邬贺铨：智能汽车的发展需要信息技术公司与车企紧密合作

6月20-21日，由中国电动汽车百人会主办的2018全球智能汽车前沿峰会在深圳举办。本次论坛邀请行业内的专家讨论智能汽车的发展进程与发展路线，研究当前智能汽车核心技术进展与未来发展，并就智能汽车中的5G通信技术与智能汽车测试技术与测试方法、智能汽车的法律法规与标准等核心问题展开研讨。

活动现场，中国工程院院士邬贺铨发表了主题演讲，他表示，汽车是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的典型应用，而信息技术也将重新定义汽车。

在他看来，信息技术将助力汽车产业的转型和升级，智能汽车的发展也需要信息技术企业与汽车企业紧密合作。智能汽车带来技术、政策、法规等多方面的挑战，智能汽车的标准化也还在进行中，智能汽车的创新永远在路上。

以下为访谈实录：

尊敬的各位领导，各位专家，早上好！很高兴到这个论坛来，不过我是汽车行业的外行，尽管每天都做汽车，但是毕竟不是这个专业，让我讲到既跟汽车、又跟通信有关，所以我的题目是“智能汽车——带轮子的移动智能终端”。两个方面的问题，一个是先说一下现在移动智能终端能做到了怎么样了，再说一下智能安全高速网联汽车。

移动智能终端的演进我们可以看到，我们走过第一代的移动通信，是靠不同的频率来区分任务，1G是FDMA，2G是TDMA，3G是CDMA，4G是OFDMA，现在5G要来了，上个礼拜通过了5G的标准，就是说现在5G可以商用了。这个圆圈里红色是4G、黄色是5G，5G速率提高10倍，移动性能支持500公里时速的高铁，无线接口减少90%，只到1毫秒，工业互联网、远程医疗特别是光纤联网，我们知道高速公路跑到200公里时速的时候怎么能用5G方式避免汽车的碰撞，当然可以用雷达等等，但是通信是很重要的。还要连接密度提高10倍，做到100平方公里节省100万的传感器，能效提高100倍，流量密度提高100倍，缝制速率提高30倍。

5G靠什么做到呢？离不开通信的商用定义，把基站做的越多，现在在4G的时候在北京的密集地区差不多几百米一个基站，现在基站可能更密。另外把天线做的很多，现在已经实验了，基站的天线是128倍，当然手机做不到那么多，但是2×2、4×4是有可能的。还有频段，现在可以到很高的频段。如果说1G到4G是面向个人通信的，5G是面向产业和智慧城市，包括智慧医疗、智慧交通等等。

刚刚说的是整个通信能力，计算能力怎么样呢？我们回顾一下，全世界第一台电子数据计算机是1946年发明的，有很多基站，抵不上计算器。美国航空航天局1975年拿了500万美元卖了一台超算，现在顶不上iPhone4，1985年美国买的超算抵不上iPad2。总之，计算机成本10年下降1万倍、存储近2万倍，PC计算能力提高20年千倍，超算机10年千倍。华为最近发布的移动手机用麒麟970芯片，内置8核CPU，采用10nm工艺，集成了55亿个晶体管/平方米。

手机里的软件怎么样呢？一般我们用软件的代码行数来表示复杂度，1972年阿波罗登月的软件4千行代码，现在高铁的的列控软件数百万行代码，现在雪佛兰、奔驰的软件1千万行到1亿行代码，空客飞机软件是10亿行代码，PC5000万行代码，智能手机OS上百万行代码。现在智能手机无数不在，更多的创新也在软件上反映出来，当然汽车的软件可以看到1千万行到亿行，所以与其说是个机械产品还不如说是个电子产品。

移动终端里有很多传感器，一般好的移动智能终端有20个传感器嵌入在里头，甚至装了传感器的终端下个APP装在手机上，往手机上一扫就会弹出来，手机上下载一个APP啊，牛奶一照，英文就可以翻译成“牛奶”了。这个是智能医生。这里面有CPU，更重要的是通过通信网连到云端。

云计算，实际上在通信网上现在属于必须要依赖的，我们知道这是云计算的情况。智能终端，因为本身体积小、功耗小，不可能完成对所有内存的处理，所以很多时候是要通过通信网络连到云，很多智能终端看上去的能力很强，实际上是连到云的。一般云我们是集中的，但是实际上现在发现，如果把所有的处理都放到集中的云计算处理，像虚拟现实、增强现实的反应就慢了，像车联网也不能直接上到高端的云上面去，这样反应太慢了。所以现在提出云计算下沉，IBM提出把云下沉，现在5G的出现提出移动边缘计算，将来计算能力既有在最顶端的，也有在路边的，我们智能交通很多时候需要反应快，并不一定集中到整个城市的大脑里去，现在都讲城市大脑，当然很多时候要把大脑很多东西的功能往下沉。

人工智能也会在智能终端上用，人工智能是利用深度神经网络，包括很多分层的切片，第一层我们要区别这些照片是不是固定的物体，第二层区分是动物还是植物，再区分是大动物还是小动物，再区分眼睛有什么特征、眼睛有什么特征，通过层层的分类，最后说这个分类是猫。然后我们就可以应用了，有一个框装了小狗，也通过层层特征的过滤，最后得出来这就是个狗。所以人工智能就是通过深度神经网络的技术分层的学习。比如说这个机械手臂，并没有什么情绪，它看到人的手臂怎么动它就怎么动，这个机器人也不必预置程序，看到人怎么走它就怎么走。我们知道早期的AlphaGo经过三个月的培训输入了所有的棋谱。这个没有搜集任何的棋谱，只是学习了基本的规则，未来的人工智能不是靠死记硬背，未来人工智能在手机上，更多的是通过云端给手机赋予更多的智能。现在谷歌可以自动翻译，微软提出来要翻译具有26种功能翻译的手机，比如你的朋友是英国人，你按一下英语，你讲中文他听英文，他讲英文你听中文，直接云端帮你翻译了。要知道，26种语言，学外语怎么也学不到这个水平。另外，不会开口说话的人可以打手机，根据唇语可以讲出他的话来，这也是人工智能跟云技术结合在手机上的一种应用。

刷脸，手机刷脸现在技术发展很快，中国是全球人脸识别水平最高的国家，为什么呢？第一，中国有13亿人，第二，中国的法律没有禁止去搜集人脸，所以从这个意义上，人脸识别在中国发展相当快，我们可以有很多很多的应用，都可以通过手机跟机器识别。

我们的网络上有很多很多摄像头，这些摄像头集中到一个中心，这个中心再大也放不下这么多。这个是以色列的特拉维夫，是把所有摄像头通过大数据综合起来，形成一个虚拟的视频，就像直升飞机俯视城市一样，用不同时间、不同颜色表达马路交通事故、交通管制，同步发到驾驶员和我们的行人手上，我们就可以选择从哪里走。

这个是虚拟现实。戴了眼镜以后就能识别汽车了。开车的人一般都可以使用汽车，但是如果真开到高速公路以外找不到地方。

所有上面讲的智能终端的用途完全可以放到汽车上，手机上面要求功耗、体积非常小，待机时间非常长，在汽车上完全可以有更大的能力，所以我刚才说的，汽车就是一个移动智能终端，汽车本身就是计算机，一个汽车里有10多个CPU，说不定比这个还多了，有GB级的存储器，有200多个传感器，有上百个电控单元，有非常复杂的软件，有数百万到数千万的软件，而且7千个芯片，汽车芯片讲究的是环境的适应性，有很严格的工作环境，抗震、冷热兼容等等，所以汽车的芯片一般还是比较严重。

汽车就是物联网节点和大数据源，各种各样的雷达装置，一个智能汽车上有超过80个传感器，每天向云端传输的数据要上百兆，还有定位的数据等等，包括驾驶时段，现在有些地方利用汽车的雨刷来反映天气预报，一般气象预报都是大范围的，很难得到很准确的天气预报，而跑在高速公路的汽车，雨刷动的越快雨越大，雨刷越不动越没下，精确到一公里的范围。汽车有V2V的汽车跟汽车的通信，V2I的汽车与基础设施的通信，汽车本身就是一个移动智能终端，它负责通信的内容要比我们普通手机的通信内容品种还要多得多。现在的技术4G出来以后基于4G的LTE—V2X的技术，以及未来基于5G的V2X的技术，将来会成为主导技术，特别是V2X加ADAS，会成为未来自动驾驶主要的趋势。但是网联汽车本身要比通常的通信要求高，要求低时延、高可靠。车联网要求高可靠、低时延，现在在工业互联网用的网络技术可以用在机车上，汽车对外的通信未来可以用5G，5G本身专门针对车联网。目前大多数汽车控制系统是非常复杂的，刹车、引擎、悬挂都是用CAN总线，里面的灯光、车门、遥控是用LIN系统，娱乐系统又是另一套标准，现在TSN出来以后，有可能将来集成汽车通信所有的标准，都会纳入到5G里面来。

TSN网络是在内容层的，在普通以太网的内容层里加了一层，它是个以太网的技术，它有以太网的一些特点，比如一些上网的服务、远程诊断。以太网本身是不确定的，它是统计复用的，不能保证精确的时延，而车联网其中有些业务没有关系，时延长一点没有关系，有些业务对时延是非常敏感的，我们不能简单把以太网的技术搬到车上来。用什么办法在以太网的复用上解决高优先权的信号的传递低时延呢？他用了一种场站功能，就是说你可能有很多很多传感器，其中某些形式是必须马上处理的，这个绿色是优先权的，红色是没那么优先的，没那么优先的业务是可以被抢占，他先来的时候他先存了，马上有优先权的帧先传了，在以太网的环境下并没有完全的绝对的把时间留下来，这样的办法效率不高，他是用厂站的办法高优先权的保证了低时延，牺牲了低优先权的任务。

物联网会在车联网上有很多应用，大家知道中国的NB—IoT已经网上应用了，今年底三大电信运营商在国内的主要大城市、中城市都会普及，但是NB—IoT是要求传感器是固定位置的，不能动，所以不适合于在车联网，车是移动的，所以实际上国际标准化组织3GPP在NB—IoT的基础上继续上开发一系列标准，都叫窄带物联网，所以窄带物联网不是只有NB—IoT，还有一些标准是能支持移动性的，甚至支持漫游的，为车联网未来做了很好的准备。

汽车总归要强调安全，汽车的安全涉及到很多方面，在数据层，我们用数据隔离、数据脱敏，我们说V2V汽车到汽车当然好了，但是在马路上我的车跟前后的车根本就不影射，我跟他什么通信呢？很多时候不是人的通信，这些数据是要隔离的、要加密的，另外在汽车部分我们叫端，它有操作系统，APP有总线，有各种车钥匙、传感器，涉及到访问控制、安全启动、边界防护、身份认证、硬件加密、芯片防护、应用加密、通信隔离、远程升级、异常检测，你的车行进中不能别人干扰吧，这些端连到网上，这里面也有加密，移动终端很多能力是上网的、连云的，汽车将来很多能力也是靠云的，连到云端，云端也有很多安全要求，入侵防范、入侵检测、身份管理，所以汽车的网络安全要比移动智能终端复杂得多。

最后，汽车是互联网、大数据、人工智能与实体经济深度融合的典型应用，信息技术重新定义汽车，网联化、智能化是汽车的发展方向，智能汽车是智能交通的重要支柱。信息技术助力汽车技术转型升级，智能汽车驱动信息技术进一步发展，智能汽车的发展需要信息技术企业与汽车企业紧密合作。智能汽车带来技术、政策、法规等多方面的挑战，智能汽车的标准化还在进行中，智能汽车的创新永远在路上。

谢谢大家！