来源：车百智库

【导读】1月10-12日，2020中国电动汽车百人会论坛在钓鱼台国宾馆隆重召开。青岛智能产业技术研究院院长王飞跃教授受邀出席并作精彩报告，讲述了平行驾驶理论及其当前的矿山无人化应用。王飞跃教授表示，平行驾驶是一种兼具运营管理、在线状态监测、应急驾驶安全接管等功能的先进云端化网联自动驾驶集成解决方案。虽然平行驾驶理念有近二十年的历史，但还在路上，任重道远，希望大家合作，让平行驾驶真正成为人类进入智慧社会的核心安全手段。

1月10日-12日，以“把握形势 聚焦转型 引领创新”为主题的中国电动汽车百人会论坛（2020）在北京钓鱼台国宾馆盛大召开，汇集了国家相关部委及地方政府领导、专家学者及企业领导等强大嘉宾阵容。

工业和信息化部部长苗圩，全国政协副主席、中国科学技术协会主席万钢，中国电动汽车百人会理事长陈清泰，国家发展和改革委员会副主任林念修，国家能源局监管总监李冶等有关领导和专家学者进行现场演讲，回应业界热点，阐释政策指向。

会议期间，中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、青岛智能产业技术研究院院长王飞跃教授在中国电动汽车百人会论坛（2020）论坛中对《人工智能与智能汽车：在CPSS中驶向第三轴心时代》做了精彩报告，以下为发言内容。

一、智能大趋势

人工智能发展下去，人类该怎么办? AlphaGo给了我们启示：第一是平行，将来人们不管是工作、学习、生活，必须和形形色色的AlphaGo一起，平行互动。没有AlphaGo，甚至连下围棋的资格都没有，将来没有工作岗位的AlphaGo, 你连工作的资格都没有；第二是从牛顿的“小数据、大定律”升华为默顿的“大数据、小定律”；第三，将来只要是做智能产品、智能设备、智能系统，必须要告诉人们产品系统的数据原料是什么，如何从“小数据”生成“大数据”的，又如何把“大数据”凝炼成"小智能"，就是面向具体场景问题的精准知识、深度智能。

由此，世界进入一个新的发展阶段。我用“三个三、五个五”来概括这一新阶段。哪三个三？“新、旧、老”三个IT，“物理、心理、人工”三个世界和相应的三个“轴心时代”。哪五个五？五个网络、五种社会、五力合一、五度空间、五类产业。

AlphaGo之后，时代的IT已不再是信息技术（Information Technology），那是旧IT，IT已成为新IT智能技术（Intelligent Technology）。大家也别忘了一百多年前兴起的老IT工业技术（Industrial Technology），缩写都一样，都是IT，从今之后必须“新、旧、老”三个IT一起使用，联合开发三个世界，平行驱动人类发展的三个轴心。

第二个“三”是三个世界，这是上世纪最伟大的科学哲学家之一卡尔·波普尔的观点。每个世界都有其对应的主要开发技术。其中，第一世界是指物理世界，对应“老”IT工业技术，解决了人类发展的资源不对称问题；第二世界是指心理世界，靠“旧”IT信息技术，打破信息不对称；而第三世界，也就是人工世界，必须依靠“新”IT智能技术，解决人类智力不对称问题。这是时代的任务，所以现在人工智能热了，数据变成了石油、矿藏，新IT成了开发人工世界的核心技术了。

第三个“三”是三个轴心时代，在时间这个轴上我们进入了一个新的时代。卡尔·雅斯贝思在《历史的起源与目标》中提出了轴心时代的概念。实际上，雅斯贝思只是揭示了第一物理世界的“轴心时代”的产生，即公元前800年到公元前200年之间人类在三个两河流域独自展现出来的人性大觉醒和人类哲学的突破。
 
从历史的角度来看，人类进入了一个全新的时代——第三轴心时代。公元前六百年，世界各地出现了一批哲人，他们开始问“我是谁、我从哪里来、我到哪里去”。随着主体意识的产生，哲学诞生了。哲学的原意是“爱智慧”，即人工智能。但这只是物理世界的第一轴心时代，三个世界必有三个轴心时代。心理世界的轴心时代是科学时代，牛顿、爱因斯坦的出现，导致了人类理性的大觉醒。现在又开始开发第三世界，第三世界的轴心在哪里？探索源自哥德尔的不完备定理，激发了图灵和冯·诺依曼等对智能和计算的新认识，从而有了今天的人工智能，这就是第三轴心时代的开始。

为了利用这个时代，我们还有五个“五“。曾经最大的网络(Grid)是交通网，后来是能源网、信息网，现在是物联网，但人类还缺一张智联网。我们要从被联到在联，再到主联。等到这五张网的"大5G"网络建好后，人类的存在形态必然发生深刻的变化。你看交通现在已经变成社会交通，能源正在变成社会能源，我们的计算早已变成了社会计算。随着社会计算领域的发展，等到3D打印机、机器人一来，制造也会变成社会制造，但其核心必须是社会计算之后的社会智能。这五张网就把三个世界连成一个紧密的整体，数据之力、算法之力、计算之力、网络之力、还有区块链的力量形成五力合一。

我们小时候看到的农村全是一层的平房，因为它建在土基、沙基上，所以盖不高。而现在有了钢筋、水泥，房屋建十几层、几十层、几百层都可以。区块链+人工智能就为智能系统建设了坚实的基础，否则光靠大数据就如同在沙基、土基上建楼，危险，不可以。然而，所有的这一切还要在五度空间来做，所以要CPSS，而不是CPS，这么一来，产业自然就进入了工业5.0。

三次工业革命，五种产业形态，其中工业4.0和工业5.0不过是第三次工业革命的两个阶段而己。

2010年我分别写过中英文文章，强调从CPS到CPSS才能有智能企业、智能产品和智能产业。那时候谷歌百度搜索都没有“智能产业”这个词，没有想到现在发展这么快。

去年10月份，意大利请我做一个报告，他们开主题为工业4.0的国际大会，我说我要做工业5.0的报告。他们问：还有工业5.0吗？到网上一查，原来只有我们自己在喊，但现在有许多人都在喊，核心就是知识自动化。

二、驶向第三轴心时代：智能汽车与人工智能

从历史发展来看，无人车必须是人类驶向第三轴心的核心手段。问题是如何发展无人车产业？

从中国道路的“马路”传统叫法，我们就应该得到一些启示。中国的路曾叫“马路”，什么意思？——马用的路。

中国50年前马还在路上走，但现在多数地方马上路是非法的，要上只能站在大卡车上。以前普通人家里差不多都有马车，那个时候告诉他路不让马走，不跟你拼命才怪呢！这么多年过去了，现在谁能养得起马？只有富人，唯一能见到马的地方是什么地方？赛马场或旅游。这就是变化。

现在几乎每个人都有一部车，以后真正实现无人汽车的时候，只有富人才能拥有人开的车，唯一能见到有人开的车就是在赛车场或旅游，这是历史的必然。为什么呢？最初汽车出来的时候，也是汽车跟马车一起开，汽车不能开得太快，把马惊了会出事故的。未来的无人车，车开得太快了，人司机要惊的，跟马惊了是一样的道理。无人车可以开得更快，可以开200迈，但是路上开车的人早就慌了。

上世纪末，马作为主要的交通工具，随之而来的却是无法分解的马粪，这个问题困扰了当时人们很多年，甚至有专门国际会议来研究当时面临的“马粪危机”。在马车时代，我们没有成功解决马粪问题，然而汽车的普及，所有问题都不存在了。而在人工智能时代，当我们研究讨论如何解决车辆的无人驾驶问题，车辆武装上了高线束激光雷达等传感器感知，配上“足够算力”的计算单元，优化算法，把一辆辆汽车改装成繁杂的智能体搬到了马路上，仍无法避免无人车在长久时间内不出现事故。这是否正是当下遇到的“马粪问题”？

我们老百姓体验智能最深的是手机，手机的体量还不够，下一个肯定是车，5G来了以后，车就是大手机，今天的车和未来的网联车比起来，就是以前的大哥大和今天的智能手机之比。所以，我们的思想可以再开放一下。将来真的汽车变成手机一样，卖给人家一部车，先卖给人家软件，他可以在手机上把车各个部件看得清清楚楚，你在开车的时候，平行的软件车也在虚拟空间上开，监控你的车是不是有毛病，你的驾驶行为是不是安全，提醒你，警告你，让将来的汽车变成你的智能空间，通过一个虚拟的社会把你安全地推向实际社会的任何一个角落。让车变成一个大手机，成为你通向世界各个地方的智能机场。

上世纪80年代未，我们在美国开始了无人车的研究。研究从移动机器人开始，到空间站的移动机器人，到月球上的无人车，火星上的无人工厂，再到矿山上进行推土、装载的无人车，再到高速公路上的无人车，一直到现在的民用无人车。团队研发了VISTA Car， 当时不用GPS和LiDAR，只使用摄像头和雷达，成为世界上唯一一个在美国51号公路上进行实车演示的团队，测试点就在Uber无人车发生致命事故的地方，美国凤凰城。十多年前，撰写“智能车辆的平行车载服务：从真实汽车到人工汽车”技术报告，提出通过基于移动代理的连接汽车、家庭、办公室和服务中心的方式来促进分布式控制和管理框架的先进驾驶辅助系统(ADADS)，确立了“车内简单，车外复杂”的中心边缘体系结构。过去三十多年，我们在无人挖掘、智能汽车、可持续交通、智能轮胎等方面发表了一些领域内首次的专著。

为了提高国内对自动驾驶技术的研发热情，在2009年IEEE IV智能车大会举办期间，在郑南宁院士及王飞跃教授的共同倡导下，在国家基金委的支持下，创办了中国智能车未来挑战赛，至今已经连续举办了11年，这一赛事现在已经成为了国际上历史最久、规模最大、水平最高的无人驾驶赛事。中国研究无人车的创业者，大部分都是从这一赛事中产生的。挑战赛的最初两届都在西安举行，第一届只有6部车参赛，人走的比车开的快，车速不及人步行的速度;第二届就变成人跑的比车开得快，参赛车的车速不及人跑步的速度。在第二届挑战赛上，还增加了交通标志识别测试，当时没有一个车队通过测试。到了2011年、2012年，挑战赛在内蒙古举行，虽然当时无人车的车速已经很高了，但是水平还有待提高。从2013年开始，这一赛事就固定在常熟举办。挑战赛按4S评判：安全(Safty)、舒适(Smoothness)、快速(Sharpness)、智能(Smartness)。参赛者还需要在城市环境、郊外环境、高速环境上进行测试。

最大的变化是从2014年开始的，当年的赛事吸引了许多创业者、企业的目光。2015年，开始有人向我打听参赛车队中是否有人才可以跟他们一起创业。在这批初创公司中，我最熟悉的是慧拓和驭势。之前，没有一个科研单位曾写出过如何测试、如何评价车辆智能水平的科学文章，而这个赛事已经产生出了五篇此类文章。

在2002年，原定于中国举办IV 2006，但到了2003年，日本提出异议，他们认为中国的汽车市场规模较小，当地人对无人车、智能车大会不会感兴趣，建议大会移至日本召开，IEEE ITS委员重新进行了投票，最终决定不在中国开。一直到2009年，IV大会才到中国西安举办。

2018年是IV会议第二次在中国举办，此次大会的论文投稿数、参会人数、注册的人数都是历届最多。此次参会的每个外国人都认为大会办得非常成功，从来没有见过这么大的规模。明年大会要在巴黎开，法国人表示"亚历山大"。

三、平行智能与平行驾驶

从本质上讲，ACP的平行理念的核心就是把复杂性与智能化系统“虚”的和“软”的部分建立起来，通过可以定量实施的计算化、实时化，使之“硬化”，真正用于解决实际的问题。而所谓的大数据、云计算、物联网正是支撑ACP方法的核心技术。通过构建人工系统和实际系统闭环反馈、虚实互动、平行执行的平行系统，使两者协同发展，并确保系统按照人类期望的目标发展。

比如，将来大家工作的岗位上都可以装三个知识机器人，上班由三个知识机器人做“跟班儿”。一个是“描述”机器人，负责告诉他这个岗位是干什么的；一个是“预测”机器人，负责告诉他会发生什么事情；一个是“引导”机器人，负责告诉他最佳实践是什么。这样让工作简单，但不是取代人。

什么是平行？说穿了就是一件事，“吃一堑、长一智”，换个世界。过去，“吃一堑、长一智”是通过在物理世界头破血流甚至搭上生命的“吃一堑”，换来在虚拟的知识世界里“长一智”。我们现在用平行的方法，在人工世界“吃一堑、吃多堑”，帮助我们在物理世界“长一智、长多智”，从而低成本、高效能。

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，计算实验的技术，再变成驾驶的精准知识，小知识，而且产生崭新的工业，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。未来一定是平行交通、平行道路、平行驾驶。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合起来。

平行驾驶理论是基于信息物理社会系统（CPSS）通过将人工系统与真实系统虚实结合起来，它利用ACP （Artificial societies, Computational experiments and Parallel execution）方法，通过人工系统对实际无人车和路建模，构建软件定义车辆及车路系统，同时建立控制计算中心，对无人车和道路采集的真实数据及人工系统的虚拟数据进行联合优化，保证无人驾驶更高级别的安全性，同时对单车进行相应的改造，从而降低车辆成本。平行驾驶充分利用了全球数字化及信息化资源，将云端、道路及车辆上的资源无缝衔接，充分考虑安全性、舒适性、敏捷性和智能性等指标，将物理、社会、信息空间打通，从而有效保证车辆行驶安全与最优行车体验，最终实现可靠、舒适、快速的平行驾驶。物理汽车和虚拟汽车同步行驶，保证在物理世界安全，在精神世界安全，在智能世界安全，实现300%的安全。

平行驾驶是在有人驾驶、远程控制、网络驾驶、无人驾驶之上的统一化驾驶方式。平行驾驶中，通过人工建模与物理世界的交互，使得驾驶过程就是产生数据的过程，它把物理传感器获得的关于路况、关于车辆服务、关于车辆状态的信息，进一步加工，把这些物理世界得来的这种小数据，通过计算实验的方式，扩展成大数据，再用智能方法把这些大数据提炼成针对具体问题、具体服务的小智能、小规则、小知识，完成出行的智能控制，智能管理，让出行变得安全、舒适、敏捷、智能。

平行驾驶是一种兼具运营管理、在线状态监测、应急驾驶安全接管等功能的先进云端化网联自动驾驶集成解决方案。它通过形式化描述自动驾驶车辆的行为和交通环境的特征以构建“信息- 物理- 社会” 的交互驾驶环境（描述车），然后在该环境中进行计算实验以对复杂行车场景和工况（含边缘场景/ 工况）进行试错、优化和预测（预测车），最终通过信息- 物理车辆之间的实时交互以引导物理车辆安全高效地驾驶（引导车）。因此，平行驾驶系统也被称为“自动驾驶数字四胞胎系统”，即物理车、描述车、预测车和引导车的集成系统。与传统的单车自动驾驶和网联自动驾驶相比，平行驾驶的先进性和独特性体现在，通过构建和集成软件定义的“描述车- 预测车- 引导车”系统，大幅度提升驾驶安全和运营效率，特别适用于矿山、物流等应用场景。

2018年6月27日在江苏常熟发起成立了国际平行驾驶联盟(iPDA)并进行了首次研讨会，以行业应用的重大需求为出发点，面向平行驾驶涉及的技术、应用等一系列问题与挑战展开探索，致力于促进平行驾驶领域学者的合作与交流，实现未来智能交通系统中不同自动化水平的智能车辆之间安全、平稳、快速和智能的协作。

2018年6月30日，平行驾驶系统被成功地应用于国际平行驾驶联盟（IPDA）智能车联合道路演示中，共有200余名中外专家学者和记者媒体到场。在现场，来自加拿大滑铁卢大学等多个无人驾驶团队的5辆无人车，全部接入平行驾驶系统，与5辆有人驾驶的社会车辆在中国智能车综合技术研发与测试中心的测试场地进行路测。分别在一般交通场景响应式接管演示（正常接管）、紧急交通场景主动接管演示（紧急接管）、主动避障功能和中心驾驶员实时状态监测控等四个场景下，利用平行驾驶平台实现了对这5辆无人车的实时管控及紧急接管，而这一系列的工作只需要一个远程驾驶员操作。

中科院自动化研究所与Intel联合成立了智能网联汽车联合研究中心，该中心主要推动平行驾驶中的核心技术，推动自动驾驶核心技术的进步，并在全球范围内争取更多场景下的自动驾驶落地应用。

2018年，人机意图智能融合的平行驾驶技术研究与应用验证项目获得北京市科委新一代人工智能技术培育项目资助，主要研究平行驾驶系统关键技术、研发中心平行管控平台、研发平行驾驶管控下的自动驾驶车辆、 并进行实车路试及应用验证。

四、平行驾驶典型应用：无人矿山

无人驾驶是在传统汽车产业基础上融入了智能化、自动化、电动化以及互联网化等技术的综合性产业，然而由于政策法规、伦理道德、安全担忧、技术水平等众多因素的限制，自动驾驶车辆在开放道路场景的商业落地短期内仍然无法实现。而在限定场景、中低速工况下的矿区无人化运输已成为行业内外广泛关注的重要领域。

在矿区的自动驾驶方面，国外企业像卡特、小松、日立等均已在矿区应用多年，其中Cat自动驾驶矿车至今已累计行驶3500万公里，至今已经运输了18亿短吨矿山剥离物料。国外较早应用主要推动力量是驾驶员成本极高造成的。

矿山无人运输作业体系包括挖机与矿卡的协同开采装载作业、矿卡无人驾驶运输、无人短倒物流运输、中心端智能调度、虚拟平行矿山等几部分组成。

在平行无人矿山解决方案中，与实际无人矿卡、矿山场景等相对应的，建立有一个虚拟平行矿山作为整个无人矿山系统的描述系统，无人矿卡、挖机的作业全程受到平行管控中心的监管和调度指挥，基于虚拟矿山数据与真实矿山车辆数据的学习积累，管控中心能够实现对所有无人矿卡设备运行状态的智能化预测，并在实现对无人运输整个作业流程的安全、高效引导。在必要时，远程应急接管平台对异常设备进行安全接管。

依据平行驾驶的核心理念：“车端感知、云端管控”，“车端简单、云端复杂”，无人矿卡采用中心端智能化调度，可完全避免矿卡在交叉口发生停车、排队、碰撞等现象，比“先到先行”的通行规则能节省近30%的通行时间，大幅度提高作业安全与运输效率、降低燃油消耗，同时大幅降低了单车成本。

路侧感知技术作为无人矿卡感知的重要辅助功能，可实现在复杂路口处的精准感知，通过V2X通讯将感知结果给到中心端管控中心，从而确保了中心端智能化调度的可靠性。

110吨载重能力的大型无人矿卡通过中心端智能调度与单车智能相结合，实现矿区全流程的自动运输。

在整个平行驾驶解决方案下，无人宽体自卸车在管控中心智能引导和应急接管中心的保障下，实现自动驾驶循迹、避障、精准停靠、协同自动装载、重车上坡、跟车、自动卸载等全流程自主作业。

五、平行驾驶发展规划与展望

平行驾驶层级（PDL）：技术发展路线图：2017年为平行驾驶元年，完全实现预计需要到2036年，共分为8级：PDL0~PDL7

2017-2018年为PDL0级，能够理解基本的道路和交通信息，不具备V2X功能，无法进行协同驾驶，进而无法实现安全、节能、高效、舒适，对应于L0~L1级自动驾驶；

到2019年实现PDL1级，能够理解基本的道路和交通信息，具备V2I和V2V功能，仅能够实现一定的节能目的，但无法实现安全、高效、舒适，对应于L1~L2级自动驾驶；

到2021年实现PDL2级，能够理解更多的道路和交通信息，具备V2I和V2V功能，能够实现一定的节能和安全目的，但无法实现高效、舒适，对应于L2~L3级自动驾驶；

到2024年实现PDL3级，能够理解更多的道路和交通信息，通过V2I和V2V功能能够实现节能和安全目的，同时具备人工道路和人工车辆，实现简单的中心管理功能，对应于L3级网联自动驾驶；

到2027年实现PDL4级，能够理解更多的道路和交通信息，具备V2X (V2I, V2V, V2S)功能，能够实现节能和安全目的，同时具备人工道路和人工车辆，属于初级的中心管理功能，对应于L4级平行自动驾驶；

到2030年实现PDL5级，能够理解更多的道路和交通信息，具备V2X (V2I, V2V, V2S)功能，能够实现节能、安全、高效通行的目的，同时具备人工道路和人工车辆，属于中级的中心管理功能，对应于L4级平行自动驾驶；

到2033年实现PDL6级，能够理解更多的道路和交通信息，具备V2X (V2I, V2V, V2S)功能，能够实现节能、安全、高效通行的目的，同时具备人工道路、人工车辆、人工驾驶员，属于中级的中心管理功能，对应于L4级平行自动驾驶；

到2036年实现PDL7级，能够理解所有的道路和交通信息，具备V2X (V2I, V2V, V2S)功能，能够实现节能、安全、高效、舒适的协同驾驶，同时具备人工道路、人工车辆、人工驾驶员，属于高级的中心管理功能，对应于L5级平行自动驾驶。

平行驾驶理念虽然有近二十年的历史，但还在路上，任重道远，希望大家合作，让平行驾驶真正成为人类进入智慧社会的核心安全手段。

未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能，互联网和脑科学交叉研究机构。

未来智能实验室的主要工作包括：建立AI智能系统智商评测体系，开展世界人工智能智商评测；开展互联网（城市）云脑研究计划，构建互联网（城市）云脑技术和企业图谱，为提升企业，行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣，欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”