英特尔无人驾驶部副总裁：谁会想要自动驾驶的法拉利

在大会开幕式上，英特尔首席执行官Brian Krzanich做了主旨演讲，Kathy Winter也就该公司的无人驾驶汽车研发工作接受了采访。据Krzanich介绍，英特尔目前正在组建一支由100辆无人驾驶汽车构成的车队。与此同时，公司已经与宝马、大众和日产达成合作伙伴关系，以对无人驾驶汽车软件进行测试。另外，英特尔斥资160亿美元买下的以色列无人驾驶科技初创企业Mobileye，还在大会上展示了一辆带有12个摄像头的无人驾驶汽车。甚至，英特尔还与法拉利进行了团队合作。只不过，双方合作的目的，并不是为了研发无人驾驶汽车，而是为了捕捉赛车比赛中的沉浸式画面、录制沉浸式视频。

下面，是Kathy Winter针对无人驾驶汽车激烈的行业竞争，以及未来无人驾驶汽车将快速进入大众生活这两大主题接受媒体采访的全部内容，主要以问答形式呈现。

问：大会上Brian Krzanich做的主旨演讲非常棒，不过时间有限，贵公司的产品似乎没有在演讲中得到充分介绍和展示。

答：确实如此，东西太多，时间太短。我听不少人建议说，应该把演讲时间再延长一些。不过，虽然台上展示的内容较少，我们在展区内展示的内容，还是非常丰富的。再加上有新闻发布会作为后续巩固，大家还是能看到不少创新研究成果的，其中既包括英特尔自己的，也包括Mobileye的。

问：我看到松下的展区了，他们在汽车驾驶座这一块推出了三、四个较为新颖的概念。你怎么看？

答：现阶段，各家公司都越来越依赖传感器以及这些传感器中的数据。同时，也在尽自己最大的努力，去获得消费者的信任，让他们接受、尝试并喜欢上无人驾驶汽车。你坐过无人驾驶汽车吗？

问：我尝试过Phantom Auto和Delphi两家公司的无人驾驶汽车。

答：嗯，那你还算好。毕竟在现实生活中，大多数人都没有过这样的尝试。所以，我们就非常想要在自家展区内，呈现公司研发的无人驾驶汽车，让参与大会的人都能亲身体验坐进无人驾驶汽车的那种感觉，看看他们会有什么样的反应，能提供什么样的反馈，以及传感器都能拿到什么样的数据。在无人驾驶汽车中，它整体就是一个人机界面，试图让消费者相信车内的所有操作和所有设置都是安全的。虽然我们深知，从技术层面来说，无人驾驶本来就要比有人驾驶更加安全，但还是要考虑到其他因素，从其他更易于接受的方面让消费者感到既舒适又放心。

问：Phantom Auto公司的无人驾驶汽车还挺有趣。他们认为，在整个设计和操作过程中，人工智能技术的使用和覆盖比例只能有99%。而剩下的那1%，光有人工智能技术还不够。所以，在他们看来，汽车绝对是可以实现无人驾驶的，但如果有真人司机进行远程观察和监督，那就再好不过了。这样一来，在某些汽车确实需要真人操控的时候，司机就可以直接接管了。也就是说，在无人驾驶过程中，还需要一位后备真人司机。他可以通过方向盘和踩踏板等视频游戏装备，在必要时实时接管无人驾驶汽车。对此，你怎么看？

答：我之前确实也听说过这样一种做法，不过大多都是车队经营使用，而非消费者日常使用。从经营车队这个角度来看，这确实是一个不错的想法。对于早期无人驾驶汽车应用，这样做能起到较大作用，也会是较为理想的一些使用案例。但如果你从消费者日常使用的角度来看，从我们一直致力于追求百分之百完全自动化的角度来看，可能就没那么好了。我们都知道，一直以来，Amnon Shashua（Mobileye联合创始人兼首席执行官，来自耶路撒冷希伯来大学的计算机科学系教授）都在强调一个叫做责任敏感安全的新模型，我们就简称它为RSS模型。在这个模型中，即便不需要真人司机进行操控，无人驾车汽车也不会出现什么事故。然而，就真的能保证万无一失，每次出现紧急情况的时候，无人驾驶汽车都能妥善处理、自动回到安全状态吗？

问：不过，这一理论并不是主张真人司机一定要在某个节点上接管、操控无人驾驶汽车，而是说远程配备一位真人对驾驶状况保持关注和警惕，防止出现需要操控的情况。即便如此，在消费者当中，也不会太受欢迎吗？

答：我个人认为，从逻辑和理论上来说，如果无人驾驶汽车质量足够高、操作足够顺畅，自主决策能力足够强，那么它就应该可以在不需要真人干预的情况下，做出驾驶过程中的各项正确决定。不过与此同时，那些处于发展早期的车队经营者，如果想要借助这样一种真人监察的做法来实现安全保障的话，那倒也是一个有趣的想法。

不过，大多数消费者还是不太愿意在驾驶过程中让别人来操控自己汽车的。这话对吧？也就是说，如果是隶属于车队的无人驾驶汽车，那这种远程真人监管没什么大问题。但如果是个体消费者使用无人驾驶汽车的话，那估计这就不是一个好办法了。

问：具体说来，Phantom Auto公司将真人司机接手操控无人驾驶汽车的临界速度，规定为25英里每小时。因此，对于无人驾驶汽车来说，如果想要在旧金山顺畅行驶，那将会是一件较为困难的事情。但是，针对真人司机接手操控汽车，25英里每小时的速度已经足够慢了。

答：其实，他们对于这个临界速度的把握，还是非常有意思的。如果你分别看一看level 1、level 2、level 3和level 4系统，那就会发现，在刚开始那几个初级阶段内，自动化驾驶所起的作用着实非常大。就像Amnon一直说的那样，各家公司都在利用道路经验管理系统（即Road Experience Management，简称REM）和高清地图技术，来不断完善那些搭载level 2系统的无人驾驶汽车，比如Highway Pilot和Lean Departure等。他们试图阐明这样一个道理，也就是即便汽车驾驶座上有人，还是可以从技术层面上，来对无人驾驶汽车的设计和配置进行完善。说白了，在需要真人接手操控汽车之前，他们只要坐在车里放松享受就行。

接着，从level 2升级到level 3之后，就需要为真人司机与无人驾驶汽车进行互动，多留一些时间和空间了。具体说来，就是在某些场景中给予无人驾驶汽车充分信任，比如说在高速公路上。虽然市区的道路状况是比较好，行驶起来是比较顺畅，但要知道，无人驾驶汽车并不能应对所有的道路状况。

问：说到无人驾驶汽车，离不开关键要素——芯片。请问，你如何看待英特尔与英伟达之间进行的芯片大战呢？

答：综合来看，我认为英特尔现在与Mobileye联手，买下他们的IQ技术，并且与自家Denverton平台的技术进行结合，着实在激烈的市场竞争中为自己赢得了一定优势。一方面，我们已经能充分发挥Mobileye在计算机视觉和加速方面的优势；另一方面，我们还能充分发挥自家Atom处理器或Xeon处理器的优势。要知道，Xeon处理器算得上CPU这一块的佼佼者。这两方面的有机结合，能给我们的无人驾驶汽车研发工作带来巨大帮助。

当然，在综合利用的基础之上，我们也还留有一定的灵活空间。我们发现，现阶段的原始设备制造商都过于死板，一部分用一种固定方式生产，另一部分用另一种固定方式生产。但我们就不一样，还是拥有较大灵活性的。比如说如何对这些不同要素进行结合，以及如何实现全新不同平台的完善和优化，都是可以进行自主选择的。

问：那么，是否可以说英特尔和英伟达两家公司，一个侧重于CPU而另一个侧重于GPU呢？说到底，是不是有能力进行全面彻底的人工智能处理，才是赢得市场竞争优势的关键所在呢？

答：在新闻发布会的介绍过程中，我们针对具体性能进行了对比。一直以来，我们的重点都放在全面结合上，而不是某个单一方面。通常情况下，我们所说的人工智能和深度学习，只是其中一个衡量维度。除此之外，还需要考虑总体上的计算能力。而且，功能消耗也是一个非常关键的要素。如果你的深度学习工作量较大，那必然会相应产生较大的功能消耗。在不少情况下，我们都努力将这些工作放在电动汽车中来完成，这样一来就不会有多余的能量遭到浪费，毕竟研发工作的预算是有限的。最后，热量问题也非常重要。如果在研发过程中需要进行水冷却，而且还是大范围水冷却，那你要如何安置原来那些热量呢？总而言之，这些问题都需要一一考虑周全。

问：曾经有位分析师跟我说，一枚英伟达芯片大约相当于三枚英特尔芯片。也就是说，成本也是一个应该考虑的问题，你怎么看？

答：我们现在还没有说到价格问题。但最近，我们的工作重点就是搞清楚深度学习的重要性及其在整个无人驾驶汽车研发过程中所占的比例。我可以告诉你，从英特尔的角度出发、从Mobileye的角度出发，并不是所有无人驾驶汽车，或者说并不是无人驾驶汽车的所有设计环节，都必定需要那样一种深度学习和人工智能计算。有些时候，有些操作在CPU上完成也挺好的。也就是说，要将二者进行有机结合，同时充分利用CPU的固有长处。

不过，具体说来，结合的主体和方式可以多种多样。到目前为止，最好的结合方式就是在Denverton平台中将两个Atom处理器结合起来。这样不仅能出现一加一大于二的效果，还可以留有一定优化升级的空间。

问：英伟达一直在强调GPU，说它更适合实现具体的人工智能应用。在你看来，英特尔也是如此吗？

答：我还是那句话，在英特尔，结合才是重点。CPU以及与加速器的结合，不仅功能强大而且较为灵活。首先，路线规划与加速器之间的结合就非常出色；其次，所有与驱动系统进行的互动操作，比如发出命令，可以在最短时间内准确完成。

问：你们目前正在研发的桥式硅，也是遵循相似原理工作吗？就比如说，即将应用到某些笔记本电脑中的、英特尔CPU与AMD半导体进行结合的半定制AMD芯片。

答：这些就是专门针对汽车而设计的。而且，我们是有着严格筛选标准的，并不是随便从英特尔众多芯片中挑一个出来进行结合研究，因为我们想要实现有针对性的研发目标。我们想要的，是那些符合汽车使用标准的芯片。

问：对于无人驾驶汽车这一块，你认为最终将会从技术层面上取得什么样的成果？你是否持乐观态度？有多乐观？

答：对于英特尔目前正在组建的由100辆无人驾驶汽车构成的车队，我们持有非常乐观的态度。而且，我相信大家也都有所耳闻。我们希望能用这样一支车队来对一些未知领域进行测试，最终找到一套全面完整的无人驾驶汽车道路行驶最佳方案。虽然我们现在也与不少伙伴建立了合作关系，但等到有了自己的车队时，我们就可以开始对路线规划进行完全独立自主的测试和验证。

与此同时，我们还可以开始研究行业内的各种安全标准，以保证所有无人驾驶汽车的安全性。所谓行业内，就是说我们不仅要在最大程度上保证自家无人驾驶汽车的行驶安全，还要保证整个行业内，比如说其他公司无人驾驶汽车的行驶安全。此外，除了英特尔自己的车队，我们对合作伙伴计划组建的车队，同样也是信心十足。这样一来，我们就可以加快学习的速度，开始专注于商业性的可行方案研究。

就像在level 2的基础之上融入相机数据，以帮助实现地图的众包。就像之前我们想象中最高级别的无人驾驶，就像为那些中产阶级汽车或平台提供帮助，让他们更加经济实惠，而不是想办法帮他们走向高端。如果真能这样，那他们就不需要一直等到level 4或level 5，在那之前就完全可以充分享受低成本安全技术带来的便利。总之，一旦在我们的帮助之下，这些汽车成功接入了网络，而且还拿到了所有的相机数据，那他们面前呈现出来的发展机遇将会非常巨大。

问：之前，我还采访过一家叫做Vayyar的公司，它有一项3D成像无线电传感器技术，其中某些功能与相机非常类似。那我想问，在英特尔，你们是否也使用了一些相同或不同类型的传感器吗？

答：对于传感器这一块，我不是特别熟悉。不过，我认为，这样一种以相机为主的方法，还是有一定参考价值的。就拿Mobileye来说吧，他们现在研发的已经是第五代产品，而且也曾经考虑过这样一种方法。不过，你不能简单地以一项全新技术为核心，来试图完全解决一个原本非常棘手的问题。目前，在安全和检查点的问题上，我们仍然在研究雷达和激光雷达技术。但尽管如此，这种以相机为主的方法，也有自己的优势，那就是经济实惠。它们成本较低，所以可以大量使用。

当然，激光雷达也终将会按照相机和雷达的发展路径发展。我相信，所有人都一心想追求更高的质量、更长的使用寿命，同时还要保证合理的成本支出。每次看到这些新型传感器，我都会产生同样的想法。虽然激光雷达现在成本非常高，但终将会便宜下来、普及开来。就好比，当初雷达的成本也非常高，但现在几乎生活中的各个角落都能看到它的身影。所以，你完全可以在控制成本的前提下，在车里布满雷达。

因而，激光雷达需要也一定会遵循这样一个路径发展下去。等我们建成了属于自己的车队，还是会坚持进行传感器混合开发，不断尝试全新事物。至于未来具体会有些什么产品，我现在无法确定。但能够确定的是，我们一定会不遗余力地创新。这也正是我们想要组建属于自己的车队的原因所在。因为在这种情况下，每当有新技术出现时，我们就能借助它们发明出更多新事物。

问：说到现在，我们似乎都没有谈到法拉利在这一人工智能研究计划中所扮演的角色。我猜应该是因为没有人想要一辆无人驾驶的法拉利吧？

答：嗯，这件事倒是挺有趣的。我经常会写一些关于无人驾驶的博文，但无论我在文章中写了什么，总是会有人在我的博客下面留言，说是非常爱自己的车，非常爱自己的跑车，绝对不会向人工智能屈服。所以，我们就必须要一直向他们保证，肯定不会研发一辆无人驾驶的法拉利。

另外，还有一件非常棘手的事情，那就是获得大家的信任。因为到现在，还是有相当一部分人说自己不信任无人驾驶技术。但无论如何，我还是鼓励大家在我的博客里留下自己的真实想法和意见。