一項賽事見證了自動駕駛技術的落地應用

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自動駕駛技術如何才能實現規模化的商業應用？自2009年以來，中國智能車未來挑戰賽一直在努力回答這個問題。

11月24日至25日，第十三屆中國智能車未來挑戰賽在江蘇省常熟市舉辦，本屆比賽由國家自然科學基金委員會信息科學部、中國自動化學會主辦，常熟市人民政府承辦，中國（常熟）智能車綜合技術研發與測試中心協辦。

從模擬測試到真實環境，從學生變成研究人員，從實驗室里的技術到產業應用……中國智能車未來挑戰賽起源于國家自然科學基金委員會在2008年設立的“視聽覺信息的認知計算”重大研究計劃，如今已經成為我國自動駕駛技術發展和人才培養的一所“黃埔軍校”。

中國工程院院士、中國自動化學會理事長、西安交通大學教授鄭南寧是大賽組委會主席，他告訴《中國科學報》：“如今，在不少成功的自動駕駛創業公司里，很多技術人員或者創業者都參與過中國智能車未來挑戰賽，該賽事既驗證了自動駕駛技術，也是把實驗室里的成果轉化為真實技術的轉化平臺。”

從參賽者到創業者

中國科學院自動化研究所研究員陳龍是中國自動化學會平行智能專業委員會副主任、智慧礦山專業委員會副秘書長，曾參加過最早的前三屆中國智能車未來挑戰賽，并在2010年獲得綜合測試路段第一名。

“撞線的那一剎那我熱淚盈眶。每當回憶起當時的場景，我依然心潮澎湃。”陳龍非常幸運自己在武漢大學讀博士研究生期間就有機會參賽，轉眼間中國智能車未來挑戰賽已經走過14個年頭。“它在我的職業生涯發展早期起到了非常關鍵的影響作用，并讓我可以從事自動駕駛這個行業，將所學的理論知識成功進行成果轉化。

通過參加中國智能車未來挑戰賽，陳龍結識了大賽總裁判長、中國自動化學會監事長、中國科學院自動化研究所研究員王飛躍。在王飛躍的指導下，陳龍開始關注礦山無人化和智能化的研究，并在2014年參與創辦了中科慧拓（北京）科技有限公司（以下簡稱中科慧拓）。

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礦山自動駕駛重型卡車 主辦方供圖

在本屆挑戰賽現場，陳龍帶來了中科慧拓研制的一臺礦山自動駕駛重型卡車，他介紹：“這是世界上首臺完全正向設計的礦山自動駕駛新能源卡車，可以用于整個礦山無人化開采和運輸，也是中國智能車未來挑戰賽技術成果轉移轉化的案例。”

“我是中國智能車未來挑戰賽培養起來的一員，并將在挑戰賽和后續學習研發中得到的認知科學理論和技術成果轉化成礦山無人化系統，用于服務于中國乃至世界上的智能礦車無人化的發展。”陳龍說。

目前，中科慧拓的礦山無人化系統成果已經遍布全球40多座礦山，裝配了500多臺100噸級以上的大型礦用卡車。陳龍以本屆挑戰賽現場的這臺礦山自動駕駛的重型卡車為例介紹，這輛卡車沒有駕駛艙，不需要空調，成本下降的同時可以提升運營效率10%以上。另外卡車采用的新能源動力可以大幅度減少碳排放，助力“雙碳”目標的實現。

瞄準產業的技術難點

“我們是來自高校的參賽車隊，參賽是為了以賽促研，解決更復雜、更前沿的科學問題。” 西安交通大學人工智能學院助理教授陳仕韜是參賽車輛先鋒號和奮進號的負責人，他告訴《中國科學報》，“讓車輛和其他的交通參與者更好地進行交互，是當前產業屆面臨的技術難點，我們希望通過比賽能夠幫助產業解決難題。”

本屆中國智能車未來挑戰賽設置了“真實交通環境挑戰賽”和“復雜交通環境通信與感知的離線算法挑戰賽”兩項賽事內容。在“真實交通環境挑戰賽”比賽中，西安交通大學先鋒號獲得一等獎；上海交通大學 CyberRock與空軍預警學院云峯隊獲得二等獎；西安交通大學發現號、北京化工大學氦客智能和蘇州市職業大學蘇州職途獲得三等獎。

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要求參賽團隊把乘客送到家門口。 主辦方供圖

陳仕韜介紹：“今年的比賽主要是解決自動駕駛最后一公里的難題，要求參賽車隊不僅要把乘客送到一個固定的站點，還要把乘客送到家門口，比如地庫電梯口、樓梯口、地上單元門口，這也是今年比賽最大的難點和亮點。”

“如何在一些特別復雜的交通場景，以及特別復雜的惡劣天氣環境中來解決最后一公里的難題，是自動駕駛真正融入生活的關鍵點。”中國自動化學會網聯智能專業委員會主任、北京大學博雅特聘教授程翔解釋了本屆挑戰賽賽事設置的緣由。

比如，在“真實交通環境挑戰賽”的比賽區域內引入小型物流機器人、自動清掃機器人、機器狗等自動化機器人，檢驗無人車在人機混合共存的新型交通環境中，自主感知和智能決策的能力，推動“人、機混合”、“機、機混合”等復雜道路交通條件下無人駕駛技術的研發。

程翔表示，“復雜交通環境通信與感知的離線算法挑戰賽”是本屆新增的賽事內容，因為網聯自動駕駛具有場景復雜，存在難以進行大規模系統測試的困難，有必要利用仿真平臺靈活開展多種場景條件下的網聯智能方案研究與測試。

為此，離線算法挑戰賽設置了十字路口、山區公路復雜場景以及晴天、雨天、雪天多種氣候條件下自動駕駛場景的仿真，推動車路協同無人駕駛技術和自動駕駛產業的發展。

規模化商業應用還有多遠？

“當前，我們要實現完全自主的自動駕駛依然面臨著艱難的挑戰，因為存在著四大困難。”鄭南寧指出，一是對環境周密感知的困難，二是預行為理解的困難，三是突發情況應對的困難，四是網絡安全的困難。

他解釋道，預行為就是人類駕駛員在開車的時候總是要注意周邊車輛或者交通參與者的行為，對這些行為的準確預測可以安全地控制自身的行駛路徑，保證行駛安全；聰明的車、智慧的路、強大的云，這三者構成現代智能交通網絡系統，而在這個網絡中還存在著安全問題。

“要解決上述難題，不僅需要科研人員進一步攻關，還需要科技項目管理部門的大力支持。換言之，一項技術的發展需要一流的人才、充足的經費和足夠的耐心。”鄭南寧表示，國家自然科學基金委員會當年在設計“視聽覺信息的認知計算”重大研究計劃的過程中，就將自動駕駛納入其中，這也是推動人工智能研究的一個技術驗證和成果轉化平臺。