同济大学校长助理、国家973重点项目首席科学家余卓平教授： 汽车智能化趋势下的车路云一体数字交通系统

    余卓平：尊敬的各位来宾，大家上午好！

    我是在资本的论坛上第一次做演讲，我跟资本的交流小范围地是跟某个投资公司、某个项目找我咨询比较多，一般我在汽车技术领域给大家做交流比较多。我记得十年前，我跟一个德国教授交流，当时德国是一个经济强国、工业强国，但是也都诟病德国在创新领域的发展不如美国，在走下坡路，德国教授有一番慷慨激昂的讲话，也跟大家分享一下。他讲，美国之所以创新活力这么足，实际上资本的后盾起了关键作用。大家知道欧盟一直想推欧元，使欧元在资本市场上起重要的作用，美国是非常不合作的，实际上是打压欧盟的。中国和美国的竞争，很重要的是亚投行拉响了导火索，在资本市场，美国看到中国包括曾经跟日本、韩国谈货币的联盟，使得美国非常警觉，今天既是讲技术，但又针对金融投资界的朋友一块交流，我觉得非常开心，谈点自己的观点。这张图是我持续了15年的观点，我记得2009年的时候，我当时提出来中国的汽车年产量会超过4千万辆，当时几乎很少有人支持我的观点，但是到了2016年的时候，大家可以算一算，大概七年前，全行业大概500多个专家给中国画汽车发展的路线图，这就是当时画出来的，没有人质疑，但是认为四千万辆一定能过，而且定的时间点大概在30年左右，但是最近大家又有点怀疑了，因为2018年没有冲破三千万辆的大关，大家认为是不是到天花板了，我这里还是给各位投资界的朋友们信心，我个人坚定地认为一定会超过四千万辆。很简单，大家知道发达国家一千个美国人接近800辆车，一千个欧洲人大概600辆车，我们中国人刚刚过了200辆，300辆不到，我们要进入小康、进入发达社会，汽车千人保有量是很典型的指标，所以中国的汽车千人保有量一定会过400辆，应该是接近500辆，就是不增长了，十年要更新一台车的话，基本的量要接近5千万辆，所以我一直秉着这个理念来坚定我这个信念。当时我们还有一个观点，超过六千万辆，中国的汽车不会卖到外国吗？大家看到今年去年这个号角已经吹响了，我希望大家对这个行业充满信心。国家能源安全问题、环境问题、交通问题等等，我快速过一下。电动化实际上就是给解决能源问题、环境问题找到好的答案，智能化是解决第三个问题，就是交通安全、交通拥堵，我一直在讲电动化的核心内涵是解决我们国家的能源安全、解决我们国家发展的环境保护问题。而智能化解决的是什么问题？实际上要解决交通的安全问题、解决交通的拥堵问题，因为90%的交通事故是驾驶员造成的，而交通事故对人的伤害在排行榜里高居前三位，交通事故引发的伤亡对人类的伤害排行第三，所以通过智能化解决交通安全问题是非常迫切、非常必要的。

    再一个大家可以看到我们的城市，随着汽车的保有量增加，拥堵得不得了，这个拥堵当然有道路智能的问题，也有很重要的因素是驾驶员的问题，如何使得未来的交通更流畅，通过智能化有很好的解决方案，所以这个前提下，汽车的电动化、智能化发展成为这个时代大变革的一个序曲。汽车百年不遇的大变革时代来到了，我们讲电动化智能化，当然未来可能还有一个共享化，这是很颠覆性的，共享化我相信未来也会走出来，就是说一千个中国人400辆车，将来通过智能化使得我们的出行便利性会超过一千个美国人的800辆车，这可能是智能化、共享化带来的好处。我们国家电动化智能化是什么时候吹响号角的呢？国家科技部布了一个电动汽车重大专项的局，当时定了三纵三合，三合是关键技术，电机、电池、电控。在十三五的时候，电控这个分支引出了汽车智能化的号角，当时我在责任专家组里，我一直担任燃料的责任专家，十三五时期我曾经短暂地担任过一轮智能电控的责任专家，十四五时期我又回到电池的责任专家，应该说智能化从十三五就开始热起来了，我们现在在十四五，这一轮热潮已经超过五年了。大家可以看到新能源，全球连续八年我们排第一，新能源60%以上是中国产的，而且我们自主为主，所以中国的电动化汽车打了非常漂亮的翻身仗，20年前我们谈弯道超车、换道超车很受人家诟病，但是现在这种声音几乎没有了。带来的效果是什么？智能化比电动化还要高涨，汽车资本论坛集中的不是电动化，集中在智能化上，所以现在智能化方兴未艾，第一步就是智能座舱，不涉及到驾驶，这块的智能化我们全面领先，大家可以看到大众投地平线、投小鹏等等，昨天的消息，原来的克莱斯勒、标致组成的超级大集团收购了领跑，专门开拓国际市场。整个形势发生了翻天覆地的变化，而且这一轮的智能化在这里面像电动化一样在起主要的作用。

    大家看一下汽车技术的变革，我们最近成功地说服教育部，把汽车这个专业从机电学科调走了，希望成为再往下走，大家知道有一句口号叫软件定义汽车，进入智能化时代，软件定义汽车肯定是核心的技术，大家都知道网络上曾经把上汽集团的董事长陈虹一番言论引起网络的激烈反响，陈虹认为汽车整车厂不能把灵魂卖掉，就是创新性的企业可以跟我合作，但是你不能把我的大脑给拿走，大脑是我自己的，我赞同陈虹总的观点，我还是认为智能化理念最重要的发展一定是在整车行业，因为这个大脑，整车厂必须掌控，否则整车厂就变成附庸了，从发展的历程来看，下一个应该就是智能化时代。

    从技术上来讲，为什么现在这么热？第一块智能化的技术，因为要取消驾驶员的话，我们对交通环境的感知原来是驾驶员感知，驾驶员感知环境，传感系统无论是视觉传感还是雷达等等，但最后是哪一个感知系统起关键作用，这是在发展过程。我们讲投资就有风险，哪一个技术是绝对主流的，我认为现在还不清楚，但是现在研发的这些技术都有可能在未来成为关键的、主流的技术，所以我说第一块是零部件产业的，供应链上的。

    第二块叫智能决策。现在AI技术深度学习，这就是我们讲的将来一定是灵魂，就是软件定义汽车最关键的东西，所以从这个技术上来讲，我认为这个技术将来一定是整车厂不会放手的，如果要做整车，这块技术一定是在整车厂领域。

    第三块技术，前面两块可以看到是传统的整车厂不大具备，第三块其实是执行器件，这是传统汽车的延续，什么是执行部分呢？现在大家开车，方向盘、油门、刹车这三大件是影响你驾驶的器件，自动、驱动、转向将来要成为限定系统，就是脱离机械操作，成为发信号，驾驶员也是发信号，自动驾驶的时候没有驾驶员的时候，是机器驾驶员发信号，它根据感知系统给执行系统发信号。某种程度上讲是传统零部件的升级，自动技术的升级，驱动技术的升级，还有转向系统的升级，所以传统的汽车工业有基础，但是要升级，所以也带来非常快的发展。

    刚才谈到自动领域孵化了一个企业，就是同驭汽车科技，是搞线控制动的，这块的领域你们可能会很关注。

    现在智能驾驶的车型，都在布局量产车型，但是我要谈到的是在真正商业化、智能化的产品里面，我认为特斯拉还是走在前面的，特斯拉一直讲它不是做电动汽车，是做智能汽车的，现在在自动驾驶领域里面，积累的数据，没有一个车厂比得过特斯拉，特斯拉积累的数据在整车厂里面，我认为是最多的，但是技术不一定到了完全成熟的地步。目前看到的都是以单车智能为主导的，特斯拉也是这样，这一轮自动驾驶热潮是谷歌推起来的，目前单车智能技术高歌猛进。我刚才之所以讲现在还不是说完全成熟，伴随着实验型车辆的示范，不断地有交通事故的出现，单车智能还是有它的缺陷，这个缺陷，大家要找到新的好的解决途径。

    第二决策里面，它要深度学习，它要学最优秀的驾驶员，但是我刚才也讲到，如果自动化智能化的目标是安全，是效率的话，那这里面的安全90%是驾驶员造成的，效率也有很大一部分是驾驶员造成的，你学得再好，每一辆都是最优秀的驾驶员，也不一定起到很好的效果。现在AI在学智能驾驶很重要的方面，就是在博弈，它在路上跟智能车碰上了，就是博弈，就跟现在的驾驶员一样，实际上交通系统是需要有指挥的，我一直不赞同汽车在道路上都是以我为主去行车，这样整体的效率很难提升。我们讲深度学习也有黑箱。

    刚才讲单车最优，整体效率不一定最优，所以单车智能是起不到整个交通系统的高效。再一个，大家都讲深度学习，后来讲大概要88英里的行车，才能把各种各样的路矿数据采集好，但是要采集88英里的数据，要400个亿，所以从这点上来说也是一个黑箱。从这些点上来看下一部的解决方案，大家非常看好的就是刚才提到的车路云一体整体解决方案。而且大家知道智能汽车，发改委提了这个名字，工信部叫智能网联汽车，我认为这些提法都不如交通部提的叫未来的解决方案，实际上就是智能数字交通系统，我非常赞赏这个提法，很可惜这个提法没有很系统地做诠释，到底什么是数字交通系统。实际上数字交通系统，简单一点讲，就拿车路云讲，未来的交通系统，车就是一个数字终端，就是数字车。路必须成为数字，现在大家看到的路线就是沥青路，那是物理路，未来的是数字路，所以我不赞成每个车厂都搞高精地图，每个城市只有一张地图，谁来管这张图，未来应该有一张交通数字云，我认为这个云是交通管理部门持有的，将来这朵云一进它的覆盖地区，这张图就有了，用不着去申请一个高精地图，从这个解决方案来看，我认为未来用数字交通的体系来描述包含数字车、数字路、数字云的车路云一体的交通系统，我认为这样的定义可能是更准确的，实际上这个车一定是单车智能，单车必须智能，单车不智能就实现不了刚才讲到的这些问题。如果说在紧急状况下，你要等云端的信息、等云端的指挥，来不及的，在紧急状况下一定是单车智能解决安全问题。我认为数字车的功能定位是行车的时候听云端的指挥，你用什么样的速度跑，你跑前面还是旁边的车跑前面，在交互过程中听指挥，你能够听指挥，响应很快，这就是单车智能能够发挥出来的。

    第二紧急状态下，是我自己决策的，我一定不能撞车，车的智能保证这一条，一定就满足未来智能数字交通系统的要求。数字路，实际上这是一条什么样的数字路？现在的高精地图没有路面信息，我跑在什么样的路面上，对于行车是很重要的，大家知道干路面上怎么开车、湿路面、冰路面上应该怎么开车，而现在的智能驾驶目前阶段都不谈这些东西，现在还远远没有学到这么深度。但是未来的数字路给汽车的信息应该包括了路面、交通的状态，通过路的信息把车精准地定位在这条路上，这个应该定位到厘米级，大家知道现在的导航定位都是米级的，要花很大的精力修正好，但是车路一体会定得更精准。再一个无论是你用雷达也好，还是用视觉也好，交叉路口就看不见，有很多你看不见的东西，车路一协同，这些信息全来了，所以我们讲车路协同以后，使得你的感知环境也会放大。

    再一个很重要的，我们以前的交通在十字路后有一个岗亭，警察在繁忙的时候要走下来在那里左指右指挥，后来大家发现车越来越多，警察数量不够，没有办法这样指挥。随着科技的发展设电子警察、摄像头，这个摄像头也叫电子警察，它能完全起到电子警察的作用吗？起不到，他可以监视、监控、罚款，但是没有办法现场指挥，有什么事情，赶紧派警察到现场指挥。所以未来这朵云就是警察在天上，到处有警察，随时指挥，所以远程的指挥是没问题的。然后提高交通效率方面，它就是系统决策了，整个交通系统决策实现车路云一体的管控。现在同济大学在上海嘉定正在做一个车路云一体的应用探索，我们准备在嘉定13公里的路上，大家知道上海现在已经有一条商业化运行的无人驾驶的路，就是在东海大桥上汽无人驾驶重卡在商业运行，已经运了多少吨的集装箱，我们想搞一个探索，在封闭的厂区把车路云系统做好了，13公里八个交叉口形成了案例，做了技术验证，验证完了以后，准备把它放到一段13.9公里的公开道路作示范，也很艰难，要做状态创新，我提到要资本支持，这是我们国家的优势，实际上是政府决策，这个运营环境要政府大力支持，因为很复杂。上次我们跟工信部开会，强调下一轮的示范是在现有智能网联示范区域开展包括车路云一体。现在所有车厂提出的智能驾驶汽车像邱董事长介绍了L2.5，但这是一个模糊的概念，加到什么程度，谁都不知道。上次谈得很清晰，就是要加车路云一体这样一个内涵进去，希望在这些示范区把车路云智能体系加入。大家可以看到，我们刚才的场景里面，我们做了一个非常完整的仿真，这个仿真体系13.9公里，红绿灯不调节，但是红绿灯信息要及时掌握，什么时候红灯、什么时候绿灯，完全在云端可控，云端也会给车，可以看到在无论是高峰期还有中间的平峰期，交通效率提高了，交通安全一定是单车智能，这是一定要具备的，但是交通效率的提升将近30%，就是这条路，红绿灯不变，交通效率提升30%。这种智能化的交通系统能够得到迅猛的发展。

    我就讲到这里，谢谢大家！