4月27日，在GMIC 2017(全球移动互联网大会)北京站现场，驭势科技CEO吴甘沙与卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mitchell，进行了一场炉边对话。继霍金在之前表示人类文明将面临被超级智能毁灭的威胁之后，他们的讨论了另一个超越科幻的主题："人工智能如何颠覆我们的城市"。

而这次，是一个对未来美丽场景的预测。滴滴、Uber的出现已经改变了我们的出行方式，而未来，随着自动驾驶技术的发展，无人驾驶车辆的应用，也许更多新的业态即将出现。而对于城市建设而言，交通拥堵、环境治理、人口和商业布局等，或许都将因此而改变。通过机器学习，或许可以模拟出城市的演进，以及进行布局设计。甚至，吴甘沙和Tom Mitchell，还谈到了雄安新区的建设。

以下是吴甘沙和Tom Mitchell的对话，经黑智（VR-2014）编辑：

吴甘沙：驭势科技联合创始人兼CEO，前英特尔中国研究院院长、英特尔首席工程师。2017年1月，驭势科技在CES2017发布了第一辆针对城市移动空间、完全重新设计的无人驾驶电动车。

Tom Mitchell：卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任、教授，美国工程院院士，美国科学进展学会（AAAS）成员，人工智能进展学会（AAAI）成员，美国《Machine Leaming》杂志、国际机器学习年度会议（ICML）的创始人。《机器学习》一书的作者。

吴甘沙：我读了一本书，它有一些非常有意思的观点，讲动物其实也是遵循这样一个规则，动物体型越大，它的心跳速度就越慢。像匹斯堡这样的城市，它的体量比一个小镇要大50倍，因此它的创新能力要比一个小的城市大的多得多，大150倍。北京比匹斯堡要大50倍，但是我不认为北京的创新能力比匹斯堡要大150倍。你的观点是怎么样？

Tom Mitchell：当我们讨论一个城市的规模和它的创新能力之间的关系，我们必须要问一个问题，就是一个城市的创新能力或者创造力，相对于它的人口数量，或者相对于人和人之间互动，这个是不是有关系。城市的规模大一倍，人和人之间的互动这种可能性就会大一个平方。我们其实也并不是那么的聪明，其实我们互相之间交流，人和人思想的碰撞，才是产生创新火花的动力，人和人互相之间的互动和交流往往是一个城市创新能力的源泉。

吴甘沙：这个是大城市的优势，人口多，大碰撞可能会碰撞出一些智慧的火花，但是也有它的弱点，比如大城市有像北京这样的大城市，有交通问题，会堵车，有路怒等等，有很多交通事故。能源的使用会产生雾霾等等这些问题，空气污染的问题，有些问题可能会演变成为大问题。比如一辆车90%多的时间都是一个闲置的状态，你在北京要找车也找不到停车位等等；我们有600万的车在北京，只有200万的停车位，这个过程当中，我们就会需要去考虑怎么样去找更多的停车位，房地产的价格越来越高，空间越来越少，年轻人必须要住到很郊区的郊区去，有大量的时间花在通勤方面，浪费很多时间在每天从家到工作的地方，每天有10亿小时的时间是在路上浪费掉的。

如果我们追溯到以前埃及时代，当时造金字塔的时候，他们也就是花了10亿小时的时间。所以每天大量的生产力被浪费掉，因为堵车这一件事情。你怎么样来解决这些大城市病？我不认为人和人之间的互动可以解决这些问题。

Tom Mitchell：我认为从某种程度上讲，很重要的交谈，网上、线上的互动很重要，比如微信是中国目前网上人和人之间互动最受欢迎的一个应用，我自己也是非常活跃的微信用户。

吴甘沙：人和人互动的平或者其他平台，让我们面对面的交流变得不那么重要，但是你要让两个人互相之间交流，还是要建立起一种信任。未来或者现在很多时候我们的互动，都是线上和面对面交流相结合的一种状态，微信在未来可能会被一些新的技术如虚拟现实等等技术来替代。但是我们通过微信与其他技术，降低了人与其他人之间交流的距离要求，但仍然需要物理互相接近，如吃饭，和朋友聚会，我们有情感需求，产生了不同的移动出行要求。很多问题不能通过网上在线的交流来替代的。

在过去这些年当中，我们出行方式有了很多改变，Uber总部在旧金山，但他们在匹兹堡有一个很重要的无人驾驶车辆叫车服务，这样一种约车服务，其实从某种程度上解决了人们出行的一些难题。

Tom Mitchell：共享服务对很多人哪怕是没有车的人来说也能够改变出行方式，比如滴滴、Uber，我们所在的国家都有很多出行的解决方案。不管是叫车、约车还是车共享的方式，都是非常好的解决方案，这样的服务使得人们的出行过程，可以在更加精准情况下，进行相应的服务。

吴甘沙：同时也可以创造很多新的就业机会。滴滴是中国的Uber，每天峰值交易达到了2100万单的交易量。另一方面也帮助就业，有数百万的司机可以加入滴滴平台解决他们的就业问题。如果你需要真正的司机，那么你会产生很多其他的成本，比如说司机的成本，司机有没有时间，劳动的供应是有限的，不可能无限的扩大网络，总是有一些瓶颈的。从0到2100万容易，但2100万到4200万很难，怎么解决劳动供应问题或者司机问题？

Tom Mitchell：我知道你个人对这个问题很有研究，即便找到司机做4200万单的交易，但是污染问题、堵车问题仍然没有解决，甚至会加剧。而真正合理的解决方案要让规模扩大，尽可能把我们自动驾驶的技术量产化，有很多公司都在考虑未来的自动驾驶，很多传统汽车公司也在这么做。我们不仅需要有自动驾驶的汽车，有滴滴这样公司的交易量，还需要现有交易量能够以更优化的方式完成，减少污染、减少堵车。

自动驾驶车能够更加高效地驾驶，能够形成一个车队，更好的来使用一些新的技术，减少能源的使用、消费，没有堵车的情况出现。车互相之间的互联和智能，将使车和车之间的交流、使整个交通系统更加通畅。自动驾驶的潜力非常巨大，能够提高整个交通系统的效率，减少污染物的排放，降低能源消耗。

吴甘沙：我想在座很多人可能不知道无人驾驶的鼻祖,就是Tom的学生，卡内基梅隆在80年代就已经做了这些研究，那么在过去几十年内有什么进展吗？

Tom Mitchell：我认为，80年代的时候，计算机是一个比较机械、盲目的东西，对世界没有感知能力。我想真正的革命是让计算机从过去的没有感知能力变成一个能够可看见、能够感知到的机器，可以看到，而且也有听觉，听到别人说的话，而且精准度也很高。这样的话，在未来还有很多人工智能方面的应用，你必须要有这种感知能力才能够去开车。

吴甘沙：在2015年，Uber从卡内基梅隆的机器人研究院招募了40名科学家？

Tom Mitchell：是的，因为Uber想要专门打造一个自动驾驶车的研究中心，现在这个自动驾驶车已经在这个城市里可以开了，我的朋友让我试一下，实际是有软件控制，让车自动接人，如果有时候刚好碰上无人驾驶的车就赶上了，要不然就是人工驾驶的车接你。确实优步从我们那儿雇了很多人，大学也对此不太高兴。但我想几个年代之后，他们会意识到对于匹兹堡这个城市来说是好事，人才流动，可以在地区建立起更大的人才生态系统。这就回到您一开始所说的，如果把自动驾驶的研究人员翻一番，也可以使得创新能力翻一番。

吴甘沙：从卡内基梅隆还有另外一个公司Ottomatika，这个公司已经被德尔福收购了，似乎卡内基梅隆成为这方面人才的孵化器。

Tom Mitchell：我知道在大学里面也在进行这方面的各种研究，在机器人方面，我们正在研究一些不同的应用，从自动驾驶、采矿、农业种植等等。如果是一个比较小的区域，比如说采矿，就不会像在自动驾驶场景里那么复杂，因为不会有行人随意穿过矿产区；还有无人机，还有机器人蛇，可以进入到人没法进入的非常狭窄的区域。我们还在考虑将神经科学和人工智能结合起来，也有这方面的跨界研究。

吴甘沙：交通出行根本改变了城市，现在我们又有了新的出行的可能，我们认为有无人驾驶车之后，就不需要那么多的停车场了。车可以停在郊区，城市的布局就跟今天大不相同。我们是不是可以来预测或者是模拟这种空间布置的变化呢？

Tom Mitchell：我们认为自动驾驶车的下一个革命将会带来更加根本性的变革，会更加深刻地改变我们城市的布局。

我们可以把现在这些昂贵的停车场转变成绿地，变成城市的绿化，而且我们可以改善城市交通拥堵的问题。我们会看到现在都难以想象的一些新的商业模式的出现，就像当时出现facebook这样的社交媒体一样。而自动驾驶汽车可能会给我们带来移动餐馆，我们不用外卖叫披萨了，可能有无人机把这个披萨送到这个无人车上，然后再把车送到家里。也许到时候医生还可以上门给你提供服务了，至少可以把星巴克开在这些无人驾驶车上，所以可能会出现各种各样新的业态。

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