，我覺(jué)得先要接受人工智能比人強。這其實(shí)更重要?！?/p>
道路會(huì )更安全，日本國土交通省一項研究顯示，自動(dòng)駕駛汽車(chē)將能夠減少89.5%的傷亡事故。根據世衛組織發(fā)布的《2023年道路安全全球現狀報告》，去年有119萬(wàn)人因道路交通死亡，平均每分鐘死亡人數超過(guò)2人，每天死亡人數超過(guò)3200人。而在這些事故中，94%都與人的因素相關(guān)?？梢哉f(shuō)人類(lèi)是道路上最大的風(fēng)險來(lái)源了。
道路也會(huì )更加暢通，自動(dòng)駕駛車(chē)輛沒(méi)有路怒癥，會(huì )通過(guò)計算得出最高效的通行方式。對于開(kāi)車(chē)的人，通勤路程不會(huì )再是浪費的，車(chē)可以自己平穩行駛，人們可以在車(chē)上吃飯、工作。車(chē)把人送到目的地后，會(huì )自己去尋找停車(chē)位，下班時(shí)再來(lái)接我們回家。無(wú)人駕駛出租車(chē)和巴士能夠24小時(shí)運行，沒(méi)有車(chē)的人也可以隨時(shí)乘坐。我們不必再住在擁擠的城市中心，生活成本將會(huì )降低。
這一美好未來(lái)的實(shí)現有一個(gè)前提，就是自動(dòng)駕駛達到L5級別?，F在中國和美國把自動(dòng)駕駛分為L(cháng)0-L5共六級，最高級別的自動(dòng)駕駛被稱(chēng)為“完全自動(dòng)駕駛”，指車(chē)輛可以在任何情況下完全自主駕駛，不需要駕駛員的干預。
最近引起人們恐慌的Robotaxi屬于L4，“高度自動(dòng)駕駛”，車(chē)輛能夠在某些環(huán)境和特定條件下自主駕駛。
L4與L5的區別，可以理解為99.9%與100%的區別。這個(gè)百分比是指車(chē)輛能夠自主處理的場(chǎng)景的比例。在99.9%以上，車(chē)輛掌控的場(chǎng)景比例能達到小數點(diǎn)后多少位，就是現在自動(dòng)駕駛公司能力差異的集中體現，越逼近100%則越難。更難的是，這100%的巔峰沒(méi)人抵達過(guò)，也就沒(méi)人知道到底能不能抵達。
人類(lèi)從1925年開(kāi)始研究自動(dòng)駕駛，1939年，紐約世博會(huì )上展出了世界上第一輛自動(dòng)駕駛概念車(chē)——Futurama。此后日本（1977）、中國（1987）都自行研發(fā)出了自動(dòng)駕駛車(chē)。但這些車(chē)與我們現在看到的自動(dòng)駕駛車(chē)輛不同，它們都需要部分借助道路的電磁場(chǎng)或者軌道的輔助，才能自主行駛。
自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)線(xiàn)年，美國國防高級研究計劃署（DARPA）發(fā)起一場(chǎng)無(wú)人駕駛挑戰賽。此后2005、2007年又舉辦了兩屆，獎金最高達到350萬(wàn)美金。比賽吸引了斯坦福大學(xué)、卡內基梅隆大學(xué)、弗吉尼亞理工大學(xué)等美國頂尖科研機構，這些科技人才后來(lái)成為了谷歌、通用等公司研發(fā)自動(dòng)駕駛的核心力量。
值得一提的是，DARPA組織這場(chǎng)比賽的目的是推動(dòng)軍用無(wú)人車(chē)的研發(fā)。2001年，美國在阿富汗作戰，為了減少傷亡，美國國會(huì )通過(guò)了一項法案：在2015年，軍方三分之一車(chē)輛必須無(wú)人駕駛。2003年，伊拉克戰爭爆發(fā)，無(wú)人駕駛技術(shù)還沒(méi)有大的進(jìn)展，DARPA于是決定舉辦獎金豐厚的比賽，吸引更多人投入自動(dòng)駕駛的研究?？梢哉f(shuō)，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展得益于軍事計劃。
現在，最知名的兩家自動(dòng)駕駛公司是谷歌的Waymo和特斯拉。他們也代表了研究自動(dòng)駕駛的兩條路線(xiàn)。
谷歌旗下的Waymo，從一開(kāi)始就直接研發(fā)最難的L4自動(dòng)駕駛，商業(yè)模式是無(wú)人駕駛出租車(chē)，這被稱(chēng)為跨越式路線(xiàn)。特斯拉選擇的是漸進(jìn)式路線(xiàn)，指先從基礎做起，在量產(chǎn)車(chē)上搭載L2技術(shù)，依靠大量的真實(shí)駕駛場(chǎng)景收集數據，訓練算法，最終達到L4。
同濟大學(xué)汽車(chē)學(xué)院教授、汽車(chē)安全技術(shù)研究所所長(cháng)朱西產(chǎn)告訴我，現在L4的技術(shù)和商業(yè)化模式都還沒(méi)有成熟，Robotaxi在四五年內不會(huì )在社會(huì )層面引發(fā)大的改變。他認為研發(fā)L2技術(shù)是更現實(shí)的選擇，也能更快落地。自動(dòng)駕駛行業(yè)內，專(zhuān)家與從業(yè)者對于Robotaxi大規模普及的預測大都在5到10年之后。
這對于普通人來(lái)說(shuō)是個(gè)好消息，我們可以不用擔心立即被AI取代。但對致力于研發(fā)L4自動(dòng)駕駛的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這意味著(zhù)他們距離成功還很遙遠。
樓天城在創(chuàng )業(yè)初期就表示，做L4是他的第一原則，如果這個(gè)原則無(wú)法被接受，那么一切免談。他在接受采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)，“我可能在意一些比較虛的東西，比如，將來(lái)中國做成自動(dòng)駕駛有我的一份?！?小馬智行的創(chuàng )始團隊還曾一起談?wù)搫?chuàng )業(yè)的目標，“要讓自動(dòng)駕駛無(wú)處不在”，他們認為，要達到這個(gè)目標，必須做L4。
但直接做最難的L4，就意味著(zhù)更大的投入和更長(cháng)的商業(yè)化路程。谷歌的Waymo自2009年啟動(dòng)以來(lái)，直到現在15年過(guò)去，依然未能全面盈利。
樓天城判斷一件事能否做成，并不根據難度，而是看技術(shù)上的極限能否達到。2012之前，他對自動(dòng)駕駛能不能做成還有所懷疑，但就在2012年，AI領(lǐng)域迎來(lái)突破——
9月，AlexNet模型在ImageNet圖像分類(lèi)競賽中的獲勝，讓人們認識到深度學(xué)習的能力；
自動(dòng)駕駛所需的激光雷達技術(shù)也在這一年開(kāi)始加速發(fā)展，Luminar、Quanergy等初創(chuàng )公司成立，此后陸續誕生了Aeye、Innoviz、Innovusion 等上百家激光雷達公司，在中國還有禾賽和速騰聚創(chuàng )，激光雷達的價(jià)格也越來(lái)越低。這些技術(shù)基礎讓樓天城相信，自動(dòng)駕駛一定能做出來(lái)，只是時(shí)間問(wèn)題
小馬智行的CEO彭軍曾在谷歌、百度工作，獲得過(guò)谷歌最高獎——谷歌創(chuàng )始人獎。他也認同從一開(kāi)始就挑戰L4，他的邏輯很簡(jiǎn)單，正因為L(cháng)4很難，所以競爭壁壘更高，“一旦我們做出來(lái)了，其實(shí)是護城河非常深的”。
在彭軍看來(lái)，自動(dòng)駕駛從一開(kāi)始就不存在兩種路線(xiàn)，因為它們根本就是兩種產(chǎn)品，“L2本身是非常有價(jià)值的一個(gè)產(chǎn)品，但它永遠不會(huì )往L4做，它的成本算不過(guò)來(lái)。
L2與L4的本質(zhì)區別在于，車(chē)輛能否被看作是一個(gè)獨立的駕駛責任主體。L4的車(chē)輛如果發(fā)生交通事故，會(huì )由車(chē)輛（運營(yíng)商或車(chē)企）承擔責任，而L2級別的車(chē)輛的責任主體是人類(lèi)駕駛員?，F在我們在市面上看到的所有私家車(chē)的自動(dòng)駕駛技術(shù)，包括特斯拉最新一代的FSD，都屬于L2或以下級別。社交媒體上曾流傳的司機長(cháng)時(shí)間不握方向盤(pán)、在車(chē)上打游戲、甚至離開(kāi)駕駛座到后排睡覺(jué)，實(shí)際上是違法行為。
自動(dòng)駕駛行業(yè)的普遍常識是，為了覆蓋最后幾位小數點(diǎn)的極端場(chǎng)景，企業(yè)需要付出超過(guò)90%的時(shí)間和金錢(qián)。在彭軍看來(lái)，L2技術(shù)因為有司機兜底，不需要做這種程度的付出，“一個(gè)東西我花90%精力，最后賣(mài)不了錢(qián)，我做它干什么，這是很簡(jiǎn)單的一個(gè)道理?！?/p>
2016年，彭軍和樓天城決定創(chuàng )業(yè)的同時(shí)，百度內部還有至少10組人也在考慮自立門(mén)戶(hù)?，F在小馬智行的CFO王皓俊當時(shí)也在百度工作，他受到了不同“創(chuàng )業(yè)小組”的招攬，最終決定加入彭和樓的團隊。王皓俊記得，當時(shí)很多小組都決定再等幾個(gè)月，等到年終獎發(fā)下來(lái)，再出去創(chuàng )業(yè)。但他們這7個(gè)人沒(méi)有等。彭軍認為創(chuàng )業(yè)就要抓住時(shí)間節點(diǎn)，幾個(gè)月的時(shí)間，足夠把系統架構搭出來(lái)了。后來(lái)小馬智行幾乎總是第一批拿到各城市路測、商業(yè)化許可的中國自動(dòng)駕駛公司，王皓俊認為這幾個(gè)月的先機至關(guān)重要。
創(chuàng )業(yè)最開(kāi)始非常順利，不到10個(gè)人的團隊只用了四個(gè)月就開(kāi)發(fā)出了第一代自動(dòng)駕駛系統。半年后，2017年6月，小馬智行在美國加州獲得自動(dòng)駕駛路測牌照，開(kāi)啟公開(kāi)道路測試。
此后不久，廣州南沙區委到美國考察，乘坐了小馬智行的自動(dòng)駕駛車(chē)。區委邀請他們去南沙落地，答應在南沙全區開(kāi)放自動(dòng)駕駛測試。
彭軍當場(chǎng)拍胸脯說(shuō)，我們在18年初一定讓南沙市民能坐到小馬智行的自動(dòng)駕駛車(chē)。當時(shí)全公司一共只有二十多個(gè)人，分布在硅谷、北京，得到邀請后他們在廣州建立了研發(fā)中心，最初只有三四個(gè)人。王皓俊當時(shí)剛在美國完成第一代系統的開(kāi)發(fā)，本來(lái)是到廣州短期工作，到了之后發(fā)現自己可能走不了了。當地路況和美國差別很大，系統需要更新，還要選擇測試路線(xiàn)，裝配車(chē)輛，與政府協(xié)調，事情一件接著(zhù)一件。
快到和區委約定的時(shí)間了，彭軍開(kāi)玩笑說(shuō)，2018年的春節比較晚，我們還多出一些時(shí)間。2018年2月2日，春節前兩周，小馬智行的自動(dòng)駕駛測試車(chē)在區政府門(mén)前接上了南沙區委。這是中國第一支常態(tài)化運行的自動(dòng)駕駛車(chē)隊。四個(gè)月后，2018年6月，小馬智行在北京獲得了路測牌照。又過(guò)了半年，12月，他們的自動(dòng)駕駛出行服務(wù)平臺PonyPilot（現小馬智行）落地了。
這一年里，公司的融資也進(jìn)展順利，1月宣布完成1.12億美元 A 輪融資，7月宣布完成1.02億美元 A+ 輪融資
在所有公開(kāi)發(fā)言中，彭軍和樓天城都對小馬智行的技術(shù)表現出毫不掩飾的自信。兩個(gè)人都提到，創(chuàng )業(yè)一兩年內，他們的自動(dòng)駕駛水平已經(jīng)超過(guò)了現在的L2，此后幾年一直在努力提升最后0.1%的能力。樓天城又把超越L2之后的技術(shù)進(jìn)展分為兩個(gè)部分，首先達到和人類(lèi)同等水平，然后是超越人——大約在2020-2021年，這個(gè)目標達到了。
現在，行業(yè)內普遍認為自動(dòng)駕駛的水平已經(jīng)是人類(lèi)的10倍。樓天城說(shuō)，他的下一個(gè)目標是探索自動(dòng)駕駛的安全極限，他想知道，一個(gè)能保證通行效率的完美司機，其安全水平究竟是人類(lèi)的多少倍。他判斷這個(gè)數字在20倍到100倍之間，意思是，如果一個(gè)人類(lèi)司機每開(kāi)2萬(wàn)公里會(huì )出一次事故，自動(dòng)駕駛每開(kāi)20萬(wàn)-100萬(wàn)公里，才會(huì )出一次事故
實(shí)際操作中，人們嘗試沿用既有的方式來(lái)評價(jià)自動(dòng)駕駛，把它看作“一輛具備一些人類(lèi)駕駛能力的汽車(chē)”。在各類(lèi)文件中，我們可以看到一種拼湊起來(lái)的評價(jià)體系：普通汽車(chē)的產(chǎn)品標準+信息技術(shù)的安全標準+人類(lèi)駕駛員的操作標準，再加上一條，實(shí)際道路測試數據。
2021年10月，人們開(kāi)始能在北京的道路上見(jiàn)到真的無(wú)人駕駛車(chē)輛。在那之前，L4自動(dòng)駕駛汽車(chē)經(jīng)過(guò)了以下考驗：
1.企業(yè)、車(chē)輛、安全員要符合規定，比如車(chē)輛需要通過(guò)普通機動(dòng)車(chē)強制檢驗標準，企業(yè)需要為車(chē)輛購買(mǎi)保險，安全員需要具備3年以上安全駕駛經(jīng)歷等；
在整個(gè)過(guò)程中，車(chē)輛不能發(fā)生失控、重大違規和主體責任交通事故。2021年10月，小馬智行和百度首批收到北京市無(wú)人化道路測試通知書(shū)。
最近幾年，政策緊跟技術(shù)發(fā)展的步伐，更新速度非?？?。2023年，全國共出臺了至少91條有關(guān)自動(dòng)駕駛的政策。2024年前四個(gè)月，出臺的政策數量就達到了42條。這些政策也經(jīng)歷頻繁的修訂?！侗本┦凶詣?dòng)駕駛車(chē)輛道路測試管理實(shí)施細則(試行)》2017年出臺，到2020年，已經(jīng)修訂了四次。
這許多的“意見(jiàn)”、“細則”、“通知”、“方案”、“辦法”、“條例”，顯示出企業(yè)與政府的努力。但問(wèn)題是，這些都不是本質(zhì)上的創(chuàng )新。
世界模型可以被理解為AI模型之上的模型。在它被發(fā)明之前，人類(lèi)一直以自身為尺度評價(jià)AI，但現在人們發(fā)現，世界模型比人類(lèi)更有資格充當自動(dòng)駕駛的教練和裁判。
世界模型的概念最早來(lái)自科學(xué)家楊立昆，《科學(xué)之路：人，機器與未來(lái)》一書(shū)的作者。楊立昆是深度學(xué)習發(fā)明者之一，他設計的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是現在自動(dòng)駕駛能通過(guò)視覺(jué)識別周?chē)h(huán)境的基礎。
楊立昆提出，真正的世界模型是一種對世界的模擬，可以讓我們預測環(huán)境的演變并預見(jiàn)行為的后果，從而有能力計劃一個(gè)動(dòng)作或一系列行動(dòng)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，世界模型擁有常識和對真實(shí)世界的認知，而這是現在的人工智能模型沒(méi)有的。
人類(lèi)就天然擁有世界模型，比如，一個(gè)第一次開(kāi)車(chē)的人就知道，當在右側是懸崖的山路行駛時(shí)愛(ài)游戲app，如果將方向盤(pán)向右轉，汽車(chē)會(huì )掉進(jìn)山溝。我們根本不需要去嘗試，就能想到這一后果。正因為擁有常識，人類(lèi)才可以只花幾十個(gè)小時(shí)就學(xué)會(huì )駕駛。
從2020年開(kāi)始直到現在，世界模型一直是小馬智行的研發(fā)部門(mén)最重要的工作，動(dòng)用了超過(guò)一半的研發(fā)資源。
樓天城多次強調這個(gè)模型的重要性，不只對于小馬智行，“如果說(shuō)各大自動(dòng)駕駛公司做出來(lái)的產(chǎn)品的差別，我覺(jué)得最重要還是世界模型的差別。
高一的時(shí)候，他接到了兩所中國頂尖高校的邀請，可以讓他提前一年去讀大學(xué)。這兩所學(xué)校的名頭會(huì )讓中國絕大部分學(xué)生與家長(cháng)動(dòng)心。但樓天城拒絕了。他拒絕的理由是這兩所學(xué)校都不是他真正想去的，他的目標只有一個(gè)，而且他相信自己再努力一年，就能達到這個(gè)目標。他后來(lái)考入了清華的“姚班”。
樓天城以此說(shuō)明自己是如何堅持目標，拒絕的，他希望找到有同樣特質(zhì)的人。他在創(chuàng )業(yè)中意識到，最大的挑戰并不是技術(shù)，而是要習慣一種長(cháng)期的平淡。
“（現在）很少再靠silver bullet（高招、殺手锏）來(lái)干什么事兒……至少自動(dòng)駕駛這種需要長(cháng)期做的行業(yè)很難了，我覺(jué)得這是國內甚至世界僅有的一個(gè)狀態(tài)。這可能是創(chuàng )業(yè)最大的挑戰。它沒(méi)有silver bullet，需要長(cháng)期的積累……不是說(shuō)發(fā)現某個(gè)事就過(guò)去了，不會(huì )的，你要慢慢進(jìn)步到那個(gè)（理想）狀態(tài)。
王皓俊曾擔任HR負責人，他在招聘中的一項工作就是和候選人“對齊預期”，告訴對方，我們現在做的事情需要比較長(cháng)的時(shí)間才能實(shí)現商業(yè)化。
不只小馬智行一家公司要面臨較長(cháng)的商業(yè)化過(guò)程，這是所有L4自動(dòng)駕駛公司的難題。一個(gè)行業(yè)里常用的比喻是：攀登珠峰，沿途下蛋。意思是在攻克頂尖技術(shù)的過(guò)程中，同時(shí)做一些技術(shù)要求不太高，能更快落地產(chǎn)生營(yíng)收的項目。同樣來(lái)自百度的創(chuàng )業(yè)團隊文遠知行就選擇了無(wú)人小巴、無(wú)人貨運、無(wú)人清掃等低速自動(dòng)駕駛項目作為營(yíng)收途徑。
從2018年開(kāi)始，彭軍有至少五六次聽(tīng)到不同人的詢(xún)問(wèn)，你們要不要做送貨小車(chē)？彭軍一直回答，我們不做，“很多人沒(méi)看清楚，中國小車(chē)其實(shí)很難做的，更艱難，技術(shù)上挑戰非常大，而且商業(yè)上的場(chǎng)景也非常復雜，你就算把技術(shù)真做好了，你沒(méi)有一個(gè)像美團、京東那樣大的平臺或者阿里，你也做不出來(lái)。所以他們做也許有意義，我做完全沒(méi)有價(jià)值?！?/p>
2018年底，公司管理層對于此后的發(fā)展做過(guò)一次深入探討，其中一個(gè)主題是：要不要為車(chē)廠(chǎng)供應L2輔助駕駛系統。討論的結果是，不做。彭軍尤其堅持不做。
小馬智行內部經(jīng)常提到一個(gè)“主干理論”：要讓一棵樹(shù)長(cháng)成喬木、參天大樹(shù)，首先要把主干做得更堅實(shí)，再讓它生長(cháng)枝杈，反之如果過(guò)早地讓它分叉，可能它最后只會(huì )變成一棵灌木。對他們來(lái)說(shuō)，L4是永遠的主干，L2和其他項目都是枝杈。
更實(shí)際的考慮是，在2018年，他們認為討論自動(dòng)駕駛的真正商業(yè)化落地還為時(shí)太早。小馬智行那時(shí)只有10輛車(chē)，為了參加那年在上海舉辦的世界人工智能大會(huì )，他們動(dòng)用了整個(gè)公司的力量，把10輛車(chē)全調了過(guò)去。王皓俊說(shuō)，“如果那個(gè)時(shí)候先去考慮一個(gè)商業(yè)模式，我覺(jué)得當時(shí)在大家看來(lái)量太少了?！?/p>
小馬智行一直被看作一家科研公司，媒體報道里說(shuō)他們的商業(yè)化路線(xiàn)“捉摸不定”。在很長(cháng)一段時(shí)間里，小馬智行的員工幾乎全是研發(fā)人員。公司有二三十人時(shí)，非研發(fā)崗位只有兩人，一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理和一個(gè)商務(wù)。2019年，人數達到一百時(shí)，研發(fā)人員占比近80%。直到現在，小馬智行有1000人的規模，研發(fā)人員占比仍近60%。
2020年2月，小馬智行拿到4.62億美元B輪融資，其中包括豐田4億美元戰略投資。他們在這一年的重要動(dòng)作是將車(chē)隊數量擴大到一百輛車(chē)。彭軍至今認為那是一個(gè)在正確的時(shí)間做出的正確選擇——不是把錢(qián)全部投入研發(fā)，也不是擴大客戶(hù)數量，更不是一下子增加到一千輛車(chē)，而是在一定的規?；伦黾夹g(shù)研發(fā)。在特定的時(shí)間做出正確的決定，對彭軍來(lái)說(shuō)這就是創(chuàng )業(yè)里最重要的事。
2021年2月，小馬智行完成3.67億美元C輪融資，2022年3月，完成D輪融資的首次交割，公司估值達85億美元，是當時(shí)國內估值最高的自動(dòng)駕駛公司。
按照原先的計劃，他們本來(lái)不需要D輪融資。2021年6月，彭軍在采訪(fǎng)中透露，公司正考慮在美國上市。同月，他們招聘了一位來(lái)自美國的CFO勞倫斯·斯泰恩，他曾是摩根大通投資銀行。據報道，小馬智行高管團隊一度開(kāi)始了上市路演，但就在7月底，美國證交會(huì )宣布停止辦理內地企業(yè)的IPO或其他證券發(fā)行的登記手續。
得到消息時(shí)，王皓俊剛從美國回來(lái)，正在隔離。他用了整個(gè)隔離期來(lái)消化這件事，告訴自己，這是黑天鵝事件，誰(shuí)也沒(méi)有辦法?；氐焦?，他和彭軍、樓天城討論了接下來(lái)公司要做的轉向，他提到一個(gè)當時(shí)必須考慮的問(wèn)題：現金流消耗。此前他們按照上市成功來(lái)規劃，招了很多人，導致現金消耗很快，他們必須想出對策。9月開(kāi)始，小馬智行收縮了卡車(chē)研發(fā)團隊，原本的造車(chē)計劃也取消了。
2022年，公司繼續收縮團隊，控制成本。年底，小馬智行成立了乘用車(chē)智能駕駛技術(shù)（POV）業(yè)務(wù)部門(mén)，開(kāi)始為車(chē)廠(chǎng)提供L2技術(shù)方案，創(chuàng )造新的營(yíng)收。至此，小馬智行的營(yíng)收方式有三種：無(wú)人駕駛出租車(chē)、無(wú)人駕駛卡車(chē)、POV業(yè)務(wù)。
2022年也是自動(dòng)駕駛領(lǐng)域壞消息不斷的一年。在美國，背靠福特和大眾的L4自動(dòng)駕駛公司Argo AI宣布停止運營(yíng)，最領(lǐng)先的自動(dòng)駕駛芯片公司Mobileye在美股上市之后，市值一度腰斬，跌破200億美元。在中國，自動(dòng)駕駛行業(yè)的累計融資額從2021年的932億元，縮減到2022年的240億元。
就在賺錢(qián)開(kāi)始成為問(wèn)題的同時(shí)，技術(shù)方面迎來(lái)了一個(gè)好消息。2022年12月30日，小馬智行獲得了一份北京政府的文件，全稱(chēng)是“無(wú)人化車(chē)外遠程階段道路測試許可”。這意味著(zhù)他們可以在北京的特定道路上“整車(chē)無(wú)人”行駛，安全員不用坐在車(chē)里，只需遠程監控。
樓天城將這一天稱(chēng)為完全自動(dòng)駕駛的分水嶺。在此之前，公司更多需要考慮的是純技術(shù)的因素，要提升自動(dòng)駕駛的能力，在這一天之后，公司的重心要開(kāi)始放在非技術(shù)因素上，比如成本、規?；芰?、標準化能力，樓天城認為這會(huì )帶來(lái)新的挑戰，但已經(jīng)不再是單純自動(dòng)駕駛技術(shù)上的挑戰了。
2023年初，彭軍在公開(kāi)發(fā)言時(shí)提到，“未來(lái)三年將是小馬智行商業(yè)化的關(guān)鍵攻堅時(shí)期，公司戰略目標非常明確?！贝撕?，小馬智行先后獲得了北京、廣州、深圳、上海四個(gè)城市的“無(wú)人商業(yè)化”試點(diǎn)許可，啟動(dòng)了無(wú)人網(wǎng)約車(chē)業(yè)務(wù)。小馬智行最重要的“主干”，L4自動(dòng)駕駛，終于要迎來(lái)商業(yè)化的落地了。
樓天城曾經(jīng)最擔心車(chē)的水平會(huì )比不過(guò)人，但這一關(guān)早在2020年就過(guò)了。車(chē)的成本在他看來(lái)也是技術(shù)的一部分，最初他擔心硬件太貴，但最近幾年，激光雷達大幅降價(jià)（2017年單顆8萬(wàn)美元，現在幾千元人民幣），成本降低很多。再加上政策的支持，他判斷影響商業(yè)化的問(wèn)題都已經(jīng)解決了。
到2024年11月，小馬智行已累積超過(guò)4000萬(wàn)公里的自動(dòng)駕駛路測里程，其中無(wú)人化自動(dòng)駕駛測試里程近400萬(wàn)公里。樓天城說(shuō)，2025年，公司將做到單車(chē)盈利，也就是說(shuō)新增的每一輛車(chē)都會(huì )帶來(lái)更多營(yíng)收，到那時(shí)，規?；淖璧K也消除了。樓天城和彭軍在創(chuàng )業(yè)初期提出要做成L4，就要做到無(wú)人化、規?；?，這個(gè)目標就在他們眼前不遠處了。
11月27日，小馬智行正式在納斯達克掛牌上市，股票代碼“PONY”，成為Robotaxi第一股。在擴大發(fā)行規模后，若承銷(xiāo)商的超額配售權悉數行使，小馬智行以每股13美元的定價(jià)將發(fā)行總計2300萬(wàn)股美國存托股票（ADS，每份ADS對應1份普通股），融資額達2.99億美元，成為今年以來(lái)美股自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最大規模IPO。加之此次通過(guò)同步私募配售價(jià)值約1.534億美元的普通股，小馬智行本次IPO總募資金額可達約4.52億美元。
自動(dòng)駕駛的未來(lái)價(jià)值，樓天城預測，是它將成為人與AI關(guān)系改變的先鋒，“（這個(gè)開(kāi)端）不是機器人，應該是自動(dòng)駕駛，或者說(shuō)自動(dòng)駕駛是機器人最好的應用?！?/p>
自動(dòng)駕駛，更準確的說(shuō)是無(wú)人車(chē)，實(shí)際上就是駕駛領(lǐng)域的機器人。它能“看”，能“想”，能行動(dòng)。它其實(shí)也能說(shuō)話(huà)，當乘客下車(chē)后忘記關(guān)車(chē)門(mén)，它會(huì )對路人說(shuō)，請幫幫我。但它的智能只體現在駕駛這件事上，它的世界模型是關(guān)于道路交通的。
樓天城認為，如果要為通用人工智能（AGI）建構一個(gè)世界模型，難度會(huì )非常高，不是現在任何一個(gè)世界模型可以比擬，難度也不是簡(jiǎn)單的線(xiàn)性關(guān)系，“需要一些全新的東西”。
最近，關(guān)于通用人工智能（AGI）的討論很多，軟銀CEO孫正義今年6月說(shuō)，AI“將在10年內比人類(lèi)聰明一萬(wàn)倍”，AGI將在10年內到來(lái)。谷歌首席研究員Ray Kurzweil更樂(lè )觀(guān)，聲稱(chēng)AGI將在2029年到來(lái)。
通用人工智能可以被理解為人工智能的終極形態(tài)和發(fā)展的最終目標，指的是在所有方面都達到和超越人類(lèi)水平的智能系統，能夠完類(lèi)能完成的所有任務(wù)，也被稱(chēng)為強人工智能、超級人工智能。
今年7月，ChatGPT的母公司OpenAI提出了有一個(gè)對人工智能的分級標準，定義的第一級是：能夠以對話(huà)方式與人類(lèi)互動(dòng)的人工智能，包括OpenAI旗下的ChatGPT及其他常見(jiàn)的AI對話(huà)助手。目前我們熟悉的各家AI大模型公司也基本都屬于第一級別。
第二級是“推理者”，能夠解決基本的問(wèn)題，這一級別人工智能的水平相當于擁有博士學(xué)位但無(wú)法使用工具的人類(lèi)。第被稱(chēng)作“代理”，也就是AI智能體，OpenAI將其定義為能夠代表用戶(hù)采取行動(dòng)。第四級是能夠創(chuàng )新的人工智能。
要怎么讓現有的AI升級成為AGI？科學(xué)界普遍認可的觀(guān)點(diǎn)是，需要世界模型。我們在前文提到過(guò)，世界模型會(huì )給人工智能帶來(lái)對世界的認知，讓它能抽象地理解事情發(fā)生的因果關(guān)系，進(jìn)行推理、預測。比如，剛出生幾個(gè)月的嬰兒就知道，用手推動(dòng)一個(gè)杯子，杯子會(huì )落到地上；我們看到一個(gè)坐在桌子后面的人，即便只看到上半身，也知道桌子下有兩條腿。這種預測和推理的能力來(lái)自于常識，楊立昆認為這就是智能的本質(zhì)。
但關(guān)于世界模型，科技界的一大分歧是，以ChatGPT為代表的大語(yǔ)言模型到底能不能成為世界模型。
對此，楊立昆有一句知名發(fā)言：現在的AI對世界的了解還不如你家的貓。他提到的AI就是指大語(yǔ)言模型。他還曾說(shuō)，五年內不會(huì )再有人想用GPT，因為它永遠無(wú)法實(shí)現像人類(lèi)一樣的推理和計劃能力。
北京通用人工智能研究院國際交流部部長(cháng)張楊在接受采訪(fǎng)時(shí)說(shuō)，大語(yǔ)言模型“本質(zhì)上可以認為是一種復雜的查詢(xún)，需要大量重復數據來(lái)訓練”，而通用人工智能的特點(diǎn)是“能夠自主感知、認知、推理、學(xué)習和執行，不依賴(lài)于大數據，基于無(wú)標注數據進(jìn)行無(wú)監督學(xué)習”。他以烏鴉喝水來(lái)比喻AGI的能力，看似簡(jiǎn)單，卻是自主推理行為，是由價(jià)值與因果驅動(dòng)的高級智能。
ChatGPT確實(shí)經(jīng)常在涉及常識的領(lǐng)域鬧笑線(xiàn)這兩個(gè)數字哪一個(gè)更大。它會(huì )用專(zhuān)家式的語(yǔ)言進(jìn)行論證，最終給出9.11更大的答案。有媒體測試了幾家國內的基于大語(yǔ)言模型的AI對話(huà)助手，它們的表現也不盡如人意。
OpenAI今年聲稱(chēng)GPT-4模型即將擁有推理能力。批評ChatGPT的專(zhuān)家們則認為，現在的生成式大語(yǔ)言模型確實(shí)反應很快，但它只能做到對世界進(jìn)行摘要性描述，而無(wú)法對真實(shí)世界產(chǎn)生理解。就像洞穴里的人只能看到影子，而看不到事物的本質(zhì)。楊立昆判斷，大語(yǔ)言模型是通向AGI（通用人工智能）的一條歧路，“我討厭看到人們浪費時(shí)間”，他說(shuō)。
顧名思義，這種模型要依靠海量文本進(jìn)行訓練，假設它能夠學(xué)習互聯(lián)網(wǎng)上所有公開(kāi)文本，那這些文本的數據量會(huì )達到2×1013字節。如果人類(lèi)每天閱讀8小時(shí)，需要17萬(wàn)年的時(shí)間才能讀完。但我們不知道的是，當我們還只有四歲的時(shí)候，在此前生命中醒著(zhù)的16000小時(shí)，我們已經(jīng)通過(guò)視覺(jué)神經(jīng)接收了1015字節的數據——是互聯(lián)網(wǎng)上所有文本數據量的50倍。
楊立昆因此提出，人類(lèi)學(xué)到的大部分知識都是通過(guò)觀(guān)察和與現實(shí)世界的互動(dòng)得來(lái)的，而不是通過(guò)語(yǔ)言。所以要讓機器具備智能，必須讓它通過(guò)世界模型來(lái)理解真實(shí)世界。
楊立昆發(fā)表了一篇名為《A Path Towards Autonomous Machine Intelligence Version》的論文，提出一種聯(lián)合嵌入預測架構（JEPA）。對比來(lái)看，ChatGPT等生成式模型的架構是通過(guò)前值預測后值，而楊立昆提出的這種架構的重點(diǎn)是預測前值與后值之間的抽象關(guān)系——也就是從描述現象，升級到理解因果關(guān)系。
總的來(lái)說(shuō)，這位深度學(xué)習三巨頭之一、卷積網(wǎng)絡(luò )之父，熱衷于給高速發(fā)展的大語(yǔ)言模型潑冷水，同時(shí)，他推崇的世界模型的研究仍處在起步階段。
對于A(yíng)I的未來(lái)，科學(xué)家、AI公司的創(chuàng )始人們有各種預測。比如，楊立昆和馬斯克就持有截然相反的觀(guān)點(diǎn)，楊認為AI會(huì )帶來(lái)文藝復興，讓人類(lèi)獲得更多創(chuàng )造力，馬卻認為AI很快就會(huì )變得強大，想要掌權，會(huì )威脅人類(lèi)世界的安全。
寫(xiě)這篇稿件的過(guò)程中，我又和我媽聊起自動(dòng)駕駛，她一邊開(kāi)車(chē)一邊很認真地問(wèn)我，那些無(wú)人車(chē)真的不是后臺有人在操作的嗎？我突然不知道該怎么解釋。要講的太多，如果從頭說(shuō)起，幾十分鐘的路程大約不夠用。我只能說(shuō)，真的沒(méi)有，那么多車(chē)，人怎么管得過(guò)來(lái)？這種毫無(wú)邏輯的回答，她竟然也接受了。她轉而講起十年前，自己兼職開(kāi)滴滴和優(yōu)步，每個(gè)月能賺一萬(wàn)多的事情。
我想，她早晚會(huì )接受自動(dòng)駕駛的，就像她也很快明白了什么是手機APP，并且欣然與一個(gè)陌生人通過(guò)APP建立聯(lián)系，然后在現實(shí)世界中載對方一程。事情總是在我們不知不覺(jué)間發(fā)生。
從小學(xué)起，我坐在父親的副駕駛座上往返家和學(xué)校，路上要花幾十分鐘。他開(kāi)車(chē)平穩，我得以在車(chē)上補覺(jué)、吃早飯。他會(huì )俯下身，從副駕駛的手套箱（我們稱(chēng)之為“手扣”）里面拿出一個(gè)硬皮夾，把燙手的煎餅夾進(jìn)去，讓我捧著(zhù)吃。我還記得一次下雨天，我看到父親用手不停調整雨刷器的頻率，感覺(jué)這太麻煩了，我說(shuō)如果玻璃能感知到雨的大小，自己調節雨刷器就好了。很久之后我知道這叫做“雨量感應雨刷器”，早在1951年就發(fā)明了，但當時(shí)我以為自己有當發(fā)明家的潛質(zhì)。
高中畢業(yè)，我學(xué)會(huì )了開(kāi)車(chē)，工作后又擁有了自己的車(chē)。2008年，我在駕校學(xué)的是手動(dòng)檔汽車(chē)的駕駛技術(shù)，離合器與檔桿的配合讓我手忙腳亂，考試時(shí)還有一項專(zhuān)門(mén)為此設置的測試：坡起。2014年，我買(mǎi)車(chē)時(shí)，手動(dòng)擋汽車(chē)幾乎買(mǎi)不到了，自動(dòng)擋汽車(chē)再也不會(huì )因為人的操作不當而熄火，我艱難學(xué)會(huì )的技能不再有用武之地。
我買(mǎi)了一輛基礎配置的自動(dòng)擋車(chē)，它缺少一些當時(shí)專(zhuān)屬于高檔車(chē)的功能：彩色顯示屏、倒車(chē)影像、座椅和方向盤(pán)加熱、巡航定速。最后一項功能讓車(chē)可以在高速路上以固定的速度前進(jìn)，不需要司機一直腳踩油門(mén)。這是最初級的（L1級別）自動(dòng)駕駛技術(shù)。我后來(lái)開(kāi)過(guò)有這項功能的車(chē)，當我在時(shí)速120公里時(shí)按下巡航定速按鈕，從油門(mén)踏板上抬起右腳，看到車(chē)繼續平穩向前的時(shí)候，我感到輕松。人類(lèi)絕不會(huì )在這種時(shí)刻想到自己有一天會(huì )被機器取代，我們只會(huì )感嘆科技解放生產(chǎn)力。實(shí)際上，我的被解放的右腳無(wú)處可去，為了安全，還不得不虛放在剎車(chē)踏板上，但我在這種與機器的配合中感到自己也在進(jìn)步。我使用了新技術(shù)，我成為新人類(lèi)了。
另外一項L1級別的自動(dòng)駕駛技術(shù)叫做車(chē)道保持，我今年才剛剛嘗試。依然是在高速上，車(chē)可以通過(guò)攝像頭識別車(chē)道線(xiàn)，自動(dòng)控制方向盤(pán)，保持在車(chē)道中央行駛。至此我的雙手也被解放了。但這項功能要求駕駛員雙手仍放在方向盤(pán)上，我因此感到方向盤(pán)深處傳來(lái)的動(dòng)力，它微微顫動(dòng)，自己調整方向，當我決定變換車(chē)道時(shí)，它甚至會(huì )在一瞬間與我爭奪控制權，試圖繼續維持行駛在車(chē)道內。
我產(chǎn)生了一種與此前截然不同的感受。我很緊張，還有點(diǎn)害怕，比自己開(kāi)車(chē)更累了。類(lèi)似的感受還出現在去年，我試駕一輛新能源汽車(chē)時(shí)。它擁有L2級別的自動(dòng)駕駛功能：自適應巡航，可以在城市道路上自動(dòng)調整車(chē)速、保持距離?？斓铰房?，坐在副駕的銷(xiāo)售人員讓我相信它，不用踩剎車(chē)，我眼看著(zhù)它以接近60公里的時(shí)速沖向停在路口的車(chē)，許久（其實(shí)大概只有幾秒鐘）都沒(méi)有減速的跡象，我忍不住踩下了剎車(chē)。理智上我相信這項技術(shù)，但恐懼讓我無(wú)法放棄控制。
我想起一位自動(dòng)駕駛安全員說(shuō)過(guò)，他在工作中“很能挺”，意思是他在路上能做到極少控制車(chē)，讓它自己處理路上的情況，為機器學(xué)習積累更多場(chǎng)景案例。此前我以為這項工作最難的部分是忍受無(wú)聊，此時(shí)我才意識到，最難的其實(shí)是克制人類(lèi)本能。
歷史上，人類(lèi)經(jīng)常出于本能（或者我們自認為的理性）試圖阻止新技術(shù)。1865年，蒸汽機發(fā)明之后，英國通過(guò)了一項《紅旗法案》，規定鐵路機車(chē)必須有至少三人駕駛，其中一人需在車(chē)前約55米外步行引導，并手持紅旗，警示附近的騎士和馬車(chē)，必要時(shí)需要讓機車(chē)停止，協(xié)助馬匹與馬車(chē)行進(jìn)。而且，車(chē)的速度不能超過(guò)每小時(shí)6.4公里，比馬車(chē)快不了多少。這一法案實(shí)行了30年，后來(lái)也被用來(lái)規定汽車(chē)的操作和行駛。
更廣為人知的例子是，18世紀織布機問(wèn)世后，英國的工人們認為機器是威脅他們生計的罪魁禍首，于是開(kāi)始破壞紡織機械以反抗機器生產(chǎn)。
壞消息是，留給我們的時(shí)間可能不多了。騰訊研究院高級城市規劃師王鵬在《自動(dòng)駕駛最終將怎樣改變社會(huì )？》一文中判斷：自動(dòng)駕駛并非逐漸替人類(lèi)駕駛，而很大概率會(huì )是一個(gè)突變過(guò)程。他認為我們已經(jīng)習慣了如網(wǎng)約車(chē)替代巡游出租車(chē)這樣的漸進(jìn)替換方式，“習慣了在單一系統內線(xiàn)性外推，估算新技術(shù)的各種影響”，但自動(dòng)駕駛會(huì )帶來(lái)的是“產(chǎn)業(yè)”，“其引發(fā)的會(huì )是整個(gè)社會(huì )經(jīng)濟系統的全面改變”。
尤瓦爾·赫拉利在《未來(lái)簡(jiǎn)史》里也提到汽車(chē)取代馬車(chē)時(shí)的歷史，只是他認為我們現在的處境并不像當時(shí)的馬車(chē)夫，而是像那些被淘汰的馬——
“任何一匹農場(chǎng)里的馬，不論是在嗅覺(jué)、愛(ài)的能力、認人的能力、跳過(guò)柵欄的能力或是其他上千件事情上，絕對都遠高于歷史上首款平民汽車(chē)福特T型車(chē)，或是價(jià)值百萬(wàn)美元的蘭博基尼。然而，馬仍然被汽車(chē)取代，原因就在于汽車(chē)在社會(huì )系統真正需要的那少數幾個(gè)領(lǐng)域中勝出。出租車(chē)司機很有可能也會(huì )步馬的后塵?！?/p>
《AI未來(lái)進(jìn)行時(shí)》書(shū)中有另一個(gè)科幻故事，講的是2042年一批被AI替代了的建筑工人的處境。他們失去工作后，不得不接受“職業(yè)再造”，一家專(zhuān)做職業(yè)再造的公司將他們安排在一間大房子里，讓他們通過(guò)VR遠程操作建筑工地上的零部件。工人們手忙腳亂，以為自己有了新的工作。但實(shí)際上，這些建筑工地并不真的存在，職業(yè)再造公司給他們提供的是虛擬工作，或者說(shuō)，是一種像工作一樣的游戲。有人質(zhì)疑這是一種欺詐，人應該去實(shí)現自己的社會(huì )價(jià)值，公司的負責人說(shuō)：
“朝九晚五、保持穩定就是他們對社會(huì )最大的價(jià)值”，“當你不知道工作是真是假的時(shí)候，這就不算欺詐。相信我，如果你讓人們選擇紅藥丸還是藍藥丸，大多數人都會(huì )選藍藥丸（保持愚昧并繼續過(guò)著(zhù)平凡的生活）。有誰(shuí)愿意承認自己一無(wú)是處，只能靠AI的施舍過(guò)日子?！?這位工人的“再造者”最后說(shuō)，“也許這是我們能為人類(lèi)保有的最后一絲尊嚴?！?/p>
比起失去工作，對于人類(lèi)來(lái)說(shuō)更為不幸的是失去人生的意義……未來(lái)，人們將看到，在其畢生扎根、鉆研的工作中，自己會(huì )被AI算法和機器人輕而易舉地超越。那些從小就夢(mèng)想進(jìn)入某些行業(yè)的年輕人，他們的希望可能會(huì )就此幻滅。
北京大學(xué)的教授胡泳在接受《財新》采訪(fǎng)時(shí)談?wù)摓槭裁次覀兌紤撽P(guān)注人工智能帶來(lái)的問(wèn)題。他認為這已經(jīng)不單純關(guān)于科技，而更關(guān)乎哲學(xué)，“基本的哲學(xué)問(wèn)題可以簡(jiǎn)單概況為三個(gè)方面，一是宇宙是什么，二是人類(lèi)作為一個(gè)物種，又是什么，三是從個(gè)體角度而言，我是誰(shuí)。人工智能會(huì )影響到對這所有三個(gè)問(wèn)題的定義和看法?！?/p>
胡泳說(shuō)，“如果還是在一般意義上討論人的價(jià)值，恐怕已經(jīng)很難，因為機器的記憶和處理能力比人類(lèi)強大太多，幾乎沒(méi)有可比性，很多人類(lèi)操控不了的工具，機器卻可以，人會(huì )不自覺(jué)地認為自身比機器低一等，所以，這就需要重新界定價(jià)值。今天，如果要重估一切價(jià)值，其實(shí)，核心就是人的價(jià)值幾何，尤其是與機器相比，人的價(jià)值到底又是什么?！?/p>
歷史上，上一次對人的價(jià)值的集中審視，還要追溯到文藝復興時(shí)期，人文主義的興起。人們的視線(xiàn)逐漸脫離神，轉向人。生來(lái)有罪的觀(guān)點(diǎn)被摒棄，人的尊嚴得到肯定，人被認為是獨特的，有靈魂的。而現在，科技發(fā)展到我們可以看透人類(lèi)大腦的每一個(gè)神經(jīng)突觸，再將這個(gè)原本神秘獨特的結構復制到機器上，制造出超越我們的人工智能。那人類(lèi)還是獨特的嗎？人的靈魂還存在嗎？
731部隊是日本軍國主義者在第二次世界大戰期間下令組建的細菌戰秘密部隊之一。1931年到1945年期間，731部隊進(jìn)行駭人聽(tīng)聞的實(shí)驗和細菌戰等，在中國犯下滔天罪行。數千名中國、蘇聯(lián)、朝鮮戰俘和中國平民被用于細菌和毒氣實(shí)驗。
1月5日晚，由中央紀委國家監委宣傳部與中央廣播電視總臺央視聯(lián)合攝制的電視專(zhuān)題片《反腐為了人民》第一集《懲治蠅貪蟻腐》播出。該集專(zhuān)題片披露了一起集中整治查處的校園餐微典型案例——吉林長(cháng)春汽車(chē)經(jīng)濟技術(shù)開(kāi)發(fā)區第七小學(xué)校園餐回扣案。
江西省應急管理廳2025年1月3日發(fā)布《江西南昌“1·8”重大道路交通事故整改和防范措施落實(shí)情況評估報告》（下稱(chēng)《整改評估報告》）。 該報告公布了當地主要整改措施和工作成效，其中包括安全生產(chǎn)專(zhuān)項整治、道路交通安全專(zhuān)項整治、強化企業(yè)監管、加大治超力度、規范殯葬活動(dòng)、強化宣傳教育等。
近日，一位女大學(xué)生打車(chē)去機場(chǎng)，因拒絕司機繞路辦私事，在高速上被司機強行趕下車(chē)，引發(fā)了社會(huì )強烈的關(guān)注與熱議，這名司機也因此遭到了無(wú)數網(wǎng)友的指責與謾罵！
每年發(fā)放年貨，現場(chǎng)熱烈的氣氛都讓周邊的村民，還有屏幕前的網(wǎng)民都羨慕的不行紛紛感慨自己不是光明村的人幸運的光明村，這幾天跟過(guò)節一樣因為，東哥又給老家送年貨啦[心][心]7號上午，村民就在劉強東老家的門(mén)前等待中午11時(shí)30分左右，車(chē)隊到達村民們放起了煙花迎接并持續到了晚上，現場(chǎng)氣氛非
