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李克强院士:新一代AI驱动的中国方案智能网联汽车关键技术

2024/2/1 9:27:00

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1月27日,在由国家自然科学基金委员会工程与材料科学部、中国汽车工程学会指导,清华大学车辆与运载学院主办的“自动驾驶未来之路一一交通与运载工程学科发展论坛”上,来自道路、轨道、水路交通和航空航天领域的院士、专家们汇聚一堂,共同探讨自动驾驶未来之路。
李克强院士在论坛上发表了《新一代AI驱动的中国方案智能网联汽车关键技术》的主旨演讲。他指出,智能网联汽车是从产业、产品的角度描述,自动驾驶汽车则是从技术的角度描述。智能网联汽车是汽车自动驾驶发展的新阶段,中国方案智能网联汽车在系统定义、关键技术及产业生态等方面具有特色。下一代AI驱动的中国方案智能网联汽车在复杂环境感知、类脑智能决策控制、智能网联车脑/云脑一体化系统等三类典型关键技术领域,已取得阶段性成果。


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智能网联汽车技术的中国方案

汽车智能化时代来临,智能汽车是一轮科技革命的代表性产业,是世界工业强国的战略竞争高地。新一代人工智能,与汽车的实体系统、交通系统融为一体,已经形成发展共识,世界上重要国家和地区都在国家产业发展过程中,把汽车智能化建设作为核心领域。
从技术角度梳理,自动驾驶汽车已经发展到了一个新阶段。从交通车辆角度来说,汽车安全性、舒适性,与常规意义上的自动驾驶概念还存在差距。
迄今为止,不管是自动驾驶还是自动控制,本质是替代人操作,人要感知、决策,最后执行。人的决策分高低,判断准不准、决策准不准,需要解决很多不确定性问题。在一个地方不断重复练习以后,自动进化到另一个场景学习,才能实现比较高的自动化程度。
单车智能的技术发展路线,解决不了复杂环境下的感知和不确定性事项判断等问题,下一个进化的新场景应该是汽车领域网联协同式的智能。
李克强院士团队前期在一些产业项目、国家自然基金项目下做了很多探索,发现未来场景发展方向是从单体到多体再到一个复杂系统,基于此提出了智能汽车云控系统的技术思路,创建云支持自动驾驶的体系架构,用复杂系统来判断大系统的性能。
在国际上,很早就有新一代车路协同和车云协同技术的概念,李克强院士团队最先做了完整的大系统定义,围绕这个系统提出基于新一代移动通信,把信息装置和车辆装置融为一体,发展车、路、云一体化智能网联汽车。
从一个局部区域再到很遥远的中心,跟现在的IT做数据平台不是一个概念,这里面要有实时的动态数据,车、路和边缘连接。过去,车是机械状态的连接,现在通过移动通信来实现方圆一公里范围的移动连接,然后再有最基础的服务内容,最终通过协同计算,把这些环境组成一个大架构以后,再来看车该如何研究、交通基础设施该怎么进化。
在云支持的自动驾驶系统下面,车会发生改变,车不是普通的车,是新一代的汽车。在复杂大系统下面,应用层和基础层分开,基础层打通后,大系统下面的产品系统结构就要重新定义。
譬如原来车身和底盘连在一起,现在要把车身和底盘分开;过去研究的车是纯机械产品,现在把车和信息端融为一体,不仅是信息概念的连接,还有物理的连接。大系统下面,还会诞生新的产品形态、新的装置,常规汽车有发动机、变速器,电动汽车有电池电机,新一代自动驾驶时代有跟汽车结合的新型零部件。未来,车是基础,新对象、新产品不是IT的概念,是有感知、决策、控制、定位、芯片、计算、低空、人工智能的系统。
面向下一代AI的智能网联驾驶系统,是依托多源多态传感器、互联互通控制器、云端大数据平台等装置,融合大数据驱动学习、人机协同增强智能和自组织群体智能等下一代AI技术,使运载工具实现交通环境深度感知、交通态势准确认知、人车路一体化决策和控制等能力,实现部分或全部无人驾驶的下一代智能系统。



基于新一代AI的ICV关键技术研究进展

未来在交通、汽车领域,无外乎是结构化道路和非结构化道路,分高速公路和普通公路,全要素的感知和态势理解行为认知,进行自主进化决策。

现在90%的AI公司只能做到单车感知,还有多车和大范围问题需要迭代完善,智能网联汽车交通系统的核心包含协同控制、驾驶决策、行为理解和融合感知等。基于生成式AI的智能驾驶系统,从单车到多车再到交通,是从自主、混合智能到群体智能,再到云控智能的演变升级,需要以下五大关键技术手段来实现。 

关键技术1:弱势交通参与者的联合深度感知。

道路上弱势道路使用者(VRU)普遍存在,每年道路上超过一半死亡者(56%)是VRU,现在他们受到的保护依然有限,需要感知各个类别的VRU,以实现行驶环境对VRU的更优保护。

感知各个类别的VRU,数据集构建是开发环境目标检测的重要基础,团队建立了世界上第一个实用公开骑车人识别数据库,高达6.1万个样本,可助力实现动态复杂道路弱势交通参与者的联合识别。还提出了多示例目标候选区域选择的行人-骑车人联合检测方法,设计适用于多类别VRU检测的深度神经网络模型,解决不同类别弱势道路使用者易混淆等检测问题,非常适合于复杂场景。

关键技术2:交通参与者行为的长时域预测。

高准确行为预测是自动驾驶的挑战性难题。检测以后,下一步是什么?汽车驾驶道路环境,随机性强、场景复杂,做到准确需要长时间预测。

李克强院士团队提出了时空分离动态场景建模与双阶段训练机制,克服了人工设计中间态变量的预测性能局限。通过编码、减码对轨迹和空间分开,用7项指标设计时空分离模型,把准确控制和微调结合起来做算法。这项工作非常有成效,现在已经有很多单位参与进来。

关键技术3:强化学习型智能汽车自主决策。

现在做决策有很多方法,有专家规则型,监督学习型和强化学习型。李克强院士团队采取的是强化学习型。强化学习型有很复杂的算法,往往决策和控制分离,团队提出了决策控制一体化模型,不断进行迭代,在感知和决策里面用了动态规划和评价,特点是把模型驱动和数据驱动融为一体。团队还提出了DSAC算法,解决值分布过估计难题,是性能排名第一的强化学习算法,在各种工况下能够类人行为。

关键技术4:自动驾驶汽车高实时运动控制。

运动控制实时性是高级别自动驾驶的挑战性难题。李克强院士团队提出了模型预测控制的循环求解机制,改善循环次数解决了不同时域长度的最优控制,把循环的次数和PMPC位置步长相等,在理论上这是非常漂亮的做法,现在还发表了很多文章。

此外,还提出了循环模型预测控制PMPC算法,具备对控制器算力的自适应能力,可以选择不同的适配次数。如果算力不够,迭代次数少,PMPC步数短,做人工智能迭代循环次数就缺少。如果计算芯片大的话,可以增加迭代次数,用人工智能强化学习来迭代优化。做了这个匹配,所学习的神经网络策略提高在线计算速度约900倍,有效满足运动控制实时性要求。

关键技术5:面向AI高性能计算的车脑/云脑一体化基础平台。

车路云一体化的智能网联汽车核心挑战,是在大规模云端-路端-车端节点,信息流传递路径复杂多变,车辆行驶性能需求多样化,属于高维复杂信息物理系统。

李克强院士团队创建了“车-路-云”融合的智能网联汽车云控系统平台架构,研发了具有完全自主知识产权的车脑/云脑协同感知-决策-控制系统,具备分层次、跨时空、多任务等特征,是国际首个具备“车-路-云”融合特征的智能网联汽车云控系统平台架构。

云控基础平台共分四层,车端可实现毫秒级,将来基于5G条件,时间还可以进一步缩短。这样的架构不是一个概念,而是已经在实施、并且符合工程需求的项目,具有低时延高可靠性特征。在车端的自动驾驶操作系统,则设计了高实时操作内核软件,通过接口适配层,实现中间件与计算机硬件解耦。标准化功能层软件,实现了功能软件与应用软件的解耦,支撑了不同类型车端自动驾驶应用。

未来在自动驾驶层,要考虑实时性,并匹配不同硬件,这就需要新一代的操作系统。基于新一代的操作系统,将来的自动驾驶整车控制器除了芯片以外,还需要能够支撑操作系统的算法来协同快速开发,并把核心应用程序快速迭代,形成一个产业生态。

基于云的技术平台做好了,车的技术平台做好了,大家还担心通信实时性不高,可通过超视距实时感知技术,解决单车感知范围受限,通过广义优化节能驾驶技术,完成自主知识产权的云平台应用层功能软件开发。


智能网联汽车下一步发展的挑战和机遇

智能网联汽车下一步发展面临一些挑战。

自动驾驶的智能性不足,智能网联汽车的核心难题还是安全性。环境感知和准确性有待大幅提升,智能网联汽车已能区分典型环境目标,但并非绝对准确。红绿灯准确率达到95%,行人准确率达到90%(动态环境~80%),车辆准确率达到98%,但感知性能受到雨、雪、雾、霾、强光和沙尘等影响显著。

智能网联汽车决策智能性还远低于人类平均水平,对车外的决策,理解交通场景以及参与者意图,预测周车行为模式,合理判断行车风险,选择正确的应用操作。

信息安全性的挑战日趋严峻,智能网联汽车是新一代电子信息“终端”,类似手机,面临黑客从传感器、操作系统、车载总线、车联网等攻击和诱导等风险。

整体来看,AI驱动的智能网联汽车发展在系统智能性、安全性等领域任然存在技术不足的挑战,而且伦理困境及责任认定方面也亟待突破。

但积极的一面是,智能网联汽车是汽车自动驾驶发展的新阶段,中国方案智能网联汽车在系统定义、关键技术及产业生态等方面具有特色。下一代AI驱动的中国方案智能网联汽车在复杂环境感知、类脑智能决策控制、智能网联车脑/云脑一体化系统等三类典型关键技术领域,已取得阶段性成果。


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