“駕駛腦”：無人駕駛新引擎——訪中國工程院院士李德毅

　　文·本刊記者 王偉

　　在汽車領域，以“電動化、智能化、網聯化、共享化”為特征的新四化正在成為現實。今年7月，我國發布《新一代人工智能發展規劃》，明確自動駕駛的方向與人工智能的新引擎地位。本刊為此采訪了中國工程院院士、中國人工智能學會理事長李德毅。他認為，人類改變世界，不僅要依靠材料、能源、傳統制造和動力工具，更重要的是基于數據、信息、知識、價值和智能的智力工具，這一領域已成為提升人類拓展、認識和改造世界能力的新切入點，人工智能以潤物無聲的柔軟改變著整個世界。當下在汽車領域，重要的是通過“駕駛腦”解決好掌控權由人到機器的轉移過渡問題。

　　L3技術是分界線

　　《能源評論》：隨著人工智能技術的發展，自動駕駛正在融入我們的生活，無人駕駛似乎也會很快實現，您如何評價當下的產業化進程？

　　李德毅：汽車，這個曾經被稱為改變世界的機器，正在被人工智能改變，正在被世界改變。在整個行業的驅動下，無人駕駛汽車不再只是高等院校和研究所的事情，目前已經開始走向企業和普通人，這時量產L3級別汽車就非常有意義。

　　《能源評論》：從制造角度，讓汽車擁有自動控制功能并不太困難，主流車企對這一技術似乎也在積極布局？

　　李德毅：目前幾乎所有上路的自動駕駛汽車都還處在L2（部分自動駕駛）等級，包括特斯拉的汽車在內，都需要由人掌控。而最近奧迪公司宣布8月底將發布L3級別量產車，這會是全世界第一家量產的、“有駕照”的自動駕駛汽車，對行業發展意義重大。

　　從L1（人工駕駛）到L2（部分自動駕駛），再到L3（機器自動駕駛），固定駕駛員的角色將不復存在，而原先為人服務的位置服務（LBS，Location Based Services）也為無人駕駛開辟了新的戰場。但是量產涉及到規模、可靠性和價格等因素，從整體上考慮，業界也需要思考解決以下幾個問題：用戶為什么會買這款車、市場容量有多大、國產的L3企業在哪里？等等。

　　《能源評論》：L3級別還不是真正意義上的自動駕駛和無人駕駛，您所說的重大意義，是在于其承上啟下的地位嗎？

　　李德毅：是的。L3級別是區分以人為主，還是以車為主的駕駛方式的分界線，這意味著車輛將擁有駕照，不再以有人駕駛作為基本要求。在這個轉化過程中，最難的是從L2到L3級別的過渡，鑒于駕照發放屬于交通管理部門，而車輛管控屬于工業部門，讓L3級別車輛上路還不是件容易的事。

　　對于用戶來說，L3級別是對自動駕駛要求的底線，拿到“機器駕照”是最基本的配置。對于跳過L3級別，直接做L4、L5級別的汽車廠商來說，這個尺度并不好掌握，尤其是在車輛掌控權交接過程中出現事故的情況，需要明確如何分擔事故責任。比較糟糕的是，人越是信任自動駕駛，越容易造成駕駛員注意力不集中。

　　“駕駛腦”具備認知能力

　　《能源評論》：在實際應用層面，智能技術的挑戰有哪些？

　　李德毅：汽車是在開放的不確定性環境下行駛，常常會遇到偶發的事件，比如大霧、大雪、大雨、大風、狹小胡同、崎嶇小道、傍山險路、積水、冰雪、地裂以及地陷、紅綠燈失效、道路施工、行人違規以及擁堵混亂的農貿集散區等通行狀況。再比如，在道路狹小的地方，如果一個無人駕駛汽車遇到有人駕駛車，一旦突破了自動駕駛所設置的窗口條件，就需要進行駕駛掌控權的交接。在這樣的交接過程中的事故也許比純粹的人工駕駛更危險，因此無人駕駛汽車拿駕照不是容易的事情。

　　智能汽車研發的困難，不僅僅是滿足汽車動力學及各種各樣的傳感器要求，更重要的是要研發和駕駛員一樣在線的機器“駕駛腦”，實現模擬人在大腦回路的自主預測和控制，以應對車輛行駛中的不確定性。

　　《能源評論》：在技術上，要讓人們對L3級別車輛擁有信心，需要解決哪些難題？

　　李德毅：從L2到L3的過渡，是掌控權由人到機器的轉移過程。這需要解決三個問題：自動駕駛等級轉換點如何度量，掌控權交接點如何度量，掌控權交接過程中的事故如何度量。自動化行業提出的解決方案是“自動駕駛+智能網聯”，即：結構化道路、確定性窗口、網絡協同、軟件定義的機器。

　　《能源評論》：有了自動化技術，再加上智能的交通網絡，是否就能順利從輔助駕駛，過渡到自動駕駛，進而升級到無人駕駛？

　　李德毅：光靠自動化解決不了無人駕駛，于是人工智能來了。同時要清楚，做汽車絕不是四個輪子加一個手機，人工智能工作者要對汽車人心存敬畏，汽車行業在機械自動化領域150多年的積累不容小覷，優秀汽車的人機交互理念和設計非常友好，值得深入學習研究。

　　《能源評論》：機器的“駕駛腦”是否加裝車前計算機就能解決，具體如何實現？

　　李德毅：這并不是簡單的加裝車前計算機。車載技術只是通過控制單元、圖形處理器并行計算處理，而“駕駛腦”強調的是駕駛員級別的預測和控制，二者顯然不在同一個層面上。我們的“駕駛腦”需要由交管部門發放駕照，它在智能車產業鏈條中具有不可替代的地位，甚至是具有顛覆性的創新，傳感器無法替代，主機廠也替代不了。在技術上，我們需要利用CPU+GPI+FPGA+ASIC架構，生產專用芯片和板卡，基于車用需求的總體要求是：一大一小，兩高兩低，即大接口、小尺寸；高性能、高可靠；低功耗、低成本。

　　《能源評論》：如此復雜的功能是否意味著，控制系統除了計算能力以外，還要拓展更多的功能？

　　李德毅：“駕駛腦”不僅是靠計算，還需要拓展記憶和認知功能，認知包括三個層面：記憶認知、交互認知和計算認知。

　　傳統汽車是通過駕駛員的手、腳和力量的延伸，控制車輛行為。自動駕駛汽車裝備了傳感器以后，用“駕駛腦”替代駕駛員認知，并獲得駕駛指紋即駕駛技能，就能使汽車成為駕駛員自己，或者說讓機器成為自己，這是人工智能時代最有意義的問題之一。不同的“駕駛腦”，認知水平可以有差異，技巧和經驗也可以有不同，但都具備了基本的駕駛認知能力，是獲得了駕照的有個性的自駕駛者，它還有在線學習能力和駕駛事故的預防應對能力。

　　從“三定”場景起步

　　《能源評論》：在具體產業化路線上，您認為應該如何實施？

　　李德毅：截至2016年年底，中國汽車保有量達到2.79億輛，年產銷量超過2600萬。面對如此龐大復雜的市場，自動駕駛行業沒必把全球所有地域的道路狀態，都集中在一款特定的車型上，不必把所有的認知放在一個“駕駛腦”里面。可以從特定的應用環境尋找量產L3級別汽車著手，逐步推廣到更高車速、更加復雜的道路場景、更多不確定性天氣氣侯下的自動駕駛，從而逐漸讓人類擺脫駕駛的羈絆，讓大眾享受移動辦公和移動生活。

　　具體來說，可以先做園區觀光車、通勤車、巡邏車、高速車、校車、定點接駁車、定點物流車、快速公交車等。在這些定點、定線、定用途場景下，自駕車能否取代駕駛員掌控，取決于能否處置特定場景下的意外情況，能否發出求助信息要求人工干預，或者在迫不得已時做出最小損失的策略。同時，要強調的是，無人泊車技術不僅有著百億元規模后裝市場，而且堪稱獲得用戶認可的“爆點”，業界一定要解決好，因為這是繞不過去的。

　　《能源評論》：在人工智能助力下，未來擁有了“駕駛腦”的無人駕駛汽車，會對產業和社會產生什么樣的影響？

　　李德毅：未來，汽車會成為大數據的源泉、移動化社會的傳感器。“駕駛腦”擁有學習和自學習能力，其智能的進化速度超過自然人，汽車制造商逐步地成為汽車運營商。

　　隨著《新一代人工智能發展規劃》的發布，智能已經提升到國家戰略的高度，智能科學技術對經濟繁榮、國家安全、人口健康、生態環境和生活質量，比以往任何時候都重要。人類改變世界，不僅要依靠材料、能源、傳統制造和動力工具，更重要的是基于數據、信息、知識、價值和智能的智力和智力工具，這一領域已成為提升人類拓展、認識和改造世界能力的新切入點，人工智能以潤物無聲的柔軟改變著整個世界。

　　（韓麗娟對本文亦有貢獻）

　　文章來源于《能源評論》雜志