交通类智能应用：让出行畅通无阻
2018-01-14
智能应用普及的浪潮正在到来，人工智能与大数据、云计算、互联网、物联网、AR(增强现实)、VR(虚拟现实)等技术融合发展，已经初露锋芒，让未来的智能应用前景充满无限可能。与此同时，智能应用和产品成熟度不足、大规模数据采集带来的隐私泄露风险、部署机器人对工作岗位的挑战等等，引发了许多争论。本版将连续刊载几篇文章，展示交通、医疗、工业、消费等领域最新的智能应用发展成果，希望借此带给读者对新技术与未来的思考。
通过声音识别和人脸识别系统开启车门、启动汽车，在无人驾驶汽车上处理工作文档，忙完工作后通过汽车娱乐系统听音乐、欣赏影视剧、玩游戏，或者什么都不干，等车启动后倒头就睡……这样的场景是很多人的梦想，未来很可能会成为我们日常生活的一部分。
当出行成为一种闲暇的生活方式，我们可能会花更多时间在车上。为了让人们有更多自由支配的时间，谷歌、苹果、百度等信息通信业巨头，以及奔驰、宝马、奥迪、通用等汽车业巨头都不约而同地在无人驾驶领域投入了大量资源。当然，交通类智能应用和产品不仅在陆地上，也出现在空中，无人机正在进入我们的生活，未来一定会有无人驾驶轮船出现在江河湖海中……
无人驾驶“含苞待放”
汽车或许是工业时代最有代表性的产品，但进入智能化时代，传统汽车已难以满足人们的需求，汽车业面临产业转型升级的课题。与此同时，对信息通信业而言，随着智能手机的渗透率逐步接近饱和，开拓智能汽车市场很有必要。在技术和产业层面，无人驾驶成为汽车业与信息通信业的一大交汇点。
从产业层面看，智能汽车已成为产业融合发展重点，传统汽车企业快速转型，电子信息、网络通信等企业加速渗透，汽车与相关产业全面融合，产业链面临重构，价值链不断延伸，产业边界日趋模糊，呈现智能化、网络化、平台化发展特征。从技术层面看，汽车始终是新技术应用的重要载体，随着信息通信、互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术在汽车领域广泛应用，汽车正由人工操控的机械产品加速向智能化系统控制的智能产品转变。
但无人驾驶并没有那么容易实现，辅助驾驶、半自动驾驶会更早出现。那么，到底什么是自动驾驶2014年，国际汽车工程师学会发布了自动驾驶的六级分类体系，即：非自动化(0级)、辅助驾驶(1级)、部分自动化(2级)、有条件的自动驾驶(3级)、高度自动化(4级)、全自动化(5级)。其中，0~2级需要驾驶员监控驾驶环境，而3~5级只需自动驾驶系统监控环境。目前，各大汽车厂商都推出了自动驾驶系统，比如特斯拉Autopilot、凯迪拉克SuperCruise、梅赛德斯-奔驰DrivePilot等。谷歌、苹果、优步、百度等信息通信业代表企业也都在无人驾驶技术方面积极尝试。不得不说，现有产品还有很大提升空间。当然，自动驾驶要进入高度自动化阶段，对道路和环境条件都有限制性要求，但也只是时间问题。进入全自动化阶段，无人驾驶系统将能够在所有道路和环境条件下完成驾驶。
夯实基础整体推进
若从更宏观的视角来看，包括汽车在内的交通工具只是整个交通体系中的一部分，借助智能化手段解决人员流动、货物流通问题，不仅要突破横跨多领域的关键技术环节，还需要建设良好的基础设施，以及提供配套的辅助服务。交通智能化不能一蹴而就，而要突出重点、全面推进，政策支持、基础设施建设尤为重要。
政策支持对新技术的发展、成熟和产业化的意义非凡。2017年7月，国务院印发了我国第一个人工智能规划《新一代人工智能发展规划》。在无人驾驶方面，该规划提到了研究自主无人系统的智能技术，即无人机自主控制和汽车、船舶、轨道交通自动驾驶等智能技术，相关机器人技术以及自主无人操作系统;研究复杂环境下基于计算机视觉的定位、导航、识别等自主控制技术。同时，发展自动驾驶汽车和轨道交通系统，探索自动驾驶汽车共享模式;发展消费类和商用类无人机、无人船，建立试验鉴定、测试、竞技等专业化服务体系，完善空域、水域管理措施。
包括无人驾驶在内的人工智能技术要真正落地应用，离不开良好的网络、大数据中心等基础设施。网络方面，我国宽带网络和高速公路网快速发展，规模位居世界首位，北斗卫星导航系统(BDS)定位精度可达毫米级。未来将加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发及应用，加强智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设，形成万物互联、人机交互、天地一体的网络空间。近日，国家发改委印发的《智能汽车创新发展战略(征求意见稿)》明确提出，建设覆盖全国的车用无线通信网络;在桥梁、隧道等道路关键节点部署窄带物联网(NB-IoT)等网络，建立综合信息数据库和多维监控设施，开展道路基础设施信息化改造。大数据基础设施对智能汽车和智能交通的关键作用无需赘言，甚至有研究者列出了“深度学习+大数据=人工智能”的公式。当前，我国正在推动实施国家大数据战略，依托国家级数据共享交换平台等公共基础设施，将形成交通领域的大数据基础信息数据库，逐步实现车辆、基础设施、交通环境等领域的基础数据融合应用，为智能汽车的研发制造、安全运行、交通管理、应用服务等提供支撑。
梦想与现实有距离
安全，永远是驾驶者面对的第一问题。无人驾驶系统依靠智能程序，能杜绝疲劳驾驶、酒后驾驶等违反交通法规的行为，还有研究表明，无人驾驶汽车的事故率比人工驾驶要低得多。不过，无人驾驶系统目前的技术成熟度不容乐观，问题很多。比如，实测数据积累时间不够，面对复杂环境处理应急情况方案有限;采集并分析数据的传感器对精密性要求极高，基于安全考虑，需要嵌入车内而非完全依赖云端计算，但目前在硬件层面存在制约因素;极端条件下，自动驾驶系统面对从未遇到的情况时可能无所适从，导致事故发生;研究者与研究对象往往受地域条件限制，难以充分考虑不同环境的差异，增加了无人驾驶系统瞬时识别和判断失误的风险;黑客入侵自动驾驶系统，将对乘客、车辆带来安全风险。
新事物往往带来新冲击，也需要新规范。人工智能具有技术属性和社会属性高度融合的特征，把握激励发展与合理规制之间的平衡并不容易。目前，大家对于法律和伦理方面的问题并未达成共识。在技术不能达到能完全消除事故可能性的前提下，一旦出现交通事故，无人驾驶汽车的责任认定将会非常棘手，相关交通法规、保险制度都应做出调整。
智能应用让交通出行更有序，当无人驾驶普及之时，如果我们从空中俯瞰地球，车流或许就像工业流水线一般井然有序。随叫随到的无人驾驶汽车，让家庭不必再购置汽车或停车场地，共享汽车有望成为主流。但要看到这样的场景，还需要时间。正如特斯拉首席执行官马斯克在TED演讲中所言：“我对技术发展前景和我们共同构建未来的能力非常乐观。但我也相信，我们欠彼此和世界一个立身何处的清醒认识，为此我们需要通过努力工作来推其前进。如果无人汽车的关键性突破很难，这将又是另一幅光景。我们仍需耐心等待将飞车的梦想转变为现实的契机。”
