美国的CES展，长久以来都是人们观察全球科技风向的一个重要风向标。在2024年的CES展上，两位人工智能领域的专家，李飞飞和吴恩达做了一场对谈，在这场谈话中，他们提及了一个足以影响自动驾驶行业的关键点。

        那就是，AI大模型开始从“大语言模型”向“大视觉模型”的转变，AI大模型不但能理解语言，还能生成图像，还有对图像进行分析，让计算机更好地理解图像的含义，从而给自动驾驶带来质的飞跃。

        对此，本文分为两部分：

        为什么李飞飞和吴恩达会说“大视觉模型”将给自动驾驶带来质的飞跃？

        为什么我们对自动驾驶的AI大模型别入戏太深？

        大视觉模型会带来颠覆性革命吗？

        当一个人驾驶车辆时，不是简单地把着方向盘，控制着油门和刹车，还要处理很多复杂的事情。

        你要看交通信号，你要看各种路边的标志物，你要判断路上有什么东西。如果前面路上有一只小鸭子在慢慢走，你得踩刹车；但是如果是一只鸟，你可以想象车开过去它就会飞走，你就不用减速。如果路上有个塑料袋，你可以直接碾压过去；但如果那是个石头，你就必须绕着走。

        你对路面状况有深刻的理解，这种理解和你的生活阅历、和你平时积累的经验有关。最起码你得知道塑料袋是什么，石头是什么，鸟是什么，但汽车并不知道。

        要想让汽车知道这些东西，那这背后涉及的技术可太难了。现有的图形识别能力，哪怕把障碍物换个角度，计算机都看不出来。更何况人的路面知识无穷无尽，你根本就没办法把每个知识都告诉计算机，而它自己根本没有思考能力。

        当下，自动驾驶搞的都是狭义AI，走的是机器学习的路线。计算机把路上的所有物体，包括建筑物、其他的车、行人都当成是三维模型，它不再试图理解这些物体。

        计算机只关心这些物体的移动趋势，估算每个物体的速度，预测它的路线，看看跟车的路线会不会发生冲突，如果有冲突就踩刹车或者绕着走。

        然而，真实的路面上会有各种意外。Google一直在训练自动驾驶技术，他们遇到过各种各样奇怪的情况。有一次有几个小孩在高速公路上在玩青蛙。还有一次，一个残疾人，坐着电动轮椅，在路中间追逐一只鸭子，鸭子绕圈跑，她也绕着圈追。那你说像这种情况你能一下子就准确预测这些人的行动路线吗？自动驾驶汽车识别路边的物体，都是靠把激光打到各种东西上再反射回来。可如果在下雪或者下雨，激光可能打到雪花或者雨滴上反射，汽车就可能对周围物体有重大误判。

        计算机能不能保证看懂路边标记限速、慢行的交通标志牌？图形识别技术非常难，曾经，Google自动驾驶技术把奥巴马夫人米歇尔给识别成一只猩猩，贻笑大方，而且假如标志牌有损坏，或者上面被人贴了小广告，那汽车就很可能无法识别。

        2016年，一个特斯拉车主违反规定，把车完全交给自动驾驶，结果因为汽车没有识别出来前面的一辆白色卡车，它可能以为那是天上的白云或者别的什么东西，司机当场死亡。当然这是司机犯了错误，但这恰恰也说明自动驾驶技术非常容易遭遇意外。

        但是，“大视觉模型”却可能改变这一切 。

        2023年9月，OpenAI发布了测试版的GPT—4V，能看懂图片，能解读电子竞技比赛。也就是说，GPT对图像和视频中的各种事物有了很强的理解能力，在测试中，让GPT—4V看不同驾驶场景的图像和视频都获得了惊人的突破，表现出了超越现有自动驾驶系统的潜力。

        而且，不只是识别数据，大模型还能生成自动驾驶数据。比如，一家来自英国的自动驾驶公司Wayve就做出了尝试，他们开发了一个名叫GAIA-1的生成式AI模型，人们输入视频和文本，AI就会根据需求创建逼真的驾驶视频。

        GAIA-1可以学习和理解有关驾驶的很多概念，包括汽车、行人、道路布局、交通灯、建筑物等等，能够生成很多复杂路况，对走视觉路线的自动驾驶系统非常有帮助。

        值得一提的是，来自UC伯克利和约翰斯·霍普金斯大学的研究人员，提出了一种全新的建模方法，可以在不使用任何语言数据的情况下，训练大视觉模型。

        简单来说，就是大视觉模型只需看图训练，就能理解和处理复杂的视觉信息，不用依赖语言数据。可见，大视觉模型的进程才刚刚开始，它有巨大的潜能尚待挖掘，这对特斯拉的自动驾驶纯视觉方案是个巨大的利好。

        为什么我劝你别太高估大模型了

        今天，在自动驾驶领域，各种概念层出不穷，每当有新技诞生，都会有人惊呼，全新的时代要诞生了！

        但实际上，大部分人没有人意识到，自动驾驶的边界就是人工智能的边界，而人工智能的边界是数学的边界，没错，数学是有边界的。

        1931年，数学家哥德尔认为，许多数学家试图构建一个既完备又一致的数学体系，这样的的努力方向，是错误的，数学体系不可能既完备又一致。也就是说，保证了完备性，结论就会矛盾；保证了一致性，就会有很多结论无法用逻辑推理的方法证明。这提醒人们，让人们知道，数学不是万能的，世界上很多问题不是数学问题。

        比如，你正在以很快的速度开车，突然发现前边有一群小学生在马路上打闹。要避让这些小学生，你就会撞到路边的建筑物墙上，而如果撞墙，你的生命安全就面临危险。请问在这种情况下，你是选择撞墙还是选择撞向小学生呢？

        如果汽车厂商告诉你，我们这个车就是讲道德的，我们的自动驾驶系统在这种情况下一定会首先确保行人的安全，请问这样的车你会买吗？

        你会让汽车做决定，牺牲你自己吗？可见，这是一个伦理道德问题，没有标准答案，人工智能再强大，也无法计算这样的问题。

        其次，许多情况，无论用什么模型，用多么强的算力，也都算不出来。

        在数学上，还有一个经典命题，1900年，数学家希尔伯特就提出过一个疑问：对于某一类数学问题，有没有一个方法，通过有限步，就能判断它有没有解？根据希尔伯给出的结论，很多数学问题，就算有算法，但有没有解是不知道的。

        实际上，自动驾驶就属于这类问题，到底有没有解，我们不知道。

        今天，所有专家都在说，只要数据够多，自动驾驶大模型早晚能成熟，实际上，对自动驾驶系统来说，大部分情况下，能用2%的数据就能训练一个能解决路面80%的情况的自动驾驶系统，但是剩下那20%的情况，你就是再用再多的数据也未必能解决。

        比如马斯克的纯视觉FSDV12，在想象中，纯视觉方案有现成的AI算法可以模仿，但实际量产过程中有无数的细节需要完善，想象中，只要在逻辑上做到完美的算法就行了，但实际上算法需要大规模的数据喂养。

        要知道，马斯克对特斯拉FSD倾斜了无数资源，比如，在FSD的开发过程中，特斯拉积累了超过90亿英里使用里程，这是全球最大的自动驾驶数据来源；为了利用这些数据，特斯拉不断扩充其超算集群，到处挖顶级AI工程师，自研算法、芯片和大算力GPU。

        但即便如此，你也未必能喂得出来，要知道，马斯克曾公开表示，他低估了纯视觉方案的难度，他感到非常抱歉。

        为什么会这样？比方说，美国50个州都有各自的交通法规，各地的气候条件和路况都不一样，这还不算美国和中国更不一样。这意味着什么呢？这意味着在一个地区训练出来的自动驾驶方案，换一个地方就完全没用了。所以任何自动驾驶大模型其局限性都很大，不能通用，你必须在每一个地区都采集大量的数据才行。

        进一步说，即便算力增加也无法解决自动驾驶大模型的普适性问题，计算能力增加，原来可以计算的问题会算得更快，甚至瞬间解决，但是不可算的还是不可算。

        我们打个比方，你如果有一台制冷机，可以将温度降低。如果你有一个超大功率的制冷机，温度降低得会快得多。但是，用再多、再大的制冷机也不可能将温度降到绝对零度以下，因为那是物理学的一条边界。

        总结而言，由于数学的边界无法被突破，所以今天任何的自动驾驶方案，大家可千万别入戏太深。