2024年3月15日，中國電動汽車百人會論壇(2024)在京開幕。圍繞“鞏固和擴大新能源汽車發(fā)展優(yōu)勢”這一核心議題，中國電動汽車百人會論壇(2024)將舉辦1場高層論壇、1場國際論壇、2場閉門會議、10場主題論壇，全面強化高端前瞻、全球視野、跨界融合的論壇特色。

　　在3月15日上午舉行車路城融合論壇上，中國工程院院士鄔賀銓發(fā)布了“5G+AI加持，網聯智駕加速”的主題演講。

　　中國工程院院士鄔賀銓

　　以下為演講實錄：

　　尊敬的各位領導，陳清泉院士，各位專家：

　　大家早上好!我的發(fā)言題目是“5G+AI加持，網聯智駕加速”。

　　去年年底，中國5G基站已經有300多萬臺了，占移動通信基站大概是1/3，占全球5G的60%。5G現在在地級市、縣城城區(qū)都全覆蓋了，5G用戶占移動用戶已經過半，中國5G用戶占全球5G用戶也是一半，而且現在從5G要到5.5G，今年是5.5G的商用年，5.5G是在原有的大連接、高可靠、低時延、增強移動寬帶的基礎上會增加很多新的能力。從右下表看，5.5G和5G，無論下行峰值、上行峰值、連接密度、定位精度、比特能效都有提升。原來我們基本上是下行帶寬比較寬、上行帶寬沒那么寬，現在通過多個載波聚合，以及靈活的分配上下行等等技術，使得上行速率可以到7BT，這樣的帶寬有利于路側攝像頭，可以把高清視頻往上傳?，F在通過5G提供沉浸式交互實景導航和車載娛樂體驗，把時延大大控制下來，有利于智能駕駛的應用。當然還有輕量化，通過中速低時延，顯著降低了傳感器的成本。

　　另外一個值得注意的技術趨勢是人工智能。人工智能已經有60多年歷史，但是為大家所感覺的是1997年IBM深藍戰(zhàn)勝了頂級國際象棋大師，其后影響沒那么大大家記不住了，重新喚起的是2016年AlphaGO戰(zhàn)勝了圍棋高手，更為重要的影響是2022年底的ChatGPT和2024年初的SORA為例，還會走到第三代通用人工智能，單模型可以支持多任務、輸入可以多模態(tài)，可以精準的進行計算。大模型本身，現在發(fā)布的ChatGPT也好、SORA也好都是基礎大模型，即語言視頻大模型，落到應用還有行業(yè)大模型，比如智能交通還需要有智能交通大模型，而且會影響到周邊的載體、環(huán)境，包括把它看成五個方面：一是智能上云。二是智能下沉，可以小模型以及邊緣智能，體現在終端和邊緣計算上。三是智能多態(tài)，有各種各樣的模式。四是具身智能，感知交互和環(huán)境的交互。五是智能附體，傳統的人工智能AIAgent，是語言大模型的基礎上增加了很多能力，僅僅猶大模型只是提供了大腦，具有推理能力和規(guī)劃能力，簡單這樣是不夠的，需要有AIAgent增加了記憶能力，同時有感知能力，可以通過AIAgent把大腦的控制形成行動的規(guī)劃，可以去操控各種各樣的工具，通過這些來進行智能的執(zhí)行，就是說AIAgent解決了大模型的弱項，可以提供智能的落地，并且可以真正得到很好的應用，汽車將來也成為AIAgent，當然會嵌入很多智能。

　　現在5G、AI的發(fā)展，實現車路網云的協同，有車端、路端、網端、云端各種能力的支持，當然車聯網實際也由本身的單車智能所支撐，單車智能有智能座艙，單車智能和車聯網結合可以支撐智能駕駛，網聯通訊是其中溝通車路城很重要的基礎設施。

　　現在利用人工智能解決道路數據采集的難題。有人說自動駕駛的商業(yè)化落地要有百億公里的路測數據，就是相當于100輛汽車每天不停地跑要測試100年，這根本是做不到的。去年上半年中國累計開放的測試道路是2萬多公里，總測試的里程超過了7000萬公里，7000萬強不到1個億，剛才說了前邊有百億，就是說1%都不到，而專門的采集車成本甚至很高，有人說可以高達每天1萬元，而且即便這樣跑下來也不一定能捕捉到特殊的“長尾場景”。現階段中國進行的智能網聯汽車的測試中90%都是仿真的，9%是封閉道路的，只有1%是真實道路的，跟真正的道路測試差很遠，而且同樣的，仿真也很難覆蓋到真實的“長尾場景”，現在怎么辦?利用人工智能，我們在已有的測試，白天測試的場景可以通過遷移學習變成晚上的場景，甚至可以仿真日常司機的不規(guī)范行為，包括一些危險的場景，通過這樣可以獲得解決真正的路測不可能覆蓋“長尾場景”的問題，當然這種遷移學習可以通過改變光源、材質等各種各樣的數據，在數據中心內部就可以做到了。

　　特斯拉也只做了20億公里，離100億公里的測試只有1/5，現在特斯拉認為不再做真實路段的測試了，通過人工智能的辦法來完善路測的數據，基于這種大模型的路側每天就可以搞上百萬公里。

　　可以通過SORA讓汽車找出各種各樣的場景，比如舊轎車、造出一個水下開車的場景、改變了路邊的狀況，比較簡單，在SORA的基礎上通過進一步的遷移學習就可以派生出更多的視頻，可以豐富對自動駕駛汽車的訓練。

　　把大模型直接嵌入到智能網聯汽車。生成式大模型本質上就是一個數據壓縮器，比如說語言大模型ChatGPT訓練的數據集900TB，可是訓練完成以后的模型參數只有64TB，兩者一比壓縮了14倍，而SORA大模型壓縮了40倍。

　　邊緣計算和汽車本身算力也是不足的，但是我們可以通過進一步的壓縮技術，像模型量化、剪枝、知識蒸餾、低秩適配、結構搜索等進一步精簡模型，我們只需要汽車做推理，并不需要汽車做訓練，就可以把模型進一步壓縮。芯片也可以增強，現在手機的能力，手機上如果有10億級參數，現在的手機基本上都能做到，有一定的智能，但是不夠的是還需要跟云端協作?，F在已經有千億參數的手機了，就可以做簡單的智能分析，當然今年市場上已經有130億參數的手機出售了，單獨手機不需要聯網就有智能涌現能力，有些公司已經宣稱，今年年底以前要推出千億參數推理能力的手機，遷移參數手機相當于GPT—3的能力了。如果放在汽車上，汽車芯片的能力遠遠可以高于手機，所以將來單車智能可以進一步提升，可以把汽車變成AIAgent，通過這樣實現汽車的車路城網協同，不需要連到網上，這樣有什么好處呢?直接在汽車上智能化處理成本低、時延低，可以讓用戶的隱私數據不必上到云上，有高度隱私和個性化的支撐。

　　通過人工智能以及5G等能力，可以進一步豐富智能座艙，實現人車交互的智能化，提升駕駛的安全性、舒適性、便捷性，比如中控屏、車內的娛樂系統，車里是有很大噪聲的，現在可以顯著降噪，當然可以通過語音識別釋放功能，解放雙手、雙眼，用手勢實現控制自動駕駛等?？梢宰屓斯ぶ悄茏R別交警和行人的手勢。還有抬頭顯示、流媒體后視鏡、駕駛員疲勞駕駛檢測等能力，可以進一步豐富。

　　除了智能座艙當然更希望還有智能駕駛。通過大模型加載到汽車上，可以從自主式駕駛輔助到網聯式駕駛輔助，到人機共駕，以及高度的自動駕駛。比如環(huán)境感知，可以把各類傳感器能力很好地融合起來，感知周邊的信息，并且與路側聯動，可以實現對障礙物的檢測等。

　　有了單車智能還是不夠的，還需要路側聯動，路側感知設備掛在高桿上，視野更好、覆蓋寬、全天候、無盲區(qū)，可以替代部分車端算力，也可以降低車載算力的要求，連到云上可以得到更好的交通流全局的指導，改善車輛間的協同性。到去年7月份，中國已經安裝了8500多臺路側RSU，在5000公里道路上實現了智能化手機。當然智能駕駛不限于環(huán)境感知路側聯動，還通過分析、決策，可以讓車得到很好的城市管理系統的支撐、幫助、指導。而且通過智慧底盤和汽車軟件，我們也可以很好地感知道路的狀況，反饋給城市道路管理部門，大家可以更好地掌控整個城市的交通流量和管理，有利于城市的運行安全。

　　車聯網需要云端和車端的協同，以下圖為例，車里面有車機，路邊有各種RSU，通過5G基站，實際5G基站也可以結合路側邊緣計算能力，5G具有核心網的用戶面功能UPF和控制面功能的分離，UPF可以下沉到繁華的路口，通過數據信號、通過車聯網以及人工智能的決策，現在路側邊緣計算可以提供比車端更強的計算能力，而且時延更低，所以云端有云端的能力支撐、車端有車端的計算能力支撐，通過兩者的協同，完善整個交通的智能管理。

　　最后，當前生成式的語言大模型和視頻大模型技術突破為人工智能成為物理世界的引擎拉開了序幕，將進一步增強單車智能和云路智能。5G的廣滲透和5.5G開始商用，推動了C-V2X完善并走向成熟。單車智能和車路網云城智能協同的5G—V2X車聯網技術路線在國際上已經取得共識，技術與產業(yè)正加快發(fā)展。智能網聯車和新能源車相輔相成，數字化、網聯化、智能化、綠色化緊密結合。車聯網成為承載新質生產力的新興產業(yè)，在國家高質量發(fā)展中彰顯了新動能的重任。國家相關部委也出臺政策鼓勵發(fā)展車聯網。當前需要建立全國統一的車聯網投資與運營主體，探討商業(yè)模式，促進法規(guī)建設，凝聚產業(yè)鏈相關方力量，完善車聯網發(fā)展生態(tài)。

　　謝謝大家!