【大佬谈科技】理想汽车创始人李想:科技正在向第三个阶段迈进

2021-12-27 3838

“智能电动车是AI时代最核心的入口,也是我们进入这个时代的入口。希望我们每个人都大胆去尝试、去理解、去拥抱最新的科技,拥抱最先进的生产力。谁率先到最先进的技术上来,谁就具备了先发优势。这个世界上没有小白鼠,只有优先选择者!”



(以下内容为《理想汽车的品牌与组织》课程实录。)


创办理想汽车,最初的源头是2013年,也就是我创办的上一家企业汽车之家IPO以后,我想接下来可以做一件别的事情,可能在汽车之家做,也可能汽车之家承载不了,那就会自己出来做。至于做什么,还是基于对科技方向的判断。2013年,我们有一个隐约的感觉,就是整个科技可能会往第三个阶段迈进。


理想汽车创始人李想:科技正在向第三个阶段迈进


我们用马克思《资本论》的基本概念:生产力、生产关系和生产要素,来解释科技到底在发生何种变化。这是我们初中政治课本上的知识,我觉得到今天仍然非常适用,尤其在技术、社会发生重大变化的时候,可以帮我们洞察本质。

第一个时代:工业时代

第一个时代的科技是什么?是工业。农业时代算不上科技时代。在工业之前,全球的人均GDP的波动主要来自于两种现象,一种叫战争,一种叫自然灾害,其余的全球生产力曲线就是平的,没有太大变化。自从有了工业开始,全球人均GDP迅速上涨,所以工业是人类科技时代的开始。今天我们生活里80%以上还是工业时代带来的成果。


工业的生产力的特点是控制,控制是工业的核心,所以工业有了流程,有了流水线。


工业时代所应用的芯片都是按照控制逻辑研发的,系统叫做嵌入式系统,核心的目的都是控制。今天我们70%以上的生活、经济设计都遵循着工业时代的逻辑,而且会长期存在下去。


工业的生产关系,是少数人把事情想明白,多数人去执行,并配以控制。


控制做得好的公司就发展得非常好。工业时代的企业有一些特点,比如这些企业在设计组织使命或愿景的时候往往特别擅长用两个字,完美,比如The best or nothing,因为在一个线性的生产力上构建完美是很容易的。在工业时代里出现的各种各样的领先的管理系统、管理体系,比如六西格玛,其核心理念就是零缺陷。


工业时代的生产要素是什么?是资产。


如何去研究分析工业时代的企业?去看资产。比如巴菲特的投资,其实就围绕着工业时代展开的,他最核心的方式就是先把一家公司的资产做评估,在安全边界里投资就是安全的,就有收益。

第二个时代:网络时代

第二个时代的科技是互联网,而不是计算机。网络时代生产力的特点,是平台。


像一些科技公司苹果、微软,讲操作系统,讲生态,无论平台还是生态都是一个网状的面,《世界是平的》这本书讲的就是网络连接的平面,一个二维的,讲究应用、软件、数据连接的效率。处理器一定是可编程的,而且复杂编程的背后还会有整个开发工具链,也是为了让所有东西连接在一起。计算机只是互联网的组成部分,在工业时代已经出现计算机了。


在衡量互联网时代的工作质量的时候,有一个正向的指标:效率。


互联网想提升效率很容易,比如像谷歌和百度相对于传统的报纸、广告的替代效率提升了几十倍上百倍,只要能够在线化、数字化的都会带来几十倍上百倍效率的提升,而但凡能够被数字化改造的,互联网企业对传统企业基本上是碾压的,就像阿里去打各种超市那样,不需要任何竞争,因为是两种不同维度的生产力之间的较量。


另外一个反向的指标:bug。bug就是某个编程会出现一个完全未知的错误结果。我们发现,互联网企业在提使命的时候,有一种变化,叫Better,就是如何变得更好,至于完美根本不可能,哪怕像苹果这样的企业,如果我们作为开发者用到iOS beta版的时候基本上就是上千个Bug,上线时它不会把bug都清掉,发布后有bug,再迭代就好了。互联网企业在这个时代都是类似的。


互联网的生产关系也在发生着变化,变成少数人把方向想明白,然后多数人去验证、去迭代。


互联网的生产要素是什么?一个是数据,一个是用户。衡量一个互联网企业或科技企业的价值,就是看它的用户规模有多大,还有它的数据量有多大。所以最顶尖的企业都得自己做云,因为数据量太大了。


苹果能持续挖掘用户的收入,是因为它掌握庞大的用户量,而往往传统工业时代的企业不掌握用户,它跟用户没有关系,用户被掌握在经销商手里,这是差别所在。

第三个时代:智能时代

从2013年开始,第三代科技开始呈现出来了。第三代科技是真正的智能化,而不仅仅是之前讲的智能化。智能化意味着三维科技。


大家注意一个现象:2015年进入智能时代,但是到了2021年,很多事情都是停滞不前的。


举个例子。我在房间里有一台MacBook,一个iPad,一个iPhone,还有一个HomePod,当我喊"Hey siri"的时候,这四个设备同时启动了,难受得要死。很多智能家居产品也是一样,所有设备联在一起,但是你会发现网一断,路由器重启一下,所有设备全都不能用了,全部瘫痪。

问题在哪呢?就出在我们仍在使用二维的方式解决三维的问题。


过去在二维世界里,我们用设备是平面的终端行为,我给它发指令,它接收指令。但今天我们要解决空间的问题,空间是个三维问题,和二维的终端的解决方式一定不一样。


所以,我们当时就想,一个三维的世界到底是什么样子,后来想来想去发现,最简单的方式回归到人,人就是三维的生物。


我们把整个智能时代的进展划为三个步骤:算法智能、感知智能和认知智能。


算法智能


整个智能时代是从算法智能开始的。


算法智能有两个特点,第一,它用于训练的数据来自于程序,或者服务器端的日志,数据还是二维世界的,但是它会运用机器学习建模的方式进行训练,从而形成推荐引擎,这方面在中国做得比较好的是字节跳动。比如抖音,它不停向你学习,把推荐做得越来越准。


算法智能相对于过去传统规则式的编程有什么变化?就是它可以不断成长,并且向使用者学习,所以它给你推得越来越准。如果靠编程的方式去猜你,怎么猜都猜不准。所以我说这是已经有了初步的智能,我们称之为叫算法智能。字节跳动用这个方式打赢了相关企业。


算法智能在整个智能时代只能算2.5维的,它对二维是降维打击,但它并非是三维的智能。


感知智能


有了算法智能,有一些产品开始出现了,比如说今天的L2级别的自动驾驶。这时候,就进入了感知智能。


感知是什么概念?感知其实就是人的工作方式。我们用眼睛、耳朵连接大脑来获取这个三维世界的所有信息,而不是作为一个程序去看日志信息。


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。

  1. 我要经常看别人怎么打;

  2. 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;

  3. 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。


  1. 我要经常看别人怎么打——用我的感官和大脑来进行感知;

  2. 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;

  3. 必须得去训练,不停、不停地训练——通过我的神经系统和肢体来训练和反馈,持续优化。

人类的决策方式是通过学习进行的,不是通过编程的方式。人类的执行方式也是通过学习的方式,而不是通过编程、更不是通过一个线性的方式去工作的,所以当苏炳添遇到一个好的教练,并科学训练以后,成绩就提升了一秒,亚洲人也能跑到十秒以内了。


我们的结论是:只有达到认知智能才能实现L4级别自动驾驶。


为什么自动驾驶暂时不能在控制和执行层做到深度学习?很重要的原因是计算能力远远不够。基本测算,可能计算能力要到2000Tops以上,才能勉强接近人类大部分的能力,要做到上亿Tops才能跟人类思维方式接近,跟三维的思维方式接近。


当算力足够强的时候,感知、决策判断、包括预判、执行层面都会用是深度学习的方式。如果执行跟各种各样的场景,跟它的决策,跟它的神经系统配合在一起,这就是认知智能了。


认知智能会产生一个非常可怕的现象——算法智能、感知智能还是人机结合,而到了认知智能阶段,就是机器直接完成工作,根本不需要人。


如果在一个空间里,他慢慢跟你交互多了以后,开始给你推各种服务,你有任何问题能给你回答,那就是“钢铁侠”的贾维斯。自动驾驶就是真正的机器人,只是它长不出来人形。


接下来,时代会发生很大的变化。


接下来,哪个企业能率先跑通认知智能,这个企业就会改变全世界——因为管理一台汽车和管理其他商品没有区别,管理车内的空间和管理家里的空间、店面的空间也没有区别,原理都是通过感知、决策和执行的深度学习来进行的,这是我们看到的整个世界技术发生的变化——智能电动车会是整个人工智能的母生态。


我们一位同事问我,在车里装了一个摄像头,用户试驾的时候,摄像头能够很清楚地知道用户坐在什么位置、用什么功能,那么这算什么智能?我回答他:只能算感知智能,因为这个摄像头还替代不了车里的人,你只是跟他做人机结合,把感知能力交给摄像头,它的感知能力更强、更标准化。


什么时候能进入下一个阶段——认知智能?无人店。你进去一个无人店,只要看到哪里,理想同学就知道你关心什么,就来给你讲解,可以对话也可以交流。你一走到门口,理想同学就来服务你试驾,可以打开车机导航和其他所有功能,最后车辆成交的时候,整个系统自助完成交易,完全不需要人,我觉得这就是进入认知智能了。

生产力:算力与网络架构+实时操作系统

智能时代,有哪些东西形成了必要条件,是这个时代才有的?


第一是感知,就是传感器的出现。


无论是摄像头、激光雷达、毫米波雷达、ToF或3D结构光、麦克风,都是为了满足这个时代而产生的。


第二是AI技术。


AI可以用在工业上改变流程,去做一些机器人的基础工作,也可以在互联网上变成推荐引擎,就像抖音。还有一些商品引擎里推荐也可以用,而且也非常高效。


但AI最大的价值产生于三维结构数据,因为今天任何三维结构数据都是无法靠编程处理的,只能通过深度神经网络和机器学习才能实现,通过编程实现的一定是二维的东西。


第三是流转的能源,能源和计算是密不可分的。


计算和数据是密不可分的,这是这个时代的网络架构。车辆座舱是一个应用,自动驾驶是一个大的应用,工厂、店面都是这里的应用,任何物理世界涉及空间的、能够被感知到的都可以被改造,而且只要能够获得数据,进步速度会超过所有人的预期。


大家思考四个层面:


第一、感知。请问这个世界上有什么设备能够比一辆汽车装更多的传感器?没有。车外可以装传感器,车内也可以装传感器,同时这样装了传感器的一个超级设备,还可以每年行驶两万公里以上,这是对物理世界最全面的感知。车是所有设备能够装传感器和感知能力最强的。


第二、决策。如果放在车上各种域控制器,自动驾驶、智能座舱、底盘的控制器,意味着车可以装充足的计算能力,同时这个计算能力又能够跟所有的网络联结在一起。它流转的不止是计算,还流转着数据,流转着能源——数据、计算、能量同时在流转着的设备里。没有任何设备能跟车进行比,家里那套网络远远没有办法跟车比。


第三、执行。车的电子执行机构可以变得越来越好,可以采取自研的方式,掌握数据和控制的细节。同时,车是为数不多的可以大规模向人类学习的设备。人类天天在使用汽车,他的所有服务需求在跟车进行对话,所以车就是有着最多学习对象的设备。


最后,无论是感知、决策还是执行都需要能源,车是所有设备里能源最充足的,跑起来能够计算,停下来还能够计算。手机可不可以?得天天充电,什么计算都做不了。整个认知智能的生态一定是来自于智能电动车,而且一定是电动车,燃油车这事做不了,因为燃油车12伏的电源,算着算着就没电了。所以我始终在讲一个点,如果不是电动就没有智能,很多人一直不明白这件事。


以上是第一个,也就是技术层面的问题,就是生产力。

生产关系:共创、共识和共建

生产关系发生了变化,组织变得必须依赖于共创、共识和共建的方式去探索世界。


对于企业而言:


首先,人才储备会变得更加多样化,工业人才也有,我们拿智能化去改变工业;互联网人才也有,AI人才也有。


同时,长期来看,企业的管理方式会越来越像社区,而且企业的社会化价值会越来越高,商业价值会不断下降。今天投资人对于造车新势力,包括特斯拉也没有很高的利润要求,而是看我们怎么发展,能改变什么,能创造出什么,不再简单拿资产来衡量一个公司的价值,这些东西都在发生着变化。

生产要素:3D结构化数据+分布式的计算能力+能源

生产要素是三个:


第一,3D结构化数据。3D结构化数据用于学习和训练,学习变成最关键的,我们通过感知、思考、执行来训练自己。车和人是一样的,自动驾驶要获得感知的数据,要有决策的数据,要有执行的数据,才能去训练,这三个数据缺一不可。


第二,分布式算力。分布式计算能力越高,价值越高,这时候人在物理世界和数字世界合二为一了,都开始数字化了。


第三,能源。车本身就承载巨大的电能,一台车上80度到100度电,够一个家庭用半个月。而且,车停在那或跑在路上都有电,还是非常好的分布式的储能单元。


车是整个AI时代最核心的入口,也是我们进入这个时代的入口。如果率先到最先进的技术上来,其实就具备了先发优势。

技术决定一切

第一、我们一定要拥抱最先进的科技,因为不同维度的科技之间没有可比性。但凡能拥抱最先进的生产力,根本不需要竞争,就会快速碾压过去,所以永远拥抱最先进的生产力,这是不容置疑的;


第二、大胆去尝试、去理解、去拥抱技术,千万别错过。你不一定要成为技术专家,不一定要会写代码,但是一定要大胆拥抱这些技术,很多东西一定要去尝试。举个例子,大家今天对三维世界有更深度的了解,买个VR设备,你的认知可能提升三年,你对三维世界的感知就完全不一样了,只需要两千块钱。很多人说早期开特斯拉的都是小白鼠,根本不是小白鼠,那叫技术和机会的优先选择者。


这是我们为什么创办理想汽车,以及技术的无与伦比的重要性。


2021-12-25 12:50·瀚霄科技


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