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(duì)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(lì)技術(shù)研發(fā)、支持道路測試示范及運(yùn)營項(xiàng)目等，推動(dòng)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(dòng)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(huì)(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(huì)讓自動(dòng)駕駛更安全，也給單車智能提供更多冗余，降低整個(gè)無人駕駛的成本，也對(duì)現(xiàn)階段智慧交通有更多的幫助。

以下為演講實(shí)錄（精編）：

　　大家都知道，無人駕駛在過去的五到十年是一個(gè)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(gè)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(duì)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(duì)今天PPT的內(nèi)容做了很多貢獻(xiàn)，也要感謝百度公司，因?yàn)槲业墓ぷ魇呛桶俣纫黄鸷献鞯?。下面我就用二十五分鐘的時(shí)間，簡單地談一談?wù)麄€(gè)無人駕駛大的背景以及一些關(guān)鍵的決策點(diǎn)，包括我們所做的一些工作。

　　的確，現(xiàn)在我們正在走入一個(gè)新的時(shí)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(shí)對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)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(shí)候，那個(gè)時(shí)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(gè)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(gè)效率，現(xiàn)在每天差不多有一個(gè)小時(shí)的時(shí)間開車或者找停車的地方，如果能夠把這個(gè)時(shí)間利用起來，不僅可以讓整個(gè)駕駛體驗(yàn)更好，更重要的是提高整體的效率。

　　四年前在百度的時(shí)候，我們和麥肯錫做了一個(gè)預(yù)測，就是預(yù)計(jì)2030年自動(dòng)駕駛乘用車會(huì)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(dòng)駕駛和無人駕駛，很多新的Player也在進(jìn)入這個(gè)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(gè)商業(yè)格局會(huì)和現(xiàn)在完全不一樣。

　　將來這個(gè)領(lǐng)域會(huì)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(gè)問題，同時(shí)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(duì)簡單的問題，如果碰到無解的話，這個(gè)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(cuò)的幾率很小。

　　實(shí)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(duì)整個(gè)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(shí)現(xiàn)？答案是Yes，實(shí)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(gè)行業(yè)，以后到底誰會(huì)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(gè)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(shí)空三維模型，包括視覺的、激光的或者傳感，能夠融合形成動(dòng)態(tài)的理解，同時(shí)也要建立靜態(tài)的對(duì)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(gè)環(huán)境模型Environmental Model，然后要去做決策規(guī)劃，同時(shí)要把所有數(shù)據(jù)回到控制層，包括車輛的平臺(tái)、V2X、數(shù)據(jù)平臺(tái)、仿真平臺(tái)，這些決策和數(shù)據(jù)又會(huì)回到每個(gè)層次，所以形成閉環(huán)，這個(gè)閉環(huán)本身基本上是要實(shí)時(shí)的，同時(shí)要做Impeccable完美的決策，容錯(cuò)的幾率很低。

　　有人會(huì)問到底用了什么人工智能算法？我也是專門有一個(gè)報(bào)告是講不同算法的細(xì)節(jié)，自動(dòng)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(duì)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(shí)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(shí)候都包裹，要把第三象限減到最低，但總是會(huì)有Corner Case，本身一定要讓AI算法可泛化。

　　我們感知和傳感的時(shí)候到底是以視覺為主還是需要?jiǎng)e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(gè)車應(yīng)該是完全視覺為主。剛才講到五個(gè)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(gè)數(shù)量級(jí)，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(gè)優(yōu)勢，應(yīng)用不同的傳感和激光雷達(dá)就是其中的一個(gè)例子。

　　大家看到的視頻是五年前，我們是用十個(gè)攝像頭實(shí)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(dòng)車，包括一些靜態(tài)的信息都可以感知到。其實(shí)這些就是提供了視覺方面沒有的，肯定對(duì)整個(gè)安全性是有好處的。

　　大家可能會(huì)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(jià)格的問題，更多的是怎樣利用這個(gè)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(huì)遇到瓶頸，就是一定還會(huì)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(gè)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(gè)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(gè)城市車路燈和基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)同。現(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(gè)優(yōu)勢和路徑?？雌饋韱诬囍悄苁怯蠰0到L5，路也需要不同的等級(jí)，就是C0到C5，C以上就完全是無人，這個(gè)時(shí)候即使車智能很少，路也可以實(shí)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(gè)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(huì)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(gè)實(shí)驗(yàn)部署，現(xiàn)在好幾個(gè)城市特別是北京亦莊有高級(jí)別的自動(dòng)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(jí)，去年和百度一起寫了一個(gè)白皮書，比較詳細(xì)地把道路做了分級(jí)，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(gè)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(gè)ApolloAir計(jì)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(jí)別，但路端的整個(gè)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(duì)安全性的提高。我們也有發(fā)布全球第一個(gè)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。現(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?yàn)楸容^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(tái)2.0，正式發(fā)布可能要過兩個(gè)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(huì)是一個(gè)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(huì)推出，這也是一個(gè)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(dòng)駕駛和無人駕駛會(huì)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(shí)和復(fù)雜的城市一定會(huì)落地，但需要更多的時(shí)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(shí)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(huì)讓自動(dòng)駕駛更安全，也給單車智能提供更多冗余，降低整個(gè)無人駕駛的成本，也對(duì)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(jí)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(gè)報(bào)告都用于結(jié)束的圖：無人駕駛是人類長期以來的一個(gè)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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