电动汽车|李想内部讲话：世界上没有小白鼠只有优先选择者！( 三 ) 李想|李想内部讲话：世界上没

【电动汽车|李想内部讲话：世界上没有小白鼠只有优先选择者！】感知是什么概念？感知其实就是人的工作方式。我们用眼睛、耳朵连接大脑来获取这个三维世界的所有信息，而不是作为一个程序去看日志信息。
为什么人是地球上所有生物里最智能的？因为人类的感知器官和大脑结合产生的结果非常强。
比如说，人类的两只眼睛配合大脑呈现出来是一个三亿像素的世界，而且是有各个层级的景深。但同样有眼睛和大脑，苍蝇大概只能呈现出一个十万像素的世界，一些简单的块和方位的成像，而且距离很短，大家可以上网查苍蝇看到的世界是什么样的。青蛙看到的世界也和人类不一样，青蛙只能看动态的，只有动起来青蛙才能看到，静止的就看不到，而且距离很短。不同生物除了“传感器”不同以外，大脑的水平高低也不一样。
那么，这种感知智能的工作方式，在技术上是否具备？
大量的传感器出现，比如摄像头、3D建模、激光雷达，都是为了获得三维世界的信息，从而能够开始把物理世界数字化，这是一个很大的变化。
我拿今天的L2自动驾驶来举一个例子，看它是怎么工作的。
自动驾驶是三维感知，它跑在物理的三维世界里，所以当感知出现问题的时候，前方两百米有车没看到，到十米再看到的时候就晚了，这是感知出了问题。
有了这些感知，接下来要进行决策和判断，用编程的方式行吗？不行。我们人类已经知道的东西，能够在编程里覆盖掉，但不知道的场景就覆盖不了。每天在路上开车这种瞬息万变的场景，编程的方式可能只能覆盖10%，比较重要的90%的场景都是覆盖不了的，所以这时候要抱着方向盘看着前面，这只是辅助驾驶。
三维世界的感知不但是编程做不了的，而且也是机器学习做不了的，必须使用深度学习的方式，因为机器学习处理不了三维感知的数据。
感知以后会进行判断和决策，比如是刹车还是躲开。判断和决策今天还没有真正给车下指令，因为现在不仅没用到深度学习，甚至连机器学习也没用到，只是用的编程。我们要避免AI形成的黑盒子，那样不安全。
在感知智能这个阶段，控制环节就出现了一个挑战：人类并不能替代车去做感知，做判断的时候人不能离开车，还是要握着方向盘。这就是说，我们还在用二维的方式进行逻辑判断。
决策给出来以后，车的神经系统就像我们自己的神经，配合我们的手和脚，是否转向、刹车要给出来清晰的指令。执行层面就做得更落后了，编程都做不到，因为供应商给我们做了黑盒子，但凡路况不太好的时候，辅助驾驶就不好用，开起来特别不平顺，像个新手司机。
感知智能时代，L2级自动驾驶的三个操作步骤：感知、决策和执行，大概情况是：感知层面在用三维的方式，决策控制层面在用二维的方式，执行层面在用一维的方式。
但感知智能时代就已经能把很多问题更好地解决了，比如人机结合。为什么人类喜欢用人机结合？是因为人类在感知的时候要消耗大量的体力和精力。其实我们最多的体力是被感知的过程消耗掉了，而不是被中间决策和执行消耗掉。感知智能可以让车辆变得更安全，它提供了一个非常好的人机结合的方式。
感知智能是一个必要的条件，有了感知智能才有下一步：认知智能。
认知智能
什么是认知智能？就是完全变成人的工作方式。
举个例子，我们学羽毛球，基本上三个步骤。
我要经常看别人怎么打；
最好找一个好教练，他会告诉我们在不同的场景以什么样的逻辑去处理，什么样的球要怎么去接；

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