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电动汽车|李想内部讲话：世界上没有小白鼠 只有优先选择者！( 三 )


为什么人是地球上所有生物里最智能的？因为人类的感知器官和大脑结合产生的结果非常强 。
比如说 ， 人类的两只眼睛配合大脑呈现出来是一个三亿像素的世界 ， 而且是有各个层级的景深 。但同样有眼睛和大脑 ， 苍蝇大概只能呈现出一个十万像素的世界 ， 一些简单的块和方位的成像 ， 而且距离很短 ， 大家可以上网查苍蝇看到的世界是什么样的 。青蛙看到的世界也和人类不一样 ， 青蛙只能看动态的 ， 只有动起来青蛙才能看到 ， 静止的就看不到 ， 而且距离很短 。不同生物除了“传感器”不同以外 ， 大脑的水平高低也不一样 。
那么 ， 这种感知智能的工作方式 ， 在技术上是否具备？
大量的传感器出现 ， 比如摄像头、3D建模、激光雷达 ， 都是为了获得三维世界的信息 ， 从而能够开始把物理世界数字化 ， 这是一个很大的变化 。
我拿今天的L2自动驾驶来举一个例子 ， 看它是怎么工作的 。
自动驾驶是三维感知 ， 它跑在物理的三维世界里 ， 所以当感知出现问题的时候 ， 前方两百米有车没看到 ， 到十米再看到的时候就晚了 ， 这是感知出了问题 。
有了这些感知 ， 接下来要进行决策和判断 ， 用编程的方式行吗？不行 。我们人类已经知道的东西 ， 能够在编程里覆盖掉 ， 但不知道的场景就覆盖不了 。每天在路上开车这种瞬息万变的场景 ， 编程的方式可能只能覆盖10% ， 比较重要的90%的场景都是覆盖不了的 ， 所以这时候要抱着方向盘看着前面 ， 这只是辅助驾驶 。
三维世界的感知不但是编程做不了的 ， 而且也是机器学习做不了的 ， 必须使用深度学习的方式 ， 因为机器学习处理不了三维感知的数据 。
感知以后会进行判断和决策 ， 比如是刹车还是躲开 。判断和决策今天还没有真正给车下指令 ， 因为现在不仅没用到深度学习 ， 甚至连机器学习也没用到 ， 只是用的编程 。我们要避免AI形成的黑盒子 ， 那样不安全 。
在感知智能这个阶段 ， 控制环节就出现了一个挑战：人类并不能替代车去做感知 ， 做判断的时候人不能离开车 ， 还是要握着方向盘 。这就是说 ， 我们还在用二维的方式进行逻辑判断 。
决策给出来以后 ， 车的神经系统就像我们自己的神经 ， 配合我们的手和脚 ， 是否转向、刹车要给出来清晰的指令 。执行层面就做得更落后了 ， 编程都做不到 ， 因为供应商给我们做了黑盒子 ， 但凡路况不太好的时候 ， 辅助驾驶就不好用 ， 开起来特别不平顺 ， 像个新手司机 。
感知智能时代 ， L2级自动驾驶的三个操作步骤：感知、决策和执行 ， 大概情况是：感知层面在用三维的方式 ， 决策控制层面在用二维的方式 ， 执行层面在用一维的方式 。
但感知智能时代就已经能把很多问题更好地解决了 ， 比如人机结合 。为什么人类喜欢用人机结合？是因为人类在感知的时候要消耗大量的体力和精力 。其实我们最多的体力是被感知的过程消耗掉了 ， 而不是被中间决策和执行消耗掉 。感知智能可以让车辆变得更安全 ， 它提供了一个非常好的人机结合的方式 。
感知智能是一个必要的条件 ， 有了感知智能才有下一步：认知智能 。
认知智能
什么是认知智能？就是完全变成人的工作方式 。
举个例子 ， 我们学羽毛球 ， 基本上三个步骤 。
我要经常看别人怎么打；
最好找一个好教练 ， 他会告诉我们在不同的场景以什么样的逻辑去处理 ， 什么样的球要怎么去接；
必须去训练 ， 不停、不停地训练 。看是看不会的 ， 跟做题一样 。
大家看 ， 以上三个步骤的本质是什么 。
我要经常看别人怎么打——用我的感官和大脑来进行感知；
最好找一个好教练 ， 他会告诉我们在不同的场景以什么样的逻辑去处理 ， 什么样的球要怎么去接——用我们的大脑和神经系统来配合做决策；


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