智能系统的创新实践从机器人到智能网联汽车

文／葛树志

平台越大，能力越大。在机器人平台上进行技术的开发、测试，一点一点提升平台的大小。最终，将实验室里的成熟技术集成到汽车上，以汽车为平台，从而方便更进一步开展对智能汽车的研究。

这是一个变化的时代，在这个变化的时代里，人是有恐惧的，因为人最怕自己失去控制自我的能力。中国人的传统观念认为“日出而作，日落而息”，但在这个时代，24小时都要工作，整个大脑机制已适应现代社会的发展，所以人类的大脑机制、信息的获取、信息的处理都在改变，与时俱进。

智能汽车同样遵循发展规律

葛树志 新加坡工程院院士，新加坡国立大学终身教授，青岛大学未来研究院发起人

人工智能的到来对于人类来说好像世界末日来了，就好像森林里着了火，烧毁了家园，导致了人对火存在恐惧。后来发现火可以制作食物，学会控制火以后，人对火的恐惧就消除了。后来出现了原子弹，但相应的，核能也出现了。同理，人工智能的到来肯定会产生影响，但也会带来福利。

与互联网相比，汽车的发展还是显得有点慢。现在的社会，电子设备基本上都与互联网连接，人只要不用手机，基本上是与社会脱节的。

智能汽车的研发并不像人们想象的那样困难。事实上，任何事物的发展都遵循自然发展规律。深入剖析交通工具的变迁，你会发现，一开始人们的交通工具是马车，靠人和马的眼睛控制，动力来自于肌肉。随着汽车的发展，蒸汽机车、内燃机车、新能源汽车相继出现，驱动车辆的能源也由动物能源变为蒸汽能源、化学能源、清洁能源、电力能源。未来汽车将采用哪种能源驱动，我们完全可以放开想象，核能做到小型化是完全有可能的，但我们需要具备驾驭它的能力。

虽然交通工具的自动化和智能化程度越来越高，但原理基本上没变，只是采集信息的装置变了，机器理解事物的速度快了。其实还是“人”在开车，虽然所有控制权和采集权都在机器手中，但这个机器是人造的，没有必要畏惧。

针对未来汽车进行道路设计

一个好的工程师，一定要学工程伦理，不能弄坏了一个汽车，出现事故让汽车公司来负责，要保证人的安全。

交通网络的分级化，颠覆了以往的固有思维，如何真正让未来的汽车发展得更有效？一定要从城市规划做起。中国正好要建设雄安新区，那里的道路应当针对未来的汽车进行规划。现在的道路，促使企业设计生产一种汽车，这是现有的思维，另外一种思维就是为未来的汽车设计道路，在这个思维的方向上，美国在20年前就已经开始了研究。兵马未动，粮草先行，任何事物一定是理论验证上先通过，通过以后再动手操作。

众所周知，高速道路上路况简单，中速道路的路况一般，低速道路的路况复杂。未来，如果对交通网络做好详细的规划，把控制权交给汽车，车的间距都保持在一米内，无论在哪种路况行驶，车辆通行效率将有望提高、减少堵塞。

智能+网联相互赋能升级

智能网联汽车的智能化，就是把人类的工作交给机器去做。现在有两种思路，一种是人类如何控制机器，让机器怎么干；另外一种就是人类教机器，让机器模仿人类做事。

以前是具体单车的智能网联，现在的流行趋势是大数据云平台，即计算能力强的硬盘和处理平台，很多信息的交互都在云端，包括车与车的互联、人与车的互联、车与环境的互联、车与云端的互联。有些从一开始就把控制权交给单车的情形，是因为整个道路的设计和路况实现了完美有机的结合，从而实现单车自动驾驶。如果设计的路和汽车不匹配，是不能够无缝连接的，这就是道路设计的要点。环境感知、定位导航、动态建图、路径规划、决策控制、人机交互都是很传统的，相信只有在中国能做到极致，因为中国人民的组织协调能力非常强。当然基站的设计也同样重要，这个地方的网络不能够中断，任何一方的网络连接不通畅都是很危险的。再往后发展，基本上就变成对系统以及更高的计算能力的需求。

汽车的智能驾驶级别越高越接近智能汽车，汽车的网联化程度越高就越接近网联汽车。网联化以后基本上系统的优化就要走出来，对智能汽车或是单车进行优化，网联化就是整个系统进行优化，汽车驾驶级别和网联程度越高就越接近智能网联汽车。汽车的智能化、网联发展是个同动的过程，两者相互促进、相互迭代、相互提升。

智能化不是一蹴而就的，中国的原创较少，但是产业化做的好，在技术的原创上面还要加强。做原创，肯定不是直接研究这个东西有什么用，一定是从兴趣出发，研究它的科学原理是什么。我的团队最初通过研究机器人平台，让这些小车在走廊、实验室里运行，研究如何有效地驾驶、有效地寻找目的地。

图1 物理系统：运操一体化机器人

随着元器件、计算机算力的提高、价格下降、成熟以后，机器人具备了3D地图建模能力、运操一体能力、路径规划能力。GPS导航最初是为飞机准备的，经过提高以后应用在汽车上面。这些实验室里的技术集成到汽车上，汽车便成为了一个平台，从而进入了智能汽车的时代。

平台越大，能力越大，机器人平台的计算能力肯定没有汽车大。后续，团队在汽车平台上继续进行研发，做了更好的优化，并搭载了车用的GPS。现在北斗卫星有40多颗，GPS卫星有20多颗，北斗的卫星已经比GPS要好。除此以外，我们的团队还将激光雷达，视觉传感器、毫米波雷达做了集成，使汽车具备在自身位置不确定的未知环境里创建地图，并进行自主定位与导航的能力。

人工智能不等于机器学习

很多专家都把机器学习当成人工智能了，但是深度学习只能学习，不能思考，所以深度学习不是人工智能，人工智能肯定也不只是学习，二者不可混淆。机器学习大力推动了人工智能的社会认知，但不是科学认可，和人工智能不挂钩。

机器翻译和人脸识别应用了机器学习的技术，在深度学习出现之前，一部分工作只能达到80%的准确度，等深度学习出来之后可以达到95%、98%的准确度，这时生成的结果就可以使用了。剩下的2%和5%，5%不可用就重新改进，还有2%是永远解决不了的，因为那一部分需要一些艺术，艺术是数学不能表达的，人生本就是一门艺术，深度学习还是属于技术层面。

未来，机器人将不只在工厂里工作，还会进入千家万户和人类共同生活，取悦人类。按照这个思路，更多的机器人技术可以移植到未来的移动汽车平台内，所以将来智能网联汽车也许能够解决情感问题。