李克强教授：中国智能网联汽车技术发展路线

　　2016年11月16~18日，由国家科技部高新技术发展及产业化司、国家科技部高技术研究发展中心指导，中国智能交通协会主办、中国汽车工程研究院承办、公安部交通管理科学研究所、重庆长安汽车股份有限公司和北京易华录信息技术股份有限公司协办的“2016’第十一届中国智能交通年会”，在重庆悦来国际会议中心举办，本次大会有100多场演讲，1500余人与会。在17日的智能网联汽车技术发展论坛上，清华大学李克强教授发表《中国智能网联汽车技术发展路线》的主题演讲，本文为中国智能交通协会提供的速记整理稿，未经演讲者本人审核，特此鸣谢中国智能交通协会。

　　清华大学李克强教授（资料图）

　　李克强教授：今天我第一个发言，主要就中国智能网联汽车的技术发展路线图作一个交流。大家都知道，智能网联汽车可称之为一个交叉性的技术或交叉性技术所形成的产品，所以随着技术的发展特别是新一代ICT信息通信技术的发展，技术还会带来一个非常大的促进作用。

　　路线图编制背景

　　现在，我们国家也把网联汽车列为一个国家的产业战略发展项目，而一个交叉性的技术推进产业化，需要制定以产业技术发展的技术战略和技术路线图。而我们这个项目也是在国家相关部委的指导下，由中国汽车工程学会、中国汽车工程研究院等联合做工作。面向汽车产业化推进的路线图，里面的一些定义、一些提法，瞄准的是可视化、产业化的艺术，其科学方法、科学研究跟大项路线图的还不太一样，高新技术的科学技术产业是三位一体，所以发展非常快，技术路线图在推进过程中也在不断的调整和变化，这是目前和现阶段的情况下。

　　国务院印发的《中国制造2025》里面十大制造领域，其中有一项是节能与新能源汽车，把智能网联汽车放在当中，我想这是一个策略，新能源汽车跟智能汽车还是有不一样的，这是其中之一。

　　做技术路线图的目的，一个是支撑，因为要做产业化，要支撑产业的发展战略和技术的发展战略，产业的发展战略和技术的发展战略是不一样的，现在讲的汽车战略是在讲企业的战略，技术的战略，而路线图的目的主要支撑这两个战略，有利于形成智能网联汽车技术的共识，也有利于推动智能网联汽车发展行动计划及国家重大项目的立项。大家知道交叉的领域，交叉的产业、交叉的学科是对智能网联的理解是很不一致。推进汽车的发展，我们希望能够形成共识，我们做汽车路线图是为了推动产业发展形成共识，希望能够推动智能网联汽车发展行动计划，国家项目中立项，制定战略路线图有行动计划来支持，也希望能够促进各地、各界的资源协同攻关，实施相关技术的研究，进行开发。另外，还要促进聚集各界资源，协同攻关，在顶层架构下实施相关技术的研究开发及示范运行。参与路线图制定的单位是一系列的，包括汽车工程学会、汽车协会等研究机构，然后再联合了清华、同济、吉林等大学，更重要的是企业，不仅仅是汽车的企业，也包括一些相关的企业，（图）这里分了几个组，车辆关键技术组以及V2X通信组，包括标准化，包括道路实施组等，从分组情况可见其涉及到各个方面。

　　路线图内容解析

　　刚才已经讲过，第一，我们对智能汽车或者智能网联汽车要有一个定位，要推动汽车产业链，推动产业进步，推动产业发展，在智能网汽车传统的定义方面，需要有一种装置，像人的耳朵和眼睛一样的装置，包括大脑和四肢。

　　智能驾驶方面，美国道路交通安全管理局有一个分类：第一等级是单向的辅助，第二等级是纵横向联合，第三等级是有条件的自动驾驶，实际上是最难的一个，是一个临界状态，把这个突破则上下都可以了；第四等级是高度自动驾驶。

　　我们对网联做了一个分类，这也算我们的创举或者一个总结，现在国际上没有人对它进行分类。网联分三级：第一级就是现在的联网服务、只要连上就行了，可靠性、时效性越高越好，虽然现在没有很好的时效性，没有什么可靠性。但不影响汽车行驶的，这是第一类。

　　第二级是协同的感知。现在我们联网以后，通过车路通信快速地把汽车行驶的周围信息进行交互，交互将来是可以控制，可以做其他很多东西，甚至是高端服务，实施性、可靠性、容量都有要求，可靠性的要求。

　　第三级是最高级的，就是网联协同决策与控制。将来云端能够与汽车联网以后，作决策交互，大概分这三级，这是我们对目前的一个分类。

　　分类以后，不管是对智能网联、智能汽车的理解，我认为还是到位的。自助式的辅助驾驶，包括很高级的自动化的程度很高的自动驾驶都要有信息交互的，将来的感知网络、感知手段比较多，网联的辅助驾驶，车路协同也是一个辅助的功能，最理想的，目前看来是这两个结合起来，我们在谈智能网联汽车，国外叫CV，我们叫ICV，两个结合起来。国内很多对网联汽车的理解，还是有差别的。

　　在这个定义下，我们对技术架构进行了分类，实际上按交通人车路一体化，把技术设施扩展了，CPS进行了扩展了，不仅是交通的技术设施，也包括信息通信技术设施，都进行了梳理，车辆和设施设备的技术信息交互，包括一些支撑的技术，是一个完整的技术链突破，而不是一单一的。

　　智能网联汽车不仅仅是简单做交通出行的服务娱乐，实际要解决交通的根本问题，要革命的解决交通的根本问题。交通的问题首先是安全的问题，车辆可靠性的问题，通过自动驾驶来提升，舒适便捷、包括人性化等，对应了产业发展的目标。

　　我们设置了三个阶段的产业发展目标，第一阶段是起步期：2016年-2020年，确定网联汽车的技术基础和发展战略目的，顶层设计和标准体系，也对社会效益方面进行了梳理，顶层设计方面初步建成智能网联创新体系。标准体系和能力方面初步建立智能网联汽车标准法规体系、自主研发体系、生产配套体系，掌握乘用车及商用车智能驾驶辅助系统关键技术，包括传感器、控制器关键技术，供应能力满足自主规模需求，产品质量达到国际先进水平，产品成本具有市场竞争力，制定中国智能网联汽车数据安全技术标准，缩小与发达国家的差距。市场应用方面，汽车DA、PA、CA新车装配率超过50%，退一万步说，网联汽车有10%也好，不管是国内还是合资车厂。最终的目的是能够体现出社会效益，减少交通事故，提高排放的降低。

　　第二阶段2021-2025。

　　顶层设计方面基本建成面向乘用车与商用车的自主智能网联汽车产业链与智能交通体系。标准体系和能力方面，建立较为完善的智能网联汽车标准法规体系、自主研发体系、生产配套体系及产业群，掌握自动驾驶系统关键技术，传感器、控制器达到国际先进水平，掌握执行器关键技术，产品质量与价格均具有较强国际竞争力，拥有供应量在世界排名前十的供应商企业1家；实现汽车全生命周期的数字化、网络化、智能化，为汽车产业转型升级奠定基础，完成智能网联汽车的国家信息安全强制认证，在智能汽车领域具备竞争优势。市场应用方面，汽车DA、PA、CA新车装配率达80%，其中PA、CA级新车装配率达25%，HA/FA级自动驾驶汽车开始进入市场。社会效益方面，汽车交通事故减少80%，普通道路的交通效率提升30%，油耗与排放分别降低20%。

　　第三阶段，成熟期，2026年-2030年。

　　顶层设计方面：建成面向完善的自主智能网联汽车产业链与智能交通体系。标准体系和能力方面：形成完善的自主智能网联汽车标准法规体系、研发体系、及生产配套体系，中国品牌智能网联汽车以及核心零部件企业具备较强国际竞争力，实现产品大规模出口。建立完善的智能交通体系，智能汽车与智能道路间形成高效的协作发展模式。市场应用方面：汽车DA及以上级别的智能驾驶系统成为新车标配，汽车联网率接近100%，HA/FA级自动驾驶新车装配率达到10%。社会效益方面：在部分区域初步形成“零伤亡、零拥堵”的智能交通体系，全国范围内交通事故率、拥堵时间与能耗排放均大幅度降低。

　　对商用车，也同样是一样的方法。商用车自动化的程度，我们是实事求是的，到了2025+，是产业认可的一个技术路线图，随着高新的技术的发展，技术没突破，也可能延长时间，届时有大量的可承受的自动驾驶，或者无人驾驶。

　　如果线路图完全假设可行，沿着正确的方向去努力，在这样的一个情况下面，实际上我们对具体的关键部件和共性技术，包括关键零部件技术，感知通信、产品，包括关键的共性技术，信息安全等等有完整的路线图。想给大家介绍这样的一个思路，我们希望把三个亿元级的产业，汽车、通信、电子信息三个产业联合调动起来，做协同公公关的一些技术。

　　第一个复杂环境的感知和认证的软硬件研发和其产业化。

　　第二，智能网联V2X，研发也好、测试应用示范，包括前几日重庆礼嘉基地开始运行，它跟我们过去做汽车完全不一样，或者特殊的地方就是移动互联。

　　第三，网联汽车的信息平台叫云控平台，智能网联汽车运控平台架构应该分成技术层、共性层、应用层。产业驱动会有很好的发展一个契机，包括信息安全，包括总体的应用，包括标准，包括测试的环境，有一个具体的研究和实施目标，希望在这个产业协同的情况下完成这项工作。

　　智能网联汽车技术发展展望

　　还有三分钟，讲一下对未来的展望。这个发展展望包括环境感知，低成本，要关注复杂的感知系统，这里面的一些包括协同的定位，V2X下的定位，另外决策也是有很多方法，现在也在探索，如何用人工智能进行决策。

　　具体来说，就是低成本传感器方案（100美元级别）是量产车型的现阶段选择，多线激光雷达等，未来，高成本传感器成本将逐步降低，固态激光雷达也有可能成为未来的技术趋势。针对单一传感器感知能力有限，会涌现了不同车载传感器间的信息融合方案，用以获取丰富的周边环境信息，具有优良的环境适应能力。基于机器学习的环境感知技术在复杂环境感知方面有巨大优势，将在各类原理样车的展示中得到了广泛的应用。

　　而V2X通信系统与云平台将在环境感知系统中发挥越来越重要的作用。

　　决策方面未来会是这样的：车辆智能决策系统的任务包括任务决策、行为决策和轨迹规划。其中行为决策是根据全局行车目标、自车状态及环境信息等，决定当前（以及有限时长内）采用的驾驶行为及动作。综合考虑安全、舒适、节能、高效的多目标决策机制将是未来的重要发展方向。

　　另外，机器学习的方法能通过大量的学习实现复杂工况下的决策，并能进行在线的学习优化，但是在未知工况下的性能不易明确，特别是危险工况的样本不足情况下的学习效果尚不如专家系统，因此综合性能不易评价。

　　车辆控制方面未来将是这样：自主式智能车辆控制包括轨迹跟踪控制、车辆姿态控制和执行机构控制。其中轨迹跟踪控制是指以车辆姿态作为控制输入，实际轨迹作为状态变量，期望轨迹作为参考状态，跟踪车辆轨迹规划模块输出的行驶轨迹，包括位置、航向和速度。随着智能网联汽车对执行机构主动容错和协同控制需求的提升，执行机构控制器在原相互独立的分散式控制的基础上向相互协调的分布式控制系统发展。网联多车协同控制系统理论快速发展，多车系统动力学机理、编队几何构型优化及非理想信息环境下的多车通信拓扑结构优化与协同控制等成为研究热点。

　　人机交互技术的未来是这样的，系统是人车耦合系统两大组成元素间的桥梁，综合视听触觉，设计基于自然指令的高效人车交互方法，能提升智能网联汽车友好度与实用性。由于人机交互信息量大且类型不一，基于信息重要度、紧急度、时效性与数据规模的多源信息交互方法设计与定制是重要的研究问题。在自动驾驶的初级阶段，设计适当的交互方法，有效效利用网联信息，有望大幅提高驾驶人的驾驶体验。具有丰富交互信息的“全息座舱”、“智能座舱”等概念的实现，车辆与车外行人的交互方式，是近期的人机交互研究与工程开发的热点。

　　通信技术方面未来是这样的：DSRC技术与标准已较为成熟，美日欧等国可能通过强制法规手段大力推动，应用主要限于安全领域。LTE-V标准明年夏季即将出台，可能在中国成为主流车联网通信系统。兼容蜂窝网络的通信技术快速发展，对DSRC等专用通信系统造成压力。各类应用对大数据的需求日益提升，智能网联汽车的发展亟待基础数据云平台。

　　现在通信平台，通信技术，DSRC技术等已较为成熟，此外，还有地图定位、信息安全等技术，需要我们去想象，我的介绍到这儿，谢谢大家！