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按：本文来自“创新工场”（ID：chuangxin2009），内容来自李开复在“未来论坛”颁奖典礼暨年会上的演说。原标题《人类是智慧交通的仅次于妨碍》以下为李开复博士演说内容，(公众号：)在不转变不愿的情况下展开编辑：十分幸运地作为未来论坛的理事，跟大家共享一下对智慧交通的观点。
人工智能在全世界是最重要的技术，当然也不会应用于在智慧交通上。我们尤其希望人工智能不会催化剂未来交通行业的变革，这也是创新工场投资十分最重要的领域之一。智慧交通的数据量，比今天大一百万倍我们指出，人工智能的到来有四个波潮。第一波是互联网智能化，通过调用互联网大量数据，让互联网网站、APP显得更聪明；第二波是商业智能化，把很多商业公司多年存留的数据转录并产生商业价值；第三波是实体世界智能化，把真实世界里很多过去非数字化的不道德数字化上载；第四波是全自动智能化，无人驾驶、机器人等转入商业应用于。
智慧交通牵涉到的主要是第三波、第四波浪潮。今天的上下班有各方面的问题，从交通堵塞到PM2.5，到安全事故、疲惫驾驶员等，要解决问题这些问题，就要有信息流，能动态告诉究竟多少车在运营，什么地方可能会有交通堵塞。人工智能是必须数据驱动的，智慧交通也是。
谷歌、百度等互联网公司有很多数据，银行、保险等也可以把已存的数据拿出来用，但交通领域很多场景没数据，比如“每辆车进在什么地方”。萃取这些新的数据的关键是布置更好的传感器。零售、仓储、物流、教育、医疗、农业等领域的升级市场需求，将不会促成传感器的普及。随着传感器更加普及，有很多基础的事情不会被转变，比如并行计算、平行计算出来更加最重要。
怎么存储比今天数据再行大一百万倍的数据量？今天在淘宝做到一次页面只产生非常少的数据量，但要告诉一辆车每两秒钟回头到什么地方，必须的数据量十分大。摩拜+滴滴，基于大数据做到交通精准预测下面我用几个公司作为案例，谈一下大数据对智慧交通的起到。
摩拜单车，本身就是智能传感器，每一次你用摩拜的时候，找寻、杠杆、自行车、结费都会产生数据，利用GPS、蓝牙、热探测器，大大地把行车信息传送到网络上，构建智能调度。这样产生的数据量有多大呢？十分难以置信。
摩拜第一次闻中国移动的时候，回应一台车必须一个SIM卡，讲出700万数字的时候，中国移动完全无法坚信。而现在，中国移动1%的SIM卡都获取给了摩拜。
摩拜的一台编号为No.0210010680的单车，从去年4月21日开始投入使用，一年后被自行车了1180次，上下班距离2623km，每两秒钟上载一次信息。所有摩拜单车每天上载的信息量多达20TB。
滴滴的数据量更大，可以作出精准的预测与辨别。交通基础设施无法转变，但是可以通过智能调度，提升交通的效率。
荐个例子，滴滴不但可以告诉他你，今天哪些车会在哪里；一小时以后哪里有车；哪里必须车；还可以预测未来的车会在哪里、某人什么时候必须车。王坚博士在阿里巴巴做到过一个展示，滚一个城市，在城市里面布置人工智能，让红绿灯更加智能。当有一大批人往某个地方回头的时候，给他们盘查，或者一辆救护车来的时候，让救护车再行回头。
红绿灯的时间和频率，根据经过车辆的流量来改动。结果表明，在一个挤迫的时间段，这个城市平均值的交通效率提高15%，救护车抵达现场的时间延长了50%，这是一个非常简单的未来城市大脑和智慧交通雏形。收集的数据不只是传上去，还需要实际应用于。比如计算机视觉在智慧交通方面的应用于，我们投资的Face++有一个现实部署的案例，可以辨识谁在闯红灯，将脸部捕捉到，必要把罚单寄给他家里。
当两个人站在人行道上，挂著手在这边，更加有可能是在聊天，忽然转入人行道概率很低，但如果两个人身体前倾，证明转入人行道的概率不会较为低。行经的车根据这样的预测，作出精确的、安全性的辨别。
人不能被信任，自动驾驶必需一步到位无人驾驶究竟什么时候来？创新工场的观点是，无人驾驶必需一次做到，没所谓的人机协同驾驶员。这句话怎么解读？谷歌公司做到过一个有意思的实验。
他们在内部召募了一批志愿者，每人放了一辆测试用途的自动驾驶汽车，并告诉他们：用作测试的汽车并不完备，依然必须志愿者躺在驾驶员方位，随时打算应付汽车无法处置的路面脑溢血情况。但谷歌找到，志愿者完全很少理会这个忠告。
因为在绝大多数情况下，谷歌自动驾驶汽车展现出得十分好，几乎可以自如应付路面上再次发生的各类简单情况。这样一来，完全每个志愿者都会100%安心地将驾驶员操作者转交汽车，自己则利用乘车的时间，转行任何自己想要做到的事情来：有乘车时看地图的，有乘车时看视频的，有乘车时躺在后座打盹儿的，有乘车时跟女友做爱的……这次测试让谷歌明白了一点：一旦自动驾驶汽车超过了充足低的水平，车内乘客就不会想当然地将所有操纵权转交汽车。无论这时候自动驾驶汽车的软件否还有风险，无论路面上那些极端的路况是不是能被自动驾驶汽车正确处理，车主都会维持100%的高度警觉。
人只不过是不能被信任的，谷歌指出，要确保自动驾驶的意味著安全性，就一定无法依赖人的参予，无人驾驶一定要一步到位，需要应付所有（最少是极为相似100%的）极端路况。自动驾驶不应再行做到高速公路和货车自动驾驶的提高必须大量数据，一步到位怎么累积数据？我们指出，自动驾驶必需在场景方面有所容许。比如说：可以再行在景区、停车场、机场、洗手车、垃圾车、货车等限定版场景，确保安全后，再行尝试高速公路货车的自动驾驶，然后再行做到普通客车、普通街道的驾驶员场景。创新工场投资的驭势科技，就是做到限定版场景的短距离自动驾驶，不不存在危险性问题。
这种非常简单的场景，某种程度可以收集大量的数据，而且没安全性问题，把数据搜集一起再行递归。在北京的道路上，无人驾驶没有人进的好，因为不会有各种脑溢血现象，比如不能预测的小孩跳跃出来，在胡同不会遇上交通堵塞。但是在高速公路上，无人驾驶早已进的比人好了，因为高速公路更加高效率。货车只不过是十分好的无人驾驶应用于，因为里面没乘客，大部分在高速公路上狂奔，可以搜集数据，没危险性。
还可以用追随的方法，第一辆卡车有人监督，后面的车是全无人驾驶，只要回来前面的车就讫。在未来，路权可能会受到智能调整，比如下班时，大部分车往城中进，上班时驶回郊区的车更加多，路权不会随着人的市场需求调整，而救护、火警等车辆也不会获得优先路权。人类是智慧交通的仅次于妨碍在未来，AI不会转入每一台汽车，让它们变为确实的无人驾驶。
汽车可以彼此警告，爆胎了，就警告周围的车小心一点；当两个车回头同一个方向，就顺道一起，节省能源。当他们分离的时候，就各自往有所不同的道路回头。
这个时代到来，不会给人类上下班带给相当大的转变。但无人驾驶依然面临很多的妨碍。
仅次于的妨碍是什么？你们自己往左往右看一看，就是人类。只不过大部分交通事故是人导致的，人会有情绪，不会心情很差，不会走神，不会受罚。
当无人驾驶做到得很好的时候，把人替换成，不但可以减少安全性度，也能让整个交通更加有预测性。还有人的烧结思想。当汽车刚刚经常出现的时候，有一个法律实施，拒绝汽车上路，需有一个人在汽车前面拿着红旗唤，怕骑马的人被吓到，这是十分可笑的法律。
另外，无人驾驶还面对道德障碍。在美国，一台无人驾驶车如果撞了人，总要做到一个决择，是不是机器人杀人，怎么样解决问题道德问题。
我们必须一个十分具体和有效地的法律，需要在不损害人类的前提下，让科技先行，要坚信大量的数据递归，一定会让人工智能带给更佳的无人驾驶体验，带给智慧交通的时代。我坚信，在未来十五、二十年内，智慧交通将是人类社会仅次于的一个催化器，当资本的力量、行业的力量再加顶尖人才投向这个领域，所有的挑战都会被解决问题。（本文转载自创新工场，不代表立场）版权文章，予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。
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