中國(guó)工程院院士、中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)李駿
“美國(guó)公布的指南很清楚，每年美國(guó)有2.5萬(wàn)人死于交通事故，95%是由于駕駛者的操作不當(dāng)召開的，現(xiàn)在急需一個(gè)機(jī)器人來(lái)開車。”日前，新能源汽車國(guó)家大數(shù)據(jù)聯(lián)盟主辦的2017年會(huì)在京舉辦，中國(guó)工程院院士、中國(guó)汽車工程學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)李駿在發(fā)言中提出。
而且在李駿看來(lái)，無(wú)人駕駛汽車成為大趨勢(shì)的前提下，傳統(tǒng)汽車研發(fā)的方式需要變革。
“原來(lái)是生物人在駕駛汽車，智能汽車是需要機(jī)器人駕駛。”李駿說(shuō)，“生物人是通過生物人自己的眼睛、大腦、手腳的并行進(jìn)行操控，這是一個(gè)完整數(shù)據(jù)化的過程。”但是對(duì)于一個(gè)機(jī)器人來(lái)說(shuō)，這套數(shù)據(jù)化系統(tǒng)卻難以適用。
此外，傳統(tǒng)汽車研發(fā)過程的數(shù)字化也不夠。傳統(tǒng)汽車的研發(fā)系統(tǒng)需要變革，原來(lái)的系統(tǒng)考慮的最重要就是相關(guān)交通場(chǎng)景，而現(xiàn)在這些交通場(chǎng)景必須要進(jìn)行數(shù)字化。
“對(duì)于自動(dòng)駕駛車來(lái)說(shuō)，需要機(jī)器識(shí)別，這個(gè)機(jī)器的識(shí)別是隨機(jī)性的，跟人腦的聰明不一樣。”李駿說(shuō)，“對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)，它也不像幾歲的孩子，發(fā)揮是隨機(jī)的，所以它以無(wú)邊界限制的產(chǎn)品為驗(yàn)證假設(shè)。這個(gè)挑戰(zhàn)是核心問題，所以ICV（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）必須具備學(xué)習(xí)的能力。”
非常高興能夠受到新能源大數(shù)據(jù)聯(lián)盟的支持。
我們看到，作為ICV（Intelligent Connected Vehicle，智能網(wǎng)聯(lián)汽車）來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)汽車研發(fā)的方式需要變革了，原來(lái)的研發(fā)不完全適用，需要變，這是為什么？
第一，原來(lái)是生物人在駕駛，ICV是需要機(jī)器人駕駛。生物人是通過生物人自己的眼睛、大腦、手腳的并行進(jìn)行操控，這是一個(gè)完整數(shù)據(jù)的過程，只是這個(gè)完整的數(shù)據(jù)過程只在生物個(gè)體上出現(xiàn)?，F(xiàn)在是需要一個(gè)機(jī)器人，這個(gè)機(jī)器人的完整數(shù)據(jù)怎么流通？而且，又該如何證明這個(gè)機(jī)器駕駛的安全性？
美國(guó)公布的指南很清楚，目前每年美國(guó)有2.5萬(wàn)人死于交通事故，95%是由于駕駛者的操作不當(dāng)造成的。因此，現(xiàn)在急需一個(gè)機(jī)器人來(lái)開車。所以非常重要的是解決機(jī)器人的駕駛，解決安全系統(tǒng)。
不過，傳統(tǒng)的汽車測(cè)試方法是測(cè)試人的駕駛，現(xiàn)在該用什么方法來(lái)測(cè)試機(jī)器？現(xiàn)在國(guó)際上沒有，我們也在構(gòu)思去做一套系統(tǒng)。難題在于，百萬(wàn)公里以上的數(shù)據(jù)稍有改變就需要從頭測(cè)試，所以傳統(tǒng)的測(cè)試方法無(wú)法適用，ICV的研發(fā)需要新的標(biāo)準(zhǔn)。
第二，自動(dòng)駕駛汽車的研發(fā)按照目前國(guó)際上比較公認(rèn)美國(guó)交通運(yùn)輸部（Unite State Department of Transportation)的指南，有四個(gè)重大的內(nèi)容，是現(xiàn)在沒有的：
1，在機(jī)器駕駛過程中的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)，過去我們沒有設(shè)計(jì)人的駕駛參與；
2，在什么樣的條件下，這個(gè)車可以進(jìn)入無(wú)人駕駛狀態(tài)，例如你這個(gè)車在什么天氣可以進(jìn)入無(wú)人駕駛；
3，你進(jìn)入無(wú)人駕駛狀態(tài)（DDT）之后，在整個(gè)無(wú)人駕駛行駛的過程中，如何判斷已經(jīng)超出了無(wú)人駕駛的模式，從而退出，或者是進(jìn)入動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)（DDTF）支援模式。
4，動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)（DDTF）的應(yīng)急措施，其實(shí)就是系統(tǒng)已經(jīng)判別了需要讓司機(jī)接管過去，但如果沒有司機(jī)接管，那當(dāng)感知和判斷系統(tǒng)（OEDR）發(fā)現(xiàn)了以后，就需要降低駕駛能力的車速等等。
以上這些都需要新的流程。由此來(lái)看就很明顯了，傳統(tǒng)汽車的研發(fā)系統(tǒng)需要變革，原來(lái)的系統(tǒng)考慮的最重要的就是人相關(guān)的交通場(chǎng)景，那現(xiàn)在交通場(chǎng)景必須要變成數(shù)據(jù)、數(shù)字來(lái)使用，因?yàn)槭菣C(jī)器在駕駛，所以要通過定義機(jī)器的交通場(chǎng)景進(jìn)入到開發(fā)流程中。
第四，傳統(tǒng)汽車的研發(fā)流程和實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)需要變革。無(wú)論從概念設(shè)施到概念平臺(tái)，到概念的驗(yàn)證，到軟件的開發(fā)，所有的這些都需要數(shù)據(jù)進(jìn)來(lái)，同時(shí)要有不同的認(rèn)證，要把交通分成模塊化，進(jìn)行駕駛評(píng)估，所以新的供需鏈就產(chǎn)生了。
最后一個(gè)變革就是技術(shù)平臺(tái)的變革。最近我們?cè)诰o鑼密鼓的組建雄安智慧城市、智能服務(wù)，就是數(shù)據(jù)要推送過去。你需要把城市、交通都整成智能的，不能都只是車上是智能的，這個(gè)車的范圍太窄。所以我們要建新的交通層、車輛層、系統(tǒng)層、組建層。
下面講一下（車輛）數(shù)據(jù)的需求。
首先我們要用新的指南，現(xiàn)在還沒有形成標(biāo)準(zhǔn)，形成指南最好的是美國(guó)交通運(yùn)輸部15條，它要求每一個(gè)汽車廠商，你設(shè)計(jì)的產(chǎn)品必須要收集數(shù)據(jù)。
也就是說(shuō)，你設(shè)計(jì)的這個(gè)智能汽車且要說(shuō)明你在什么樣的范圍、光線的程度下、如何進(jìn)入無(wú)人駕駛狀態(tài)，如果你不能進(jìn)入無(wú)人駕駛狀態(tài)（DDT），還是人在開，就要對(duì)美國(guó)交通運(yùn)輸部發(fā)布出來(lái)，車輛的感知和判斷系統(tǒng)（OEDR）都要進(jìn)行評(píng)審，這樣才能使得客戶感到是買了一輛安全的自動(dòng)駕駛汽車。
這樣的話，對(duì)于每一個(gè)任務(wù)的數(shù)據(jù)都要有明確的規(guī)定，比如說(shuō)對(duì)于DDT（無(wú)人駕駛狀態(tài)）數(shù)據(jù)的需求。而且對(duì)于這樣一個(gè)數(shù)據(jù)的需求，在開發(fā)過程中如何進(jìn)行開發(fā)任務(wù)的確定，使得開發(fā)任務(wù)中對(duì)于這些數(shù)據(jù)整個(gè)定制在無(wú)人駕駛器上是明確的。
對(duì)于設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍（ODD），就是判斷你是否可以進(jìn)入到自動(dòng)駕駛，那么它也有非常明確的數(shù)據(jù)需求，而且要建立這個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，從需求側(cè)到供給側(cè)。你的數(shù)據(jù)庫(kù)有多大，體現(xiàn)在無(wú)人駕駛的時(shí)候才具有多大的能力，多高的水平。
車輛的感知和判斷系統(tǒng)（OEDR）更加重要，OEDR相當(dāng)于車輛的監(jiān)管，監(jiān)管的程度越細(xì)膩、越可信、越可靠，那你這個(gè)無(wú)人駕駛的汽車才越讓人放心，所以對(duì)監(jiān)管的數(shù)據(jù)如何形成感知的數(shù)據(jù)庫(kù)。然后怎么進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這個(gè)非常重要，而且對(duì)于感知和判斷的設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)需求是非常大的。
最后一個(gè)，如果車輛的感知和判斷系統(tǒng)不行，面對(duì)冰、雪、霧等復(fù)雜情況，就要選擇降低功能。而且降低功能之后，還需要得到應(yīng)急測(cè)試的驗(yàn)證，不能說(shuō)降低功能了還撞上了。
所以，我們總結(jié)起來(lái)是這樣的，傳統(tǒng)汽車的開發(fā)是以有邊界的范圍來(lái)做，因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)車上有一個(gè)人，人可以判斷，他不需要讓這個(gè)車做什么處理。
但是對(duì)于自動(dòng)駕駛的車來(lái)說(shuō)，需要機(jī)器識(shí)別，這個(gè)機(jī)器的識(shí)別是隨機(jī)性的，跟人腦的聰明不一樣。對(duì)于機(jī)器來(lái)說(shuō)，它也不像幾歲的孩子，發(fā)揮是隨機(jī)的，所以它以無(wú)邊界限制的產(chǎn)品為驗(yàn)證假設(shè)。這個(gè)挑戰(zhàn)是核心問題，所以ICV（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）必須具備學(xué)習(xí)的能力。
其次，我們需要四個(gè)數(shù)據(jù)平臺(tái)。第一個(gè)是場(chǎng)景數(shù)據(jù)平臺(tái)，像DDT（無(wú)人駕駛狀態(tài)）的、ODD（設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍）的；第二是動(dòng)態(tài)地理環(huán)境數(shù)據(jù)平臺(tái)，ITS路邊設(shè)備數(shù)據(jù)、精準(zhǔn)地圖的數(shù)據(jù)等等，這個(gè)是非常大的數(shù)據(jù)；第三個(gè)是行車的數(shù)據(jù)平臺(tái)，就是駕駛員的健康情況、乘員的健康情況等等；第四個(gè)是用戶數(shù)據(jù)的平臺(tái)，用戶的數(shù)據(jù)。雖然它代表了數(shù)據(jù)整個(gè)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)。
為了達(dá)到以上的架構(gòu)要建立什么東西？就是要建立ICV研發(fā)的持續(xù)學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，建立這樣一個(gè)持續(xù)學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)，需要把虛擬和物理融合在一起，所以需要包括復(fù)雜傳統(tǒng)、傳感、預(yù)測(cè)模型，以及數(shù)據(jù)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)環(huán)境。（本文首發(fā)鈦媒體，李勤/整理）
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