中国工程院院士李德毅

当初，汽车被发明出来的时候，人们最感兴趣的是汽车的结构、机械、传动、轮胎、底盘、车身。到20世纪，人们感兴趣的是发动机、碳排放、被动安全。到20世纪末、21世纪初，人们总体上关心三件事情，一个是轻量化，怎么样用新轻便材料代替钢铁，第二个是清洁化，即关注新能源、电动车、燃料电池等，第三个就是智能化。

如今，驾驶有四个等级，第一是理性辅助驾驶，以人驾为主；第二是自动驾驶，局部时段可以放开手和脚；第三是自动驾驶，即用自动驾驶接管驾驶权；第四是人机协同驾驶。随着智能化的发展，我们就要和运行了100多年的人工驾驶模式说“再见”了。

驾驶技术是容易被机器人替代的领域。有报告显示，重复的、耗时的、乏味的工作，在复杂和快速变化的环境中实施决策和执行的工作，按照手册执行的工作，超过人力物力极限的工作，以及处理高度复杂的数据或者流程的工作，都是智能化时代容易被机器人替代的领域，而驾驶技术，至少覆盖了前四个领域。

但同时，自动驾驶可能成为一个陷阱。自动驾驶过程中，驾驶员与环境的正面交互认知被谁替代了？驾驶员的经验和临场处置能力被谁替代了？如果这两个问题回答不清，自动驾驶就是一个陷井。

为了回答这两个问题，为了捅破自动驾驶的天花板，发展自动驾驶技术，我们不但要解决“车”的问题，还要解决“人”的问题。解决车的问题，就将车做成软件定义的机器；解决人的问题，就要让驾驶员的认知能够用机器人替代，让机器人具有记忆、决策和行为能力，于是一个新的概念产生了——“驾驶脑”。

当下，我们比以往任何时候都更需要研究“驾驶脑”、学习“驾驶脑”，分析驾驶员行为大数据，构建驾驶员的智能代理驾驶脑。智能车研发的困难，不仅仅是汽车动力学的性能和各种各样的传感器要素，更重要的是要研发和驾驶员一样在线的机器驾驶脑，模拟人的自主预测和控制，应对车辆行驶中的不确定性。

汽车是在开放的不确定环境下行驶，首先是天气关键，人工驾驶常常会遇到偶发的大雾、大风、大雪、大雨；再者是道路环境，狭小的胡同、崎岖的小道、傍山的险路，积水、涉水、冰雪、地裂、地陷的道路状况，都是驾驶中的不确定因素；第三是人文环境，如红绿灯失效、道路施工、事故多发、行人违规等。

“驾驶脑”不等于驾驶员脑，“驾驶脑”是要做驾驶员的智能代理，用驾驶脑替代驾驶认知，并获得驾驶知识和驾驶技巧，使得汽车成为驾驶员自己，这应该是人工智能时代最有意义的课题之一。

教育部提出了新工科建设行动路线提出新工科建设目标，即探索形成新工科建设模式，主动适应新技术、新产业、新经济发展；到2030年，形成中国特色、世界一流工程教育体系，有力支撑国家创新发展；到2050年，形成领跑全球工程教育的中国模式，建成工程教育强国，成为世界工程创新中心和人才高地，为实现中华民族伟大复兴的中国梦奠定坚实基础。因此，自动驾驶相关学科领域的教育不能脱离实际，要让机器人等相关学科领域关注产学研转化，关注企业应用需求。

大数据开车，已经进入了百姓生活，我们可以预测，汽车终将被机器人替代，人工智能正以润物细无声的柔软，改变着整个世界。

（本报记者倪思洁采访整理）