全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开。
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、中国自动化学会副理事长王飞跃，青岛智能工业技术研究院秘书长兼院长王飞跃致辞《平行驾驶与平行交通：从智能出行到智慧城市》 CCF-GAIR 会议上的会议报告。
7月1日上午，王飞跃教授作为第一位嘉宾亮相CCF-GAIR大会智能驾驶分会场。
王教授早早来到现场，脸上洋溢着喜悦。
对他来说，最近确实有几件事值得高兴：第29届IEEE IV会议在常熟圆满结束。
本次会议是IV届会议历史上论文提交数量最多、注册人数最多、参会人数最多的一次。
与一千多人的会议。
作为本次IV会议主席，王飞跃教授在开幕式上主持并致辞：IV作为一项开放的国际学术活动，欢迎来自世界各地的专家学者参加，希望更多IEEE的年轻人以后还会参与其中。
，做出更多贡献。
会议期间，由王飞跃教授联合欧美及国内18所大学发起成立的国际平行驾驶联盟（iPDA）宣告成立。
iPDA国际联盟的成立，将促进联盟成员之间平行驾驶相关最新研究成果的交流，并利用研究的非保密测试数据在成员之间共享，参与共建共同共享平行驾驶研究平台。
与此同时，IV大会最后一天（6月30日），由国际并行驾驶联盟（iPDA）主办的“IEEE IV道路演示”在中国智能汽车集成技术研发测试中心举行。
一次成功的示范。
这三件大事，让一向严肃的王飞跃教授脸上露出了笑容。
平行驾驶与平行交通：从智慧出行到智慧城市，谨防自动驾驶和智能驾驶的“马粪”问题。
演讲一开始，王飞跃教授用他多次提到的马车时代向汽车时代过渡的例子来体现当前汽车的智能化转型。
他说：“当马和车一起行驶时，车开得更快，马会受到惊吓，可能会引发事故。
当无人驾驶车与有人车一起行驶时，无人驾驶车以每小时1000公里的速度行驶。
” “小时，受惊的不是马，而是人。
”王教授喜欢打这样的比喻，正如他相信关键小数据的重要性一样。
未来无法预测，但一些规律性的小数据总能帮助我们对尚未发生的事情做出先验判断。
这或许就是我们常说的“吃坑长智慧”背后的智慧。
然而，在马车时代，我们遭遇了太多的陷阱。
上世纪末，马是主要的交通工具，但随之而来的是不可分解的马粪。
这个问题困扰了当时的人们很多年。
甚至还专门开了一个国际会议来研究我们当时面临的“马粪危机”。
在马车时代，我们并没有成功解决马粪问题。
不过，随着汽车的普及，所有问题都消失了。
人工智能时代，当我们研究讨论如何解决无人驾驶汽车的问题时，车辆都配备了远光激光雷达等传感器，配备了“足够算力”的计算单元，并优化了算法，使每一个车辆自主。
即使将它们改装成复杂的智能车辆并移至道路上，长时间内仍然无法避免无人驾驶车辆发生事故。
这就是我们现在遇到的“马粪问题”吗？王教授说：“载人驾驶、远程控制、网络车辆和无人驾驶车辆需要统一起来，成为平行驾驶。
如果硬要分开，对我来说就是马粪问题。
”而且，平行车辆和平行驾驶最大的好处之一就是，过去你在物理世界受了“割”，在虚拟世界获得了“智慧”。
相反，你在虚拟世界中遭受了“割伤”，在现实世界中获得了“智慧”。
智能汽车研究第一阶段：自动驾驶。
王飞跃教授的研究从机器人开始，然后转向太空机器人，再到月球无人车，再到火星无人工厂，再到矿井推土和装载。
无人车，一直到现在的民用无人车。
经过多年的研究，他得出的结论是，无人驾驶汽车如果想在路上行驶，还没有达到非常智能的水平，但这项技术仍然有希望。
20多年前，他的团队开发了VISTA Car，该车甚至没有使用GPS和激光雷达，而只使用了摄像头和雷达。
它成为世界上唯一一支在美国51号公路上进行自行车演示的车队。
当时的速度是公里每小时，测试点是今年。
三月份发生的 Uber 致命车祸现场。
最初这只是一个工程项目。
对于研究控制的人来说，这并不是一个难题。
甚至不需要PID，只需要PD就够了。
当时最大的问题是环境感知，这是利用有限资源实现车辆智能自动化控制的关键。
几年后，王教授当时的研究生、现任清华大学教授李力将这项研究总结成他的博士论文和一本书。
该书于2016年出版，成为第一本智能汽车技术英文专着。
书中提出的许多概念尚未实现。
几年前，这本书的销量并不大。
当时的人们可能没有想到无人驾驶技术会在10年后的今天变得如此流行。
2016年，IV原定在中国举办，但2016年日本提出反对。
他们认为，中国的汽车市场很小，当地人对无人驾驶汽车和智能汽车大会不会感兴趣。
他们建议将会议移至日本举行。
IEEE ITS委员会成员重新投票，最终决定不在中国开放。
直到2011年，第四届会议才在中国西安召开。
为提高国内自动驾驶技术研发热情，第四届大会期间，在郑南宁院士和王飞跃教授的共同倡议下，创办了中国智能汽车未来挑战赛。
已连续举办10届。
这项赛事现已成为全球历史最悠久、规模最大、水平最高的无人驾驶赛事。
中国研究自动驾驶的创业者大多来自这个活动。
前两届挑战赛均在西安举行。
第一届只有 6 辆车参加。
人走路比汽车快，但汽车的速度却没有人走路快。
在第二版中，人跑得比汽车更快。
，参赛车的速度还不如人跑的快。
第二个挑战中还增加了交通标志识别测试。
当时，没有任何团队通过测试。
2004年，挑战赛在内蒙古举行。
虽然当时无人车的速度已经很高，但水平还有待提高。
今年以来，该活动已在常熟举办。
挑战按照4S进行评判：安全（Safty）、舒适（Smoothness）、速度（Sharpness）、智能（Smartness）。
参与者还需要在城市环境、郊区环境和高速环境中进行测试。
“最大的变化是从2009年开始的，当时这个活动吸引了很多创业者和企业的关注。
2017年，有人开始问我，参赛团队中有没有人才可以和他们一起创业。
在这些创业者中——上来的公司，我最熟悉的就是慧拓和御史。
”谈及此事，王飞跃教授兴奋地说，“从来没有科研单位写过如何测试和评估车辆智能水平的科学文章，但这次大赛已经出了三篇这样的文章”，今年是。
这是第四次会议第二次在中国举行。
本次会议的论文提交数量、参会人数、注册人数均为历届之最。
每一个参加这次会议的外国人都认为这次会议非常成功，从来没有见过这么大规模的会议。
会议将于明年在巴黎举行，法国人称“亚历山大”。
智能汽车研究第二阶段：平行驾驶。
无论是中国智能汽车未来挑战赛还是之前的Vista Car，所有的研究实际上都是在自行车上进行的。
但未来，我们将不可避免地经历一个从L0到L5级别的载人汽车、智能汽车、无人驾驶汽车等车辆混合驾驶的时期。
不同车辆之间会出现无数的场景。
无人驾驶车辆会遇到这些以前从未经历过的情况。
在这样的驾驶场景下行驶，必然会出现安全问题。
如何统一这些车辆？王教授提到：“2016年，我提出构建‘车内简单、车外复杂’的虚实交互网络化并行智能驾驶系统。
那时还没有云的概念。
它需要软件定义的汽车（人造汽车）和实体汽车。
一起驾驶，一辆实体车必须对应三辆软件车：一辆用于描述，通过无线传感器网络与实体车连接，描述车辆的实时状态，无论行驶到哪里都受到监控;用于预测前方道路是否会发生事故或拥堵，车辆可以提前预测；还有一个部分是用来规划和指导的，给你规划出最好的路线，最省油，最省时间。
”虚拟车和真实车构成平行车，对应的驾驶方式就是平行驾驶。
并行驾驶理论基于信息物理社会系统（CPSS），将人工系统与真实系统相结合。
它使用ACP（人工社会、计算实验和并行执行）方法通过人工系统对实际的无人驾驶车辆和道路进行建模。
，构建软件定义的车辆和道路系统，同时建立控制计算中心，共同优化无人驾驶车辆和道路收集的真实数据以及人工系统的虚拟数据，确保无人驾驶更高水平的安全性，同时也提高了单车行驶的安全性。
进行相应的改造，降低车辆成本。
平行驾驶充分利用全球数字信息资源，无缝连接云、路、车资源，充分考虑安全、舒适、敏捷、智能等指标，连接物理空间、社交空间和信息空间。
这有效保证了车辆行驶安全和最佳驾驶体验，最终实现可靠、舒适、快速的平行驾驶。
同时，无人驾驶汽车通过计算实验，将小数据转化为大数据，将大数据转化为小智能。
核心是并行学习。
基于并行理论，可以构造人工场景来模拟和表示复杂系统的特定场景，并可以在并行系统中演化和迭代选定的特定“小数据”，以受控形式产生更清晰的因果关系和规则的数据格式。
，易于探索和利用的大数据。
视野也是平行的。
在物理世界驾驶无人驾驶汽车，首先必须在人工世界进行测试。
“如果你必须在人造世界中经历坎坷，你就必须在物质世界中获得智慧。
”针对视觉计算研究中存在的实际数据获取和标注成本高、难以覆盖复杂环境、极端场景样本稀疏、训练模型适应性差等问题，提出并行视觉研究思路。
采用Agent建模方法对北京中关村地区进行模拟。
和常熟智能汽车测试区，在计算机上创建人工场景，设计丰富的典型环境条件和目标运动，并生成带有详细注释信息的图像数据集。
有了虚实交互的并行概念，感知、规划、网络、转向控制、测试都需要并行。
“除了物理信号，还有社会信号、心理信号、情感信号、驾驶员、人机因素。
未来还会有更多的人机因素。
远程人机因素、人机因素。
” - 车辆内部和外部的机器因素必须考虑在内，所以对于并行驾驶的应用来说，至少四胞胎、双胞胎是不够的。
很多人听到这样的“并行驾驶技术架构”、“数字四胞胎”、“虚拟”。
和真实的互动”……第一反应是“这么大，项目应该如何实施？”王飞跃教授还举了一些具体的例子。
ViPioneers是一家基于ACP并行理论，致力于新一代云端智能网联自动驾驶技术研发及产业化的公司。
今年3月18日，慧拓在中国智能汽车综合技术研发测试中心（常熟）发布了“第三代平行驾驶系统”，公开演示了“驾驶员”如何使用平行驾驶的遥控驾驶系统控制中心对系统进行远程控制。
管理和控制真实道路上的多辆无人驾驶车辆。
6月30日，在IEEE IV On-Road Demonstration国际智能汽车联合道路演示上，他们向世界展示了3.1版本的并行驾驶。
围绕“平行驾驶”框架，展示了平行驾驶3.1系统的四个部分，包括一般交通场景下的响应接管、紧急交通场景下的主动接管、主动避障以及中央驾驶员的实时状态检测，通过并行驾驶管控平台。
管理多辆无人驾驶汽车，让其在道路上更加安全、平稳地行驶，无疑是实施自动驾驶技术，实现混合动力汽车系统（载人驾驶）上路的安全、可靠、高效的实施方案。
，自动驾驶，无人驾驶），国际平行驾驶联盟（iPDA）也同时成立，有18所学校参与共享数据。
真正需要无人车的场景可能是矿山。
使用的卡车非常昂贵，每辆价值数百万美元。
只有实现自动化，才能更加高效，让软件定义的矿山、软件定义的卡车与实体矿山、实体车辆协同运行。
王飞跃教授表示：“惠.拓吉与中国最大的矿用卡车公司合作，后来进入物流领域，为东风提供并行的物流应用。
物流和采矿等场景具有三合一的特点，即普通运维、监控、应急三合一，非常适合并行驾驶应用”？中科院自动化研究所、清华大学、西安交通大学联合开发了虚实结合的自动驾驶汽车并行测试平台。
该平台针对实际测试场地和任务建立了精准的监控系统，利用高精度地图和高精度差分GPS记录车辆动态数据，通过车内外视频监控采集行驶环境数据，并实时传输这些监控数据基于4G和V2X通信，在云平台上存储和分析数据并评估任务的执行情况。
基于这些数据，可以轻松建立虚拟测试空间和任务。
通过虚拟测试与实际测试的交互，不断更新和更新，提高虚拟测试中Agent行为的真实性，更好地贴合人类驾驶员、行人等与被测车辆的交互行为。
在相应的虚拟空间中，利用对抗生成网络和并行学习方法快速生成更具挑战性的测试任务，并通过虚拟测试来探索当前车辆智能系统面对这些测试任务的反应和结果。
该系统在2018中国智能汽车未来挑战赛中首次用于实战。
虚实无人车并行测试平台的这些优势得到了充分体现。
“辉拓和吉利汽车现在在宁波拥有5000到6000亩的测试基地，其中几亩用于虚拟和真实条件结合，其他部分用于传统测试。
并行测试需要在虚拟空间和空间带来智慧。
基金委员会为此设立了一个重大项目，并且已经成功完成和评估，因为它确实非常高效，近年来，甚至谷歌也开始采用它，并且它已经成为一个。
全球趋势。
”王飞跃说。
，并行驾驶是基于有人驾驶、无人驾驶、远程控制、网络驾驶的一种驾驶方式。
在并行驱动中，驱动过程就是产生数据的过程。
它结合物理传感器获得的有关路况、车辆服务、车辆状态信息进行进一步处理，通过计算实验将从物理世界获得的小数据扩展为大数据，然后采用智能方法细化将大数据转化为针对特定问题和特定服务的小智能。
小规则、小知识完成出行的智能控制和智能管理，让出行安全、舒适、敏捷、智能。
在平行驾驶的商业应用过程中，应该从小角度出发，选择园区、社区、港口、特色行业等具体场景。
行业还可以涵盖物流、配送、采矿等。
平行交通与智慧城市 谈及未来的智能交通，王教授提到：“现在的交通正在向交通5.0迈进。
最初，交通5.0是指城市交通、公共交通、静态交通、物流交通、社会交通。
一体化。
但后来IEEE专委会讨论说要从以前的机械化、电气化、信息化、网络化转向并行化。
并行化是实现智能的技术方法。
智能只是一个概念，如何实现虚拟与真实的交互。
并行智能是我们需要思考的问题。
并行运输是我们最早的切入点，即软件定义的运输系统。
该系统可以采用人工交通系统与物理交通系统相结合的方式进行训练和训练。
，还可以进行实验和评估。
例如，如果发生了人为交通事故，通过观察这次人为交通事故的蔓延和影响，我们可以制定相应的预防和解决措施。
在修建道路之前，我们还可以先在系统上修建一条人工道路，进行计算实验，观察道路的交通效果和最佳位置。
而不是根据当前的经济利益来做出决策。
不是让人工交通接近实际交通，而是让实际交通接近人工交通，使其更加高效。
对于平行运输，我们提出了“五合一”的应用。
后来这个方案也得到了国家的认可，成为国家发改委和交通运输部联合启动的青岛“多合一”并行运输运营示范项目。
综上所述，当人们拥有了路权时，我们就只能住在山洞和树上。
当马拥有通行权时，我们就有了村庄和城镇。
当汽车拥有了路权，我们今天的大都市，只有自动驾驶汽车拥有了路权，我们才能真正走向智慧城市、智慧社会。
未来不仅会有交通控制中心TOC，还会有车辆运行控制中心VOC，对道路上的车辆进行严格管控。
它将变得更加安全，甚至消除事故伤亡。
最后，王飞跃教授在智能交通学会理事会的讲话中鼓励年轻人：“我们应该成为迫使别人改变的力量。
”为此，我们必须拥有并保持自己的身份。
我们需要承担起自己的责任，尤其是这里的年轻人。
如果都遵循旧思维，社会就没有进步，那创新还有什么意义呢？希望年轻人能够承担起自己的责任，改变这个社会。