“六不”未解决 钟志华谈汽车智能挑战

  　　　　2022年，受疫情多发和国际局势变化等因素影响，汽车产业面临着供给受阻、需求转弱双重挑战。能源形式的转变，数字化、智能化的应用，也驱动汽车产业迎来深刻变革。为进一步解决产业链、供应链的断点、堵点问题，推动汽车产业可持续高质量发展，9月2日至4日，2022泰达汽车论坛在天津市滨海新区正式召开。

  　　大会由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社联合主办，天津经济技术开发区管理委员会特别支持，日本汽车工业协会、德国汽车工业协会联合协办，以“强信念 稳发展 开新局”为年度主题。同时，大会采用线下与线上相结合的方式，并首次线上直播欧洲分论坛。

  　　作为聚焦于“中国汽车产业可持续高质量发展”的高端智库论坛。本次大会有1,000多名全球汽车产业领域政产学研用高层云集大会现场，围绕影响产业发展、驱动产业变革的关键要素，在政策标准动向、企业战略布局、消费环境变化、产品优化升级以及前沿技术应用等领域展开深入研讨。

  　　汽车之家为大家带来与会嘉宾的精彩观点。在9月3日 “开幕大会：‘强信念 稳发展 开新局’的政策取向与行动”中，中国工程院副院长、院士钟志华发表了精彩演讲。

  『中国工程院副院长、院士 钟志华』

  以下为演讲实录：

  　　现在国家智能化、电动化是两个重要方向。题目上说的系统创新，实际上整个链条上讲关键认识。

  　　我的报告主要是四点，第一是汽车智能化电动化面临的挑战。二是系统创新应对汽车智能化的困境。三是系统创新克服汽车电动化不足。四是一些探索。

  　　智能化总结成为“六不”，包括车不认路、车不认车、车不认人、发育不全、安全不保、权责不清。

  　　“车不认路”，大家知道智能车现在有一些概念，可能大家还要进一步澄清。我为什么讲无人驾驶或者自动驾驶，因为智能对我们车来讲更多是一个意外的内涵，车发展的一百多年一开始是讲安全的。如果在电子或者信息化，或者现在智能化发展以前，这个结构也很智能。我最早80年代就在瑞典搞这方面的研究，这个结构应该是一种智能结构，还需要人的智能去做。

  　　到了后面结合被动安全，所以整个汽车发展历史是不断的把人工智能放进去。现在讲的智能更多是无人驾驶或者自动驾驶，这个还要区别一下。

  　　这里面有的是讲与无人驾驶或者自动驾驶相对应，比如车要认路，我们车认路有模板，包括路况和车道，还有路的设施，这个是我们智能化面临的一个挑战。

  　　另外一个是“车不认车”。前面车首先要判断有一个车，要判断什么车，要判断这个车的状态是前进、倒退，多高的速度等等这些信息，目前来讲很麻烦，或者说工作还差得很远，通信还有很多工作要做。

  　　“车不认人”，我们的道路使用者，也包括所有的动物，以及我们的宠物，都是要去识别的。比如说模拟人、模拟自行车，实际上未来真正要产业化的视觉方式还要提升。

  　　“发育不全”，回顾一下电动车的发展，把燃油车的燃油动力拿掉，然后想办法放电池、电机，从电动车本身来说是发育不全的。从智能车来讲，同样智能车后面讲一个例子，我们希望对路的需求，以及适应路的状态，比如爬坡、转弯、防滑。从汽车发展角度来看，智能化是伴随汽车发展不断完善、不断提升的过程，但是用更高的标准来衡量，我们现在整车的状况，汽车是发育不全的。现在做一个引导式智能驾驶，这个就在现有法规下实现部分无人驾驶，这个跟传统车辆的定位不一样，所以智能化不一样。现在的车整个构造不是一个面对智能化的方式。

  　　“安全不保”这个有很多问题，但这都是正常的。不是一说安全问题就没有信心，哪怕我们有很多研发走弯路，这个弯路也要走，或者在一个无人区里面找路径。智能系统本身的安全还有物理安全，比如无线通讯的时候，这种物理安全目前来讲跟很多通讯交流来说还是难以解决的，因为是一个电磁波，被电磁波干扰的时候怎么办。当然有很多其他的方式来解决，但是目前在这个阶段还没有好的方式。

  　　“权责不清”，比如选择智能车测试区，把路权还有停车场各方面赋予我们的智能无人车。另外出了事怎么办。人工智能大会上也有人讲，国际上有L1-L5的划分，这种划分是不是最科学、最合理的，是不是产业化必须按顺序走的路程，这个有争议。这些都是我们面临的挑战。

  　　电动车的发展还有“五需”，我们在整个产业规模、市场以及市场配套都走在前面，这个是非常好的，这是我们的制度优势，也是整体优势。但是更高质量的发展，现在面临更激烈的国际竞争，我们还需要进一步规范。我们在电池、配套、基础设施方面都走在前面，但是更高的标准，要更大量的推广，尤其要摆脱政策的依赖，越来越市场化，越来越不依赖政策，但是有些政策还是必要的。一是重量需要减轻，毕竟有电池的重量，还有其他原因，尤其国内很多汽车品牌不是面向电动车的，这就是为什么开始标题讲的整车系统创新。

  　　尽管现在有政策能够使消费者在购买电动车时价格低一点，在使用的时候成本会更低。

  　　续航里程能够走一千公里的车，是一个概念，如果更换更大的电池可以开得更远，同样的电池怎么提高行驶里程并解决里程焦虑。80%-90%都是上下班，或者在城市范围之内，或者500公里就够了，有的人就想说到西藏去，为什么不租一个性能更全面的车。除了续航里程，还有一个高低温的问题。

  　　安全方面还需要进一步提升，大家很关注能量密度。另外一个问题如果是传统车改装，尽管安全可以满足法规要求，但是对于消费者来说是不够安全的。可能星级会降低，重量膨胀了，同样情况下碰撞增加了，重力改变了，重心就变了，这个是综合性的。因为现在量不大，所以问题还不显著。随着时间的推移，这个问题会慢慢被解决。充电设施是一块，包括未来有回收，包括电池的回收，还有其他方面的工作。

  　　系统创新应对汽车的困境“五要”。首先路要有新标识。我们从整个汽车发展和道路的发展、协同的发展角度来看。比如高速公路很智能化了，我们现在的路，哪怕是城市道路有很多路边的设施，但是现在是不系统的。我们要面向下一代道路体系，这样对于整个社会成本是更低的，而不是更高的。如果高度智能化，我们的转向控制，我们的纵向、横向控制会更加精确。其实我在十年前做了单人车、双人车，这是因为一个是前后转向要联动，另外是法规没有，所以还是四轮，但是现在发展机会可以更好的来推广。

  　　车不认车怎么来解决？就是车要新特征。很多大科学家做瞳孔识别的时候很聪明，来辨别你的车。为什么车要新标识，原来要各种灯，包括前后转向，都是针对传统车而言的，对于智能车来讲，为什么不去定义新的，就会简单得多了，我们有一些出错的概率就会低很多了。有一些博士，也是做智能驾驶研究的，都已经到大公司去了，就跟我一直讨论一个问题，这个路径预测涵盖率是多少，我说99.999%都不行，对于安全来讲是不行的，理论上不能有出错的机会。

  　　另外一个是“人”要有新的辨别方法。现在看图像去找人，或者去找路上的动物，车没有这么高的识别度。我们的眼睛经常跟视觉有差别，因为从物理上有缺陷，包括人工智能计算，人的眼睛识别度就很高，虽然我没有近视，但是已经老花了。前两天我看见我们家房子里有蚂蚁，这个蚂蚁很小很小，我也一下子就能看到了，我也是做一个试验。

  　　另外看人是非常清楚，这个不是问题，这个光还有反射，比如逆光，这个解决起来都非常困难。

  　　电动化步骤简单讲一下，一个是重量问题，一个是价格问题，还有性能问题，现在特别关心是四化，模块化、轻量化、智能化、系统优化。关于充电、高低温的问题，如果把轻量化和模块化做到位，我们的智能化在一定程度下可以解决。

  　　另外关于交通，这是一个智能交通。刚才讲现在的应用有很多，我现在讲快速的大运量，全球范围内平均时速就是35公里左右，我们有专用的道路，所有的智能驾驶和自动驾驶，我们完全对标现在法规，首先要不受天气影响。

  　　这是长沙二十多公里的高速路，我们把路封掉进行试验，让上千名学生模拟大运量。通过这个场景，把智能化分阶段发展很好地运用，比如第一阶段无人驾驶智能化发展。