5月19日，在WIC2021第五屆世界智能大會的分論壇“智能交通峰會”上，中國工程院院士，歐亞科學院院士李德毅發表了主題演講《探索新一代人工智能產業發展》。以下是演講實錄。

　　李德毅：各位領導、各位專家，特別是交通產業界的朋友們，今天很高興參加交通峰會。

　　我們迎來一個智能時代，在見證歷史的同時，也在創造歷史，我是一個人工智能工作者，今天想講一講新一代人工智能產業發展應該怎么做，等到人工智能誕生100年的時候，也就是到2056年，人工智能尤其是對交通會產生什么樣的影響。

　　首先，什么叫新一代人工智能。

　　如果大家看一看中國戰略白皮書就能了解到，中國是在全球第一個率先宣布要做新一代人工智能的國家，新一代人工智能的技術特征是什么？傳統人工智能應該怎么叫？我們應對這些問題有所思考。

　　其次，人工智能比我們想象要難，盡管大家已經體驗到人工智能帶來的益處，但硬核到底是什么，需要一番認真思考。有這么幾個詞來冷靜描述當前我國人工智能狀態：基礎研究弱，人工智能拿圖靈獎的只有姚期智院士，他還是美國培養的。輻射市場大，這個大家都理解，葉茂枝不壯，樹大根不深，叫好難叫座。

　　回想一下1956年誕生了人工智能，傳統的人工智能是什么？新一代人工智能是什么？中間分界點在哪里？一個明顯的分界點就是機器碾壓人類圍棋高手，發生在2016年，圍棋人機大戰中，人類完敗，這件事情挑戰了人類的認知。從技術上來看源于2006年深度學習，甚至20世紀機器學習演變過來的深度學習，傳統人工智能叫什么呢？我為其起了一個名字叫計算機智能，我與李科杰院士有一段郵件的通信，他是計算機協會的理事長，我是人工智能學會理事長，李院士在郵件中說，你那個智能不是在計算機上完成的，你們不是我一個應用而已嗎？我覺得他說的有道理，所以我把傳統人工智能叫做計算機智能。我們國家要求我們做類腦智能，人類最后一個科學的堡壘也許就是解碼人腦的工作機理，能不能借鑒腦科學來研發人工智能呢？這是一個很好的想法，有沒有困難？有困難。

　　現在人工智能高峰點就是預編程人工智能，我們手下的人工智能實際上是算法功能的智能編成的代碼，在機器上一而再再而三的執行，嚴格講機器在執行，智能是算法工程師的，凡是大數據預編程我們叫做傳統人工智能。

　　新一代人工智能起了兩個定義，一個叫會學習，自編程，不要算法工程師編程，這才叫新一代。

　　沒有類鳥，人類發明了飛機，反過來用空氣動力學解釋了鳥的滑翔，其實鳥在空中的動作很多地方科學解釋不了，滑翔翅膀是不動的，所以飛機翅膀不動。沒有類腦，人類發明了計算機，反過來用計算智能解釋了人腦部分智能，像圍棋計算能力特別超強，我想表達的是類腦類人智能之路還很長很長，以科學發展的角度來看，若用200年、300年甚至500年把人腦搞清楚也是了不起的。

　　類腦發展千萬眾，從何入手？我們說的類腦智能，確切的說并非是在微觀上跟人腦組織結構一樣的生物智能，我們要做一個腦科學，或者認知科學啟發的人工智能。

　　英文叫Brain inspired intelligence，腦科學涉及到生命科學和神經科學，特別是認知神經生物學，認知科學涉及到社會科學、行為科學，我們國家的認知科學不發達，其實認知心理學100多年歷史了，特別是講人是怎么學習的，學習的科學。所以我們要做的是不糾結細節，而不是在微觀上去研究類似腦的組織，智能行為上要類人，要剝離意識，不是做人工生命，這次新冠病毒全國蔓延給我們的教訓，確切的說它還不是一個生命，因為它還許多宿主，但是把人類搞的很不輕松了，我們千萬不要輕易搞一個人類的異己跟我們對抗，我主張在物理裝置上外顯人類智能，50多年來，我們團隊跟天津港一起提出一個概念叫駕駛腦，就是一個物理裝置而已，它沒有意識，它聽話，它不鬧情緒，腦科學、認知科學啟發新一代人工智能的架構，研發的是智能機器，交通最大的問題是事故，事故最大的問題是生命，因為它思想不集中，他疲勞，他開小車要看路邊的美女，我們機器不干這個活，這才是我們需要的。

　　人工智能70年的發展，有三條主流的學科；

　　行為主義，機器人從感知到行為，因為所有智能都是通過行為表現。想做什么呢？像人一樣行動，像（蔣新松）院士去世了，他的研究所就是機器人所。

　　符號主義，做什么呢？希望機器像人一樣思維，我本人在83天做博士學位的時候就做了這個方面的文章，我的博士論文就是講一個（訴說）問題，怎么變成一個未知延伸的證明問題，證明它的對等性，所以確切地說，從符號主義這個學派誕生成長起來的。要研究的是計算，怎么樣優化，怎么樣預測，怎么樣可解釋。

　　連接主義，希望機器腦像人一樣連接，模擬神經網絡的結構，這里面最有名就是深度學習，就是現在最火的東西，能不能從機器人行為智能里面，想一想人進化當中最基本的能力就是模仿，模仿當中有兩樣東西很重要，一個是抽象，一個是類比，要把行為主義智能進一步發揚光大，我提出兩個智能，感知智能和行為智能，計算智能仍然發揚這是我們寶貴財富。

　　但是我們知道開車這件事情，確切地說，開車你問一下駕駛員主要靠記憶，因為我提出來要拓展記憶智能，在人工智能里面兩個重要的，一個是計算，一個是記憶，這就形成了我們的新一代人工智能核心思想。

　　舉例來說，假如這是一個交通樞紐，大家看到有一個盲人，帶了一個機器導盲犬，機器導盲犬到交通樞紐里面，這個攝像頭要看，看到那個中間哪個出口，看到一個B，這個攝像頭怎么知道這是一個B呢？它盯著這個攝像頭看，看不出來是一個B，因為它又瞄了C口，它就知道這叫B，所以它就按照它的規劃就走了，如果貼這么一個標簽，是14，那么它就知道那個B不是B，那是13。我這個例子告訴你什么呢？這個B是不確定的，在不同情境下有不同的含義，離開了情境，離開了語境談算法和語義意義不大。

　　所以我提出來要從4個方面研究語境、語用、語義、語法，計算智能太多靠語境和語法，或者語境和語義。剛才講三個學派各司其職，智智與共，于是我們開始有我們的思想了，計算機誕生于符號處理，類似人的高階認知，我們被困在計算機太久了，總是在想智能就是計算，哦，計算快一些，快一些，再快一些，于是我們聽到聲音，算力、算法、數據是人工智能的核心，對不對？對，但是不夠全面，它是計算智能的核心，不是新一代人工智能的核心，如果那樣把技術科學做好就行了，何必把人工智能開一個學院搞成一個學科呢，人類智能在環境交互中進化，先有感知和行為，自身產生感知智能和行為智能，先低階后高階，高階認知產生記憶智能和計算智能。勇闖無人區就是要另辟蹊徑實現更大更快的突破，新一代人工智能，既然叫新一代，必須有一個質的躍升，經常有外國學者問為什么叫新一代，我們只知道起起伏伏，我覺得質的躍升從計算智能擴展到記憶智能，從人機交互擴展到交互認知，從深度學習擴展到機器自學習，各司其職，智智與共，才是新一代人工智能研究方向。

　　人類正在進入智能時代，現在是一個未來已來，過去未去的時代，人工智能用了動能機器滲透，各式各樣的智能代理或者智能機器正在成為人類智能的體外延伸，替代或者服務人類無處不在，無時不在。

　　我就用幾分鐘講一講新一代，不是計算機智能，有人說做無人駕駛就是四個輪子加一個計算機，不那么簡單，你看（VM）做了這么久呢？怎么還有問題呢？下面講一講新一代人工智能硬核是什么？我覺得會學習，會學習這個詞用英文翻譯出來叫Learning to learn，智能植根于教育，文明是智能的生態，為什么把我們生命和思想放在學校里，就是要培養學習能力，是高階的學習，不僅僅是一種知識。

　　人在與環境交互中，形成物理空間未知感，通過跨模態感知，一般講多模態，跨模態蠻重要的，多當然好，甚至雙模態已經不得了，雙模態也行，把物理空間解決的現實問題轉化為認知空間，在認知空間不同記憶區留下帶時間印記的抽象，可以從長期記憶區直接提取問題解決方案，這叫快搜索，也可以在工作記憶區進行計算思考和推理新的解決方案，這叫慢搜索，通過智能行為作用到物理空間，能感知認知行為環，交互中的空間智能，以及現實空間或虛擬空間不停的映射，是人類智能基本能力。計算機放在這個房間，放在那個房間不知道在哪里，一輛汽車可不行，你知道這輛汽車此時此刻在哪個路口，這叫作空間位置感知能力，想象的認知和客觀世界。

　　因為學習，所以與時俱進，我們不再是只能解決預設同類問題的能力，阿爾法GO圍棋能力好不好，很智能，把冠軍擊敗了，但是假如說一個圍棋手，我們下一盤棋，這個棋盤不是19×19，19×9的，那么就完了，圍棋手都能下，你那個智能，你說專用不夠專用的，我們不搞一個矩形，搞一個六邊形棋盤下下，圍棋手還會下，具不具備通用的智能，體現在能不能隨時針對一個跨領域現實問題，生成新的記憶邊界完成推理。經常有一句話發生事故了叫做哪壺不開提哪壺，智能駕駛測試層你做多少個案例，跟發生事故的案例偏偏不在測試庫里面就是這個道理。所以智能駕駛比我們想象要難。

　　駕照的問題，為什么要車廠承擔，為什么要傳感器秤桿，傳感器代替不了駕照，駕齡的問題不是駕照代替不了，路熟悉不熟悉是駕齡代替不了的，錯誤的學習是正確學習很難代替的，剛才中午吃飯的時候說北京市西客站五一節的時候有一些混亂，沒有這樣的負學習哪來高效地管理呢？駕駛文化也不是駕駛腦替代的，這就是無人駕駛難處，要比人臉識別難得多。

　　研發有感知，有認知、有行為、可交互、會學習、自成長的新一代人工智能就是我們的目標，我們希望到2056年，我們的00后享受這樣的東西，傳統人工智能有什么硬核的話，算力、數據和算法，新一代人工智能是交互、記憶和學習。

　　人工智能的產業既是自成產業，更是賦能產業，如果自身沒有硬核難以形成規模經濟。做車的知道，全世界這么多車，一輛車20萬塊，20萬億經濟產值，比人臉識別要厲害得多。

　　下面講講中國怎么做智能時代的中國方案？對于智能駕駛長遠作用認識不足，對于產業化難度認識不足，對于經濟效果希望過高，這些問題值得我們共同探討。

　　未來汽車，要做這樣機器人有這樣一個路線圖，我把這個路線圖先冷靜換算到全球坐標來看一看，全球人工智能駕駛，假如從科研探索期，0到1的階段，我們參加那么多次比賽，基本上在探索，從2020年到2030年我們認為是10年市場創新期，產品孵化器，我們此時此刻就在這關鍵十年，規模發展期量產了，從2030年到2055年，那是人工智能一百年。全球現在有多少輛車呢？4.4億輛，如果到2035年能夠把它變成無人駕駛這已經是不得了，全球現在總共保有量10萬億輛車，到2056年都無人駕駛比10萬億輛少一點，在這樣情況下應該怎么做呢？介紹兩條曲線，任何一個新技術叫社會接受度曲線，一個叫作社會關注度曲線，無人駕駛社會關注度很高，但是量產的前景還在后頭，他們做產業化分類的時候分四個階段，第一個階段炫耀階段，第二豪華品牌高端市場。第三階段低成本經濟型拉動市場。第四階段大眾普及，這時候才是高回報的時候，這是特斯拉產業化方針。

　　中國應該怎么發展呢？2035年遠景目標各個政府都在制定，中國“十四五”規劃已經繪就，這是機遇，對于我國來說這十年智能制造乃至人工智能占領全球高地舉足輕重。我們處在孵化期前五年（2020-2025），我們能不能這樣想？自動駕駛車輛不會是市場主流，要通過有趣的技術，謹慎選擇落地場景，先用于特種車或者商用車，你看Robotaxi那么困難，你家那個小車子要無人駕駛我才不會買，你讓我裝50個傳感器，傳感器壞了怎么辦，要這么多錢。吸引創新者和早期采用者，大家稍微冷一點不要太早期了。

　　真正吸引市場不完全是技術，更重要是痛點和剛需，因為歸根到底叫座而不是叫好。選擇了十個場景，這十個場景共同點是惡劣的環境、無趣的崗位、白天黑夜重復勞動，對人沒有解放。例如說卡車司機或環衛工人，他們是什么情況呢？75%的人對自己的工作崗位不滿意，95%的人不愿意看到自己的孩子再干這一行，我們應該在這方面找場景來迭代我們的產品。

　　所以我們提了十個場景四大賽道，港口與干線物流就是當前兩個重要方向。乘用車先把自動泊車做好，一般女性開車泊車挺難的，再一個就是把Robotaxi做好，把公交做好，再一個就是農業中農機自動駕駛做好等，這十個賽道。

　　卡車賽道我們提出了港口運輸帶動卡車無人駕駛落地。

　　農機車道把無人拖拉機作為智慧農業起跑線。

　　低速電動車賽道，率先實現無人配送規模化應用。

　　孵化期后五年，2025年到2030年，我們希望產業鏈配套星辰，可規?；瘮U展，提供精準化管理或市場化服務，產品開始快速迭代升級，十大賽道全面鋪開，從示范走向普及，智能網聯汽車生產超過一千萬輛。同志們到現在還沒有哪一家生產一千輛產智能車，我們要一千萬輛，大部分城市BRT公交實現自動駕駛，公交車是弱勢群體喜歡的車輛，讓他們有獲得感，普遍推廣特種車和商用車，迅速向私家車和小轎車普及。

　　到2030年到2035年是大規模發展期的前五年，智能駕駛車具備學習能力，包括試錯學習向事故學習，不再是軟件定義汽車，不僅有計算智能，還有交互智能和記憶智能，可以自學習自成長。

　　這是大規模發展十年，智能制造輝煌時期，到那個時候智能駕駛車突破地理柵欄，天氣柵欄和人文地俗柵欄，車群具有靈活編隊模式，型成新的交通文化和社會生態，人工駕駛的門檻大幅度提升。

　　中國智能網聯生態要領先全球，國內罕見人工駕駛，到2056年做的，我們希望就像今天看到馬車一樣感到稀缺，可交互會學習自成長的輪式機器人機器編隊可實現國內交通全覆蓋。

　　這是我今天在交通峰會分享的一些觀點，希望智能駕駛成為我國繼高鐵之后又一張新名片，具體體現在以下幾個點：

　　第一，智能車載平臺有望提升我國整個智能制造業，因為智能制造才能有規模，有規模才能有萬億規模級GDP。

　　第二，北斗+4G/5G成為中國網聯中國特色生態。

　　第三，農機智能駕駛成為我國智慧農業起跑線。

　　第四，公交智能駕駛使老百姓有實實在在獲得感。中國所有城市BRT均數字化并實現自動駕駛，人們出行的舒適度和便利性會得到大大提升。我們與車企如陜西一汽和濟南中汽等的合作事項就是要搞這個（數字化無人駕駛公交）。

　　第五，以港口樞紐和高速干線物流為代表新一代智能運輸系統能夠形成。

　　第六，交互學習和記憶成為新一代人工智能的硬核，輻射所有方方面面，這就是我的希冀所在。