【摘要】單車智能和車路協(xié)同是自動駕駛發(fā)展的不同路徑。在新型舉國體制的時代背景下,車路云一體化的車路協(xié)同技術路徑將在成本、效率、安全性等方面實現(xiàn)技術超越,助力我國經濟發(fā)展。應進一步加強頂層設計,構建智能交通一體化平臺;整合資源,集中突破關鍵核心技術;推動智能汽車基礎數(shù)據標準格式和相關標準制定;加強對應用示范試點的統(tǒng)籌與部署,推動無人駕駛商業(yè)化發(fā)展,使我國在智能交通領域走在世界前列。
【關鍵詞】車路協(xié)同 自動駕駛 車路云一體化
【中圖分類號】U46 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2021.04.007
梁曉峣,上海交通大學計算機科學與工程系教授、博導。研究方向為計算機體系結構、人工智能芯片設計、通用圖形處理器架構。主要著作有《昇騰AI處理器架構與編程》(主編)、《VR-DANN: Real-Time Video Recognition via Decoder-Assisted Neural Network Acceleration》(論文)、《Cache-Emulated Register File: An Integrated On-Chip Memory Architecture for High Performance GPGPUs》(論文)等。
“降維打擊”一詞來源于科幻小說《三體》,用于形容由于科技的代差造成的毀滅性打擊?;厮萁鷼v史,清朝末期,我國以冷兵器迎戰(zhàn)八國聯(lián)軍,被“降維打擊”。新中國成立以來,中國科技事業(yè)走過不平凡的發(fā)展之路。當前,經過幾十年的快速發(fā)展,我國取得了諸多科技成就,但在關鍵核心技術領域仍然存在不少“卡脖子”問題。突破“卡脖子”技術短板,中國科技必須升維謀劃,加大科技創(chuàng)新力度,提高科技對經濟社會發(fā)展的貢獻率和支撐力,憑借自身優(yōu)勢做人無我有的技術,從技術上的追隨者轉變?yōu)橐I者。
交通運輸是國民經濟中的基礎性、先導性、戰(zhàn)略性產業(yè)和重要的服務性行業(yè),而自動駕駛將開啟未來交通的智能之路。關于自動駕駛的路徑方向,美國選擇了單車智能,以谷歌為首的技術公司在過去十幾年的技術投入與積累中形成了很高的技術門檻。近年來,雖然我國在單車智能方向涌現(xiàn)了許多科技公司,但是在核心技術的沉淀積累方面與美國還存在著代差,如我國依然采用單車智能的技術路線,在技術上還是會陷入“卡脖子”困境。當前,在新型舉國體制時代背景下,我國應選擇車路云一體化的車路協(xié)同技術路線,從而在成本、效率、安全性等方面實現(xiàn)超越,力爭在智能交通技術上領跑世界,助力我國經濟發(fā)展。本文深入探討實現(xiàn)自動駕駛的單車智能與車路協(xié)同的不同技術路線,并嘗試對自動駕駛中涉及到的技術以及法制發(fā)展路徑提出一些建議。
新型舉國體制的時代背景
黨的十九屆四中全會提出,要“構建社會主義市場經濟條件下關鍵核心技術攻關新型舉國體制”。完善關鍵核心技術攻關的新型舉國體制,對于推動我國經濟高質量發(fā)展、保障國家安全、不斷開辟“中國之治”新境界,具有十分重要的意義。“新型舉國體制”以國家安全和國家發(fā)展為根本目標,通過科學統(tǒng)籌、集中力量、優(yōu)化機制、協(xié)同攻關,與市場機制充分結合,讓市場在資源配置中起決定性作用,同時更好發(fā)揮政府作用,驅動二者發(fā)揮各自優(yōu)勢并形成協(xié)同創(chuàng)新的合力,使資源配置實現(xiàn)效益最大化和效率最優(yōu)化。在這一新型體制下,高科技企業(yè)成為科技突破創(chuàng)新的主要載體,而市場機制則成為社會資源合理配置以及經濟活動的主導動力。
我國對舉國體制并不陌生,特別是在科技創(chuàng)新方面,自新中國成立以來,我國由國家主導制定了多個技術攻關計劃,凝聚全國力量在特定科技創(chuàng)新領域進行技術突破,比如《1956-1967年科學技術發(fā)展遠景規(guī)劃綱要》、“兩彈一星”項目,等等。這些“傳統(tǒng)舉國體制”下的技術攻關項目成功助力我國突破了西方的技術以及經濟封鎖。需要特別指出的是,在上世紀50年代,我國在面臨西方的經濟與技術雙重封鎖的大背景下,在經濟條件十分困難的情況下,通過舉國體制實現(xiàn)了“兩彈一星”的突破,從而奠定了中國在國際社會中的重要地位。
然而,“傳統(tǒng)舉國體制”也有其不足之處:首先,雖然“傳統(tǒng)舉國體制”在科技方面多次推動我國實現(xiàn)技術突破,但是在技術商業(yè)化方面卻鮮有建樹。放眼當下,我國不僅要避免核心技術“卡脖子”,更需要通過科技發(fā)展推動經濟發(fā)展,幫助我國從“世界工廠”轉變?yōu)?ldquo;世界科技研發(fā)基地”。因此,實現(xiàn)科技的轉化與市場化極其重要。其次,在“傳統(tǒng)舉國體制”的科研系統(tǒng)下,體制內外的人才流動率較低,國家主導的創(chuàng)新與企業(yè)主導的創(chuàng)新在交互協(xié)同共生中面臨諸多困難。實踐證明,科技行業(yè)體制內外的人才流動能夠把國家的需求帶到科技企業(yè),也可以把科技企業(yè)的創(chuàng)新技術點帶入體制,有利于推動科技自主創(chuàng)新。
“新型舉國體制”是“傳統(tǒng)舉國體制”的進化升級版本,即通過國家引導的技術方向與市場機制充分結合,實現(xiàn)資金以及人力資源配置效益最大化和效率最優(yōu)化。在科技創(chuàng)新方面,美國也出現(xiàn)過得益于“舉國體制”的成功案例。過去60年,美國國防先進研究計劃局(Defense Advanced Research Projects Agency,以下簡稱DARPA)專注于研發(fā)政府主導的革命性技術,建立了完善的科技轉化機制與商業(yè)化渠道,在推動美國科技與經濟發(fā)展中發(fā)揮了決定性作用,是美國保持其全球競爭力的關鍵因素。[1]比如,互聯(lián)網及全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)這兩個項目都是由DARPA發(fā)起的,目前全球衛(wèi)星定位技術為美國GDP貢獻了3000億美元,互聯(lián)網技術則貢獻了2.1萬億美元,分別占美國GDP的1.5%和10%,預計在不久的將來,這兩個行業(yè)都將維持較高的增長率。然而,受制于諸多因素,DARPA的資金資助力度還是相對薄弱,年度預算比較有限,在一定程度上限制了其進一步拓展和升級。
新發(fā)展階段,是我國通過體制優(yōu)勢實現(xiàn)技術超越的黃金窗口期。我國的科技企業(yè)應在國家政策的引導下,集中資源和力量辦大事,全力以赴攻克革命性而非漸進式技術,研發(fā)高級別的車路協(xié)同技術,從而在成本、效率、安全性上實現(xiàn)全面突破,在智能交通技術上領先世界。
為什么要做自動駕駛
世界經濟論壇有關專家學者預測,汽車行業(yè)的智能化變革將創(chuàng)造超過670億美元的經濟價值,并帶來超過3.1萬億美元的社會效益,[2]自動駕駛技術的引入將會重新定義整個汽車行業(yè)。乘客與汽車、汽車與汽車、汽車與城市基礎設施的互聯(lián)互動將極大助力整個智能交通行業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展與完善。自動駕駛汽車的市場潛力相當可觀:到2035年,僅中國就將部署約860萬輛自動駕駛汽車,其中約340萬輛擁有全自動駕駛功能,520萬輛擁有半自動駕駛功能。[3]具體來看,自動駕駛技術將會在如下幾方面給人類社會帶來顯著的變化。
促進交通安全。高速公路事故是全世界交通行業(yè)面臨的最大問題。根據世界衛(wèi)生組織統(tǒng)計,全世界每年有將近130萬人喪生于高速公路交通事故,[4]而在我國這一數(shù)字約為26萬人。[5]在美國,高速公路傷亡每年會造成至少6250億美元的經濟損失,[6]而自動駕駛汽車將通過車道偏離警告、盲點探測、疲勞檢測等一系列基于人工智能的技術,大幅減少由于人為因素導致的交通事故,降低傷亡率。
疏解交通擁堵。交通擁堵是世界上幾乎所有核心城市面臨的主要問題。據估算,都市交通擁堵中有23%~45%發(fā)生在道路交叉處。[7]傳統(tǒng)的基于交通燈和停車標志控制車流的方式,無法根據實際交通流量動態(tài)、實時地調整間隔時間,從而更好地調節(jié)交通擁堵情況。而進入真正的無人駕駛時代,汽車將通過與當?shù)剀嚶穮f(xié)同系統(tǒng)的互動,自動調節(jié)紅綠燈的間隔,動態(tài)優(yōu)化道路交叉口的車流量,提高車輛通行效率并緩解擁堵。
緩解停車難問題。采用自動或者輔助停車功能的汽車能將每側預留的停車空間減少10厘米,使每個停車位平均減少1.95平方米的停車空間,節(jié)省了寶貴的城市土地資源。此外,結合GPS導航和城市高精地圖,自動駕駛汽車將有能力發(fā)現(xiàn)附近最佳停車場所并自動行駛至目的地停車,極大節(jié)省了乘客停車和取車的時間。通過與當?shù)剀嚶穮f(xié)同系統(tǒng)的互動,緊張的停車資源能夠得到合理的分配和使用,緩解局部停車難的問題。
減少空氣污染。汽車是造成空氣污染的主要原因之一,而自動駕駛汽車往往是新能源電動汽車,有利于保護環(huán)境和減少空氣污染。同時,自動駕駛技術所使用的共享系統(tǒng)也能帶來減排和節(jié)能的功用。德克薩斯大學奧斯汀分校的研究人員通過研究二氧化硫、一氧化碳、氮氧化物、揮發(fā)性有機化合物、溫室氣體和細小顆粒物發(fā)現(xiàn),使用自動駕駛汽車共享系統(tǒng)不僅節(jié)省能源,還能減少各種污染物的排放。
單車智能的自動駕駛技術路線
單車智能的自動駕駛技術路線源于美國,早在2009年,美國的谷歌公司就已經啟動研發(fā)自動駕駛技術,并在近年來逐步實現(xiàn)商業(yè)化。由于技術起步比較早,美國在單車智能的標準與法規(guī)制定方面已走在前列。2013年,美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)發(fā)布了汽車智能化的美國國家標準,將自動駕駛功能劃分為0~5級六個級別,從而有效應對汽車智能化技術的爆發(fā)式增長。[8]其分級標準具體定義如下:
Level 0:無自動化,沒有任何智能駕駛功能,在此級別駕駛員對汽車所有功能擁有絕對控制權。
Level 1:僅實現(xiàn)單一功能的駕駛自動化,駕駛員對整體行車安全負責,但部分控制功能可實現(xiàn)自動化,比如常見的自適應巡航、應急剎車輔助、車道保持等。此級別的核心特點是只有單一的自動化功能,因此駕駛員無法做到手和腳同時不操控汽車。
Level 2:實現(xiàn)多功能級的駕駛自動化,智能汽車可以與駕駛員分享控制權,智能汽車在某些預設環(huán)境下代替駕駛員操作汽車,即駕駛員手腳可同時離開控制,但必須隨時待命,對駕駛安全負責,并隨時準備在短時間內接管汽車駕駛權。
Level 3:有限的自動駕駛,即在有限情況下智能汽車可實現(xiàn)自動控制,比如在預設的路段(如高速和人流較少的城市路段),智能汽車可以完全負責整個車輛的操控,但當遇到緊急情況時,駕駛員仍需要立即接管汽車控制權。這一級別能夠通過智能駕駛技術解放駕駛員,即對行車安全不再負全責,不必時刻監(jiān)視道路狀況。
Level 4:高度自動化,在公路上無需駕駛員的干預,在無需人為協(xié)助的情況下智能車可以由出發(fā)地自動駛向目的地。乘客僅需輸入起點和終點信息,智能汽車即可全程負責整體行車安全,并完全不依賴乘客干涉。
Level 5:完全自動化,在任何場景無需司機的干預,在無需人為協(xié)助的情況下智能車可以由出發(fā)地駛向目的地。僅需起點和終點信息,智能汽車將全程負責行車安全,并完全不依賴于乘客的干涉。
在Level 4(簡稱“L4”,下同)級別的自動駕駛方面,作為領域的先行者,谷歌母公司旗下自動駕駛子公司Waymo經過11年的技術投入,在2020年10月9日宣布將在鳳凰城菲尼克斯向公眾開放沒有安全員的L4自動駕駛出租車服務,這也是世界上第一個向公眾開放的完全自動駕駛的出租車服務。目前,Waymo僅在鳳凰城130平方公里范圍內為用戶提供該項服務,服務車型數(shù)量在300~400輛之間。在L2/L3級別自動駕駛方面,自特斯拉推出量產車以來,自動駕駛就成為其標志性技術。其L2級自動駕駛系統(tǒng)AutoPilot首次問世是在2014年10月9日。經過幾年的發(fā)展,目前特斯拉已經遠遠領先于其他競爭對手,其核心技術是自主研發(fā)的自動駕駛專用芯片以及芯片上搭載的純視覺感知技術。
反觀我國在自動駕駛技術上的進展,在技術路徑層,不少自動駕駛企業(yè)在技術路線上基本還是仿效美國的谷歌、特斯拉等領先者,在諸多技術上存在著代差。比如許多國內處于L4的自動駕駛公司剛剛開始在部分道路實現(xiàn)有安全員的有限運營,谷歌早在幾年前就完成了這個階段,并進入無安全員的真正自動駕駛運營階段;在商業(yè)模式層面,特斯拉已經形成了商業(yè)、場景和技術的完整閉環(huán),即商業(yè)模式催生更多場景,場景為更高技術水平提供平臺和載體,而更高的技術水平則進一步助推商業(yè)模式創(chuàng)新。同時,在技術細節(jié)上特斯拉也完成了閉環(huán),實現(xiàn)了真正的軟硬件一體化。目前,我國新能源汽車公司尚處于L2/L3的技術摸索階段,特別是在芯片上對美國有很強的依賴。盡管我國也有一些科技公司投入研發(fā)自動駕駛芯片技術,但由于缺乏大規(guī)模自動駕駛部署的場景用于提升技術,因此在技術迭代的速度上遠低于特斯拉這樣的科技公司。在這個前提和發(fā)展態(tài)勢下,中國的自動駕駛技術較難實現(xiàn)趕超式發(fā)展。
車路云一體化的車路協(xié)同技術路線
雖然在單車智能技術路線上,美國相對我國呈現(xiàn)出較為顯著的領先,但是這一技術路線有其自身的局限性,也面臨發(fā)展瓶頸。2020年7月,美國麻省理工學院發(fā)布了一份報告,對自動駕駛領域的新進展進行了研究分析,并稱基于單車智能的完全自動駕駛還需要至少10年才能實現(xiàn)大面積商用。[9]在技術層面,基于單車智能的自動駕駛還有許多不能處理的“長尾場景”,需要長時間的研發(fā)和投入。除了技術挑戰(zhàn)之外,由于單車智能的完全自動駕駛車輛需要復雜且昂貴的傳感器和計算單元設備,成本也成為單車智能實現(xiàn)完全自動駕駛商用化的最大障礙。比如在美國舊金山,由于遠程操作、許可證、保險、維護和其他費用的支出,基于單車智能的完全自動駕駛出租車將難以在成本上保持競爭力。
車路協(xié)同技術路線的發(fā)展優(yōu)勢。與基于單車智能的自動駕駛路線不同,車路協(xié)同旨在通過部署路端智能感知計算設備(統(tǒng)稱路端基礎設施),基于5G等先進通信技術實現(xiàn)車路信息共享,通過路端感知補足車端感知的有限視距、感知盲區(qū)等問題,從而極大提升自動駕駛的安全性。此外,通過車輛和路端基礎設施之間的智能協(xié)同與配合,達到優(yōu)化利用系統(tǒng)資源、提高交通效率、緩解交通擁堵等目標,真正實現(xiàn)全局優(yōu)化。在單車智能的路線下,車與路是相對割裂的個體,車是車、路是路,雖然其有可能交互,但是所作決策都是從個體出發(fā),無論從安全還是效率角度都不可能達到全局優(yōu)化。而在車路協(xié)同技術路線下,車路云是一個整體,車與路互通信息,并把所有信息匯聚到云,使云能夠做出全局最優(yōu)、最安全的決策。
構建中國完全自主知識產權的車路云一體化智能交通平臺,能夠有力保障我國國家安全,助力我國經濟健康發(fā)展。在保障國家安全方面,基于國家主導的車路云智能交通平臺,打造覆蓋全國封閉園區(qū)道路、城市公路、高速公路的智能交通體系,從而實現(xiàn)協(xié)同預警、決策引導、實時全局協(xié)同感知與監(jiān)控,全面優(yōu)化全國交通網的協(xié)同管理,為全國的公路交通安全提供技術保障。更重要的是,該平臺能夠實現(xiàn)交通效率最大化,并將交通事故發(fā)生率降至趨近于零。人民安全是國家安全的基石,目前駕駛員每百萬英里的事故率為4.2,而自動駕駛單車智能每百萬英里的事故率僅為3.2。[10]車路云一體化智能交通平臺通過融合路端與車端信息形成全域無盲區(qū)的“上帝視角”,能夠把事故率降至最低,通過技術的突破性進展實現(xiàn)人民生命安全保障的全面提升。
在助力我國經濟發(fā)展方面,基于車路云一體化智能交通平臺,國家能夠對每臺智能車輛進行協(xié)同運行優(yōu)化調控以及安全節(jié)能控制。這套系統(tǒng)在單車智能的技術路線下依賴車輛的單獨感知、融合來實現(xiàn),而通過車路云一體化智能交通平臺可將所有智能車輛的信息傳到邊緣端,通過實時的協(xié)同和融合感知以及科學決策來實現(xiàn)整個智能交通系統(tǒng)的有序運行。與單車智能相比,車路云一體化智能交通平臺大幅降低了每臺車的運行成本,從而在智能交通的全面普及上,為國家節(jié)省了至少萬億元級別的社會成本。此外,在這一平臺上能夠衍生出不同的商業(yè)應用服務,孵化大量新基建時代的商業(yè)“獨角獸”,為我國經濟發(fā)展持續(xù)注入新的活力。當車路云一體化智能交通平臺在我國規(guī)?;渴鸷?,可將這個平臺及其生態(tài)推介到其他國家,幫助更多國家實現(xiàn)真正意義上的智能交通,助力我國實現(xiàn)從“世界工廠”到“世界科技研發(fā)基地”的提升和轉變。
推動如此重大的革命性技術升級,需要集中力量和資源辦大事,有賴于國家層面的“強引導”。我國新型舉國體制的巨大優(yōu)勢,使我們能夠通過體制上的優(yōu)勢實現(xiàn)技術上的超越。我國應集中力量推進車路云一體化的車路協(xié)同技術路線,從而在成本、效率、安全性等各個方面對單車智能技術路線進行“降維打擊”,在智能交通技術上實現(xiàn)技術超越。從一定層面上看,美國等西方國家由于體制制約,很難在短期內實現(xiàn)車路云一體化的技術方案,因此只能在技術路線上選擇單車智能。
車路云一體化的系統(tǒng)架構。車路云一體化,是利用新一代信息與通信技術,將人、車、路、云的物理層、信息層、應用層連為一體,進行融合感知、決策與控制,實現(xiàn)車輛行駛和交通運行安全、效率等性能綜合提升的一種信息物理系統(tǒng),也可稱為“智能網聯(lián)汽車云控系統(tǒng)”,或簡稱“云控系統(tǒng)”。具體來看,這一系統(tǒng)架構主要體現(xiàn)在以下四個方面。
1.國家《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》和交通強國戰(zhàn)略的有力支撐。《國家智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》提出“人-車-路-云”系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展的概念,并將其作為“構建協(xié)同開放的智能汽車技術創(chuàng)新體系”的重要任務之一。“人-車-路-云”系統(tǒng)協(xié)同能力建設是未來智能汽車示范應用的重要目標,是完善智能汽車技術標準體系建設的重要參照。云控系統(tǒng)定位于“人-車-路-云”系統(tǒng),通過系統(tǒng)架構設計和產業(yè)生態(tài)升級,推動產業(yè)相關方全面發(fā)展,加快實現(xiàn)我國智能汽車強國的目標。
2.國家智能汽車大數(shù)據管理平臺的典型實踐。我國《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》要求,充分利用現(xiàn)有設施和數(shù)據資源,統(tǒng)籌建設智能汽車大數(shù)據云控基礎平臺;重點開發(fā)建設邏輯協(xié)同、物理分散的云計算中心,標準統(tǒng)一、開放共享的基礎數(shù)據中心,風險可控、安全可靠的云控基礎軟件,逐步實現(xiàn)車輛、基礎設施、交通環(huán)境等領域的基礎數(shù)據融合應用。云控系統(tǒng)旨在基于開源開放、資源共享的機制,構建一個完整的云控技術體系與生態(tài)系統(tǒng),為國家智能汽車大數(shù)據云控基礎平臺建設提供技術方案和有益參考。
3.智能網聯(lián)汽車中國方案的創(chuàng)新路徑?,F(xiàn)有單車智能技術路線的車載感知范圍有限、可靠性不足、車間行為的博弈與沖突以及單車依靠局部信息進行的規(guī)劃控制難以實現(xiàn)全局優(yōu)化等問題。傳統(tǒng)車路協(xié)同主要強調車與路側設備之間的協(xié)同,雖然可以解決部分單車智能面臨的問題,但應用場景有限,且其主要功能在于利用車與車、車與路之間的信息交互輔助單車決策,難以實現(xiàn)面向區(qū)域級路網大范圍網聯(lián)應用中的群體協(xié)同決策,亦無法滿足智能網聯(lián)汽車組成的交通系統(tǒng)在發(fā)展過程中,對全局車輛與交通的交互、管控與優(yōu)化以及對交通數(shù)據的廣泛深度應用等方面的實際要求。云控系統(tǒng)通過對“人-車-路-云”系統(tǒng)的協(xié)同控制,不僅能夠為單車決策提供有效信息,還能在現(xiàn)有車路協(xié)同基礎上通過全域控制實現(xiàn)對所有交通參與者全路段、全天候、全場景的自主控制;并在未來不同等級智能汽車混行的交通環(huán)境中,為我國交通管理與國家管控提供重要解決方案。
4.智能交通和新基建推進的有效解決方案。智能汽車的技術迭代和商業(yè)化落地離不開道路、通信等基礎設施的建設,然而目前基礎設施建設不同程度地存在著重復建設、標準不一、成本過高、難以互聯(lián)互通等問題。在這一層面,云控系統(tǒng)通過整體架構設計,以資源共享的方式進行現(xiàn)有基礎設施的有機集成;通過示范應用完善架構設計并進行全國統(tǒng)一的智能網聯(lián)汽車基礎設施建設,分攤各單位的建設成本,提高資源有效利用率,形成產業(yè)統(tǒng)一的標準和規(guī)范;通過開放式的生態(tài)建設加速智能汽車技術研發(fā)和迭代,為智能汽車商業(yè)模式探索提供標準統(tǒng)一的基礎設施環(huán)境,推進智能汽車商業(yè)化落地進程,助力我國在智能汽車領域實現(xiàn)引領作用和高質量發(fā)展。
如何通過車路協(xié)同實現(xiàn)技術超越
從全球范圍看,目前我國在車路協(xié)同方向已經走在了世界前列,相關制度規(guī)范也逐步優(yōu)化完善。2019年9月21日,中國公路學會自動駕駛工作委員會、自動駕駛標準化工作委員會發(fā)布了《智能網聯(lián)道路系統(tǒng)分級定義與解讀報告》(征求意見稿),從交通基礎設施系統(tǒng)的信息化、智能化、自動化角度出發(fā),結合應用場景、混合交通、主動安全系統(tǒng)等情況,把交通基礎設施系統(tǒng)分為六個級別,并進行了明確定義和詳細解讀。[11]
I0:無智能化。交通基礎設施無檢測和傳感功能,由駕駛員全程控制車輛完成駕駛任務和處理特殊情況。目前,世界上大部分的公路都屬于I0級別。
I1:初步智能化。交通基礎設施能夠采集靜態(tài)數(shù)據輔助交通,如提供簡單的信息服務和主動交通管理服務。較為基礎地使用紅綠燈上的攝像頭進行交通流監(jiān)控與交通擁堵預警均屬于I1級別。盡管目前我國許多大城市的主干道均具備基本的交通監(jiān)控功能,但是這些基礎信息尚不足以輔助或賦能自動駕駛技術和行為。
I2:部分智能化。通過與車輛系統(tǒng)的信息交互,使交通基礎設施具備復雜傳感和深度預測功能,實現(xiàn)支持較高空間和時間解析度的自動化駕駛輔助和交通管理。駕駛輔助的實現(xiàn),有利于在有限場景內幫助車輛完成自動駕駛。在這個級別下,基礎設施可以為自動駕駛汽車進行“補盲”,以及提供超視距感知等功能,將極大提高自動駕駛汽車的安全性。
I3:基于交通基礎設施的有條件自動駕駛。該階段,交通基礎設施具備有條件的智能化。在交通基礎設施覆蓋的道路上能夠支持單個自動駕駛車輛的部分自動化駕駛功能,可運行在包括具有專用車道的主要道路的限定場景;但遇到特殊情況,需要駕駛員予以接管。在這個級別下,基礎設施可以為自動駕駛汽車提供完整的感知功能,將核心功能從車端轉移到路端,通過車路協(xié)同實現(xiàn)安全性的極大提升,降低單車部署的成本。
I4:基于交通基礎設施的高度自動駕駛。交通基礎設施為自動駕駛車輛提供了詳細的駕駛指令,可在特定場景/區(qū)域實現(xiàn)高度自動化駕駛。如遇特殊情況,則由交通基礎設施系統(tǒng)進行控制,不需要駕駛員接管。在該級別下,基礎設施可對所有自動駕駛汽車行為進行全局決策,所有感知以及決策的功能都能夠從車端轉移到路端。在單車智能的自動駕駛路線下,決策是分布式的,車與車之間的決策存在博弈的過程,而這一過程也是影響交通效率的主要原因。當路邊單元能夠對所有自動駕駛車輛進行全局決策,即可在更大范圍和程度上提高行駛安全性、降低單車部署成本,并最大限度優(yōu)化整體交通效率。這也是智能交通最核心的目標。
I5:基于交通基礎設施的完全自動駕駛。與I4一樣,該階段交通基礎設施能夠滿足所有自動駕駛車輛在全部場景下的完全感知、預測、決策、控制、通訊等功能需要,并優(yōu)化部署整個交通基礎設施網絡,實現(xiàn)完全自動駕駛。不同的是,通過車路協(xié)同,I5能夠在所有場景實現(xiàn)完全智能的交通,包括高速公路、城市道路、園區(qū)道路,甚至是一些非道路環(huán)境。
放眼全球范圍,各國對車路協(xié)同中的道路智能分級探索尚處于起步階段。例如,美國雖對自動駕駛汽車進行了明確分級,但對于道路的智能分級并不清晰。歐盟對于道路智能和汽車智能的定義較為清晰,但是部署進展較為緩慢。歐洲的道路交通咨詢委員會每兩年發(fā)布一次自動駕駛開發(fā)路線圖,在其2019年發(fā)布的版本中,自動駕駛基礎設施分級(ISAD)共分為A~E五個等級。其中A~C級為數(shù)字化基礎設施:A級為通過協(xié)同決策實現(xiàn)自動駕駛,B級為協(xié)同感知,C級為動態(tài)數(shù)字信息;D~E級為便利基礎設施,D級僅支持數(shù)字地圖,E級則無法支持。日本在道路智能的方向定義已進入起步階段,但相關核心概念有待研究界定。日本政府和23家企業(yè)于2005年共同發(fā)起了Smartway計劃,其發(fā)展重點是整合日本各項智能交通功能,建立車載單元的公共平臺,使道路與車輛實現(xiàn)通信雙向傳輸,但對于車路協(xié)同的技術路線并未進行明確界定。
對于如何發(fā)展車路協(xié)同,國內也存在許多不同的聲音,其中部分聲音支持漸進路線,認為車路協(xié)同的步子不宜邁得太大,應該邊走邊探索,從I2逐步發(fā)展到I4/I5。然而實際上,這一觀點忽略了一個極其重要的細節(jié),即我國正處于新型舉國體制下實現(xiàn)技術趕超的重要窗口期。這一重要機遇期和窗口期一旦錯過,將錯失車路協(xié)同發(fā)展的有利時機和重要機遇。前文提到的谷歌以及特斯拉等公司,均是通過對革命性技術的全力投入和研發(fā)取得巨大的技術優(yōu)勢,繼而顛覆整個行業(yè)的。實現(xiàn)核心技術的突破,只有顛覆性的創(chuàng)新才能夠推動整個行業(yè)的“升維”。有鑒于此,我國應充分發(fā)揮新型舉國體制的優(yōu)勢,集中研發(fā)和突破I4級別以上的車路協(xié)同技術。
通過車路協(xié)同,道路沿線路側單元能夠形成與車輛V2X(vehicle to X,即指vehicle to everything)和城市道路交通大數(shù)據計算中心的無線通信體系;同時,車輛上路行駛能夠具有單車智能模式無法實現(xiàn)的下列功能。
1.駕車人在上路前和途中都能清晰完整地掌握行進前方及其相鄰區(qū)域的路況信息,如遇擁堵情況,可在距離擁堵點比較遠的路口轉而選擇其他不擁堵道路。
2.全面了解前方車輛動向,加速或減速的精確數(shù)值,以及并線或轉向前方路口、駛離本車道等所有信息,都能在前方車輛啟動動作之時讓后方車輛得知,進而采取同步協(xié)同應對的措施。
3.道路交通管控者與被管控者之間,具有雙向信息溝通交流的渠道,使被管控者可在任何時間和路段獲得城市交通管控者的精準信息要求,而不是只依賴于路口紅綠燈等信號指示。
相關政策建議
基于我國自動駕駛的發(fā)展現(xiàn)狀,以及對科技業(yè)界學界、法律界及管理部門所做的一些初步調研,現(xiàn)提出以下幾方面建議,以期對推動我國自動駕駛,特別是車路協(xié)同技術路線的發(fā)展提供有益借鑒。
第一,加強頂層設計,構建智能交通一體化平臺。車路云一體化有賴于新一代的智能交通平臺,這個平臺需要滿足中國的基礎設施標準和運營標準,智能的交通基礎設施、智能的交通運營系統(tǒng)、交通信息安全系統(tǒng),以及針對這一體系建構的新的智能汽車硬件結構,需要在以國家為主導的標準化體系下運行和推進。在這個新型的智能交通系統(tǒng)中,在頂層設計上構建全局性的車路云一體化智能交通平臺尤其重要。因此,國家有關部委應牽頭制定平臺標準,推進全國交通層面的協(xié)同,而不是由每家企業(yè)、每個地區(qū)建立獨立智能交通平臺。例如,DARPA在早期孵化互聯(lián)網技術時,即對互聯(lián)網的協(xié)議以及標準作了明確界定,在后續(xù)的商業(yè)化過程中,各家科技公司按照既定標準進行系統(tǒng)研發(fā),從而避免了大規(guī)模的重復建設以及社會資源浪費,也進一步提升了行業(yè)商業(yè)化的效率。
第二,整合資源,集中突破關鍵核心技術。在自動駕駛的各個技術節(jié)點中,我國在自動駕駛計算芯片領域的積累相對薄弱,特別是在目前市場條件下,各智能汽車主機廠出貨量都不大,無法支撐無人駕駛芯片發(fā)展生態(tài)。建議國家在基礎芯片研發(fā)、操作系統(tǒng)等核心計算平臺領域,進一步明確目標、整合資源,建立廣泛統(tǒng)一的技術聯(lián)盟,爭取在短時間內形成技術突圍的集中力量。此外,建議在國家層面支持并推動軟件與半導體定義汽車(SSDV: software and semiconductor defined vehicle)的技術路線。目前的汽車電子架構是分立的結構,每一個功能都由獨立芯片控制,在向域控制器發(fā)展的過程中,迭代較為緩慢。如按原有的汽車電子路線推進,是不可能完成技術超越的。因此,應引領我國智能車行業(yè)向中央控制方向發(fā)展,創(chuàng)新研發(fā)強算力、通用性的“軟件定義汽車”,帶動整個國產芯片生態(tài)快速有序發(fā)展。
第三,健全法律法規(guī),明確數(shù)據要素權屬。法律法規(guī)是一個社會的基礎架構,科技與法制同步行進是社會發(fā)展平衡的必要條件。目前,在無人駕駛領域,法制明顯滯后于技術發(fā)展,許多智能化場景的實現(xiàn)和發(fā)展陷入“無法可依”的困境。例如,《中華人民共和國公路法》對公路的建設和管理予以規(guī)范,但對車路協(xié)同智能公路的建設和管理,在法律法規(guī)層面仍有待健全。因此,此番新基建不應該只是“科技新基建”,也應是“法制新基建”。以美國等西方國家為例,由于其立法在各州進展參差不齊,使自動駕駛技術的發(fā)展出現(xiàn)諸多灰色地帶,相關潛在問題的責任也缺乏明確監(jiān)管,因而在目前更多依賴高額的特殊保險承擔事故責任??梢姡煞ㄒ?guī)掣肘技術應用實踐,制約了技術發(fā)展及其商業(yè)化。在新型舉國體制下,我國應未雨綢繆,加強頂層設計,抓好法律法規(guī)框架的制定和完善,從而為智能交通技術發(fā)展以及商業(yè)化松綁,助力和加速整個行業(yè)的發(fā)展。此外,應著力研究智能汽車相關數(shù)據權屬問題,清晰界定各類數(shù)據所有權和使用權。當前,數(shù)據成為產業(yè)發(fā)展的重要驅動力量已成為行業(yè)共識,各類企業(yè)都在積極進行數(shù)據產業(yè)布局,在這一基礎上,需要積極探索數(shù)據如何對產業(yè)、對社會進行正向驅動。當前,車輛數(shù)據、乘客數(shù)據、道路數(shù)據等各類數(shù)據的歸屬問題仍不明確,制約了產業(yè)的發(fā)展。2020年3月30日發(fā)布的《中共中央 國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》在明確土地、勞動力、資本、技術、數(shù)據五個要素領域改革方向的基礎上,進一步明確了數(shù)據作為新型生產要素的重要意義,指出要加快培育數(shù)據要素市場;推進政府數(shù)據開放共享;提升社會數(shù)據資源價值;加強數(shù)據資源整合和安全保護。相關部門應對照有關意見進行專項梳理,清晰界定各類智能網聯(lián)汽車數(shù)據的所有權范圍,引導產業(yè)參與者就所有權范圍內的數(shù)據進行業(yè)務模式設計與合作,推動數(shù)據使用權的分級與數(shù)據共享,聯(lián)動支持車路云一體化融合控制系統(tǒng)及應用生態(tài)的發(fā)展。
第四,推動智能汽車基礎數(shù)據標準格式和相關國家標準制定。面對未來多產業(yè)融合的車路云一體化融合控制系統(tǒng)生態(tài),實現(xiàn)不同廠家、不同型號、不同類別設備的互聯(lián)互通是車路云一體化融合控制系統(tǒng)和產業(yè)發(fā)展的基本支撐。國家級車路云一體化融合控制系統(tǒng)平臺的建設有賴于基礎數(shù)據標準和通信協(xié)議的國家標準先行,因而,應加快制定基礎數(shù)據格式和通信協(xié)議領域的統(tǒng)一國家標準體系。同時,基于統(tǒng)一的標準和數(shù)據格式,鼓勵產業(yè)生態(tài)中有能力的企業(yè)進行相關產品研發(fā)和技術成果轉化,以及跨行業(yè)、跨品牌和差異化的基礎設施產品研發(fā),為云控系統(tǒng)的基礎設施真正實現(xiàn)互聯(lián)互通提供有效的產品和解決方案,推動云控系統(tǒng)實現(xiàn)對國家現(xiàn)有基礎設施的轉化升級和有效利用。
第五,加強對應用示范試點的統(tǒng)籌與部署。目前,各地方政府、企業(yè)以及聯(lián)盟等都在進行車路協(xié)同、智能網聯(lián)汽車自動駕駛的封閉園區(qū)及開發(fā)道路測試工作。建議政府結合智能汽車網聯(lián)化發(fā)展趨勢,及時出臺相關政策,整合現(xiàn)有的應用示范區(qū)域和應用示范項目,進一步加強對于智能網聯(lián)汽車云控系統(tǒng)應用示范的統(tǒng)籌部署;在新建相關示范區(qū)域時,充分并優(yōu)先考慮云控系統(tǒng)應用示范基礎設施的建設。同時,通過政府引導下的應用示范試點項目,積極探索商業(yè)模式,完善智能網聯(lián)汽車云控系統(tǒng)架構、云控基礎平臺建設技術方案及基礎設施建設需求,全方位推動“人-車-路-云”系統(tǒng)的建設。
(IEEE無人駕駛技術委員會創(chuàng)始人,PerceptIn公司創(chuàng)始人、CEO劉少山對本文亦有貢獻)
注釋
[1]劉少山:《美國國防先進研究計劃局,如何成為美國科技的核心引擎?》,知識分子網,http://zhishifenzi.com/depth/depth/9214.html,2020年6月2日更新。
[2]Weindelt, B., "Digital Transformation of Industries: Automotive Industry", https://www.accenture.com/t20170116t084448__w__/us-en/_acnmedia/accenture/conversion-assets/wef/pdf/accenture-automotive-industry.pdf,16 Jan, 2017.
[3]Yan, H., "Officials Want to Open Way for Autonomous Driving", http://www.chinadaily.com.cn/business/motoring/2016-04/11/content_24429558.htm, 11 April, 2016.
[4]Global Health Observatory, "Road traffic deaths: Data by Country", World Health Organization, 5 June, 2020.
[5] Buckley, C., "Beijing's Electric Bikes, the Wheels of E-Commerce, Face Traffic Backlash", The New York Times, https://www.nytimes.com/2016/05/31/world/asia/beijing-traffic-electric-bikes.html, 31 May, 2016.
[6] Morgan Stanley Research North America, "Nikola's Revenge: TSLA's New Path of Disruption ", 25 February, 2014, pp. 24-26.
[7]劉少山等:《第一本無人駕駛技術書》,北京:中國工信出版集團,2017年,第3頁。
[8] NHTSA, "Automated Vehicles for Safety", United States Department of Transportation, https://www.nhtsa.gov/technology-innovation/automated-vehicles-safety.
[9] Leonard, J.; Mindell D. and Starton, E., "Autonomous Vehicles, Mobility, and Employment Policy: The Roads Ahead", MIT Work of the Future, https://workofthefuture.mit.edu/research-post/autonomous-vehicles-mobility-and-employment-policy-the-roads-ahead/, 22 July, 2020.
[10] Blanco, M., et al., "Automated Vehicle Crash Rate Comparison Using Naturalistic Data", VTechWorks, https://vtechworks.lib.vt.edu/handle/10919/64420, 7 Jan, 2016.
[11]《自動駕駛汽車要“上路”相關標準要“先行”》,中國汽車工業(yè)協(xié)會網站,http://www.autoinfo.org.cn/autoinfo_cn/content/news/20191009/1843102.html,2019年10月9日更新。
責 編/張 貝
Vehicle-Road Collaboration: The Plan on Upgrading the Intelligent Transportation
Liang Xiaoyao
Abstract: The individual vehicle intelligence and vehicle-road collaboration are two different paths of the development of auto-driving. Under the background of the new nationwide system, the technology path of vehicle-road collaboration based on the vehicle-road-cloud integration will achieve technological advances in cost, efficiency, security and other areas, and spur China's economic development. We should further strengthen the top-level design, and build an integrated platform of intelligent transportation; integrate resources, and focus on making breakthroughs in the key and core technologies; formulate the basic data standard format and other related standards for intelligent vehicles; increase the overall planning and arrangements for the pilot projects for application and demonstration; and promote the commercial use of driverless driving, so as to enable China to take the lead in the area of intelligent transportation in the world.
Keywords: vehicle-road collaboration, auto-driving, vehicle-road-cloud integration