對無人駕駛技術(shù)的向往，已經(jīng)讓人類付出了半個多世紀(jì)的努力與嘗試。盡管今天我們借助更先進(jìn)的傳感器、運(yùn)算速度更快的芯片、以及更準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)算法，在一點(diǎn)一點(diǎn)接近完全無人駕駛的狀態(tài)，但動態(tài)時變的交通場景、復(fù)雜多樣的天氣狀況、隨機(jī)的交通參與者行為，都讓無人車上路面臨著無數(shù)的考驗。在2018年2月2日舉行的國家智能產(chǎn)業(yè)峰會上，來自慧拓的高級工程師周銳與大家分享了一種全新的遠(yuǎn)程控制、虛實結(jié)合、人車協(xié)同的平行駕駛方案。據(jù)了解，平行駕駛是平行智能在智能駕駛中的實踐應(yīng)用。為此，我們采訪了平行智能理論的提出者王飛躍教授。這位從上世紀(jì)80年代就致力于無人車研究的美國教授，為何在上世紀(jì)90年代獲得正教授職稱、研制出能成功上路的無人車后，打道回“國”，轉(zhuǎn)而研究社會計算與知識自動化？又因何提出“平行智能”的理論與方法？平行駕駛與當(dāng)下正火的無人駕駛，又有什么區(qū)別？

“Demo'97無人車展示比DAPRA挑戰(zhàn)賽對我的影響更大”?

自動駕駛真正走入公眾視野是從2004年的DARPA挑戰(zhàn)賽。那是2004年的3月13日，一大群工程師和數(shù)千名觀眾聚集在加州一家小酒吧外，聚精會神地注視著 15 輛參與莫哈維沙漠穿越賽的賽車“日暮沙漠陲，力戰(zhàn)煙塵里”。參賽車輛毫無例外都有著夸張的外形，賽車方向盤由電腦控制的。盡管最終沒有一輛參賽車完成142英里全程的賽事，卻也成為了啟蒙自動駕駛行業(yè)的里程碑事件。“說起來我們還是最早把DARPA的這項軍用項目引入學(xué)術(shù)研究界的人”。2005年，IEEE 國際智能車會議在美國拉斯韋加斯舉行，作為大會主席的王飛躍教授邀請了DARPA挑戰(zhàn)賽項目負(fù)責(zé)人Ron Kurjanowicz做晚宴報告，向大家介紹項目最新進(jìn)展。

圖片來源于網(wǎng)絡(luò)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30589595?

然而，親身經(jīng)歷過這段無人車時代的王飛躍教授卻說，“早在此（2004年DAPRA挑戰(zhàn)賽）之前，就在1997年8月7-10號，加州圣地亞哥舉行了名為Demo'97（The NAHSC 1997 Technical Feasibility Demonstration ）的無人車集中演示，在我看來，那場演示的規(guī)模、意義以及在當(dāng)時所引起的影響比這場比賽更大。”當(dāng)時的情況是，美國國會在1991年通過了陸路復(fù)合運(yùn)輸效率法案(Intermodal Surface Transportation Efficiency Act, 簡稱為ISTEA冰茶法案)，作為響應(yīng)，聯(lián)邦高速公路管理局（FHSA）在1992年啟動了一項全國性的自動化公路研究項目。Demo’97就是對該項目的成果展示，“其最大的目的是通過無人車輛編隊實現(xiàn)高速路交通優(yōu)化、在不增加現(xiàn)有道路的基礎(chǔ)上擴(kuò)大其通行容量，技術(shù)上主要通過在高速路面中嵌入磁條引導(dǎo)來實現(xiàn)”。有超過20款自動駕駛汽車（包括小轎車、卡車、公共汽車）登場亮相Demo’ 97，其中大部分車輛來自GM通用，還有一些來自福特、本田等。大概有上千名的觀眾親身體驗了完全自動駕駛車輛在圣地亞哥I-15 HOV 車道上7.5英里的行駛演示；每輛車之間隔著一個車身的距離，主要示范了車輛換道、車隊加入以及車隊分離等功能[1]。

Demo’97的實拍圖?

這場聲勢浩大的無人車展示必然離不開政府的支持。然而，“天真”的美國政府并沒有預(yù)料到這項計劃的花費(fèi)，不到五年時間，9000萬美金的預(yù)算傾瀉一空，最終在90年代末被迫停止了這項計劃。缺少了政府的支持，汽車自主駕駛研究和應(yīng)用陷入低潮。“那時候的無人車政策幾乎就是零，后來底特律一些車企包括發(fā)明安全氣囊（airbag)和時任GM的通用汽車OnStar公司的CEO Dave Acton找到我們，大家一起花了很大精力到美國國會和聯(lián)邦交通部游說，最終美國政府推出了智能汽車（Intelligent Vehicle Initiative, IVI）的項目，最重要的考慮是安全——減少高速公路上由于車輛事故造成的死亡率，讓無人車的研究又復(fù)活了一段時間。”說到這兒，王教授長嘆了一口氣：“除了政策為零以外，那時網(wǎng)絡(luò)幾乎沒有，車內(nèi)通訊也沒有，電控當(dāng)時的車也不提供，比起今天來，困難太多了。”?

“采礦作業(yè)自動化，是無人車技術(shù)最合適最‘靠譜’的應(yīng)用領(lǐng)域之一”?

王教授最早研究“移動機(jī)器人”是在上世紀(jì)80年代，研制為外空間機(jī)器人系統(tǒng)的外空遠(yuǎn)程控制試驗服務(wù)的室內(nèi)機(jī)器人，當(dāng)時從紐約上州租一條T1專線仿真地球火星通訊就需要幾十萬美元。后來到NASA在亞利桑那的空間資源利用中心，他還負(fù)責(zé)了外空間自動工廠的設(shè)計與控制，當(dāng)時是為了更好地利用機(jī)器人來開發(fā)火星與月球資源。后來與美國標(biāo)準(zhǔn)與技術(shù)院(NIST)的Albus合作，研制了“SpiderRobot”無人車和通過Zircon制氫的無人生產(chǎn)過程。?

“若不是當(dāng)年（1996年）民主黨的總統(tǒng)克林頓與共和黨的國會打架，導(dǎo)致我們火星項目預(yù)算不批、項目工資發(fā)不出來、被迫停止，研發(fā)出‘精神號’和‘挑戰(zhàn)號’火星車的就是我們。”談到這段往事，王教授有些無奈地笑起來“那時我必須在有現(xiàn)錢的Caterpillar礦山裝載車和無現(xiàn)錢的火星車之間選，最終選擇了礦山車”。就這樣他們把已經(jīng)“到手”的項目又還給了JPL（噴氣推進(jìn)實驗室），選擇了有錢的Caterpillar大型野外裝載車(Wheel Loaders)的自動化項目，該項目也成了王教授“基于代理的網(wǎng)絡(luò)控制”想法的起源。后來因他將分層智能控制理論和智能挖掘算法用于98T自動裝載車并取得了非常好的效果，獲得了卡特彼勒技術(shù)發(fā)明獎；98年與同事合作完成了世界上第一本礦山自動車的研究專著。?

即便是現(xiàn)在，項目過后的20年，王教授依然認(rèn)為：“以挖掘、裝載和運(yùn)輸為主的采礦作業(yè)自動化，是無人車技術(shù)最合適最‘靠譜’的一個應(yīng)用領(lǐng)域。礦山是一個相對封閉和結(jié)構(gòu)化的受控環(huán)境，加上對駕駛員的勞動強(qiáng)度太高和工作環(huán)境太惡劣，特別適合無人車和機(jī)器人等人工智能技術(shù)的應(yīng)用。”?

礦山車自然不能與民用車相比，在開放不受控的外部環(huán)境中，實現(xiàn)車輛的自主行駛。為了改善擁擠的交通狀況、降低車禍死亡率、讓無人駕駛技術(shù)造福千千萬萬的家庭，90年代末，他又帶領(lǐng)團(tuán)隊與亞利桑那州政府合作，研發(fā)了VISTA(Vehicles with Intelligent Systems for Transport Automation)自動駕駛車。VISTA上路測試的當(dāng)天，在亞利桑那州甚至整個美國，都引發(fā)了極大的轟動。因在該領(lǐng)域的杰出貢獻(xiàn)，還獲得了亞利桑那州府給予的至高榮譽(yù)——“美國亞利桑那州杰出成就獎”。

圖片來源于王飛躍教授于2015年10月在日本仙臺召開的"Global/Local Innovations for Next Generation Automobiles"國際研討會上所做的工作介紹報告。?

“如何利用有限的資源處理無限的性能需求？”?

20世紀(jì)90年代末，Intel剛剛發(fā)布他們的Pentium系統(tǒng)，其主頻只有120 Mhz。1997年4月，IBM的深藍(lán)（Deep Blue）計算機(jī)，戰(zhàn)勝人類國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫，而當(dāng)時深藍(lán)的算法不過是暴力窮舉法，與現(xiàn)在Alpha Zero的計算能力和深度學(xué)習(xí)算法不可同日而語。再加上上世紀(jì)末，激光雷達(dá)在汽車上的應(yīng)用剛剛起步，不僅價格昂貴而且外觀龐大。在這種計算能力和硬件資源都很有限的條件下，如何利用好有限資源去實現(xiàn)真正的無人駕駛、保證對環(huán)境靈敏感知、確保安全行駛，是當(dāng)時王飛躍教授及團(tuán)隊思考的問題。如果單純的通過傳感器來堆砌車輛的安全，需要在車身周圍陣列數(shù)個攝像頭等傳感器，這些傳感器彼此之間的聯(lián)系，以及每秒中積累的數(shù)據(jù)都給車輛的行駛帶來困難（現(xiàn)在的很多公司仍在這么做）。裝滿傳感器的車輛像個插滿輸液管的病人，遇到雨雪天氣、信號干擾區(qū)、行人密集的地方，隨時都可能失控。王教授早就看破了這一點(diǎn)，在一次演講中說：“我覺得應(yīng)該存在比目前這些自動駕駛研究方向更好、更實用的方向……”?

在解決有限資源滿足無限性能需求這個自動駕駛難題的過程中，Agent（代理）技術(shù)出現(xiàn)給了王教授很大的靈感。在上世紀(jì)90年代，Agent是一個熱門話題，甚至被一些文獻(xiàn)稱為軟件領(lǐng)域下一個意義深遠(yuǎn)的突破。當(dāng)代人工智能的奠基人之一Marvin Minsky在1986年寫了一本《Society of Minds》，中文翻譯成《心智社會》，就是用代理，來闡述人類的復(fù)雜行為以及許多宏觀的社會現(xiàn)象是怎么通過非常簡單的個體行為交互機(jī)制逐漸演化形成的。一方面，Agent技術(shù)自底向上地為解決新的分布式應(yīng)用問題提供了有效途徑；另一方面，Agent技術(shù)通過對真實系統(tǒng)的元素建模、組合、計算，為全面準(zhǔn)確地研究分布計算系統(tǒng)的特點(diǎn)提供了合理的概念模型。?

這一技術(shù)的出現(xiàn)，加上早期在NASA/RPI空間探索智能機(jī)器人系統(tǒng)中心圍繞智能機(jī)器人、太空移動無人機(jī)器人以及無人車的研究展開的大量工作經(jīng)驗，讓王飛躍教授萌生了“平行駕駛”的想法，他說：“當(dāng)時我們的本意是通過借助于Agent的想法，利用‘本地簡單、遠(yuǎn)程復(fù)雜’的思想把無人車技術(shù)充分利用起來，在網(wǎng)絡(luò)空間中再設(shè)計一個虛擬‘駕駛員’，使之變成輔助人類駕駛的平行在線‘軟件機(jī)器人’系統(tǒng)，虛擬-實際平行跑。這樣一來，把簡單的決策放到‘車內(nèi)’，復(fù)雜的需要大量計算的情況放在‘車外’，就可以共享、整合有限的資源通過遠(yuǎn)程控制的方式更好地繼續(xù)完成無人車的研究。”這一想法提出后，為當(dāng)時很多陷入低潮的汽車自主駕駛研究和應(yīng)用尋找到了新的出路。?

平行駕駛的想法曾在90年代末美國無人車VISTA的研制和數(shù)字試車場（Digital-Vehicle Proving Ground, DVPG）[2]的設(shè)計上，以及后來國內(nèi)“863”汽車電子重點(diǎn)項目“基于OSGi/VDX的嵌入式實時特定汽車應(yīng)用操作系統(tǒng)vASOS”中得以部分實施，但其方法的正式并完整提出卻是差不多十年后的2005年，即在第一屆IEEE汽車電子與安全(ICVES)國際會議上提出的基于網(wǎng)絡(luò)化智能代理、按照“車內(nèi)（Local）簡單、車外（Global）復(fù)雜”原理設(shè)計的平行駕駛系統(tǒng)。當(dāng)時還沒有云端的概念，解決方法是把復(fù)雜的部分放在一個中央的計算與控制中心里。?

“研究無人駕駛，20世紀(jì)缺資源，21世紀(jì)缺場景數(shù)據(jù)”

進(jìn)入21世紀(jì)，谷歌等互聯(lián)網(wǎng)巨頭的加入讓無人車研究看到了新的希望，隨著車輛計算能力和傳感器硬件進(jìn)一步的發(fā)展，無人駕駛迎來了蓬勃發(fā)展的春天。然而，盡管很多車企配備了高線束的激光雷達(dá)、先進(jìn)的計算平臺、能繪制出車道線級別的高精地圖，仍無法保證全場景下的自動駕駛安全，實現(xiàn)量產(chǎn)更是遙遙無期。即便谷歌在今年年初推出了無人出租車業(yè)務(wù)，也只在降雨量較少的鳳凰城等區(qū)域，特殊條件下還需要遠(yuǎn)程操縱。?

對此，王教授似乎早就預(yù)料到了：“這是一個必然要經(jīng)歷的過程。從中國‘馬路’的叫法管中窺豹，我們可以得到一個啟示。以前中國把道路叫做‘馬路’，什么意思？很簡單，馬走的路。現(xiàn)在呢？馬上路是非法的（除了大連女騎警隊的馬），只能站在大卡車上上路。以前普通人家里都有馬車，現(xiàn)在誰能養(yǎng)得起馬？只有富人，一匹馬上千萬美元。唯一能見到馬的地方是什么地方？賽馬場。這就是人需要車的前提。現(xiàn)在老百姓家里面都有車了，但將來呢？我想將來有人駕駛的車也只有富人能買得起，有人駕駛車唯一上路的方式是停在大卡車上，唯一能開的地方是在賽車場。汽車剛剛出現(xiàn)的時候，它和馬車是一起上路的，車不能開得太快，太快把馬驚了可能就會引發(fā)事故。所以英國定了紅旗法案（Red Flag Act）說，汽車的速度每小時不能超過6公里。將來智能車要是按照它的方式，很可能會把有人駕駛的車“驚”了，跟馬“驚”了是一樣的。所以一定時期內(nèi)，肯定是有人駕駛和無人駕駛車輛同時上路，因此我們也必須對無人車增加很多的限制。對于智能車來說，它開200公里/小時沒任何問題；人要開到200公里/小時，不嚇到別人也把自己嚇到了。所以為了實現(xiàn)智能車的效率，智能車的速度，智能車的安全性，一定要把人‘趕’下去，否則它無法實現(xiàn)綠色、可持續(xù)、高效的目的。”?

在王教授看來，未來幾年的交通會經(jīng)歷有人駕駛、無人駕駛、人機(jī)共駕等多種駕駛方式混合的時期。90年代研究智能汽車面臨的問題是計算資源有限，而現(xiàn)在面臨的是工程復(fù)雜性和社會復(fù)雜性會帶來巨大的建模鴻溝。“這個鴻溝一是靠數(shù)據(jù)填，要把小數(shù)據(jù)導(dǎo)成大數(shù)據(jù)，把大數(shù)據(jù)提煉出來變成精準(zhǔn)知識即小規(guī)則，然后再指導(dǎo)車的駕駛，這就是平行。對于汽車來說，物理汽車跟軟件定義的汽車一起開，開的過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)，通過計算實驗，變成駕駛的精準(zhǔn)知識——‘小知識’，而且產(chǎn)生嶄新的職業(yè)，將來會有學(xué)習(xí)工程師、培訓(xùn)工程師、實驗工程師、決策工程師。我們就是把司機(jī)換了一個地方，以前在車上開，現(xiàn)在是在操作辦公室開，讓無人車在上路之前，得到充分的‘教育’。”?

國家自然基金委從2009年開始，每年舉辦一次中國智能車未來挑戰(zhàn)賽（China Intelligent Vehicle Challenge, IVFC），通過設(shè)計開放環(huán)境下的無人駕駛測試道路，為無人車在真實道路環(huán)境中學(xué)習(xí)、訓(xùn)練提供了很好的平臺，到2018年已經(jīng)是第十屆。“無人駕駛測試場可以重現(xiàn)無人駕駛汽車使用中遇到的各種各樣道路條件，同時可用于驗證和試驗無人汽車的軟件算法的正確性。”王教授提到，為了讓無人駕駛的測試更專業(yè)更體系化，2015年8月，常熟市政府聯(lián)合西安交通大學(xué)、中國科學(xué)院自動化研究所、長安大學(xué)和青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院在常熟高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)共建“中國智能車綜合技術(shù)研發(fā)與測試中心”（Intelligent Vehicles Proving Center of China，簡稱IVPC），由此實現(xiàn)了國內(nèi)無人駕駛測試中心零的突破。

IVPC“九宮格”無人駕駛測試場地?

“從2016年第八屆IVFC開始，我們增加了新的離線測試環(huán)節(jié)，通過模擬真實的交通場景來增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)的手段讓無人車進(jìn)行模擬學(xué)習(xí)，不僅效率高，而且安全。”離線測試是在真實道路交通場景數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)上，通過仿真環(huán)境評估無人駕駛車輛的基本認(rèn)知能力。利用車載相機(jī)獲取真實道路視頻圖像構(gòu)建交通場景數(shù)據(jù)庫（包括光照、道路類型及車輛運(yùn)動等動態(tài)變化情況），評估無人駕駛車輛檢測車道線、交通信號、前方車輛等基本認(rèn)知能力的有效性、實時性和適應(yīng)性。為了構(gòu)建更多樣、更完備、更復(fù)雜的測試數(shù)據(jù)集，近兩年王飛躍教授帶領(lǐng)團(tuán)隊先后提出了平行視覺[3]、平行圖像[4]、平行數(shù)據(jù)[5]、平行感知[6]、平行學(xué)習(xí)[7]、平行駕駛[8]、平行測試[9]等方法，本質(zhì)還是利用虛擬空間無限的可能性來彌補(bǔ)實際數(shù)據(jù)、實際交通場景、實際駕駛狀況的不完備。?

“虛實結(jié)合，平行駕駛，最終統(tǒng)一L0到L5六個階段”?

2015年，王飛躍教授在報告中第一次結(jié)合ACP平行系統(tǒng)理論與機(jī)器人學(xué), 提出平行機(jī)器人的概念, 提出將機(jī)器人從CPS空間推向CPSS空間, 從服務(wù)機(jī)械制造的物理機(jī)器人演化成為同時服務(wù)于知識工作的平行機(jī)器人。作為一種輪式機(jī)器人的無人駕駛汽車，同樣可以在CPSS（Cyber-Physical-Social Systems）的理論框架下，將駕駛員、車輛、信息這幾個組成部分，擴(kuò)展對應(yīng)到通過物理空間和信息空間耦合交互的三個世界：物理世界、心理世界和人工世界，形成了基于CPSS理論的平行駕駛。

從CPS到CPSS的跨越

“無人自主駕駛這三個圈(駕駛員、車和信息)，在技術(shù)方面能夠從這三個圈擴(kuò)展到五個圈，那如何來擴(kuò)展，一定是把物理空間和網(wǎng)絡(luò)空間打通，從單個車的智能到聯(lián)網(wǎng)的、群體的車之智能。要跳出CPS，邁向CPSS，以后每個人開車不僅僅是在物理世界，同時還在心理世界和人工世界。未來一定是平行交通、平行道路、平行駕駛。物理的汽車跟軟件定義的汽車要平行起來，物理的公路要跟軟件定義的公路合起來。”?

在王教授構(gòu)想的平行駕駛理論中，當(dāng)人類司機(jī)駕著真實車奔馳時，作為“軟件機(jī)器人”的智能代理也開著對應(yīng)的“虛擬車”同時在虛擬世界中奔馳。這種虛擬車，學(xué)術(shù)上稱為“人工車”或“軟件定義的車”，根據(jù)不同的要求在不同的程度上與真實車一一對應(yīng)。而且，一部真實車可以有多部虛擬車與之相伴，有的隨車而行，有的存于家中、辦公室、服務(wù)中心、廠家或政府的檔案機(jī)構(gòu)，或者各式各樣的網(wǎng)絡(luò)云端服務(wù)平臺之中。利用這種方式，虛擬車可以用可視化的形式提供真實車的本體知識、歷史情況和實時信息；同時提供預(yù)測未來狀態(tài)和情境的計算能力或檢查事故原因的回溯計算功能；最終，還可以虛實互動，提供監(jiān)視、控制、管理、服務(wù)真實車的各類功能。顯然，這種智能汽車技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用前景幾乎是無限的。

“在未來從L0-L5六個階段共存的場景中，我們需要一個無限安全的性能要求，就需要去預(yù)測車輛行為，這將是一個龐大的計算量。現(xiàn)有的計算能力仍很有限，無法在本地進(jìn)行計算，需要在云端進(jìn)行復(fù)雜的計算，同時在云端進(jìn)行學(xué)習(xí)。有些車開得好，有些智能車做得比較差，就會在云端以好的方式讓差的無人車進(jìn)行學(xué)習(xí)，最后達(dá)到比較安全、比較智能的這樣一種出行方式。”

“平行駕駛毫無疑問是我們最先提出來的”

這種平行駕駛的構(gòu)想并沒有只停留在概念上，從2007年開始，王飛躍教授正式組織團(tuán)隊開始了平行駕駛相關(guān)研究。從2009年在蘇州成立派爾公司到現(xiàn)在的慧拓智能機(jī)器公司，都是平行駕駛的堅定踐行者。

第九屆中國智能車未來挑戰(zhàn)賽上，慧拓智能機(jī)器公司聯(lián)合中國科學(xué)院自動化研究所、清華大學(xué)、西安交通大學(xué)研發(fā)了虛實結(jié)合的無人駕駛車輛平行測試平臺。通過建立實際測試場地和任務(wù)的精確監(jiān)控系統(tǒng)，利用高精度地圖和高精度差分GPS記錄車輛動態(tài)數(shù)據(jù)，通過車內(nèi)和車外的視頻監(jiān)控采集駕駛環(huán)境數(shù)據(jù)，基于4G和V2X通訊實時傳輸這些監(jiān)控數(shù)據(jù)，在云平臺儲存和分析數(shù)據(jù)和評測任務(wù)的執(zhí)行情況。在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，便捷地建立了虛擬測試空間和任務(wù)。通過虛擬測試和實際測試的互動，不斷迭代更新，提高虛擬測試中Agent行為的真實性，更好的擬合人類駕駛員、行人等和受試車輛互動行為。通過2017年中國智能車未來挑戰(zhàn)賽中首次實戰(zhàn)應(yīng)用，虛實結(jié)合的無人駕駛車輛平行測試平臺的優(yōu)勢已經(jīng)得到了充分的體現(xiàn)。

目前國內(nèi)做平行駕駛的只有慧拓智能機(jī)器公司，近兩年國外MIT和豐田也開始提“平行駕駛”的概念，對此，王教授說：“MIT的平行自動駕駛也好，還是一些做平行測試、平行自動化的公司也好，關(guān)于平行駕駛、軟件定義的車，毫無疑問是我們最先提出來的。我也希望更多人加入到平行駕駛的研究中，這是一條可行的道路，大家共同攜手早日實現(xiàn)未來更加安全、便捷的出行計劃。”

對于未來的構(gòu)想，王飛躍教授認(rèn)為：“隨著智能技術(shù)的發(fā)展，無論汽車是有人還是無人駕駛，其智能水平都將不斷提升。或許，汽車真將成為帶輪子的智能計算機(jī)、iPhone、甚至智能移動辦公室或生活空間。可問題是，這一天何時到來、又如何實現(xiàn)？一些虛擬測試技術(shù)的盛行，揭示了虛實互動的平行方式是駛向未來智能社會的可行和有效途徑。相信未來的智能車每一部都會有形影不離的“i車”相隨，將是虛實互聯(lián)、互通、互動的平行車，即，

平行車= 車+ i車

或者

平行車= 車+ i車1+ +車2+ ……. + i車n

或許，將來廠家的每一個產(chǎn)品都必須有對應(yīng)的“i產(chǎn)品”，形成平行產(chǎn)品；社會上的每一個人更要有對應(yīng)的”i人”與之相伴相生，形成平行人；最終，構(gòu)成平行社會。”

參考文獻(xiàn)

[1] Christopher Nowakowski and Steven E. Shladover,? Answering the Challenges of Regulating Automated Vehicle Testing and Development in California, Intellimotion, 2014, 19(1): 1-9.

[2] Fei-Yue Wang, Xiaojing Wang, Li Li,P. B. Mirchandani, “Creating a Digital Vehicle Proving Ground”, IEEE Intelligent Systems, 2003, Vol. 18, No. 2, pp. 12-15.

[3] 王坤峰, 茍超, 王飛躍, “平行視覺:基于ACP的智能視覺計算方法”, 自動化學(xué)報, 2016, Vol. 42, No. 10, pp. 1490-1500.

[4] 王坤峰, 魯越, 王雨桐, 熊子威, 王飛躍. 平行圖像: 圖像生成的一個新型理論框架. 模式識別與人工智能, 2017, vol. 30, No. 7, pp. 577?587.

[5] 劉昕, 王曉, 張衛(wèi)山, 汪建基, 王飛躍, “平行數(shù)據(jù): 從大數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)智能”, 模式識別與人工智能, 2017, Vol. 30, No. 8, pp. 673-681.

[6] 孟祥冰，王蓉，張梅，王飛躍, “平行感知: ACP 理論在視覺SLAM 技術(shù)中的應(yīng)用”, 指揮與控制學(xué)報, 2017, Vol. 3, No. 4, pp. 350-358.

[7] 李力, 林懿倫, 曹東璞, 鄭南寧, 王飛躍, “平行學(xué)習(xí)| 機(jī)器學(xué)習(xí)的一個新型理論框架”, 自動化學(xué)報, 2017, Vol. 43, No. 1, pp. 1-8.

[8] Fei-Yue Wang, “Parallel Driving With Software Vehicular Robots for Safety and Smartness”, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Aug., 2014, Vol. 15, No. 4, pp. 1381-1387.

[9] Li Li, Wu-Ling Huang, Yuehu Liu, Nan-Ning Zheng, Fei-Yue Wang, “Intelligence Testing for Autonomous Vehicles: A New Approach”, IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, June. 2016, Vol.1, No.2, pp. 158-166.

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作者 | 中國自動化學(xué)會

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總結(jié)

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