嚴(yán)新平，褚端峰，劉佳侖，蔣仲廉，賀 宜

（1.武漢理工大學(xué) 智能交通系統(tǒng)研究中心，湖北 武漢 430063；2.武漢理工大學(xué) 交通與物流工程學(xué)院，湖北 武漢 430063）

0 引言

當(dāng)今世界正經(jīng)歷百年未有之大變局，交通系統(tǒng)正在新一輪科技革命推動(dòng)下發(fā)生深刻變革。交通系統(tǒng)由駕駛?cè)?、運(yùn)載工具、基礎(chǔ)設(shè)施及交通環(huán)境等組成，是一個(gè)復(fù)雜的、有人參與的“信息-物理-社會(huì)”系統(tǒng)（Cyber-Physical-Social System,CPSS），其最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)安全、便捷、高效、綠色、經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)代化交通體系，為人們出行、社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、國防建設(shè)等提供有力支撐。但是，當(dāng)前我國的交通系統(tǒng)仍然存在三大難題：交通安全、交通效率和節(jié)能減排。

一是交通安全水平仍需提升。公安部交通管理局發(fā)布的《道路交通事故統(tǒng)計(jì)年報(bào)》顯示：2019 年，我國道路交通事故1 247.3 萬起，死亡62 763人，受傷256 101人，直接財(cái)產(chǎn)損失13.5億元。從世界范圍內(nèi)對(duì)比來看，在道路交通事故死亡人數(shù)、萬車死亡率方面，我國與發(fā)達(dá)國家仍有較大差距（如圖1所示）。

圖1 我國與發(fā)達(dá)國家的道路交通事故數(shù)據(jù)對(duì)比圖（2019年）

二是交通系統(tǒng)運(yùn)行效率尚待提高。在道路與水路交通運(yùn)輸方面，我國存在城市道路交通擁堵常態(tài)化、高速公路節(jié)假日擁堵加劇、內(nèi)河航道利用率有待提高等諸多問題。滴滴出行發(fā)布的《城市交通出行報(bào)告》顯示：2021 年第一季度，我國主要城市的道路交通擁堵時(shí)長在1 小時(shí)以上，道路交通峰時(shí)平均速度低于40千米/小時(shí)（見圖2）。

圖2 我國主要城市的道路交通運(yùn)行狀態(tài)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（2021年第一季度）

三是交通系統(tǒng)節(jié)能減排任重道遠(yuǎn)。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒2020》測(cè)算，2019 年我國交通運(yùn)輸行業(yè)碳排放量約為11.4 億噸，占全國碳排放總量的11%。公路、水運(yùn)、鐵路、航空是交通領(lǐng)域碳排放主要來源，其中，公路運(yùn)輸碳排放占比86.76%，是碳排放量最高的運(yùn)輸方式（如圖3所示）[1]。

圖3 2019年我國不同交通運(yùn)輸方式二氧化碳排放量

智能交通為上述三大問題的解決帶來了契機(jī)。過去，傳統(tǒng)交通系統(tǒng)通過信息采集、處理、發(fā)布來提高信息服務(wù)水平，完成交通信息化的初級(jí)階段。當(dāng)前，智能交通采用“智聯(lián)網(wǎng)聯(lián)、協(xié)同優(yōu)化”方式來大幅提升交通安全和效率[2]。未來，通過“智慧綠色、安全高效、融合一體、自主無人”的未來交通系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)，達(dá)到“零死亡、零排放、碳中和”的交通愿景[3]。下面，本文對(duì)智能交通的發(fā)展現(xiàn)狀、存在的挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展方向進(jìn)行討論。

1 發(fā)展現(xiàn)狀

智能交通系統(tǒng)的核心是利用現(xiàn)代信息技術(shù)對(duì)傳統(tǒng)的運(yùn)載工具與交通系統(tǒng)進(jìn)行升級(jí)與改造，從而形成智能化、網(wǎng)聯(lián)化的新一代交通運(yùn)輸體系。近年來，在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)的大力推動(dòng)下，智能交通系統(tǒng)也有了長足發(fā)展。一方面，智能感知、路徑規(guī)劃、決策控制等人工智能領(lǐng)域的最新技術(shù)正廣泛應(yīng)用于運(yùn)載工具之中，促使其朝著協(xié)同化、無人化的方向演進(jìn)[4]；另一方面，模式識(shí)別、無線通信、信息融合等新興技術(shù)極大地促進(jìn)了交通系統(tǒng)在信息采集、處理和傳輸?shù)确矫娴谋憬菪院陀行浴?/p>

1.1 智能汽車發(fā)展現(xiàn)狀

汽車智能駕駛是智能交通非?；钴S的一個(gè)發(fā)展方向。目前，汽車正處在由“功能汽車”到“智能網(wǎng)聯(lián)汽車”“自動(dòng)駕駛汽車”的進(jìn)程中[5]。國外，特斯拉作為汽車空中下載（Over The Air,OTA）技術(shù)的先驅(qū)，率先讓汽車可以像智能手機(jī)一樣在云端進(jìn)行系統(tǒng)升級(jí)。國內(nèi)，百度“Apollo平臺(tái)”通過向汽車行業(yè)及自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的合作伙伴提供一個(gè)開源、開放、完整的軟件平臺(tái)，打造類似于智能手機(jī)Android 平臺(tái)的智能汽車生態(tài)[6]。同時(shí)，國內(nèi)外幾乎所有的汽車廠商、“造車新勢(shì)力”與汽車零部件供應(yīng)商都在努力研發(fā)智能汽車及其零部件，致力于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的早日大規(guī)模商用。

自動(dòng)駕駛是智能汽車發(fā)展的高級(jí)階段，它涵蓋了電子信息、自動(dòng)控制、計(jì)算機(jī)、地理信息、人工智能、車輛工程等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，是當(dāng)今智能交通領(lǐng)域最前沿的研究方向。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)賦予汽車以感知、決策和控制等綜合能力，獨(dú)立、自主地完成駕駛?cè)蝿?wù)，而不需要人類幫助。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)主要利用各種車載傳感器，如計(jì)算機(jī)視覺、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)（Global Navigation Satellite System,GNSS）、慣性測(cè)量單元（Inertial Measurement Unit,IMU）等，獲取車輛周邊的環(huán)境信息，基于信息融合方法，對(duì)采集到的交通環(huán)境與行車狀態(tài)等原始信息進(jìn)行精確認(rèn)知[7]，再通過智能決策規(guī)劃方法，為自動(dòng)駕駛汽車規(guī)劃出安全、高效的預(yù)期軌跡與速度，最后通過對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行縱橫向運(yùn)動(dòng)控制，自動(dòng)調(diào)節(jié)油門、剎車、檔位和轉(zhuǎn)向等[8]，實(shí)現(xiàn)對(duì)預(yù)期軌跡與速度的實(shí)時(shí)跟蹤[9]，從而使得汽車能夠安全、高效地行駛。

一個(gè)理想的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)應(yīng)該像熟練的人類駕駛員一樣，能對(duì)車輛運(yùn)動(dòng)及環(huán)境變化作出準(zhǔn)確的判斷，實(shí)時(shí)地改變車輛運(yùn)動(dòng)，完成駕駛?cè)蝿?wù)[10]。然而，限于自動(dòng)駕駛在感知、融合、決策、規(guī)劃、控制等多方面的技術(shù)難題，以及成本、可靠性等方面的束縛，當(dāng)前，大規(guī)模量產(chǎn)的智能汽車仍處于L2 級(jí)及以下的駕駛輔助階段，L3 級(jí)及以上的自動(dòng)駕駛?cè)晕纯缭?。圖4 所示為工業(yè)和信息化部發(fā)布的《汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)》（GB/T 40429—2021）作出的描述。

圖4 汽車駕駛自動(dòng)化分級(jí)

當(dāng)前，甚至未來較長一段時(shí)間內(nèi)，普通開放道路中的自動(dòng)駕駛技術(shù)可能仍難以大規(guī)模商用。但是，在一些特定場(chǎng)景中的自動(dòng)駕駛正在逐步規(guī)?；瘧?yīng)用，例如，港區(qū)集裝箱運(yùn)輸、礦區(qū)貨物運(yùn)輸和農(nóng)業(yè)機(jī)械等，無人化的自動(dòng)駕駛技術(shù)，變革了它們?cè)械牡托А⒎敝?、高成本的工作模式，顯著提升了運(yùn)營效率和經(jīng)濟(jì)性。

港區(qū)集裝箱運(yùn)輸為半封閉式的低速運(yùn)營模式，是自動(dòng)駕駛率先商用的典型場(chǎng)景之一，國家也出臺(tái)了相關(guān)政策來指導(dǎo)這一應(yīng)用。交通運(yùn)輸部等九部門聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于建設(shè)世界一流港口的指導(dǎo)意見》提出：到2025年，部分沿海集裝箱樞紐港初步形成全面感知、泛在互聯(lián)、港車協(xié)同的智能化系統(tǒng)。目前，國內(nèi)應(yīng)用自動(dòng)駕駛進(jìn)行集裝箱運(yùn)輸?shù)母劭谥饕ㄉ虾８?、青島港、天津港、寧波舟山港等。

采礦業(yè)是我國國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)和支柱產(chǎn)業(yè)，用工難、運(yùn)輸成本上升是推動(dòng)礦山智慧化的主要因素，因而礦區(qū)自動(dòng)駕駛具有典型的代表意義[11]。海外礦區(qū)自動(dòng)駕駛的主要代表是大型工程機(jī)械公司，如卡特彼勒、小松、日立等。其中，卡特彼勒和小松已進(jìn)入商用階段。國內(nèi)礦山自動(dòng)駕駛發(fā)展相對(duì)較晚，但技術(shù)更新和應(yīng)用較快，三一重工、徐工、航天重工等在白云鄂博礦、哈爾烏素煤礦、城門山銅礦等開展了規(guī)模應(yīng)用，取得了良好效果。

1.2 智能船舶發(fā)展現(xiàn)狀

智能船舶作為未來航運(yùn)的載體，其自身發(fā)展需突破船舶感知、認(rèn)知、決策、執(zhí)行、測(cè)試等多個(gè)維度的關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)船舶由小到大、由內(nèi)河到外海、由近海到遠(yuǎn)海逐步智能化、自主化的發(fā)展[12]?！昂叫心X”系統(tǒng)技術(shù)體系與理論架構(gòu)（如圖5所示），即利用一套由人工智能系統(tǒng)構(gòu)建的“機(jī)器腦”替代傳統(tǒng)駕控人員的“大腦”，實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶的自主駕控[13]。目前，智能船舶仍然處在研發(fā)過程中，“航行腦”系統(tǒng)是面向智能船舶的人工智能系統(tǒng)，由感知、認(rèn)知、決策和執(zhí)行等功能空間組成，促進(jìn)傳統(tǒng)船舶駕駛逐步向增強(qiáng)駕駛、輔助駕駛、遠(yuǎn)程駕駛、自主駕駛等不同功能階段演進(jìn)。

圖5 “航行腦”理論架構(gòu)與技術(shù)體系

船舶的智能化可分為L0 級(jí)到L5 級(jí)的6 個(gè)等級(jí)（如圖6所示）。目前，智能船舶應(yīng)用還處于輔助駕駛階段，要完全實(shí)現(xiàn)自主航行，還有很長的路要走。隨著人工智能和大數(shù)據(jù)等高新技術(shù)的進(jìn)步，通過與新基建建設(shè)同步、與水路運(yùn)輸模式和航運(yùn)轉(zhuǎn)型發(fā)展結(jié)合，未來智能船舶的遠(yuǎn)程遙控、人機(jī)共駕、網(wǎng)聯(lián)協(xié)同和自主航行等功能會(huì)日臻完善[14]。

圖6 智能船舶的智能化等級(jí)

船岸協(xié)同是智能船舶發(fā)展中一個(gè)非常重要的理念[15]。船岸協(xié)同由岸端與船端系統(tǒng)構(gòu)成，是實(shí)現(xiàn)智能船舶實(shí)際運(yùn)營的應(yīng)用基礎(chǔ)。日本、歐盟等國家和地區(qū)都開展了這方面的探索和實(shí)驗(yàn)。日本國土交通省拖輪遠(yuǎn)程駕駛項(xiàng)目通過拖輪配備傳感器和攝像設(shè)備，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)航行態(tài)勢(shì)，通過船岸協(xié)同與試驗(yàn)船舶建立信息共享，實(shí)現(xiàn)協(xié)同控制。比利時(shí)SEAFAR 駁船遠(yuǎn)程駕駛項(xiàng)目融合船側(cè)/基礎(chǔ)設(shè)施側(cè)多源信息，實(shí)現(xiàn)協(xié)同感知，并遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)分析船舶動(dòng)態(tài)，進(jìn)行多船舶集中管理和操作。我國在這方面也開展了積極探索：“筋斗云0號(hào)”小型無人貨船項(xiàng)目于2019 年12 月在珠海順利完成遠(yuǎn)程遙控和自主航行試驗(yàn)；“智飛號(hào)”智能航行集裝箱運(yùn)輸商船于2021 年10 月安裝我國自主研發(fā)的智能航行系統(tǒng)，具有人工駕駛、遠(yuǎn)程遙控駕駛和無人自主航行等三種駕駛模式。

在船舶輔助駕駛方面，國內(nèi)首艘應(yīng)用人工智能并投入實(shí)際營運(yùn)的汽渡船舶[16]，搭載了基于“航行腦”架構(gòu)開發(fā)的“汽渡智能輔助駕駛系統(tǒng)”，可實(shí)現(xiàn)兩大功能：①船端智能感知，通過融合雷達(dá)和AIS 數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)對(duì)水中動(dòng)靜態(tài)障礙物的識(shí)別，增強(qiáng)了夜航、霧航、雨天等不良自然條件下的感知能力；②岸基智能監(jiān)管，可對(duì)航行船只和監(jiān)管水域?qū)崿F(xiàn)全程監(jiān)控、遠(yuǎn)程監(jiān)控，提供分米級(jí)精度的船間距離監(jiān)測(cè)，為駕駛員提供精確預(yù)警并推薦優(yōu)化航線。這一系統(tǒng)目前在南京板橋汽渡、舟山普陀山汽渡得到應(yīng)用。

1.3 道路智能交通系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

道路交通系統(tǒng)是由汽車、道路基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施、信息和人組成的一個(gè)共同完成汽車客貨運(yùn)輸?shù)南到y(tǒng)[17]。該系統(tǒng)包括自然與人造、實(shí)體與概念、靜態(tài)與動(dòng)態(tài)、控制與行為等系統(tǒng)，衍生到城市大腦、智慧城市、全息交通感知等應(yīng)用場(chǎng)景。

（1）阿里云城市大腦系統(tǒng)

目前，國內(nèi)外都在積極探索道路交通系統(tǒng)的智能化。國內(nèi)比較典型的是“阿里云城市大腦系統(tǒng)”。該系統(tǒng)包括城市交通治理解決方案、智慧交通運(yùn)輸綜合解決方案、智慧停車綜合解決方案、智慧城管解決方案、智慧應(yīng)急綜合解決方案、政務(wù)數(shù)據(jù)中臺(tái)等多個(gè)解決方案。城市大腦系統(tǒng)是整個(gè)城市的智能中樞，可對(duì)城市進(jìn)行全局實(shí)時(shí)分析，利用城市的數(shù)據(jù)資源優(yōu)化調(diào)配公共資源，最終將進(jìn)化成能夠治理城市的超級(jí)智能。

（2）華為智慧城市系統(tǒng)

華為智慧城市平臺(tái)是結(jié)合了人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、地理信息系統(tǒng)、視頻、云、融合通信和安全的一個(gè)綜合性應(yīng)用系統(tǒng)。它的兩大關(guān)鍵能力是：面向城市交通的關(guān)鍵業(yè)務(wù)場(chǎng)景、為生態(tài)伙伴提供差異化價(jià)值。智慧城市將New ICT 技術(shù)深度融入政府業(yè)務(wù)服務(wù)和城市應(yīng)用服務(wù)中，推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，改善人民的生活水平，實(shí)現(xiàn)興業(yè)、善政、利民的目標(biāo)。

（3）全息交通感知系統(tǒng)

武漢理工大學(xué)自主研發(fā)了全息交通感知系統(tǒng)，包括利用仿真系統(tǒng)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的安全性進(jìn)行評(píng)價(jià)，在道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)過程中預(yù)設(shè)光纖傳感器，利用光纖傳感器實(shí)時(shí)獲取道路交通流狀況信息及路面變化信息。同時(shí)，利用路側(cè)和路面的交通基礎(chǔ)設(shè)施提供有關(guān)信息，為行車安全提供更好的支持和服務(wù)。如圖7 所示，該系統(tǒng)包括道路系統(tǒng)運(yùn)行仿真系統(tǒng)、智慧公路模擬系統(tǒng)和智慧公路全息感知決策控制平臺(tái)等。

圖7 全息交通感知系統(tǒng)

1.4 智慧海事監(jiān)管系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

由國際運(yùn)輸工人聯(lián)合會(huì)和世界海事大學(xué)共同制作發(fā)布的題為《交通運(yùn)輸2040：自動(dòng)化、技術(shù)與就業(yè)》的報(bào)告預(yù)測(cè)，到2040年左右，有人監(jiān)控下的自主船舶將達(dá)到15%左右，包括未來搭載了不同智能功能的船舶，比如智能貨物管理、智能船體、智能集成信息平臺(tái)等，也包括安全輔助駕駛和在開闊水域控制等高級(jí)自主功能[18]。因此，智能船舶對(duì)智慧海事監(jiān)管系統(tǒng)的發(fā)展提出了迫切的需求。

（1）瑞士海區(qū)整體監(jiān)管系統(tǒng)

瑞士的海區(qū)整體監(jiān)管系統(tǒng)（Maritime Area Integral Supervision,MAIS）建立了一系列集成各種技術(shù)的信息層，以監(jiān)控海區(qū)中船舶作業(yè)的授權(quán)情況，以更好地對(duì)轄區(qū)內(nèi)船舶進(jìn)行管理和控制。MAIS 可以幫助港口禁區(qū)、生物保護(hù)區(qū)和漁場(chǎng)防止入侵者和非法捕魚。

（2）江蘇段航運(yùn)系統(tǒng)智能管控平臺(tái)

我國也在積極開發(fā)航運(yùn)系統(tǒng)的智能管控平臺(tái)。江蘇段航運(yùn)系統(tǒng)智能管控平臺(tái)基于江蘇海事全要素感知云服務(wù)數(shù)據(jù)中心，構(gòu)建了水路交通場(chǎng)景數(shù)字化平行仿真模型，可推演預(yù)測(cè)多尺度條件下的交通流態(tài)勢(shì)，可及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配實(shí)現(xiàn)對(duì)通航要素的干預(yù)，致力于由“人盯死守”的傳統(tǒng)海事監(jiān)管方式向以智慧管理為核心的現(xiàn)代方式轉(zhuǎn)變（如圖8所示）。

圖8 江蘇段航運(yùn)系統(tǒng)智能管控平臺(tái)邏輯架構(gòu)

（3）長江水上應(yīng)急指揮平臺(tái)

長江水上應(yīng)急指揮平臺(tái)基于數(shù)字孿生技術(shù)，可展示事故現(xiàn)場(chǎng)處置情景，智能化記錄搜救過程，提供智能指揮搜救、分析研判和決策功能，打造科學(xué)高效和快速反應(yīng)的“指揮-現(xiàn)場(chǎng)”聯(lián)動(dòng)體系，實(shí)現(xiàn)由被動(dòng)響應(yīng)向主動(dòng)預(yù)見的轉(zhuǎn)變。

智能交通的發(fā)展涉及運(yùn)載工具、交通基礎(chǔ)設(shè)施、光電子信息、互聯(lián)網(wǎng)等多個(gè)行業(yè)與技術(shù)領(lǐng)域的交叉、融合，其大規(guī)模應(yīng)用需要多個(gè)行業(yè)和部門聯(lián)動(dòng)推進(jìn)和協(xié)同發(fā)展。

2 技術(shù)挑戰(zhàn)

盡管智能交通在交通運(yùn)輸工程領(lǐng)域的一些典型場(chǎng)景中得到了應(yīng)用，但目前仍然面臨巨大的技術(shù)挑戰(zhàn)，主要體現(xiàn)在三方面：一是人工智能技術(shù)水平很難滿足智能交通發(fā)展的需求；二是智能交通系統(tǒng)可靠性的驗(yàn)證；三是智能交通系統(tǒng)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系的建立和完善。

2.1 人工智能技術(shù)發(fā)展水平

人工智能（Artificial Intelligence,AI）的概念最早源于1956年在美國達(dá)特茅斯學(xué)院舉辦的夏季研討會(huì)。近年來，得益于大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，人工智能在單一的抽象博弈智能層面克服了人類社會(huì)的“知識(shí)積累性壁壘”局限[19]，通過在規(guī)則活動(dòng)中構(gòu)建系統(tǒng)、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼J(rèn)知模式，在交通、機(jī)械等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了大規(guī)模應(yīng)用，深刻影響了人們的工作和生活模式。

從功能水平來說，人工智能可分為弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超級(jí)人工智能[20]。弱人工智能：執(zhí)行基礎(chǔ)的、特定場(chǎng)景下的角色型任務(wù)，例如，Siri 聊天機(jī)器人、AlphaGo 下棋機(jī)器人。強(qiáng)人工智能：執(zhí)行人類水平的復(fù)雜任務(wù)，涉及機(jī)器的持續(xù)進(jìn)化與學(xué)習(xí)。超級(jí)人工智能：比人類更聰明的機(jī)器智能。盡管人工智能技術(shù)已經(jīng)在天氣預(yù)報(bào)、自然語言處理、生物特性識(shí)別、醫(yī)學(xué)檢測(cè)分析等方面取得很好的應(yīng)用效果，但仍然屬于弱人工智能，其推理能力有限。2016年，特斯拉CEO 馬斯克表示，汽車在任何路況下進(jìn)行自動(dòng)駕駛的能力在兩年內(nèi)就可以實(shí)現(xiàn)。直到2021年，馬斯克又表示，通用自動(dòng)駕駛是一個(gè)如此艱難的任務(wù)，需要解決很大一部分現(xiàn)實(shí)世界的AI問題。事實(shí)上，當(dāng)前的智能決策技術(shù)在面對(duì)復(fù)雜的駕駛?cè)蝿?wù)時(shí)，與人類駕駛水平相比還有很大差距。

2.2 智能系統(tǒng)的可靠性驗(yàn)證

智能系統(tǒng)進(jìn)入快速發(fā)展階段依舊存在可靠性問題。系統(tǒng)可靠性一般是指規(guī)定時(shí)間和工況下，完成規(guī)定功能的能力/概率。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：自2013 年起至筆者撰稿時(shí)，特斯拉汽車共發(fā)生交通事故218 起，造成14 人死亡，82 人受傷；谷歌報(bào)告顯示在14個(gè)月的測(cè)試中，智能汽車共“主動(dòng)脫離自動(dòng)駕駛狀態(tài)”272 次，69 次選擇取消自動(dòng)駕駛狀態(tài)?？焖?、有效、準(zhǔn)確的系統(tǒng)可靠性測(cè)試和評(píng)估技術(shù)，是保證智能系統(tǒng)發(fā)揮核心功能、降低系統(tǒng)不可預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)的重要前提[21]。系統(tǒng)可靠性研究已得到智能系統(tǒng)領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注。

首批試駕谷歌智能汽車的美國Medium 科技總編Steven Levy 表示：“無人駕駛汽車的大規(guī)模應(yīng)用，我們現(xiàn)在也許到了95%，但最后的5%將會(huì)是漫長的路途”。這最后的5%，正是人工智能的“長尾問題”（Long-tail Problem）導(dǎo)致的。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，特殊天氣條件下的部分感知信息缺失、特殊路段的部分傳感器不穩(wěn)定等不常見駕駛場(chǎng)景導(dǎo)致的“長尾問題”，限制了自動(dòng)駕駛的可靠性及其量產(chǎn)應(yīng)用，亟待提出完善的可靠性驗(yàn)證手段予以解決。

任何智能系統(tǒng)都面臨不斷更新和迭代的問題，既要通過實(shí)際應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問題所在，也需要結(jié)合可靠性驗(yàn)證手段來完善其性能。以船舶的可靠性驗(yàn)證為例，傳統(tǒng)船舶性能測(cè)試方法主要包括虛擬仿真、模型試驗(yàn)、實(shí)船實(shí)驗(yàn)等三種，但智能船舶的測(cè)試驗(yàn)證方法體系尚處于構(gòu)建階段[22]?？紤]到船舶自身的高價(jià)值屬性、實(shí)船測(cè)試的風(fēng)險(xiǎn)性、模型試驗(yàn)的尺度效應(yīng)等因素，智能船舶測(cè)試驗(yàn)證以虛擬測(cè)試為主、模型測(cè)試為輔；構(gòu)建“人-船-環(huán)境”精細(xì)化模型，是提升虛擬測(cè)試精度的重要途徑。因此，如何兼顧智能系統(tǒng)測(cè)試的可靠性和高效性、典型測(cè)試工況和極端事件場(chǎng)景，是智能船舶測(cè)試驗(yàn)證方法體系發(fā)展中需要重點(diǎn)思考的問題[23]。

2.3 智能車、船系統(tǒng)法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系

近年來，智能車、船系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)取得了長足進(jìn)步，但配套的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系研究仍然面臨巨大挑戰(zhàn)[24]。智能車、船系統(tǒng)在運(yùn)行中形成了“現(xiàn)實(shí)層-數(shù)據(jù)層-知識(shí)層-現(xiàn)實(shí)層”的閉環(huán)，由于智能車、船系統(tǒng)的不確定性可能導(dǎo)致安全問題，智能車、船系統(tǒng)對(duì)傳統(tǒng)責(zé)任體系產(chǎn)生重大沖擊，面臨人工智能倫理規(guī)范挑戰(zhàn)。人工智能是否具有法律主體地位，是學(xué)術(shù)界爭(zhēng)論的重要話題[25]。目前，人工智能研究領(lǐng)域兩大基本范式（功能主義的問題求解范式、聯(lián)結(jié)主義的機(jī)器智能學(xué)習(xí)范式）均否認(rèn)了其主體地位。因此，亟需堅(jiān)守人的價(jià)值主體地位，構(gòu)建面向智能車、船系統(tǒng)的完善的法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系，促進(jìn)智能車、船系統(tǒng)穩(wěn)定有序地發(fā)展，造福人類生產(chǎn)和生活。

3 未來展望

交通系統(tǒng)正朝著綠色化、高效化、智能化和人性化的方向發(fā)展。綠色化，是指實(shí)現(xiàn)高能效、低排放的新一代交通系統(tǒng)；高效化，是指實(shí)現(xiàn)更便捷的融合交通系統(tǒng)，提高交通效率；智能化，是指突破載運(yùn)工具、基礎(chǔ)設(shè)施智能化關(guān)鍵技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自主式交通系統(tǒng)；人性化，是指實(shí)現(xiàn)交通出行的定制化、一鍵化，提升交通出行的舒適性。

智能交通系統(tǒng)的未來發(fā)展趨勢(shì)是自主式交通系統(tǒng)，即在沒有足夠的人類監(jiān)督的情況下，可在變化的、不可預(yù)測(cè)的交通環(huán)境中“理性地行動(dòng)”，或能在經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，利用數(shù)據(jù)提升系統(tǒng)性能。自主式交通系統(tǒng)是由智能運(yùn)載工具、智慧基礎(chǔ)設(shè)施和云端智能交通組成，具有感知、交互、學(xué)習(xí)和執(zhí)行能力，是一種協(xié)調(diào)完成單體智能、群體協(xié)同和整體優(yōu)化的交通系統(tǒng)。

未來，須在《交通強(qiáng)國建設(shè)綱要》和《國家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》的政策指引下，統(tǒng)籌各方力量，推動(dòng)我國自主式交通系統(tǒng)發(fā)展，實(shí)現(xiàn)安全、便捷、高效、綠色、經(jīng)濟(jì)的綜合交通運(yùn)輸體系。