“【2021世界智能网联汽车大会】清华大学邓志东：边云接管倒逼智能网联汽车关键核心技术突破与商业化落地”

9月25日至28日，2021年世界ICV大赛在北京举行。 本届大会围绕产业重建、融合应用、共生三个章节展开，设有开幕式、主论坛和7个主题峰会、6个特色专题会场和2个闭门会议，设有图灵奖国际专家1人、国内外院士7人、近150人的国际国内ICV和ICC 以下是清华大学智能技术与系统国家要点实验室教授、博士生导师、人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东的演讲实录，供参考。

清华大学智能技术与系统国家要点实验室教授、博士生导师、人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东

语音副本:

早上好。 今天，我想比较一下l4级自动驾驶车典型的落地应用场景。 为什么非常需要侧云交接，为什么它能直逼ICV关键核心技术的突破和商业化落地？

来自清华大学智能技术与系统国家要点实验室，以及人工智能研究院视觉智能研究中心的邓志东。 第一个问题是如何确定辅助驾驶和自动驾驶，以及自动驾驶取消安全驾驶人，推进侧云交接是我们自动驾驶车的原意。 第二个问题是云如何接管以实现自动驾驶汽车保安人员从取消、推进、辅助驾驶向自动驾驶的快速发展。 这是最佳的技术路径，最佳的技术路径是对许多典型的应用场景通过云交接。 最后，他多次表示，将通过智能公路和多次5g支撑云、边端基础设施建设，加强自行车智能，通过智能网络协作，合力支撑产业落地。

首先，确定驾驶辅助和自动驾驶。 现有标准根据sae标准，与tsi的不同在于第四级的细分。 今年5月确定了l1、l2、l0都是司机辅助驾驶系统，都是驾驶辅助，驾驶辅助的台架控制主体是其或系统，因此是法律责任的主体、人。 只有l3-l5是真正的自动驾驶，机架控制主体是机械和系统。 有紧急刹车。 这是人类。 l1为纵向的acc，横线为车道保持。 介于他们之间的是横向，或者是纵向。 安全驾驶员应该不断监控行驶状态，随时做好监管准备。 l2有纵向和横向的自动行驶系统，此时需要安全的驾驶员。

可以看到在这个地方自动驾驶的等级划分。 l0是完全自动驾驶，l1、l2定义驾驶辅助是确定的，l3和l4、l5是自动驾驶，驾驶控制主体是机器。 为什么要说我们为了迅速发展l4而有条件落地的应用场景，通过将安全司机从司机的座位移动到副驾驶位置，整个过程是我们从驾驶辅助迅速发展到自动驾驶的重要条件，其中嵌入了很大的安全风险。 而且，迫使我们的技术、技术迅速发展，对我们来说是一个巨大的机会。

无论是robotaxi，还是无人干线、支线货运、无人驾驶巴士汽车，在确保绝对安全的前提下，为什么取消汽车安全司机成为了近期的首要目标？ 首先是商业模式迭代的必要性。 无人驾驶是为了降低本插件。 据说现在算法工程师做安全司机，每月工资比职业司机还高。 这样商业模式就无法重复了。 第二，让我们做实话。 安全司机丢了之后，安全司机是否在司机的座位上，这是明显的不同。 可以处理真正的核心问题、处理感知中被剥夺的长尾问题、5g的应用、边缘的私有基础设施建设、以及ai边缘的人工智能技术等重要核心技术的难关。 这真的是可以处理问题的事情。 有了安全司机，很多技术问题就没那么多了，即使不复杂也看不见了，可以随时确保安全。

另外，实现途径是如何从l2，或者l2.9到l3，l4，是否真的在自动驾驶，实现途径是什么？ 为什么边云交接在后台的数字双胞胎系统进行交叉验证，强调安全司机的车是三种运输？ 可以实时进行高带宽、低延迟的交接。 最后的效果是通过5g支撑的云边协同，5g的快速发展对我们中国来说是巨大的机遇，对ICV来说是巨大的机遇，是最显著的万物互联的工具，可以实现人与车与路之间的互联。

通过这种做法，合理支撑着产业的落地。 智能公路的建设，包括传统的做法自动驾驶车路协同，我们原有的对基层的要求，对移动端的要求非常高，越来越高。 感知并决定计划，希望是所有环节。 对人工智能的要求越来越高，移动端有产业化落地，有低价钱的要求，这就产生了矛盾，如何突破这一矛盾？ 希望5g支撑的云端基础设施建设、移动边缘技术能够迅速发展并取得突破。 什么是5g支撑的ai边缘计算？ 在网络边缘，是向物理移动终端的自动驾驶车提供实时高带宽服务吗，可以将许多计划电路甚至控制电路放置在人工智能充分发挥作用的边缘计算上。 我们可以将很多ai的计算力提供给公共服务，这可以降低价值成本，移动端可以对ai的计算力提出诉求，这种矛盾，这就是所谓的移动边境计算服务。

有这样的服务。 我们通过建设专用车道，建设智能公路，这样加快物理空之间和数字双胎无人驾驶基础设施的建设，在我们的后台进入边疆云交接是两个系统。 两个系统进行虚实的相互交叉验证，从而提前预测安全诉求，提前交接。 也许，一辆由保安人员接管一辆，后一辆接管十辆，后一辆接管一百辆，正式从辅助驾驶升级为完全保安人员自动驾驶的服务，是目前非常确定的技术途径。

通过合力支撑，从根本上处理自动驾驶落地难题，从根本问题上处理长尾问题，需要认识智能，通过人的闭环、识别能力处理长尾问题。 目前，由于人治智能的飞速发展，重复智力道路，重复云端基础设施建设，快速发展自行车智能，包括依靠ai平台技术，与ai基础设施和5g云端，以及人车之路合作，人车之路。

最后，我们希望通过构建具有国际竞争力的智能车产业生态来促进我们进程中智能网商业化的落地应用进程。 谢谢你。

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