汽車工業(yè)的核心競爭力跨越三個世紀，經(jīng)過將近150年的發(fā)展，初期人們感興趣的是底盤、傳動、機械，后來關心的是能源、被動安全、碳排放，關心汽車電池模塊化、新能源汽車，下一步人們更關注自動駕駛、智能駕駛。
汽車怎么分？汽車廠商分五個等級或者六個等級。我分法不一樣，最近知道特斯拉發(fā)生了一次致死的事故，因為ADAS（離線輔助駕駛，也叫自動駕駛）方式。大家都認為讓汽車自己跑挺好，但這時候汽車是自動的嗎？特斯拉推辭說，是要求駕駛員把手放在方向盤上的，誰叫你不放在方向盤上呢？所以自動駕駛是一個陷阱，本質上還是輔助駕駛。IT行業(yè)更多地把這種方式稱為“自駕駛”，或者叫做“沒有駕駛員的駕駛”，或稱“自主駕駛”。
我國家“十三五”規(guī)劃提出了一個新的概念，叫做以人為本的協(xié)同駕駛，這個詞比較好。
我個人，認為智能駕駛分四個等級，無論是輔助駕駛還是自動駕駛都是人駕，到了自駕是“馬駕”，到了人機協(xié)同是“人馬一起駕”。大家知道指揮官騎在馬上，跨越壕溝時指揮官是不用考慮馬是怎么蹬腿的，但是指揮官受傷后馬得把指揮官帶回家，所以我們認為馬和指揮官的關系相當于人和智能駕駛汽車的關系。
全球智能駕駛的實踐近乎火爆，盡管形態(tài)多樣，方法各異，但也趨向形成共識。從認知試驗走向認知工程，工程化很重要。汽車是跑出來的而不是設計出來的。
智能車的產(chǎn)業(yè)化和市場正在迅速開辟道路，要建立全新的智能車生態(tài)環(huán)境，性能可靠性越高越好，成本越低越好。
智能車產(chǎn)業(yè)預測
預測一下智能汽車產(chǎn)業(yè)五年后2020年會是什么樣子？
性能要高就不能用一個攝像頭就解決了，如果把白色的大卡車看作是藍天白云這顯然是荒謬的，所以傳感器非常重要。不但要有攝像頭，尤其還要有高精度雷達、紅外雷達，因此性能提高跟傳感器數(shù)量和種類密切相關。我這里尤其要強調的是，光有傳感器還不夠，中間少了一個裝備叫做“駕駛腦”，沒有駕駛腦光有傳感器車子開不好。
可靠性，將駕駛可靠性三個9提高五個9，比人工駕駛高兩個數(shù)量級。
成本，智能車價格提升200%，能否接受？大概可以接受的，如現(xiàn)在40萬的車將來用80萬的，估計大家都愿意去試一試。
在這樣一個大市場背景下，是一個什么樣的生態(tài)環(huán)境呢？
第一，出行有風險，開車須謹慎，安全無盡頭，智能無極限。不要想著有了智能車就不會出事故，就好像飛機在天上飛也可能掉下來。
第二，道路信息化有助于智能車工程化的實現(xiàn)，但重點還是要放在車的智能上。
第三，車載傳感器必然是多元異構，沒有哪一種傳感器是萬能的，不要想著單靠攝像頭就可以解決問題，人的視覺，雙目測試你距離到不了毫米和厘米，所以要綜合考慮性能可靠性和成本，輪式機器人的傳感器配置方案和駕駛途徑是多樣化的。
第四，包括自動駕駛在內的越來越豐富的汽車輔助駕駛手段離自主駕駛僅一步之遙，跨過這一步比人們預料的要快。
第五，引入人類生活130年的汽車，車輛動力學性質已經(jīng)相當完善，其人機工程學的巨大成功導致縱向控制和橫向控制的解耦，為智能車的自主駕駛和雙駕駛雙控奠定了基礎，人機協(xié)同共駕勢在必行。人可以開，機器也可以開，兩個人可以輪著來或者系統(tǒng)共駕。
以人為本的協(xié)同共駕，有多少人有哪些人？
一是機器人，二是駕駛位上的駕駛員（當然他可以空缺），三是程序調試員、試驗和維護人員，四是乘員，五是互聯(lián)網(wǎng)遠端的車主，這個車主可以不在車上，但是他應該能控制車，但有一種是互聯(lián)網(wǎng)遠端的黑客。“互聯(lián)網(wǎng)+汽車”要考慮遠端的請求、控制、攻擊。
第六，智能車帶來的倫理問題和交規(guī)修改問題沒有想象的那么難那么遠，歸根到底還是兩個責任人，一個是車廠，一個是車主，當然在具體運行方式上可能有保險公司介入，但是責任可以分得清，修改法規(guī)并不難。
第七，智能駕駛，未來已來。和轎車相比，“兩客一?！?、房車和中重型貨運車輛智能化需求更為迫切，各種各樣的智能商用車的社會化運營比智能轎車的私人購買要早。重心放在哪里？對企業(yè)家來說必須有一個戰(zhàn)略的眼光，而不是湊熱鬧改小車。
第八，各國都在積極探索建立高效的智能車實驗場、示范項目，規(guī)范智能車的測試語評估，探索運營模式。中國的第一個就在上海嘉定城，已經(jīng)在做規(guī)劃，將來可以在那里進行試驗。
第九，利用包括智能車傳感器在內的大數(shù)據(jù)，可以優(yōu)化交通基礎資源，實時監(jiān)控交通設施和車輛，即時處置交通事故，緩解交通擁堵，有效建立公路物流。
第十，智能駕駛對汽車也不是災難而是福音，智能車渴望成為互聯(lián)網(wǎng)時代手機之后的新型端設備，包括自主駕駛汽車在內的輪式機器人產(chǎn)業(yè)將迎來井噴期，整車價格上不封頂。專職司機行業(yè)將逐漸消失，私人擁有轎車的時代漸行漸遠，智能車產(chǎn)業(yè)化必將興起。
這是我對第一個問題的基本思考。
這時候哪一家產(chǎn)業(yè)違背了智能車產(chǎn)業(yè)的生態(tài)，就難以崛起，也不可能茁壯成長，不是你老板一拍桌子就可以解決的，我們交的學費已經(jīng)就多的了。
智能車產(chǎn)業(yè)推進工作
僅僅由研究院所或高校利用改裝后的汽車在封閉道路環(huán)境下的無人駕駛試驗和比賽已經(jīng)成為過去，轉而進入智能車工程化和市場化的新階段。
沒有智能車的工程化就不可能有智能車的產(chǎn)業(yè)化，我們已經(jīng)從認知科學的研究轉向認知功能的實踐?？傮w來說，一個智能車有三大類傳感器。第一大類是GPS、北斗衛(wèi)星定位接受器，第二大塊是攝像頭，有看交通指示牌的，有看前面障礙物的，攝像頭多的可以七八個，少的可以一兩個，現(xiàn)在車上都有一個行車記錄儀。第三類是雷達，有激光雷達、超聲雷達、紅外雷達，希望將來一個激光雷達大概1千美元以下。
以上主要解決三個問題：我在什么地方？我周邊有什么？我下一步怎么走？
國有大部分汽車電子企業(yè)長期以來走的是后裝和改裝之路，形成當今ADAS的最后繁榮。在全球智能化產(chǎn)業(yè)化的大潮逼迫下，不得不走上原裝和前裝之路，從汽車電子專項電子汽車、數(shù)字汽車、自動汽車，直到智能汽車，車載傳感器在產(chǎn)業(yè)化鏈條中的位置大大前移。駕駛過程中，駕駛員在回路中的預測控制是汽車自身無法替代的。
自主駕駛的基本問題就是駕駛員駕駛過程中與環(huán)境和周邊車輛的交互認知“哪里去了”，駕駛員的作用在自主駕駛中“由誰替代”，用雷達傳感器、視覺傳感器、車載傳感器、定位傳感器進行定位，通過這些來決策當前和下一步應該怎么辦。有了這個決策之后就可以控制車子的方向盤、油門和剎車，然后進行控制。
看一個車就是看它的感知、認知，再感知再認知的過程，其中有記憶、長期記憶、工作記憶和瞬間記憶，有思維判斷，有執(zhí)行，感知、認知、行動，再感知，再認知，再行動，構成了智能車的全部內容。
駕駛腦研發(fā)走過了十年的道路，一開始我們把傳感器、交換機、計算機和服務器放在車里，以前是很大的，后來放在一個小一點的抽屜那么大的，現(xiàn)在一體化，把駕駛腦融入車內，僅僅飯盒這么大。以前人們認為，自動駕駛就是啟動計算機程序讓汽車自動開，如果程序不合適就由人調程序，本質是程序員通過程序教機器人開車，成為“軟件定義的機器”實現(xiàn)自動駕駛。
這樣的觀點是對還是不對？我認為是錯的，因為它把駕駛員取消了。自動駕駛是不是等于自主駕駛呢？多少種自動駕駛模式才能夠完全覆蓋各種各樣的駕駛場景，這是充分條件。從一種自動駕駛模式切換到另一種自動駕駛模式是唯一確定的嗎？這是必要條件。如果不能確定，那自動駕駛是一個陷阱，自動駕駛本質是輔助駕駛，一定要自主駕駛。
智能車研發(fā)的困難。
不僅僅是各種動力學要求，更重要的是研發(fā)和駕駛員一樣的在線的駕駛腦，模擬實現(xiàn)人造回路的預測和控制。把人在回路中的自主駕駛讓車廠去模擬，是難以承受之重，把機器駕駛腦的研發(fā)讓車廠去做是難以承受之重，現(xiàn)在北汽、吉利都在做方面的研發(fā)，可以把車做得好一點，自動化水平做得更高一點，僅此而已?？梢岳梦㈦娮蛹夹g，采用CPU加GPU加FPGA加ASIC架構生產(chǎn)專用芯片和板卡來研發(fā)機器駕駛腦。
對于駕駛腦，我們要求“一打一小兩高兩低”：大接口、小尺寸、高性能、高可靠、低功耗、低成本。
車相隨，學相伴。把駕駛大數(shù)據(jù)轉化為價值，把駕駛員腦轉化為機器駕駛腦，并和機器行為融合在一起，讓駕駛員教機器人開車，讓大數(shù)據(jù)開車，這才是根本之道。
人常常是在錯誤中學習的，試探糾錯，吸取事故教訓是提高駕駛水平的重要環(huán)節(jié)，因此一次次的駕駛事故也可以通過深度學習形成事故記憶棒。比較的駕駛員在當前駕駛態(tài)勢下是如何避免事故的，這樣一來就生成事故記憶棒。假如說特斯拉這次這個情景變成一個事故記憶棒，告訴大家奇跡將發(fā)生，所有的車子裝上這個場景，那么這個駕駛事故將會被所有的智能車銘記，這倒是一幅美妙的前景。
當今深度學習正站在全球人工智能的風口，普遍把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于點云圖象識別、完成感知階段的自學習。而我們另辟蹊徑，把卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于形式化之后的、基于可用路權的駕駛態(tài)勢圖和反映駕駛操作全部內容的認知箭頭形成的圖對上，用于認知階段的深度學習，大大減少簡化了實時處理的數(shù)據(jù)量。
駕駛腦是作為智能車產(chǎn)業(yè)化重要的零部件，在傳感器之后，但是在整體解決方案之前，是一個重要的零部件，它是一個活地圖，傳感器替代不了，車廠替代不了，駕齡替代不了，地圖替代不了，自動駕駛替代不了。
自動駕駛本質是輔助駕駛，它是一個陷阱，我們要用深度學習的方法研發(fā)駕駛腦替代駕駛員。
云計算大數(shù)據(jù)助推并成就了智能車產(chǎn)業(yè)化。
在我們的駕駛腦里面是雙總線架構，智能車零部件從車載傳感器到駕駛腦，從零部件性能可靠性到整車的智能魯棒性評測，正在形成規(guī)?；a(chǎn)智能車的全新產(chǎn)業(yè)鏈條，形成智能車市場切入的突破口，跨界創(chuàng)新、尤其是人工智能、自動化工程和汽車業(yè)的跨界創(chuàng)新展現(xiàn)出勃勃生機。
我們30年用市場換技術，最后拿到了多少技術？我們缺少這方面的知識產(chǎn)權，人家不給你開放。不要再做美夢了，市場是換不來技術的，只有技術才能換來市場。
國家的戰(zhàn)略需求。
車載傳感器國產(chǎn)化迫在眉睫，尤其是車載雷達，ADAS的最后繁榮和轉型之路將會導致一大堆ADAS公司倒閉，因為人們不要你后改裝的產(chǎn)品了。建立智能化和自動化握手的方法學，我們正在做，建立智能車測試場和智能駕駛示范，制定智能車行駛道路和環(huán)境的標準，發(fā)放智能車生產(chǎn)許可證和智能車駕照。
智能駕駛試驗、示范與評估迫在眉睫。
智能車各種感知和認知手段相互依存，甚至彼此纏繞，在各類比賽場、測試場，智能車表現(xiàn)出的千奇百怪、反反復復，人們困惑過、迷茫過，試來試去理不出頭緒，試驗和評估活動混亂無序。
也就是在這多彩多姿的實踐活動中，正在逐漸形成明確的試驗約束，呼喚智能車零部件生產(chǎn)與組裝、智能駕駛規(guī)范化試驗、智能評估認知的方法學。我們十多年的開發(fā)經(jīng)驗摸索出了一條道路，這條道路可以解耦合、排先后、拾階而上，由上而下的認識問題，由下而上的解決問題；先后有序，遞進式調模塊，不牽一發(fā)而動全身，減少耦合，增量式調智商，不相互纏繞?；旌暇幗M，交叉驗證，常態(tài)試驗。
智能車產(chǎn)業(yè)化展望
智能車是我國智能制造2025的第一張名片，也是我國智慧城市、智能交通的第一張名片，智能車產(chǎn)業(yè)帶來的變化是全方位的，影響不可低估。我們認為，智能商用車的社會化運營可能要比智能車轎車購買較早，將來可能商務大巴是潮流，公路列車物流、中重型貨車、特種車輛、社區(qū)通勤、景觀觀光也是潮流。房車可能是一個家庭的第三輛車或者第四輛車，房車就是移動家居，智慧城市必不可少的一個環(huán)節(jié)，房車怎么做？我們現(xiàn)在正在深圳做兩臺房車的無人駕駛。還有賽車，賽車也是很重要的產(chǎn)業(yè)。
輪式機器人正在擠壓乘用車市場空間，正成為人類生產(chǎn)、生活的經(jīng)常態(tài)，工廠用、農(nóng)田用、港口用、測量用、戰(zhàn)場用，社區(qū)用，辦公用，家里用，醫(yī)院用，方便、簡潔、自主、自適應、自學習，和手機一樣正在成為互聯(lián)網(wǎng)設備，正在擠壓小轎車市場。不是說小轎車市場沒有了，還是有人愿意用來表現(xiàn)自己的身份。
未來智能車產(chǎn)業(yè)化有七個里程碑，在座的企業(yè)愿意成為其中一員嗎？
第一個里程碑是誰能成為我國生產(chǎn)車載毫米波雷達、激光雷達量產(chǎn)首家過千臺的企業(yè)，這在當前有引領的作用；
第二個里程碑，誰能成為我國生產(chǎn)線控轉向、線控制動、線控動力系統(tǒng)量產(chǎn)首家過千臺的企業(yè)，自動化做不好什么都是浮云；
第三個里程碑，誰能成為我國駕駛腦量產(chǎn)首家過千的微電子企業(yè)；
第四個里程碑，政府尤其工信部何時能夠發(fā)放我國自主車生產(chǎn)許可證，何時能發(fā)放智能車駕照，說這個車子可以拿到C2、B2或者A照；
第五個里程碑，誰能成為我國智能車量產(chǎn)首家過千臺的企業(yè)；
里程碑六，哪個企業(yè)能夠成為我國首個將智能車用作移動共享工具的服務性行業(yè)；
里程碑七，哪個城市能夠成為我國首個快速公交智能車聯(lián)網(wǎng)運行城市。這七個里程碑都是值得我們大家考慮的。
