张毅：车路协同技术将让智能驾驶初见曙光

2017年11月19日，清华大学研究生院、智能网联汽车与交通研究中心联合举办首届“智能网联汽车与交通”交叉领域博士生学术论坛。其中，张毅教授在《人工智能与智能驾驶》主题演讲中指出，车路协同技术发展将让智能驾驶初见曙光。

张毅教授指出，人工智能是不是具有人工智能有三大特点，第一个能不能模仿人去感知环境，这一点非常重要，整个交通环境中间你要看他的脸朝向，交通里面也有，人感知自然就有；第二个方面像人一样去思考，有人的意识，如果人工智能做不到这一点离人的需求差很远，第二点非常重要也是最难实现的一点，能不能像人一样的思考；第三点模仿人的动作和反应，对于人来讲我遇到这样的情况我会做这样的动作，对人不是问题但是对系统就是一个问题。

第一个方面是环境重构，用机器实现人的思考方式，人工智能2.0不从人的三维方式思考环境，而是从机器处理角度，便于计算重新构建一个空间，重新构建一个便于计算减轻计算任务的空间。

第二个方面是思维，我们很多功能很多系统都没有具有思维方式，从规则性的变成人的思维方式距离还很远。

第三个就是模仿人类的动作，能不能建模？现在来讲很难建模，但是有一种方法，有一万个十万个主体做控制的时候，这就是群决策群控制需要发挥作用的地方。

自动驾驶怎么用到人工智能，国际发展原来两个思路，一个是自动驾驶思路，一个是网联思路，最开始我们认为两条路完全不一样，但是最后发现逐渐逐渐有一些变化。一种强调自主性，一种是自动化，自动化就是机器人，自主性希望带有人的意识智能的东西，现在发展过程两者逐渐趋同，于是两者开始融合了。目前现在我们都已经看到这两者是可以结合的，基于车路协同，基于网联系统，基于智能网联可以实现人驾驶或者自动驾驶。

他认为，从传统一些辅助驾驶开始到最后最难的是什么？最难的不是自动驾驶，最难的是有人和无人同时存在的混驾状态，这是对人工智能三个要求是要求最高的。

他表示，辅助系统的存在情况，于是我们说这个发展很重要，人工智能应用在交通里面路非常长，怎么来实现换一种思路实现自动驾驶？ 协作式有很好的发展前途，在现今交通信号的控制的情况下，两大重要问题一个是安全，协作可以把安全解决了，效率怎么办？信号灯我们是被动接受，如果能够知道信号灯的信息是不是更好？信号灯信号提供给车载设备，引导通过这个路口最佳的速度，它是一定保证安全情况下的，这样驾驶就有效减低排放、节省能耗、提升效率，既然单车可以实现，多车是不是实现？这样信号灯的配时就不是信号灯控制车，而是信息交互以后车调整红绿灯，保证车最高效的通行，这就是信号控制最新的发展阶段。

他分析，自动驾驶环境中原本要探测周边近距离和远距离的目标，或者用高精度的地图确定，这样的情况下，做智能驾驶，通过车联网平台，给车很多附近道路的信息、周边移动物体的信息，如果信息都可以从周边来，把人的信息也给到了，车还需要这么高的（硬件）依赖吗？

项目组做实验，基于车路协同，不用传感器，把信息交互以后，后车跟前车，连车距雷达都不要，可以实现！

他还表示，两个车跟踪比较容易，第一辆车转弯没有了后边车跟不了，基于这个平台，你前车所有信息给我，我能够完全自动驾驶，这个我们已经实现了。

第三步，既然是跟车可以做到，尝试去掉前车，如果车辆行驶路径能够通过某种方式确定，配合一些短距离传感器获取周边环境，就可以做自动驾驶了，也实现了！高精度的路口的区划图，数据全有：电线杆位置信息及马路数据是现成的。需求路径汽车自己就可以确定，车辆不是靠别人仅靠自己就可以做自动驾驶了，我们现在正在做这一步，如果这一步可以完成自动驾驶就可以实现了。

他总结，这是我们现在希望要研究的群决策群控制，所有这些汽车都是一个主体没有一个总体，这样的情况下怎么很好的做协作，我们的这个平台下将结合人工智能局部的实现，会给我们一个更好的解决方案。