天龙之寻道近年来，新一轮科技革命和产业变革迅猛发展，生成式AI、大模型与数字科技已成为催生新产业新业态和新模式的重点领域。加强关键核心的“卡脖子”技术攻关，构建具有国际竞争力的产业智能化数字经济尤其重要。

　　近日，中国人工智能学会发起主办“第十二届吴文俊人工智能科学技术奖颁奖典礼暨2022中国人工智能产业年会（CAIIAM2022）”，大会以“场景驱动・数智强国”为主题，重点聚焦智能大模型前沿及应用、海洋智能技术与装备、人工智能安全、智能交通与人工智能技术应用、虚实融合交互技术、大模型应用与挑战、多模态智能、新一代人工智能伦理和治理、智能能源技术应用等优势应用领域。中国工程院院士、吴文俊人工智能最高成就奖获得者郑南宁在会上做了题为《智能机器行为与自动驾驶》的主题发言，以下为报告节选。

　　郑南宁从人工智能的起源和历史演变展开，剖析了人工智能技术应用的基本原理和发展阶段，展示了人工智能在智能制造、智慧农业、智慧医学、国防智能装备等产业及诗歌创作、音乐解读等艺术领域的一系列创新应用，进一步深化了人们对人工智能应用场景的认识和理解。他指出，由于人工智能在有效认知、直觉判断、情感与想象力、合作性行为、复杂性动作技能、模仿与解释等方面尚存在较大“缺陷”，因此需要我们不断拓宽研究思路，将“感知物理世界”和“交互自主学习”融入技术攻坚的方法论。

　　“机器行为的研究主范畴要包括以下六个方面：第一，它关注的是智能机器而非传统机器；第二，机器行为生成的人工设计；第三，智能体如何凭借经验来产生行为；第四，机器行为的可解释性；第五，智能体如何根据场景响应机器行为；第六，机器行为失去监督的潜在危害。”郑南宁介绍道，“我们要把它看成一个具有自身演化过程的、个体的机器群体，并在研究过程中参考动物的行为进化。诺贝尔奖获得者、荷兰动物学家Tinbergen曾提出了关于行为研究的基本框架，对于我们目前研究机器行为是一个非常好的基本参考框架：首先我们探讨产生行为的机制，这个机制要基于其算法和执行环境的特点，从机器行为的利用可解释性技术来理解特定行为模式背后的特定机制。”

　　郑南宁指出，智能体的行为不是一次性发生，它会随着时间的推移而发展，因此要研究机器如何获得或者发展特定个体或集体行为；同时，由于智能体容易受到进化历史和其他智能体交互的影响，在进化过程中智能体的各方面都会在新的环境中得到演化，因此研究机器行为就需要关注智能体的进化。

　　“机器行为发展的第一个方面是由人类直接赋予的，比如说我们无人驾驶车的这样一种行为会随着软件的优化、硬件的更新而不断发展，空间机械臂的行为也会随着算法嵌入，任务的增加而不断发展，而机器人的行为也会随着算法的升级、材料及机械结构的优化而发展，机械手在特定场景中通过奖惩训练来完成物体的抓取……这些实际上是智能体个体行为的生成。”

　　“再来看人与智能机器的行为关联。人与智能机器的行为关联分为三部分：第一，机器塑造了人类行为。因为在社会系统中我们引入了智能机器，它可以改变人类的行为方式，因此智能机器具有改变社会结构的潜力，比如ChatGPT就是一个非常典型的、能够改变人类行为方式的智能机器; 第二，人类塑造了机器行为，人类通过对人工智能系统进行主动输入或被动行为的观察与控制训练来塑造了机器行为。第三，人机混合的协同行为。当前大多数人工智能算法都是在一个复杂的混合系统中、与人类共存的领域发挥着重要作用，因此如何分析和刻画复杂系统中人机交互的属性和行为，包括合作、竞争和协调，这都是这些行为研究的重要内容。”

　　郑南宁还从条件问题和分支问题两个层面分析了新一代人工智能所面临的挑战，强调要实现类人水平的人工智能需要从记忆、学习、直觉推理、演绎与归纳推理、因果模型及演化模型等方面，模拟构建基于脑认知与神经科学的“混合—增强智能”形态。

　　一是解放人力。据公安部统计，截至2022年3月底，全国机动车保有量达4.02亿辆，其中汽车3.07亿辆；机动车驾驶人4.87亿人，其中汽车驾驶人4.50亿人。大量自动驾驶汽车的出现，可以把人从繁重的驾驶任务中解放出来，大大节省人工成本，解放生产力，让人们有更多的时间去做更重要的事。

　　二是减少事故。世界卫生组织公布的数据显示，全球每年因道路交通事故造成近130万人死亡、约5000万人受伤，造成交通事故最主要的因素是人为失误，如超速、酒驾，或不按交通规则行驶等。如果由机器代替人类驾驶，机器不会“路怒”、不会走神、不会疲劳，可以始终按交通规则行驶，将大大减少安全隐患。

　　三是缓解交通压力。随着汽车的大量普及，交通拥堵已成为各大城市面临的共性问题，如果用自动驾驶替代人类驾驶，把自动驾驶和智能交通系统融为一体，则有望实现交通状况整体态势的优化预测，在很大程度上缓解城市交通拥堵。

　　四是节约能源。大雁南飞的飞行距离长达几千公里，大雁在空中飞行的平均速度约每小时68~90公里。头雁在飞行时身后会形成一个低气压区，其他大雁在这个低气压区内飞行阻力就会大大减少。如果使用自动驾驶技术让车组队，就可以形成类似大雁结伴飞行的效能，达到降低风阻、节省能源的效果。

　　五是重塑未来城市景观。在前工业化时代，城市沿着马车道而形成；20世纪60年代以后，汽车的大量普及持续改变着城市面貌；自动驾驶普及后，由于它是完全按交通规则行驶，理论上不需要过宽的车道，可以减少道路所占用的土地资源。自动驾驶和智能交通的充分融合将释放出更多空间，重塑城市景观。

　　郑南宁表示，尽管自动驾驶有诸多优势，但距完全没有人工干预的自主驾驶还有很长的路要走。

　　按照对驾驶员解放程度的不同，国际汽车工程师协会将自动驾驶分为6级。L0级：没有任何驾驶辅助功能，需要驾驶员全权操控汽车；L1级：通过方向盘上的按键对车速进行调整和控制，即我们所熟知的定速巡航；L2级：依托毫米波雷达摄像头等硬件，对前方路况实时监测，从而达到在一定条件下完成主动加速、主动刹车、自动保持车距以及障碍物识别等控制功能；L3级：在良好的路况环境下，大多数操作由汽车来主导，驾驶员只需在必要时进行干预；L4级：在良好的路况环境下，让汽车完全自主操作；L5级：自动驾驶将针对所有路况进行适应性优化，不再需要人类进行任何与驾驶相关的操作。

　　“目前自动驾驶技术在L2.5~L3级已得到规模应用，但要实现完全自动驾驶，还有一段很艰难的路程。”郑南宁认为人工智能系统可以分为两类，一类是可以容忍其犯错，犯错了可以再来；另一类则在统计意义上不能犯错，自动驾驶就属于这类不能犯错的人工智能系统，因为一旦犯错就会酿成交通事故。“自动驾驶系统是一种不能犯错误的人工智能，要实现L5级的自动驾驶， 还有五大难题亟需破解。

　　一是对复杂交通环境的“周密感知”。无论天气或照明情况如何，自动驾驶汽车都必须在不断变化的情景下检测道路特征并及时做出安全响应，完成对周围环境的周密感知。

　　二是对“预行为”的充分理解。预行为指没有产生该行为之前，下一个时刻周边车辆或移动物体的可能变化，人类驾驶员实际上都是根据前方车辆或者周边移动物体的预行为来理解其行驶意图，但目前的自动驾驶技术很难理解周边车辆的“预行为”。

　　三是对意外遭遇的应对。人类驾驶员可以根据身体语言或其他语境线索来理解交通场景，比如交警的手势和行人肢体语言、比如行驶中突然发生的交通管制、比如有行人突然闯入车行道等，但自动驾驶技术目前还不能很好地理解和处理类似上述的各种“异常”情况，这些“异常”没有办法事先编码写入自动驾驶的算法。

　　四是如何实现人车、车车交互。乘客坐在自动驾驶的汽车里，必然希望能用自己的语言和自动驾驶汽车进行交互。如行驶途中与自动驾驶汽车进行“我要去哪里”、“还有多少时间能到达目的地”的对话，这种交流既是一种舒适的乘车体验，也是一种安全认证。未来，人类驾驶员和自动驾驶汽车一定会共享道路，因此建立人车、车车自然交互的驾驶环境非常重要。

　　五是网络安全问题。自主驾驶是通过云端获取和更新地图，随着越来越多的计算渗透到人们使用的各种智能终端，人们也将面临更大的网络安全风险。如何避免黑客入侵智能汽车、威胁交通安全？

　　郑南宁认为，解决上述五大挑战的根本是自动驾驶技术需要强大的计算能力，从而才能实现更好的理解能力。“自动驾驶想要实现大规模应用，需要打造聪明的车、智慧的路和强大的云这种生态。聪明的车即解决车本身的智能技术，智慧的路则要使得车与路相协同，在路侧也需要装有传感器，把云和车通过车路协同相联系，此外聪明的车也可以与人建立联系和数据交换。”

　　最后，郑南宁展示了由西安交通大学人工智能与机器人研究所研发的最新一代无人驾驶汽车“pioneer 先锋号”。先锋号无人驾驶车搭载的传感器及先进算法可以全方位无死角地检测车身周围的行为、车辆等一切物体，可以在各种交通环境中安全、自由地行驶，包括城区道路、高速公路，甚至是非结构化的乡村道路。高精度语义地图是先锋号安全行驶的基础，先锋号的高精度语义地图由32线激光雷达、全景相机在自动驾驶测试道路上构建，根据高精度语义地图和道路的实际情况，先锋号可以将乘客运送到任何指定地点；先锋号还可以根据乘客的出行需求在起点、终点之间快速完成全局路径规划，乘客可以通过平板电脑与先锋号进行人车交互，乘客只需按下“开始”按钮便可享受这段旅程；在行驶过程中，先锋号使用多传感器融合算法，不仅能快速准确地识别和跟踪交通场景中的各种物体，还能预测其他车辆、行人的运动状态；同时，决策系统会根据道路实际情况实时更新路径，确保行车安全；在高速公路上，由于车速较快，激光雷达通常不能满足远距离探测的需要。在这种情况下，先锋号使用多个不同焦距的相机来准确辨别车道线，并实现自动巡航；通过融合毫米波雷达和相机的数据，即使在高速行驶中，先锋号仍然可以快速准确地对其他车辆及行人进行识别和跟踪；对于乡村道路，结构化信息的缺乏让无人车很难进行预先的路径生成与规划。先锋号会将激光点云数据与图像信息进行融合，检测出道路和可行驶区域，最终规划出行驶路径；结束行驶任务后，先锋号自动行驶到停车场寻找空余车位、进行全自动泊车。

　　郑南宁总结道：“从L4级到L5级的绝对不是技术上线性的朝前迈进，要实现完全自主的L5级自动驾驶一定会发生革命性的变化，这是一个令人兴奋、同时又望而生畏的挑战。”

　　郑南宁：中国工程院院士，西安交通大学人工智能与机器人研究所教授，工学博士，IEEE fellow，中国自动化学会理事长，国际模式识别协会理事会成员；研究领域有计算机视觉与模式识别、认知计算、人工智能系统及其先进计算架构。

　　郑南宁长期从事计算机视觉与模式识别、人工智能系统及 先进计算架构等研究，提出的视觉场景理解立体对应计算的Markov网络模型和视觉注意力计算理论成为计算机视觉领域具有代表性的工作。

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