郑南宁:中国智能车未来充满希望,但仍存五点待解难题

2018 年 6 月 13 日 德先生

近日,《科技日报》从大会背景、大会亮点等多角度整版报道了第29届国际智能车大会(IEEE IV 2018),助力中国智能车发展迈向全新的时代。同时以大会召开为契机,对中国工程院院士、IEEE IV 2018大会程序主席郑南宁进行了专题采访。本文为郑南宁院士刊发在《科技日报》的文章,他对当下无人车发展的现状和挑战进行了分析。


郑南宁  中国工程院院士、IEEE IV 2018大会程序主席


当前,智能汽车产业规模快速扩大、产业链日趋完善、政策法规逐步确立,已成为我国汽车产业转型升级的重要突破口,对于打造万亿级新产业、构建智慧社会、抢占未来战略制高点具有十分重大的战略意义。


面对这一庞大的新兴市场,车企、互联网企业、资本争相涌入,加大在智能汽车领域的布局。中国智能汽车产业正以跨界融合的态势快速发展。


回顾中国智能车领域最著名的教练场——中国智能车未来挑战赛(IVFC),我们对下一个十年的“训练目标”更加清晰,对中国智能车的未来充满希望。


IVFC降生,从蹒跚学步开始

 

2008 年,国家自然科学基金委员会启动了“视听觉的认知计算”重大研究计划,该计划将无人智能驾驶系统作为基础研究成果的物理验证与集成平台。为了“以赛促研、以赛促合、以赛促进”,推动研究成果走出实验室、在真实环境中得到验证,促进并推广重大研究计划的研究成果应用与集成创新,2009年该重大研究计划举办了首届中国智能车未来挑战赛(IVFC),当年还作为IV 2009的重要的现场展示内容,在中国西安浐灞生态区举行,由此开始了中国无人车赛事的探索。10年弹指一挥间,IVFC已然成为中国无人驾驶人才的摇篮。 


首届赛事有西安交大、北京理工大学、湖南大学等6支车队,在不足3公里的园区道路上,无人驾驶车辆不时地需要人工干预,而且失控、撞树等状况不断。行驶缓慢、故障连连,这是首届 IVFC 大赛上的参赛车辆给人们留下的印象。当时我们对无人驾驶的基本认识是:智能驾驶平台并不意味着所有车都要实现无人驾驶,而是要使有人驾驶的车辆更安全。


从 2009 年开始,中国智能车未来挑战赛每年举办一届,实际上,这一赛事加快了我国无人驾驶技术不断追赶世界领先水平的脚步。


九九归一,未来路长且漫漫

 

第一届IVFC大赛后,在国内学术及企业界都引起了强烈的反响,关于无人驾驶技术的报道渐渐升温,2010 年10月左右,谷歌公司宣布其制造的7辆“无人驾驶汽车”正前往加利福尼亚州公路实测。国内各高校与车企的关于无人车合作项目亦逐步增多。此后每一届都有一些内容和比赛难度的增加,为无人驾驶的研发提供了很好的启示。比如第二届,增设了交通标志识别能力测试,各团队车辆都能完成包括 S 形转弯等复杂动作。第三届开始,比赛首次从封闭道路走向真实道路环境,自然环境感知和智能行为决策成为关键的技术。第四届首次在真实城区道路和乡村道路环境中进行公开比赛,也是规模最大、距离最长的一次比赛,让参赛车辆经历了双重严峻考验。第五届首次采用了4S标准,即安全性(Safety)、舒适性(Smoothness)、敏捷性(Sharpness)和智能性 (Smartness)的评测。第六届首次增加立交/高架桥路段考验,并设置了七大关口考验无人车动态自主路径规划等应变能力。第七届则将车路协同、避让行人作为更专业更体系化测试的核心。第八届首次提供了真实高架快速道路、城区道路的测试环境与条件,还增设了离线测试来通过“数字化驾校”评估无人车的智能水平。第九届更是设置了夜间乃至恶劣天气下的考核点,并且引入真实交通流,考察无人驾驶车辆在有人驾驶车辆干扰下的自主行驶情况。


挑战未来,五大难题待解

 

尽管我们已经取得了长足进步,但要适应复杂的交通环境,智能汽车还面临着五大挑战。


第一,复杂交通场景的“周密感知”:必须在所有条件下,无论是天气变化,复杂的路况,无人驾驶汽车都必须可靠地感知周围的场景,做出安全的响应。换句话说,自主驾驶“必须是一种不能犯错误的人工智能系统”。


第二,对“预行为”的理解。驾驶员往往是根据预行为来传达行驶意图,比如开车途中能判断前方开车的是老司机还是新手,从而决定“是否要离它远一点”,但目前的无人驾驶技术很难解释或理解这些细微的预行为。


第三,对“意外遭遇”的应对。比如,在临时进行的交通管制的场合,无人驾驶汽车难以识别交警指挥车辆的手势。同时,如有行人突然要穿越马路,由计算机系统来做出预判并瞬时理解。这是一个很困难的问题,因为基于规则的自主驾驶不可能提前为每个场景编码。


第四,“人—车的自然交互”。自主驾驶必须以自然的方式与人类交流,实现车辆与乘客之间的无障碍交流。乘客上了无人驾驶汽车,自主驾驶系统须通过交流,知晓乘客要去的目的地,理解并回答乘客提出的问题,而不是一个简单的“点到点的行驶”。


第五,网络安全的风险。通过云端的获取和更新地图的自主驾驶将面临更大的风险。


另外,我们希望各地政府能给无人驾驶汽车提供有条件的路试环境以及更好的创新的空间,比如说开放某个区域,提供临时牌照,允许它进行路试,推动这一技术的不断完善和创新。




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郑南宁,计算机视觉和人工智能专家,西安交通大学人工智能与机器人研究所教授,中国工程院院士,中国自动化学会理事长,IEEE Fellow,国际模式识别协会理事会成员,国际电气电子工程师学会(IEEE)会士。主要从事计算机视觉与模式识别、认知计算、人工智能系统及其先进计算架构等领域的研究。官方网站:http://www.cae.cn/cae/html/main/colys/75813398.html
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