最近自動(dòng)駕駛日子不好過(guò)了，昨天看到一個(gè)微信文章：“潮落！自動(dòng)駕駛擱淺在2018灘頭”，什么原因？我們看看，2018年是信息時(shí)代和智能時(shí)代交錯(cuò)的時(shí)代，信息時(shí)代還沒有完全過(guò)去，智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)了。

李德毅著名指揮自動(dòng)化和人工智能專家，中國(guó)工程院院士，歐亞科學(xué)院院士，中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)，中國(guó)指揮與控制學(xué)會(huì)名譽(yù)理事長(zhǎng)，國(guó)家信息化專家咨詢委員會(huì)委員，博士生導(dǎo)師，清華大學(xué)、國(guó)防大學(xué)兼職教授。

（根據(jù)李院士在2018首屆智能指揮調(diào)度技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)發(fā)言）

很高興跟大家先談一下一體化指揮調(diào)度，我一輩子都在做這件事，因?yàn)檐婈?duì)最需要，公安最需要，高鐵需要、銀行需要，國(guó)家應(yīng)急救援需要，城市交通一體化更需要。所以國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室的1/9要在這兒了。今天是智能指揮調(diào)度技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)，要看看人工智能怎么深耕到指揮調(diào)度。我覺得，一體化指揮調(diào)度技術(shù)分兩大塊：一塊在網(wǎng)上，一塊在邊上。我們部隊(duì)?wèi)?zhàn)斗力提升，有一個(gè)重要原因，就是要力量到邊，邊緣戰(zhàn)斗很強(qiáng)。我今天利用交通和汽車這件事來(lái)展望一下一體化指揮調(diào)度技術(shù)在新時(shí)代會(huì)有什么變化，因?yàn)槌鞘械慕煌ㄖ笓]調(diào)度是反映一個(gè)城市水平的最直接名片。

自動(dòng)駕駛等級(jí)度量

最近自動(dòng)駕駛?cè)兆硬缓眠^(guò)了，昨天看到一個(gè)微信文章：“潮落！自動(dòng)駕駛擱淺在2018灘頭”，什么原因？我們看看，2018年是信息時(shí)代和智能時(shí)代交錯(cuò)的時(shí)代，信息時(shí)代還沒有完全過(guò)去，智能時(shí)代已經(jīng)來(lái)了，所以聲音很多，大家都很積極。在這個(gè)情況下，像電子、微電子、光電子工程、通信和網(wǎng)絡(luò)工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、控制科學(xué)與工程都在積極地為智能做貢獻(xiàn)，而智能科學(xué)與技術(shù)僅僅是最小的一個(gè)弟弟，所以是信息時(shí)代的四個(gè)哥哥能力很強(qiáng)，他們也長(zhǎng)得很強(qiáng)壯，而人工智能目前來(lái)說(shuō)“可以用，不好用”。所以人工智能還在成長(zhǎng)時(shí)期，而四個(gè)大哥哥已經(jīng)相對(duì)成熟了。在這種情況下，搞電子、微電子可以有一張最響亮的名片“智能芯片”，國(guó)家一看這是核心，所以加大投資；還有搞控制的，說(shuō)我搞智能控制，又火了；搞網(wǎng)絡(luò)的，說(shuō)我搞智能網(wǎng)聯(lián)，也很火；搞計(jì)算機(jī)的，說(shuō)我搞智能計(jì)算。其實(shí)從學(xué)科發(fā)展來(lái)看，可以認(rèn)為是把智能當(dāng)做馬甲穿在身上，不管是做芯片，還是控制，還是網(wǎng)絡(luò)，還是計(jì)算，他們確實(shí)想把人工智能用到他們那個(gè)行業(yè)里面去。

在這種情況下，傳統(tǒng)車企、造車新勢(shì)力、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、新興行業(yè)、還有一大批創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)青年，都看好自動(dòng)駕駛，樂(lè)此不疲。全球智能芯片、智能網(wǎng)聯(lián)、智能計(jì)算、智能控制的黑科技全都聚焦到同一個(gè)載體—汽車上，都在為自動(dòng)駕駛燒錢,不無(wú)道理！我們搞一體化指揮調(diào)度，云計(jì)算有你的事，邊緣計(jì)算也有你的事，咱們一體化指揮調(diào)度技術(shù)的工程實(shí)驗(yàn)中心應(yīng)該怎么看待這個(gè)問(wèn)題。

長(zhǎng)期以來(lái)，J3016 標(biāo)準(zhǔn)主導(dǎo)了自動(dòng)駕駛等級(jí)全球輿論。也就是L0到L5，我在幾年前就對(duì)這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)提出置疑，我說(shuō)很簡(jiǎn)單，就是L2和L3，讓公安交管部門怎么度量它是L3還是L2？有的公司提出來(lái)L2.5，這是什么意思？我們看看這四個(gè)點(diǎn)挺重要：第一點(diǎn)自動(dòng)駕駛轉(zhuǎn)換點(diǎn)如何度量？如果沒有拐點(diǎn)就互相扯皮。第二點(diǎn)操控權(quán)如何交接？第三點(diǎn)操控權(quán)交接過(guò)程中的事故責(zé)任如何認(rèn)定？第四點(diǎn)給自動(dòng)駕駛車發(fā)什么駕照？要可操作才行。

全球都認(rèn)“感知、決策、控制”這個(gè)路線，好像沒有分歧，都希望自動(dòng)駕駛的模式越來(lái)越多，最后一下子跳到全自動(dòng)。自動(dòng)化的人就研究確定性窗口條件的描述，從事交通的就研究車聯(lián)網(wǎng)，現(xiàn)在5G很火，也確實(shí)很重要， 我們要想想5G在自動(dòng)駕駛中究竟充當(dāng)什么角色？大家都希望有一個(gè)智能的路，一個(gè)聰明的車，他們加在一起是不是就可以全自動(dòng)？全自動(dòng)駕駛←∑自動(dòng)駕駛模式i，問(wèn)題就出在這個(gè)箭頭上，數(shù)學(xué)上有一句話叫做“當(dāng)且僅當(dāng)”，充分必要條件要滿足，這個(gè)箭頭才成立，如果當(dāng)且僅當(dāng)這個(gè)條件不滿足，全自動(dòng)駕駛就很難。

從事人工智能的就問(wèn)：自動(dòng)化哪些東西做不了？我們認(rèn)為汽車人已經(jīng)把汽車的自動(dòng)化做到了極致。但是無(wú)需駕駛員的自駕駛，必須能像人一樣具有學(xué)習(xí)能力，能應(yīng)對(duì)各種邊緣工況。因此自動(dòng)駕駛亦或是個(gè)陷阱，要擱淺在2018年？新的寒冬來(lái)了？

谷歌Waymo公司CEO 約翰.科拉菲克說(shuō)：L5技術(shù)真的真的很難。全球做自動(dòng)駕駛最高的就是他了，他說(shuō)很難很難，投資家就慌了。蘋果聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫·沃茲尼亞克說(shuō)：自動(dòng)駕駛汽車不可能在不久的將來(lái)實(shí)現(xiàn)，我不相信自動(dòng)駕駛汽車。這兩個(gè)重要的人物一說(shuō)，大家認(rèn)為自動(dòng)駕駛的寒冬來(lái)了。

因此，對(duì)L0到L5這個(gè)等級(jí)劃分要進(jìn)行重新的認(rèn)識(shí)。我們提出要以特定地區(qū)駕駛可靠性為導(dǎo)向新的等級(jí)度量方法，根據(jù)安全駕駛可靠性統(tǒng)計(jì)把出錯(cuò)率不高于10的-2次方自動(dòng)駕駛車輛定義為L(zhǎng)2，出錯(cuò)率1%，就是出去開100次（或者100小時(shí)），拿了一個(gè)罰單回來(lái)。人是什么水平？一般駕駛員一天開4小時(shí)，一年開250天，一年開一千小時(shí)拿了一次罰單，這是一個(gè)好的駕駛員，我們可把他的水平認(rèn)定是L3。如果你的自動(dòng)駕駛汽車達(dá)到L3，給你發(fā)個(gè)L3駕照，如果L4就發(fā)L4的駕照，將來(lái)就會(huì)達(dá)到百萬(wàn)分之一L6，甚至像我們的智能電網(wǎng)出錯(cuò)率是10的-9次方，這意味著自動(dòng)駕駛車等級(jí)永遠(yuǎn)沒有完全自動(dòng)。這就為交通部門給自動(dòng)駕駛車發(fā)照（或收照）有了可度量、可操作的簡(jiǎn)捷方法，極大地加速自動(dòng)駕駛技術(shù)迅速落地過(guò)程，也為無(wú)人駕駛車輛的應(yīng)用（如保險(xiǎn)業(yè)務(wù)）開辟了新的空間。

傳承學(xué)習(xí)和自主學(xué)習(xí)

當(dāng)汽車從人類的代步工具、由人操控的機(jī)器，演化為有主體認(rèn)知能力的輪式機(jī)器人，汽車行業(yè)的傳統(tǒng)法則將被重新書寫。人和輪式機(jī)器人不僅是控制和被控制的關(guān)系，而是教和學(xué)的關(guān)系，是交互和協(xié)同的關(guān)系。

談到“學(xué)習(xí)”，最火的一門課叫機(jī)器學(xué)習(xí)，其實(shí)機(jī)器有什么好學(xué)的，應(yīng)該是機(jī)器人學(xué)習(xí)，我們講的是監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)就是有監(jiān)督的學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是人工智能第三輪浪潮的最顯著的標(biāo)志，到底怎么看待深度學(xué)習(xí)這件事，我做一個(gè)理解：

起始于一個(gè)較為通用的多層次特征提取的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型，依靠足夠多經(jīng)過(guò)標(biāo)注的樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)隨機(jī)梯度下降方法，正反向反復(fù)迭代，確定大量的可調(diào)參變量—權(quán)值，把高維復(fù)雜非線性問(wèn)題近似為足夠多通過(guò)參變量限制的較低維非線性問(wèn)題的疊加，把整體高階轉(zhuǎn)為多局部低階。這樣形成的數(shù)學(xué)形態(tài)，能夠和整個(gè)樣本數(shù)據(jù)有最優(yōu)的擬合。搞人工智能的人得出一個(gè)結(jié)論：深度學(xué)習(xí)不是萬(wàn)能的，但是沒有深度學(xué)習(xí)是萬(wàn)萬(wàn)不能的。

從我們?nèi)祟惖某砷L(zhǎng)學(xué)習(xí)過(guò)程引申到機(jī)器人學(xué)習(xí)，可分為兩種：一是傳承學(xué)習(xí)，一個(gè)是自主學(xué)習(xí)。前面是接受知識(shí)和運(yùn)用知識(shí)的能力，一個(gè)人在大學(xué)畢業(yè)之前基本上是受教的，以傳承學(xué)習(xí)為主。我們發(fā)現(xiàn)，只有通過(guò)傳承學(xué)習(xí)，自動(dòng)駕駛車才能擁有人類累計(jì)的駕駛知識(shí)或駕駛文化，這就對(duì)當(dāng)前自動(dòng)駕駛寒冬的一個(gè)解釋，為什么遇到寒冬？因?yàn)槟銢]有傳承，沒有認(rèn)知的積累，做不到到處跑的。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，傳承學(xué)習(xí)主要是顯知識(shí)，適應(yīng)生態(tài)文明，由上而下，主導(dǎo)型強(qiáng)。自主學(xué)習(xí)是隱性知識(shí)，反復(fù)實(shí)踐，成為本能，由下而上，主體性強(qiáng)。

說(shuō)車輛靠右邊行駛，無(wú)人駕駛車怎么知道？開到了香港又是靠左行使的。比如說(shuō)，北京現(xiàn)在要求禮讓斑馬線，邊上一個(gè)老太太走得很慢，你先穿過(guò)去還是等她走過(guò)去？這個(gè)靠激光雷達(dá)怎么表現(xiàn)？再比如說(shuō)工作期間北京公交車道7-9點(diǎn)不能占用，無(wú)人駕駛車怎么知道這個(gè)事？所以大家可以想像：未來(lái)的汽車一定是在云上有一個(gè)窗口把指令發(fā)過(guò)去，到那一天就知道了7-9點(diǎn)我不能占用，還有我是否限號(hào)。反過(guò)來(lái)，有些事情靠傳承學(xué)習(xí)是學(xué)不好的，比如說(shuō)超車并道。最近一年我們對(duì)客車側(cè)翻做了研究，你不醉酒開車了，你不疲勞開車，你的注意力集中了，但是不等于你的車不會(huì)側(cè)翻，比如說(shuō)風(fēng)一大，緊急剎車以后一拐彎就側(cè)翻了，這些事情就像平時(shí)學(xué)游泳一樣，一定要到水里去游，而不是聽別人教，技巧需要自主學(xué)習(xí)。

我們現(xiàn)在正在做一個(gè)駕駛腦，我們注重的不是車，我們側(cè)重人，我們要做一個(gè)駕駛員的智能代理，由若干處理器、交換機(jī)、存儲(chǔ)器的芯片組成，配有各種傳感器接口、相關(guān)軟件和數(shù)據(jù)包，構(gòu)成一個(gè)物理設(shè)備。它和人的駕駛認(rèn)知有高度同構(gòu)性，駕駛認(rèn)知涉及視聽覺、思維、記憶、學(xué)習(xí)、交互、控制等一系列活動(dòng)。學(xué)習(xí)并替代駕駛員的駕駛認(rèn)知能力，積累駕駛技巧，實(shí)現(xiàn)有個(gè)性的擬人駕駛。

我們希望不同的車輛平臺(tái)、不同的傳感器配置、場(chǎng)景，按照我們前面定義的等級(jí)評(píng)定準(zhǔn)則，你可能拿的評(píng)測(cè)就是L3、L4、L5、L6不同。如果我們做一個(gè)卡車用于港口集裝箱運(yùn)輸，他達(dá)到L3也就可以運(yùn)行，我們卡車司機(jī)不好找。如果我們一個(gè)客車在北京做到L5，可以上路。但是在重慶，道路上立體感很強(qiáng)，可能要重慶市公安局和北京市公安局協(xié)商一下，這兩個(gè)區(qū)域的L5是否可以等同，所以特定地區(qū)是前提條件。

人和輪式機(jī)器人在一起有四種工作狀態(tài)：標(biāo)桿駕駛員開車機(jī)器人學(xué)習(xí)（監(jiān)督學(xué)習(xí)）；機(jī)器人開車人可干預(yù)（半監(jiān)督學(xué)習(xí)、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)）；機(jī)器人開車機(jī)器人自學(xué)習(xí)（無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)）；如果機(jī)器當(dāng)教練，教人或其他機(jī)器人開車（教人：逆監(jiān)督，教新機(jī)器人：監(jiān)督學(xué)習(xí)）。在標(biāo)桿駕駛員開車機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)主要用深度學(xué)習(xí)，在機(jī)器開車人可干預(yù)是用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器人開車機(jī)器人自學(xué)習(xí)時(shí)，就是生成一大堆對(duì)抗樣本，用對(duì)抗樣本生成再學(xué)習(xí)，從而構(gòu)成一個(gè)迭代的過(guò)程。

駕駛認(rèn)知不是一次完成是迭代學(xué)習(xí)，既包括深度學(xué)習(xí)、還包括強(qiáng)化學(xué)習(xí)、還包括生成對(duì)抗樣本學(xué)習(xí)，從而形成一個(gè)逐步穩(wěn)定的認(rèn)知。

這里面我們尤其關(guān)注另外一個(gè)事情。可以讓機(jī)器人成為司機(jī)，不但可以成為我們出行的代理，機(jī)器人還可以成為“執(zhí)勤交警”和“路巡員”，因?yàn)榭梢詸z查路面情況，隨時(shí)報(bào)告交通中心。輪式機(jī)器人群體知識(shí)共享和傳承的速度遠(yuǎn)大于自然人群體！

開車對(duì)人而言主要通過(guò)事故使他的水平提高，我們關(guān)心追尾、爆胎、側(cè)翻等事故，最近我們重點(diǎn)研究側(cè)翻，拿到3260起事故數(shù)據(jù)，我們希望通過(guò)事故記錄儀做一個(gè)好的事故防范的記憶表。側(cè)翻事故是有苗頭的，側(cè)翻可以用車輛動(dòng)力學(xué)解釋，存在黃金一秒期。側(cè)翻一開始，一側(cè)兩個(gè)輪子起來(lái)，當(dāng)另一側(cè)兩個(gè)輪子也離開地面，側(cè)翻結(jié)束，如果有下坡就是翻滾。這個(gè)時(shí)間前后兩秒左右。用專家群體智能，分析并吸取事故駕駛員教練，物化為長(zhǎng)期記憶，依靠突發(fā)場(chǎng)景觸發(fā)，正確應(yīng)對(duì)。因此我們有了負(fù)學(xué)習(xí)過(guò)程中的深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗樣本學(xué)習(xí)。用駕駛腦防范側(cè)翻，給我們一個(gè)啟發(fā)，就是當(dāng)人失去理性時(shí)，可以讓人工智能幫你的忙，用人工智能彌補(bǔ)側(cè)翻事故的發(fā)生。用人工智能可以規(guī)范化復(fù)制工匠的個(gè)體智能，可以彌補(bǔ)突發(fā)情況下個(gè)體智能缺失。

引領(lǐng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)

對(duì)人工智能要有敬畏之心。機(jī)器人將來(lái)會(huì)開車、會(huì)學(xué)習(xí)、會(huì)交互、有個(gè)性、有悟性！如果會(huì)開車一旦解決，就變成移動(dòng)問(wèn)題解決了，那么主持、看病、陪護(hù)、手術(shù)、賣貨、理財(cái)一大批都會(huì)出現(xiàn)。人類就多了一類朋友。

構(gòu)成輪式機(jī)器人的三大塊重要部件：一個(gè)靈活的腿腳——數(shù)控底盤，一個(gè)是強(qiáng)大的心臟——新能源，一個(gè)是智慧的大腦——駕駛腦。自主駕駛難在不確定性駕駛——邊緣駕駛！要把“最后一公里問(wèn)題”當(dāng)作最先一公里來(lái)解決，自主應(yīng)對(duì)駕駛過(guò)程中常常遇到的、偶發(fā)的各種各樣的不確定性!

機(jī)器人一旦成為移動(dòng)社會(huì)的傳感器、大數(shù)據(jù)的重要源泉，那么將為一體化指揮調(diào)度帶來(lái)極大地便利，因?yàn)槊總€(gè)邊緣系統(tǒng)都是數(shù)據(jù)發(fā)生器，機(jī)器人駕駛認(rèn)知的進(jìn)化速度可以超過(guò)自然人，邊緣計(jì)算、云計(jì)算一同產(chǎn)生群體智能。

1886年卡爾·奔馳獲得全球汽車的第一個(gè)發(fā)明專利，之后汽車工業(yè)成為制造業(yè)的典范，成功在于兩個(gè)字：規(guī)范化生產(chǎn)和精細(xì)化管理。今后輪式機(jī)器人還有三個(gè)關(guān)鍵詞：那就是模塊化定制，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的控制和學(xué)習(xí)，以及未來(lái)出行的科技服務(wù)商。

原來(lái)研究的車輛動(dòng)力學(xué)不等于駕駛員在環(huán)的車輛動(dòng)力學(xué)，輪式機(jī)器人動(dòng)力學(xué)等于駕駛腦在環(huán)的車輛動(dòng)力學(xué)。知識(shí)、數(shù)據(jù)雙驅(qū)動(dòng)的迭代學(xué)習(xí)將變成一個(gè)今后的方向，智能的路，聰明的車，會(huì)讓輪式機(jī)器人玩出更多的精彩，無(wú)人駕駛有望消滅疲勞駕駛和醉酒開車，會(huì)學(xué)習(xí)的輪式機(jī)器人會(huì)開車、會(huì)交互，有個(gè)性，有悟性，能夠防范各種嚴(yán)重事故，甚至可以玩出各種特技來(lái)。

人類衣食住行的開銷，衣食住加起來(lái)也趕不上行。隨著道路的智能化和學(xué)習(xí)型輪式機(jī)器人普及，路越來(lái)越智能，車越來(lái)越聰明，駕駛和交通的數(shù)據(jù)越來(lái)越累積，人類的出行方式就真的變了，中國(guó)乃至這個(gè)世界，就真的變了。