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一项赛事见证了自动驾驶技术的落地应用

2023.12.03

原文地址：http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2023/12/513500.shtm

自动驾驶技术如何才能实现规模化的商业应用？自2009年以来，中国智能车未来挑战赛一直在努力回答这个问题。

11月24日至25日，第十三届中国智能车未来挑战赛在江苏省常熟市举办，本届比赛由国家自然科学基金委员会信息科学部、中国自动化学会主办，常熟市人民政府承办，中国（常熟）智能车综合技术研发与测试中心协办。

从模拟测试到真实环境，从学生变成研究人员，从实验室里的技术到产业应用……中国智能车未来挑战赛起源于国家自然科学基金委员会在2008年设立的“视听觉信息的认知计算”重大研究计划，如今已经成为我国自动驾驶技术发展和人才培养的一所“黄埔军校”。

中国工程院院士、中国自动化学会理事长、西安交通大学教授郑南宁是大赛组委会主席，他告诉《中国科学报》：“如今，在不少成功的自动驾驶创业公司里，很多技术人员或者创业者都参与过中国智能车未来挑战赛，该赛事既验证了自动驾驶技术，也是把实验室里的成果转化为真实技术的转化平台。”

从参赛者到创业者

中国科学院自动化研究所研究员陈龙是中国自动化学会平行智能专业委员会副主任、智慧矿山专业委员会副秘书长，曾参加过最早的前三届中国智能车未来挑战赛，并在2010年获得综合测试路段第一名。

“撞线的那一刹那我热泪盈眶。每当回忆起当时的场景，我依然心潮澎湃。”陈龙非常幸运自己在武汉大学读博士研究生期间就有机会参赛，转眼间中国智能车未来挑战赛已经走过14个年头。“它在我的职业生涯发展早期起到了非常关键的影响作用，并让我可以从事自动驾驶这个行业，将所学的理论知识成功进行成果转化。

通过参加中国智能车未来挑战赛，陈龙结识了大赛总裁判长、中国自动化学会监事长、中国科学院自动化研究所研究员王飞跃。在王飞跃的指导下，陈龙开始关注矿山无人化和智能化的研究，并在2014年参与创办了中科慧拓（北京）科技有限公司（以下简称中科慧拓）。

矿山自动驾驶重型卡车主办方供图

在本届挑战赛现场，陈龙带来了中科慧拓研制的一台矿山自动驾驶重型卡车，他介绍：“这是世界上首台完全正向设计的矿山自动驾驶新能源卡车，可以用于整个矿山无人化开采和运输，也是中国智能车未来挑战赛技术成果转移转化的案例。”

“我是中国智能车未来挑战赛培养起来的一员，并将在挑战赛和后续学习研发中得到的认知科学理论和技术成果转化成矿山无人化系统，用于服务于中国乃至世界上的智能矿车无人化的发展。”陈龙说。

目前，中科慧拓的矿山无人化系统成果已经遍布全球40多座矿山，装配了500多台100吨级以上的大型矿用卡车。陈龙以本届挑战赛现场的这台矿山自动驾驶的重型卡车为例介绍，这辆卡车没有驾驶舱，不需要空调，成本下降的同时可以提升运营效率10%以上。另外卡车采用的新能源动力可以大幅度减少碳排放，助力“双碳”目标的实现。

瞄准产业的技术难点

“我们是来自高校的参赛车队，参赛是为了以赛促研，解决更复杂、更前沿的科学问题。” 西安交通大学人工智能学院助理教授陈仕韬是参赛车辆先锋号和奋进号的负责人，他告诉《中国科学报》，“让车辆和其他的交通参与者更好地进行交互，是当前产业届面临的技术难点，我们希望通过比赛能够帮助产业解决难题。”

本届中国智能车未来挑战赛设置了“真实交通环境挑战赛”和“复杂交通环境通信与感知的离线算法挑战赛”两项赛事内容。在“真实交通环境挑战赛”比赛中，西安交通大学先锋号获得一等奖；上海交通大学 CyberRock与空军预警学院云峯队获得二等奖；西安交通大学发现号、北京化工大学氦客智能和苏州市职业大学苏州职途获得三等奖。

要求参赛团队把乘客送到家门口。主办方供图

陈仕韬介绍：“今年的比赛主要是解决自动驾驶最后一公里的难题，要求参赛车队不仅要把乘客送到一个固定的站点，还要把乘客送到家门口，比如地库电梯口、楼梯口、地上单元门口，这也是今年比赛最大的难点和亮点。”

“如何在一些特别复杂的交通场景，以及特别复杂的恶劣天气环境中来解决最后一公里的难题，是自动驾驶真正融入生活的关键点。”中国自动化学会网联智能专业委员会主任、北京大学博雅特聘教授程翔解释了本届挑战赛赛事设置的缘由。

比如，在“真实交通环境挑战赛”的比赛区域内引入小型物流机器人、自动清扫机器人、机器狗等自动化机器人，检验无人车在人机混合共存的新型交通环境中，自主感知和智能决策的能力，推动“人、机混合”、“机、机混合”等复杂道路交通条件下无人驾驶技术的研发。

程翔表示，“复杂交通环境通信与感知的离线算法挑战赛”是本届新增的赛事内容，因为网联自动驾驶具有场景复杂，存在难以进行大规模系统测试的困难，有必要利用仿真平台灵活开展多种场景条件下的网联智能方案研究与测试。

为此，离线算法挑战赛设置了十字路口、山区公路复杂场景以及晴天、雨天、雪天多种气候条件下自动驾驶场景的仿真，推动车路协同无人驾驶技术和自动驾驶产业的发展。

规模化商业应用还有多远？

“当前，我们要实现完全自主的自动驾驶依然面临着艰难的挑战，因为存在着四大困难。”郑南宁指出，一是对环境周密感知的困难，二是预行为理解的困难，三是突发情况应对的困难，四是网络安全的困难。

他解释道，预行为就是人类驾驶员在开车的时候总是要注意周边车辆或者交通参与者的行为，对这些行为的准确预测可以安全地控制自身的行驶路径，保证行驶安全；聪明的车、智慧的路、强大的云，这三者构成现代智能交通网络系统，而在这个网络中还存在着安全问题。

“要解决上述难题，不仅需要科研人员进一步攻关，还需要科技项目管理部门的大力支持。换言之，一项技术的发展需要一流的人才、充足的经费和足够的耐心。”郑南宁表示，国家自然科学基金委员会当年在设计“视听觉信息的认知计算”重大研究计划的过程中，就将自动驾驶纳入其中，这也是推动人工智能研究的一个技术验证和成果转化平台。

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