日前，在一场公开活动中，中国工程院院士、清华大学教授、国家智能网联汽车创新中心首席科学家李克强以视频连线方式分享《下一代AI驱动中国方案 智能网联汽车关键技术》的演讲，重点阐述了他和他的研究团队将人工智能技术应用于智能网联汽车的探索以及所取得的成果。精华内容分享如下：

智能网联汽车的中国方案

智能汽车作为新一轮科技革命代表性产业，是世界各工业强国要占领的高地。中国也高度重视智能汽车的发展，这也是中国实现制造强国和交通强国战略的重要任务之一。

为实现智能汽车的中国式发展，我们提出智能汽车云控系统（车脑/云脑一体化）的新思路，创建云支持自动驾驶的体系架构。就是基于现在的移动通讯技术，把现在的车、路、云融为一体，让系统提供实时动态数据以及支持服务内容和协同计算的功能。这就是我们提出的“智能汽车的中国方案”。

具体说来，这一方案就是车路云一体化的技术特征，并满足三个条件：符合中国的基础设施要求，即符合中国的道路基础设施标准、地图数据标准、V2X通信标准，交通法规等；符合中国联网运营标准，即符合中国要求的智能网联汽车准入，联网运营监管、信息安全等相关标准；符合中国新体系架构汽车产品标准，即符合中国标准的智能终端、通信系统、云平台、网关、驾驶辅助系统、自动驾驶系统等新架构汽车产品标准。

通过建立中国方案的智能网联汽车信息物理系统架构、充分融合智能化与网联化发展特征，以云控基础平台、高精度动态地图基础平台、信息安全基础平台、车载终端基础平台、计算基础平台这五大基础平台为载体，实现“人-车-路-云”一体化的智能网联汽车系统。五大基础平台，可以视为汽车的新零部件。这其中，芯片不可或缺。

下一代AI驱动的中国方案ICV的技术体系简介

所谓IVC技术体系，即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。

要实现下一代AI技术在智能汽车里的应用，在点-线-面上都有一系列的技术难点需要突破。所谓点上即单车上，这其中，包括单车多源多态感知、驾驶环境理解，自学习拟人化决策、人机共享型协同控制等方面的技术；所谓线上就是多车，包括了多车分布式感知、多车行为理解与预测、多车自组织决策、异质型多智能体协同控制等方面的技术；所谓面上就是全局交通上，则要包括全要素网联化感知、人车路交互行业认知与推理、大数据驱动的群体决策、人车路协同的云端控制等。

而要指出的是，当前新一代人工智能技术在我们汽车里，基本上单车的，还没有做到多车，更没有做多大范围的，从感知到集成控制。所以，我们的任务，就是新一代人工智能技术如何真正地在智能网联车里，形成一个大的智慧出行系统。

围绕任务的梳理，我们聚焦在三大领域：汽车在复杂环境下的环境感知、更高水平的决策控制、以及如何实现车云融合，进行了以下三个方面的主要工作：

1.行人与骑车人的深度网络神经联合识别。完成了世界上第一个骑车人与行人联合识别的数据库，开源数据样本超过6万个。实现了城市复杂动态交通场景行人和骑车人的联合识别，保障骑车人识别精度的同时，将行人识别的精度提高了7.6%.

2.自动驾驶汽车的类脑决策智能开发。主要针对城市道路交通，以深度强化学习为基础，实现了未知环境自我探索能力，以及云控平台进行远程学习能力，利用混合数据和车辆模型的车云协同虚拟探索学习方法，提升了对未知危险场景的决策智能性，同时有效降低在线计算负担。

3.面向AI高性能计算的车脑 云脑一体化系统开发。车路云一体化智能网联汽车的核心挑战，在于大规模云端-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，属于高维度复杂信息物理系统，为此，我们创建了车-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。该系统分为基础层、平台层、应用层。该系统由车端自动驾驶操作系统和云控网联驾驶系统共同组成。车端自动驾驶操作系统主要特点是设计了标准化模块的功能层次件，实现功能软件与应用软件的解耦，支撑不同类型的车端自动驾驶的应用；云控网联驾驶系统的主要特点是突破了智能网联汽车的车云协同超视距感知技术，解决单车感知范围受限，目标识别标准性不高的难题。将道路环境感知范围从百米扩大至千米级，目标跨越跟踪率超过90%，提升行车安全性的同时，汽车自动驾驶提供了更加丰富的信息支持。总的说来，通过车脑与云脑两端的分层控制，保障车辆行驶安全的同时，提升巡航过程的行驶经济性。需要特别指出的是，这是国际首个具备“车路云”融合特征的智能网联汽车云控系统平台架构。

智能网联汽车的下一步发展挑战

总的说来，当前智能网联汽车的智能性还是不足，决策智能性也远低于人类平均水平。虽然，当前，红绿灯识别率达到95%，行人识别率为90%，车辆识别率为98%，但感知性能会受到雨、雪、雾、霾、强光和沙尘等的影响，存在人工接管的情况，还需通过技术手段不断的完善。另外，智能网联汽车作为新一代信息终端，面临黑客从传感器、操作系统、车载总线、车联网的攻击和诱导，信息安全性的挑战日趋严峻。而安全性是自动驾驶的第一诉求。

总而言之，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一定的特色，下一代AI驱动的智能网联汽车“在复杂环境感知、类脑智能决策、智能网联车脑/云脑一体化系统等三大典型方案技术方面，已取得阶段性成果。当然，AI驱动的智能网联汽车发展在系统智能性、安全性等领域仍然存在技术不足的挑战，而且伦理困境及责任认定等方面也亟待突破。