據(jù)路透社報道，英特爾將不惜150億美金收購以色列自動駕駛汽車技術公司Mobileye，以加速其駛入自動駕駛市場。由此可見自動駕駛技術必將迎來巨大的發(fā)展機遇。

為此，極車創(chuàng)研社整理了中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅在 “車聯(lián)網(wǎng)與智能汽車測試技術”創(chuàng)新聯(lián)盟成立暨“車聯(lián)網(wǎng)教育部-中國移動聯(lián)合實驗室（長安大學）”啟動會議上的演講報告《自動駕駛技術的變遷》，供大家參考學習。

李院士認為自動駕駛難在擬人，不僅在車，而且自主駕駛是有個性的，未來必將是機器為主，人可干預，人機協(xié)同共駕的時代。

                 

演講者｜李德毅
（中國工程院院士、中國人工智能學會理事長）

大家好，今天借此機會和大家談談自動駕駛。汽車引入人類生活，以孤立的人工駕駛模式存在已經(jīng)有一百多年的歷史。隨著自動控制技術在汽車的所有執(zhí)行器上得到普遍應用，進而又在若干執(zhí)行器組合上得到普遍應用，自動駕駛有著長久的發(fā)展過程，導致今天全自動駕駛呼之欲出。

我在英國留學的時候，做了一個ACC，我覺得很好，ACC從定速云航，到定距巡航，然后是自適應巡航，它的歷史可以追溯到1971年。

自動駕駛有時候開車不用腳，有時候不用手，這大大激發(fā)了駕駛的熱情和激情，吊足了大家的胃口，尤其是特斯拉，它先說做了一個自動駕駛，然后又說是輔助駕駛，后來又說是導航，最后大家發(fā)現(xiàn)如果路徑不熟悉，這個導航確實很好用。

目前幾乎所有上路的自動駕駛汽車還處在仍然由人掌控的階段，包括特斯拉在內(nèi)。

汽車總有一天會如同地鐵車或者高鐵車一樣，自動行駛在封閉的結構化道路環(huán)境下，實現(xiàn)自動駕駛+智能網(wǎng)聯(lián)。

這種模式目前實現(xiàn)的最好的是地鐵，地鐵基本都是無人駕駛。然后是高鐵，高鐵的司機也不用開車，都是網(wǎng)絡調度。

這方面很多人在做努力，5G、移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)，尤其是基礎設施的改變給智能網(wǎng)聯(lián)帶來無限的想象空間，大家精力也都放在了智能網(wǎng)聯(lián)上。但是，真是這樣嗎？
從自動泊車輔助系統(tǒng)看自動駕駛

下來我想從自動泊車輔助系統(tǒng)談起。
早在2005年雪鐵龍就有這么一個技術，僅僅是釋放方向盤，方向盤自動轉，但是這個泊車系統(tǒng)還是不能自動完成泊車，所以廠家把這個功能取消了。

這給搞自動駕駛的人一個提醒，所謂的自動泊車只是一個噱頭。

特定窗口條件下自動泊車系統(tǒng)有正面泊車、垂直泊車、側方泊車、私家車位泊車。停車位置有限，地下又沒有GPS，怎么辦？

于是，有的學者開始想怎么把自動泊車的模式重新設計，有沒有高精度的地圖信息？沒有。有沒有衛(wèi)星導航信息？沒有。有沒有結構化的道路信息？也沒有。有沒有路徑信息和路口信息？還是沒有。全自動泊車取決于是否可以窮舉泊車的所有的窗口條件。

如果連全自動泊車都做不了，哪來的全自動駕駛？

這是一個人工智能的缺失，自動化技術的缺失。

什么是自動駕駛

▼這里面有兩個問題：

· 第一個問題，多少種自動駕駛模式才能安全完全覆蓋各種各樣的駕駛場景？這是一個充分條件。

· 第二個問題，從一個狀態(tài)到另外一個狀態(tài)是唯一確定的嗎？這是一個必要條件。

目前自動駕駛困難的就是這兩個問題。

因此，我們今天就自動駕駛做一解釋。

所謂自動駕駛即啟動計算機程序，讓汽車自己動開，如果程序不合適，則由人來調程序。

本質上是程序員通過程序教機器人開車，汽車成為軟件定義的機器，實現(xiàn)自動駕駛。

▼自主駕駛是有個性的。

如果有一天全社會的車都可以自動駕駛，街上跑的黃色車都是自動駕駛，還有兩個紅色的車是人工駕駛，這個紅色的車有一點情緒，他們覺得你們都有錢，我沒有錢，我不按常規(guī)開了，于是出現(xiàn)了我上面說的情況，兩個人工駕駛的車和多個帶有自動駕駛模式的車混合行駛，由于自動駕駛模式缺少交互認知能力，受到人駕駛的車的干擾，這個時候自動駕駛的門檻立馬崩潰，幾乎全部轉為人工駕駛。

自動駕駛可能也是個陷井，因為不智能。

怎么樣跨越自動駕駛的陷井。我提出一些我們的觀點，大家認為自動駕駛的基本問題是要解決車的問題，還是解決人的問題？

如果是解決車的問題，你就把車越做越好，做成軟件定義的機器，實現(xiàn)自動駕駛。而我們認為，我們要把駕駛員的工作用機器人替代，它是有自主決策和行為能力的認知主體，自主駕駛是有個性的。

▼接下來是我的一點感嘆。

汽車是從馬車演變而來的，作為動力工具，汽車的馬力可以達到100匹，但是現(xiàn)在汽車遠不如馬應對不同的負荷、不同天氣、不同路面、不同的曲率、不同速度、不同車輛情況下的適應能力，汽車的感知認知能力遠遠不如馬這個認知主體。

▼以下是關于自動駕駛的一些質疑。

· 自動駕駛過程中，駕駛員與環(huán)境和周邊車輛的交互認知哪兒去了？

· 駕駛員的經(jīng)驗和臨場處置能力由誰來替代？

這個是每個開車人都會遇到的場景，一個常常遇到，一個偶然遇到，而小概率事件發(fā)生一次卻是必然的。

所有駕駛人都會遇到這樣的情況，大雨天、大霧天、大雪天，你開一個車在過橋的時候，這個時候風來了，你感覺到車漂了，你怎么處理？狹小的胡同，崎嶇的小路，積水、涉水、冰雪、地裂等等，你怎么辦？紅綠燈失效，道路施工、事故突發(fā)，行人違規(guī)、車輛醉駕等等交通狀況，你怎么辦？

新手駕駛員難以完成的這些駕駛任務，經(jīng)驗豐富的駕駛員往往能夠靈活處置，而自動駕駛的車輛如何應對呢？

如果這些問題不解決，你怎么能做到自動駕駛呢？偶發(fā)的，常常遇到的這些情況，靠自動駕駛能解決嗎？
 
汽車自動駕駛時，有時候釋放人的腳，有時候釋放人的手，甚至可以同時釋放人的手和腳，但能不能釋放人的主力，釋放人的駕駛認知，實現(xiàn)全自動駕駛。

不能釋放人的注意力的自動駕駛，都談不上真正的自動駕駛。

駕駛腦

為了應對這個問題，我們在全世界率先提出了駕駛腦，代替人的這一部分。

這樣一來，開車的疲勞駕駛和注意力分散就不存在了，路邊的美女不要看，開車就開車。

▼接下來談一談駕駛認知中的選擇性注意和選擇性記憶。

我們的解決方案，不是自動駕駛+智能網(wǎng)聯(lián)，而是自主駕駛加交互，這是我們和別人不一樣的地方，我們希望把汽車做成一個可交互的輪式機器人。
 
自動駕駛難在擬人，不僅在車。
 
駕駛腦可以自主應對駕駛過程中常常遇到的偶發(fā)的各種各樣的不確定性。

我們2017年要生產(chǎn)一百臺汽車做駕駛腦，里面有我們自己的國產(chǎn)芯片，生產(chǎn)專用芯片和板卡，研發(fā)駕駛腦總的要求是一大一小，兩高兩低，大接口、小尺寸，高性能高可靠。

駕駛腦是我們的創(chuàng)新，它是具備駕駛技能的，對路況也是非常熟悉，具有個性化駕駛和標桿駕駛。

智能車研發(fā)的困難，不僅僅是汽車動力學的性質和各種各樣的傳感器要求，更重要的研發(fā)和駕駛員一樣的在線機器駕駛腦，模擬實現(xiàn)人在回路的自主預測和控制，應對車輛行駛中的不確定性。
 
▼關于駕駛腦的暢想：

我覺得駕駛腦有在線學習能力、記憶有成十上百的駕駛事故預防處置、還能和乘坐者聊天、和云上的駕駛超腦交互。

▼關于駕駛腦的糾結：

還要不要保留人工駕駛的諸如方向盤、油門和剎車的控制裝置？

引入人類生活130年的汽車，車輛動力學性質已經(jīng)相當完善，其人機工程學的巨大成功導致縱向控制和橫向控制的解耦，為智能汽車的自動駕駛和雙駕雙控奠定了基礎，機器為主，人可干預，人機協(xié)同共駕，勢在必行。

自動駕駛前景展望

基于以上這些情況，我們希望自動駕駛做的更好，ADAS做得更好。我們希望我們的輪式機器人要和多種人交互，不僅和駕駛員交互，還可以和乘客交互，甚至可以和交警交談。我們將來期盼著白色的ADAS從輔助人的變成輔助無人的。

誰能成為我國生產(chǎn)車載毫米波雷達、激光雷達、夜市雷達量產(chǎn)首家過千的企業(yè)？

誰能成為我國生產(chǎn)車載相機、車載BDS+慣導量產(chǎn)首家過千的企業(yè)？

誰能成為我國量產(chǎn)符合車規(guī)級的駕駛腦首家過千的微電子企業(yè)？

誰就掌握了自動駕駛時代。