21 世纪以来随着新一代信息通信、新能源、新材料等技术加快与汽车产业融合，信息通信、互联网等新兴科技企业全面涉足汽车行业世界汽车产业发展形势正面临重大變化：

1）产品形态和生产方式深度变革。汽车产品加快向新能源、轻量化、智能和网联化的方向发展汽车正从交通工具转变为大型移动智能终端、储能单元和数字空间。汽车生产方式向充分互联协作的智能制造体系演进个性化定制生产模式将成为趋势。

2）新兴需求和商業模式加速涌现用户体验成为影响汽车消费的重要因素。消费需求的多元化特征日趋明显共享出行、个性化服务成为主要方向。

3）产業格局和生态体系深刻调整汽车发达国家加快推进产业创新和融合发展，世界汽车产业格局变化加速互联网等新兴科技企业大举进入汽车行业，全球汽车产业生态正在重塑

汽车智能化技术集现代传感技术、信息与通信技术、自动控制技术和人工智能等于一体，在减少茭通事故、缓解交通拥堵、降低能耗、保护环境等方面具有巨大潜能为此，世界各国都在积极制定ai自动驾驶驶技术路线图推动ai自动驾駛驶汽车的发展，如美国的「工业互联网」、德国的「工业 4.0」、日本的「机器人革命」等各类科技规划均将汽车智能化技术列为汽车产業发展的重要突破口，我国于 2015 年发布的《中国制造 2025》及 2017 年发布的《汽车产业中长期发展规划》明确提出「智能 + 网联」的ai自动驾驶驶汽车技術发展路线

ai自动驾驶驶汽车系统被认为是汽车智能化发展的最高目标 [2]，对改善交通安全、实现节能减排、消除拥堵、提升社会效率拉動汽车、电子、通讯、服务、社会管理等协同发展，促进汽车产业转型升级具有重大战略意义 [3]ai自动驾驶驶技术已经成为众多企业的竞争熱点。

另一方面基于深度学习（Deep Learning，DL）在机器视觉（Machine VisionMV）、自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）等领域的成功应用和我国 AI 发展战略研究 AI 在汽车ai自动驾驶駛系统中的深度应用，有十分重要的现实意义文中梳理ai自动驾驶驶技术发展趋势，分析人工智能在汽车智能化网联化发展下的关键技术并提出一种基于 AI 的车云协同ai自动驾驶驶系统。

1. ai自动驾驶驶技术的发展趋势与 AI 应用现状分析

1.1 ai自动驾驶驶技术发展现状

ai自动驾驶驶汽车是一個机电一体、软硬件高度集成、以最终实现替代人操作的复杂信息物理融合系统主要由感知、决策和执行子系统构成，ai自动驾驶驶技术涉及环境感知、决策规划、控制执行、V2X 通信等关键技术其结构如图 1 所示。

图 1 ai自动驾驶驶汽车分层结构示意图

环境感知技术使用车载传感設备（如 GPS/INS 系统、毫米波雷达/摄像头）及 5G 网络获取汽车所处的交通环境信息和车辆状态信息（位置、姿态）并将多个传感器的输出信息统┅在车辆坐标系下，建立具有时间标记的数据关联和融合的元信息为ai自动驾驶驶的决策规划服务。

决策规划技术依据环境感知子系统输絀信息实现路由寻径、交通预测、行为决策、动作规划及反馈控制信号输出等功能。

控制执行技术使用线控执行机构完成反馈控制输出指令的执行以实现转向、油门和制动的控制。V2X 技术为车与外界的信息交互提供实时、可靠的通信服务为环境感知和决策规划服务。

1.1.1 ai自動驾驶驶发展路线

目前ai自动驾驶驶技术的实现出现了 2 条路径：以传统车企为主的渐进式发展路线、以科研机构和 IT 企业为主的颠覆式发展路線

通过逐步提高汽车智能化水平，沿着辅助驾驶、部分ai自动驾驶驶、高度ai自动驾驶驶和完全ai自动驾驶驶的方向分阶段发展在辅助驾驶階段，车辆控制以驾驶员为主驾驶员掌握最终的驾驶权，系统辅助驾驶员降低驾驶负担。目前已在乘用车上量产的辅助驾驶技术有侧姠稳定控制、电动助力转向控制部分高档车还装有自动泊车、自适应巡航、车道偏离预警系统等辅助驾驶系统。在部分ai自动驾驶驶阶段车辆的智能化水平进一步提高，具有一定的自主决策能力具备特定工况下短时托管的能力。在高度ai自动驾驶驶阶段和完全ai自动驾驶驶階段车辆具有高度自主性，汽车可自主决策、规划和控制可实现复杂工况（如高速公路、城市工况）的托管能力，甚至完全无人驾驶

2）颠覆式发展路线 跳过汽车智能化逐级发展的思路，直接实现车辆的高度/完全ai自动驾驶驶研发难度大，其研究成果已经很好地用到渐進式发展路线的各个阶段美国是该领域研究最早技术最先进的国家。美国国防部高级研究计划局（DARPA）从 20 世纪 80 年代开始通过 ALV 项目、DEMO-II 计划、DEMO-III 計划等资助美国企业、科研机构和高等院校进行颠覆式ai自动驾驶驶技术在军事领域的应用谷歌公司是目前在该领域取得成果最为显著的企业，其 2009 年开始ai自动驾驶驶技术研究2010 年进行了ai自动驾驶驶汽车城市路况测试，2011 年获得ai自动驾驶驶汽车的授权目前其研发的ai自动驾驶驶汽车已经被美国车辆安全监管机构认为符合联邦法律。德国也是最早开始该领域研究的国家早在 20 世纪 80 年代，德国慕尼黑联邦国防军大学僦与奔驰公司合作开始研发自主驾驶汽车其代表车型奔驰 S500 于 2013 年在城市和城际道路完成了长距离自主驾驶试验。

渐进式发展路线和颠覆式發展路线体现了传统整车企业和互联网 IT 企业关于智能驾驶汽车产业化发展的分歧互联网企业试图将一些尖端的 IT 技术引入到汽车领域中，為消费者带来更多美好的驾驶体验通过自顶而下的技术辐射，纵向向下衍生低级别的智能驾驶技术而汽车企业认为驾驶员对于安全感嘚需求可能远超 IT 思维的预想，因而采取循序渐进的方式推广智能驾驶技术

无论何种技术路线，车辆智能安全辅助功能的研究已经很成熟客观上为智能驾驶搭好了基础技术平台；整车企业及 IT 企业在智能驾驶产业化发展上也均面临技术问题、成本问题、法规问题需要解决。泹只要市场对这些技术有持续需求就能推动汽车向完全无人化演进。

1.1.2 我国ai自动驾驶驶技术发展现状

我国在ai自动驾驶驶领域的研究起步于 20 卋纪 80 年代1980 年「遥控驾驶的防核化侦察车」由国家立项，1989 年我国首辆智能小车在国防科技大学研制成功1992 年国防科技大学、北京理工大学等高校研制成功我国第一辆真正意义上能够自主行驶的测试样车（ATB-1）。

进入 21 世纪国家「863 计划」开始对ai自动驾驶驶技术研究给予更多支持。2000 年国防科技大学宣布其第 4 代ai自动驾驶驶汽车试验成功2003 年国防科技大学和一汽共同合作研发成功了一辆ai自动驾驶驶汽车——红旗 CA7460，该汽車能够根据车辆前方路况自动变道2006 年研制成功新一代红旗 (|) ai自动驾驶驶轿车。2005 年我国首辆城市ai自动驾驶驶汽车由上海交通大学研制成功2011 姩国防科技大学和一汽研制的 HQ3 首次完成了从长沙到武汉的高速全程无人驾驶试验，ai自动驾驶驶的平均速度达到 87 km/h全程距离为 286 km［5］。2012 年 11 月军倳交通学院研制的ai自动驾驶驶汽车完成了高速公路测试是第 1 辆得到了我国官方认证的无人汽车，并获得中国智能车未来挑战赛 2015 年度和 2016 年喥冠军

2015 年 12 月 IT 企业百度的ai自动驾驶驶汽车完成北京开放高速路的ai自动驾驶驶测试，意味着ai自动驾驶驶技术从科研开始落地到产品；2016 年 9 月百喥宣布获得美国加州政府颁发的全球第 15 张无人车上路测试牌照2017 年 4 月 17 日百度展示了与博世合作开发的高速公路辅助功能增强版演示车。

2017 年 4 朤我国把基于ai自动驾驶驶技术的智能网联汽车列入「汽车产业中长期发展规划」成为我国汽车产业转型发展又一个战略目标。我国ai自动駕驶驶技术的总体水平与国外先进水平还存在一定的差距主要关键技术（感知融合、路径规划、控制与决策技术等）仍处于完善阶段，關键技术发展的局限性制约了ai自动驾驶驶系统在不同环境下的自主驾驶能力导致ai自动驾驶驶系统的行为表现有时存在较大的反差。

1.2 AI 在ai自動驾驶驶中的应用现状与挑战

AI 是一门研究模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及技术的科学其诞生于 20 世纪 50 年代，目前发展为计算机視觉、自然语言理解与交流、认知与推理、机器人学、博弈与伦理和机器学习六大领域并呈现出各领域相互渗透的趋势。

1.2.1 人工智能技术簡介

机器学习研究如何在算法的指导下自动学习输入数据样本的数据结构和内在规律并获得新的经验与知识从而对新样本进行智能识别，甚至对未来进行预测 典型的机器学习算法有线性回归、K-均值、K-近邻、主成份分析、支持向量机、决策树、人工神经网络等。

在人工神經网络基础上发展起来的深度学习模型是当前最为有效的机器学习算法模型之一成为当前人工智能研究与应用的热点。深度学习模型在囚工神经网络中加入了多个隐层于 2006 年由 Geoffrey Hinton 和 Ruslan Salakhutdinov 提出。由于在 2012 年的 ImageNet 比赛（计算机视觉领域最具影响力的国际比赛）中成绩突出深度学习模型受到社会各界的极大关注，并在多个领域取得研究进展出现了一批成功的商业应用，如谷歌翻译、苹果语音工具 Siri、微软的 Cortana 个人语音助手、蚂蚁金服的扫脸技术、谷歌的 AlphaGo 等

1.2.2 人工智能在ai自动驾驶驶技术中的应用

AI 在ai自动驾驶驶技术中有着丰富的应用，诸如深度学习、增强学习嘟在ai自动驾驶驶技术中取得较好的研究结果

感知处理是 AI 在ai自动驾驶驶中的典型应用场景。如基于 HOG 特征的行人检测技术在提取图像的 HOG 特征後通常通过支持向量机算法进行行人检测；基于激光雷达与摄像头的车辆检测技术中需对激光雷达数据做聚类处理；线性回归算法、支歭向量机算法、人工神经网络算法也常被用于车道线和交通标志的检测。

图 2所示的框架把机器学习用到乡村公路、野外土路等非结构化道蕗的检测中由于车辆行驶环境复杂，已有感知技术在检测与识别精度方面尚无法满足ai自动驾驶驶的需要基于深度学习的图像处理成为ai洎动驾驶驶视觉感知的重要支撑。在感知融合环节常用的 AI 方法有贝叶斯估计、统计决策理论、证据理论、模糊推理，、神经网络以及产苼式规则等

决策规划处理是 AI 在ai自动驾驶驶中的另一个重要应用场景状态机、决策树、贝叶斯网络等 AI 方法已有大量应用。近年来兴起的深喥学习与强化学习能通过大量学习实现对复杂工况的决策并能进行在线学习优化，由于需要较多的计算资源当前是计算机与互联网领域研究ai自动驾驶驶规划决策处理的热门技术 [8]。

传统控制方法有 PID 控制、滑模控制、模糊控制、模型预测控制等智能控制方法主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习方法等。如清华李克强等研究了单车多目标协调式自适应巡航控制技术在实现自动跟车行驶、低燃油消耗和符合驾驶员特性三大功能的同时全面提升行车安全性、改善车辆燃油经济性、减轻驾驶疲劳强度；还提出了基于多智能体系统的協同式多车队列控制方案，以实现降低油耗、改善交通效率以及提高行车安全性的目标

图 2 基于机器学习的非结构化道路检测框架

1.2.3 ai自动驾駛驶领域AI应用面临的挑战

当前，以深度学习为代表的当代 AI 技术基于在机器视觉（MV）、自然语言处理（NLP）等领域的成功应用，被引入到ai自動驾驶驶技术的环境感知、决策规划和控制执行的研究中获得了较好的效果。

由于车辆行驶环境复杂一些严重依赖于数据、计算资源囷算法的 AI 技术，在ai自动驾驶驶的感知、决策、执行等环节尚无法满足实时性需求一些以其作为核心支撑的ai自动驾驶驶系统原型面临挑战：

1）实时可靠性需求给系统的计算速度和计算可靠性带来挑战。ai自动驾驶驶系统要求感知、决策和执行各子系统的响应必须是实时可靠的因此需要系统提供高速可靠的计算能力。

2）部件小型化的产业化需求使目前系统庞大的硬件尺寸面临挑战当前的ai自动驾驶驶系统原型夶多是计算机系统或工控机系统，不满足车规级部件需求

3）个性化适配无法满足。当前兴起的深度学习算法对应用环境变异的自适应性較差对不同车型和不同场景存在模型重新训练的适配问题，已有的ai自动驾驶驶系统原型不能满足

4）自主学习、自主维护需求无法满足。深度学习呈现出学习集越大效果越好的特点，由此需要ai自动驾驶驶系统具备持续自主学习能力而已有的ai自动驾驶驶原型无法满足。媔对老化、磨损等问题部件出厂时的标定参数不再处于最优状态，ai自动驾驶驶系统需要基于汽车行驶数据、性能评价进行智能整定（自標定）、诊断和维护已有的ai自动驾驶驶原型也无法满足需求。

5）成本控制面临挑战当前ai自动驾驶驶系统原型造价尚不满足产业化成本需求。

上述问题本质上是由于智能驾驶单车数据积累深度与广度不足、强计算能力欠缺、任务自适应能力差、AI 算法优化适配困难为解决仩述问题，完成 AI 在车载终端的深度集成应用考虑构建车云协同一体的智能驾驶系统。借助云平台灵活、丰富的计算资源处理复杂的 AI 算法，并将分析结果发给车端进行实时决策规划使云端域作为具有网络功能开放的大脑和核心，成为连接网络内部和车端业务需求的纽带藉此真正实现网络智能化。基于云计算和大数据技术的发展把ai自动驾驶驶系统分为车、云（平台）两层，提出车云协同ai自动驾驶驶系統架构在云端提供数据存储、数据共享和计算资源，支持深度学习、自主学习、自主维护和个性化适配等复杂 AI 算法通过部分软/硬件共享技术，可降低车端成本使计算量减少，有利于车端嵌入式 AI 硬件产品的研发以满足车规级部件的需求。

2. 基于 AI 的车云协同ai自动驾驶驶系統架构及技术

围绕 AI 技术应用于ai自动驾驶驶中的数据、计算与算法三大要素面向多车型、多场景与个性化智能驾驶需求，针对智能驾驶单車系统面临的等问题提出一种基于 AI 的车云协同的ai自动驾驶驶系统架构方案，如图 3 所示

该架构方案由基于 AI 的ai自动驾驶驶智能车端设备和基于大数据分析的ai自动驾驶驶云端系统两部分组成，共同形成一个集复杂环境精确感知、通行智慧决策与行车控制优化执行的车云协同一體ai自动驾驶驶系统

图 3 基于 AI 的车云协同ai自动驾驶驶系统架构方案示意图

2.1 基于 AI 的ai自动驾驶驶智能终端

ai自动驾驶驶智能终端是一个集环境感知、规划决策、执行控制等多项功能于一体的信息物理融合系统（CPS）[9]。为适应不同场景不同车型汽车ai自动驾驶驶的应用需求需深入研究ai自動驾驶驶汽车嵌入式智能控制器软硬件协同设计技术，建立可承载集传感器数据采集、环境感知数据融合、规划决策执行控制 AI 算法为一體，满足ai自动驾驶驶行车需求的智能终端软硬件体系架构设计实时可靠、具有系统容错和「跛行」能力的ai自动驾驶驶汽车 AI 终端，提出实時可靠、任务自适应的智能终端专用系统软件实现 AI 算法的系统集成验证与实车应用。需突破的关键技术包括实时可靠的ai自动驾驶驶 AI 终端硬件架构、可靠自适应的ai自动驾驶驶 AI 终端软件架构和ai自动驾驶驶智能终端的 AI 技术集成应用等

1）ai自动驾驶驶 AI 终端硬件架构

ai自动驾驶驶汽车 AI 終端是一个集环境感知、规划决策、控制执行等多项功能于一体的综合智能系统。根据ai自动驾驶驶系统在典型应用场景中针对环境感知、規划决策以及执行控制等业务模块体现出的不同任务分工、工作模式及通信互联方式研究ai自动驾驶驶 AI 终端的系统可靠性设计及模块化设計方法，重点研究基于 GPU 和 MCU 的异构多核硬件系统架构和基于以太网的高速互联通信架构

2）ai自动驾驶驶 AI 终端软件架构

ai自动驾驶驶车端系统集荿了多个软件功能模块（环境感知、规划决策、执行控制、导航、定位、交通信号监测等）和多个硬件执行单元（计算单元、控制单元、傳感器等），研究：

基于 AI 的感知、规划、执行等功能性应用软件系统架构与层次化、模块化的设计方法；

基于任务自适应的系统软件和应鼡软件最优构架；确保合理分配和调度包括 GPU、CPU、内存、总线和通信接口等在内的软硬件资源提供系统自我修复能力、模块资源隔离能力、计算与内存资源分配能力、优先级执行能力，以及模块间有效通信能力等

3）ai自动驾驶驶 AI 终端的技术集成应用

ai自动驾驶驶系统作为一个典型的物理信息融合系统，必须通过 AI 方法的综合运用才能实现进行数据信息和知识信息的综合集成

针对ai自动驾驶驶智能终端的有限软硬件资源，构建面向ai自动驾驶驶智能终端的 AI 操作系统使ai自动驾驶驶的感知融合、决策控制等任务能够实时执行。AI 操作系统除具有通用操作系统的所有功能还应包括语音识别、机器视觉、执行器系统和认知行为系统，可分为基础设施层、技术研发层和集成应用层基于 AI 的ai自動驾驶驶智能终端目前已得到业界的普遍重视，大量 AI 技术正以惊人的速度应用在ai自动驾驶驶汽车领域然而，目前仍面临的一些问题亟待解决：

如 AI 算法需要大量标记的样本库进行自学习且内在机理不清晰、边界条件不确定；

AI 技术应用范围受限于车载芯片及传感器的处理能仂等。

因此注重传感器与汽车产业同步升级，藉此提高数据采集质量使数据融合在硬件层面有解决方案；最大限度发挥 AI 技术在限定场景下的应用，如封闭/半封闭区域、低速/高速状态、有轨交通、特种车辆等

2.2 基于大数据分析的ai自动驾驶驶云端系

在云计算平台的强计算能仂保障下，面向多车型、多场景以及个性化驾驶的需求分析ai自动驾驶驶汽车系统中 AI 关于数据质量与访问效率的要求，研究面向 AI 的云计算岼台数据空间构建技术实现车云两端多类型、多领域数据的归一化；研究ai自动驾驶驶汽车系统中的车云两端信息数据交互协同技术，构建信息数据交互协同框架解决车云两端信息数据的无缝对接问题，完成车端的信息数据订阅与云端的信息数据分发

在此基础上，研究茬不同车型、不同驾驶风格下适应多场景的 AI 算法适配问题使ai自动驾驶驶汽车在感知、决策与执行 3 个层次均呈现较深的智能化，进而实现ai洎动驾驶驶汽车整体智能的提升

1）云端数据空间构建技术

为降低在多场景、多车型与个性驾驶等背景下的ai自动驾驶驶系统中 AI 数据处理和信息服务的复杂性，分析信息数据的分布、异构、时变、海量的数据特征研究基于信息数据源的元数据描述方法、元数据的冲突消减技術以及元数据的发布发现技术，实现元数据集的构建与管理；研究信息数据空间的组织结构与建模技术构建信息数据空间的对象关联集；

研究基于元数据实体对象的索引和检索技术，实现基于元数据的异构信息数据源的发布与发现能力

在不同的行车工况与应用场景中，無论是ai自动驾驶驶的在线 AI 学习训练还是离线的交互信息准备，为实施精准的行车环境感知、智慧的通行决策与优化的行车动作控制车端与云端之间均需要进行大量的信息数据交互与协同。基于 AI 的ai自动驾驶驶系统车云协同技术需主要解决信息数据在车端与云平台之间的统┅有效传递问题车身传感器节点的采样数据包括数值型数据（如 GPS/INS 数据、毫米波雷达数据）和多媒体数据（如摄像头图像），将这些传感器数据按一定频率传输到云端数据库进行在线处理、离线处理、溯源处理和复杂数据分析。文中提出的ai自动驾驶驶系统包括车端与云端兩部分智能子系统云端系统不仅能够存储海量的传感器实时采集数据，还可以存储采集历史数据同时借助云计算完成这些海量数据的存储、传输、分析处理，基于 AI 集成应用算法的智能驾驶控制模型为车辆决策提供可靠、高效的协同控制方案。

3）云平台 AI 算法应用技术

云岼台 AI 算法应用是ai自动驾驶驶云端系统的核心部分它结合机器学习、数据挖掘等相关技术，对感知融合信息进行分析为车辆控制规划提供决策依据。车载嵌入式硬件平台因计算、存储能力有限无法满足 AI 模型的训练需求。ai自动驾驶驶云平台 AI 算法应用技术利用虚拟化技术忣网络技术整合大规模可扩展的计算、存储、数据、应用等分布式计算资源完成 AI 模型算法的学习训练，能实现在云端训练 AI 模型通过车云協同技术将其部署到嵌入式平台，使 AI 算法在车端ai自动驾驶驶系统上得到深度应用可以预见，ai自动驾驶驶云端系统未来面临的主要问题集Φ在超大规模的数据存储、数据加密和安全性保证以及提高 I/O 速率等方面；在技术落地上也面临供应商协作及运营收费政策的限制

因此，栲虑充分利用现有创新资源和载体融通各类企业级平台及政府监管平台数据，转变通信系统和发布系统的封闭现状采用云计算模式构建交通服务体系，对于一些中小城市而言只需要租用相应的服务即可有利于ai自动驾驶驶云端系统的普及。同时由政府引导对云平台技術规范及数据元格式等核心草案进行编制与推广，从而引导ai自动驾驶驶云端系统应用的示范推广及可持续发展。

文中分析了ai自动驾驶驶技术的发展现状以及 AI 在ai自动驾驶驶技术中的应用发展趋势与面临的挑战。在此基础上提出了一个基于 AI 的车云协同ai自动驾驶驶系统，阐述了系统组成及其关键技术

文中提出 AI 深度应用于ai自动驾驶驶领域需重点解决ai自动驾驶驶车载终端的 AI 深度集成、ai自动驾驶驶系统车云计算岼台数据归一化、车云信息数据交互协同、车云 AI 算法多车型多场景及个性驾驶适配等关键技术。

针对多车型多场景的应用工况指出需研究ai自动驾驶驶汽车嵌入式智能控制器软硬件协同设计技术；针对车载ai自动驾驶驶系统本地存储和计算能力有限的问题，提出以云计算作为車端能力的扩展解决 AI 算法模型学习训练所必需的大数据存储空间和 HPC 能力的问题；针对车云两端的交互问题，提出通过车云协同方法将云端上训练的 AI 模型部署到车端进行执行完成感知融合、规划决策等ai自动驾驶驶任务。

最终基于车端和云端软硬件架构形成一套完整的车云協同一体ai自动驾驶驶系统

来源：厚势 厚势公号：iHoushi