地平线张宏志：“智”空间，“芯”体验

2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，地平线副总裁、车载智能交互产品总经理张宏志在6月19日上午举行的主题论坛“智能驾驶舱创新技术论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

今天华为的韩先生和邓先生都表示，在两个阶段，事物总会分为功能和智能，比如手机和机器人。智能可以以主动的方式将服务推送给人，这与上一代机器完全不同。以前机器是一堆功能，但是是人设计的，是固定功能的事情。所有的能力和服务都是你发起的，人家想让他做什么他就做什么。但是，接下来的时间有很大的不同和变化。无论是深度学习还是宽度学习，机器都会有自主意识。因为机器基于它的理解给你所有的内容和服务，但决定权还是你的。加拿大人恐惧的文化是，当人失去决策权和决策能力时，机器做出的很多决策都会对人产生深远的影响。在设计人机交互和智能座舱时，地平线的观点是，要锚定最后一点设计，锚定“第三生活空间”，而不是堆砌和完善汽车的功能。目前有两点:一是现在处于什么时代？为什么现在不能说是智能空间，不能让我成为一个智能的合作与协作体？地平线认为，限制这件事的主要是技术。原因有三:(1)计算能力比较大的芯片。(2)需要很多非常成熟的相关算法。(3)产生的数据、需要的数据、处理的数据都是移动互联网之外的。可能需要更多的GPU培训、更多的数据存储、更多的机房和更多的带宽。这些因素会有局限性。现在人们谈论更多的是多模态交互，是多模态感知，通过异构数据一起感知，还是通过人与人的交互与机器交互？现在都集中在多模态交互阶段。最大的特点和特质就是所有提供给你的功能和服务都是设计师和产品经理事先预设好的。能给你差异感的是对TDS的期望，可能是策略的优先级和权重的差异，随着数据的不断输入和群体数据的输入，很难产生一定的推理效果。人类所有的产品设计和交互设计都是用来设计功能的。这就是这么多年的教育经验，从上帝的角度来看，没有足够强大的设计机器人。本质上，我倾向于把自己当成“上帝”，创造新的生命形式和收集的生命形式。最大的特点就是让收集到的生命形态自己学习。在过去的几年里，我们一直与汽车行业合作，为车企和客户提供驾驶舱解决方案。我们发现:(1)最容易被用户和客户接受的是把车上的功能智能化，比如空调、座椅、氛围灯、车身功能接口以及与环境的匹配，从而把不智能的设备和功能智能化。这是最受用户欢迎和喜欢的，因为这是最浅层的满足。像今天这个时候这个季节，不开空调很难上车，按空调是必然的。但是，如果空调主动按下，由机器智能替代，你就满意了。你对24岁的敏感……格力和26度并没有那么高。但冬天开窗很敏感，抽烟也要开窗，但智能水平更高。(2)人和机器的大问题是谁负责，谁决策，谁推荐的关系。这个时候人和机器一起开那辆车已经很久了，到时候就会影响安全。双方如何互动，共同决策成为关键问题。更大程度上，通过人与机器的交互过程，会变得更加安全。否则就没有交互，机器自己开，就是用L4和L5的要求来苛求现有车辆的智能功能。(3)驾驶舱可以通过主动感知和连接服务将精神连接到网络世界，智能的最大价值在于现在处于网络连接的世界中，可以通过手机将自己连接到网络，智能的价值在于提高连接效率。看看地平线对技术的理解。机器的核心价值在于主动服务。现在所有的发展都是基于对数据使用神经网络结构来学习规律，而规律本身就是机器主动为人服务的基础。从2020年开始，人机交互的趋势将发生非常革命性的变化，这种变化在于情感方向，更简单和以推理为中心的交互模式。无论是地平线互动的长安UNI-T和UNI-K，还是广汽的AION Y，感知能力都在不断提升，对汽车的感知已经远超手机。汽车本身提供的感知接口的丰富性在所有智能设备中是非常强的。在海外，无论是奔驰还是宝马，都是走这个方向。对于地平线，地平线的观点是，手机APP功能不应该重复设计和更详细的修改，以适应车内的屏幕。它是对功能、内容和服务进行重构，并将它们全部重新连接到新的网络上，其特点是具有推理能力。绝对是突破性的创新，不会是渐进式的。核心行业要做的是建立一个智能大脑，让机器学习人的习惯，更快的进步。做图的核心是大脑能更好的做推理。推理最大的特点就是可以释放人的时间，让人从事更有价值的事情。更多的交互是机器发起的，而不是人发起的。无论人眼交互、手势交互、语音交互，巨大的价值都在于第二轮的决策和确认，以及对机器提出的建议的修正。未来好的人机交互会是什么样子？应该接近于零。行业的评价方法是机车与用户互动多少次。大家一直把次数变成评判标准。这件事已经写在R&D、产品、设计师的KPI要求里，领导用这个东西拿奖金、卡考核。但是越来越多的代理数量应该趋向于零。现在坐在车里，车的空调是自动打开的，所以你不想和车互动，因为你不需要调空调。但从考核的角度来说，肯定是“先生，我为您开了空调。25度适合你吗？”这种感觉无非就是你去饭店吃饭。你今天点了什么？辣不辣？有什么禁忌吗，是喝啤酒还是冰镇？喝什么？和服务员相处20分钟后，你会发现，算了吧。我去隔壁的那个。很简单。只要给我推荐几个你们的主菜，我就吃好了。人们不想和机器有太多的互动。毕竟人和机器人是两个物种，机器还是属于低级物种。我们不想和蚂蚁有太多的联系和情感互动，因为它是更强的辅助。从可实现性的角度来看，可以概括为智力三要素。所有用户最关心的是汽车AI场景应用，但场景应用需要算法、工具、底层计算架构的支持和底层芯片的计算能力。在求解这个系统时，可以总结为三点:(1)需要增加计算能力，计算资源永远不够，就像电力系统和石油……系统。(2)算法。计算能力永远不够，算法和软件必须和硬件一起深度设计，才能满足高效率的问题。(3)数据。随着智能时代的到来，需要的数据会非常庞大，但是如果人类自己花时间不断处理数据，这就会成为现在大家都听的一句高效的话，人有多聪明。这是一个悖论。根本观点是机器自己处理数据，自动训练算法，这才是解决问题的根本。目标是每年降低50%的数据处理成本，以满足爆炸式数据对智能系统的相关要求。如果不处理数据，智能系统的进化速度会很慢。从发展趋势来看，所有的智能化都以接入传感器为核心，需要接入麦克风、摄像头、激光雷达等传感器，传感器输出的数据也在不断增加。比如2023年，从DMS角度看驾驶舱摄像头数量将进入500万，从OMS角度看将进入800万，麦克风数量至少为4个麦克风。所以很多传感器和传感器像素的数量增加，并且随着算法的增长。根据统计发现，驾驶舱深度学习算法的需求在端侧会达到150个，通过简单的计算就能得到一点，而驾驶舱需要的AI计算算法也就几百t，地平线的核心观点认为，首先要解决计算能力的问题，要让“土地”足够肥沃，足够厚实，可以种庄稼。大规模计算芯片可以解决和释放生产力。就算你有不错的计算能力，也需要一个足够好的开发工具。开发工具最大的特点是可以半标记数据，自动标记数据，自动训练和测试算法。在这种情况下，系统的进化速度足够快。地平线的想法是开放开发工具和社区开发平台，让大家尽快在芯片上开发出我们知道的150多种算法，尽快迭代，看看人机交互系统能进入什么样的智能水平，然后进入下一次迭代再次修正。基于芯片和算法，将整车的智能感知提供给上层应用部分，上层应用部分可以获取环境数据进行推理，进行多轮对话的节奏。这是下一个路线图，端侧算法的数量呈爆炸式增长。2022年，将有数百个端侧算法在车辆上运行。到2023年，算法将超过150种。2023年，将使用匹配L3级别的汽车来创建“第三空间”。这时候，已经放出了一些时间。只要在那段时间里有一个足够智能的驾驶舱，人类的交互就会反映空间。谢谢大家！2021年6月17日至19日，由中国汽车工业协会主办的第十一届中国汽车论坛在嘉定举行。站在新五年的起点上，本届论坛以“新起点、新战略格局——推动汽车产业高质量发展”为主题，设置“一次闭门峰会+一次会议论坛+两次中外论坛+12场主题论坛”，全方位汇聚政府领导、全球汽车企业领袖、汽车行业精英，共商汽车产业强市大计，落实国家提出的“二氧化碳排放峰值、碳中和”战略目标要求，助力打造。其中，地平线副总裁、车载智能交互产品总经理张宏志在6月19日上午举行的主题论坛“智能驾驶舱创新技术论坛”上发表了主题演讲。以下为现场演讲:

今天华为的韩先生和邓先生都表示，在两个阶段，事物总会分为功能和智能，比如手机和机器人。智能可以以主动的方式将服务推送给人，这与上一代机器完全不同。以前机器是一堆功能，但是是人设计的，是固定功能的事情。所有的能力和服务都是你发起的，人家想让他做什么他就做什么。但是，接下来的时间有很大的不同和变化。无论是深度学习还是宽度学习，机器都会有自主意识。因为机器基于它的理解给你所有的内容和服务，但决定权还是你的。加拿大人恐惧的文化是，当人失去决策权和决策能力时，机器做出的很多决策都会对人产生深远的影响。在设计人机交互和智能座舱时，地平线的观点是，要锚定最后一点设计，锚定“第三生活空间”，而不是堆砌和完善汽车的功能。目前有两点:一是现在处于什么时代？为什么现在不能说是智能空间，不能让我成为一个智能的合作与协作体？地平线认为，限制这件事的主要是技术。原因有三:(1)计算能力比较大的芯片。(2)需要很多非常成熟的相关算法。(3)产生的数据、需要的数据、处理的数据都是移动互联网之外的。可能需要更多的GPU培训、更多的数据存储、更多的机房和更多的带宽。这些因素会有局限性。现在人们谈论更多的是多模态交互，是多模态感知，通过异构数据一起感知，还是通过人与人的交互与机器交互？现在都集中在多模态交互阶段。最大的特点和特质就是所有提供给你的功能和服务都是设计师和产品经理事先预设好的。能给你差异感的是对TDS的期望，可能是策略的优先级和权重的差异，随着数据的不断输入和群体数据的输入，很难产生一定的推理效果。人类所有的产品设计和交互设计都是用来设计功能的。这就是这么多年的教育经验，从上帝的角度来看，没有足够强大的设计机器人。本质上，我倾向于把自己当成“上帝”，创造新的生命形式和收集的生命形式。最大的特点就是让收集到的生命形态自己学习。在过去的几年里，我们一直与汽车行业合作，为车企和客户提供驾驶舱解决方案。我们发现:(1)最容易被用户和客户接受的是把车上的功能智能化，比如空调、座椅、氛围灯、车身功能接口以及与环境的匹配，从而把不智能的设备和功能智能化。这是最受用户欢迎和喜欢的，因为这是最浅层的满足。像今天这个时候这个季节，不开空调很难上车，按空调是必然的。但是，如果空调主动按下，由机器智能替代，你就满意了。你对24岁的敏感……白鹭和26度并没有那么高。但冬天开窗很敏感，抽烟也要开窗，但智能水平更高。(2)人和机器的大问题是谁负责，谁决策，谁推荐的关系。这个时候人和机器一起开那辆车已经很久了，到时候就会影响安全。双方如何互动，共同决策成为关键问题。更大程度上，通过人与机器的交互过程，会变得更加安全。否则就没有交互，机器自己开，就是用L4和L5的要求来苛求现有车辆的智能功能。(3)驾驶舱可以通过主动感知和连接服务将精神连接到网络世界，智能的最大价值在于现在处于网络连接的世界中，可以通过手机将自己连接到网络，智能的价值在于提高连接效率。看看地平线对技术的理解。机器的核心价值在于主动服务。现在所有的发展都是基于对数据使用神经网络结构来学习规律，而规律本身就是机器主动为人服务的基础。从2020年开始，人机交互的趋势将发生非常革命性的变化，这种变化在于情感方向，更简单和以推理为中心的交互模式。无论是地平线互动的长安UNI-T和UNI-K，还是广汽的AION Y，感知能力都在不断提升，对汽车的感知已经远远超越手机。汽车本身提供的感知接口的丰富性在所有智能设备中是非常强的。在海外，无论是奔驰还是宝马，都是走这个方向。对于地平线，地平线的观点是，手机APP功能不应该重复设计和更详细的修改，以适应车内的屏幕。它是对功能、内容和服务进行重构，并将它们全部重新连接到新的网络上，其特点是具有推理能力。绝对是突破性的创新，不会是渐进式的。核心行业要做的是建立一个智能大脑，让机器学习人的习惯，更快的进步。做图的核心是大脑能更好的做推理。推理最大的特点就是可以释放人的时间，让人从事更有价值的事情。更多的交互是机器发起的，而不是人发起的。无论人眼交互、手势交互、语音交互，巨大的价值都在于第二轮的决策和确认，以及对机器提出的建议的修正。未来好的人机交互会是什么样子？应该接近于零。行业的评价方法是机车与用户互动多少次。大家一直把次数变成评判标准。这件事已经写在R&D、产品、设计师的KPI要求里，领导用这个东西拿奖金、卡考核。但是越来越多的代理数量应该趋向于零。现在坐在车里，车的空调是自动打开的，所以你不想和车互动，因为你不需要调空调。但从考核的角度来说，肯定是“先生，我为您开了空调。25度适合你吗？”这种感觉无非就是你去饭店吃饭。你今天点了什么？辣不辣？有什么禁忌吗，是喝啤酒还是冰镇？喝什么？和服务员相处20分钟后，你会发现，算了吧。我去隔壁的那个。很简单。只要给我推荐几个你们的主菜，我就吃好了。人们不想和机器有太多的互动。毕竟人和机器人是两个物种，机器还是属于低级物种。我们不想和蚂蚁有太多的联系和情感互动，因为它是更强的辅助。从可实现性的角度来看，可以概括为智力三要素。所有用户最关心的是汽车AI场景应用，但场景应用需要算法、工具、底层计算架构的支持和底层芯片的计算能力。在求解这个系统时，可以总结为三点:(1)需要增加计算能力，计算资源永远不够，就像电力系统和石油……系统。(2)算法。计算能力永远不够，算法和软件必须和硬件深度设计，才能满足高效率的问题。(3)数据。随着智能时代的到来，需要的数据会非常庞大，但是如果人类自己花时间不断处理数据，这就会成为现在大家都听的一句高效的话，人有多聪明。这是一个悖论。根本观点是机器自己处理数据，自动训练算法，这才是解决问题的根本。目标是每年降低50%的数据处理成本，以满足爆炸式数据对智能系统的相关要求。如果不处理数据，智能系统的进化速度会很慢。从发展趋势来看，所有的智能化都以接入传感器为核心，需要接入麦克风、摄像头、激光雷达等传感器，传感器输出的数据也在不断增加。比如2023年，从DMS角度看驾驶舱摄像头数量将进入500万，从OMS角度看将进入800万，麦克风数量至少为4个麦克风。所以很多传感器和传感器像素的数量增加，并且随着算法的增长。根据统计发现，驾驶舱深度学习算法的需求在端侧会达到150个，通过简单的计算就能得到一点，而驾驶舱需要的AI计算算法也就几百t，地平线的核心观点认为，首先要解决计算能力的问题，要让“土地”足够肥沃，足够厚实，可以种庄稼。大规模计算芯片可以解决和释放生产力。就算你有不错的计算能力，也需要一个足够好的开发工具。开发工具最大的特点是可以半标记数据，自动标记数据，自动训练和测试算法。在这种情况下，系统的进化速度足够快。地平线的想法是开放开发工具和社区开发平台，让大家尽快在芯片上开发出我们知道的150多种算法，尽快迭代，看看人机交互系统能进入什么样的智能水平，然后进入下一次迭代再次修正。基于芯片和算法，将整车的智能感知提供给上层应用部分，上层应用部分可以获取环境数据进行推理，进行多轮对话的节奏。这是下一个路线图，端侧算法的数量呈爆炸式增长。2022年，将有数百个端侧算法在车辆上运行。到2023年，算法将超过150种。2023年，将使用匹配L3级别的汽车来创建“第三空间”。这时候，已经放出了一些时间。只要在那段时间里有一个足够智能的驾驶舱，人类的交互就会反映空间。谢谢大家！

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