何积丰院士：路车云AI技术，让智能出行梦想照进现实

随着科技的飞速发展，AI技术正逐步渗透到我们生活的方方面面，尤其在智能车路网的运用，为我们的出行方式带来深刻的变革。

AI在驾驶系统中的应用无疑是最为引人注目的。无论是无人驾驶还是智能驾驶，都离不开AI的支撑。通过高精度的地图和各类传感器，如雷达、激光雷达和摄像头等，AI能够实现对车辆周围环境的精确感知和识别。

AI在智能导航和路径规划方面也发挥着重要作用。通过实时交通信息和历史数据的分析，AI能够预测未来可能发生的路况，为驾驶员或自动驾驶系统提供最佳路线规划。此外，AI还能够结合车载GPS、高精度地图和传感器等，实现市内外无缝导航，极大地提升了出行的便捷性和效率。

行车安全是每一位驾驶员和乘客最为关心的问题。AI技术通过碰撞预警系统、驾驶员疲劳监测系统、行人检测和保护系统以及紧急制动系统等安全辅助系统，为行车安全提供了有力保障。这些系统能够实时监测车辆和道路情况，及时提醒驾驶员避免潜在危险，从而有效减少交通事故的发生。

智能化程度的提高，也让语音交互系统成为现代汽车的重要组成部分。AI技术通过深度学习技术，将用户声音转化为文字识别的准确率极高。同时，语音合成技术能够将常用文字转换为自然流畅的语音，实现语音播报和语音交互等功能。

在道路上，AI技术同样发挥着重要作用。智能交通信号灯控制系统能够根据实时交通数据，采用智能算法对红绿灯进行实时调整，优化交通流，减少拥堵排队。此外，绿灯创新技术还能够实现车辆与信号灯的智能互联，减少等待时间和停车时间，提高道路通行效率。这些技术的应用，不仅缓解了城市交通压力，还提升了市民的出行体验。

尽管AI技术在路车云领域的应用取得了显著成果，但仍面临着诸多挑战。比如，汽车控制系统是强实时系统，要求毫米级响应。这种情况下需要大量的数据进行训练和学习。然而，目前数据获取和处理仍存在瓶颈，尤其是高质量的标志数据更是稀缺。这限制了AI技术在路车云领域的进一步应用和发展。

路车云AI技术需要适应各种复杂的交通场景、变化天气以及不同城市道路等。然而，目前AI系统在这些方面的适应性仍有待提高。如何在各种复杂环境中保持高性能和稳定性，是AI技术需要解决的重要问题。

AI技术的应用还需要遵守相关的法律法规和伦理规范。例如，数据的隐私保护、数据安全以及自动驾驶产生责任事故的归属问题等，都是亟待解决的问题。这些问题的解决不仅关乎技术的发展和应用，更关乎社会的和谐与稳定。

面对这些挑战，我认为，可以加强三个方面的技术发展：深度学习、联邦学习和可解释AI技术。通过深度学习技术，可以提高现有模型的准确性和可靠性以及应对复杂场景的适配能力；通过联邦学习技术，可以实现不同设备之间的数据共享、模型更新和用户隐私保护；通过推动可解释AI技术，可以使AI模型决策过程更加透明、可理解，提高用户的信任感。

展望未来，随着AI技术的不断进步和应用领域的不断拓展，路车云领域将迎来更加广阔的发展空间。我们有理由相信，在不久的将来，智能出行的梦想将成为现实，为我们的生活带来更多便捷和舒适。

作者：何积丰（中国科学院院士）

本文内容整理自2024中国汽车软件大会上的发言