在西安交通大學校園的四大發(fā)明廣場上，時常會看到一輛藍白相間的小轎車行駛其中。變道、掉頭……如果不仔細看，很難發(fā)現這輛車竟沒有駕駛員。
這就是西安交大鄭南寧院士團隊自主研發(fā)的無人駕駛智能車——“發(fā)現號”。它在2017年“中國智能車未來挑戰(zhàn)賽”中，成為城區(qū)綜合交通環(huán)境比賽及城區(qū)高架道路比賽的雙料冠軍。
無人車探索者
早在上世紀80年代，歐美等國就已率先開始了智能駕駛研究。其中，無需人類參與的“自主駕駛”更成為研究主題之一。
作為西安交大人工智能與機器人研究所學術帶頭人，鄭南寧敏銳察覺到國外輔助安全駕駛與無人駕駛技術的發(fā)展趨勢。自上個世紀90年代末起，鄭南寧就開始布局無人車的相關研究。2001年末，鄭南寧正式組建起無人駕駛智能汽車課題組。
17年來，課題組深耕于人工智能與無人車研究領域，在模式識別與智能系統(tǒng)、機器視覺與圖象處理等重要領域進行了長期、系統(tǒng)的創(chuàng)新性研究，并且在無人駕駛智能車的系統(tǒng)結構、道路環(huán)境感知、多傳感數據融合技術以及交互智能駕駛綜合測試與驗證平臺研究等方面不斷取得新的進展。
2002年，無人駕駛車“思源1號”正式誕生。2005年，“思源1號”在校園道路環(huán)境測試成功后，為了獲得實際的交通路況數據，課題組制定了“新絲綢之路挑戰(zhàn)”計劃，即讓“思源1號”從西安出發(fā)一直行駛到敦煌。然而，“思源1號”無人車出了校門之后，幾乎無法應對真實的交通場景，在許多路段都依賴于人工干預，只在接近敦煌的公路上能夠實現自主行駛。
“2005年無人車‘新絲綢之路挑戰(zhàn)’的經歷給予我們深刻的啟示，要想使無人車研究的實驗室成果真正走向應用環(huán)境，我們還面臨許多艱難的挑戰(zhàn)。”鄭南寧回顧當年情況時表示。
從模擬實驗走向真實交通環(huán)境，從特定路段到復雜道路，從直線行走到轉彎超車，從每小時10～15公里到70～80公里的速度……
“從2017年回看2005年的無人車，就像是‘丑小鴨’實現了蛻變�？茖W研究就是這樣，要腳踏實地一步步走向更加完善的階段。”說起無人車研究從“理想”逐漸轉變?yōu)?ldquo;現實”的過程，鄭南寧感慨萬分。
重構類人自主駕駛
美國汽車工程學會將自動駕駛分為三級：輔助安全駕駛、自動駕駛和自主駕駛。
從技術角度來看，無人車自主駕駛的技術鏈路分為三個步驟：對環(huán)境的感知與理解，就是使用車輛傳感器獲取眼前的環(huán)境數據，再進行數據處理；駕駛的決策與規(guī)劃，即在數據理解的基礎上進一步部署規(guī)劃車輛的行駛路線；最后是實現運動的控制，車輛方能進行自主駕駛。
自主駕駛的難點主要體現在數據處理后進行的路線規(guī)劃。因為系統(tǒng)始終無法像人類一樣感知車外的各種復雜狀況，機器并不能完全模擬人的認知能力，這就提出了一個難題：如何才能讓機器具備準確、快速的判斷，并根據判斷做出適當的“應對行為”。
自主駕駛不是簡單的人工智能形式，更不是一種形式化問題的求解。它需要研究人員研制一種進化的、發(fā)展的自主駕駛學習系統(tǒng)，使自主駕駛系統(tǒng)像人類駕駛員一樣熟能生巧。而實現“熟能生巧”和系統(tǒng)的結合，就是目前無人車研究團隊正在全力突破的關鍵點。
從認知的角度出發(fā)，團隊將研究的重點瞄向“人類大腦如何儲存、加工交通環(huán)境信息”以及“駕駛行為的背后存在怎樣的表征特性”等極具復雜性的內容，而后將現實操作過程中系統(tǒng)感知的獨立“事件”轉換成有意義的模型。
緊接著，通過對信息進行預編碼、短期記憶，最終形成長期記憶。事實上，過程的關鍵在于如何將短期記憶和交通規(guī)則整體形成長期記憶的知識庫并進行反復的“深度學習”。
為了驗證不同的技術路線，西安交大人工智能與機器人研究所組建了緊密合作的“夸父”“發(fā)現”和“先鋒”3個無人車課題組，分別從環(huán)境感知、新型系統(tǒng)架構和擬人控制等關鍵技術進行協同攻關和突破。
一項偉大的科學研究從不是“隨隨便便、敲鑼打鼓”就能獲得成功的。“我們團隊從不會走捷徑，碰到問題就要一個一個努力解決。”“夸父”無人車課題組負責人薛建儒教授告訴《科學新聞》。
量產五大挑戰(zhàn)
自無人車進入試驗階段以來，對于其何時能夠實現量產的提問從未間斷，學術界、企業(yè)界都在熱烈討論著。
然而，量產是否就意味著無人車能夠進入尋常百姓家？在鄭南寧看來，“行百里者半九十”，盡管近年來無人駕駛技術確實取得了突破性進展，但在相當長的一段時間內，要著力解決五大挑戰(zhàn)，才能推動無人車實現真正的量產。
第一是對復雜場景的感知。例如無論天氣或照明情況如何，無人車都必須在不斷變化的情景中作出安全的響應；
第二是對意外境遇的處理。目前的自主駕駛技術很難解釋異常情況，如交警的手勢和行人的肢體語言等，“由計算機來判斷一個孩子是否即將闖入道路是很難的”；
第三是對預行為的理解。駕駛人根據預行為傳達行駛意圖，但目前的自主駕駛技術很難對場景中其它運動對象（包括行人）的預行為作出解釋；
第四是對人車自然交互的探索。自主駕駛必須要實現車輛與乘客的無障礙交流，并且能通過交流使智能汽車系統(tǒng)理解并回答乘客提出的相關問題等；
最后是對網絡安全的保障。越來越多的計算滲透到人們使用的智能終端中，為避免發(fā)生黑客入侵智能汽車系統(tǒng)的情況，就必須保障無人駕駛系統(tǒng)的安全穩(wěn)固。
除了以上技術層面的五大挑戰(zhàn)之外，無人車在量產之前還必須在真實而復雜的交通環(huán)境中進行反復測試，以確保一個高度安全可靠的人工智能系統(tǒng)。
打造無人駕駛時代
回顧人類歷史不難發(fā)現，每一次重大科學發(fā)明首先都極大拓展了人類的認知邊界，進而催生出了意義深遠的技術革命，最終成為推動經濟社會變革的巨大力量。
新時代召喚無人駕駛，無人駕駛智能車屬于新時代。就在今年，上海市已陸續(xù)發(fā)放出5張智能網聯汽車道路測試牌照，一些人大代表也呼吁要填補無人駕駛法律方面的空白。面對無人車的研發(fā)現狀，鄭南寧希望通過共同努力，營造更加開放包容的環(huán)境�？梢灶A見的是，這些愿景正在逐步變成現實。
關于未來的創(chuàng)新之路，鄭南寧認為，第一是發(fā)展低成本、高性能的傳感器技術。傳感器技術是無人車的核心技術，但我國目前所用的傳感器仍大多來自外國。第二，要解決五大挑戰(zhàn)，從根本上必須使無人車擁有非常強大的計算能力，才能實現更為強大的理解能力。第三，加強與汽車企業(yè)的合作，在無人駕駛產業(yè)化的發(fā)展過程中，車企一定要成為創(chuàng)新的主體；高校作為科研力量的聚集地，一定要加強與企業(yè)的合作，積極促進科學研究成果的落地轉化。
創(chuàng)新引領科技發(fā)展，一個以無人車為代表的人工智能時代正向我們走來�！�