人类总是充满幻想，1950年，美国就出现了无人汽车的概念模型。未来出行交通方式中，有很多是科幻走向现实。“智能网联汽车是普遍被大家看好的一个未来出行的一个方式。据预测，到2030年大概有45%以上的新汽车将会被连接到L3以上的自动驾驶的智能网联体系之中。”10月25日，浙江大学党委副书记、之江实验室主任朱世强在2019全球未来出行大会上所描绘的未来出行场景，魅力十足，令人向往。
智能+汽车的进化
研究显示，如果实现无人化的自动驾驶出行方式，仅像美国这样一个国家未来在这个领域中的产出一年就会高达8千亿美元（约合人民币5.6万亿元），这是一个非常庞大的经济增量，未来出行模式的商业模式会有各种各样不同的形态，有一种不同的趋势就是智能化。包括了设施体系的智能化，包括运载工具的智能化，也包括了出行管理体系的智能化和出行服务的智能化。
“这些智能化技术的推进使得我们未来的出行会更加的方便快捷，绿色高兴，安全贴心。未来出行中智能化的需求之下，我认为人工智能会有很大的应用空间，包括五个层面的人工智能的应用。”朱世强表示，其中包括：
一是基于实时大数据的交通路径优化技术，这就是现在所说的导航。这个技术已经被普遍的应用了，未来可能会更加的智能化。
二是智能驾驶技术，从载具的角度，用更多的人工智能赋能。
三是面向智能或者是混合交通模式的车路协同技术，需要更多的人工智能技术和网络技术。
四是基于广域或者是局域的交通调度控制技术，这是从管理的角度，人工智能还会应用在基于交通信息的大数据的分析。这样的数据分析，既可以服务于交通出行本身，也可以服务于城市治理和社会管理等等各个方面，所以人工智能在未来出行中的应用是多层面的，多形式的。
朱世强认为，未来出行智能化的发展，有几个非常重要的支撑技术：
第一，是高性能的感知技术，以交通工具而言，既要对外部环境有精准的，丰富的感知，同时又要对车内的自身的系统有非常丰富精准的感知。基于高精度、全方位，低成本的高性能感知技术是未来一个非常重要的支撑技术。
第二，是大带宽、低时延、高可靠的高速宽带通信技术。
第三，是高性能、低功耗、强实时大数据计算技术。
“我们要在此基础上，重点要突破智能感知，智能计算和智能网络的关键核心技术，包括一批关于安全的技术平台，进一步的开发一些智能系统，来服务于我们国家的社会治理，数字经济的发展和社会安全。”朱世强说。
出行+布局的思考
“为此，我们设置了九大项目群，其中的人工智能算法平台与平台项目群、人工智能基础理论项目群、超级感知项目群、智能芯片项目群、未来网络与安全项目群、智能机器人项目群，是非常关键的六个项目群。”朱世强作了介绍：
一是天枢人工智能开源开放平台，既有计算的能力，同时又有计算框架层可以开放给用户，在整个的开发框架中，除了目前比较流行的人工智能的算法进行开源，还会加进去新的人工智能的一些算法开放给全国甚至是全球的人工智能应用的开发者。
二是毫米波雷达芯片，这个芯片具有可重构的性能，同时它具有很强的探测能力，它的探测的精度远比现在的雷达要高得多，左边的这二张图是针对传统雷达测出来的信号，中间的是用毫米波芯片做的雷达的信号，无论是从信号的丰度还是信号的精度都有了极大的提高。
三是高速通信芯片，这个是面向5G以后新的一种高频通信芯片，目前这个芯片以后通过一系列的技术，通讯的速率达到了T比特的速率。
四是类脑计算芯片，现在的计算体系是基于冯诺伊曼的体系，里面除了计算方式和我们的人脑有本质性的区别，还有一个瓶颈性的问题就是能耗的问题，之江实验室成功的开发了一款具有15万个神经元这样的计算芯片，这个计算芯片已经在一些应用中通过了测试，测试的结果从能耗的角度，在相同的工作量和相同的数字之下，能耗降低了2个数量级，目前正在开发具有100万神经元规模的芯片。
五是低空智能载人飞行器，不仅是作为一个交通工具来开发，而是作为一个集成的人工智能示范的体系，因为它是载人的，又是无人驾驶的，需要对场景进行实时的探测，实时的构建，实时的智能驾驶和决策。
“总体来说，我们虽然没有在未来交通方面做直接的大规模的布局，但是我们基础研究方面的技术，可以很好的支撑我们未来的出行，尤其是智能化的出行。”朱世强谈到。
转自中国汽车报网
