【智能驾驶】清华大学汽车工程系主任杨殿阁：智能汽车的发展趋势研究
4月26日，2018第十届全球汽车产业峰会在北京举办，本次论坛以“创新技术引领产业未来”为主题，会议期间，清华大学汽车工程系主任杨殿阁教授发表了精彩演讲，演讲内容如下：
清华大学汽车工程系主任 杨殿阁教授
各位嘉宾、各位听众朋友：
大家好！
非常感谢今天有这样的机会，也感谢主持人的介绍。我来自清华大学汽车工程系，两个多月前跟盖世汽车联系的时候，他们希望我过来做一个报告，当时讨论想讲一讲智能汽车相关的技术，特别是未来的一些发展趋势，所以今天题目是《智能汽车技术未来发展趋势》。
我想报告主要有三部分内容：
第一，智能汽车驱动汽车产业变革。想回答给大家一些问题，最近一些朋友问我无人驾驶到底哪天才能实现？我想试图回答一下这个问题。
第二，智能汽车技术未来发展趋势。如果真的实现智能汽车，我也想再看一看智能汽车高级别的自动驾驶的实现，就是无人驾驶实现的话，需要在哪些技术上取得一些突破。
第三，清华大学智能汽车技术进展。
刚才前面的几位嘉宾都不约而同提到了一件事情，我们叫汽车的“新四化”：汽车的电动化、智能化、网联化和共享化。为汽车产业带来了一场革命，不仅仅是带给汽车产业，实际上也是带给了整个社会。我们说新四化改变了汽车的使用方式，也需要交通法规、交通基础建设、管理，整个交通出行方式都需要发生针对性的改变。
大家知道作为衣食住行四大方面来讲，出行方式的改变注定会给整个社会形态产生很大的影响。恰恰是因为这么大的变化，才让现在这么多的造车新势力，包括BAT，包括Google、苹果这样的公司投身到汽车行业里来。我想这对我们来讲是非常大的机会。
这个事情在国家也已经引起了高度的重视，国家最高领导人对这件事也是非常重视的，在去年连续两次对智能汽车亲自做了批示。12月份也可以看到国家发改委发的文件——《智能汽车创新发展战略》，意味着智能汽车在中国的发展未来将上升到国家的战略层面。高级别自动驾驶，包括无人驾驶未来一定会实现，但我们关心的问题是无人驾驶到底离我们有多远？
说到这个问题，还是把这张表给大家说一下。讲这张表之前先给大家澄清一个概念，最近中央电视台，包括北京电视台、广东电视台找我做了几期节目，其中一个问题是自动驾驶的问题。很多人提起自动驾驶觉得是无人驾驶，其实不是这样的。现在在国内说起智能汽车，经常会用到三个名词，是智能汽车、智能网联汽车、自动驾驶。从字面上看很多人会觉得智能网联汽车是在智能汽车基础上加车联网是智能网联，实际这三个名词都是在指智能汽车。只是我们国家发改委发的文件经常会用智能汽车，科技部发文件经常会直接用自动驾驶，工信部发文件经常会用智能网联汽车，所以大家看智能汽车创新发展战略，一看就知道这是发改委发的文件。比如说，“十三五”重点专项，一说自动驾驶大家一定知道这是科技部发的文件，但是这三个词实际上指的是一件事情。
说到自动驾驶的时候，并不是指无人驾驶。自动驾驶跟智能汽车一样是按照5级来说，一级、二级是低级别的自动驾驶，俗称驾驶辅助系统。三级是人机共驾，四级有条件的自动驾驶，五级是完全的无人驾驶。也就是说到了自动驾驶的高级别阶段，才是无人的，前面都是有人在驾驶的。
关于自动驾驶的发展，我们说不仅是在中国，全世界都很关注。我们也很关注，比如日本、美国、欧洲，他们产业化的进展。可以看到在日本，当前重点推广的技术还是一级跟二级的辅助驾驶技术，也就是俗称的驾驶辅助技术。我们可以看到它是通过驾驶辅助技术的推广，在2018年能把整个日本的的交通死亡人数降低到2500人以内，大家知道日本也是上亿的人口，能达到这么高的交通效率死亡率，少几千人，跟中国相比是非常大的进步，也是很值得我们学习的。
在2021到2030年，在日本才是推广高级别的自动驾驶。我们也看到在2020年日本的东京奥运会上也会展示他的无人驾驶，重点是二级跟四级，目标是解决最后一公里的问题。这是日本的情况。在很多地方做了很多的实验区，跟中国一样，在这些实验区可以开展自动驾驶的示范应用。
这是欧洲自动驾驶发展的路线图，在这个路线图上可以看到，在2020年之前重点推广的也是驾驶辅助系统，在2020年到2030年之间，推广的才是高级别的自动驾驶。我们左侧放的是一个汽车电子零部件公司，大陆汽车公司的发展路线图，我们可以看到该公司把自动驾驶节点放在2025年。作为零部件公司，会把自动工作做在整车企业的前面，这也是没有问题的。
从国外情况来看，大家不约而同的把高级别的自动驾驶放在2025年之后，中国在2016年推出了智能网联汽车技术发展路线图，这个路线图的成稿也是在清华大学汽车系最终成的稿，主要内容来自于全国所有的专家。在路线图里面也做了界定，在2020年中国重点推广的也是驾驶辅助，到2025这样的节点，才会去推广高级别的自动驾驶和无人自动驾驶。
大家从这张表上可以看得更清楚一点。这个是工信部对智能汽车技术发展的大概预测，大概在2020年所有的新车里边50%的车辆可能会是一级、二级自动化功能，主要装的是驾驶辅助系统，市场渗透率大概在50%左右。到2025年渗透率会达到80%，也就是80%的新车会具备一级跟二级的智能化功能，三级到四级功能的车占比10%左右。2030年这样的节点才能看到高级别无人驾驶，也就是四级、五级的无人驾驶车辆进入产业化，它的占比是多少？大概是10%。
说到这儿以后，很多人觉得说到2030年无人驾驶就来了，身边到处是无人驾驶汽车。大家要注意，10%的车辆主要是专业化的车辆，比如说港口、矿山的运输车辆，包括物流园区的运输车辆，包括我们的公交车、环卫车。如果说，最先实现的无人驾驶乘用车，也会像滴滴专用车辆，私家车在实现高级别的无人驾驶上边，距离还很远。
第二，智能汽车技术未来发展趋势。
为什么说这种高级别的无人驾驶离我们还很远？还有哪些技术需要突破？因为我们最近在看文章的时候，看报道的时候，经常会看到有人说无人驾驶2018年、2019年甚至就要能实现，我们就要看一看。从技术上来讲，这样的高级别无人驾驶是否能实现？还有哪些技术需要突破？
首先说汽车的架构需要突破，真正做汽车的人对于这个事情是很了解的。真要实现高级别的自动驾驶，汽车完全无人行驶，汽车必须得对自身十分的了解，汽车每一个零部件，是什么样的工作状态，它是否是好的，它是否是坏的，必须得时刻的知道。但是现在的汽车是做不到的。现在车辆用了很多的总线，也连接了很多的电器，但是没人知道连接了多少个节点？可能几十个节点。怎么看？看网络上可能连了十几个节点，另一个网络上连了十几个节点，几十个电器加起来，汽车上有多少个电器？上百个电器。也就是大量的电器根本没有联网，根本没有监控。没有监控的情况下，汽车在无人驾驶，出了问题怎么办？坏了怎么办？坏了是要死人的。
所以说，未来必须在架构上做一些变革，让所有的电器能够联网。不仅电器要能够联网，而且要关注一个问题，我们现在汽车的电怎么用的？现实生活中的电，大家平常用的电说是电网，是一个220V的电加一根地线，连上去直接用就可以了。但是在汽车上，电怎么连的？大量通过蓄电池直接拉线过来的。实际在汽车上根本就没有电网，没有电网就意味着汽车的用电根本没有被监控，没有被监控就随时可能出问题。大家知道电出问题就是所有的电器工作就会出现问题，汽车是无人驾驶的，它是要死人的。
所以说，在未来的架构下边，不仅整车数据的通信需要架构上的变化，它的供电网络也是要变化，它需要有独立的电网。同时，我们知道有大量的传感器会接入网络，比如说激光雷达、摄像头，大量的数据需要在网络上传输。现在的网络带宽是支持不了的，所以我们必须得看到有新型的车辆总线运用到车辆上去。所以说未来的汽车架构是需要革命性变化，现有的架构支撑不了高级别的无人驾驶。
汽车不仅硬件架构需要变革，汽车的软件架构也需要变革。我们汽车现在的软件跟硬件是深度耦合的，也就是说你给奔驰做的软件系统拿到了丰田上用不到，给丰田做的大众用不了，因为硬件软件是深度耦合的。深度耦合会出现一个问题，软件更新和迭代的速度和发展的速度会有极大的问题，但到未来无人驾驶的时候，软件必须能够实时的在线更新，而且对无人驾驶的软件来讲，必须能适应不同的车辆。
今天人开丰田的车也可以，开奔驰的车也可以，不分什么车都可以开，所以对未来无人驾驶系统也一样，它应该跟硬件完全分离开。其实我们现在的手机、电脑就是这样，手机、电脑就是软硬件分离，做硬件的人不需要考虑软件，做软件的人不需要考虑硬件，正是因为这种分离才能让软件快速的迭代。未来的智能汽车也是要软硬件分离，需要一种全新的架构来支撑未来汽车的驾驶系统快速的迭代更新。
汽车的软件要跑在哪里？我们说一定要跑在一个专用的平台上。比如说，现在课题组在做的一个开放智能车的平台，我们用了6个摄像头，用了6个毫米波雷达，一个激光雷达，8个超声波传感器。这些传感器想接在计算机上有没有这么多的接口？现在没有这么多接口的计算机。不仅是接口没有，所有的这些数据接进来以后，需要有很强的计算能力，还得支持人工智能。
这样的一个车载专用平台现在是否具备？这个也是需要我们去做研发的。去年12月底工信部发了重大专项，就是计算平台的研究，这个计算平台也是我们牵头在组织，国内多家整车企业，包括很多的电信厂商，很多的芯片企业，包括地平线等等企业都跟我们在一起，我们要做出中国自己标准的计算平台。在这样的平台里，可以兼容国外的一些芯片，但是将来更重点的会支持国内自主的芯片研发。
除了计算平台，感知能力也很重要。今年Uber的事件大家看到了，那个车撞死人的时候是一点没有减速，为什么？它没有感知到人。从这儿来看，也知道智能汽车现在的感知能力还不能满足需求，特别到未来无人驾驶的时候，汽车的感知能力不仅仅要去追赶人的感知能力，而且它要超过人的感知能力，它只有超过人的感知能力才可能预见一些风险。
对智能汽车来讲，决策能力目前不如人。比如碰到一些很难处理的困境时候，它是不好处理的。我们人可以处理，因为我们有很完善的法律在身后做支撑。但是对无人驾驶来讲，现在的法律法规、道路准则，所有的东西都没有建立起来，在这种情况下，它的决策遇到困境的时候很难做。那怎么办？它必须得通过感知能力的强大，规避这种困境的出现。
从我们现在来看，汽车的感知能力还是不够的。未来，我们说从感知能力的发展，一方面是传感器的性能需要大的发展。另外一方面，从这种单车的感知向多车的感知、协同式的感知也需要发展，但这就需要基础建设，道路基础的建设，包括通信网络的建设，需要跟整个的感知做配合。
还有一点需要强调的是自动驾驶地图的发展。现在很多做无人驾驶的人会讲，其实我们现在不需要高精度地图，我现在在做ACC，在做自适应巡航，做自动驾驶，根本不需要高精度地图。但是地图跟自动驾驶是什么关系？我们说可能你做1级、2级辅助驾驶的时候，可能你不需要高精度地图，可能有一个ADAS MAP就可以了。但是真正做4级、5级没有人的时候，大家可以想象汽车行驶在虚拟城市里边，这个时候虚拟城市的精确和速度完全决定了车的安全性，这种情况下自动驾驶地图是必须的。我们国内现在也非常重视这件事情，在4月24号、26号在宁波智能网联汽车国际年会上，我们在汽车工业学会的支持下也会成立中国自动驾驶地图的工作组，通过这个工作组会跟地图标准、规范跟自动驾驶如何配合把它定义清楚。
在自动驾驶的地图基础上，有一个很大的工作就是把环境感知的能力跟自动驾驶地图做融合。在这里面自动驾驶地图不仅是感知的传感器，而且它是感知的容器。通过这个感知的容器可以把所有的环境感知融合在一起，让汽车更好的对世界进行了解。了解了周围的行驶环境以后来决定行驶空间，在基础上做车辆的控制，这就是传统基于逻辑控制的汽车自动驾驶的决策控制。当然现在很多人也提出来要用深度学习来做，课题组也做这个事情，而且很容易就能实现，一个月的时间可以做成端到端的自动驾驶。只要给我图像和雷达的输入就能给你方向盘转角和油门刹车的信号。
但是这么做有很大的问题，能做到自动驾驶，汽车很多时候操作性能还不错，但是我自己不知道它怎么实现的，我能做到这一点，但不知道它怎么做到的。它实际是一个黑箱，但对汽车来讲是不可以接受的，设计一个产品，什么时候会出事故，什么时候死人，你是不知道的，这肯定是有问题的。
未来汽车的发展，从控制决策来讲，会把传统的控制逻辑跟深度学习的机制结合起来，变成一种可控的学习网络，来实现汽车的决策和控制。
当然说到汽车的信息安全也很重要，因为时间的原因在这儿就不详细讲了。
第三，清华大学为了做好这项工作，我们把清华的十个院系结合起来，成立了清华大学的校级交叉中心，除了汽车系之外，还有计算机系、电子系、精仪系，一定不是一个专业能做好的，是需要很多专业的配合。
前些年在驾驶方面做了很多的工作，很多的技术已经在国内很多的主机厂，特别是一流的前装主机厂得到了大规模的应用。近些年在高级别自动驾驶方面参与了很多的工作，包括去年北汽在车展上无人的展车，核心的技术是由我们来提供。这是我们的车在无人车道大赛上，这是我们的一个智能团队用自动驾驶技术做的小的无人配送车，去年“618”京东在人大校园跟清华校园的展示用的就是无人的车。今年把无人小车用在校园图书的运送和清华的环卫的清扫。可以看到无人驾驶可以用在各种各样的乘用车上，也可以用在很多的专业车辆上。
最后，我想简单地总结一下。对我们来讲，其实我们一直不太赞成有一句话，新能源汽车或者新四化来了以后，中国汽车产业会实现弯道超车。我们其实一直不赞成这句话，汽车产业的发展没有捷径可走，永远没有弯道超车这一说。但是新能源汽车的发展，智能汽车的发展，相当于给我们在传统汽车发展基础上开了一条新的跑道。在这两条跑道上，现在中国很多的技术还不成熟，但是国际大公司在这方面也不成熟。像刚才讲的所有的技术，不是中国汽车行业所面临的问题，是全世界汽车行业共同面临的问题，我有困难，他也有困难，但正是因为大家都有困难，大家才在一个起跑线上，才给了我们这样竞争的机会，才让我们在这种新四化来临的时候，让我们可以有所作为，将来一定也会有所作为。
我的报告就到这里。谢谢大家！
人工智能赛博物理操作系统
AI-CPS OS
“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能）分支用来的今天，企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中，利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量，实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。
AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能，而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化，这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合，没有颠覆现状的意愿，这些将不可能实现。
领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量，领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位：
重新行业布局：你的世界观要怎样改变才算足够？你必须对行业典范进行怎样的反思？
重新构建企业：你的企业需要做出什么样的变化？你准备如何重新定义你的公司？
重新打造自己：你需要成为怎样的人？要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位，你必须如何去做？
AI-CPS OS是数字化智能化创新平台，设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端，可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系，实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉，形成了领导力模式，使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置：
精细：这种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切，进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。
智能：模型随着时间（数据）的变化而变化，整个系统就具备了智能（自学习）的能力。
高效：企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力，这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。
不确定性：数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验，其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域：技术、文化、制度。
边界模糊：数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化，还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。
AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长：
创造虚拟劳动力，承担需要适应性和敏捷性的复杂任务，即“智能自动化”，以区别于传统的自动化解决方案；
对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升，提高资本效率；
人工智能的普及，将推动多行业的相关创新，开辟崭新的经济增长空间。
给决策制定者和商业领袖的建议：
超越自动化，开启新创新模式：利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能，为企业创造新商机；
迎接新一代信息技术，迎接人工智能：无缝整合人类智慧与机器智能，重新
评估未来的知识和技能类型；
制定道德规范：切实为人工智能生态系统制定道德准则，并在智能机器的开
发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践；
重视再分配效应：对人工智能可能带来的冲击做好准备，制定战略帮助面临
较高失业风险的人群；
开发数字化+智能化企业所需新能力：员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说，创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。
子曰：“君子和而不同，小人同而不和。” 《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能，像君子一般融合，一起体现科技就是生产力。
如果说上一次哥伦布地理大发现，拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现，拓展的就是人们的数字空间。在数学空间，建立新的商业文明，从而发现新的创富模式，为人类社会带来新的财富空间。云计算，大数据、物联网和区块链，是进入这个数字空间的船，而人工智能就是那船上的帆，哥伦布之帆！
新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力，将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量，并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节，形成从宏观到微观各领域的智能化新需求，催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革，深刻改变人类生产生活方式和思维模式，实现社会生产力的整体跃升。
产业智能官 AI-CPS
用“人工智能赛博物理操作系统”（新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”：云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能），在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能；实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链。
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新技术：“云计算”、“大数据”、“物联网”、“区块链”、“人工智能”；新产业：“智能制造”、“智能金融”、“智能零售”、“智能驾驶”、“智能城市”；新模式：“财富空间”、“工业互联网”、“数据科学家”、“赛博物理系统CPS”、“供应链金融”。
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