上個月末，一條科技新聞霸占了各大媒體頭條——馬斯克宣布：特斯拉造出了世界上最好的自動駕駛芯片。

自動駕駛正在取代智能手機成為芯片領域的“新星”。無論是傳統(tǒng)芯片巨頭英偉達、英特爾、高通，還是科技巨頭谷歌、蘋果、華為，以及國內(nèi)初創(chuàng)公司地平線、寒武紀，……，連特斯拉這樣的汽車企業(yè)也開始跨界加入芯片研發(fā)大軍。

各路玩家齊聚自動駕駛AI芯片這條賽道吸引了業(yè)內(nèi)的廣泛關注。AI芯片的發(fā)展趨勢是什么?算法如何制約自動駕駛汽車發(fā)展?新一代人工智能突破的關鍵在哪里?5月29日，在北京亦莊舉辦的“第六屆國際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術年會”(CICV 2019)“AI算法與芯片”分論壇上，眾多國內(nèi)外專家將就這一話題展開討論。

日前，清華大學智能技術與系統(tǒng)國家重點實驗室教授，也是本次年會“AI算法與芯片”分論壇主席鄧志東教授接受了清新汽車的獨家專訪，對自動駕駛、AI芯片與算法等一系列熱點問題進行了詳細的解答。

鄧志東教授

清新汽車：當前，AI芯片的運作模式都有哪些類型?

鄧志東教授：主要有兩種：一種是IDM(垂直整合模式)，集芯片設計與銷售、芯片制造、封裝和測試等多個產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)于一身。由于對企業(yè)研發(fā)能力、生產(chǎn)管理能力、企業(yè)及其資金規(guī)模等具有很高的要求，目前僅有極少數(shù)幾家行業(yè)巨頭如英特爾、三星等屬于這種商業(yè)模式。

另一種是Fabless(設計代工模式)，主要負責芯片的設計與銷售，生產(chǎn)、封裝、測試等環(huán)節(jié)都由其他公司代工。這種模式優(yōu)勢明顯，資產(chǎn)較輕，運行與投資費用較小，目前世界上大多數(shù)芯片企業(yè)均采用這樣的商業(yè)模式。

AI芯片有很多種，例如GPU、FPGA、DSP，……，甚至有人說CPU也要算。實際上，這些芯片在AI熱潮之前早就存在了。因此AI芯片嚴格講應該叫人工智能加速器，即能夠?qū)Σ⑿蟹植嫉纳窠?jīng)網(wǎng)絡結構起到加速計算的作用。

清新汽車：盡管中國有最大的芯片市場需求，但在全球20家營業(yè)額最大的芯片廠商排行榜中，沒有一家中國大陸的企業(yè)。您怎么看待中國芯片企業(yè)在未來的發(fā)展?

鄧志東教授：但在另一個主要以研發(fā)能力作為指標的排行榜中，華為海思進入了前12名。還有一家中國臺灣企業(yè)進入了前十五名。華為海思的部分芯片因為不賣所以沒有形成銷售額，但為自動駕駛等研發(fā)的華為海思芯片已經(jīng)達到很高的水平了。還有不少國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)公司，像寒武紀、地平線，做得都不錯。

清新汽車：怎么評價科技巨頭、初創(chuàng)公司甚至汽車企業(yè)都開始加入AI芯片研發(fā)大軍的這種浪潮?

鄧志東教授：有點太早了!現(xiàn)在自動駕駛汽車還處于研發(fā)、試驗階段，還沒有落地商業(yè)化，相應的人工智能算法還沒有完全成熟，更談不上規(guī)?；氖袌鲂枨?。況且在技術上芯片還不是目前自動駕駛發(fā)展的攔路虎。目前最緊迫的挑戰(zhàn)是突破視覺環(huán)境感知等自動駕駛的核心關鍵技術，創(chuàng)新商業(yè)模式等，如何安全落地才是企業(yè)需要特別關注的。不同企業(yè)應該專業(yè)分工，做自己最擅長的事情。

清新汽車：不同企業(yè)以及高校應該如何分工才能推進自動駕駛落地?

鄧志東教授：還是那句話，不同的角色應該做自己最擅長的事情。現(xiàn)在的自動駕駛已經(jīng)由科研主導變成以企業(yè)為主導。傳統(tǒng)車企與新造車勢力應該專注于汽車平臺的數(shù)字化、軟件化、網(wǎng)聯(lián)化;跨界科技企業(yè)、科研機構與高校，本身不適合去造車，應主要去做環(huán)境感知、自主導航、高精地圖、決策、規(guī)劃與控制等，其中高校更應揚長避短，關注在自動駕駛這些關鍵領域中的原始性方法創(chuàng)新和關鍵核心技術的突破，如下一代視覺人工智能技術。

清新汽車：作為人工智能領域的專家，能否簡單描述一下您的研究團隊目前在做什么樣的自動駕駛相關的技術，有何最新的研究成果可以分享?

鄧志東教授：近年來，我們重點研究的領域是“無監(jiān)督學習”、圖神經(jīng)網(wǎng)絡和推理機制相結合起來的深度學習方法及其在自動駕駛視覺環(huán)境感知中的應用，讓機器具有小樣本學習能力、推理能力和認知理解能力。目前使用數(shù)據(jù)和計算“暴力”的視覺深度學習工程，已成為自動駕駛環(huán)境感知研發(fā)的普遍實踐，但下一代視覺人工智能才是推動自動駕駛安全落地的關鍵，也是新一代人工智能亟需創(chuàng)新突破的關鍵。

清新汽車：您曾在演講中提到過，實現(xiàn)自動駕駛汽車的高級階段需要認知智能。在算法上，為了實現(xiàn)“認知智能”還需要哪些突破?

鄧志東教授：人類開車主要依靠兩只眼睛，就能達到“L5的水平”，原因是人類不僅能夠看到道路上的一切標識與障礙物，而且還能看懂，實際上是在認知理解的水平上開車的。今天自動駕駛汽車上搭載著十幾個攝像頭，還有激光雷達、毫米波雷達、高精度導航設備等，但檢測和識別出來的結果，卻不“懂”內(nèi)涵和外延是什么，完全是“知其然不知其所以然”。

原因就是人工智能算法沒有根本性的突破。下一代AI算法就是希望機器像人一樣有認知理解能力、無監(jiān)督學習能力，可以舉一反三，有常識能推理。如果算法真的實現(xiàn)了突破，可能連高精地圖等等都不用了，兩個攝像頭就能達到人類的感知水平。

清新汽車：預計多久可以實現(xiàn)您剛剛提到的“自動駕駛汽車能達到人一樣的理解能力”?

鄧志東教授：充滿著嚴重不確定性，可能是5年，也有可能是500年吧!

清新汽車：AI的發(fā)展無可避免會帶來法律、倫理等一系列的問題。比如，當自動駕駛汽車面臨傳統(tǒng)的“電車難題”困境時，AI能否給出很好的解決方案?

鄧志東教授：電車難題，現(xiàn)在討論還為時過早，現(xiàn)在還沒到自動駕駛顛覆我們傳統(tǒng)出行與交通方式的時候。如果到了那一天，首先從制定法規(guī)上是可以解決的。其次，從技術的角度上看，自動駕駛如果到了L4、L5級別，那對行車環(huán)境的感知是非常安全可靠的，而且自動駕駛汽車可以比人看得更遠、更沒有盲區(qū)，比如可以看到200米以外的地方，并可以360度環(huán)視。既然可以很遠、很早就能看到“意外”情況然后進行決策，當然就可以避免所謂的“電車難題”了。

清新汽車：在CICV2019“AI算法與芯片”分論壇上，您將就哪些話題發(fā)表演講，可以提前透露一下亮點嗎?

鄧志東教授：本次論壇上，我將分析目前視覺人工智能存在的根本性缺陷，然后就視覺智能在自動駕駛環(huán)境感知中的應用等內(nèi)容進行討論。