GTC 2015：NVIDIA 首席执行官黄仁勋采访特斯拉汽车公司首席执行官埃隆·马斯克（第 9 部分） - YouTube
视频核心内容
在2015年GPU技术大会（GTC）上，NVIDIA CEO黄仁勋与特斯拉CEO伊隆·马斯克进行了一场深入对话，讨论了汽车行业的未来趋势、自动驾驶技术的发展以及人工智能（AI）对社会可能产生的影响。以下是本次对话的亮点总结。
自动驾驶技术的现状与展望
黄仁勋首先表达了对马斯克在汽车行业所取得成就的赞赏，特别是特斯拉在电动汽车和自动驾驶领域的突破性进展。马斯克则回应说，实现全自动驾驶（Autonomous Driving）其实比许多人想象的要容易，因为它是一种特定形式的人工智能，与广义的AI相比，其难度较低。他比喻未来的自动驾驶汽车可能会像现在的电梯一样普遍，成为日常生活中无需人工操作的交通工具，极大提高安全性的同时，也使得汽车变得更轻便、更节能。
马斯克透露，特斯拉的策略是建立一个硬件基础，包括传感器和计算平台，然后通过不断更新软件来提升车辆功能。他提到，即便是现有的特斯拉车型，如黄仁勋的Model P85D，随着时间推移，通过空中升级（OTA）增加了诸如主动巡航控制等新功能，用户体验持续优化。马斯克还强调，为了实现更复杂的环境下的自动驾驶，需要增强传感器套件和提升计算能力，而NVIDIA在这一方面的工作非常吸引人，为自动驾驶提供了强大的技术支撑。
技术挑战与解决方案
马斯克指出，自动驾驶技术面临的最大挑战在于城市环境中，尤其是时速介于10到50英里之间的复杂路况下，因为这一速度区间内可能发生各种不可预知的情况，如道路封闭、儿童玩耍或自行车突然出现等。他相信通过不断改进的视觉识别技术，结合更强大的计算力，可以解决这些难题，并预计在不久的将来，自动驾驶将成为现实。
政府政策与法规
马斯克认为，当自动驾驶技术被证明比人类驾驶安全得多时，监管机构会逐渐接受并批准其使用。他建议采用“影子模式”，即让系统在后台运行，记录其决策过程而不实际控制车辆，以此积累数据，向监管机构提供充分的统计证据，证明自动驾驶的可靠性。
安全与隐私问题
面对车辆作为软件定义平台可能面临的黑客攻击，马斯克表示特斯拉投入大量资源确保系统的安全性，防止多车同时遭受攻击，且车辆的关键控制组件具有额外的安全层级。此外，他还强调，随着车辆越来越智能化，保护用户隐私也是重要的考虑因素。
人工智能的双刃剑
马斯克重申了他对人工智能潜在危险性的担忧，尤其是广义AI的发展，但他区分了自动驾驶这种窄域AI，认为后者风险相对较小。他鼓励技术界保持谨慎态度，同时积极研发，以引导AI朝有益于人类的方向发展。
结语
对话最后，黄仁勋总结了NVIDIA在大会上宣布的几项重要成果，包括世界上最快速的GPU Titan X、便于数据科学家使用的深度学习平台Digits DevBox、以及基于Pascal架构的深度学习性能提升计划，还有专为自动驾驶汽车开发的开发者平台Drive PX，强调了NVIDIA在推动深度学习与自动驾驶领域进步的决心和贡献。
这次对话不仅展示了两位科技巨头对汽车未来发展的前瞻思考，也体现了他们对于人工智能技术在提升交通安全、效率与可持续性方面的乐观预期，同时表达了对技术伦理和社会责任的深刻关切。
2. 作者核心观点
- 特斯拉CEO埃隆·马斯克认为，自动驾驶汽车是一种相对狭窄的人工智能形式，并不特别难以实现，它将比人类驾驶安全得多，最终可能成为常态。
- 马斯克预测，在遥远的未来，由于自动驾驶汽车的高安全性，人们可能会禁止人工驾驶，因为人工驾驶两吨重的“死亡机器”太过危险。
- 他提到，通过不断升级软件，特斯拉汽车的功能得到持续改进，甚至超出购买时的预期，这种体验如同收到意料之外的新功能一样令人愉悦。
- 关于人工智能的潜在危险，马斯克认为真正的担忧在于更深层次的智能应用，而非局限于自动驾驶汽车或智能家居设备等狭义的人工智能。
- 在通往全自动驾驶的路途中，城市环境中的中速驾驶是最具挑战性的部分，需要车辆识别复杂情况并作出正确决策。
- 马斯克认为，政府在监管自动驾驶方面会采取谨慎态度，需要确凿的统计证据证明自动驾驶比人类驾驶安全许多倍后，才可能逐步开放相关法律限制。
- 特斯拉正致力于打造一个可连续更新、功能日益强大的软件平台，使得汽车随着时间推移而变得更加智能和安全。
专业知识
自动驾驶汽车安全: 自动驾驶汽车被视作比人类驾驶更安全的未来趋势，可能促使人们因安全考量而逐渐淘汰人工驾驶。马斯克认为，一旦拥有正确的智能技术，汽车不仅会更加安全，还能减轻重量，减少目前为抵御碰撞所必需的重型结构和气囊等设备。
人工智能与深度学习: 在特斯拉的自动驾驶系统中，深度学习技术被用于不断改进车辆性能。马斯克提到，通过持续的软件更新，即使是现有的硬件也能实现自我驾驶能力的显著提升，如自动巡航控制、车道变换等功能，最终目标是实现全面自动化，但需确保可靠性远高于人类操作。
传感器与计算平台: 实现自动驾驶的关键在于构建包含多种传感器（如360度超声波传感器、前置摄像头和雷达）的硬件基础以及强大的计算平台。特斯拉的策略是逐步升级软件以充分利用现有硬件，同时指出未来需要更强的传感器套件和计算能力，如NVIDIA的技术，来处理复杂城市环境中的自动驾驶挑战。
政府监管与法律: 马斯克认为，在自动驾驶汽车被证实远比人类驾驶安全后，政府监管将逐步接纳。过渡期间，可能采取的方式包括在影子模式下运行自动驾驶系统，收集数据证明其安全可靠性，然后经过一段时间的监管评估才可能批准自动驾驶车辆上路。
网络安全: 随着汽车成为软件定义的平台，网络安全成为重要议题。特斯拉致力于防止多车黑客攻击，通过多层次的安全措施保护关键系统如驱动单元控制器，确保即使信息娱乐系统被侵入，也不影响车辆的实际操控安全。
人工智能的潜在风险: 虽然马斯克对应用于狭义AI如自动驾驶汽车的人工智能持积极态度，但他强调对于具有深度智能的通用型AI需要保持谨慎，认为这是需要社会警惕的领域，以避免潜在的危险。
4. 举一反三
1. 如何看待人工智能在自动驾驶领域的应用与潜在风险？
特斯拉CEO埃隆·马斯克认为，应用于自动驾驶汽车的AI属于窄幅形式的人工智能，实现比人们预想的安全度高得多的自动驾驶技术其实更为容易。他将之比喻为电梯自动化的过程，未来汽车将能够智能识别路况、自动行驶，并可能因安全性远超人工驾驶而逐渐取代传统驾驶方式。尽管如此，马斯克也警示了通用型或深层次AI的潜在风险，认为它比核武器更危险，如同召唤恶魔，需谨慎对待。
2. 自动驾驶汽车面临的政府监管挑战如何解决？
马斯克指出，在自动驾驶汽车明显比人类驾驶安全的情况下，监管部门可能会需要两到三年的时间来接纳这一变化，因为它们会要求大量统计证据证明其安全性。他建议通过“影子模式”运行自动驾驶系统，即记录计算机决策与实际情况对比，以统计分析证明自动驾驶的可靠性，从而逐步说服监管机构接受并制定适应新技术的法规。
3. 如何保障汽车软件平台免受黑客攻击，确保行车安全？
针对汽车软件平台的网络安全问题，马斯克强调随着车辆向全自动驾驶发展，防止系统被黑客攻击变得尤为重要。特斯拉采取了多层次的安全措施，确保即使信息娱乐系统遭到侵入也不会影响到车辆的物理操作，如转向或动力控制。核心驱动单元控制器等关键部件设有额外安全级别，防止系统性黑客攻击，同时邀请第三方进行渗透测试以持续提升系统的安全性。
信息来源
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