在第十八屆上海國際車展期間，同期舉行了 “2019 AI+智能汽車創新峰會”，中科院自動化所王飛躍教授作大會報告，他認為未來交通需要將有人車、遙控車、網聯車、無人車通過平行駕駛理論統一成“平行汽車”，平行汽車將實現車輛的運營、監控及應急管理三結合，實現安全高效的未來出行。

汽車與馬車的“戰爭”

1820年，蒸汽汽車在英國達到了實用化的階段，首先是作為公共汽車，然后是私人汽車。蒸汽汽車行駛時像傳說中的火龍，噴吐著煙火粉塵，發出很大的噪音，行人和馬倍受驚擾，趕馬車的人更為反感。為解決這一矛盾，英國從1858年開始實行最早的道路交通法規——“紅旗法”，規定蒸汽車在郊外和市內都要限速，而且在蒸汽汽車前方幾米遠的地方要有一手持紅旗的人先行。

汽車與馬車的戰爭大約持續了接近一個世紀，最終憑借著新生事物強大的生命力，再加上幾代人堅持不懈的努力改進，汽車終于代替馬車，成為人類在陸地上的主要交通工具。

隨著人工智能技術的進步，無人駕駛汽車正逐漸從封閉測試場走向公共道路。有人駕駛的汽車與無人駕駛汽車在道路上混合行駛時，是否也將出現相似的矛盾？

在上海國家會展中心舉行的 “2019AI+智能汽車創新峰會”上，中科院自動化所王飛躍教授作了題為《平行汽車到平行駕駛：從“功能汽車”到“智能汽車”》報告，他認為有人車和無人車同時上路是未來交通發展的過渡階段，就像馬車和汽車混合行駛一樣，至少要持續十幾年。未來以更加智能、高效、節能為核心理念設計的無人車，將會徹底把人從駕駛員位置上取代掉。

平行車：將有人車、遙控車、網聯車、無人車統一起來

目前，無人駕駛汽車上路存在諸多難題，不過這在王飛躍教授眼中都是暫時的“馬糞問題”，新技術的產生將讓這些難題自動消失。“我個人認為從環保、資金投入等角度看，目前大力推廣無人駕駛汽車太過著急，可以率先應用于一些特殊的場合，逐漸從礦山、物流（包括碼頭）、市政落地，慢慢發展到出租車、完全無人駕駛汽車。”王教授的言外之意是當下應該從特殊場景入手，結合技術的延續性，思考未來交通的頂層架構。當道路基礎設施、通信技術、車載硬件技術以及算法發展完善后，再推動完全無人化，會少走很多彎路。所以“2050年落地也不遲。”

未來的無人駕駛汽車將用何種人工智能來引導？王飛躍教授借用AlphaGo 戰勝人類職業圍棋高手的事例解釋了未來人工智能的三個范式：

（1）平行：真實世界與虛擬世界的互動

（2）從牛頓到莫頓：從“小規律、大定律”到“大數據、小定律”

（3）小數據導成大數據提煉成小智能

當這種人工智能放到無人駕駛上就形成了虛實互動的平行駕駛。所謂的平行駕駛就是通過人工系統對實際無人車和路建模，構建軟件定義車輛及車路系統，軟件定義的汽車（人工汽車）和物理汽車一起開，而且一部物理汽車要對應三部軟件汽車：一部用來做描述，與物理車通過無線傳感網聯在一起，描述車輛的即時狀態，不論開到哪里都受監護；一部用來做預測，前方道路是否發生事故，是否擁堵，預測車輛都能提前預測；還有一部用來做規劃和引導，給你提方案，怎樣路線最好，最省油，最節約時間。物理汽車和虛擬汽車同步行駛，保證在物理世界安全，在精神世界安全，在智能世界安全，實現300%的安全。

同時建立控制計算中心，對無人車和道路采集的真實數據及人工系統的虛擬數據進行聯合優化，保證無人駕駛更高級別的安全性，對單車進行相應的改造，從而降低車輛成本。平行駕駛充分利用了全球數字化及信息化資源，將云端、道路及車輛上的資源無縫銜接，充分考慮安全性、舒適性、敏捷性和智能性等指標，將物理、社會、信息空間打通，從而有效保證車輛行駛安全與最優行車體驗，最終實現可靠、舒適、快速的平行駕駛。

王飛躍教授提到“從有人車、遙控車、到網聯車、再到無人車，這四類車可通過平行駕駛完成統一，形成第五種車叫做平行車。平行車未來的目標是將物理世界的 UDC（不定性（Uncertainty），多樣性（Diversity）和復雜性（Complexity））轉化為知識世界的 AFC（具有深度知識支持的靈捷（Agility）、通過實驗解析的聚焦（Focus）、能夠反饋互動自適應的收斂（Convergence））。用現實世界的術語來講，即實現運營、監控及應急管理三結合。其中，運營要實現兩個“E”-Effective、Efficient。”

在平行理論的框架下，感知、規劃、網絡、轉向控制、測試都需要平行。無人車通過計算實驗的方式把小數據導成大數據，大數據導成小智能，核心就是平行學習。基于平行理論，可以構建人工場景來模擬和表示復雜系統的特定場景，并將選取的特定“小數據”在平行系統中演化和迭代，以受控的形式產生更多因果關系明確、數據格式規整、便于探索利用的大數據，這就是平行視覺。

同時，虛實互動的車輛智能評估與擴展方法平行測試，可以用來測試和驗證無人車對復雜交通場景的理解和行駛決策的能力， 使無人駕駛車輛進一步提高適應復雜環境的能力。平行測試的文章于近期發表在國際知名《科學》雜志的子刊《科學·機器人學》（Science Robotics）中。

人在回路的平行測試模型架構

平行駕駛技術發展

談到平行駕駛技術近年來的發展，就必須要提到一家中科院系的慧拓智能機器有限公司，該公司以ACP平行理論為基礎，致力于新一代云端化智能網聯自動駕駛技術的研發及產業化。去年3月18日，慧拓在中國智能車綜合技術研發與測試中心（常熟）發布其 “第三代平行駕駛系統”，公開演示了“駕駛員”如何利用平行駕駛管控中心的遙控駕駛系統中遠程管理并控制在真實道路上行使的多輛無人駕駛車。去年6月30日，在IEEE IV 2018 On-Road Demonstration 國際智能車聯合道路演示上，展示了平行駕駛3.1版，現場演示了一般交通場景響應式接管、緊急交通場景主動接管、主動避障、中心駕駛員實時狀態檢測四個部分。圍繞“平行駕駛”框架的平行駕駛3.1系統，通過平行駕駛管控平臺流暢的管理多臺無人車，讓無人車更安全平穩的在道路上行駛，這無疑是自動駕駛技術的落地提供了一種安全、可靠、高效的實施方案，實現道路上混合車輛系統（有人駕駛、自動駕駛、無人駕駛）的安全平穩智能管理，同期也成立了一個國際平行駕駛聯盟（iPDA），由18所學校參加進來共享數據。

另外，慧拓與吉利合作的平行駕駛，與徐工合作的平行礦山，與一汽合作的平行物流等項目都在進行中。王教授最后提到，“目前平行駕駛中虛擬測試已經占到了99%，但是仍然是不夠的，最終要將物理車測試降到萬分之一甚至更小。把過去在物理世界吃一"塹"，虛擬世界長一"智"，變成在虛擬世界吃多"塹"，物理世界長多"智"。”