本文以自動駕駛系統為代表的汽車智能化技術將對汽車產業生態變革產生重大影響。首先，分析了自動駕駛技術發展路線、發展現狀及人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的應用領域，指出AI在自動駕駛應用中面臨的挑戰。然后，提出一種基于AI的車云協同自動駕駛系統架構，分析了基于AI的智能駕駛終端軟硬件架構與基于大數據的自動駕駛云端空間架構；結合車端與云端的AI集成應用問題、信息數據交互方法與車云協同技術，討論了人工智能在自動駕駛系統的主要應用。

21世紀以來，隨著新一代信息通信、新能源、新材料等技術加快與汽車產業融合，信息通信、互聯網等新興科技企業全面涉足汽車行業，世界汽車產業發展形勢正面臨重大變化：

1）產品形態和生產方式深度變革。汽車產品加快向新能源、輕量化、智能和網聯化的方向發展，汽車正從交通工具轉變為大型移動智能終端、儲能單元和數字空間。汽車生產方式向充分互聯協作的智能制造體系演進，個性化定制生產模式將成為趨勢。

2）新興需求和商業模式加速涌現。用戶體驗成為影響汽車消費的重要因素。消費需求的多元化特征日趨明顯，共享出行、個性化服務成為主要方向。

3）產業格局和生態體系深刻調整。汽車發達國家加快推進產業創新和融合發展，世界汽車產業格局變化加速。互聯網等新興科技企業大舉進入汽車行業，全球汽車產業生態正在重塑。

汽車智能化技術集現代傳感技術、信息與通信技術、自動控制技術和人工智能等于一體，在減少交通事故、緩解交通擁堵、降低能耗、保護環境等方面具有巨大潛能。為此，世界各國都在積極制定自動駕駛技術路線圖，推動自動駕駛汽車的發展，如美國的「工業互聯網」、德國的「工業4.0」、日本的「機器人革命」等各類科技規劃，均將汽車智能化技術列為汽車產業發展的重要突破口，我國于2015年發布的《中國制造2025》及2017年發布的《汽車產業中長期發展規劃》明確提出「智能+網聯」的自動駕駛汽車技術發展路線。

自動駕駛汽車系統被認為是汽車智能化發展的最高目標，對改善交通安全、實現節能減排、消除擁堵、提升社會效率，拉動汽車、電子、通訊、服務、社會管理等協同發展，促進汽車產業轉型升級具有重大戰略意義，自動駕駛技術已經成為眾多企業的競爭熱點。

另一方面，基于深度學習（DeepLearning，DL）在機器視覺（MachineVision，MV）、自然語言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）等領域的成功應用和我國AI發展戰略，研究AI在汽車自動駕駛系統中的深度應用，有十分重要的現實意義。文中梳理自動駕駛技術發展趨勢，分析人工智能在汽車智能化網聯化發展下的關鍵技術，并提出一種基于AI的車云協同自動駕駛系統。

1.自動駕駛技術的發展趨勢與AI應用現狀分析

1.1自動駕駛技術發展現狀

自動駕駛汽車是一個機電一體、軟硬件高度集成、以最終實現替代人操作的復雜信息物理融合系統，主要由感知、決策和執行子系統構成，自動駕駛技術涉及環境感知、決策規劃、控制執行、V2X通信等關鍵技術，其結構如圖1所示。

圖1自動駕駛汽車分層結構示意圖

環境感知技術使用車載傳感設備（如GPS/INS系統、毫米波雷達/攝像頭）及5G網絡獲取汽車所處的交通環境信息和車輛狀態信息（位置、姿態），并將多個傳感器的輸出信息統一在車輛坐標系下，建立具有時間標記的數據關聯和融合的元信息，為自動駕駛的決策規劃服務。

決策規劃技術依據環境感知子系統輸出信息，實現路由尋徑、交通預測、行為決策、動作規劃及反饋控制信號輸出等功能。

控制執行技術使用線控執行機構完成反饋控制輸出指令的執行，以實現轉向、油門和制動的控制。

V2X技術為車與外界的信息交互提供實時、可靠的通信服務，為環境感知和決策規劃服務。

1.1.1自動駕駛發展路線

目前自動駕駛技術的實現出現了2條路徑：以傳統車企為主的漸進式發展路線、以科研機構和IT企業為主的顛覆式發展路線。

1）漸進式發展路線通過逐步提高汽車智能化水平，沿著輔助駕駛、部分自動駕駛、高度自動駕駛和完全自動駕駛的方向分階段發展。在輔助駕駛階段，車輛控制以駕駛員為主，駕駛員掌握最終的駕駛權，系統輔助駕駛員，降低駕駛負擔。目前已在乘用車上量產的輔助駕駛技術有側向穩定控制、電動助力轉向控制，部分高檔車還裝有自動泊車、自適應巡航、車道偏離預警系統等輔助駕駛系統。在部分自動駕駛階段，車輛的智能化水平進一步提高，具有一定的自主決策能力，具備特定工況下短時托管的能力。在高度自動駕駛階段和完全自動駕駛階段，車輛具有高度自主性，汽車可自主決策、規劃和控制，可實現復雜工況（如高速公路、城市工況）的托管能力，甚至完全無人駕駛。

2）顛覆式發展路線跳過汽車智能化逐級發展的思路，直接實現車輛的高度/完全自動駕駛，研發難度大，其研究成果已經很好地用到漸進式發展路線的各個階段。美國是該領域研究最早技術最先進的國家。美國國防部高級研究計劃局（DARPA）從20世紀80年代開始通過ALV項目、DEMO-II計劃、DEMO-III計劃等資助美國企業、科研機構和高等院校進行顛覆式自動駕駛技術在軍事領域的應用。谷歌公司是目前在該領域取得成果最為顯著的企業，其2009年開始自動駕駛技術研究，2010年進行了自動駕駛汽車城市路況測試，2011年獲得自動駕駛汽車的授權，目前其研發的自動駕駛汽車已經被美國車輛安全監管機構認為符合聯邦法律。德國也是最早開始該領域研究的國家，早在20世紀80年代，德國慕尼黑聯邦國防軍大學就與奔馳公司合作開始研發自主駕駛汽車，其代表車型奔馳S500于2013年在城市和城際道路完成了長距離自主駕駛試驗。

漸進式發展路線和顛覆式發展路線體現了傳統整車企業和互聯網IT企業關于智能駕駛汽車產業化發展的分歧。互聯網企業試圖將一些尖端的IT技術引入到汽車領域中，為消費者帶來更多美好的駕駛體驗，通過自頂而下的技術輻射，縱向向下衍生低級別的智能駕駛技術。而汽車企業認為駕駛員對于安全感的需求可能遠超IT思維的預想，因而采取循序漸進的方式推廣智能駕駛技術。

無論何種技術路線，車輛智能安全輔助功能的研究已經很成熟，客觀上為智能駕駛搭好了基礎技術平臺；整車企業及IT企業在智能駕駛產業化發展上也均面臨技術問題、成本問題、法規問題需要解決。但只要市場對這些技術有持續需求，就能推動汽車向完全無人化演進。

1.1.2我國自動駕駛技術發展現狀

我國在自動駕駛領域的研究起步于20世紀80年代。1980年「遙控駕駛的防核化偵察車」由國家立項，1989年我國首輛智能小車在國防科技大學研制成功，1992年國防科技大學、北京理工大學等高校研制成功我國第一輛真正意義上能夠自主行駛的測試樣車（ATB-1）。

進入21世紀，國家「863計劃」開始對自動駕駛技術研究給予更多支持。2000年國防科技大學宣布其第4代自動駕駛汽車試驗成功。2003年國防科技大學和一汽共同合作研發成功了一輛自動駕駛汽車——紅旗CA7460，該汽車能夠根據車輛前方路況自動變道，2006年研制成功新一代紅旗HQ3自動駕駛轎車。2005年我國首輛城市自動駕駛汽車由上海交通大學研制成功。2011年國防科技大學和一汽研制的HQ3首次完成了從長沙到武漢的高速全程無人駕駛試驗，自動駕駛的平均速度達到87km/h，全程距離為286km。2012年11月軍事交通學院研制的自動駕駛汽車完成了高速公路測試，是第1輛得到了我國官方認證的無人汽車，并獲得中國智能車未來挑戰賽2015年度和2016年度冠軍。

2015年12月IT企業百度的自動駕駛汽車完成北京開放高速路的自動駕駛測試，意味著自動駕駛技術從科研開始落地到產品；2016年9月百度宣布獲得美國加州政府頒發的全球第15張無人車上路測試牌照，2017年4月17日百度展示了與博世合作開發的高速公路輔助功能增強版演示車。

2017年4月我國把基于自動駕駛技術的智能網聯汽車列入「汽車產業中長期發展規劃」，成為我國汽車產業轉型發展又一個戰略目標。我國自動駕駛技術的總體水平與國外先進水平還存在一定的差距，主要關鍵技術（感知融合、路徑規劃、控制與決策技術等）仍處于完善階段，關鍵技術發展的局限性制約了自動駕駛系統在不同環境下的自主駕駛能力，導致自動駕駛系統的行為表現有時存在較大的反差。

1.2 AI在自動駕駛中的應用現狀與挑戰

1.2.1人工智能技術簡介

AI是一門研究模擬、延伸和擴展人類智能的理論、方法及技術的科學，其誕生于20世紀50年代，目前發展為計算機視覺、自然語言理解與交流、認知與推理、機器人學、博弈與倫理和機器學習六大領域，并呈現出各領域相互滲透的趨勢。

其中，機器學習研究如何在算法的指導下自動學習輸入數據樣本的數據結構和內在規律并獲得新的經驗與知識，從而對新樣本進行智能識別，甚至對未來進行預測。典型的機器學習算法有線性回歸、K-均值、K-近鄰、主成份分析、支持向量機、決策樹、人工神經網絡等。

在人工神經網絡基礎上發展起來的深度學習模型是當前最為有效的機器學習算法模型之一，成為當前人工智能研究與應用的熱點。深度學習模型在人工神經網絡中加入了多個隱層，于2006年由GeoffreyHinton和RuslanSalakhutdinov提出。由于在2012年的ImageNet比賽（計算機視覺領域最具影響力的國際比賽）中成績突出，深度學習模型受到社會各界的極大關注，并在多個領域取得研究進展，出現了一批成功的商業應用，如谷歌翻譯、蘋果語音工具Siri、微軟的Cortana個人語音助手、螞蟻金服的掃臉技術、谷歌的AlphaGo等。

1.2.2人工智能在自動駕駛技術中的應用

AI在自動駕駛技術中有著豐富的應用，諸如深度學習、增強學習都在自動駕駛技術中取得較好的研究結果。

1）環境感知領域

感知處理是AI在自動駕駛中的典型應用場景。如基于HOG特征的行人檢測技術在提取圖像的HOG特征后通常通過支持向量機算法進行行人檢測；基于激光雷達與攝像頭的車輛檢測技術中，需對激光雷達數據做聚類處理；線性回歸算法、支持向量機算法、人工神經網絡算法也常被用于車道線和交通標志的檢測。

圖2基于機器學習的非結構化道路檢測框架

圖2所示的框架把機器學習用到鄉村公路、野外土路等非結構化道路的檢測中。由于車輛行駛環境復雜，已有感知技術在檢測與識別精度方面尚無法滿足自動駕駛的需要，基于深度學習的圖像處理成為自動駕駛視覺感知的重要支撐。在感知融合環節，常用的AI方法有貝葉斯估計、統計決策理論、證據理論、模糊推理，、神經網絡以及產生式規則等。

2）決策規劃領域

決策規劃處理是AI在自動駕駛中的另一個重要應用場景，狀態機、決策樹、貝葉斯網絡等AI方法已有大量應用。近年來興起的深度學習與強化學習能通過大量學習實現對復雜工況的決策，并能進行在線學習優化，由于需要較多的計算資源，當前是計算機與互聯網領域研究自動駕駛規劃決策處理的熱門技術。

3）控制執行領域

傳統控制方法有PID控制、滑模控制、模糊控制、模型預測控制等。智能控制方法主要有基于模型的控制、神經網絡控制和深度學習方法等。

如清華李克強等研究了單車多目標協調式自適應巡航控制技術，在實現自動跟車行駛、低燃油消耗和符合駕駛員特性三大功能的同時全面提升行車安全性、改善車輛燃油經濟性、減輕駕駛疲勞強度；還提出了基于多智能體系統的協同式多車隊列控制方案，以實現降低油耗、改善交通效率以及提高行車安全性的目標。

1.2.3自動駕駛領域AI應用面臨的挑戰

當前，以深度學習為代表的當代AI技術，基于在機器視覺（MV）、自然語言處理（NLP）等領域的成功應用，被引入到自動駕駛技術的環境感知、決策規劃和控制執行的研究中，獲得了較好的效果。

由于車輛行駛環境復雜，一些嚴重依賴于數據、計算資源和算法的AI技術，在自動駕駛的感知、決策、執行等環節尚無法滿足實時性需求，一些以其作為核心支撐的自動駕駛系統原型面臨挑戰：

1）實時可靠性需求給系統的計算速度和計算可靠性帶來挑戰。自動駕駛系統要求感知、決策和執行各子系統的響應必須是實時可靠的，因此需要系統提供高速可靠的計算能力。

2）部件小型化的產業化需求使目前系統龐大的硬件尺寸面臨挑戰。當前的自動駕駛系統原型大多是計算機系統或工控機系統，不滿足車規級部件需求。

3）個性化適配無法滿足。當前興起的深度學習算法對應用環境變異的自適應性較差，對不同車型和不同場景存在模型重新訓練的適配問題，已有的自動駕駛系統原型不能滿足。

4）自主學習、自主維護需求無法滿足。深度學習呈現出學習集越大，效果越好的特點，由此需要自動駕駛系統具備持續自主學習能力，而已有的自動駕駛原型無法滿足。面對老化、磨損等問題，部件出廠時的標定參數不再處于最優狀態，自動駕駛系統需要基于汽車行駛數據、性能評價進行智能整定（自標定）、診斷和維護，已有的自動駕駛原型也無法滿足需求。

5）成本控制面臨挑戰。當前自動駕駛系統原型造價尚不滿足產業化成本需求。

上述問題本質上是由于智能駕駛單車數據積累深度與廣度不足、強計算能力欠缺、任務自適應能力差、AI算法優化適配困難。為解決上述問題，完成AI在車載終端的深度集成應用，考慮構建車云協同一體的智能駕駛系統。借助云平臺靈活、豐富的計算資源，處理復雜的AI算法，并將分析結果發給車端進行實時決策規劃，使云端域作為具有網絡功能開放的大腦和核心，成為連接網絡內部和車端業務需求的紐帶，藉此真正實現網絡智能化。基于云計算和大數據技術的發展，把自動駕駛系統分為車、云（平臺）兩層，提出車云協同自動駕駛系統架構。在云端提供數據存儲、數據共享和計算資源，支持深度學習、自主學習、自主維護和個性化適配等復雜AI算法。通過部分軟/硬件共享技術，可降低車端成本，使計算量減少，有利于車端嵌入式AI硬件產品的研發，以滿足車規級部件的需求。

2.基于AI的車云協同自動駕駛系統架構及關鍵技術

圍繞AI技術應用于自動駕駛中的數據、計算與算法三大要素，面向多車型、多場景與個性化智能駕駛需求，針對智能駕駛單車系統面臨的等問題，提出一種基于AI的車云協同的自動駕駛系統架構方案，如圖3所示。

圖3基于AI的車云協同自動駕駛系統架構方案示意圖

該架構方案由基于AI的自動駕駛智能車端設備和基于大數據分析的自動駕駛云端系統兩部分組成，共同形成一個集復雜環境精確感知、通行智慧決策與行車控制優化執行的車云協同一體自動駕駛系統。

2.1基于AI的自動駕駛智能終端

自動駕駛智能終端是一個集環境感知、規劃決策、執行控制等多項功能于一體的信息物理融合系統（CPS）。為適應不同場景不同車型汽車自動駕駛的應用需求，需深入研究自動駕駛汽車嵌入式智能控制器軟硬件協同設計技術，建立可承載集傳感器數據采集、環境感知數據融合、規劃決策，執行控制AI算法為一體，滿足自動駕駛行車需求的智能終端軟硬件體系架構，設計實時可靠、具有系統容錯和「跛行」能力的自動駕駛汽車AI終端，提出實時可靠、任務自適應的智能終端專用系統軟件，實現AI算法的系統集成驗證與實車應用。需突破的關鍵技術包括實時可靠的自動駕駛AI終端硬件架構、可靠自適應的自動駕駛AI終端軟件架構和自動駕駛智能終端的AI技術集成應用等。

1）自動駕駛AI終端硬件架構

自動駕駛汽車AI終端是一個集環境感知、規劃決策、控制執行等多項功能于一體的綜合智能系統。根據自動駕駛系統在典型應用場景中針對環境感知、規劃決策以及執行控制等業務模塊體現出的不同任務分工、工作模式及通信互聯方式，研究自動駕駛AI終端的系統可靠性設計及模塊化設計方法，重點研究基于GPU和MCU的異構多核硬件系統架構和基于以太網的高速互聯通信架構。

2）自動駕駛AI終端軟件架構

自動駕駛車端系統集成了多個軟件功能模塊（環境感知、規劃決策、執行控制、導航、定位、交通信號監測等）和多個硬件執行單元（計算單元、控制單元、傳感器等），研究：

基于AI的感知、規劃、執行等功能性應用軟件系統架構與層次化、模塊化的設計方法；

基于任務自適應的系統軟件和應用軟件最優構架；

確保合理分配和調度包括GPU、CPU、內存、總線和通信接口等在內的軟硬件資源，提供系統自我修復能力、模塊資源隔離能力、計算與內存資源分配能力、優先級執行能力，以及模塊間有效通信能力等。

3）自動駕駛AI終端的技術集成應用

自動駕駛系統作為一個典型的物理信息融合系統，必須通過AI方法的綜合運用才能實現進行數據信息和知識信息的綜合集成。

針對自動駕駛智能終端的有限軟硬件資源，構建面向自動駕駛智能終端的AI操作系統，使自動駕駛的感知融合、決策控制等任務能夠實時執行。AI操作系統除具有通用操作系統的所有功能，還應包括語音識別、機器視覺、執行器系統和認知行為系統，可分為基礎設施層、技術研發層和集成應用層。基于AI的自動駕駛智能終端目前已得到業界的普遍重視，大量AI技術正以驚人的速度應用在自動駕駛汽車領域。

然而，目前仍面臨的一些問題亟待解決：

如AI算法需要大量標記的樣本庫進行自學習，且內在機理不清晰、邊界條件不確定；

AI技術應用范圍受限于車載芯片及傳感器的處理能力等。

因此，注重傳感器與汽車產業同步升級，藉此提高數據采集質量，使數據融合在硬件層面有解決方案；最大限度發揮AI技術在限定場景下的應用，如封閉/半封閉區域、低速/高速狀態、有軌交通、特種車輛等。

2.2基于大數據分析的自動駕駛云端系統

在云計算平臺的強計算能力保障下，面向多車型、多場景以及個性化駕駛的需求，分析自動駕駛汽車系統中AI關于數據質量與訪問效率的要求，

研究面向AI的云計算平臺數據空間構建技術，實現車云兩端多類型、多領域數據的歸一化；

研究自動駕駛汽車系統中的車云兩端信息數據交互協同技術，構建信息數據交互協同框架，解決車云兩端信息數據的無縫對接問題，完成車端的信息數據訂閱與云端的信息數據分發。

在此基礎上，研究在不同車型、不同駕駛風格下適應多場景的AI算法適配問題，使自動駕駛汽車在感知、決策與執行3個層次均呈現較深的智能化，進而實現自動駕駛汽車整體智能的提升。

1）云端數據空間構建技術

為降低在多場景、多車型與個性駕駛等背景下的自動駕駛系統中AI數據處理和信息服務的復雜性，分析信息數據的分布、異構、時變、海量的數據特征，

研究基于信息數據源的元數據描述方法、元數據的沖突消減技術以及元數據的發布發現技術，實現元數據集的構建與管理；

研究信息數據空間的組織結構與建模技術，構建信息數據空間的對象關聯集；

研究基于元數據實體對象的索引和檢索技術，實現基于元數據的異構信息數據源的發布與發現能力。

2）車云協同技術

在不同的行車工況與應用場景中，無論是自動駕駛的在線AI學習訓練，還是離線的交互信息準備，為實施精準的行車環境感知、智慧的通行決策與優化的行車動作控制，車端與云端之間均需要進行大量的信息數據交互與協同。

基于AI的自動駕駛系統車云協同技術需主要解決信息數據在車端與云平臺之間的統一有效傳遞問題。車身傳感器節點的采樣數據包括數值型數據（如GPS/INS數據、毫米波雷達數據）和多媒體數據（如攝像頭圖像），將這些傳感器數據按一定頻率傳輸到云端數據庫，進行在線處理、離線處理、溯源處理和復雜數據分析。

文中提出的自動駕駛系統包括車端與云端兩部分智能子系統，云端系統不僅能夠存儲海量的傳感器實時采集數據，還可以存儲采集歷史數據，同時借助云計算完成這些海量數據的存儲、傳輸、分析處理，基于AI集成應用算法的智能駕駛控制模型，為車輛決策提供可靠、高效的協同控制方案。

3）云平臺AI算法應用技術

云平臺AI算法應用是自動駕駛云端系統的核心部分，它結合機器學習、數據挖掘等相關技術，對感知融合信息進行分析，為車輛控制規劃提供決策依據。車載嵌入式硬件平臺因計算、存儲能力有限，無法滿足AI模型的訓練需求。自動駕駛云平臺AI算法應用技術，利用虛擬化技術及網絡技術整合大規模可擴展的計算、存儲、數據、應用等分布式計算資源完成AI模型算法的學習訓練，能實現在云端訓練AI模型，通過車云協同技術將其部署到嵌入式平臺，使AI算法在車端自動駕駛系統上得到深度應用。

可以預見，自動駕駛云端系統未來面臨的主要問題集中在超大規模的數據存儲、數據加密和安全性保證以及提高I/O速率等方面；在技術落地上也面臨供應商協作及運營收費政策的限制。

因此，考慮充分利用現有創新資源和載體，融通各類企業級平臺及政府監管平臺數據，轉變通信系統和發布系統的封閉現狀，采用云計算模式構建交通服務體系，對于一些中小城市而言只需要租用相應的服務即可，有利于自動駕駛云端系統的普及。同時由政府引導，對云平臺技術規范及數據元格式等核心草案進行編制與推廣，從而引導自動駕駛云端系統應用的示范，推廣及可持續發展。

3.結論

文中分析了自動駕駛技術的發展現狀，以及AI在自動駕駛技術中的應用發展趨勢與面臨的挑戰。在此基礎上，提出了一個基于AI的車云協同自動駕駛系統，闡述了系統組成及其關鍵技術。

文中提出AI深度應用于自動駕駛領域需重點解決自動駕駛車載終端的AI深度集成、自動駕駛系統車云計算平臺數據歸一化、車云信息數據交互協同、車云AI算法多車型多場景及個性駕駛適配等關鍵技術。

針對多車型多場景的應用工況，指出需研究自動駕駛汽車嵌入式智能控制器軟硬件協同設計技術；

針對車載自動駕駛系統本地存儲和計算能力有限的問題，提出以云計算作為車端能力的擴展，解決AI算法模型學習訓練所必需的大數據存儲空間和HPC能力的問題；

針對車云兩端的交互問題，提出通過車云協同方法將云端上訓練的AI模型部署到車端進行執行，完成感知融合、規劃決策等自動駕駛任務。

最終基于車端和云端軟硬件架構形成一套完整的車云協同一體自動駕駛系統。