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 dapao9007 发表于: 2021-9-14 00:43:59|显示全部楼层|阅读模式

[2021年] 中国工程院院士郑南宁:自动驾驶离我们还有多远?

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源自:澎湃新闻
原文标题:中国工程院院士郑南宁:自动驾驶离我们还有多远?

  近些年,自动驾驶事故频发,此时我们的自动驾驶发展到什么阶段了,完全的自动驾驶离我们还有多远?
  9月12日,中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在中央电视台《中国经济大讲堂》中做了题为《自动驾驶离我们还有多远?》的演讲,发言对要真正达到 L5级别的完全自动驾驶,还有哪些技术难题需要突破做了详细解释。
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按照对驾驶员解放程度的不同,国际汽车工程师协会将自动驾驶分为 6 级,L0级没有任何驾驶辅助功能,需要驾驶员全权操控汽车。L1级通过方向盘上的按键对车速进行调整和控制,即我们所熟知的定速巡航。L2级依托毫米波雷达摄像头等硬件,对前方路况实时监测,从而达到在一定条件下完成主动加速、主动刹车、自动保持车距以及障碍物识别等控制功能。L3级自动驾驶,则是在良好的路况环境下,大多数操作由汽车为主导,驾驶员只需要在必要的时候对汽车进行干涉。L4级别自动驾驶技术可以在大多数良好的路况环境下让汽车完全自主操作L5级别的自动驾驶将针对所有路况进行适应性优化,不再需要人类进行任何驾驶相关的操作。
  郑南宁认为,“目前自动驾驶在L2.5或接近L3级已经得到规模应用。但是要实现完全自动驾驶,我们还有一段很艰难的路程。”

“自动驾驶系统是一种不能犯错误的人工智能
  要向L5级的自动驾驶发展,郑南宁提出五大自动驾驶必须破解的难题。
  首先是周密的周边环境感知。
  郑南宁认为,人工智能系统可以看成两大类。一类是容忍其犯错误,犯错了可以再来。另一类人工智能系统则在统计意义上不能犯错,自动驾驶就属于这类系统,因为一旦犯错,就会造成交通事故。
  “自动驾驶系统是一种不能犯错误的人工智能”,郑南宁提出,无论何种天气、路况下,自动驾驶系统都要能检测出道路特征,完成对周围环境的周密感知。
  此外的一个难题,就是要让自动驾驶汽车准确的判断它周边物体或周边车辆的预行为。预行为即指没有产生这个行为之前,下一个时刻周边车辆或移动物体的可能变化。郑南宁提出,“人类驾驶员实际上都是根据前方车辆或者周边移动物体的预行为来传达它的行驶意图,而目前的自动驾驶技术很难解释细微的预行为。”
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蓝色为自动驾驶汽车,黄色为人类驾驶车,蓝色1号车需预测黄色车辆的可能路径
  意外遭遇的应对也是自动驾驶技术需要破解的难题,人类驾驶员可以根据身体语言和其他语境的线索来理解交通场景,比如行驶中遇到突然的交通管制,但自动驾驶还不能很好解释和处理 各种“异常”情况。郑南宁提出,“在自动驾驶中,我们没有办法对出现的意外遭遇,事先去编码写入自动驾驶的算法之中。”
  此外,“怎么能建立一种人与自动驾驶汽车自然交互的环境?也就是说乘客到自动驾驶汽车里,他要能够用自己的语言和自动驾驶汽车进行交互。这种自然的交流不仅仅能够提供给乘客一种舒适的体验,它实际上也是一种安全的认证。自动驾驶汽车理解你去哪里,他用语言在回答,那么乘客就放心了。”
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最后是网络安全的问题。郑南宁表示,自动驾驶车要通过云端更新地图以获取相关的数据,这会使其面临更大风险。“我们可以想象以后会出现这样一种恶意的行为,比如说黑客侵入的自动驾驶汽车中,它可以禁用自动驾驶汽车,也有可能在行驶过程中制造交通事故,”郑南宁提醒道。

自动驾驶大规模应用支撑要素:聪明的车+智慧的路+强大的云
  除了这五大必须解决的困难外,自动驾驶要大规模应用,还需要什么样的支撑?郑南宁提出,需要的是“聪明的车+智慧的路+强大的云”这样一种生态。“聪明的车即解决车本身的智能,智慧的路则要使得车与路相协同,在路侧也需要装有传感器,并把云和车通过车路协同相联系,此外聪明的车也可以与人建立联系和数据交换。”
  在具体的措施方面,郑南宁首先提到了基础设施建设,包括车联网的通讯设备、车路协同的设施、云数据计算中心以及仿真测试。其次则是建设标准体系与法律法规,比如事故责任的划分,交通事故的保险理赔,还有隐私保护和信息安全。

为什么要发展自动驾驶?
  自动驾驶有这么多困难,目前造成过这么多事故,为什么还要坚持发展自动驾驶?郑南宁陈述了以下五点原因。
  郑南宁首先列举了一组数据,截止2021年5月,全国机动车保有量达到3.8亿辆,驾驶人数达到了4.65亿。“大量的自动驾驶汽车的出现,我们就可以把许多人从繁重的驾驶任务中解放出来,可以大大的节省人工的成本,解放生产力,让人们有更多的时间去工作或做其他的事情,”郑南宁表示。
  其次,“在当前的交通事故中,死亡人数居高不下。世界卫生组织的数据显示,全世界每年因交通事故而死亡的人数约有125万人,交通事故更是15岁至29岁年轻人的首要的死亡原因。造成交通事故最主要的因素是人为的失误,比如超速、酒驾或不按交通规则行驶。如果用按照规则理性做出驾驶决策的机器来替代人类,它可以不辞辛苦地重复劳动,不会出现路怒症,也不会走神,可以大大减少交通事故。”
  第三点可概括为,用交通系统的整体优化缓解交通拥堵。“随着汽车的大量普及,交通拥堵现在成了城市的通病,比如北京目前的平均通勤时间为 47分钟。如果用自动驾驶替代人类驾驶,就可以把自动驾驶和智能交通系统融为一体,从而可以实现交通系统是整体优化。对交通状况、整体的态势的预测,可以为每一辆车选择最佳行驶路径,从而很大程度缓解城市交通拥堵,”郑南宁表示。
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绿色区域为自动驾驶判断的可行驶区域
  郑南宁在第四点中谈到了“碳达峰”和“碳中和”,我国政府提出力争于2030年使二氧化碳的排放达到峰值,到2060年达到碳中和。郑南宁认为,“自动驾驶可以为实现这个目标做出贡献。”
  郑南宁用一个例子来说明,“大雁南飞飞行的距离要达到几千公里,大雁在空中飞行的平均速度大致在68公里到90公里。头燕在飞行的时候,其身后会形成一个低气压区,其身后的其他大雁在这个低气压区飞行受到的阻力就会减少。那么如果使用自动驾驶这项技术,让车组队,就可以形成类似大雁飞行的效能,降低风阻,节省人员。”
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第五,郑南宁提出,自动驾驶和自动交通的融合,会改变现在的城市形态。“自动驾驶是按照规则行驶的,我们可以在现有的道路上使道路变窄,减少道路所占有的土地资源,同时可以扩大城市绿化来美化城市。”
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原本的城市道路
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完全适应自动驾驶车辆的城市道路
  “完全自动驾驶是一个令人兴奋却有望而生畏的挑战,我们要创造一个自动化智慧城市的未来,自动驾驶它只是一个开始,”郑南宁表示。
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