智能驾驶最大的挑战是什么？

智能汽车与智能驾驶的话题放在5年前讨论，人们觉得还很遥远，但如今，“某某无人车”上路的新闻已经层出不穷，无论是美国硅谷，还是上海无人车测试区，人们好奇地拍下测试画面和车上顶着传感器的无人车。在当下，智能驾驶正逐渐渗透到生活中，在未来5年10年，依然是一大热门。

当人越来越少地介入到行驶过程中，人的因素还重要吗？什么才是智能驾驶最大的挑战？我们来看看吉林大学邓伟文教授的分析，本文根据邓教授在2017未来汽车峰会上的发言内容整理。

▲ 邓伟文，吉林大学汽车研究院常务副院长，国家“千人计划”特聘专家。

人和机器谁更“完美”？

人在开车的过程中，会遇到多种多样复杂的环境因素，交通、天气、道路、行人等等。在传统汽车电控系统中有两个基本假设：

（1）驾驶人操控“基本完美”假定，控制系统设计以实现驾驶人的驾驶意图为控制目标，即假设人的驾驶意图是正确的；

（2）行驶环境“基本无关”假定，由驾驶人完全承担对行驶环境的判断与处理责任和任务，人在承担判断和处理环境的责任和义务。

基于这两个基本假设，传统汽车电控相对来说是比较简单的系统，由“基本完美”的人在发号施令。

如今，在谈智能驾驶的时候，引入了复杂的“人-车-环境”闭环系统，假设也变成人在开车时是会产生问题的，而机器可以帮助到他们。驾驶人的情况多样复杂，群体庞大，非专业人员多，年龄、性别、驾龄各异，心理生理差异极大，这就带来了问题的复杂化。

马路杀手太多，人成了最危险环节吗？

截至2016年底，全国机动车保有量达2.9亿辆，机动车驾驶人3.6亿人，其中汽车驾驶人超过3.1亿人；驾龄不满1年的驾驶人3314万人，不满3年的超过三分之一，这部分人占驾驶员肇事总数的45%左右，也是潜在的“马路杀手”，当这些人进入复杂的“人-车-环境”闭环系统中，他们就成为设计这个系统非常重要的考量。

回想我们每一次的行程，驾驶人会做什么事？接电话、看手机，时间久了会疲累，遇到堵车情绪会不好，与其他驾驶员斗智斗勇超车变道，人的“驾驶负荷”在不断加重。因此，人也是整个行驶链最复杂最不确定的环节，是行驶系统中的bug，时常会存在状态不佳、习性不良、技能不足的情况；人也是驾驶链中最危险的环节，由于人的原因导致的交通事故占比90%以上（基于美国高速公路安全管理局2008年的调查）。

行驶交通环境和车辆质量可以改善，但人却难以改变，研究人的因素变得非常重要和基础，我们比任何时候都更需要研究人。

人和机器如何友好相处？

基于人和环境的不确定性与复杂性，汽车智能化是发展的大趋势，我们需要更智能的机器帮助人去判断和做决定，智能化的最高等级是无人驾驶，但在实现这一目的的过程中，还会经历很多个阶段。

目前SAE（美国汽车工程师学会）对智能驾驶的分级是比较通用的概念，从L0到L5，在这 个过程中会有部分自动化、高度自动化等阶段存在，这些阶段没有明确的界限，但可以看到，在很长一段时间内会处于人机共驾+人机交互的阶段，机器帮助人增强感知和预警，人帮助机器增强操作和控制。

在这个共存的阶段中，要了解驾驶人行为特征，包括意图、状态、习性和技能，人机共驾的模式有托管、纠偏、补偿、协同，当人不想开的时候可以交给机器开，当人决策错误的时候，机器可以帮助纠正，因此，友好、和谐、协同的人机共驾与交互至关重要。现在汽车产商也有不少应用，比如帮助停车、倒车、刹车等辅助系统，都是人机共驾的代表。

人工智能怎样模仿人、帮助人？

早在1956年时，有人曾预言，电力会成为司机，这个预言是对的，但是不确切，应该说未来，AC（自动控制）或AI（人工智能）会成为司机。基于AC（自动控制）的汽车自动驾驶技术会面临系统不可控、运行环境不确定、基于先验规则的控制策略无法处理突发场景等问题，也难于满足全天候、全工况准确和可靠的环境传感感知，比如复杂的天气与光照条件，雪天、雨天、晚上、大雾天气、恶劣行驶路况，电磁辐射与干扰、车辆参数、驾驶员操作、传感与执行器、行驶环境等。

因此，技术也从自动控制技术发展到人工智能技术方面，为解决更大不确定性和复杂性系统提供更有效途径。爱因斯坦说，智能的真正标志不是知识，而是想象（The true sign of intelligence is not knowledge but imagination）。机器模仿人的大脑神经活动，产生类人的智能功能，如联想推理、自学习、自适应，它们的计算与记忆能力已远超人类，感知能力已经接近人类，不断做到计算智能、感知智能和认知智能。

深度神经网络与大数据的结合可以突破模型的局限，人工智能基于数据，而不是算法，其本质在于消除系统的不确定性。而最高境界的“无人”，是能做到人性化，具备“类人”的驾驶体验，以及个性化，体现“类我”的驾驶风格。

在很长时间内，人都是驾驶链中重要的环节，我们比任何时候都更需要向人学习。人仍然是主体，机器辅助人、帮助人，同时也学习人，模仿人的联想推理、自学习及自适应能力是未来智能驾驶或无人驾驶的关键技术。

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