[汽車之家 行業(yè)]  近年來，智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)進(jìn)入發(fā)展快車道,，政策法規(guī)環(huán)境持續(xù)完善，技術(shù)加速迭代,，產(chǎn)業(yè)應(yīng)用快速普及,。面對智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展全球機(jī)遇，各國紛紛加快戰(zhàn)略部署,，通過發(fā)布政策頂層規(guī)劃,、制訂/修訂相關(guān)法規(guī)、鼓勵技術(shù)研發(fā),、支持道路測試示范及運營項目等,，推動產(chǎn)業(yè)落地。當(dāng)前,，國內(nèi)已經(jīng)搭建完善的政策體系,，全面推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展，以及與智能交通,、智慧能源,、智慧城市等的融合發(fā)展與生態(tài)構(gòu)建。

　　8月1日,，2022中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車科技周,、第九屆國際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)年會(CICV2022)在北京亦莊召開。中國工程院院士,，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR）院長張亞勤發(fā)表了主旨演講,，他說，安全是第一要素,，車路協(xié)同是中國的優(yōu)勢,，會讓自動駕駛更安全，也給單車智能提供更多冗余,，降低整個無人駕駛的成本,，也對現(xiàn)階段智慧交通有更多的幫助。

以下為演講實錄（精編）：

　　大家都知道,，無人駕駛在過去的五到十年是一個特別令人關(guān)注的題目,，不管是在投資界、產(chǎn)業(yè)界,、科研界都是一個十分活躍的話題,。一方面,，由于無人駕駛是人類長期的夢想，有著巨大的技術(shù),、產(chǎn)業(yè)政策的挑戰(zhàn),，另一方面就是有巨大的產(chǎn)業(yè)前景。無人駕駛也是人工智能的技術(shù),、算法,、理論和系統(tǒng)面對的挑戰(zhàn)，所以是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的一部分,，特別是無人駕駛到智慧交通,、智慧城市，這些是人工智能基礎(chǔ)設(shè)施的重要部分,。

　　感謝清華大學(xué)周谷岳副教授和袁繼岳博士對今天PPT的內(nèi)容做了很多貢獻(xiàn),，也要感謝百度公司，因為我的工作是和百度一起合作的,。下面我就用二十五分鐘的時間,，簡單地談一談?wù)麄�無人駕駛大的背景以及一些關(guān)鍵的決策點,，包括我們所做的一些工作,。

　　的確，現(xiàn)在我們正在走入一個新的時代,，汽車產(chǎn)業(yè)從福特的Model T到現(xiàn)在已經(jīng)有一百一十多年的歷史,，現(xiàn)在正在經(jīng)歷大的變革，我們叫做“四化”,，可以加上綠色低碳化,。智能化是這幾化中很重要的一化，確實對整個產(chǎn)業(yè)升級有著十分重要的作用,。我們七八年前剛開始做無人駕駛研究的時候,，那個時候我在百度當(dāng)總裁，大家說別人都做阿波羅,，你們怎么做無人駕駛,？現(xiàn)在看來很自然,，的確是一個交叉學(xué)科,，汽車產(chǎn)業(yè)要素正在發(fā)生大的變化，芯片,、軟件,、人工智能,、電池都在變成新的關(guān)鍵技術(shù)要素,。

　　從事無人駕駛，安全是最重要的,，目前90%以上的事故都是人為的,，無人之后可以把事故降到最低,，然后就是整個效率，現(xiàn)在每天差不多有一個小時的時間開車或者找停車的地方,，如果能夠把這個時間利用起來，不僅可以讓整個駕駛體驗更好,，更重要的是提高整體的效率,。

　　四年前在百度的時候,，我們和麥肯錫做了一個預(yù)測，就是預(yù)計2030年自動駕駛乘用車會帶來1.1萬億美元的新增市場,，現(xiàn)在的汽車市場差不多是3.1萬億美元,，所以增量也有30%,，這也是算法帶來的增長,。

　　我們現(xiàn)在的車長OEM加上Tier正在從事自動駕駛和無人駕駛，很多新的Player也在進(jìn)入這個市場,，包括出行服務(wù),、新的勢力、物流公司和高科技公司，所以五到十年以后，整個商業(yè)格局會和現(xiàn)在完全不一樣,。

　　將來這個領(lǐng)域會有很多技術(shù)方面的挑戰(zhàn)，也有關(guān)鍵決策的因素。如果從人工智能和軟件的角度來看，我認(rèn)為是人工智能在未來五到十年最有挑戰(zhàn)的一個問題，同時也是有邊界的,，就是很復(fù)雜的問題可以分解成為一些可以解決的相對簡單的問題,，如果碰到無解的話,，這個領(lǐng)域也很難做,，正好是可以解決但又是很難的問題,，就是集很多技術(shù)之大成,，包括規(guī)劃,、決策,、執(zhí)行,，這些領(lǐng)域都需要完美的工作，容錯的幾率很小,。

　　實現(xiàn)無人駕駛也有一些關(guān)鍵的問題,，既有市場的因素也有非市場的因素。我們的論壇是和法學(xué)院一起共辦的,，非市場因素,、政策、法規(guī),、倫理,、隱私以及其它人為因素可能對整個無人駕駛的作用，技術(shù)和市場的力量同等重要,，今天我主要談一談市場因素,，特別是技術(shù)的可行性,，包括產(chǎn)業(yè)的生態(tài),。L4無人駕駛是否可以實現(xiàn)？答案是Yes,，實現(xiàn)的路徑是以視覺為主還是更多不同的傳感器,？怎樣泛化感知和決策？這些都是技術(shù)問題,，路線圖是通過單車智能還是通過車路協(xié)同,？漸進(jìn)式通過ADAS到L4或者L5，生態(tài)也是開源Android或者IOS的封閉模式,。很多不同領(lǐng)域都在進(jìn)入這個行業(yè),，以后到底誰會贏,？現(xiàn)在汽車OEM車廠還是新勢力的高科技公司？這些問題不可能都講,，只是大致地講一講我的想法,。

　　無人駕駛關(guān)鍵技術(shù)分為五個層次：數(shù)據(jù)層、感知層,、認(rèn)知理解層,、決策規(guī)劃層以及控制抽象層，這里每一層都很重要,，就是數(shù)據(jù)的采集到建立時空三維模型,，包括視覺的、激光的或者傳感,，能夠融合形成動態(tài)的理解,，同時也要建立靜態(tài)的對道路結(jié)構(gòu)的認(rèn)知、構(gòu)圖和定位,。

　　感知就是要構(gòu)建一個環(huán)境模型Environmental Model,，然后要去做決策規(guī)劃，同時要把所有數(shù)據(jù)回到控制層,，包括車輛的平臺,、V2X、數(shù)據(jù)平臺,、仿真平臺,，這些決策和數(shù)據(jù)又會回到每個層次，所以形成閉環(huán),，這個閉環(huán)本身基本上是要實時的,，同時要做Impeccable完美的決策，容錯的幾率很低,。

　　有人會問到底用了什么人工智能算法,？我也是專門有一個報告是講不同算法的細(xì)節(jié)，自動駕駛和無人駕駛可以說用到所有可以想到的AI算法,，過去的算法到現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)算法都有用到,，包括對數(shù)據(jù)的壓縮、檢測目標(biāo),、數(shù)據(jù)場景的補(bǔ)全,、仿真模擬定位、全景分割和后來的模型壓縮,。

　　為什么這些實現(xiàn)起來很困難,？深度學(xué)習(xí)也好、機(jī)器學(xué)習(xí)也好，整體上是根據(jù)目前的數(shù)據(jù),，遇到新的場景以后必須要有泛化能力,，所以就是Corner Case導(dǎo)致事故發(fā)生，又不可能測試的時候都包裹,，要把第三象限減到最低,，但總是會有Corner Case，本身一定要讓AI算法可泛化,。

　　我們感知和傳感的時候到底是以視覺為主還是需要別的感知,？包括激光雷達(dá)，大家都知道馬斯克很不喜歡激光雷達(dá),，認(rèn)為整個車應(yīng)該是完全視覺為主,。剛才講到五個層次，感知是機(jī)器的優(yōu)勢,，可以拿到人看不到的東西,，攝像頭、激光雷達(dá),、毫米波,、超聲波雷達(dá)是有不同的優(yōu)勢，不同的天氣,、不同的環(huán)境,，可以作為互補(bǔ)，一定要比人類駕駛的安全性提高一個數(shù)量級,，如果我們能夠得到的信息,、獲取的信息，機(jī)器和人類是一樣的,，很難比人更安全,，有的地方好有的地方差，所以在獲取信息方面,，機(jī)器一定要具有這個優(yōu)勢,，應(yīng)用不同的傳感和激光雷達(dá)就是其中的一個例子。

　　大家看到的視頻是五年前,，我們是用十個攝像頭實現(xiàn)無人駕駛,，其中也有很多很復(fù)雜的算法，但安全性和冗余度肯定是不夠的,。圖中是用三維激光雷達(dá),，直接在三維繪制，可以用深度的信息,，當(dāng)然也可以看到不同的車、人、非機(jī)動車,，包括一些靜態(tài)的信息都可以感知到,。其實這些就是提供了視覺方面沒有的，肯定對整個安全性是有好處的,。

　　大家可能會說激光雷達(dá)太貴了,，剛開始是比較貴，現(xiàn)在用到Hybrid Solid State已經(jīng)降到幾百美金,，不僅僅是L4可以使用激光雷達(dá),，新的L2都可以使用激光雷達(dá)，所以不是價格的問題,，更多的是怎樣利用這個信息增加我們泛化的能力,，提高解決Corner Case的能力。

　　到底是單車還是車路協(xié)同,？剛開始做無人駕駛,，包括Google、百度都是先從單車來做,，做到后面一定會遇到瓶頸,，就是一定還會不斷進(jìn)展。很簡單,，不管是感知還是決策,，缺少一些信息，包括視線的問題,、距離的問題,，當(dāng)然也包括一些得不到的全局信息，整個城市的信息都相當(dāng)重要,。比如胡亂加塞,、交通信息不清楚、視線不良或者有些突發(fā)事件,，就算再智能也無法感知和決策,。

　　車路協(xié)同也有幾個層次：感知方面的協(xié)同、決策方面的協(xié)同,，最后是系統(tǒng)范圍整個城市車路燈和基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同�,，F(xiàn)在我們看的更多的還是第一和第二層次，單車智能和車路協(xié)同是二者都需要的,，所以協(xié)同智能很重要,。清華大學(xué)的克強(qiáng)院士是最早提出的，車路協(xié)同,、網(wǎng)聯(lián)汽車,，整體上也是中國的一個優(yōu)勢和路徑,。看起來單車智能是有L0到L5,，路也需要不同的等級,，就是C0到C5，C以上就完全是無人,，這個時候即使車智能很少,，路也可以實現(xiàn)這種能力。

　　我們可以看到車路協(xié)同的優(yōu)勢,，比如一個救護(hù)車過來,，只有車端智能的話，V2X的信息關(guān)掉的話你是不知道的,，看到車以后馬上就需要急剎車,，有了V2X信息就會知道路端有車過來，很早就可以剎車或者變道,。

　　全球都在積極部署V2X,，美國也好、歐洲也好,，但中國在這方面是比較領(lǐng)先的,，不管是政策的制定還是整個實驗部署，現(xiàn)在好幾個城市特別是北京亦莊有高級別的自動駕駛示范區(qū),，車路協(xié)同方面全球都是走在前面,。

　　我們提出道路怎樣分級，去年和百度一起寫了一個白皮書,，比較詳細(xì)地把道路做了分級,，其中有道路本身基礎(chǔ)設(shè)施的能力，包括地圖,、協(xié)同感知,、網(wǎng)絡(luò)通訊、協(xié)同決策,，是不是足夠安全的體系,，我們有一個白皮書專門有這方面的思考。

　　無人駕駛,、車路協(xié)同方面,，我們也是和阿波羅、百度合作,，后來也有一個ApolloAir計劃,，其中有不同的子企慕，我們盡量把路側(cè)的感知做到極限,。比如我的車沒有什么智能,，就是最簡單的L2級別,，但路端的整個能力需要最大化，就是X軸和Y軸最后一塊協(xié)同,。我們做了很多理論方面的模型,，但更多的是做了很多測試,，部署了很多車在亦莊,，不過有些也是在長沙和別的地方。

　　去年6月,，我們發(fā)布一份白皮書,，其中比較系統(tǒng)地談到車路協(xié)同以及各種不同場景，包括對安全性的提高,。我們也有發(fā)布全球第一個車路協(xié)同的數(shù)據(jù)集,，叫做DAIR V2X，也是基于全場景同步的�,，F(xiàn)在阿波羅是開源的,，我們的數(shù)據(jù)集也是開源的，目前因為比較敏感,，我們只是給國內(nèi)的合作伙伴開源,，沒有在國際開源，歡迎在座的各位使用,。

　　我們目前只是預(yù)發(fā)布阿波羅車路協(xié)同開放平臺2.0,，正式發(fā)布可能要過兩個月，過去主要能力是在單車方面,，現(xiàn)在已經(jīng)加上一些車路協(xié)同的能力,，2.0會是一個全新的系統(tǒng)，包括硬件的Reference,、軟件操作系統(tǒng),，上面的Framework、Hardware Extraction和Calibration能力,，應(yīng)該很快就會推出,，這也是一個完全開放的系統(tǒng)，和阿波羅單車是相輔相成呼應(yīng)的,。

　　下面我簡單播放一段視頻,，總結(jié)一下最近Apollo Air的工作，大部分還是在單車智能,，這一部分更多的是路側(cè)的智能,。

　　最后總結(jié)一下，無人駕駛是不確定性中的確定性,，有著很多很多不確定性,，很復(fù)雜,，但很多也是確定的，最確定的就是一定能夠?qū)崿F(xiàn)的,。安全是第一要素,，不管用什么方式、什么路徑推出,，最重要的Benefit益處就是安全,。我認(rèn)為垂直領(lǐng)域的自動駕駛和無人駕駛會更先落地，包括物流的,、景區(qū)的,、礦區(qū)的，現(xiàn)在乘用無人車在真實和復(fù)雜的城市一定會落地,，但需要更多的時間,。單車智能需要不同的傳感器、不同的維度,、不同的數(shù)據(jù)種類,，同時感知系統(tǒng)的可泛化性也是現(xiàn)在主要需要解決的問題。車路協(xié)同是中國的優(yōu)勢,，會讓自動駕駛更安全,，也給單車智能提供更多冗余，降低整個無人駕駛的成本,，也對現(xiàn)在智慧交通有更多的幫助,，我們提出C0到C5的道路分級體制。我們主張開放的生態(tài),，阿波羅不管是單車,、車端還是路端都是開放、開源的數(shù)據(jù)生態(tài),，需要技術(shù)也需要政策法規(guī),，更重要的是有規(guī)模效應(yīng)。

　　最后這張圖是我在每個報告都用于結(jié)束的圖：無人駕駛是人類長期以來的一個夢想,，我們必須敢做夢才能做成夢,。（文/汽車之家 張凌霄）

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