中国已然成为世界上最大的机动车生产国和最大的汽车销售市场,将来还有非常大的发展空间,在智能汽车领域也必将是如此。
智能汽车的终极目标,就是在完全真实的交通环境下,实现智能车的自主驾驶。这种场景不但变革人类出行方式,而且将重塑整个城市和社会形态。
相当程度上,这是整个社会的一场广泛而深刻的革命,我们需要新的思路和新的技术。
智能网联下的平行驾驶与平行交通
大家现在都很强调CPS(Cyber-Physical Systems),我的观点是要跳出CPS,迈向CPSS(Cyber-Physical-Social Systems),以后每个人开车不仅仅是在物理世界,还同时在心理世界和人工世界。未来一定是平行交通、平行道路、平行出行。物理的汽车跟软件定义的汽车要平行起来,物理的公路要跟软件定义的公路结合起来。这就是基于ACP(Artificial societies+Computational experiments+Parallel execution)方法的平行驾驶。
现在汽车公司卖汽车的时候总要给你一个手册,以后就给你一个可视化的软件来定义汽车,就在你手机或直接在汽车内部显示屏上,随便可以打开,三维可视化的软件车同物理车由IoT时时刻刻联在一起。
你在路上开,软件定义的汽车也在路上开。因为有了软件定义的车跟物理的车联在一起,就可以同时开在三个世界了——物理世界的车、心理世界的车和人工世界的车。这相当于你开车的时候,有许多软件定义的机器人在为你服务,有的监控车辆行驶的状态,有的帮你订餐馆、旅馆等,你开车就容易了,甚至可以在车里看书、聊天、线上会议等等。这就是CPSS空间里的平行驾驶:目标不是100%安全,而是300%的安全,路安、心安、理安。
直面智能汽车的工程和社会复杂性
车不但在开的时候产生数据,开完了继续产生数据,做机器学习、平行学习,并且监控你的车况、更新交通法规、学习动态时空环境,确保接下来开得更优。其中有一连串的技术支持,所以远端智能跟当地智能要结合,远端可以复杂,当地智能操作必须简单。当然,安全是第一位的。研究智能汽车面临很大的工程复杂性和社会复杂性,会带来巨大的建模鸿沟,我们怎么克服?这个鸿沟要靠数据填,要把小数据导成大数据,把大数据提炼成为精准知识即小规则,然后再指导车的驾驶。对于汽车来说,物理汽车跟软件定义的汽车一起开,开的过程中产生数据,通过计算实验,再变成驾驶的大数据、小智能、精准知识,从而产生崭新的职业。将来会有学习工程师、培训工程师、实验工程师、决策工程师。我们就是把司机换了一个地方,以前在车上开,现在是在办公室开。
平行汽车会自主学习且越“老”越贵
现在的车越“老”越便宜,以后的车,则越“老”越贵。因为它内部包含一批软件定义的车、软件驾驶员、软件服务员。甚至物理的车报废了,这批软件定义的车永远在,而且跟你的驾驶行为连在一起,它向你学习。
开始买的时候车都一样,但开了两年,就真正成为你的车了,也成为某个城市里的车了,甚至跟你邻居的车都不一样。
因为这里引入了Social的因素,也是整个系统中最不确定、多样、复杂的因素,也是我们为什么认为,只有基于CPSS的平行驾驶,才能把自主驾驶L0级—L5级真正统一起来,把交通的智能化和汽车的智能化统一起来。
我们相信平行驾驶和平行交通,是解决未来出行多种难题的一种有效方式。
(新媒体责编:wb001)
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