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| 本文作者： 利榮 | 2019-05-04 22:56 |
雷鋒網(wǎng)新智駕按：人工智能算法是當今車聯(lián)網(wǎng)智能汽車的主要推手。
4 月 18 日，雷鋒網(wǎng)新智駕聯(lián)合上海市國際展覽有限公司共同舉辦“2019 AI+智能汽車創(chuàng)新峰會”。在這場峰會上， 澳大利亞格里菲思大學教授，IEEE 智能交通系統(tǒng)雜志總編輯 Ljubo Vlacic 認為，目前我們對智能汽車的測試并沒有完全交給獨立的第三方認證機構(gòu)進行。
因為在現(xiàn)實中，雖然監(jiān)管者在努力的尋找車輛的測試方法，但相關(guān)的指標體系還沒有完全建立。放眼去看人工智能的所有要素，并以人工的智能的角度進行剖析，這些都會對最終的解決方案產(chǎn)生影響。
Ljubo Vlacic 提到，目前所處的時刻和十年前不同，現(xiàn)在汽車制造商在某種程度上已經(jīng)變成了軟件開發(fā)商，對軟件算法越來越重視。毫無疑問，智能汽車可以帶給人類生活的福音，但還需要完善更多的技術(shù)流程和監(jiān)管，不然智能汽車很難在商業(yè)化市場上去銷售。同時我們也要相信人工智能時代下智能汽車終將會到來。
以下是Ljubo Vlacic的演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進行了不改變原意的編輯：
智能汽車是汽車產(chǎn)業(yè)的未來，提到智能汽車，人們可能會想到車聯(lián)網(wǎng)、人工智能和自動駕駛等概念，那么智能汽車產(chǎn)業(yè)如何分解？車聯(lián)網(wǎng)如何實現(xiàn)人工智能？
車聯(lián)網(wǎng)是以車內(nèi)網(wǎng)、車際網(wǎng)及車載移動互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)，按照約定的通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交互標準，在車-路-行人-互聯(lián)網(wǎng)之間，進行無線通訊及信息交互，從而實現(xiàn)智能交通管理、智能動態(tài)信息服務(wù)和車輛智能化控制的一體化網(wǎng)絡(luò)，可分為“端-管-云”三層系統(tǒng)。
端系統(tǒng)：車聯(lián)網(wǎng)的端系統(tǒng)是汽車的智能傳感器，負責采集與獲取車輛的智能信息，感知行車狀態(tài)與環(huán)境，它既是車內(nèi)通信、車間通信、車網(wǎng)通信的通信終端，也是讓汽車具備IOV尋址和網(wǎng)絡(luò)可信標識等能力的設(shè)備。
管系統(tǒng)：車聯(lián)網(wǎng)的管系統(tǒng)用于解決車與車（V2V）、車與路（V2R）、車與網(wǎng)（V2I）、車與人（V2H）等的互聯(lián)互通，實現(xiàn)車輛自組網(wǎng)及多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)之間的通信與漫游，保障實時性、可服務(wù)性與網(wǎng)絡(luò)互通性。
云系統(tǒng)：車聯(lián)網(wǎng)的云系統(tǒng)用于存儲ITS、物流、客貨運、汽修汽配、汽車租賃、企事業(yè)車輛管理、汽車制造商、4S店、車管、保險、緊急救援等多元海量數(shù)據(jù)，同時對數(shù)據(jù)進行虛擬化、安全認證、實時交互、計算調(diào)度、監(jiān)控管理等。
但是，自動駕駛是智能汽車終極階段，其直接目標是減少交通事故和緩解駕駛疲勞，但傳統(tǒng)車企在無人駕駛技術(shù)上的突破進展緩慢，甚至會嘲笑特斯拉自動駕駛是拿車主生命在開玩笑，因此自動駕駛技術(shù)創(chuàng)新任需進行。
其實，人工智能技術(shù)就是能夠更好的幫助人們完成工作，因此我們要不斷測試智能汽車是否能夠正常的完成操作。此外，我們還需要了解道路安全需要具備哪些條件。
在現(xiàn)實生活當中，雖然政府部門的監(jiān)管者在努力尋找車輛測試方法，但是相關(guān)的指示體系沒有到位。在歐美等國家會希望由監(jiān)管者來開發(fā)測試流程，確保這些產(chǎn)品經(jīng)過第三方獨立機構(gòu)的認證。例如，美國大部分汽車制造廠商，他們自己完成測試車輛。
智能汽車本身的安全應(yīng)該如何驗證？按照什么樣的標準、什么樣的規(guī)范、什么樣的方法對產(chǎn)品的品質(zhì)進行合理、嚴謹、負責任地評估？
之前Uber、特斯拉等公司車輛陸續(xù)發(fā)生自動駕駛交通事故。因此，絕對不能在技術(shù)野蠻生長尚不成熟的情況下，拿交通安全當兒戲。
從全世界范圍來看，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試標準和規(guī)范，目前更多體現(xiàn)在理念和原則上，沒有落地。
智能網(wǎng)聯(lián)汽車要代替人的眼睛、耳朵、手腳等，需要獲取圖像、雷達及V2X等傳遞回來的大量交通信息，并集中進行融合，然后進行多維的綜合判斷。在這種背景下，我們需要驗證傳感器是否正常工作，各種渠道獲取的信息是否精準。
目前，行業(yè)對于什么樣的傳感器才是好的傳感器，哪些才能達到車用標準等，沒有形成統(tǒng)一的標準。這些給整個產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來極大困擾。
智能化意味著汽車將是擁有感知性、控制性和決策性的所謂變形金剛，網(wǎng)聯(lián)化意味著汽車將使車聯(lián)網(wǎng)、車技網(wǎng)和車贏網(wǎng)為一體的動能，智能化和網(wǎng)聯(lián)化是帶有軟件的比拼，而不是硬件的比拼，軟件將成為汽車行業(yè)新的必備技能，這是互聯(lián)網(wǎng)造車的巨大優(yōu)勢，也可以說是傳統(tǒng)汽車企業(yè)的最大軟肋。
此外，自動駕駛技術(shù)是一條全新的賽道，它需要企業(yè)具備強大的人工智能能力、數(shù)據(jù)整合計算能力、視覺計算、環(huán)境感知檢測、安全監(jiān)控裝置和以高精地圖為核心的全球定位系統(tǒng)協(xié)作能力等，而這些使得核心能力集中于發(fā)動機和變速箱在內(nèi)的動力組成部分和其背后的供應(yīng)鏈覆蓋掌控的的傳統(tǒng)車企們，變得有些無所適從，畢竟絕大多數(shù)傳統(tǒng)車企欠缺軟件經(jīng)驗。
所以，傳統(tǒng)車企要加強技術(shù)創(chuàng)新速度。對于傳統(tǒng)車企而言，只有通過99.9%安全測試的車輛，才能允許投入市場銷售，但是對于自動駕駛是不可能的，因為自動駕駛技術(shù)好壞，依賴于數(shù)據(jù)收集量級及全面性，就拿路況來說，車輛在加州測試完沒問題，在歐洲測試完沒問題，不意味著在亞洲路況不發(fā)生問題，但是車企想把路況全部測試完是不可能的，因此特斯拉把硬件先研發(fā)出來，然后通過使用車主不斷收集數(shù)據(jù)去迭代軟件，是實現(xiàn)技術(shù)創(chuàng)新最佳途徑。
此外，人們要重視技術(shù)創(chuàng)新所帶來的主動安全。傳統(tǒng)車企傳達的車輛行駛安全往往是一種被動安全，即車輛發(fā)生事故后如何保護乘客安全。例如通過自動駕駛技術(shù)通過路況、車況及人車之間的算法及保護機制，來減少汽車事故發(fā)生，從而實現(xiàn)車輛行駛的主動安全。同時智能汽車推動下的自動駕駛，還應(yīng)該在減少人工重復性勞動上有所突破，如自動跟車功能代替腳踩油門剎車，自動泊車功能代替人為尋找停車位等，以此來為車主節(jié)省更多的體力和時間。
智能汽車是汽車產(chǎn)業(yè)的未來，智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈上有傳統(tǒng)車企、智能集成供應(yīng)商、電力集成供應(yīng)商、底層汽配供應(yīng)商及人工智能科技公司五種參與者；車聯(lián)網(wǎng)是智能汽車的基礎(chǔ)，它通過端系統(tǒng)、管系統(tǒng)和云系統(tǒng)來實現(xiàn)車輛交通的人工智能；無人駕駛是智能汽車終極階段，其技術(shù)創(chuàng)新需要面向未來、迭代更新及主動安全。
因此，主機廠在智能網(wǎng)聯(lián)化的發(fā)展中，應(yīng)當著眼于定義和架構(gòu)智能交互概念，設(shè)計各用車場景下的交互策略和交互邏輯，并定義和選擇合適的智能交互硬件。主機廠提升智能交互的核心在于整體智能交互概念的設(shè)計，而非在產(chǎn)品中簡單的堆砌更多智能交互硬件。
目前，全球自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)生態(tài)已初步形成，智能環(huán)境感知、多傳感器融合、智能決策、控制與執(zhí)行系統(tǒng)、高精度地圖與定位等核心技術(shù)發(fā)展迅速，一些技術(shù)已經(jīng)具備或很快具備產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用要求。
如今整個產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出多廠商角逐，汽車與人工智能深度融合，傳統(tǒng)車企與IT企業(yè)跨界合作等特點。
因此，各個國家盡快構(gòu)建完整統(tǒng)一的自動駕駛測試評價體系，建設(shè)國家級智能駕駛汽車基礎(chǔ)數(shù)據(jù)交互平臺，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)交互平臺通過標準的數(shù)據(jù)交互方式，與各地測評場地管理方、各企業(yè)級平臺以及行業(yè)監(jiān)管平臺等實現(xiàn)互聯(lián)互通，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)共享，提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)服務(wù)，優(yōu)化資源配置，提高行業(yè)監(jiān)管效率。
此外，在保障公共安全的前提下，有序推動自動駕駛車輛的開放道路測試工作。建議開展基于自動駕駛汽車的保險體系研究，鼓勵金融機構(gòu)參與，科學、合理地建立保險與自動駕駛汽車安全風險的產(chǎn)品開發(fā)與試點，助力自動駕駛汽車在測評環(huán)節(jié)和商業(yè)化應(yīng)用的發(fā)展。
最后，在人工智能技術(shù)研發(fā)的同時，要加強人工智能相關(guān)法律、倫理和社會問題的同步研究。此外，加強對人工智能潛在危害與收益的評估，構(gòu)建人工智能復雜場景下突發(fā)事件的解決方案。同時，加強智能汽車安全監(jiān)管等人工智能重大國際共性問題研究，深化在人工智能法律法規(guī)、國際規(guī)則等方面的國際合作。
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