【汽车自动驾驶技术】智能网联汽车产业发展与创新机遇---李克强

1.智能网联汽车国内外发展动态
　　现在我们的汽车技术正处于基于新一代的移动通信技术的变革时期，不仅有可能引起产业的革命，甚至会给社会带来重大的影响，形成新的交通社会。
　　智能汽车的发展有两条路线，第一条以汽车公司，以机电一体化为主，在车上装很多传感器，让汽车的自动化程度更高。另一条是移动互联的技术，通过网联之后，将来甚至实现通过云端直接控制车辆，而不需要车上有很多智能化装置。这两条路线目前都在发展，但是现在大家也有一个共识，两者结合可能会更好，而这个结合就被称为智能网联汽车。智能网联汽车确确实实是在我们这个领域里发展的结果，由于网联式汽车和自动驾驶的汽车，靠两者单独发展实现最理想的汽车行驶状态有约束、有难度，不如将两者结合。
　　移动互联下倒逼车联网中国制造的名词到底是什么？是V2X，国外过去讲V2X车车通行、车路通行、车和云端连接以后才是车联网。从汽车产业化来看智能网联的生态，车辆受感知决策控制，网联就有通信、连接、地图、服务，有大数据后还要包括商业模式、交通运行模式和服务，当然我们的车不是简单的商品，是具有社会属性的商品，从某种意义上说，车跟手机不一样，玩手机不会出现问题，虽然偶尔也爆炸等等，但车是可能伤人的，所以车有社会属性，智能网联汽车这样的生态环境下，更加强调社会环境的变化。
　　再来看产业化的背景，其中的分类是对的，但内容未必全对，这时候要从车的上游看硬件、软件，包括解决方案，再看制造，当然这只是制造本身的环节，将来还有销售、使用等等。如果把这样的生态车做出来，跟传统的汽车就不一样了，可能各个环节的价值链都是不一样的，过去我们可能是在图中左边这两个，但现在服务和提供的垂直业务有很多应用形态，图中的中间两个是通信运营在其他平台的服务，在智能网联情况下面，汽车会发生大的变革，包括价值链。

图1 美日欧发展情况比较

　　在定义完后我们再看自动驾驶、智能网联汽车功能，功能应该还是要回归车本身的社会属性，安全系统的功能、交通的功能、交通的基本属性：安全、节能、环保，包括产业带动。另一个就是大家有共识的，谈智能汽车与车辆现还在于减轻负担、娱乐，包括车辆共享、便捷出行，包括新的商业模式。这样的情况下，在国际上的发展动态上，美国有对其分级，此新的动态都是基于智能交通系统，其新的发展战略里面更加强调连接和自动，将两者同时纳入考虑，美国政府也在今年9月份一下子两个法律文件，都是要促进这样的技术发展。
　　美国还有一个特点，政府有这样的法律保障，也知道未来不仅仅是制造的问题，而是跟出行结合在一起，跟服务公司包括科技公司将来的合作都需要相关的支撑。日本的自动驾驶也是从智能交通这个角度出发，在推动这样的自动驾驶里面有一个非常好的政府来搭建平台，在自动驾驶发展技术、产业生态、社会生态里面所需要政府做的，一个是相关的技术，另一个是相关的法律法规，日本启动了一个国家的叫做战略创新项目里面有一个跟自动驾驶相关的项目，这里提出了了一个分类，政府做什么，企业做什么。另外欧洲有时间图，有自动化的程度，大家可以在期间看到的未来可能出现的产品。
　　通过了解国际上的发展，我们认为自动驾驶市场目标与时间节点基本相同，2025年左右是一个时间点。另外体现出需要政府的推动，企业的主导以及包括标准法规的先行。

图2 智能网联汽车分级

　　中国去年汽车协会公布了工信部支持的中国智能汽车的分级，参照美国分为五级，有辅助驾驶、半自动等到完全自动，中国虽然做分类式按照国际上分五级，但是我们的典型场景是中国自己定义的，即国外汽车公司说三级、四级可能在中国用不了，因为国外的交通环境行为、驾驶员行为特性不一样，所以我们认为分级需要考虑本地的情况，本地的交通情况。
　　中国也将网联进行了分级，在国际上首次提出，未来的发展自动和网联结合，都在谈新技术，即移动互联技术。第一级现在大家有共识的，是信息交互，对时间、可靠性没有把握。第二级近距离的信息交互达到连接以后知道相互之间的位置，就可以做很多事情，包括预警、节能。第三级，网联最理想的级别，就像我们谈的自动化最高级一样，我们分级的时候要感知完以后，能够协同决策，大家都知道最近5G，将来可能有6G、7G，实现这样一种连接以后我们的决策可能不仅仅是在车这一端，有可能在云端，总之除了车本身以外，可能外部会有一个通过信息交互与协同决策，如果有这个就能解决掉现在自动驾驶的很多问题，所以未来网联也是要分这样的级别。
　　自动驾驶、产品应该分为四类，我认为国外成熟的领域在中国面临着本地化的问题。基于连接式的辅助驾驶是中国的机会，通过连接决策相结合，去提升智能化是最有可能的。
　　在这样的情况下，分类后国内在路线图里，对产业的发展目标分成2020-2025-2030三个阶段，第一个阶段为起步阶段，对起步阶段从顶层设计、标准体系和能力以及市场应用和社会效应方面做了梳理。中国的最终成熟期为2030。国际上大概是2025，中国稍微晚5年到2030，是成熟期，到2030以后我们相信能够建设一个比较完善的，基于智能网联汽车产业链与智能交通体系，能够真正意义上形成一个非常好的零伤亡、零拥堵的理想智能交通体系。
　　另一方面，我们政府部门在中国有很多支持，包括工信部、科技部，从车路协同、到车联网、“863计划”等。在推行期间，交通部也发出了相关的规定，包括促进产业发展的相关规范与通信标准。现在国内外整车与高校、科研院所也在进行探索，包括一汽、上汽与长安的发展，在商用车上面，包括上海、北京及重庆的示范区等。此外，通信行业ICT在中国极其活跃，包括互联网行业，他们进行了一系列的活动，比如阿里巴巴的结合等等，此外我们ICT华为包括做4G、5G的通信设备应用。行业的联盟组织也在成立。
　　中国也在探索，比如刚刚提到的电动化、智能化、网联化，将这三化融合重构汽车也正在探索中。现在国外提出智能电动汽车，而国内在10年前科技部的项目支持下已经有人提出这个概念，包括国际上提的智能电动汽车也只是电动车和智能车两个词简单的叠加，我们10年前在科技部提出的新概念，是利用智能汽车的感知系统来重构，不仅把智能汽车感知系统用在做防撞、自动驾驶，也把智能汽车的感知系统用来做电动车的管理，这是真正意义上的软件定义汽车，这两个硬件是一样的，但是实现了软件重构，这样的功能远远超过现有的功能。
　　这是10年前在科技部项目的支持下做的智能网联汽车，当时在混合动力车上做重构，在混合动力车上利用ACC的雷达做管理。
　　2.智能网联汽车发展问题
　　在智能汽车发展的问题上，有这样的时间表，大家现在比较有争议的是有条件的自动驾驶或者人机共驾，很多公司直接跳过自动驾驶或人机共驾尝试做无人驾驶，我个人的观点是，无论如何在这样的人机共驾技术上面是一定要有突破的，新一代的人工智能技术里面很重要的一点叫混合智能，混合智能典型的一种就是汽车里面的人机共驾。
　　这其中有很多要点，一是在讲人和车什么时候切换的问题，另外我们更认为是人和机器同样支撑，在控制汽车过程当中怎么做到协同。刚才有提到，在这样的路径里，过去汽车公司倾向于一级一级往上走，互联网公司更倾向于一步到位，我想不管这两个路径如何，他们有很多基础技术需要突破，哪怕现在不以L3和有条件自动驾驶作为产品，但是必须突破这样的技术，这是涉及到未来的关键。哪怕人坐在车上不开，但是人的感受和驾驶感受，也涉及到人机共驾。有的汽车公司没有能力去做网联，所以就做智车，但是从技术的走向上这两者的结合是最理想的。
　　3.人工智能与自动驾驶
　　人工智能是今天我们的另外一个主题，在汽车里人工智能也是一个热点，先不管变化，我们认为自动驾驶里面必须需要人工智能技术，实现真正意义上完全替代人，像人一样感知，像人一样决策是需要有人工智能技术。现在新一代人工智能技术已经出现，着力点也是智能汽车。所以现在大家都在讨论新一代的人工智能，科技部也刚公布了几大平台，但是我认为真正要把人工智能结合在驾驶里面是具有挑战性的，存在一系列的问题，包括新一代人工智能里面有所谓的大数据驱动、学习、人机协同增强，刚才所提到的混合智能包括群智，在这个过程当中面临许多问题。
　　我们认为新一代的人工智能技术要用在汽车甚至交通里面，是点、线、面的概念，坦率地说现在90%的人工智能公司谈汽车人工智能只是在左下角那一块，达成率可能只有五分之一，最多只实现了真正人工智能驾驶的不到20%，未来真正要把新的人工智能用在自动驾驶里面，不仅仅要解决感知问题、理解问题包括决策与协同的控制，更重要的是从单车到多车到一个体系。
　　在这样的情况下，我们做了一个技术分类，人工智能在汽车里面的应用，从感知到决策。清华的团队在感知和决策方面做了很多工作，他们跟奔驰有一个联合中心，利用深度学习进行行人和骑车人的联合检测，并建立包括检测方法的程序库。　　另一点很重要的是我们如何利用人工智能技术做决策？是选择跟随式，还是超车？
　　4.未来发展
　　未来的发展，会因为巨大的社会需求，主要是行驶方式的变革会促进相关技术发展，这些变化包括驾驶去人化、出行共享化、产业生态化。中国发展智能网联汽车技术，我们的可以从这几个方面上面突破以寻找机会，基于北斗的多模式定位、多模式通信新一代终端，以及通信与基础的共性平台，我们认为未来这样的平台靠一个产业是不行的，将来可以在国家的统筹规划下，通过行业里的核心领军企业来牵头形成行业共识，完成这几个平台的搭建，包括提到的高精准地图的基础数据平台，智能网联汽车的云控技术平台，新型智能车载终端技术平台，智能计算技术平台，还有信息安全技术平台。如果这样的平台的技术通过一个顶层架构，再通过行业里面的领军企业来整合这样的资源，企业化、市场化运作建立这样的平台以后，就完成了我们谈到的智能网联体系所谓的四梁八柱的基础。
　　有了这样的基础作为支撑，未来我们针对城市道路的自动驾驶，包括高速自动驾驶，以及一些非结构化的智能驾驶，以这样的目标，通过完成多要素的联网感知、行为的认知、大数据驱动决策和人车路协同控制，真正实现新一代人工智能谈的混合智能、群体智能、云端智能，最终可以形成新一代的智能网联汽车生态系统。

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