未來，無人駕駛是大趨勢、大方向?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)不管是阿里巴巴，還是谷歌，都已涉足人工智能、深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。阿里巴巴沒有去宣傳，但實(shí)際上已具備很多人工智能和深度學(xué)習(xí)能力。譬如在淘寶上，客戶與客服交流已不是人與人之間的交互，而變成了人和機(jī)器的交互。還有識別語音等技術(shù)，這是基于人工智能或深度學(xué)習(xí)的地圖標(biāo)注基礎(chǔ)技術(shù)。這些技術(shù)可以具象到自動駕駛的技術(shù)上。不管各企業(yè)在實(shí)現(xiàn)無人駕駛的過程中用什么樣的傳感器和控制手段，但最后做出決策的技術(shù)基礎(chǔ)是非常一致的。 預(yù)計(jì)運(yùn)用自動駕駛技術(shù)的產(chǎn)品何時可批量上市？
現(xiàn)在很多車輛已具備一定程度的自動駕駛能力，比如自動巡航，在高速路面巡航，可能不需要人控制。通過傳感器，通過自身電腦的處理之后，可以保持對前車的跟隨，前車快就快，前車慢就慢，是完全自適應(yīng)巡航。完全自動駕駛，我認(rèn)為要分全時自動駕駛和適時自動駕駛。全時自動駕駛就是任何時候都自動，適時自動駕駛就是在某種特定情況、特定環(huán)境下能自動駕駛。真正要做到全時自動駕駛，我認(rèn)為還有很長的路要走。
需要幾十年嗎？
沒有那么長。硬件產(chǎn)品性能達(dá)到某個高度，成本就很高。如果成本過高，普及速度就慢。這跟硬件制造業(yè)是很相關(guān)的。
精密地圖對自動駕駛起什么作用，只是導(dǎo)航嗎？
地圖永遠(yuǎn)是引導(dǎo)。從我們的角度看，人只要去到一個目的地，超出視距一定需要指引。如果去一個新地方，第一個動作肯定要找目的地。找到目的地之后一定是要規(guī)劃出一條線路，然后按照這條線路到達(dá)目的地，邏輯永遠(yuǎn)都是這樣的。
精準(zhǔn)地圖如何引導(dǎo)車的行駛？
精準(zhǔn)地圖，首先要地圖參照物、參照系數(shù)非常精準(zhǔn)，同時做好車輛的精準(zhǔn)定位。定位精度不是20米、10米的誤差，而是要精確到10厘米這樣的量級，這樣就可以算是一個非常精準(zhǔn)的地圖。行駛時，電腦在圖上走，引導(dǎo)車在路上走。傳感器配合這輛車去校準(zhǔn)行車路線。高精地圖對自動駕駛的發(fā)展是至關(guān)重要的，我認(rèn)為起主導(dǎo)作用，傳感器作配合，我認(rèn)為這是效果最好，也是最安全的。現(xiàn)在我們所做的事就是首先要保證那張高精地圖要足夠精確。
自動駕駛配合高精地圖，從技術(shù)上講，為什么能超越熟練司機(jī)？
減少失誤，提高效能，這是機(jī)器代替人的不同階段。先替代一些基本能力，再超出人的能力，然后達(dá)到更加高效率。如果自動駕駛還不如人的效率和速度，這個沒有價值。
自動駕駛車輛的路面學(xué)習(xí)是什么樣的過程？
學(xué)習(xí)是教會機(jī)器去判斷不同的東西，得出準(zhǔn)確結(jié)果。比如限速60公里的牌子，有圓的，有方的，有紅字，有的放在這個位置，也有放在那個位置，要去識別。還要識別不同物體，比如人是什么樣的、動物是什么樣的，等等。認(rèn)得越多、越準(zhǔn)、學(xué)習(xí)樣本越多，越有效。
數(shù)據(jù)采集依靠現(xiàn)在的普通車能完成嗎？
一定要分層采集。我們自己有專業(yè)采集車，一輛有七八百萬元，也有上百萬元的，只是這樣的車輛很少。這些車輛主要是修正數(shù)據(jù)，到高速上去驗(yàn)證數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量越大越好。
將來阿里自己會出自動駕駛的車嗎？
阿里巴巴有自身的實(shí)力，有自己的目標(biāo)。高德是整個生態(tài)系統(tǒng)的一個環(huán)節(jié)，我們已經(jīng)很明確了，在汽車產(chǎn)業(yè)里面有三做一不做。我們做基于互聯(lián)網(wǎng)在車輛上的服務(wù)，做汽車電商；還有阿里云，幫助車廠造車；除了人工智能，操作系統(tǒng)也非常重要，這也是我們幫車廠造智能汽車的布局。但我們不做硬件。阿里巴巴很清楚自己做什么，不做什么。
阿里的自動駕駛操作系統(tǒng)有什么特點(diǎn)？
操作系統(tǒng)要疊加許多功能，這些功能要不斷優(yōu)化、升級。自動駕駛是自動化的運(yùn)用，但是自動化應(yīng)用是基于機(jī)器之上的，必須要有智能操作系統(tǒng)做支撐。自動駕駛必須要有一個比較強(qiáng)大的智能操作系統(tǒng)。