1月17日 李飞飞、吴恩达两位AI大佬聊天，却伤了激光雷达！

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你好，我是王煜全，这里是王煜全要闻评论。

最近，李飞飞和吴恩达在CES做了一场对谈，引发了不少讨论。

他们参加的是1月12号CES的小组讨论，具体内容就是聊聊他们对人工智能的看法。

这两位都是人工智能领域的权威学者。李飞飞是斯坦福大学以人为本AI研究所联合主任、谷歌云前人工智能首席科学家，被誉为“人工智能教母”；吴恩达是Google Brain的创始人、斯坦福大学兼职教授。

在他们讨论的话题中，大家比较关注的是AI会不会替代人类工作。李飞飞认为需要分清楚“替代工作”和“替代任务”，因为每一项人类工作，实际上都是多个任务的集合。

比如，一个护士在8小时的工作中，可能要完成数百个任务。她认为AI Agents可以在很多“任务”中给人类提供帮助，但是，是否能够替代由复杂任务结合而成的“工作”，需要谨慎考虑。

吴恩达也认为用人工智能来完成“任务”很重要。比如，经常有企业家问他如何用AI Agents。他建议仔细思考员工在做哪些任务，然后拆分出来哪些任务是可以用人工智能来完成，再考虑这样做的回报率是多少。

实际上，只要谈到人工智能的未来，大家关注的话题都是AI替代人类，因为这让人既兴奋又不安，也就有了兴趣。

不过，李飞飞和吴恩达的这场对谈中还有另外一个话题，虽然看起来不起眼，但却会造成不小的产业影响。

吴恩达说，他看到了从“大语言模型”向“大视觉模型”的转变。不仅仅是生成图像，还有对图像进行分析，让计算机更好地理解图像的含义。

那么，这会产生什么样的产业影响呢？

AI视觉的最典型应用之一就是自动驾驶。在视觉大模型的加持下，自动驾驶的视觉方案将会进一步加快发展速度，相比之下，受伤的自然就是激光雷达了。

去年9月份，OpenAI发布了GPT-4V，不仅能够看懂图片，还能解读比赛视频，扮演电竞比赛的解说员。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。

之后，上海AI Lab、华东师大等机构的团队做了一项研究，让GPT-4V看不同驾驶场景的图像和视频。他们认为，GPT-4V在情景理解、意图识别和驾驶决策等方面，都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，也就是Large Vision Model。

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。

也就是说，大视觉模型的进程才刚刚开始，它有巨大的潜能尚待挖掘，这对自动驾驶视觉方案是个利好。

在这里需要澄清一下，我们之前更倾向于自动驾驶的激光雷达方案，因为硬件的发展遵循摩尔定律，给定一定时间，昂贵的硬件会变得便宜，会被广泛运用，但纯视觉方案的进步要靠软件，软件的性能提升是阶梯式的，高度取决于现在是否有新的技术突破，相对不可预期。

但是，基于Transformer架构的大模型展现出了前所未有的理解和生成能力，也就出现了人工智能大爆发，这在科技发展史上都属于非常罕见的事件。这也助力了纯视觉方案能力的迅速提升。

假设没有人工智能爆发，那么激光雷达就很可能胜出。但现在情况完全不同了，吴恩达提到的大语言模型转向大视觉模型，实际上相当于宣告了激光雷达的衰落。

有了强大的视觉模型，纯视觉方案会成为自动驾驶的主力，激光雷达很可能成为自动驾驶系统的冗余部件，也就是视觉方案出现问题的时候，作为一个备选安全部件。

这就意味着，激光雷达“选装”将成为主流，客户可以根据自己的喜好来选择是否需要激光雷达，就像是否需要备胎一样。

前段时间，还有车厂在宣传自己首发192线激光雷达，CES上也有不少激光雷达公司，有的说开发了512线激光雷达，有的说最远探测距离为300m。

这些确实是技术进步，但是，当激光雷达成为“备胎”的时候，就不一定追求顶级性能了，说白了就是够用就行。也就是说，未来几年激光雷达也会开始卷价格了。

不过，自动驾驶视觉模型的发展也带来一个重要的启示，人工智能大爆发将会带来翻天覆地的转变，很多旧思维、旧方法都会失效，新思维和新方法正在建立。

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王煜全要闻评论，我们明天见！

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