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本文作者：鄭亮 王曉
雷鋒網(wǎng)按：平行智能理論是由復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任、中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)兼秘書(shū)長(zhǎng)、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院院長(zhǎng)王飛躍教授率先提出的。
這是一種全新的遠(yuǎn)程控制、虛實(shí)結(jié)合、人車(chē)協(xié)同的平行駕駛方案。據(jù)了解，平行駕駛是平行智能在智能駕駛中的實(shí)踐應(yīng)用。在本文中，你將了解到什么是“平行智能”的理論與方法，以及平行駕駛與當(dāng)下正火的自動(dòng)駕駛的區(qū)別。
自動(dòng)駕駛真正走入公眾視野是從2004年的DARPA挑戰(zhàn)賽。
那是2004年的3月13日，一大群工程師和數(shù)千名觀眾聚集在加州一家小酒吧外，聚精會(huì)神地注視著 15 輛參與莫哈維沙漠穿越賽的賽車(chē)“日暮沙漠陲，力戰(zhàn)煙塵里”。
參賽車(chē)輛毫無(wú)例外都有著夸張的外形，賽車(chē)方向盤(pán)由電腦控制的。盡管最終沒(méi)有一輛參賽車(chē)完成142英里全程的賽事，卻也成為了啟蒙自動(dòng)駕駛行業(yè)的里程碑事件。
“說(shuō)起來(lái)我們還是最早把DARPA的這項(xiàng)軍用項(xiàng)目引入學(xué)術(shù)研究界的人”。2005年，IEEE 國(guó)際智能車(chē)會(huì)議在美國(guó)拉斯韋加斯舉行，作為大會(huì)主席的王飛躍教授邀請(qǐng)了DARPA挑戰(zhàn)賽項(xiàng)目負(fù)責(zé)人Ron Kurjanowicz做晚宴報(bào)告，向大家介紹項(xiàng)目最新進(jìn)展。
圖片來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30589595
然而，親身經(jīng)歷過(guò)這段無(wú)人車(chē)時(shí)代的王飛躍教授卻說(shuō)，“早在此（2004年DAPRA挑戰(zhàn)賽）之前，就在1997年8月7-10號(hào)，加州圣地亞哥舉行了名為Demo'97（The NAHSC 1997 Technical Feasibility Demonstration ）的無(wú)人車(chē)集中演示，在我看來(lái)，那場(chǎng)演示的規(guī)模、意義以及在當(dāng)時(shí)所引起的影響比這場(chǎng)比賽更大?！?/p>
當(dāng)時(shí)的情況是，美國(guó)國(guó)會(huì)在1991年通過(guò)了陸路復(fù)合運(yùn)輸效率法案(Intermodal Surface Transportation Efficiency Act, 簡(jiǎn)稱(chēng)為ISTEA冰茶法案)，作為響應(yīng)，聯(lián)邦高速公路管理局（FHSA）在1992年啟動(dòng)了一項(xiàng)全國(guó)性的自動(dòng)化公路研究項(xiàng)目。
Demo’97就是對(duì)該項(xiàng)目的成果展示，“其最大的目的是通過(guò)無(wú)人車(chē)輛編隊(duì)實(shí)現(xiàn)高速路交通優(yōu)化、在不增加現(xiàn)有道路的基礎(chǔ)上擴(kuò)大其通行容量，技術(shù)上主要通過(guò)在高速路面中嵌入磁條引導(dǎo)來(lái)實(shí)現(xiàn)”。
有超過(guò)20款自動(dòng)駕駛汽車(chē)（包括小轎車(chē)、卡車(chē)、公共汽車(chē)）登場(chǎng)亮相Demo’ 97，其中大部分車(chē)輛來(lái)自GM通用，還有一些來(lái)自福特、本田等。大概有上千名的觀眾親身體驗(yàn)了完全自動(dòng)駕駛車(chē)輛在圣地亞哥I-15 HOV 車(chē)道上7.5英里的行駛演示；每輛車(chē)之間隔著一個(gè)車(chē)身的距離，主要示范了車(chē)輛換道、車(chē)隊(duì)加入以及車(chē)隊(duì)分離等功能[1]。
Demo’97的實(shí)拍圖
這場(chǎng)聲勢(shì)浩大的無(wú)人車(chē)展示必然離不開(kāi)政府的支持。
然而，“天真”的美國(guó)政府并沒(méi)有預(yù)料到這項(xiàng)計(jì)劃的花費(fèi)，不到五年時(shí)間，9000萬(wàn)美金的預(yù)算傾瀉一空，最終在90年代末被迫停止了這項(xiàng)計(jì)劃。缺少了政府的支持，汽車(chē)自主駕駛研究和應(yīng)用陷入低潮。
“那時(shí)候的無(wú)人車(chē)政策幾乎就是零，后來(lái)底特律一些車(chē)企包括發(fā)明安全氣囊（airbag)和時(shí)任GM的通用汽車(chē)OnStar公司的CEO Dave Acton找到我們，大家一起花了很大精力到美國(guó)國(guó)會(huì)和聯(lián)邦交通部游說(shuō)，最終美國(guó)政府推出了智能汽車(chē)（Intelligent Vehicle Initiative, IVI）的項(xiàng)目?！?/p>
說(shuō)到這里，王教授表示：“除了政策為零以外，那時(shí)網(wǎng)絡(luò)幾乎沒(méi)有，車(chē)內(nèi)通訊也沒(méi)有，電控當(dāng)時(shí)的車(chē)也不提供，比起今天來(lái)，困難太多了?！?/p>
王教授最早研究“移動(dòng)機(jī)器人”是在上世紀(jì)80年代，研制為外空間機(jī)器人系統(tǒng)的外空遠(yuǎn)程控制試驗(yàn)服務(wù)的室內(nèi)機(jī)器人，當(dāng)時(shí)從紐約上州租一條T1專(zhuān)線(xiàn)仿真地球火星通訊就需要幾十萬(wàn)美元。
后來(lái)到NASA在亞利桑那的空間資源利用中心，他還負(fù)責(zé)了外空間自動(dòng)工廠的設(shè)計(jì)與控制，當(dāng)時(shí)是為了更好地利用機(jī)器人來(lái)開(kāi)發(fā)火星與月球資源。后來(lái)與美國(guó)標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)院(NIST)的Albus合作，研制了“SpiderRobot”無(wú)人車(chē)和通過(guò)Zircon制氫的無(wú)人生產(chǎn)過(guò)程。
“若不是當(dāng)年（1996年）民主黨的總統(tǒng)克林頓與共和黨的國(guó)會(huì)打架，導(dǎo)致我們火星項(xiàng)目預(yù)算不批、項(xiàng)目工資發(fā)不出來(lái)、被迫停止，研發(fā)出‘精神號(hào)’和‘挑戰(zhàn)號(hào)’火星車(chē)的就是我們?！闭劦竭@段往事，王教授有些無(wú)奈地笑起來(lái)“那時(shí)我必須在有現(xiàn)錢(qián)的Caterpillar礦山裝載車(chē)和無(wú)現(xiàn)錢(qián)的火星車(chē)之間選，最終選擇了礦山車(chē)”。
就這樣他們把已經(jīng)“到手”的項(xiàng)目又還給了JPL（噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室），選擇了有錢(qián)的Caterpillar大型野外裝載車(chē)(Wheel Loaders)的自動(dòng)化項(xiàng)目，該項(xiàng)目也成了王教授“基于代理的網(wǎng)絡(luò)控制”想法的起源。
后來(lái)因他將分層智能控制理論和智能挖掘算法用于98T自動(dòng)裝載車(chē)并取得了非常好的效果，獲得了卡特彼勒技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)；98年與同事合作完成了世界上第一本礦山自動(dòng)車(chē)的研究專(zhuān)著。
即便是現(xiàn)在，項(xiàng)目過(guò)后的20年，王教授依然認(rèn)為：“以挖掘、裝載和運(yùn)輸為主的采礦作業(yè)自動(dòng)化，是無(wú)人車(chē)技術(shù)最合適最‘靠譜’的一個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域。礦山是一個(gè)相對(duì)封閉和結(jié)構(gòu)化的受控環(huán)節(jié)，加上對(duì)駕駛員的勞動(dòng)強(qiáng)度太高和工作環(huán)境太惡劣，特別適合無(wú)人車(chē)和機(jī)器人等人工智能技術(shù)的應(yīng)用?！?nbsp;
礦山車(chē)自然不能與民用車(chē)相比，在開(kāi)放不受控的外部環(huán)境中，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛的自主行駛。為了改善擁擠的交通狀況、降低車(chē)禍死亡率、讓無(wú)人駕駛技術(shù)造福千千萬(wàn)萬(wàn)的家庭，90年代末，他又帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)與亞利桑那州政府合作，研發(fā)了VISTA(Vehicles with Intelligent Systems for Transport Automation)自動(dòng)駕駛車(chē)。
VISTA上路測(cè)試的當(dāng)天，在亞利桑那州甚至整個(gè)美國(guó)，都引發(fā)了極大的轟動(dòng)。因在該領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)，還獲得了亞利桑那州府給予的至高榮譽(yù)——“美國(guó)亞利桑那州杰出成就獎(jiǎng)”。
圖片來(lái)源于王飛躍教授于2015年10月在日本仙臺(tái)召開(kāi)的"Global/Local Innovations for Next Generation Automobiles"國(guó)際研討會(huì)上所做的工作介紹報(bào)告。
20世紀(jì)90年代末，Intel剛剛發(fā)布他們的Pentium系統(tǒng)，其主頻只有120 Mhz。
1997年4月，IBM的深藍(lán)（Deep Blue）計(jì)算機(jī)，戰(zhàn)勝人類(lèi)國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，而當(dāng)時(shí)深藍(lán)的算法不過(guò)是暴力窮舉法，與現(xiàn)在Alpha Zero的計(jì)算能力和深度學(xué)習(xí)算法不可同日而語(yǔ)。
上世紀(jì)末，激光雷達(dá)在汽車(chē)上的應(yīng)用剛剛起步，不僅價(jià)格昂貴而且外觀龐大。在這種計(jì)算能力和硬件資源都很有限的條件下，如何利用好有限資源去實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)人駕駛、保證對(duì)環(huán)境靈敏感知、確保安全行駛，是當(dāng)時(shí)王飛躍教授及團(tuán)隊(duì)思考的問(wèn)題。
如果單純的通過(guò)傳感器來(lái)堆砌車(chē)輛的安全，需要在車(chē)身周?chē)嚵袛?shù)個(gè)攝像頭等傳感器，這些傳感器彼此之間的聯(lián)系，以及每秒中積累的數(shù)據(jù)都給車(chē)輛的行駛帶來(lái)困難（現(xiàn)在的很多公司仍在這么做）。裝滿(mǎn)傳感器的車(chē)輛像個(gè)插滿(mǎn)輸液管的病人，遇到雨雪天氣、信號(hào)干擾區(qū)、行人密集的地方，隨時(shí)都可能失控。
王教授早就看破了這一點(diǎn)，在一次演講中說(shuō)：“我覺(jué)得應(yīng)該存在比目前這些自動(dòng)駕駛研究方向更好、更實(shí)用的方向……”
在解決有限資源滿(mǎn)足無(wú)限性能需求這個(gè)自動(dòng)駕駛難題的過(guò)程中，Agent（代理）技術(shù)出現(xiàn)給了王教授很大的靈感。
在上世紀(jì)90年代，Agent是一個(gè)熱門(mén)話(huà)題，甚至被一些文獻(xiàn)稱(chēng)為軟件領(lǐng)域下一個(gè)意義深遠(yuǎn)的突破。當(dāng)代人工智能的奠基人之一Marvin Minsky在1986年寫(xiě)了一本《Society of Minds》，中文翻譯成《心智社會(huì)》，就是用代理，來(lái)闡述人類(lèi)的復(fù)雜行為以及許多宏觀的社會(huì)現(xiàn)象是怎么通過(guò)非常簡(jiǎn)單的個(gè)體行為交互機(jī)制逐漸演化形成的。
一方面，Agent技術(shù)自底向上地為解決新的分布式應(yīng)用問(wèn)題提供了有效途徑；另一方面，Agent技術(shù)通過(guò)對(duì)真實(shí)系統(tǒng)的元素建模、組合、計(jì)算，為全面準(zhǔn)確地研究分布計(jì)算系統(tǒng)的特點(diǎn)提供了合理的概念模型。
這一技術(shù)的出現(xiàn)，加上早期在NASA/RPI空間探索智能機(jī)器人系統(tǒng)中心圍繞智能機(jī)器人、太空移動(dòng)無(wú)人機(jī)器人以及無(wú)人車(chē)的研究展開(kāi)的大量工作經(jīng)驗(yàn)，讓王飛躍萌生了“平行駕駛”的想法。
他說(shuō)：“當(dāng)時(shí)我們的本意是通過(guò)借助于Agent的想法，利用‘本地簡(jiǎn)單、遠(yuǎn)程復(fù)雜’的思想把無(wú)人車(chē)技術(shù)充分利用起來(lái)，在網(wǎng)絡(luò)空間中再設(shè)計(jì)一個(gè)虛擬‘駕駛員’，使之變成輔助人類(lèi)駕駛的平行在線(xiàn)‘軟件機(jī)器人’系統(tǒng)，虛擬-實(shí)際平行跑。這樣一來(lái)，把簡(jiǎn)單的決策放到‘車(chē)內(nèi)’，復(fù)雜的需要大量計(jì)算的情況放在‘車(chē)外’，就可以共享、整合有限的資源通過(guò)遠(yuǎn)程控制的方式更好地繼續(xù)完成無(wú)人車(chē)的研究?！?/p>
這一想法提出后，為當(dāng)時(shí)很多陷入低潮的汽車(chē)自主駕駛研究和應(yīng)用尋找到了新的出路。
平行駕駛的想法曾在90年代末美國(guó)無(wú)人車(chē)VISTA的研制和數(shù)字試車(chē)場(chǎng)（Digital-Vehicle Proving Ground, DVPG）[2]的設(shè)計(jì)上，以及后來(lái)國(guó)內(nèi)“863”汽車(chē)電子重點(diǎn)項(xiàng)目“基于OSGi/VDX的嵌入式實(shí)時(shí)特定汽車(chē)應(yīng)用操作系統(tǒng)vASOS”中得以部分實(shí)施。
但其方法的正式并完整提出卻是差不多十年后的2005年，即在第一屆IEEE汽車(chē)電子與安全(ICVES)國(guó)際會(huì)議上提出的基于網(wǎng)絡(luò)化智能代理、按照“車(chē)內(nèi)（Local）簡(jiǎn)單、車(chē)外（Global）復(fù)雜”原理設(shè)計(jì)的平行駕駛系統(tǒng)。
當(dāng)時(shí)還沒(méi)有云端的概念，解決方法是把復(fù)雜的部分放在一個(gè)中央的計(jì)算與控制中心里。
進(jìn)入21世紀(jì)，谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭的加入讓無(wú)人車(chē)研究看到了新的希望，隨著車(chē)輛計(jì)算能力和傳感器硬件進(jìn)一步的發(fā)展，無(wú)人駕駛迎來(lái)了蓬勃發(fā)展的春天。
然而，盡管很多車(chē)企配備了高線(xiàn)束的激光雷達(dá)、先進(jìn)的計(jì)算平臺(tái)、能繪制出車(chē)道線(xiàn)級(jí)別的高精地圖，仍無(wú)法保證全場(chǎng)景下的自動(dòng)駕駛安全，實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)更是遙遙無(wú)期。即便谷歌在今年年初推出了無(wú)人出租車(chē)業(yè)務(wù)，也只在降雨量較少的鳳凰城等區(qū)域，特殊條件下還需要遠(yuǎn)程操縱。
對(duì)此，王飛躍表示，這是一個(gè)必然要經(jīng)歷的過(guò)程。從中國(guó)‘馬路’的叫法管中窺豹，我們可以得到一個(gè)啟示。
他說(shuō)：“以前中國(guó)把道路叫做‘馬路’，什么意思？很簡(jiǎn)單，馬走的路。現(xiàn)在呢？馬上路是非法的（除了大連女騎警隊(duì)的馬），只能站在大卡車(chē)上上路。以前普通人家里都有馬車(chē)，現(xiàn)在誰(shuí)能養(yǎng)得起馬？只有富人，一匹馬上千萬(wàn)美元。唯一能見(jiàn)到馬的地方是什么地方？賽馬場(chǎng)。這就是人需要車(chē)的前提。
現(xiàn)在老百姓家里面都有車(chē)了，但將來(lái)呢？我想將來(lái)有人駕駛的車(chē)也只有富人能買(mǎi)得起，有人駕駛車(chē)唯一上路的方式是停在大卡車(chē)上，唯一能開(kāi)的地方是在賽車(chē)場(chǎng)。汽車(chē)剛剛出現(xiàn)的時(shí)候，它和馬車(chē)是一起上路的，車(chē)不能開(kāi)得太快，太快把馬驚了可能就會(huì)引發(fā)事故。所以英國(guó)定了紅旗法案（Red Flag Act）說(shuō)，汽車(chē)的速度每小時(shí)不能超過(guò)6公里將來(lái)智能車(chē)要是按照它的方式，很可能會(huì)把有人駕駛的車(chē)“驚”了，跟馬“驚”了是一樣的。所以一定時(shí)期內(nèi)，肯定是有人駕駛和無(wú)人駕駛車(chē)輛同時(shí)上路，因此我們也必須對(duì)無(wú)人車(chē)增加很多的限制。對(duì)于智能車(chē)來(lái)說(shuō)，它開(kāi)200公里/小時(shí)沒(méi)任何問(wèn)題；人要開(kāi)到200公里/小時(shí)，不嚇到別人也把自己嚇到了。所以為了實(shí)現(xiàn)智能車(chē)的效率，智能車(chē)的速度，智能車(chē)的安全性，一定要把人‘趕’下去，否則它無(wú)法實(shí)現(xiàn)綠色、可持續(xù)、高效的目的?！?/p>
在王教授看來(lái)，未來(lái)幾年的交通會(huì)經(jīng)歷有人駕駛、無(wú)人駕駛、人機(jī)共駕等多種駕駛方式混合的時(shí)期。90年代研究智能汽車(chē)面臨的問(wèn)題是計(jì)算資源有限，而現(xiàn)在面臨的是工程復(fù)雜性和社會(huì)復(fù)雜性會(huì)帶來(lái)巨大的建模鴻溝。
“這個(gè)鴻溝一是靠數(shù)據(jù)填，要把小數(shù)據(jù)導(dǎo)成大數(shù)據(jù)，把大數(shù)據(jù)提煉出來(lái)變成精準(zhǔn)知識(shí)即小規(guī)則，然后再指導(dǎo)車(chē)的駕駛，這就是平行。對(duì)于汽車(chē)來(lái)說(shuō)，物理汽車(chē)跟軟件定義的汽車(chē)一起開(kāi)，開(kāi)的過(guò)程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)算實(shí)驗(yàn)，變成駕駛的精準(zhǔn)知識(shí)——‘小知識(shí)’，而且產(chǎn)生嶄新的職業(yè)，將來(lái)會(huì)有學(xué)習(xí)工程師、培訓(xùn)工程師、實(shí)驗(yàn)工程師、決策工程師。我們就是把司機(jī)換了一個(gè)地方，以前在車(chē)上開(kāi)，現(xiàn)在是在操作辦公室開(kāi)，讓無(wú)人車(chē)在上路之前，得到充分的‘教育’?！?/p>
國(guó)家自然基金委從2009年開(kāi)始，每年舉辦一次中國(guó)智能車(chē)未來(lái)挑戰(zhàn)賽（China Intelligent Vehicle Challenge, IVFC），通過(guò)設(shè)計(jì)開(kāi)放環(huán)境下的無(wú)人駕駛測(cè)試道路，為無(wú)人車(chē)在真實(shí)道路環(huán)境中學(xué)習(xí)、訓(xùn)練提供了很好的平臺(tái)，到2018年已經(jīng)是第十屆。
“無(wú)人駕駛測(cè)試場(chǎng)可以重現(xiàn)無(wú)人駕駛汽車(chē)使用中遇到的各種各樣道路條件，同時(shí)可用于驗(yàn)證和試驗(yàn)無(wú)人汽車(chē)的軟件算法的正確性?！蓖踅淌谔岬剑瑸榱俗専o(wú)人駕駛的測(cè)試更專(zhuān)業(yè)更體系化，2015年8月，常熟市政府聯(lián)合西安交通大學(xué)、中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所、長(zhǎng)安大學(xué)和青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院在常熟高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)區(qū)共建“中國(guó)智能車(chē)綜合技術(shù)研發(fā)與測(cè)試中心”（Intelligent Vehicles Proving Center of China，簡(jiǎn)稱(chēng)IVPC），由此實(shí)現(xiàn)了國(guó)內(nèi)無(wú)人駕駛測(cè)試中心零的突破。
IVPC“九宮格”無(wú)人駕駛測(cè)試場(chǎng)地
“從2016年第八屆IVFC開(kāi)始，我們?cè)黾恿诵碌碾x線(xiàn)測(cè)試環(huán)節(jié)，通過(guò)模擬真實(shí)的交通場(chǎng)景來(lái)增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的手段讓無(wú)人車(chē)進(jìn)行模擬學(xué)習(xí)，不僅效率高，而且安全?！?nbsp;
離線(xiàn)測(cè)試是在真實(shí)道路交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)的基礎(chǔ)上，通過(guò)仿真環(huán)境評(píng)估無(wú)人駕駛車(chē)輛的基本認(rèn)知能力。利用車(chē)載相機(jī)獲取真實(shí)道路視頻圖像構(gòu)建交通場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)（包括光照、道路類(lèi)型及車(chē)輛運(yùn)動(dòng)等動(dòng)態(tài)變化情況），評(píng)估無(wú)人駕駛車(chē)輛檢測(cè)車(chē)道線(xiàn)、交通信號(hào)、前方車(chē)輛等基本認(rèn)知能力的有效性、實(shí)時(shí)性和適應(yīng)性。
為了構(gòu)建更多樣、更完備、更復(fù)雜的測(cè)試數(shù)據(jù)集，近兩年王飛躍教授帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)先后提出了平行視覺(jué)[3]、平行圖像[4]、平行數(shù)據(jù)[5]、平行感知[6]、平行學(xué)習(xí)[7]、平行駕駛[8]、平行測(cè)試[9]等方法，本質(zhì)還是利用虛擬空間無(wú)限的可能性來(lái)彌補(bǔ)實(shí)際數(shù)據(jù)、實(shí)際交通場(chǎng)景、實(shí)際駕駛狀況的不完備。
2015年，王飛躍教授在報(bào)告中第一次結(jié)合ACP平行系統(tǒng)理論與機(jī)器人學(xué), 提出平行機(jī)器人的概念, 提出將機(jī)器人從CPS空間推向CPSS空間, 從服務(wù)機(jī)械制造的物理機(jī)器人演化成為同時(shí)服務(wù)于知識(shí)工作的平行機(jī)器人。
作為一種輪式機(jī)器人的無(wú)人駕駛汽車(chē)，同樣可以在CPSS（Cyber-Physical-Social Systems）的理論框架下，將駕駛員、車(chē)輛、信息這幾個(gè)組成部分，擴(kuò)展對(duì)應(yīng)到通過(guò)物理空間和信息空間耦合交互的三個(gè)世界：物理世界、心理世界和人工世界，形成了基于CPSS理論的平行駕駛。
“無(wú)人自主駕駛這三個(gè)圈(駕駛員、車(chē)和信息)，在技術(shù)方面能夠從這三個(gè)圈擴(kuò)展到五個(gè)圈，那如何來(lái)擴(kuò)展，一定是把物理空間和網(wǎng)絡(luò)空間打通，從單個(gè)車(chē)的智能到聯(lián)網(wǎng)的、群體的車(chē)之智能。要跳出CPS，邁向CPSS，以后每個(gè)人開(kāi)車(chē)不僅僅是在物理世界，同時(shí)還在心理世界和人工世界。未來(lái)一定是平行交通、平行道路、平行駕駛。物理的汽車(chē)跟軟件定義的汽車(chē)要平行起來(lái)，物理的公路要跟軟件定義的公路合起來(lái)?！?/p>
在王教授構(gòu)想的平行駕駛理論[10]中，當(dāng)人類(lèi)司機(jī)駕著真實(shí)車(chē)奔馳時(shí)，作為“軟件機(jī)器人”的智能代理也開(kāi)著對(duì)應(yīng)的“虛擬車(chē)”同時(shí)在虛擬世界中奔馳。
這種虛擬車(chē)，學(xué)術(shù)上稱(chēng)為“人工車(chē)”或“軟件定義的車(chē)”，根據(jù)不同的要求在不同的程度上與真實(shí)車(chē)一一對(duì)應(yīng)。而且，一部真實(shí)車(chē)可以有多部虛擬車(chē)與之相伴，有的隨車(chē)而行，有的存于家中、辦公室、服務(wù)中心、廠家或政府的檔案機(jī)構(gòu)，或者各式各樣的網(wǎng)絡(luò)云端服務(wù)平臺(tái)之中。
利用這種方式，虛擬車(chē)可以用可視化的形式提供真實(shí)車(chē)的本體知識(shí)、歷史情況和實(shí)時(shí)信息；同時(shí)提供預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)和情境的計(jì)算能力或檢查事故原因的回溯計(jì)算功能；最終，還可以虛實(shí)互動(dòng)，提供監(jiān)視、控制、管理、服務(wù)真實(shí)車(chē)的各類(lèi)功能。顯然，這種智能汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用前景幾乎是無(wú)限的。
“在未來(lái)從L0-L5六個(gè)階段共存的場(chǎng)景中，我們需要一個(gè)無(wú)限安全的性能要求，就需要去預(yù)測(cè)車(chē)輛行為，這將是一個(gè)龐大的計(jì)算量?，F(xiàn)有的計(jì)算能力仍很有限，無(wú)法在本地進(jìn)行計(jì)算，需要在云端進(jìn)行復(fù)雜的計(jì)算，同時(shí)在云端進(jìn)行學(xué)習(xí)。有些車(chē)開(kāi)得好，有些智能車(chē)做得比較差，就會(huì)在云端以好的方式讓差的無(wú)人車(chē)進(jìn)行學(xué)習(xí)，最后達(dá)到比較安全、比較智能的這樣一種出行方式?！?/p>
這種平行駕駛的構(gòu)想并沒(méi)有只停留在概念上，從2007年開(kāi)始，王飛躍教授正式組織團(tuán)隊(duì)開(kāi)始了平行駕駛相關(guān)研究。從2009年在蘇州成立派爾公司到現(xiàn)在的慧拓智能機(jī)器公司，都是平行駕駛的堅(jiān)定踐行者。
對(duì)于未來(lái)的構(gòu)想，王飛躍教授說(shuō)：“隨著智能技術(shù)的發(fā)展，無(wú)論汽車(chē)是有人還是無(wú)人駕駛，其智能水平都將不斷提升。或許，汽車(chē)真將成為帶輪子的智能計(jì)算機(jī)、iPhone、甚至智能移動(dòng)辦公室或生活空間?？蓡?wèn)題是，這一天何時(shí)到來(lái)、又如何實(shí)現(xiàn)？一些虛擬測(cè)試技術(shù)的盛行，揭示了虛實(shí)互動(dòng)的平行方式是駛向未來(lái)智能社會(huì)的可行和有效途徑。相信未來(lái)的智能車(chē)每一部都會(huì)有形影不離的“i車(chē)”相隨，將是虛實(shí)互聯(lián)、互通、互動(dòng)的平行車(chē)，即，
平行車(chē)= 車(chē)+ i車(chē)
或者
平行車(chē)= 車(chē)+ i車(chē)1+ +車(chē)2+ ……. + i車(chē)n
或許，將來(lái)廠家的每一個(gè)產(chǎn)品都必須有對(duì)應(yīng)的“i產(chǎn)品”，形成平行產(chǎn)品；社會(huì)上的每一個(gè)人更要有對(duì)應(yīng)的”i人”與之相伴相生，形成平行人；最終，構(gòu)成平行社會(huì)。”
參考文獻(xiàn)
[1] Christopher Nowakowski and Steven E. Shladover, Answering the Challenges of Regulating Automated Vehicle Testing and Development in California, Intellimotion, 2014, 19(1): 1-9.
[2] Fei-Yue Wang, Xiaojing Wang, Li Li,P. B. Mirchandani, “Creating a Digital Vehicle Proving Ground”, IEEE Intelligent Systems, 2003, Vol. 18, No. 2, pp. 12-15.
[3] 王坤峰, 茍超, 王飛躍, “平行視覺(jué):基于ACP的智能視覺(jué)計(jì)算方法”, 自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2016, Vol. 42, No. 10, pp. 1490-1500.
[4] 王坤峰, 魯越, 王雨桐, 熊子威, 王飛躍. 平行圖像: 圖像生成的一個(gè)新型理論框架. 模式識(shí)別與人工智能, 2017, vol. 30, No. 7, pp. 577?587.
[5] 劉昕, 王曉, 張衛(wèi)山, 汪建基, 王飛躍, “平行數(shù)據(jù): 從大數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能”, 模式識(shí)別與人工智能, 2017, Vol. 30, No. 8, pp. 673-681.
[6] 孟祥冰，王蓉，張梅，王飛躍, “平行感知: ACP 理論在視覺(jué)SLAM 技術(shù)中的應(yīng)用”, 指揮與控制學(xué)報(bào), 2017, Vol. 3, No. 4, pp. 350-358.
[7] 李力, 林懿倫, 曹東璞, 鄭南寧, 王飛躍, “平行學(xué)習(xí)| 機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)新型理論框架”, 自動(dòng)化學(xué)報(bào), 2017, Vol. 43, No. 1, pp. 1-8.
[8] Fei-Yue Wang, “Parallel Driving With Software Vehicular Robots for Safety and Smartness”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Aug., 2014, Vol. 15, No. 4, pp. 1381-1387.
[9] Li Li, Wu-Ling Huang, Yuehu Liu, Nan-Ning Zheng, Fei-Yue Wang, “Intelligence Testing for Autonomous Vehicles: A New Approach”, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, June. 2016, Vol.1, No.2, pp. 158-166.
[10] F.-Y. Wang, N.-N. Zheng, D. P. Cao, C. M. Martinez, L. Li, T. Liu, “Parallel driving in CPSS: a unified approach for transport automation and vehicle intelligence”, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 4, no. 4, pp.577-587, Oct. 2017.
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