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爱驰汽车陈学文,汽车圈的第一个AI大腕

2020-08-01 05:28:20 来源:康宝资讯网

原标题:爱驰汽车陈学文,汽车圈的第一个AI大腕

陈学文恐怕自己也没有意识到,他已成为中国汽车产业中第一个AI和领域的学术明星。

2018年6月19日,爱驰汽车对外宣布,原滴滴出行大数据和AI Labs高级总监、滴滴科学技术学会副主席陈学文加入这家中国造车新势力,出任爱驰汽车执行副总裁兼首席官(CAIO)一职。

陈学文,美国卡耐基梅隆大学计算机博士、美国高性能计算重镇伊利诺伊大学香槟分校博士后,美国韦恩州立大学计算机系主任、大数据和商业分析中心主任,同时是美国韦恩州立大学和美国堪萨斯大学终身正教授。

爱驰汽车陈学文,汽车圈的第一个AI大腕

一个AI专家加盟一家汽车制造商,确实会令人不解。

爱驰汽车,作为一家造车新势力,和传统车企相比,在资金和资源上没有优势,而又为何要投下重注,邀请如此高级别的AI专家加盟呢?

对陈学文而言,作为一个学术明星,加入一家制造企业,感觉如何?能否适应不同的企业文化和做事方式并发挥出自己的特长呢?

他们之间的结合,在带来激烈的“碰撞”的同时,会产生怎样的“化学反应”呢?

在产业激荡和颠覆的历史关头,作为一个汽车媒体,理应去接近这个时代融合与碰撞的源头,感受其间的震荡和化学反应的温度,并反思这样的融合给我们的生活和产业会带来哪些冲击?

2018年的8月初,车评君来到了爱驰汽车,对这位跨界进入汽车行业的AI明星进行采访,近距离了解这位从AI领域一头扎到汽车世界的先行者,聊一聊他的选择和初心,看一看他是不是还好?

以下是访谈实录:

初心与融合

余建约:汽车圈像您这样有非常深AI背景的人非常罕见,所以我是带着激动的心情过来向您请教。

陈学文:谢谢,我在汽车领域里是新兵,每天都是在学习中。包括刚才在会上,了解我们采购的东西,不进来不知道,一进来吓一跳,因为整车太复杂了。整个流程、零部件,从设计、制造到采购各方面的流程太复杂了。在外面看就是一个车子,是一条流水线,进来一看,每一个方面、每一个细节太复杂了。所以我还在认真学习之中,这是一个不一样的行当。

余建约:我看过你的简历,但还是想听听您的故事,到底是怎样的一个人?

陈学文:我是一个很直的人,不喜欢拐弯,也不会拐弯。其实在回中国以前,我都是在学术界,小时候的理想就是当科学家,所以读大学的时候学理论物理,因为理论物理是最接近科学家的,后来在美国大学里当一个教授,计算机系的主任。

余建约:已经是非常舒适的一种状态了。

陈学文:确实没什么波折,很顺利。2016年的时候,当时和滴滴一个很好的朋友(编者注:指叶杰平)一起吃饭,把我说动了。当时我在美国基本上做科研,或者指导学生上课,真的很清闲。说清闲就是不用按点到什么地方干什么事,更多的是思考。

他跟我讲了以后,我发现自己一直想做的大数据、人工智能,它的发展是由工业驱动的。因为所需的数据、包括需要解决的问题是工业界才会有,单纯做学术很难接触到这些实际的东西。所以当时我的兴趣就来了,大概两次到三次的交流我就决定了,我就回来了。

因为是很想做的一件事情,所以会让我感觉到兴奋。确实是这样,滴滴平台能够做很多事情,能够让以前积累的东西真的产生影响力,搭一个团队,实施下去。对社会也好,对公司也好,都会有影响力。就像滴滴打车,看到车(调度系统)上线了,那种感觉是不一样的,你帮助到人了,你觉得你是在创造社会价值,现在我们做车更是这样。

余建约:现在上汽也在做AI,包括很多传统车企,无论是宝马还是大众,都在引进AI的人才。您是学术界的明星又有极好的工业界背景,我想有很多的选择,您为什么进入造车新势力,而且是爱驰?

陈学文:我这个人做决定比较快,或者说凭直觉。您说的对,不下10家单位在找我聊,包括给的待遇也有比较好的,但是打动我的还是感觉和理念初心这些东西。

我跟爱驰聊过几次,包括谷总和付总,聊的时候他们创业的激情感染了我,付强、谷峰他们俩尽管来自传统车企,但是mind open的,不是把自己封闭起来。如果是那样没有出路,尤其是造车新势力。

跟他们聊的时候我都会有一种冲动的感觉,汽车这种平台,AI的落地场景太广了,方方面面可以做的事情太多了,我们现在还在梳理,有影响力的地方太多了。

所以,我觉得在这个地方我每天都会充实,每天都会想怎么切入,做什么,这块怎么改变,每天都会让自己很忙,但这是一种很幸福的忙,我觉得我自己就是创业状态,真的让我很兴奋,我真的很喜欢这种感觉。

余建约:我感觉一方面创始人的激情,引发了你的共鸣,但是对于AI的应用,您自己会有理性思考的框架,符合这个框架之后,加上您的激情和共情的感觉才可能促使您下决定。所以,肯定是理性和直觉相结合,才会促使您做这么一个决定。所以,我想问您怎么看汽车这个应用领域?

陈学文:是这样的,从博士毕业以后,我一直从事的就是机器学习在各个方面的应用。我比较喜欢应用的东西,我更感兴趣是不断找出应用来。

博士后以后,我做的基本是探索机器学习在各个方面的应用,在生命科学,在互联网,比如说网络的挖掘,包括图像、视频各方面的应用,我带学生做了很多探索。

所以如果从理性角度来讲,现在AI在各个领域的应用,汽车领域之前严格意义上说没有碰过的,以前做过模拟的无人车驾驶,用增强学习算法,但是跟真正的车是两回事。所以,AI在汽车的应用是一个新的领域,对于我来说是未知领域,我带着敬畏的心态或者说期待的心态。

你想想,所有的应用最底层的东西无非就是数据、视频、语言这些东西,只不过应用场景不一样。业务不一样,要了解业务,必须懂这个业务才能知道怎么去用。所以,这对我来说是充电的时候,到这儿我可以去学习,并不是简单把以前拿出来运用。还是要不断去学习,去思考,怎么应用到这儿来。而这个真正做了以后有很多灵感,我觉得很有意思。

余建约:您进入汽车公司之后感觉怎么样,跟您之前设想的是否相符呢?

陈学文:挺好。刚才讲到从上到下吧,从两位创始人(指付强和谷峰)开始,他们有创业者心态,他们作为一个传统企业出来也懂怎么创业能成功。

我们经常会讨论人工智能的布局,他们虽然不做这个,但是他们很细心,也善于思考,讨论的时候非常有收获。

包括跟其他部门打通,每天都与不同的部门聊,我知道大家做什么以后,有了初步的业务框架,我会再和具体业务部门细聊。一个一个聊下去,大家心态都非常好。在爱驰,我碰到的这些人,第一很容易沟通,第二很容易合作。

大数据和AI的应用,我必须要扎到业务里面去,如果业务部门没有合作的心态是很难做出来的。

所以,我现在虽然来了才一个多月,但是方方面面工作在不断展开,这里面要做的事情太多了,每天会让脑子不断的思考,很有意思。

余建约:这样的企业文化很好。您是AI领域的专家,我想象中进入制造企业,可能会感觉到不一样的文化。

陈学文:会有,但爱驰不同于传统车企,也不同于互联网企业。

互联网做决定很快,实施下去也很快,这就是互联网速度,这就是互联网企业做得快的很容易上市。

爱驰是一个做新能源车的,它没有负担,从零开始,轻装上阵,所以我们做决定,虽然没有互联网那么快,毕竟这是一个重资产的,一个决定可能就几千万,甚至上亿的影响,所以还要慎重。慎重之中,但并不是慢,该做决定就做决定。所以爱驰不像传统企业按部就班,它是一个可以快,慎重的时候也会慎重,从这个角度来说我还是很喜欢的。

趋势和战略

余建约:现阶段,您觉得最迫切的是吸收哪方面的知识?

陈学文:从我的角度来讲,到这儿来最开始两件事情对我来说最关键。

一个是定方向。人工智能给公司带来什么,人工智能将来发展在公司是什么框架,战略方向要定下来。

其次,基于战略和方向之上,团队要搭起来。否则的话只能在概念上,只能看着可以做,但是没有人做。后面就是管理团队,协调的过程。

当然要搞定战略方向,就需要和各个部门沟通。

有些部门我们已经沟通了好几回了。比如说关于能源和电池包,人工智能在里面怎么用。这里面对我来说有很多新知识,比如电池的工作原理,沟通的时候要学这些东西,看看电池怎么做的,为什么电池会损耗,什么情况下损耗,了解这些东西以后,才能知道人工智能有没有可能在这方面发挥作用。

余建约:定战略是特别难的事情,大多数企业或者部门在定战略的时候都会遭遇到巨大的挑战,尤其是非常新的东西比如AI,与供应链非常深的业务比如汽车结合的时候。

陈学文:对。还好,我们梳理过来发现,绝大部分人工智能在这方面都会有它的应用场景,都会帮助到这个领域,只是程度和时间,就是有些要扎的很深。

咱们说“中国制造2025”,实际上是智能制造。就是非常庞杂的一个系统,里面涉及到IOT的东西,涉及到处理器,各个机器或者各个环节,这些东西要搞明白了,才能把智能制造放进去。这个东西是要积累的,要扎在里面好好的学,同时要有一套系统去跑,所以这个会慢一点。

有一些会快,比如说销售,我们是从互联网过来的,有先天优势。从线上来讲,我们都明白,线上的东西怎样跟这边的结合起来,这个相对快一点。

余建约:爱驰对您的预期是什么?

陈学文:爱驰从成立之初,虽然那时候还没有做人工智能的人,但已经把人工智能作为公司重大战略之一,AI已经融入到血液里面了,两位创始人本身对AI非常认可,非常看重,对我的工作非常支持。虽然会忙一点,但是忙得很有意思。

余建约:我个人觉得,不一定正确,我觉得现在所有的人对AI跟汽车的结合或者人工智能汽车它未来到底能够发挥多大的作用,大家都知道会发挥很大的作用,但是到底发挥多大的作用,在哪些地方发挥作用,大家心里都还没谱,这是一个探索的过程,在这里面会考验我们决策者的决策能力。因为我们的资源总是有限的,而且资源投对了地方发挥作用,在竞争中会脱颖而出,这是挑战之一。

陈学文:我喜欢从极端的角度思考问题,汽车如果分成两个极端的话,一个是燃油车,智能几乎是0,另一个极端是无人驾驶,智能是100。我们现在就在这两个极端的中间,从0-100,我们在中间。因为传统汽车已经100多年历史了,所以咱们更多是往无人驾驶这个方向走,所以这个情况下可以想像人工智能它就是一种势,是不可阻挡的。

余建约:模型非常好,向您学习。

陈学文:我们做模型也会考虑极端情况下怎么样。

余建约:这种思考模型能够确保方向不会出问题。汽车产业趋势这块,您在爱驰已经待了一个多月,在此之前又在出行公司,您怎么看汽车产业和出行产业的变化?

陈学文:这又讲到无人车对出行会有什么影响,这是终局的东西。无人车、结合在一起,完全是全新的市场,那真是共享了。我就买一个无人车,完全可以形成共享的东西了。随着汽车制造的变化,人的出行方式发生变化,这是毫无质疑的事情。只不过能到哪一步、到哪一年,大家有不同看法。

从出行的角度来说,汽车的变化影响会非常大。我个人非常看好区块链技术加上无人驾驶。有些单位在买车,大家用区块链共享,完全是可以做到的。

余建约:对于大数据、AI能力改变汽车产业这块,您现在有没有大致的方向以及判断?比如哪些业务是近期就可以被AI赋能的?

陈学文:首先是车联网,当大家都有车联网,数据越来越多,当大家愿意贡献数据的时候,这个作用是巨大的。车联网如V2X,车对人,车对服务,车对车,当这些数据都实现共享的话,作用是巨大的,这个大数据是能够改变整个出行的。

你能够想到的车和车之间的作用是实时的,比如谷歌的Waze,这还只是人把数据通过手机上报上来,有了这个实时的数据分享之后,实时交通地图别人就做不过谷歌。

无人车也是一样,现在无人车最关键是数据。为什么谷歌无人车为何牛这么多,一个是因为做得早,更多的是因为数据多。但如果把谷歌的无人车拿到中国还是有问题的,因为数据的原因。

做人工智能很多东西都在于数据,在未来5-10年,需要数据积累,如果数据不共享的话,就发挥不出来。这里又说到了区块链技术,可以用于解决数据共享的问题。

不管怎么说,算法和大数据是趋势。它不像此前人工智能的发展有高高低低,以前AI不是商业驱动,以前是科学驱动的,到现在真的是商业驱动,是商业落地。

大数据在这几个领域开花结果是必然的。

最后制造业也是一样的,制造业的大数据,像我们现在做数字工厂,我们强调数字化,数字化后面就是收集数据就是智能化了,收集到一定数据以后,数据积累到一定程度以后智能化就进来了,所以这也是水到渠成的东西。

所以,我就觉得大数据也好,人工智能也好,在车的制造的方方面面在将来会发生非常大的变化,而这个变化是非常正向的东西。

比如说我刚才讲的车联网、智慧城市,现在中国智慧城市很热了,这些东西结合起来对人的生活、人的出行会发生很大改变。

中国的好处是比世界上任何一个地方更乐于接受车联网、大数据带来的改变,世界上任何一个国家没有像中国这样接受度这么高,老百姓很容易接受。而智慧出行,对生活的改变应该是比较大的,很难想象将来生活会怎么样,但是便捷是肯定的。

余建约:大的方向您说的很清楚了。更具体的挑战实际上是,你通过技术形成了能力之后,但是从产品化角度来说我觉得会有很多挑战,就是您如何把能力转化成产品和应用。比如说车联网,率先的应用有哪些更加靠谱或者说更好的切入点呢?

陈学文:车本身这个东西,这是车行业的共识。车像另外一个伙伴、伴侣一样,它是一个懂你的,它能够听懂你,能够跟你交流,能够有一定思考能力。所谓思考能力就是人工智能赋予它的,车联网本身在这块承担了很大一部分。

如果具体到我们这一点来讲,落地下来的话,刚才讲的几个人工智能都是非常具体的,怎样通过人工智能的布局能够让车真正懂开车的人,通过一些传感器,能够更了解车主,怎样把你跟你的家庭更好连接起来,比如说你在外地了,去医院了,这时候及时跟家人联系,他们就不再担心了,这些东西是非常具体落地的东西。

让车真正的成为你的伴侣,这里面要做的事情很多,一步一步来。比如说从最底层技术是语音交互,自然语言理解,图像感知等等,这些东西都是最底层的技术。

应用层面来讲是让车真正成为你的朋友,这是我很感兴趣的一件事情。

余建约:这是非常重要的一点。

陈学文:而且车子能思考,所谓能思考是日常跟它的交互过程中,它能够更了解你,能够知道怎样跟你做交流,跟你的家人交流。我的想法就是车应该是人的伴侣。

余建约:这可能真的是能够极大提升产品的竞争力。另外,从这一块,您这边会做哪些工作呢?

陈学文:自动驾驶我们正在布局,从我的角度来看,自动驾驶最核心的就是人工智能的东西。把自己的位置定义出来,对周边有什么东西围绕着你,这都是人工智能的东西在里面,基于这个再做决定也是人工智能,所以核心竞争力还是人工智能。

但是作为爱驰来讲,因为我们是新企业,我们有一段时间属于慢走小跑,但是不能落后,将来肯定要有这个东西,慢慢技术积累,发展到一定阶段就水到渠成,这是比较正确的速度。

余建约:我觉得非常务实。

陈学文:最核心就是人工智能的东西,要布局好,要上的话也不难。

余建约:我个人觉得车企还是应该做应用,车企不要做引擎。

陈学文:对。

余建约:福特自己投40亿美金去研究“驾驶大脑”也许是有钱吧。

陈学文:但是不能不做,无人将来肯定是趋势,新能源车,如果公司发展到一定阶段,如果什么都不做的话那就不行了。

余建约:要做,但是哪些东西是自己做,哪些是别人做的。

陈学文:别人不管,先把自己核心技术慢慢打磨。

业务和团队

余建约:能不能简单介绍一下您接下来整个AI业务中心的规划?

陈学文:前面已经讲了一些,这边会有中短期规划,相对来说比较快,能够把团队搭起来。有些是中长期,一个是要等到数据,二是需要业务的沉淀,扎下去把业务搞明白。

比如说销售,比如说售后,都是中短期的,当然会不断的优化。供应链算偏中期的东西。车联网里面的东西有些是前面要做的东西,但是它要不断的迭代,所以它是一个可以开始,但是很长期的东西。智能制造那一块,包括研发的一些东西,那肯定要专业积累,要行业本身的积累,这个东西是比较偏长期的。

刚才讲的属于整个生态,它都是有人工智能布局在里面。更远一点,这叫一个链,刚才讲的出行、智慧城市也好,这些后面都会介入,因为车联网都是跟这些有关系。

这对我们来说并不是最紧迫的事情,最紧迫的事情是把有温度的车造出来。造出来以后后面才会讲后面生态的事情,那是更长期的东西,我们肯定要做,如果公司到那一步,肯定要实施那些东西。

余建约:我觉得业务布局很清楚了。我个人观点销售、售后服务包括供应链这些是支持,但是关于造有温度的车,这是决定性的。

陈学文:对。

余建约:这方面有没有更加具体的或者说可以探讨的规划,因为你的车很快就要上市了,我觉得明年下半年就要交付了,这个时候对您来说,时间还是很宝贵的,一年时间,在这方面有没有更加详细或者想做成什么样?

陈学文:几乎每周开会都在讨论这个事,我是希望能够把一些我刚才说的有温度的,人工智能的东西加进去,但是这个东西实际上取决于很多因素,因为产品尤其是在汽车这一块,来以前不知道,为什么我说互联网快,互联网想到就去做,做了以后就能上线。

车上面很多东西要提前好多年布局,互联网不存在这个问题,车这个东西,要做一个整车老早要计划采购,我现在在刷新我的概念,有些东西布局不是提前一个月、两个月或者半年,有些甚至要提前一年准备,这是可能的影响因素。

余建约:您核心的AI团队准备base在上海、杭州还是在北京?

陈学文:主要在上海,我想将来在北京、美国都会有,这跟人才有关系,那边AI人才很多,肯定在那些地方都要布局的。

余建约:在这方面你有非常丰富的管理经验。

陈学文:其实我们在海外已有德国子公司,在美国也已设立团队。但是,到真正完备的团队搭起来的时候我们希望把公司在刚才说的那几个点都要落实起来。

余建约:过一段时间之后可能会好一点。

陈学文:没错。但是从零开始的时候,其实就是一个方向,一个是人,后面是管理、设备的马上跟进。

余建约:我个人觉得方向您已经看的很清晰了。

陈学文:对。重要是放在下一阶段,团队大规模的扩充。

余建约:包括办公地点的布置,包括整个协同。包括具体的场景,就是第一阶段产品是什么,第二阶段产品是什么,可能要定下来了。我个人觉得,我看了一些公司,爱驰这方面最有特色,这方面做了布局,有可能在这方面能够脱颖而出。

陈学文:我希望,同时也相信。因为爱驰的领导人,真的是从上而下的重视AI,如果老大们从传统车厂出来还是传统思维,你去做一个跟别人没有什么区别的车,甚至还不如别人。那是没有任何机会的。

余建约:对。那么爱驰希望造的是怎样的车?

陈学文:希望能够出一版有我们温度的车,这是我的希望,爱驰汽车的愿景也是这样的。

余建约:我提一个不成熟建议,传统汽车产业有很多规矩,有些规矩不一定是正确的合理的,还是要从事物本质来看,没有必要宥于成规。

陈学文:这一点我非常赞同,我虽然才来一个月,我发现我们公司的管理层他们做事有点像这个风格,至少挑战流程,就是您刚才讲的,为什么不能改,我们经常开会的时候会很激烈PK这些问题,就事论事,为什么定了就不能改?传统上是不能改的,但是如果做出这个东西,我们觉得这个产品对,用户没有感知我们为什么要做,所以这一点我非常接受,您刚才说的非常对,非常正确,做车做的是产品本身,产品本身要做到市场认可,做到用户认可,不在于按什么时间点给付,而是给出的东西是目标用户想要的东西,这是最关键的,也是重要的。

采访后记

整个访谈大概持续了一个半小时,陈学文博士是一个真性情的人,充满激情,讲话的时候语速很快,能够感受的到他在一家造车新势力中挥洒自如的那种感觉。

由是观之,在过去的一个多月时间里,来自AI领域的学术明星,与这家新能源汽车初创企业的磨合还算顺利。

事实上,这将会是接下来整个汽车产业所面临着的最巨大的挑战之一。

随着汽车产品属性的不断迭代,从原先的机械产品变为电气产品再变为电子产品,然后是互联网产品,最后会成为AI产品。

在这过程中,需要重构汽车公司研发部门的组织架构,从原来的机械工程师为主的汽车工程研究院,将会陆续增加电气电子工程师,互联网工程师和AI科学家等新鲜的血液。

挑战在于,如何吸引到更多的像陈学文这样的专家,投身于变革汽车和出行的事业之中。更大的挑战在于,如何让新加入的新鲜血液,与原有的团队快速融合,形成化学反应。

这样的融合,因为观念、做事方式、知识背景等因素无疑将会充满冲突和碰撞。

现阶段,我们还不能说爱驰汽车在这方面的融合已经成功,但依然能够得到一些比较好的教益,比如开放的心态、创业的精神等良好的企业文化,都有助于不同背景的专业人士,在某些事情上快速达成共识,快速行动。

与陈学文博士沟通的另外一个收获是,AI和汽车的结合,其速度会更快,其范围会更广,其重要性会更加迫切。

尤其是通过AI和大数据技术的应用,让汽车能够更了解车主,让用户获得更好的使用体验方面,有着巨大增长潜力。

比如,会有更好的效果。语音助手在与你沟通的时候能够更加懂你,甚至能够结合各种传感器,感知到车主的状态,推荐不同的贴心服务。最具颠覆意义的是,随着数据的持续积累,“汽车伴侣”的服务能力越来越强,用户的体验会持续提升。

车联网将会是AI与汽车结合的核心舞台。

对于大多数整车企业而言,自动驾驶能力,由供应商提供是大概率事件,而车联网能力则由自己主导和搭建,是更大概率事件,车企不会也不应该把用户的运营交给第三方。

车联网对用户而言最重要的是体验,是提升和优化驾乘体验。

优质的体验基于无缝的交互以及整个生态背后所提供的服务能力。而交互和感知,最核心的支撑是大数据和AI能力。

当然,AI的用武之地不仅仅是车联网。另外一个激动人心的的领域是信息化,从销售、服务、制造和研发整个一体化的信息化。信息化将会提升企业的管理半径,极大提升企业的运营效率。

对于百年汽车工业而言,正面临着一个转型的时刻,发动机作为汽车核心引擎的时代将渐渐退去,数据和算力将走上历史舞台,日趋成为驱动汽车发展和迭代的新引擎,让使用者获得更佳的用户体验,进而影响和决定产业的竞争格局。

面向未来,所有的汽车制造商都将会搭建自有的AI和大数据团队,否则将会在服务用户方面缺少一项最核心的能力,进而在竞争中处于不利地位。这项工作,越早推进的车企将越有利,越具有竞争力。

毫无疑问,越来越多的“陈学文”将会加入到中国的汽车公司中来。这恐怕会是一个趋势,并掀起一个浪潮。

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