車路協(xié)同主要是提供一個(gè)平臺(tái)，讓所有的交通主體，人、車、路在這個(gè)平臺(tái)上都可以實(shí)時(shí)地、全方位地交互信息；有了車路協(xié)同系統(tǒng)之后，汽車可以利用這些產(chǎn)品和系統(tǒng)，讓交通出行更快地進(jìn)入新時(shí)代。

國家的很多發(fā)展戰(zhàn)略都談到了車路協(xié)同，我們作為第一個(gè)承擔(dān)國家重點(diǎn)車路協(xié)同項(xiàng)目的主持單位，走過了十幾年的發(fā)展與研究歷程。人工智能對(duì)汽車智能駕駛會(huì)產(chǎn)生哪些影響，對(duì)人類交通出行會(huì)產(chǎn)生哪些變革。對(duì)此，結(jié)合我國目前的發(fā)展情況，我主要講四個(gè)方面的內(nèi)容：人工智能是智能駕駛中應(yīng)用的最新技術(shù)，它是如何與智能交通聯(lián)系起來的；如何從人工智能角度實(shí)現(xiàn)智能駕駛；人工智能實(shí)現(xiàn)過程中，哪些技術(shù)產(chǎn)生更大的作用；具體如何實(shí)現(xiàn)。

人工智能領(lǐng)域非常寬，在交通領(lǐng)域的應(yīng)用也非常深入，非常吸引眼球，到底該如何理解人工智能？從學(xué)術(shù)角度闡述，它是一個(gè)非常漫長的過程。簡單來講，人工智能就是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的基礎(chǔ)科學(xué)。

實(shí)際上，人工智能應(yīng)用的路還非常漫長、任務(wù)還非常艱巨。目前，比較實(shí)用的，大家看得見、摸得著而且能夠產(chǎn)生結(jié)果的就是機(jī)器學(xué)習(xí)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)去仿真、研究、模擬人的一系列內(nèi)容，達(dá)到了這個(gè)目的才叫人工智能。但是有機(jī)器學(xué)習(xí)是不是就能解決問題了？實(shí)際上，還不能有效地解決問題，還需要進(jìn)一步推進(jìn)，也就是說僅僅機(jī)器學(xué)習(xí)還不夠，還需要深度學(xué)習(xí)。

車輛識(shí)別不是一件簡單的事情。因?yàn)檐囕v有很多形態(tài)的變化，第一，汽車有不同的角度、不同的方向。第二，汽車會(huì)快速移動(dòng)，增加了辨識(shí)的難度。第三，當(dāng)多輛車在一塊時(shí)，混雜的交通環(huán)境，混雜的車流情況下，也要能夠快速、準(zhǔn)確、有效地進(jìn)行辨識(shí)。要把人工智能真正地應(yīng)用到交通領(lǐng)域，遠(yuǎn)比我們想象的困難得多，人工智能實(shí)現(xiàn)智能駕駛尚具有挑戰(zhàn)性。

特斯拉在智能駕駛領(lǐng)域發(fā)生過交通事故，造成司機(jī)當(dāng)場死亡。如果發(fā)生事故的這兩輛汽車具備了我們今天談到的車路協(xié)同系統(tǒng)，如果車跟車的通信、車跟路的通信能夠?qū)崿F(xiàn)，那么這場交通事故就可以避免。

從嚴(yán)格意義上講，如果一個(gè)系統(tǒng)要具有人工智能，就應(yīng)該具備三個(gè)條件。第一，系統(tǒng)能夠像人一樣感知環(huán)境、感知社會(huì)。人類通過眼睛一看就知道了，但是機(jī)器設(shè)備未必能行。第二，系統(tǒng)能夠像人一樣進(jìn)行思考。第三，系統(tǒng)要能模仿人一樣的動(dòng)作。如果能夠達(dá)到這三個(gè)條件，才算是真正意義上的人工智能。

但是目前我們看到的很多關(guān)于人工智能的介紹，距離這三點(diǎn)還很遠(yuǎn)，還有很多工作要做。

關(guān)于駕駛輔助系統(tǒng)，車路協(xié)同引進(jìn)以后，對(duì)自動(dòng)駕駛又提出了新的條件，即單車的駕駛輔助還可以和多車結(jié)合起來，于是我們提出了CDAS，實(shí)現(xiàn)CDAS的基礎(chǔ)就是車路協(xié)同平臺(tái)。

目前，巡航控制已經(jīng)應(yīng)用到一些新車上了，ACC已經(jīng)得到體現(xiàn)了，但是ACC還只是實(shí)現(xiàn)車輛自身的巡航，前車做任何動(dòng)作是不知道的，只能通過距離和對(duì)速度的判斷，來識(shí)別前車可能做什么事情。

基于車路協(xié)同也好、自動(dòng)駕駛也好，未來，我希望前車或者周邊車輛所做任何動(dòng)作之后，車輛要把信息傳出去，而不再是讓其他車輛去猜測。于是在這種情況下，有了CACC，以及加上人工智能以后的AIACC。因此，我們說人工智能和車路協(xié)同是可以完全結(jié)合起來的。

車路協(xié)同主要是提供一個(gè)平臺(tái)，讓所有的交通主體，人、車、路在這個(gè)平臺(tái)上都可以實(shí)時(shí)地、全方位地交互信息。在這個(gè)基礎(chǔ)上，為交通出行的駕駛安全和交通管理提供一個(gè)新的平臺(tái)。車聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)聯(lián)車和車路協(xié)同實(shí)際上是殊途同歸的，但是車路協(xié)同更多的是強(qiáng)調(diào)交通整體集成功能的實(shí)現(xiàn)。

此外，還有兩個(gè)方面的改進(jìn)。第一，駕駛安全。在傳統(tǒng)的安全措施之上，我們提供了V2V平臺(tái)，這就使得所有車輛之間的信息，包括操作信息可以共享，改變了原來的安全模式，比如安全帶、安全氣囊這些被動(dòng)式的安全模式，目前的ADAS則屬于主動(dòng)式的安全模式，因?yàn)槌霈F(xiàn)事故之前可以主動(dòng)避障，但是還不是多機(jī)協(xié)作的，而到了CDAS階段，就能夠?qū)崿F(xiàn)多輛車的協(xié)作。

交通控制方面也會(huì)發(fā)生革命性的變化。在一個(gè)新的平臺(tái)，你可以知道所有車輛在道路上行使的位置、速度、加速度、方向，以便更好地調(diào)整駕駛。

目前，自動(dòng)駕駛主要有兩條技術(shù)路線。第一，靠車載傳感器來探測車輛周邊的交通信息，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。第二，不完全依靠于傳感器，而是使用高精度地圖，加上高精度的定位技術(shù)，再結(jié)合近距離的傳感器，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，這也是目前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最常用的方法。目前，一些自動(dòng)駕駛汽車公司基本上是走這條技術(shù)路線。

車路協(xié)同的平臺(tái)完全可以給自動(dòng)駕駛車輛提供周邊的交通環(huán)境，比如局部的交通道路信息，還可以做到高精度。利用傳感器探測周邊的環(huán)境，路側(cè)設(shè)備探測比移動(dòng)過程中探測，精度與可靠性都高很多，而且靠基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，可以大幅度降低車輛成本。車載設(shè)備和路側(cè)設(shè)備之間交互信息以后，能夠助力實(shí)現(xiàn)真正意義上的自動(dòng)駕駛?？傊?，有了車路協(xié)同系統(tǒng)之后，汽車可以利用這些產(chǎn)品和系統(tǒng)，讓交通出行更快地進(jìn)入新時(shí)代。

（根據(jù)張毅在“中國電動(dòng)汽車百人會(huì)常州論壇（ 2017 ）”上發(fā)言整理，未經(jīng)本人審閱。）