“驾驶脑”：无人驾驶新引擎

——访中国工程院院士李德毅

文·本刊记者  王伟

在汽车领域，以“电动化、智能化、网联化、共享化”为特征的新四化正在成为现实。今年7月，我国发布《新一代人工智能发展规划》，明确自动驾驶的方向与人工智能的新引擎地位。本刊为此采访了中国工程院院士、中国人工智能学会理事长李德毅。他认为，人类改变世界，不仅要依靠材料、能源、传统制造和动力工具，更重要的是基于数据、信息、知识、价值和智能的智力工具，这一领域已成为提升人类拓展、认识和改造世界能力的新切入点，人工智能以润物无声的柔软改变着整个世界。当下在汽车领域，重要的是通过“驾驶脑”解决好掌控权由人到机器的转移过渡问题。

L3技术是分界线

《能源评论》：随着人工智能技术的发展，自动驾驶正在融入我们的生活，无人驾驶似乎也会很快实现，您如何评价当下的产业化进程？

李德毅：汽车，这个曾经被称为改变世界的机器，正在被人工智能改变，正在被世界改变。在整个行业的驱动下，无人驾驶汽车不再只是高等院校和研究所的事情，目前已经开始走向企业和普通人，这时量产L3级别汽车就非常有意义。

《能源评论》：从制造角度，让汽车拥有自动控制功能并不太困难，主流车企对这一技术似乎也在积极布局？

李德毅：目前几乎所有上路的自动驾驶汽车都还处在L2（部分自动驾驶）等级，包括特斯拉的汽车在内，都需要由人掌控。而最近奥迪公司宣布8月底将发布L3级别量产车，这会是全世界第一家量产的、“有驾照”的自动驾驶汽车，对行业发展意义重大。

从L1（人工驾驶）到L2（部分自动驾驶），再到L3（机器自动驾驶），固定驾驶员的角色将不复存在，而原先为人服务的位置服务（LBS，Location Based Services）也为无人驾驶开辟了新的战场。但是量产涉及到规模、可靠性和价格等因素，从整体上考虑，业界也需要思考解决以下几个问题：用户为什么会买这款车、市场容量有多大、国产的L3企业在哪里？等等。

《能源评论》：L3级别还不是真正意义上的自动驾驶和无人驾驶，您所说的重大意义，是在于其承上启下的地位吗？

李德毅：是的。L3级别是区分以人为主，还是以车为主的驾驶方式的分界线，这意味着车辆将拥有驾照，不再以有人驾驶作为基本要求。在这个转化过程中，最难的是从L2到L3级别的过渡，鉴于驾照发放属于交通管理部门，而车辆管控属于工业部门，让L3级别车辆上路还不是件容易的事。

对于用户来说，L3级别是对自动驾驶要求的底线，拿到“机器驾照”是最基本的配置。对于跳过L3级别，直接做L4、L5级别的汽车厂商来说，这个尺度并不好掌握，尤其是在车辆掌控权交接过程中出现事故的情况，需要明确如何分担事故责任。比较糟糕的是，人越是信任自动驾驶，越容易造成驾驶员注意力不集中。

“驾驶脑”具备认知能力

《能源评论》：在实际应用层面，智能技术的挑战有哪些？

李德毅：汽车是在开放的不确定性环境下行驶，常常会遇到偶发的事件，比如大雾、大雪、大雨、大风、狭小胡同、崎岖小道、傍山险路、积水、冰雪、地裂以及地陷、红绿灯失效、道路施工、行人违规以及拥堵混乱的农贸集散区等通行状况。再比如，在道路狭小的地方，如果一个无人驾驶汽车遇到有人驾驶车，一旦突破了自动驾驶所设置的窗口条件，就需要进行驾驶掌控权的交接。在这样的交接过程中的事故也许比纯粹的人工驾驶更危险，因此无人驾驶汽车拿驾照不是容易的事情。

智能汽车研发的困难，不仅仅是满足汽车动力学及各种各样的传感器要求，更重要的是要研发和驾驶员一样在线的机器“驾驶脑”，实现模拟人在大脑回路的自主预测和控制，以应对车辆行驶中的不确定性。

《能源评论》：在技术上，要让人们对L3级别车辆拥有信心，需要解决哪些难题？

李德毅：从L2到L3的过渡，是掌控权由人到机器的转移过程。这需要解决三个问题：自动驾驶等级转换点如何度量，掌控权交接点如何度量，掌控权交接过程中的事故如何度量。自动化行业提出的解决方案是“自动驾驶+智能网联”，即：结构化道路、确定性窗口、网络协同、软件定义的机器。

《能源评论》：有了自动化技术，再加上智能的交通网络，是否就能顺利从辅助驾驶，过渡到自动驾驶，进而升级到无人驾驶？

李德毅：光靠自动化解决不了无人驾驶，于是人工智能来了。同时要清楚，做汽车绝不是四个轮子加一个手机，人工智能工作者要对汽车人心存敬畏，汽车行业在机械自动化领域150多年的积累不容小觑，优秀汽车的人机交互理念和设计非常友好，值得深入学习研究。

《能源评论》：机器的“驾驶脑”是否加装车前计算机就能解决，具体如何实现？

李德毅：这并不是简单的加装车前计算机。车载技术只是通过控制单元、图形处理器并行计算处理，而“驾驶脑”强调的是驾驶员级别的预测和控制，二者显然不在同一个层面上。我们的“驾驶脑”需要由交管部门发放驾照，它在智能车产业链条中具有不可替代的地位，甚至是具有颠覆性的创新，传感器无法替代，主机厂也替代不了。在技术上，我们需要利用CPU+GPI+FPGA+ASIC架构，生产专用芯片和板卡，基于车用需求的总体要求是：一大一小，两高两低，即大接口、小尺寸；高性能、高可靠；低功耗、低成本。

《能源评论》：如此复杂的功能是否意味着，控制系统除了计算能力以外，还要拓展更多的功能？

李德毅：“驾驶脑”不仅是靠计算，还需要拓展记忆和认知功能，认知包括三个层面：记忆认知、交互认知和计算认知。

传统汽车是通过驾驶员的手、脚和力量的延伸，控制车辆行为。自动驾驶汽车装备了传感器以后，用“驾驶脑”替代驾驶员认知，并获得驾驶指纹即驾驶技能，就能使汽车成为驾驶员自己，或者说让机器成为自己，这是人工智能时代最有意义的问题之一。不同的“驾驶脑”，认知水平可以有差异，技巧和经验也可以有不同，但都具备了基本的驾驶认知能力，是获得了驾照的有个性的自驾驶者，它还有在线学习能力和驾驶事故的预防应对能力。

从“三定”场景起步

《能源评论》：在具体产业化路线上，您认为应该如何实施？

李德毅：截至2016年年底，中国汽车保有量达到2.79亿辆，年产销量超过2600万。面对如此庞大复杂的市场，自动驾驶行业没必把全球所有地域的道路状态，都集中在一款特定的车型上，不必把所有的认知放在一个“驾驶脑”里面。可以从特定的应用环境寻找量产L3级别汽车着手，逐步推广到更高车速、更加复杂的道路场景、更多不确定性天气气侯下的自动驾驶，从而逐渐让人类摆脱驾驶的羁绊，让大众享受移动办公和移动生活。

具体来说，可以先做园区观光车、通勤车、巡逻车、高速车、校车、定点接驳车、定点物流车、快速公交车等。在这些定点、定线、定用途场景下，自驾车能否取代驾驶员掌控，取决于能否处置特定场景下的意外情况，能否发出求助信息要求人工干预，或者在迫不得已时做出最小损失的策略。同时，要强调的是，无人泊车技术不仅有着百亿元规模后装市场，而且堪称获得用户认可的“爆点”，业界一定要解决好，因为这是绕不过去的。

《能源评论》：在人工智能助力下，未来拥有了“驾驶脑”的无人驾驶汽车，会对产业和社会产生什么样的影响？

李德毅：未来，汽车会成为大数据的源泉、移动化社会的传感器。“驾驶脑”拥有学习和自学习能力，其智能的进化速度超过自然人，汽车制造商逐步地成为汽车运营商。

随着《新一代人工智能发展规划》的发布，智能已经提升到国家战略的高度，智能科学技术对经济繁荣、国家安全、人口健康、生态环境和生活质量，比以往任何时候都重要。人类改变世界，不仅要依靠材料、能源、传统制造和动力工具，更重要的是基于数据、信息、知识、价值和智能的智力和智力工具，这一领域已成为提升人类拓展、认识和改造世界能力的新切入点，人工智能以润物无声的柔软改变着整个世界。

（韩丽娟对本文亦有贡献）