浅析智能驾驶及其关键技术

（华东师范大学附属中学，上海 200052）

1.导论

智能驾驶技术的出现有其必然性：随着经济发展，我国的车辆数量不断增长，这不仅增加了交通事故的风险，也在客观上恶化了城市的道路交通状况，而采用人工智能技术实现车辆智能化、交通智能化甚至城市智能化是必然的发展趋势。所谓智能驾驶，指的是给车辆装备上传感器、通信设备、先进处理器等设备，融合人工智能、计算机视觉、现代通信等技术，实现车辆之间、车辆与交通系统之间、车辆与人之间、车辆与互联网之间的信息共享，具备一定的自我感知、自我决策能力，从而实现更加安全、高效、舒适、节能的交通技术。

2.智能驾驶技术体系

一般认为，智能驾驶有两条技术路线：一是自主式，二是互联式。前者即我们所说的无人驾驶[1]，该路线将信息的收集、处理与输出全部集中于单辆汽车上，在不需要与外界进行通信的前提下可以实现环境感知、路径规划和车辆控制。后者的导航、任务规划等则由车联网完成[2]。

2.1 自主式

自主式智能驾驶即为我们通常所说的无人驾驶，自主式以车载传感器、控制器、执行器、雷达等硬件装置为基础，把深度学习、机器学习等人工智能技术作为核心，使汽车具备复杂环境感知、智能决策、自主控制等功能。

与大多数智能机器人系统一致，自主式无人驾驶系统在工作流程上可以分为感知、决策与控制三个模块。感知模块由大量的车载传感器组成，负责在汽车运行过程中对周围的环境信息进行采样、收集并上传至决策模块。在行驶过程中，感知模块有两个基本任务：定位与感知，定位是指获取自身相对周围环境的位置信息；感知是指判断周围的“大脑”。自2012年以来，以神经网络为首的机器学习技术飞速发展，决策模块也不再单纯依赖传统的“自动细胞机”等模型，而是将卷积神经网络、循环神经网络等技术应用于无人驾驶的决策模块。研究表明，机器学习技术在场景遍历、端对端推理等方面与传统技术相比有着明显的优势。

控制模块顾名思义，在决策模块发出指令后，控制模块需要按照指令进行动作的执行，该模块一般认为属于现代控制原理和机电一体化的业务范畴，已经有了相对成熟的发展，相应的PID控制原理也有了相当深厚的理论基础。

2.2 互联式

互联式无人驾驶汽车即为我们通常所说的车联网技术，车联网是汽车技术与互联网技术的高度融合，通俗而言是指车与其他车辆、行人、道路设施等互联，使汽车拥有更大范围的感知能力，从而发现行车时可能遇到的风险，并优化路径规划。

在技术上车联网技术可以分为3个部分：负责收集信息的端系统、负责信息融合与信息传输的管系统、负责信息的应用与开发的云系统。端系统的本质即感知模块，包含有车辆本身的信息收集与交通设施的信息收集两部分，负责感知行车与环境的状态。

管系统实现了车辆之间、车辆与行人、车辆与道路设施的互联互通。在4G时代，由于带宽限制、延迟过高等因素，车联网的通信充满着不确定性，这种不可靠性长期闲置着车联网的发展。而在即将到来的5G时代，通信带宽、通信延迟、基站设备接入数量都会得到极大的升级，这都为车联网的发展提供了坚实的技术基础。

3.智能驾驶关键技术分析

3.1 车用高性能人工智能芯片

如前文所言，不管是自主式无人驾驶还是互联式无人驾驶，都需要复杂的人工智能算法来进行科学合理的决策，这些算法大都需要庞大的数据库来进行模型的训练，而在实际运行过程中，为了更加全面地获取周围信息，感知模块/端系统的数据流越来越庞大。这都对智能驾驶系统的计算力提出了新的要求[3]。

当前，用于人工智能领域的人工智能芯片有3大类：通用型的GPU、定制化的ASIC和半定制化的FPGA。GPU芯片因其通用性和成熟性，是现阶段加速人工智能模型训练速度的主流产品。在模型训练完成后，需要更加异构和定制化的芯片来对特性的算法模型进行加速，ASIC就是为了加速特定模型而生产的定制化芯片。与GPU相比，其投入更大，应用范围更窄，加速效果更好，往往只有“财大气粗”的大型公司才有能力进行研制和生产。FPGA牺牲了集成度来换取调整芯片基本单元的组合方式的灵活度，在算法开发阶段能够有效地帮助开发人员验证各种设想。

3.2 车用通信技术

车联网技术的基本前提是稳定、高速、低延迟的通信网络[4]。一般认为在车联网的应用场景中，主要有车内通信、车外通信、车路通信及车间通信等4种应用场景。在这些场景中应用的主要技术是DSRC和VPS技术。DSRC (Dedicated Short Range Communication)是一种高效的无线通信技术，可以实现在特定小区域内对高速运动下的移动目标的识别和双向通信；而 VPS(Vehicle Positioning System) 则是一种GPS+GSM技术，可以实现车辆定位、行车路线查询回放、远程断油断电功能，在汽车导航、求助及语音通信方面有着较广泛的应用。

车用通信技术的重要性不言而喻，随着云计算技术的不断发展，人们对数据传输的速度、延迟等都有着进一步的要求，这也在客观上不断推动着通信技术的发展。

3.3 信息安全技术

互联网时代，信息技术高速发展，针对数据安全的信息犯罪也层出不穷。窃取银行密码、敲诈勒索敏感信息甚至是侵入关键设备造成有效杀伤等都是可能出现的情况。而由于驾驶的发展使车与其他车辆、交通系统、互联网之间的联系逐步密切，产生的数据体量巨大且敏感程度较高，一旦发生数据窃取、数据泄露，就可能会造成非常严重的后果。

3.4 车联网标准

我国作为汽车消费的第一大国，在将来也势必会成为车联网产业第一大国[5]，并伴生规模巨大的产业链（例如汽车生产商、通道运营商、平台提供商、内容提供商、汽车4S店、行业用户与渠道商等）。在生产规模巨大的前提下，必须建立一套易用统一的标准体系才能实现不同车联网系统的融合，促进车联网相关产业的快速发展。

3.5 传感器技术

传感器技术是智能驾驶车辆环境感知的核心技术，是实现智能驾驶核心技术突破的重要环节。如前文所言，传感器技术主要分布在无人驾驶汽车/车联网的感知侧，总体上看分为两个任务：感知与定位。这两个任务都需要性能相对先进的传感器来进行信息的收集。例如定位模块往往封装了惯性导航技术和GPS导航技术，而感知模块则需要高性能的激光雷达和摄像头来进行障碍物的识别。除此之外，各种物联网设备都可能在未来成为车联网的一部分，例如交通信号灯、沿路商家的监控甚至是道路两侧栏杆，在这种背景下降低传感器成本可以节约大量的资金，有助于车联网的全面建成。

4.智能驾驶的发展建议

4.1 降低传感器成本

无论是哪一种发展思路，智能驾驶都是依托于庞大的数据之上的数据驱动型技术，因此对数据的来源有着天然的高要求—优秀的数据库与糟糕的数据库用相同的算法进行处理，得到的结果有着云泥之别。

优质的数据的本质是优质的传感器，当前无人驾驶汽车的发展所面临的最大的问题就是成本与性能之间的矛盾—如果说核心算力还可以依靠5G技术将数据上传至服务器进行计算来降低成本，那么传感器的成本就是无法规避的问题。例如当前许多无人驾驶汽车所使用的激光雷达技术。激光雷达技术与超声波测速的原理类似，都是通过信号发射－反射－接收－计算时间－计算距离的方式来测量车辆周围的障碍物信息。但每个时刻激光雷达都只能在一个方向上进行检测，因此有工程师试图采用多个雷达同时检测的方式来提高计算速度和准确度。但是多个激光雷达的成本过于高昂，对于智能驾驶汽车的普及反而有着阻碍作用。因此智能驾驶汽车要想全面铺开，就必须通过各种方式来降低传感器的成本，其最终目的则是降低智能驾驶汽车的造价，让所有消费者都有能力享受智能驾驶带来的便利。

4.2 自主式、网联式并行发展

自主式、网联式两种发展思路本身并不矛盾。由于相关技术与设施尚未普及，自主式技术路线是当前智能驾驶发展的主流路线。然而，随着智能驾驶向更高级别发展，自主式技术路线对车载计算芯片、传感器的要求迅速提升。但是现有的技术和交通系统显然无法做到这一点，那么就必须依靠车联网技术，通过车辆与其他车辆、行人、道路设施等互联，可以依靠外界提供局部交通道路信息感知、高精度定位等。这样大幅度降低了车辆的成本，也降低了对车辆硬件的要求，并且提高了精度和可靠性。因此，为了真正实现智能驾驶，必须让自主式和网联式并行发展。

4.3 不急于追求L5，冷静看待热潮

目前，市面上厂商智能驾驶汽车大多处于L3阶段，只有少数最顶尖的公司能接触到L4。虽然L5的完全自动驾驶很令人向往，但是从L3到L5之间的鸿沟不是短时间内能够跨越的。完全自动驾驶汽车与L3、L4相比对环境的感知与定位、数据的收集、传输和处理等方面都有了更高的要求，需要克服的技术难题也成呈几何倍数增长，而现在的硬件与算法条件并不支持。因此，建立一套易用统一的标准体系、制定一套安全法规标准相同的监管法律是促进车联网相关产业的快速发展的必要条件，营造有机生长的法律法规环境将显著降低智能驾驶的事故发生率，减少安全风险，提升社会经济效益，对智能驾驶产业的长远健康发展至关重要。从全球范围来看，政策法规的制定普遍落后于智能驾驶技术的发展，例如美国，由于各州不同的自动驾驶道路安全法规标准不一、鱼龙混杂，很大程度上制约了美国制定全面的监管法规。我国在智能驾驶领域的相关法律法规进度虽然落后于美国，但是我国目前已经成立了国家制造强国建设领导小组车联网产业发展专项委员会，逐步明确智能驾驶技术的创新应用法律法规，并且积极于建立一套完全统一易用的行业标准。

5.结语

智能驾驶在不远的未来无疑是一片蓝海，但在当前看来，仍然缺少全局性的政策已经成熟的行业标准，整个产业链的建设也尚不完善，不同企业各行其是、自行发展的问题可能仍会长期存在。而且，车联网产业发展多集中在车载社交网络应用的“端”系统层面，融合度更高的“管”“云”系统发展有待深入，迫切需要政府、行业、汽车厂商、互联网厂商共同努力，以车联网行业配套标准制定与推广为契机，制定车联网行业发展整体规划，全面推动车联网行业与相关技术的深入研究与推广应用。

智能驾驶作为一种新兴产业，发展过程必然伴随着“阵痛”，这种阵痛既有技术上的，也有社会人文上的。尤其是智能驾驶往往与人工智能有着紧密耦合的关系，这就意味着智能驾驶不仅仅可能会引发违法犯罪，更有可能会在伦理甚至哲学方面带给人类社会全新的挑战—例如经典的电车问题。由此可见，智能驾驶的发展需要许多行业共同发力，我们也期待着那天的到来。