“中国科学院院士李德仁：测绘遥感能为智能驾驶做什么？论测绘遥感与智能驾驶”

9月28日-29日，“中国车谷2021智能车产业创新论坛”隆重举行。 本次论坛由武汉经济技术开发区和东风汽车集团有限企业共同主办，武汉市智能车产业创新联盟和盖西汽车共同主办，主要围绕智能车创新快速发展的主题展开，包括人机驾驶、地图定位、人工智能和芯片、仿真 以下是中国科学院院士、中国工程院院士、国际欧亚科学院院士、国际宇宙科学院院士李德仁的发言。

中国科学院院士、中国工程院院士、国际欧亚科学院院士、国际航天科学院院士李德仁

我很高兴再次来到经济开发区。 今天我们在讨论车谷2021智能车产业的快速发展问题。 我想和大家交流的是测绘遥感能为智能驾驶做什么。 也就是说，测绘遥感对自动驾驶的作用。

这是武汉大学成果转化公司生产的高精度移动测量系统，用于国防，参加建国70周年阅兵。

—虚拟现实

人的自我驾驶和自动驾驶是什么关系？ 人开车依赖大脑、眼睛和耳朵，通过看环境和听环境来获得新闻。 另外，如果大脑中记忆着原来的驾驶经验和周围的环境，大脑就相当于导航地图。 用各种传感器置换眼睛、耳朵，用激光雷达、红外线、可见光制作导航地图，就可以置换人工驾驶中的人的大脑、眼睛、耳朵。 这是能够实现自动驾驶的基本理由。

那么测绘遥感能为自动驾驶提供什么呢？ 根据客户可以接受的价格人工智能全天24小时制作感知传感器，应提供晴天、雨天、雾天适用的亚米级( 10厘米)室内室外地面地下连续导航位置，并提供高精度导航地图； 为远程信息处理技术提供视觉影像。 这就是测绘遥感可以做的四个事件。 那个的困难在哪里？ 高精度、高可靠性、高集成度、低价格。

国-年提出快速发展人工智能，继续人工智能产业化，要点将率先在ICV、智能语音对话系统、智能服务机器人、智能医疗终端等8个行业展开。 要在年前实现汽车从a点到b点自动行驶的高度自动化，a点可能在我家，b点可能在你家地下室。 无人驾驶从历史快速发展的立场出发，1960-1990年是由无线技术驱动的1990-年第一依靠gps，使用实时算法、实时感知环境的地图和自己的导航定位； 迄今为止，我们必须做的是用感知传感器、人工智能进行推进。 这是一个新阶段，属于ICV的阶段。

从历史的迅速发展来看，世界上从1960年到2021年，有从简单方向到许多复杂方向，从单一方向到综合方向，从萌芽到完整方向的过程。 现在有5g/6g的话就可以连接网络。 我们做道路合作，自动驾驶双重保险。 汽车可以在没有外部支援的情况下自动驾驶。 环境、道路、网络可以为汽车提供自动驾驶服务。 这两者结合起来，可以大大降低自动驾驶的事故率，比人工驾驶还低。

自动驾驶车是移动测量系统。 传感器非常重要，无处不在，必须能够感知到感知。 感知传感器、红外照相机、激光雷达、导航、高精度地图必须放在一起。 上海汽车厂认为，成本2000-3000元可以搭载上百万辆车，但现在约1万元以上，将降至量产价格。 未来所有的汽车，从载人驾驶到辅助驾驶，半自动驾驶，再到无人驾驶。

武汉大学成果转化公司用80万的科研经费开发了首个自动驾驶高精度导航地图，提供给东风、上汽。 我们与上汽合作，研究开发了实验区的l4、l5导航地图和一系列国家标准。 我们开发了上汽和自动驾驶车用的低价惯导，在上海进行了实验，明确了自动感知周围环境后向哪个方向行驶。

我们还能把车开到地下停车场吗？ l4级智能驾驶必须批量生产。 城市地下多，条件复杂，必须处理从a点到b点最后一公里的自动驾驶。 来看看吧。

—虚拟现实

这是智能传感器，需要高精度的地图。 为什么需要高精地图？ 如果在武汉开车开得快，去北京可能不太敢。 因为我不习惯环境。 什么是环境？ 地图。 司机把地图放在脑海里，是不可缺少的。 这张地图本身是所有道路状况的基本规则，高精地图是自动驾驶系统解释的交通规则，是自动驾驶的知识库，是自动驾驶不受干扰的眼睛。

如果在汽车上安装北斗芯片rtk，可以进行0.5米的精度测量，如果安装更高级的传感器，可以进行5-10厘米的精度测量。 所以tesla一到中国，大家都很紧张，一辆车上装了十几个传感器。 现在，所有人都是测量员，不仅仅是数据的采用者，这就是众包。 利用这些数据降低高清晰地图的生产价格是区块链的作用。

高精地图和普通的有什么不同？ 坐标精度必须更高。 如果自动驾驶需要达到5-10厘米，也可以提供紧急的道路应对。 能够真实地反映道路的实际情况、几个基准点、什么颜色、各车道的宽度、中间的坡度、相对于十字路口是如何上升的、会上升到哪条路。 在这种情况下，高精地图必须有很多要素，精度高，副本丰富，道路新闻要素丰富，更新实时。 还有地下车库、收款站、停车场，这些消息都必须收集在高精地图上。 也可以弥补传感器的性能不足，地图上写着交通规则、路径计划。 所以，高精度地图非常重要，可以弥补感知设备的不足，提高系统能力，降低传感器的价格。

如何制作高精地图？ 主流的高精地图收集方法是专业+众包比较划算。 专业利润精度高，但费用也高，效率低。 众包精度低、费用低、数据量大。 如果要利用众包获取的数据进一步提高精度，需要进行分离和模块化，提取收集到的数据进行识别和分类。 目前，高度数据是最宝贵的。 可以用坡度代替高度，在高度十字路口提供新闻服务，也可以用各种方式融合和处理十字路口的联系。

道路状态变化很快，更新有时跟不上，所以这个时候使用众包就好了。 能很好地处理更新问题。 我们想和中国移动、连通，利用5g和北斗系统服务达不到信号的地方，比如高架桥的底部、隧道里。

必须管理人和车的道路，也就是人和环境。 为驾驶员提供疲劳状态监测，通过云和5g实时传输数据。 我通过工程院向中央报告了院士的建议，5g可以帮助高精度数据的动态实时更新、实时感知数据的理解、实时交通运营状态的表现，处理车路协同路况感知之间的影响。 既是万物互联的时代，也是智慧互联城市的时代，我们必须把自动驾驶作为重要的一环。

men感知的有效传递和智能控制，满足了未来智能城市和智能交通大数据的全息感知体系，每个城市无处不在，形成多维动态感知数据，实时感知和管理，从室外到室内，从地面到地下这一正三维城市的互联网

另外，为了警惕高清晰地图持续快速发展带来的新闻安全问题，传感层、数据层、APP层会带来一点问题。 通过简化数据安全问题拷贝和切片服务，无需向客户提供所有数据。 道路合作正在武汉市试行，纳入人车道路网和环境是未来实现智能自动驾驶的关键。 必须将所有传感器尽可能设置在路上为所有车辆提供服务，降低汽车的价格。 保证高精度、高完成率、连续导航的前向系统，必须放置在道路上。

最后是交通标志。 因为现在给人看，所以必须把它变成信号在机器上采用。 将来，道路上所有的标志都是必要的，必须考虑人和机器，改为智能车可以接收和理解的信号。 用5g处理无人驾驶远程通讯技术vr的虚拟现实、ar的增强现实，打破虚拟与现实的边界。

我的团队为了在互联网空之间从宏观到微观都可以看到这个，在汽车上也可以看到这个，进行了应用车道协同vr/ar技术的演示。

—虚拟现实

今天我利用这个活动和大家交流了测绘遥感技术可以在多方面支持智能驾驶和自动驾驶。 智能驾驶对我们的要求是高精度、高可靠性、高集成度、低价格。 遥感必须与人工智能、大数据、云计算、5g等技术整合融合，突破智能驾驶的难关。 我们必须使车方、工厂方、通信设备商、通信运营商的全产业链相互作用，从高精度地图过渡到智能地图。 道路协同智能化研究实现真正无处不在的智能驾驶和自动驾驶。 祝愿武汉市经济开发区作为中国的车谷树立榜样。 武汉大学和东风合作得很好，大家将长期快速发展。 谢谢大家！