5月19日，在WIC2021第五届世界智能大会的分论坛“智能交通峰会”上，中国工程院院士，欧亚科学院院士李德毅发表了主题演讲《探索新一代人工智能产业发展》。以下是演讲实录。

李德毅：各位领导、各位专家，特别是交通产业界的朋友们，今天很高兴参加交通峰会。

我们迎来一个智能时代，在见证历史的同时，也在创造历史，我是一个人工智能工作者，今天想讲一讲新一代人工智能产业发展应该怎么做，等到人工智能诞生100年的时候，也就是到2056年，人工智能尤其是对交通会产生什么样的影响。

首先，什么叫新一代人工智能。

如果大家看一看中国战略白皮书就能了解到，中国是在全球第一个率先宣布要做新一代人工智能的国家，新一代人工智能的技术特征是什么？传统人工智能应该怎么叫？我们应对这些问题有所思考。

其次，人工智能比我们想象要难，尽管大家已经体验到人工智能带来的益处，但硬核到底是什么，需要一番认真思考。有这么几个词来冷静描述当前我国人工智能状态：基础研究弱，人工智能拿图灵奖的只有姚期智院士，他还是美国培养的。辐射市场大，这个大家都理解，叶茂枝不壮，树大根不深，叫好难叫座。

回想一下1956年诞生了人工智能，传统的人工智能是什么？新一代人工智能是什么？中间分界点在哪里？一个明显的分界点就是机器碾压人类围棋高手，发生在2016年，围棋人机大战中，人类完败，这件事情挑战了人类的认知。从技术上来看源于2006年深度学习，甚至20世纪机器学习演变过来的深度学习，传统人工智能叫什么呢？我为其起了一个名字叫计算机智能，我与李科杰院士有一段邮件的通信，他是计算机协会的理事长，我是人工智能学会理事长，李院士在邮件中说，你那个智能不是在计算机上完成的，你们不是我一个应用而已吗？我觉得他说的有道理，所以我把传统人工智能叫做计算机智能。我们国家要求我们做类脑智能，人类最后一个科学的堡垒也许就是解码人脑的工作机理，能不能借鉴脑科学来研发人工智能呢？这是一个很好的想法，有没有困难？有困难。

现在人工智能高峰点就是预编程人工智能，我们手下的人工智能实际上是算法功能的智能编成的代码，在机器上一而再再而三的执行，严格讲机器在执行，智能是算法工程师的，凡是大数据预编程我们叫做传统人工智能。

新一代人工智能起了两个定义，一个叫会学习，自编程，不要算法工程师编程，这才叫新一代。

没有类鸟，人类发明了飞机，反过来用空气动力学解释了鸟的滑翔，其实鸟在空中的动作很多地方科学解释不了，滑翔翅膀是不动的，所以飞机翅膀不动。没有类脑，人类发明了计算机，反过来用计算智能解释了人脑部分智能，像围棋计算能力特别超强，我想表达的是类脑类人智能之路还很长很长，以科学发展的角度来看，若用200年、300年甚至500年把人脑搞清楚也是了不起的。

类脑发展千万众，从何入手？我们说的类脑智能，确切的说并非是在微观上跟人脑组织结构一样的生物智能，我们要做一个脑科学，或者认知科学启发的人工智能。

英文叫Brain inspired intelligence，脑科学涉及到生命科学和神经科学，特别是认知神经生物学，认知科学涉及到社会科学、行为科学，我们国家的认知科学不发达，其实认知心理学100多年历史了，特别是讲人是怎么学习的，学习的科学。所以我们要做的是不纠结细节，而不是在微观上去研究类似脑的组织，智能行为上要类人，要剥离意识，不是做人工生命，这次新冠病毒全国蔓延给我们的教训，确切的说它还不是一个生命，因为它还许多宿主，但是把人类搞的很不轻松了，我们千万不要轻易搞一个人类的异己跟我们对抗，我主张在物理装置上外显人类智能，50多年来，我们团队跟天津港一起提出一个概念叫驾驶脑，就是一个物理装置而已，它没有意识，它听话，它不闹情绪，脑科学、认知科学启发新一代人工智能的架构，研发的是智能机器，交通最大的问题是事故，事故最大的问题是生命，因为它思想不集中，他疲劳，他开小车要看路边的美女，我们机器不干这个活，这才是我们需要的。

人工智能70年的发展，有三条主流的学科；

行为主义，机器人从感知到行为，因为所有智能都是通过行为表现。想做什么呢？像人一样行动，像（蒋新松）院士去世了，他的研究所就是机器人所。

符号主义，做什么呢？希望机器像人一样思维，我本人在83天做博士学位的时候就做了这个方面的文章，我的博士论文就是讲一个（诉说）问题，怎么变成一个未知延伸的证明问题，证明它的对等性，所以确切地说，从符号主义这个学派诞生成长起来的。要研究的是计算，怎么样优化，怎么样预测，怎么样可解释。

连接主义，希望机器脑像人一样连接，模拟神经网络的结构，这里面最有名就是深度学习，就是现在最火的东西，能不能从机器人行为智能里面，想一想人进化当中最基本的能力就是模仿，模仿当中有两样东西很重要，一个是抽象，一个是类比，要把行为主义智能进一步发扬光大，我提出两个智能，感知智能和行为智能，计算智能仍然发扬这是我们宝贵财富。

但是我们知道开车这件事情，确切地说，开车你问一下驾驶员主要靠记忆，因为我提出来要拓展记忆智能，在人工智能里面两个重要的，一个是计算，一个是记忆，这就形成了我们的新一代人工智能核心思想。

举例来说，假如这是一个交通枢纽，大家看到有一个盲人，带了一个机器导盲犬，机器导盲犬到交通枢纽里面，这个摄像头要看，看到那个中间哪个出口，看到一个B，这个摄像头怎么知道这是一个B呢？它盯着这个摄像头看，看不出来是一个B，因为它又瞄了C口，它就知道这叫B，所以它就按照它的规划就走了，如果贴这么一个标签，是14，那么它就知道那个B不是B，那是13。我这个例子告诉你什么呢？这个B是不确定的，在不同情境下有不同的含义，离开了情境，离开了语境谈算法和语义意义不大。

所以我提出来要从4个方面研究语境、语用、语义、语法，计算智能太多靠语境和语法，或者语境和语义。刚才讲三个学派各司其职，智智与共，于是我们开始有我们的思想了，计算机诞生于符号处理，类似人的高阶认知，我们被困在计算机太久了，总是在想智能就是计算，哦，计算快一些，快一些，再快一些，于是我们听到声音，算力、算法、数据是人工智能的核心，对不对？对，但是不够全面，它是计算智能的核心，不是新一代人工智能的核心，如果那样把技术科学做好就行了，何必把人工智能开一个学院搞成一个学科呢，人类智能在环境交互中进化，先有感知和行为，自身产生感知智能和行为智能，先低阶后高阶，高阶认知产生记忆智能和计算智能。勇闯无人区就是要另辟蹊径实现更大更快的突破，新一代人工智能，既然叫新一代，必须有一个质的跃升，经常有外国学者问为什么叫新一代，我们只知道起起伏伏，我觉得质的跃升从计算智能扩展到记忆智能，从人机交互扩展到交互认知，从深度学习扩展到机器自学习，各司其职，智智与共，才是新一代人工智能研究方向。

人类正在进入智能时代，现在是一个未来已来，过去未去的时代，人工智能用了动能机器渗透，各式各样的智能代理或者智能机器正在成为人类智能的体外延伸，替代或者服务人类无处不在，无时不在。

我就用几分钟讲一讲新一代，不是计算机智能，有人说做无人驾驶就是四个轮子加一个计算机，不那么简单，你看（VM）做了这么久呢？怎么还有问题呢？下面讲一讲新一代人工智能硬核是什么？我觉得会学习，会学习这个词用英文翻译出来叫Learning to learn，智能植根于教育，文明是智能的生态，为什么把我们生命和思想放在学校里，就是要培养学习能力，是高阶的学习，不仅仅是一种知识。

人在与环境交互中，形成物理空间未知感，通过跨模态感知，一般讲多模态，跨模态蛮重要的，多当然好，甚至双模态已经不得了，双模态也行，把物理空间解决的现实问题转化为认知空间，在认知空间不同记忆区留下带时间印记的抽象，可以从长期记忆区直接提取问题解决方案，这叫快搜索，也可以在工作记忆区进行计算思考和推理新的解决方案，这叫慢搜索，通过智能行为作用到物理空间，能感知认知行为环，交互中的空间智能，以及现实空间或虚拟空间不停的映射，是人类智能基本能力。计算机放在这个房间，放在那个房间不知道在哪里，一辆汽车可不行，你知道这辆汽车此时此刻在哪个路口，这叫作空间位置感知能力，想象的认知和客观世界。

因为学习，所以与时俱进，我们不再是只能解决预设同类问题的能力，阿尔法GO围棋能力好不好，很智能，把冠军击败了，但是假如说一个围棋手，我们下一盘棋，这个棋盘不是19×19，19×9的，那么就完了，围棋手都能下，你那个智能，你说专用不够专用的，我们不搞一个矩形，搞一个六边形棋盘下下，围棋手还会下，具不具备通用的智能，体现在能不能随时针对一个跨领域现实问题，生成新的记忆边界完成推理。经常有一句话发生事故了叫做哪壶不开提哪壶，智能驾驶测试层你做多少个案例，跟发生事故的案例偏偏不在测试库里面就是这个道理。所以智能驾驶比我们想象要难。

驾照的问题，为什么要车厂承担，为什么要传感器秤杆，传感器代替不了驾照，驾龄的问题不是驾照代替不了，路熟悉不熟悉是驾龄代替不了的，错误的学习是正确学习很难代替的，刚才中午吃饭的时候说北京市西客站五一节的时候有一些混乱，没有这样的负学习哪来高效地管理呢？驾驶文化也不是驾驶脑替代的，这就是无人驾驶难处，要比人脸识别难得多。

研发有感知，有认知、有行为、可交互、会学习、自成长的新一代人工智能就是我们的目标，我们希望到2056年，我们的00后享受这样的东西，传统人工智能有什么硬核的话，算力、数据和算法，新一代人工智能是交互、记忆和学习。

人工智能的产业既是自成产业，更是赋能产业，如果自身没有硬核难以形成规模经济。做车的知道，全世界这么多车，一辆车20万块，20万亿经济产值，比人脸识别要厉害得多。

下面讲讲中国怎么做智能时代的中国方案？对于智能驾驶长远作用认识不足，对于产业化难度认识不足，对于经济效果希望过高，这些问题值得我们共同探讨。

未来汽车，要做这样机器人有这样一个路线图，我把这个路线图先冷静换算到全球坐标来看一看，全球人工智能驾驶，假如从科研探索期，0到1的阶段，我们参加那么多次比赛，基本上在探索，从2020年到2030年我们认为是10年市场创新期，产品孵化器，我们此时此刻就在这关键十年，规模发展期量产了，从2030年到2055年，那是人工智能一百年。全球现在有多少辆车呢？4.4亿辆，如果到2035年能够把它变成无人驾驶这已经是不得了，全球现在总共保有量10万亿辆车，到2056年都无人驾驶比10万亿辆少一点，在这样情况下应该怎么做呢？介绍两条曲线，任何一个新技术叫社会接受度曲线，一个叫作社会关注度曲线，无人驾驶社会关注度很高，但是量产的前景还在后头，他们做产业化分类的时候分四个阶段，第一个阶段炫耀阶段，第二豪华品牌高端市场。第三阶段低成本经济型拉动市场。第四阶段大众普及，这时候才是高回报的时候，这是特斯拉产业化方针。

中国应该怎么发展呢？2035年远景目标各个政府都在制定，中国“十四五”规划已经绘就，这是机遇，对于我国来说这十年智能制造乃至人工智能占领全球高地举足轻重。我们处在孵化期前五年（2020-2025），我们能不能这样想？自动驾驶车辆不会是市场主流，要通过有趣的技术，谨慎选择落地场景，先用于特种车或者商用车，你看Robotaxi那么困难，你家那个小车子要无人驾驶我才不会买，你让我装50个传感器，传感器坏了怎么办，要这么多钱。吸引创新者和早期采用者，大家稍微冷一点不要太早期了。

真正吸引市场不完全是技术，更重要是痛点和刚需，因为归根到底叫座而不是叫好。选择了十个场景，这十个场景共同点是恶劣的环境、无趣的岗位、白天黑夜重复劳动，对人没有解放。例如说卡车司机或环卫工人，他们是什么情况呢？75%的人对自己的工作岗位不满意，95%的人不愿意看到自己的孩子再干这一行，我们应该在这方面找场景来迭代我们的产品。

所以我们提了十个场景四大赛道，港口与干线物流就是当前两个重要方向。乘用车先把自动泊车做好，一般女性开车泊车挺难的，再一个就是把Robotaxi做好，把公交做好，再一个就是农业中农机自动驾驶做好等，这十个赛道。

卡车赛道我们提出了港口运输带动卡车无人驾驶落地。

农机车道把无人拖拉机作为智慧农业起跑线。

低速电动车赛道，率先实现无人配送规模化应用。

孵化期后五年，2025年到2030年，我们希望产业链配套星辰，可规模化扩展，提供精准化管理或市场化服务，产品开始快速迭代升级，十大赛道全面铺开，从示范走向普及，智能网联汽车生产超过一千万辆。同志们到现在还没有哪一家生产一千辆产智能车，我们要一千万辆，大部分城市BRT公交实现自动驾驶，公交车是弱势群体喜欢的车辆，让他们有获得感，普遍推广特种车和商用车，迅速向私家车和小轿车普及。

到2030年到2035年是大规模发展期的前五年，智能驾驶车具备学习能力，包括试错学习向事故学习，不再是软件定义汽车，不仅有计算智能，还有交互智能和记忆智能，可以自学习自成长。

这是大规模发展十年，智能制造辉煌时期，到那个时候智能驾驶车突破地理栅栏，天气栅栏和人文地俗栅栏，车群具有灵活编队模式，型成新的交通文化和社会生态，人工驾驶的门槛大幅度提升。

中国智能网联生态要领先全球，国内罕见人工驾驶，到2056年做的，我们希望就像今天看到马车一样感到稀缺，可交互会学习自成长的轮式机器人机器编队可实现国内交通全覆盖。

这是我今天在交通峰会分享的一些观点，希望智能驾驶成为我国继高铁之后又一张新名片，具体体现在以下几个点：

第一，智能车载平台有望提升我国整个智能制造业，因为智能制造才能有规模，有规模才能有万亿规模级GDP。

第二，北斗+4G/5G成为中国网联中国特色生态。

第三，农机智能驾驶成为我国智慧农业起跑线。

第四，公交智能驾驶使老百姓有实实在在获得感。中国所有城市BRT均数字化并实现自动驾驶，人们出行的舒适度和便利性会得到大大提升。我们与车企如陕西一汽和济南中汽等的合作事项就是要搞这个（数字化无人驾驶公交）。

第五，以港口枢纽和高速干线物流为代表新一代智能运输系统能够形成。

第六，交互学习和记忆成为新一代人工智能的硬核，辐射所有方方面面，这就是我的希冀所在。

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