李彥宏談自動駕駛：L2 之後，率先商用會是 L4 而不是 L3

9 月 1 日，2022 世界人工智能大會 (WAIC) 在上海召開，百度創始人、董事長兼首席執行官李彥宏受邀出席並發表演講。李彥宏認為，過去一年，無論是在技術層面還是在商業應用層面，人工智能都有了巨大的進展，有些甚至是方向性的改變。

談到自動駕駛，李彥宏強調，“L2 之後率先進入商用的很可能是 L4，而不是 L3”。因為 L2 和 L4 的事故責任界定都很清楚。L2 責任在司機，L4 運營商要為事故負責。L3 就不一樣了，司機在需要的時候進行接管，這就使得事故責任很難界定。因此，他認為 L3 的普及需要更長的時間。

按照國際汽車工程師學會 (SAE) 對自動駕駛自主級別的定義，L0 屬於人工駕駛，L1 輔助駕駛，L2 部分自動駕駛，L3 條件自動駕駛，L4 高度自動駕駛和 L5 完全自動駕駛。

此外，技術進步讓自動駕駛泛化能力增強，規模效應逐漸顯現。“當我們希望在一個城市的某一地區獲得自動駕駛運營資質的時候，技術上一般只要 20 天左右的準備時間就可以了，因為技術的通用性已經很好，我們的自動駕駛不是通過對特定區域的過渡擬合來實現的。” 李彥宏表示。

李彥宏指出，科技創新離不開制度創新的配套。目前無人車普及仍面臨 “四不一難” 的問題，即無人車不能入市、不能上牌、不能去掉安全員、不能運營收費、事故責任難以認定。我國自動駕駛技術處於世界前列，但機會也稍縱即逝，需要持續推動制度創新，進一步突破政策瓶頸。

附李彥宏演講全文：

《人工智能與實體經濟“雙向奔赴”》

尊敬的各位領導，各位嘉賓，大家好！

很高興再次來到上海，參加 2022 年 WAIC 世界人工智能大會。WAIC 已連續舉辦了四屆，其全球影響力和 “引力場效應” 日益提升，上海人工智能產業規模實現倍增，世界級產業集羣建設邁開堅實步伐。新一屆大會的舉辦，將助推上海人工智能發展實現新的跨越。

過去一年，無論是在技術層面還是在商業應用層面，人工智能都有了巨大的進展，有些甚至是方向性的改變。

剛才大家看到的 AI 作畫，是過去一年技術層面進展的一個代表。之所以説有方向性的改變，這裏指的是 AI 從理解語言，理解文字，理解圖片和視頻，走向了生成內容，希加加的 AI 作畫，是通過文字描述自動生成各類風格的圖片作品，百度的 AI 數字人度曉曉，今年挑戰寫高考作文，40 秒寫了 40 篇，得分可以排在總考生前 25%。這是通過文字描述的題目自動生成文章故事的例子。今天百度 APP 裏有些視頻內容，是 AI 把百家號的圖文內容自動轉換成視頻的結果。這些都是 AIGC，即人工智能自動生成內容。

AIGC 背後的技術就是所謂的預訓練大模型，在座的很多都是人工智能方面的技術大牛，相信在後續的發言中會多次涉及這項技術。我想説的是，AIGC 將顛覆現有內容生產模式，可以實現以十分之一的成本，以百倍千倍的生產速度，創造出有獨特價值和獨立視角的內容。

當然，更讓人興奮的是商業應用層面的進展。人工智能火了這麼多年，商業應該始終是其中的一個軟肋，而缺乏好的商業前景，會讓創業公司增長停滯，鉅額虧損，融資上市困難，而大公司也會越來越不接地氣，要麼逐漸變成純研究部門，要麼逐漸成為其他業務的一個附庸。

説到商業應用，進展最明顯的還是在自動駕駛領域。今年 6 月，GM 支持的 Cruise 在美國舊金山開啓了全無人自動駕駛的商業運營，雖然中間也有各種磕磕絆絆，但他們還是堅持下來了，並且在不斷擴大運營範圍。在中國，百度的蘿蔔快跑 7 月份累計訂單量超過了 100 萬單，運營範圍遍及北京、上海等 10 多個城市，本月初，重慶和武漢分別開放了蘿蔔快跑的全無人商業化運營，為我國無人駕駛的商業化和規模化擴張提供了國際領先的政策環境。

在我看來，這裏也涉及到方向性的改變。以前大家認為，無人駕駛離我們還很遠，連圖靈獎獲得者斯發斯基都認為，實現完全無人駕駛可能需要幾十年。因此人們把希望更多地寄託在 L2+ 這樣的漸進式路線上，認為自動駕駛的技術路線是先實現 L2，再實現 L3，最後是 L4，L5。國家相關部門的政策配套也是先 L2，再 L3，然後才考慮 L4。其實L2 之後率先進入商用的很可能是 L4，而不是 L3。因為 L2 和 L4 的事故責任界定都是清楚的，L2 出了事兒，責任在司機，這就是為什麼主機廠商不管認為自己的自動駕駛能力有多強，永遠都會説司機仍然要為事故負責。L4 的責任界定也是清楚的，就是沒有司機了，運營商要為事故負責。L4 和 L5 的區別是 L4 是限定範圍的無人駕駛，L5 是不限定範圍的無人駕駛。L3 就不一樣了，司機在需要的時候進行接管，這就使得事故責任很難界定，因此，我認為 L3 的普及需要更長的時間。

另外，從我們實踐來看，自動駕駛的技術進步的速度是超預期的，當我們希望在一個城市的某一地區獲得自動駕駛運營資質的時候，技術上一般只要 20 天左右的準備時間就可以了，因為技術的通用性已經很好，我們的自動駕駛不是通過對特定區域的過渡擬合來實現的。

今天，超過 10 個城市的市民可以體驗到蘿蔔快跑的自動駕駛服務了，自動駕駛離我們已經很近。公眾對自動駕駛的信任和歡迎程度也在提升。有調查顯示，83% 的中國人接受自動駕駛技術，中國消費者對汽車網聯化、智能化的需求，以及歡迎程度、容忍程度等都比較高。

當然，車廠也在主動擁抱自動駕駛。很多汽車主機廠意識到，從零開始做自動駕駛研發，既不經濟又不高效，且沒有競爭力，更願意和我們合作。目前，與 Apollo 合作的國內外主流車廠有 30 多家。百度旗下的集度汽車，也是 Apollo 的合作伙伴。今年 6 月，集度發佈了首款機器人概念車 robo-01，量產車型將於 2023 年上市。它是一款可以自由移動、自然交流、自我成長的智能汽車，體現了汽車的 “智能覺醒”。

除了自動駕駛，過去一年我們還在多個領域看到了人工智能的商業化進展。最明顯的是在基礎設施的智能化改造方面。

首先是智能交通。目前，中國公路交通網絡，還不能通過實時的信號燈調節和車路協同，來提升通行效率和降低事故發生率，城市擁堵讓很多人在路上浪費了大量的時間。各地為了緩解交通擁堵，不得不實施對汽車的限購限行政策，這遏制了本來應該有的消費需求，也不能根本解決問題。根據我們在各地的實踐，通過對交通網絡的智能化改造，可以讓通行效率提升 15%-30%，這意味着 GDP 大約每年 2.4%-4.8% 的增長。目前，百度的智能交通方案已經在全國 50 多個城市落地實踐。就在前幾天，交通部正式將百度列為交通強國的試點單位，在高精地圖、智能汽車、智能道路、雲平台、智能交通產業生態發展等方面開展試點。

可以預見，隨着通行效率的提升，對汽車的限購限行政策將走進歷史，為城市疫情之後的經濟增長注入新的活力。

其次是能源水利基礎設施的智能化。中國在能源、水利、水務、供熱等領域建立起了強大的基礎設施物理網絡，但是過去的建設，重硬件、輕軟件，智能化水平不高。今年全國大面積高温天氣，用電負荷屢創新高，整個電網系統都繃得很緊，哪怕一個小故障，都很容易導致大規模停電。現在，中國很多省級電網都使用了百度智能雲的 AI 巡檢，能 7×24 小時不間斷巡視，巡檢效率提升了 6-10 倍，有效保障了供電安全。我們認為，下一步應該加強水利電力系統資源調配的頂層設計，加快這些基礎設施的智能化改造，用 AI 實現高效實時的資源調度。

另外，在工業互聯網領域，憑藉雲智一體的獨特優勢，百度智能雲打造了一個 AI+ 工業互聯網平台 “開物”，入選了國家 “雙跨平台”。開物正在幫助中國企業在質量管理、安全生產、能耗優化、物流調度等主要場景中降本增效，提升創新能力，助力中國從 “製造大國” 向 “製造強國” 轉變。比如，在質量管理環節，一家車廠完成車燈 22 個點位質檢，只需要 1 秒鐘；在能耗優化環節，我們用 AI 幫助某火電廠優化空冷島設備能耗，實現了 1 度電降低 1.55 克標煤。如果按全國 1000 台空冷機組折算，1 年碳減排潛力可達 600 萬噸，助力國家 “雙碳” 目標的達成。

AI 在這些領域的商業化應用，需要針對每個行業進行端到端的技術調優。百度在人工智能領域已經摸爬滾打整 10 年了。這 10 年，我們累計研發投入超過 1000 億，每年研發佔比都超過 15%，去年更是達到 23%，這在全球大型科技互聯網公司中都是鳳毛麟角的。這樣壓強式、馬拉松式的投入，使得我們在人工智能的各個層面都有領先的自研技術，從最底層高端芯片崑崙，到飛槳深度學習框架，再到預訓練大模型，（我們最近推出了金融、電力、航天等行業的大模型）最後才能實現在應用領域效率的大幅度提升。

當然，我們也意識到，實體經濟的很多領域數字化改造尚未完成， 而數字化本身並未能夠帶來效率的明顯提升，智能化的滲透尚需時日，智能化對實體經濟的巨大拉昇作用還沒有成為廣泛共識。因此人工智能的商業化還需在黑暗中摸索一段時間。但一個新事物，從 “無人看好” 到 “無人能及”，決勝往往就在 “堅持” 二字。科技創新，尤其如此。

科技創新離不開制度創新的配套。需要以更大的改革創新魄力，給創新最好的發展環境。比如，目前無人車普及仍面臨 “四不一難” 的政策障礙，即無人車不能入市、不能上牌、不能去掉安全員、不能運營收費、事故責任難以認定。我國自動駕駛技術處於世界前列，但機會也稍縱即逝，需要推動制度創新，進一步突破政策瓶頸。只有這樣，才能實現人工智能和實體經濟的雙向奔赴，才能推動社會的巨大進步。