2017年9月24日，中國電動(dòng)汽車百人會(huì)·常州論壇聚焦探討未來的交通體系與出行方式，具體討論新技術(shù)如何應(yīng)用于出行及交通;交通體系的重構(gòu)需要哪些政策與法律法規(guī)調(diào)整;汽車產(chǎn)業(yè)如何適應(yīng)這些新變革。

　　清華大學(xué)自動(dòng)化系系統(tǒng)工程研究所所長張毅在論壇上發(fā)表演講，內(nèi)容實(shí)錄如下：

　　各位領(lǐng)導(dǎo)，各位專家，下午好!我的題目是“人工智能與智能駕駛”，從題目上可以看見，我們今天的主題就希望通過現(xiàn)在最新的、最熱的也是大家最關(guān)心的人工智能角度出發(fā)，去看待它對(duì)智能駕駛會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響和作用，同時(shí)也看到對(duì)我們的出行會(huì)產(chǎn)生什么樣的變革。

　　我是清華大學(xué)自動(dòng)化系系統(tǒng)工程研究所的所長，從交通領(lǐng)域做了十幾年、二十幾年，尤其在今天上午大家提到的、國家的“865”，從科技部到交通部，以及今年開始的國家發(fā)展戰(zhàn)略，都談到很多的車路協(xié)同，我們作為國家第一個(gè)承擔(dān)國家重點(diǎn)的車路協(xié)同項(xiàng)目的主持單位，走過了十幾年的歷程，我今天結(jié)合我們的發(fā)展情況給大家做一個(gè)簡單的介紹，主要包含四個(gè)方面：

　　第一，人工智能是現(xiàn)在最熱的，也是大家可以聽得見的，在智能駕駛中應(yīng)用的最新技術(shù)，它是怎么和智能交通聯(lián)系起來的。

　　第二，怎么能夠從人工智能角度實(shí)現(xiàn)智能駕駛。

　　第三，人工智能的實(shí)現(xiàn)過程中，哪些技術(shù)是可以產(chǎn)生作用的。

　　第四，現(xiàn)在怎么去實(shí)現(xiàn)。

　　最后給大家一個(gè)比較能夠落地的方案，使大家能夠體會(huì)怎么來實(shí)現(xiàn)它。

　　人工智能這個(gè)領(lǐng)域非常寬，人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用也非常深入、非常吸引人的眼球，到底怎么去理解人工智能?從學(xué)術(shù)角度闡述是非常漫長的過程，但是簡單來講、系統(tǒng)來講，人工智能就是希望研究開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的基礎(chǔ)科學(xué)。不管技術(shù)怎么樣，更多的是看如何實(shí)現(xiàn)它。

　　人工智能的實(shí)現(xiàn)過程是非常漫長的，簡言之大概有幾個(gè)方面要考慮到。人工智能涉及這么多，怎么和實(shí)踐結(jié)合起來?有什么方法可以實(shí)現(xiàn)它?簡單來講，目前比較實(shí)用的，大家看得見、摸得著、而且能夠產(chǎn)生結(jié)果的就是機(jī)器學(xué)習(xí)，就是通過機(jī)器學(xué)習(xí)去仿真、去研究、去模擬人的一系列內(nèi)容。什么內(nèi)容?后邊我會(huì)講，我們達(dá)到了這個(gè)目的才叫人工智能。我們現(xiàn)在在交通領(lǐng)域、交通以外的其他領(lǐng)域，談了很多，說人工智能已經(jīng)發(fā)展到什么樣的程度、已經(jīng)應(yīng)用到什么樣的程度，但是通過我的報(bào)告大家可以看得見，實(shí)際上人工智能應(yīng)用的路還非常漫長、任務(wù)還非常艱巨。

　　我們說有機(jī)器學(xué)習(xí)是不是就能解決問題了?大家說還不太行，還不能有效地解決問題，于是我們說進(jìn)一步推進(jìn)它，叫機(jī)器學(xué)習(xí)不夠，我們做一個(gè)深度學(xué)習(xí)，當(dāng)然這里邊大家從名稱上來看，人工智能很高大上，下來是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)不行了，來個(gè)深度學(xué)習(xí)。實(shí)際上大家如果學(xué)過控制會(huì)知道有這么一個(gè)概念，就是說有一個(gè)最傳統(tǒng)的叫PID的控制，這是經(jīng)典控制，現(xiàn)在有現(xiàn)代的狀態(tài)空間法的控制，到最后又有另外一個(gè)控制，到這樣的情況下還不能解決實(shí)際問題，于是我們又提出了新的方法，包括神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)控制等等，所以在控制里邊大家有一種玩笑話的說，就是說我們什么方法都用完了，沒有辦法了怎么辦，我們神經(jīng)一下。神經(jīng)還不行怎么辦?再模糊一下，這就是在發(fā)展過程中我們會(huì)發(fā)現(xiàn)說，很多技術(shù)要真正應(yīng)用，從理念到實(shí)際應(yīng)用產(chǎn)生效果，是一個(gè)非常漫長的過程，也是不斷調(diào)整的過程。

　　人工智能里面剛才我說到，從人工智能的起步開始到機(jī)器學(xué)習(xí)，然后機(jī)器學(xué)習(xí)還不行，再來個(gè)深度學(xué)習(xí)，在這樣的情況下我們?cè)趺纯创嬲诮煌ɡ镱^應(yīng)用的困難。大家知道在計(jì)算機(jī)里，要辨識(shí)一只貓，要從網(wǎng)絡(luò)上識(shí)別出這只貓，很難的問題，就是說要從許多許多圖片里找到這么一只貓，它具有什么樣的特征，像人用眼睛一看就清楚了，但機(jī)器識(shí)別是非常困難的事情，即便這樣我們已經(jīng)取得了非常多的進(jìn)展。但是同樣的結(jié)果到交通里會(huì)不會(huì)產(chǎn)生同樣的結(jié)果呢?同樣的一只貓，換到交通里可能不是貓了，是車輛，同樣的車輛是不是也能像搜索一只貓的圖像這么簡單呢?情況發(fā)生很大的變化。為什么?這輛汽車有很多形態(tài)的變化，第一，汽車有不同的角度、不同的方向，我們說簡單的一維的角度出發(fā)。第二，汽車還會(huì)移動(dòng)，我們所要探測(cè)的這個(gè)世界，汽車是快速行動(dòng)的，給我們?cè)黾恿吮孀R(shí)的困難。第三，當(dāng)多輛車在一塊，如車隊(duì)、車流，這是一種狀態(tài)，實(shí)際上情況這只是簡單的結(jié)果，真正復(fù)雜的結(jié)果是混雜的交通環(huán)境、混雜的車流放一塊的時(shí)候，我們還要能夠像人一樣快速、準(zhǔn)確、優(yōu)效地辨識(shí)出就非常困難。為什么我講說，真正要把人工智能應(yīng)用到交通里頭，遠(yuǎn)比我們想象困難得多。就像剛才我舉的簡單的例子一樣，這樣的工作需要我們大家共同努力許多年。

　　這樣情況下都說拿人工智能技術(shù)去實(shí)現(xiàn)。我舉個(gè)例子來說，比如視頻的識(shí)別或者車牌的識(shí)別，這是一種人工智能與圖象識(shí)別里最經(jīng)典的應(yīng)用方式，大家會(huì)發(fā)現(xiàn)，它的應(yīng)用是最完備、最有效、最準(zhǔn)確的，我們說帶有機(jī)器學(xué)習(xí)甚至深度學(xué)習(xí)的、人工智能的最新技術(shù)在交通里，在視頻應(yīng)用、圖像應(yīng)用最成功的靜止場景是能做到的。移動(dòng)場景里面，剛才說了惡劣的交通環(huán)境下的視頻方式，即便用最新的人工智能都不是那么有效，惟一準(zhǔn)確、高效的是停車場的車牌識(shí)別。這種情況下是低速場景，視頻光線簡單，沒有任何干擾情況。大家可以回顧看，所有交通系統(tǒng)里，能夠把它應(yīng)用最好的就是這么一個(gè)，其他的在復(fù)雜的、運(yùn)動(dòng)的條件下人工智能應(yīng)用都還是非常困難的。因此，可以看得見，人工智能的方法實(shí)現(xiàn)智能駕駛非常具有挑戰(zhàn)性。

　　再舉個(gè)例子，特斯拉的這輛汽車，在美國這個(gè)事故是非常有名的：當(dāng)一輛處于自動(dòng)駕駛狀態(tài)的車輛通過路口的時(shí)候，對(duì)方正好一個(gè)拐彎的貨車，這個(gè)貨車比較高，特斯拉正好在它拐彎90度的時(shí)候，由于沒有識(shí)別出這輛汽車，從這輛汽車的肚子下鉆過去了，司機(jī)當(dāng)場死亡了。對(duì)事故辨識(shí)和分析以后得出結(jié)論，因?yàn)槠嚴(yán)镞呏饕軌蚺袛嘟煌ㄕ系K物和交通運(yùn)行條件的有兩種工具，一個(gè)是大家都知道的很熱的，Mobileye，還有毫米波雷達(dá)測(cè)距，這兩種有效的傳感方式。第一個(gè)，這輛汽車是白色的，大家知道美國的天氣比較好，天是藍(lán)色的，這輛汽車是白色的，而且有一點(diǎn)高度，于是Mobileye判斷這是云，是漂浮在天空的一朵云，沒有看成汽車。另一個(gè)，測(cè)距雷達(dá)，正好測(cè)的時(shí)候，傳感器在車的前部，前部比較低，正好從車廂的下部兩個(gè)輪子中間穿過去了，也沒有探測(cè)到這輛汽車，于是產(chǎn)生了交通事故，這是典型的事故。我們說這么好的傳感器、這么精密的傳感器，沒有探測(cè)到這個(gè)結(jié)果，我們會(huì)不會(huì)有其他的辦法，人工智能的技術(shù)能不能更好的應(yīng)用上去?Mobileye也用了人工智能的，但是它沒有探測(cè)到。我們?cè)谙?，如果這兩輛汽車就是我們今天談到的車路協(xié)同系統(tǒng)，會(huì)提供車跟車的通信、車跟路的通信，如果這信息通訊能夠?qū)崿F(xiàn)，這交通事故就可以避免，因?yàn)檫@兩輛汽車離的距離很近，他們?cè)谟行У耐ㄐ羞^程中完全可以避免這個(gè)事故，這是給大家極端的例子看這種應(yīng)用的問題。

　　第二方面，怎么實(shí)現(xiàn)。人工智能是不是在交通里面很好的實(shí)現(xiàn)?做人工智能的資深院士張?jiān)菏空f，如果真正具備人工智能具備三個(gè)條件，嚴(yán)格意義上講，如果說一個(gè)系統(tǒng)具有人工智能應(yīng)該具備三個(gè)條件：

　　第一，像人一樣感知環(huán)境、感知社會(huì)。但是人眼睛一看就知道了，其他的設(shè)備未必能行。

　　第二，能夠像人一樣進(jìn)行思考，就是說具有思維的方式。我們說不要這么復(fù)雜的思維，但是簡單的思維要有。

　　第三，要模仿人一樣的動(dòng)作。但是人的一些動(dòng)作是自然的、有條件的。

　　能不能做到這三點(diǎn)?如果達(dá)到這三點(diǎn)，才是真正意義上的人工智能。但是目前我們看到的很多的介紹，從嚴(yán)格意義上對(duì)這三點(diǎn)來講距離還很遠(yuǎn)，還有很多工作要做。

　　但是和交通結(jié)合起來、和車輛結(jié)合起來怎么做到這三點(diǎn)：

　　第一，環(huán)境感知?，F(xiàn)在汽車上裝所有傳感器，都不能達(dá)到像人的眼睛一看就能把環(huán)境感知清楚了。

　　第二，剛才談到了像人這樣能判斷說有思維。舉個(gè)非常簡單的例子，當(dāng)你們?cè)诟咚俾飞祥_車的時(shí)候，突然旁邊有一輛汽車比你開的快，開過來了，從你旁邊穿過去了，一般老司機(jī)都知道這個(gè)司機(jī)開車的時(shí)候有什么樣的動(dòng)作，在你前邊簡單超車還是并道都會(huì)有一個(gè)判斷，但是對(duì)我們系統(tǒng)來講未必會(huì)這樣，這樣又不能采用規(guī)則一樣來實(shí)現(xiàn)。

　　第三，遇到各種事故以后像人這樣操作下去，真正要把人工智能應(yīng)用到交通里面應(yīng)該體現(xiàn)這三個(gè)方面。

　　于是我們可以看到，現(xiàn)在自動(dòng)駕駛不是都有5級(jí)標(biāo)準(zhǔn)了嗎，12345條都有了，是不是這個(gè)上面已經(jīng)包含了人工智能?我的回答是應(yīng)該還不包含，目前大家用的情況下看，人工智能按剛才三條標(biāo)準(zhǔn)的要求，他還達(dá)不到具有人工智能的作用，于是這5條的基礎(chǔ)上，全自動(dòng)的基礎(chǔ)上，全自動(dòng)就是一個(gè)機(jī)器人，簡單講，就是個(gè)機(jī)器人的動(dòng)作。真正要把人工智能引進(jìn)去，我們還會(huì)加兩層，就是說一種狹義的和完全意義上的人工智能，于是說我們甚至把人工智能用到自動(dòng)駕駛里去，應(yīng)該在后邊還要加上2級(jí)，構(gòu)成這樣一個(gè)7級(jí)的模式，這也是一種新的發(fā)展思路。

　　這樣的情況下我們遇到什么樣的挑戰(zhàn)問題?

　　第一，駕駛輔助系統(tǒng)。這是一個(gè)定速的，進(jìn)一步能夠變速，實(shí)現(xiàn)ACC，實(shí)現(xiàn)我們說的ADAS。但是隨著車路協(xié)同引進(jìn)以后，自動(dòng)駕駛又提出了新的條件，就是單車的駕駛輔助還可以和多車結(jié)合起來，于是我們做CDAS，如果工信部這幾天有一個(gè)報(bào)導(dǎo)說現(xiàn)在已經(jīng)可以初步實(shí)現(xiàn)了CDAS，它的基礎(chǔ)就是后邊我要說到的車路協(xié)同平臺(tái)。人工智能進(jìn)來以后就不再是CDAS，還會(huì)升級(jí)變成了AIDAS，同樣道理，剛才我說到了有一個(gè)巡航控制，巡航控制目前用到一些新車上，ACC已經(jīng)體現(xiàn)了，但是ACC還是實(shí)現(xiàn)自身車的巡航，前車做任何動(dòng)作是不知道的，只能通過距離和對(duì)速度的判斷來判斷前車可能在做什么事情?；谙乱粋€(gè)發(fā)展，車路協(xié)同也好、自動(dòng)駕駛也好，我希望前車或者周邊車輛做任何動(dòng)作、包括決定要做，或者說已做了，至少做了以后，車輛動(dòng)作信息要給我，而不是我再去猜測(cè)你是什么，于是這樣情況下有了CACC，以及加上人工智能以后的AIACC，于是這樣的情況下我們說人工智能和車路協(xié)同是可以完全結(jié)合起來的。

　　這樣情況下我們可以看得見，基于剛才我說的三個(gè)條件去判斷人工智能以及現(xiàn)在交通領(lǐng)域的發(fā)展和自動(dòng)駕駛的發(fā)展，我們說人工智能在智能交通、在自動(dòng)駕駛過程中的路還非常長，任重而道遠(yuǎn)。

　　你說畫的景象非常美麗，但是我現(xiàn)實(shí)怎么辦?我跟大家說，由于我們現(xiàn)在國內(nèi)的發(fā)展，各個(gè)行業(yè)，在座的各位企業(yè)的努力，我們還是有把這個(gè)夢(mèng)想和現(xiàn)實(shí)結(jié)合起來的途徑。也有一個(gè)橋梁，這個(gè)就是今天領(lǐng)導(dǎo)們談的很多的車路協(xié)同，非常有幸清華大學(xué)作為國家級(jí)項(xiàng)目的一個(gè)牽頭單位，當(dāng)時(shí)聯(lián)合了10家單位、7家高校、2個(gè)研究院、1個(gè)汽車企業(yè)，我們通過4年的努力，把車路協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)做了一個(gè)突破，形成了一個(gè)具有一定規(guī)模下情況下的典型應(yīng)用，目前在上海、重慶、北京，包括無錫等等幾個(gè)城市，都已經(jīng)有典型的示范應(yīng)用了，現(xiàn)在也在不斷往新的領(lǐng)域和更大規(guī)模拓進(jìn)。

　　這樣情況下我們可以看得見車路協(xié)同。車路協(xié)同主要一個(gè)就是給大家提供一個(gè)平臺(tái)，讓所有的交通主體，人、車、路在這個(gè)平臺(tái)上都可以實(shí)時(shí)的全方位的交互信息，于是在這個(gè)基礎(chǔ)上對(duì)我們的交通出行的駕駛安全和交通管理完全提供一個(gè)新的平臺(tái)，就是說在現(xiàn)有情況下這些信息都不知道不平衡的情況下我們做的一些工作，完全可以提升，于是我們發(fā)現(xiàn)，包括我說的車聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)聯(lián)車和車路協(xié)同實(shí)際上是殊途同歸的，但是車路協(xié)同更多的是強(qiáng)調(diào)的交通整體集成功能的實(shí)現(xiàn)。

　　這樣的情況下可以看見，剛才談到有兩個(gè)改進(jìn)，我稍微說一下，什么改進(jìn)?

　　第一，駕駛安全。于是這樣情況下進(jìn)行車路協(xié)同的平臺(tái)，我們就可以階段性地、不斷地實(shí)現(xiàn)一些交通安全需求的功能，這里說到的協(xié)助式駕駛輔助技術(shù)，就是剛才說的CDAS，就是現(xiàn)在發(fā)展中一個(gè)能看得見、摸得著、能夠?qū)崿F(xiàn)的。簡單說法就是，在傳統(tǒng)的安全措施之上，我們提供了V2V的平臺(tái)，就使得所有車輛之間信息，包括操作信息可以共享，于是在這樣情況下，就改變了原來的安全模式。比如說像安全帶、安全氣囊，這是被動(dòng)式安全模式，我們現(xiàn)在說的ADAS屬于主動(dòng)式的，因?yàn)槌霈F(xiàn)事故之前可以主動(dòng)避障，但是還是單機(jī)版的，還不是多機(jī)協(xié)作的，于是到CDAS就實(shí)現(xiàn)了多輛車的協(xié)作，甚至把人工智能的技術(shù)領(lǐng)域引入，我們可以做到AIDAS，這是說安全方面。

　　交通控制方面也會(huì)發(fā)生革命性的變化，現(xiàn)在大家所知道的，信號(hào)控制的控制側(cè)，不管你是中國的系統(tǒng)、美國的系統(tǒng)等等，這些系統(tǒng)都是在傳統(tǒng)的平臺(tái)上，現(xiàn)在我們給你了一個(gè)新的平臺(tái)，讓你知道所有車輛，在道路上行使的位置、速度、加速度、方向，就可以很好的調(diào)整、變換你的側(cè)，這樣的情況下我們可以實(shí)現(xiàn)什么?要等到所有車都裝上了，所有路側(cè)設(shè)施都建了，這是一個(gè)過程?，F(xiàn)在我們做到簡單的單車引導(dǎo)，由于車和信號(hào)燈有交互，車輛行使到什么樣的速度的時(shí)候到路口正好路燈，多快的速度合適可以做一個(gè)引導(dǎo)，單輛車引導(dǎo)，那多輛車也可以引導(dǎo)，甚至多輛車和信號(hào)燈之間信息可以交互，當(dāng)我知道所有車輛對(duì)他進(jìn)行引導(dǎo)以后，于是我可以調(diào)整我的信號(hào)配時(shí)，就不再是以前的配時(shí)方案了，這就是說在現(xiàn)階段逐步進(jìn)步，我們既能夠看到現(xiàn)在的實(shí)踐，也可能看到今后五年的。新制控制系統(tǒng)里，在整個(gè)交通系統(tǒng)中，信號(hào)機(jī)完全不再起到?jīng)Q定性的作用，甚至可以讓它消失，都做協(xié)同系統(tǒng)了，這是理想的狀態(tài)。

　　有了車路協(xié)同，傳統(tǒng)的自動(dòng)駕駛會(huì)不會(huì)發(fā)生變化?同樣也會(huì)發(fā)生變化。為什么說傳統(tǒng)的，我們現(xiàn)在大家關(guān)注的自動(dòng)駕駛，兩條技術(shù)路線我總結(jié)下來，兩條技術(shù)路線。

　　第一，靠車載的傳感器去探測(cè)車輛周邊的交通信息，來決定自動(dòng)駕駛。

　　第二，不全依靠于傳感器，用高精度的地圖加上高精度的定位技術(shù)，再結(jié)合近距離的傳感器，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。這是目前自動(dòng)駕駛最常用的方法，你們可以看現(xiàn)在最熱門的自動(dòng)駕駛的公司做的，基本上這個(gè)是路線。

　　我們有了車路協(xié)同，利用這個(gè)車路協(xié)同的平臺(tái)完全可以給自動(dòng)駕駛的車輛提供周邊的交通環(huán)境，比如說局部的交通所有道路的信息，可以做到高精度的。傳感器探測(cè)周邊的環(huán)境，包括剛才看的特斯拉事故，要探測(cè)這些障礙物是有困難的，同樣路側(cè)設(shè)備也可以探測(cè)，路側(cè)設(shè)備探測(cè)比移動(dòng)過程中探測(cè)精度、可靠性都要高很多，這樣的程度上使得自動(dòng)駕駛完全依賴于傳感器的技術(shù)路線可以去掉，完全依賴于車載高精度的信息也可以做到，而且靠基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，可以大幅度降低車輛的成本。

　　我們這次項(xiàng)目組來常州論壇，也帶來了我今年剛剛實(shí)現(xiàn)的兩輛自動(dòng)駕駛汽車，就是基于車路協(xié)同的平臺(tái)去實(shí)現(xiàn)的。我們不用傳感器，照樣做自動(dòng)駕駛，利用車載設(shè)備和路側(cè)設(shè)備之間交互信息以后，能夠完全實(shí)現(xiàn)。必要的語音測(cè)試過了，一些典型性的應(yīng)用已經(jīng)通過了，于是可以出現(xiàn)一些新的應(yīng)用。這樣的情況下給大家說，我們的自動(dòng)駕駛車輛，如果說常規(guī)情況下自動(dòng)駕駛車輛，90%的經(jīng)費(fèi)都在傳感器，比如一個(gè)自動(dòng)駕駛車輛200萬—300萬，車20萬，剩下全是傳感器的成本。我們買的常用的就是大家自己開的車，我改裝成自動(dòng)駕駛的功能以后，我不用裝配很大的傳感器，現(xiàn)在我們做實(shí)驗(yàn)，即便不要傳感器，也能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。

　　由于車路協(xié)同出現(xiàn)，我們也給自動(dòng)駕駛帶來新的天地、一種新的技術(shù)路線，這樣的情況下，對(duì)于我們現(xiàn)階段的實(shí)現(xiàn)會(huì)加快很多的步伐，也能縮短很多的時(shí)間。因此車路協(xié)同，不單單是技術(shù)管理，和交通管理、交通安全、出行方式要產(chǎn)生革命性的變化。

　　怎么來實(shí)現(xiàn)?具體怎么弄?我們今天早上簽約加入我們的基地建設(shè)的星云互聯(lián)這個(gè)企業(yè)，就是接收了我們這個(gè)技術(shù)轉(zhuǎn)移以后出現(xiàn)的一個(gè)企業(yè)，能夠提供系列的產(chǎn)品，包括承載的路側(cè)設(shè)備，在整個(gè)已經(jīng)提升了一系列的解決方案。時(shí)間關(guān)系不展開了，大家可以看一下材料。

　　總之，由于有了車路協(xié)同系統(tǒng)，這個(gè)企業(yè)根據(jù)我們技術(shù)的發(fā)展，產(chǎn)生了一系列的產(chǎn)品，這樣的情況下利用這些產(chǎn)品和系統(tǒng)，可以使我們整個(gè)交通更快的進(jìn)入新的時(shí)代。

　　謝謝大家!