能將商業智慧跟工程技術集于一身的吳甘沙， 致力於研發最先進的自動駕駛技術， 以改變這個世界的出行。 他曾領導英特爾的大資料技術戰略長期規劃， 並為英特爾中國研究院確立 5G 通訊、智慧計算和機器人三大方向。 1月29日， 兼任馭勢科技CEO的他來到EmTech China峰會， 為我們介紹中國人創造的未來出行圖景是什麼樣的， 以下為整理後的演講內容：
今天智慧駕駛這個夢想照入了現實。 我們的馭勢科技公司創立於2016年， 一開始人們都不相信智慧駕駛時代即將來臨， 我們原本也只是想循序漸進的慢慢的做， 但是整個行業的發展超出了我們的想像， 2017年大大小小的創業者、公司像雨水一般進入了這個行業， 草木萌動， 到2018年， 更像驚蜇， 我們聽到了商業化的驚雷， 但同時我們也必須準備好面對可能到來的倒寒。
來看一下這產業的一些領導者在2017年發生了什麼：福特在2016年8月份豪情萬丈地聲明在2021年可以實現無人駕駛的共用出行，
目前智慧駕駛跟人類的駕駛員相比還有較大的差距， 自動駕駛的領先者穀歌， 它的汽車每5000英里需要一次人的干預， 它相比於通用汽車、特斯拉它是領先很多的， 但是如果與人相比， 人類的駕駛員在美國每16.5萬英里才出一次普通的事故， 每9000萬英里才出一次致命的事故。
穀歌在2017年自稱已經非常接近無人駕駛， 也就是說前排不需要專人來制動了，
通用汽車號稱2019年能夠量產出一款車， 它有兩台主機電腦， 有多種方式去進行定位， 有冗餘電源、轉向和制動， 它有專門的一套冗餘的防碰撞系統和通信系統， 幾乎實現了全系統的冗餘。 通用公司聲稱它在三藩市碰到的路況場景要比Google在鳳凰城遇到的要複雜的很多， 比如說左拐， 可能比鳳凰城多出60%， 換道可能是鳳凰城的5.4倍， 碰到正在修建的區域， 是鳳凰城的19倍。 然而在中國的交通場景裡的車流和人流就比剛說的鳳凰城和三藩市複雜得多，
無人駕駛在商業化的發展道路中碰到了一些障礙， 主要體現在如下方面：
一是演算法。 今天的人工智慧是一種弱人工智慧， 它是有邊界的， 因為有多少的人工才會有多少智慧， 有多少的資料去訓練它， 它才會展現出多少智慧， 如果它沒有見過的某種東西， 那麼在一個開放動態的環境裡面它是不能正常地工作。
二是系統非常複雜。 一台賓士S級的轎車上面的代碼行數是一家波音787代碼行數的16倍， 在這麼一套複雜的系統， 不能確保沒有BUG。
那麼應該如何解決這兩方面的障礙？針對演算法的邊界， 我們可以把系統放在一個有約束的邊界裡面去實現無人駕駛的商業化。保證不出現撞死人的事故是它商業化的前提，那麼就需要把速度先降下來，在汽車領域裡有一個統計資料，如果是每小時20英里撞上一個人，他生還的概率是95%，30英里的時速，生還概率降到60%，40英里的時速，就降到20%。所以我們可以在有邊界的場景和中低速的車速限制下開始商業化，同時我們需要一個非常強大的核心，因為有多強大的核心，才可能有多少的邊界。在這麼一個核心的支持下，我們希望能在多個場景當中去實現無人駕駛的商業化，然後逼近真正的通用的無人駕駛。
比如我們的一個在白雲機場開展的合作，車可以來往于航站樓跟停車場之間，給經過長途旅行的非常疲憊的乘客提供一個非常舒心的服務；又比如說用於物流的拖車，可以在工廠或機場運送行李，物流是一個非常高頻的應用，一輛車往往要配2-3個司機，7天24小時運作，如果把這樣的車變成了無人駕駛，那麼就可以極大的提高效率，同時降低成本；停車場也是一個非常有意思的應用，比如車開到國貿大酒店，開到停車場就可以離開車來參加EmTech，而車自己會在停車場裡面尋找停車位。我們也專門針對一些景區路線設計了相應的無人車。
量產是一條非常困難的道路，引用老子的一條話“重為輕根”，量產是非常重的，但必須得挑重的活來去做，因為重是輕的根本，不能只浮躁地去追逐一些好的演算法，而要靜下心來把系統做出來。我們做出來了中國第一個車規級的無人駕駛的計算系統，它現在已經從幾十台往幾百台這麼一個小規模進行量產。我們還與伯克利大學等相關機構研發更加真實的無人駕駛汽車模擬器，以便更好、更真實且不用真正上路的就能對它進行測試。我們要商業化，就需要把無人技術放在最高安全標準的場景裡面落地；需要在至少10種典型場景裡面開始試運營；需要做到千台規模的量產；需要與生態合作夥伴、客戶群進行深度合作。
一句話總結，與先行者同行，與開創者共創，謝謝大家！
我們可以把系統放在一個有約束的邊界裡面去實現無人駕駛的商業化。保證不出現撞死人的事故是它商業化的前提，那麼就需要把速度先降下來，在汽車領域裡有一個統計資料，如果是每小時20英里撞上一個人，他生還的概率是95%，30英里的時速，生還概率降到60%，40英里的時速，就降到20%。所以我們可以在有邊界的場景和中低速的車速限制下開始商業化，同時我們需要一個非常強大的核心，因為有多強大的核心，才可能有多少的邊界。在這麼一個核心的支持下，我們希望能在多個場景當中去實現無人駕駛的商業化，然後逼近真正的通用的無人駕駛。
比如我們的一個在白雲機場開展的合作，車可以來往于航站樓跟停車場之間，給經過長途旅行的非常疲憊的乘客提供一個非常舒心的服務；又比如說用於物流的拖車，可以在工廠或機場運送行李，物流是一個非常高頻的應用，一輛車往往要配2-3個司機，7天24小時運作，如果把這樣的車變成了無人駕駛，那麼就可以極大的提高效率，同時降低成本；停車場也是一個非常有意思的應用，比如車開到國貿大酒店，開到停車場就可以離開車來參加EmTech，而車自己會在停車場裡面尋找停車位。我們也專門針對一些景區路線設計了相應的無人車。
量產是一條非常困難的道路，引用老子的一條話“重為輕根”，量產是非常重的，但必須得挑重的活來去做，因為重是輕的根本，不能只浮躁地去追逐一些好的演算法，而要靜下心來把系統做出來。我們做出來了中國第一個車規級的無人駕駛的計算系統，它現在已經從幾十台往幾百台這麼一個小規模進行量產。我們還與伯克利大學等相關機構研發更加真實的無人駕駛汽車模擬器，以便更好、更真實且不用真正上路的就能對它進行測試。我們要商業化，就需要把無人技術放在最高安全標準的場景裡面落地；需要在至少10種典型場景裡面開始試運營；需要做到千台規模的量產；需要與生態合作夥伴、客戶群進行深度合作。
一句話總結，與先行者同行，與開創者共創，謝謝大家！