8月24日，由腾讯汽车联手汽车·创新港举办的2017全球汽车AI大会在上海正式拉开大幕，30余位来自全球顶尖科技公司、汽车企业的高层以及国内外学术专家齐聚上海，共同为AI技术与汽车产业的未来建言献策。

活动现场，中国工程院院士李骏发表了主题演讲，他表示现阶段急需要找到一个能够解决城市拥堵的方案，这也是我们做智慧城市跟共享汽车的出发点，而未来汽车与智慧城市的融合才能解决人类高效出行问题。

在他看来，SVSC（SVSC=汽车+AI+X）将是未来城市高效移动出行的重要解决方案。

以下为发言实录：

李骏：大家下午好，我今天的题目刚才主持人说叫《中国汽车人工智能2.0》，其实这是一个非常非常大的题目，大家也都知道，最后想把它落地的时候再来说，现在题目变成了智慧城市智能共享汽车，因为我们是搞车的，这样开启我们的演讲，现在大家对智能汽车都很热，L3、L4几乎每一个公司都把自己包装成能够干智能汽车。

但是我们想问一下到底智能汽车有什么刚性的客户需求呢？它为什么在一个车上要增加一万多块钱的成本，甚至好几万的成本，客户愿意要买它呢？我听到很多的对于智能汽车的恭维，但是没有听到很多对智能汽车或者搞智能汽车人的来自于市场的挑战。

可能很多公司，包括像BMW、奥迪，他们在开发产品的时候，把这些事情都已经弄清了，我也不太知道现在奥迪A8它第一个推出了大致达到L3水平的车，实际的市场销量是怎样，买的人多不多，为什么在A8这么贵的车干这个事儿，所有的一切都需要先去弄清楚，我们需要干正确的事，才能干一个正确的事。

一汽现在已经把L3的市场客户的刚性需求挖掘完了，可以在这里跟大家说，我们L3的刚性需求就叫智能高速公路安全与防护汽车，什么意思？L3技术现在足可以使你在高速公路上这种结构化的道路上当你打瞌睡的时候它也能保证你不撞到护栏上，而且这个车上这么多的传感器，还有V2X，完全可以像飞机一样有自己的防护识别区，你知道在什么样的范围内，你有危险，所以上午讨论的时候说将来智能汽车撞车的时候怎么办，我说比现在撞车靠交警裁决准确得多，大可不必担心，所有的数据图象都可以调出来看，到底是谁惹的祸，是人还是驾驶车的机器。

题目的第二层意思就是汽车+AI+X，因为今天的会是叫AI，所以我把AI排在前面，其实我们一直很推进的汽车要改变自己的传统方式，大家知道OEM传统的方式就是配置上，把所有的东西都配置到自己的汽车上，把汽车搞得很贵，OEM很累，花了很大的开发费，其实OEM没有挣钱。到了智能汽车的时代如果还要这么干的话，那就更加难了，因为成本太高了，所以汽车OEM确实应该向IT学习，就叫连接上，不要都自己去开发，不要都自己去装，从配置上转变成连接上，也是在智能汽车时代OEM应该转型的一个非常重要的方面，我的副标题叫汽车+人工智能+X。

内容分三方面，第一给大家介绍一下我们为什么要挖掘L4的刚性需求是叫智慧城市和智能共享汽车，现在我们已经有了个名字，它已经是一个progect，已经在进行。从人类城市移动发展的历史来出发，让大家看一看我们人类一直在探索追求城市高效移动出行的解决方案，因为我们人类一开始就是想走，即想把自己跟更大的自然进行拥抱。在城市里，因为我们今天的话题是城市，在城市里历史半径不断的变化，最古老的城市是4公里，现在很大的城市的半径都到了50公里，上百公里，城市也在大，那么人们想享受城市，就在不断的开发移动的装备。从一开始的步行到马车、早期的汽车，到现在汽车，什么叫未来汽车？能使你走得更远，现在的汽车在城市拥堵中一天走不了多远，过去到北京，去董会长的科技部办事，一天可以办三个事，现在再去北京一天办一个事就行了，走不多远，堵得很。

城市也在变化，城市往哪里去？汽车探讨往智能汽车上去，城市往哪儿去，现在大家知道我们国家正在打造智慧城市，现在已经有290个城市想要打造智慧城市，最后我的片子上要说，所以城市要往智慧化上去。因此人类想不断的开发更智能的装备，想不断的移动，城市不断的做大，使得你不能移动，这样一个矛盾如何解决？我们觉得这就是未来汽车与智慧城市的融合才能解决人类高效出行的问题。

这是不是一个问题？搞工程的搞产品的不能自己臆造一个问题，必须看到它确确实实的问题。我们看到上午的嘉宾也谈到了中美欧之间的出行的很多差异，这里面跟大家展示同样的图片。可以看到全世界都面临这样的问题，但是中国非常非常突出。中国面临着非常严峻的城市拥堵，当然这个图片有点夸张，有点给中国城市抹黑的味道，但是确实我们急需要找到一个能够解决这个问题的方案，这就是一个非常大的需求，也是我们搞智慧城市跟共享汽车的出发点。

从目前我们挖掘的情况看，好像这个出发点还是对的，我们在不断的做这种调查，不断的跟这些大的公司做调研，不断修正是不是对，因为智能是一个很危险的东西。好了我想用一个非常好的例子，因为汽车有许多的作用，就想用大家比较熟悉的出租车来做一个举例。一开始我们国家很穷，没有出租车，出租车出来之后我们非常非常高兴。这个出租车是个什么？出租车它就是人去找车，你要到大马路上去，出租车在大街上转，然后你一招手，它要来，就是人找车。实在是由于非常不方便，由于互联网的出现，就出现了滴滴打车，网约车。网约车实质上也是人找车，只不过可以用手机来找车，不用到大马路上去招车了，但是实质还是人找车。

最近又出现了共享汽车，你滴滴打车有时候还是不满意，特别是人想驾驶，由于大数据的出现，由于人想拥有自己的车，但是又要摇号，没有车，所以现在又出现了共享汽车，共享汽车就是放在停车位上，你人去到停车位上取这个车，一定要开到你目的地附近的找一个停车场停下来，对不起你要走到目的地去，这还是一种人找车。那么还是没有解决高效出行的问题，而且这种共享汽车它需要大量的停车场，你找车的人还要付停车费。现在由于互联网、大数据、AI、ICT这些技术的出现，使得我们可以构思一个新的车，我们把这个新的车的名字叫做SVSC，我们自己有了这样一个符号，从这个符号上可以看到这个车是可以自动驾驶的，也有方向盘，人也可以驾。我们想SVSC它就是以满足汽车智能化与城市智慧化的深度融合为目标，是这种融合使得它可以产生。它是以破解城市高效出行的四个最关键的问题，四个最关键的场景，也就是说是人要找车，车要找人，人要驾车，车要找位。来探索一种新的科技和应用模式的结合。

SVSC有这样一个愿景，它希望对于未来城市的高效出行能作出六个比较重要的贡献，由于时间的关系我不能把这六个全解释一遍，可以缓解城市拥堵，提高出行效率，使人继续有驾乘，它会使出行更加丰富，它使弱势的群体获得服务，比如说残疾人，比如说残障人。能够构建一个低碳的社会，我刚完成一个中国工程院的研究，中国工程院很大的一个战略咨询项目就是叫汽车低碳系统工程，那么我们发现在一个汽车的碳的架构中，我们知道就是两大部分，一个是生活用碳，一个是GDP。中国的生活中汽车的碳是75%，中国人愿意开大车，奥迪Q7，消耗了很大的二氧化碳，使得你没有二氧化碳配额，因为我们中国在巴黎协议上的承诺是到2030年碳不再增加，相比2005年单位GDP要降碳60%到65%，也就是说中国的整个行业要分这个碳，如果汽车分不到碳的话，就没有汽车的产量。所以SVSC的愿景就是为个人、为交通、为城市、为国家打造一个能够解决高效移动出行问题的这样一个未来的汽车产品。

好了，怎么打造？很多的议题都是很宏大，我想今天稍微说一点具体的，当然作为一个OEM也不能说得太具体，但是我希望说得具体的程度是恰如其分，使得你们相信我们在做这件事情。刚才我说了它必须要解决四个非常非常重要的场景，我们大家知道我们要开发汽车需要找到需求，需要弄清场景，事实上这个智慧城市场景跟共享汽车的场景非常非常多，上百个场景，我们今天认为有四个非常重要的场景，就是人找车、车找人，人驾车和车找位。所以说我们需要破解，这是一个产品项目，不是一个Research、不是一个Paper，所以在做这个产品的时候必须基于法律、标准，在这里展示一下，像国际上的标准，美国DOP的标准，SAE的标准，基本上就是需要遵循DDT，ODD，OEDR，DDT Fallback，未来中国还需要出台一些标准，这些都是作为你构思场景的非常重要的依据。

简单介绍一下我们是怎么做场景规划，特别是凝练出需要什么样的AI，我不是AI的专家，我不是Sebastian Thrun，他是AI的专家，汽车应该找到什么样的AI，把它加到AI上，汽车人要知道是什么AI，AI技术在什么能力、方向上，怎样让AI的工程师和我们融合，使得汽车更智能。所以我们在挖掘人找车的场景下，有6个非常重要的场景，我就不一一在这里叙述。在这个场景下，我们发现有云脑的AI，还有车脑的AI，如人用手机order这个车的时候，比如周围有这很多智慧城市共享汽车的话到底哪一个汽车去，然后识别这个人到底是有驾乘能力还是没有驾乘能力的，都需要AI的技术才能解决。

第二个场景就是车找人，车找人我们说也有6个非常重要的场景，在这个时候很多情况下都是车里头没有人开的时候去的，所以这里车脑的AI非常非常重要，它在时刻的判断它离这个order这个路径上是不是都会是ODD的，如果产生了DDT风险之后怎么办，如果是L3的话，可以托管给驾驶者，这时候没有人可托管，怎么处理这件事情？所以这个也需要非常大量的AI的技术。

第三个场景是人驾车，车找到人了，这个这个人是愿意驾车他可以驾车，就像我在这里写的这个符号，车辆自动驾驶系统可以是个L2，也可以是L3，想驾车就驾，不想驾车就托管。也可能这个人是一个残障人，这个时候就是一个L4，所以这个时候AI的程度也是非常大的。所以我们说它需要云脑的AI也需要车脑的AI，具体就不把二级的三级的往下再讲了。

车找位，车总是要找到自己的位子的，要到公共停车场，要充电、修理，也可能要停到自己的私家位置上去，车在找位的时候如何更加智能、高效，是另一种AI的技术。这样的话总结起来我们把SVSC的对于AI的需求的架构已经找到了，把刚才的4种场景它需要什么AI，勾画成一种汽车人工智能的云脑和车脑的架构。我们说的这涉及到车脑、云脑、AI引擎三大部分，其中AI引擎又包括了人机混合智能，群体智能以及大数据智能，而且这种架构的逻辑化也在不断的改进。

最后用四个结束语来结束今天的演讲，第一确实如果要发展这种SVSC也好，或者发展未来的智能汽车也好，我们的理念就是要汽车+AI，要不断的挖掘这个汽车需要什么AI，因此我们需要对需求作出预判，因为我们知道作为OEM的工程师非常非常追求技术的mature，只有技术成熟了，成熟到6、7级才能进到这个产品上。因为我们不是手机，不能说这个车死机了，后果很严重，我们要讲究security。现在跟我们的AI专家一起预测到可能未来在专用人工智能（这是人工智能的分法），在通用人工智能这个领域里可能产生可以用到SVSC这样的AI技术。而且我们也把它与，我们查到1983年这个人可能是一个德国人，叫Rasmussen，他在1983年已经提出了基于规则或知识的智能控制，这样一个汽车的AI的机构，现在对于SASV来说比他的挑战要大得多，这也说明AI也在进步。

另一个就是说我们觉得汽车+AI不是一个汽车界的问题，也不是一个AI界的问题，应该是一个国家的战略。所以2015年中国工程院就动议要把中国人工智能作为国家的战略，起的名字叫中国人工智能2.0，目前这个已经变成了国家战略，最近我又在动议把智慧城市和智能汽车的融合放在中国工程院的中长期发展规划上，正在审批。

另外很重要的就是过去在搞汽车的时候主要依赖的是Customer Voice，就是我调查客户。那么 在未来汽车必须要与路，必须要与生态、城市结合的情况下，可能就要有City Voice。我们说在中国有290个城市在搞智慧城市、智能交通，这方面做得比较突出的是美国，美国现在50个州78个城市在搞智慧城市在竞争，胜出的是俄亥俄州的哥伦布，它是一个竞争模式寻求解决方案。所以我想未来在中国许多智慧城市都会提出自己的更加高效移动出行的系统。我们在设计汽车的时候，我们在构思汽车的特征清单的时候，我们在提供解决方案的时候，应该跟他们紧密的融合定义这个汽车，这就是我们智慧城市智能汽车的规划。

作为一个OEM，确实现在OEM的危机不是技术危机，是一个知识的危机，汽车过去就是一个机械，机械中最复杂的就是发动机、变速箱，后来来有了机电一体化，就是电控，ECU。再后来就是来了电动化，所谓的新能源就属于电动化。而后来了信息物理融合，就是互联、网联，现在又来了人工智能，汽车的知识在膨胀，作为OEM应接不暇，也可能站在这种知识爆炸中如果找不到一种方式的话，会遇到非常大的麻烦，不能说OEM要死掉，我是OEM，我不会说会死的。所以我们未雨绸缪，可以说在中国第一个打造了一个汽车+AI的实验室，我们跟成都电子科技大学是中国在信息电子和人工智能方面非常著名的大学。有幸实验室主任程教授也来到这里，他今天可能也有演讲。当然我们自己也在培养我们自己的人工智能团队，不断的识别什么叫汽车人工智能，要加什么AI。我们也愿意跟百度或者腾讯进行合作，这也是我一开始是没有这个时间表的，我这个演讲是这一周才把它做出来的，原来没有这个时间表的，腾讯有这么大的志向叫Global，我们是地球人吧，可以Global。这是我的演讲，谢谢大家。