本文為中國工程院院士、第29屆國際智能車大會程序主席鄭南寧院士刊發(fā)在《科技日報》的文章，他對當下無人車發(fā)展的現(xiàn)狀和挑戰(zhàn)進行了分析。

鄭南寧中國工程院院士、IEEE IV2018大會程序主席

當前，智能汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模快速擴大、產(chǎn)業(yè)鏈日趨完善、政策法規(guī)逐步確立，已成為我國汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的重要突破口，對于打造萬億級新產(chǎn)業(yè)、構建智慧社會、搶占未來戰(zhàn)略制高點具有十分重大的戰(zhàn)略意義。

面對這一龐大的新興市場，車企、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、資本爭相涌入，加大在智能汽車領域的布局。中國智能汽車產(chǎn)業(yè)正以跨界融合的態(tài)勢快速發(fā)展。

回顧中國智能車領域最著名的教練場——中國智能車未來挑戰(zhàn)賽（IVFC），我們對下一個十年的“訓練目標”更加清晰，對中國智能車的未來充滿希望。

IVFC降生，從蹣跚學步開始

2008 年，國家自然科學基金委員會啟動了“視聽覺的認知計算”重大研究計劃，該計劃將無人智能駕駛系統(tǒng)作為基礎研究成果的物理驗證與集成平臺。為了“以賽促研、以賽促合、以賽促進”，推動研究成果走出實驗室、在真實環(huán)境中得到驗證，促進并推廣重大研究計劃的研究成果應用與集成創(chuàng)新，2009年該重大研究計劃舉辦了首屆中國智能車未來挑戰(zhàn)賽(IVFC)，當年還作為IV 2009的重要的現(xiàn)場展示內(nèi)容，在中國西安浐灞生態(tài)區(qū)舉行，由此開始了中國無人車賽事的探索。10年彈指一揮間，IVFC已然成為中國無人駕駛人才的搖籃。

首屆賽事有西安交大、北京理工大學、湖南大學等6支車隊，在不足3公里的園區(qū)道路上，無人駕駛車輛不時地需要人工干預，而且失控、撞樹等狀況不斷。行駛緩慢、故障連連，這是首屆 IVFC 大賽上的參賽車輛給人們留下的印象。當時我們對無人駕駛的基本認識是：智能駕駛平臺并不意味著所有車都要實現(xiàn)無人駕駛，而是要使有人駕駛的車輛更安全。

從 2009 年開始，中國智能車未來挑戰(zhàn)賽每年舉辦一屆，實際上，這一賽事加快了我國無人駕駛技術不斷追趕世界領先水平的腳步。

九九歸一，未來路長且漫漫

第一屆IVFC大賽后，在國內(nèi)學術及企業(yè)界都引起了強烈的反響，關于無人駕駛技術的報道漸漸升溫，2010 年10月左右，谷歌公司宣布其制造的7輛“無人駕駛汽車”正前往加利福尼亞州公路實測。國內(nèi)各高校與車企的關于無人車合作項目亦逐步增多。此后每一屆都有一些內(nèi)容和比賽難度的增加，為無人駕駛的研發(fā)提供了很好的啟示。比如第二屆，增設了交通標志識別能力測試，各團隊車輛都能完成包括 S 形轉(zhuǎn)彎等復雜動作。第三屆開始，比賽首次從封閉道路走向真實道路環(huán)境，自然環(huán)境感知和智能行為決策成為關鍵的技術。第四屆首次在真實城區(qū)道路和鄉(xiāng)村道路環(huán)境中進行公開比賽，也是規(guī)模最大、距離最長的一次比賽，讓參賽車輛經(jīng)歷了雙重嚴峻考驗。第五屆首次采用了4S標準，即安全性(Safety)、舒適性(Smoothness)、敏捷性(Sharpness)和智能性 (Smartness)的評測。第六屆首次增加立交/高架橋路段考驗，并設置了七大關口考驗無人車動態(tài)自主路徑規(guī)劃等應變能力。第七屆則將車路協(xié)同、避讓行人作為更專業(yè)更體系化測試的核心。第八屆首次提供了真實高架快速道路、城區(qū)道路的測試環(huán)境與條件，還增設了離線測試來通過“數(shù)字化駕?！痹u估無人車的智能水平。第九屆更是設置了夜間乃至惡劣天氣下的考核點，并且引入真實交通流，考察無人駕駛車輛在有人駕駛車輛干擾下的自主行駛情況。

挑戰(zhàn)未來，五大難題待解

盡管我們已經(jīng)取得了長足進步，但要適應復雜的交通環(huán)境，智能汽車還面臨著五大挑戰(zhàn)。

第一，復雜交通場景的“周密感知”:必須在所有條件下，無論是天氣變化，復雜的路況，無人駕駛汽車都必須可靠地感知周圍的場景，做出安全的響應。換句話說，自主駕駛“必須是一種不能犯錯誤的人工智能系統(tǒng)”。

第二，對“預行為”的理解。駕駛員往往是根據(jù)預行為來傳達行駛意圖，比如開車途中能判斷前方開車的是老司機還是新手，從而決定“是否要離它遠一點”，但目前的無人駕駛技術很難解釋或理解這些細微的預行為。

第三，對“意外遭遇”的應對。比如，在臨時進行的交通管制的場合，無人駕駛汽車難以識別交警指揮車輛的手勢。同時，如有行人突然要穿越馬路，由計算機系統(tǒng)來做出預判并瞬時理解。這是一個很困難的問題，因為基于規(guī)則的自主駕駛不可能提前為每個場景編碼。

第四，“人—車的自然交互”。自主駕駛必須以自然的方式與人類交流，實現(xiàn)車輛與乘客之間的無障礙交流。乘客上了無人駕駛汽車，自主駕駛系統(tǒng)須通過交流，知曉乘客要去的目的地，理解并回答乘客提出的問題，而不是一個簡單的“點到點的行駛”。

第五，網(wǎng)絡安全的風險。通過云端的獲取和更新地圖的自主駕駛將面臨更大的風險。

另外，我們希望各地政府能給無人駕駛汽車提供有條件的路試環(huán)境以及更好的創(chuàng)新的空間，比如說開放某個區(qū)域，提供臨時牌照，允許它進行路試，推動這一技術的不斷完善和創(chuàng)新。