能打动你的也许不是无人驾驶而是平行驾驶

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无人驾驶的未来到底是什么？

中科院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中科慧拓首席科学家王飞跃的答案是平行驾驶。

他坚信，将来所有的车都必须是平行车，即现在传统的人驾驶的汽车、自动驾驶遥控车、网联车、无人车都统一到一个系统中，把当地的资源、单车无网的资源、相关群体的资源、网络系统中的数据资源都要融会贯通，串在一起。总结而言即“6S车”：safety、security、sustainability、sensitivity、service、smart。

而当下，投资封闭场景这些具体的应用场景，则是刚需。且这些应用场景，并不是昨天的刚需，也都不是前天的刚需，甚至是大前天大前天的刚需，这就具有了社会价值和经济价值双重价值，非常值得投资。

至于完全无人的无人车，大家想象是以后路上不准人再开车，这一定是现实的，只是什么时候实现值得考虑。社会不会因为个人想开车，就让整个社会的物流移动能力下降，甚至还不环保，因为多碳排放而被重视。

而这一波AI浪潮的再次兴起，更加会起到一个助推的作用，会让无人驾驶产业再诞生一批新的创业公司。毕竟，此前互联网公司的发展，就是踩在一批又一批的先烈身上发展而来的，最先发展的有时候往往坚持不到最后。

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什么是“平行驾驶”？

“平行驾驶”的概念是由复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、青岛智能产业技术研究院院长王飞跃历经太空无人车、外星无人车、无人驾驶矿卡、Vista Car等项目的沉淀后于2015年提出。仅从字面意思理解，人们往往会想到真实场景中两辆汽车并行驾驶的画面。

△王飞跃教授介绍“平行驾驶”理念

但事实上，它是一种比无人驾驶更进一步的驾驶方案。

就无人驾驶来说，如果想要车辆完成在无人干预的情况下自动驾驶的过程，需要在车辆上安装高线束激光雷达等传感器，配上“足够算力”的计算单元，车辆会根据接收到的道路情况运算，完成前进、转弯、避障等各种驾驶动作，相当于把一辆辆汽车改装成智能体搬到马路上。

但是，尽管今天我们借助更先进的传感器、运算速度更快的芯片、更准确的深度学习算法，使无人驾驶慢慢接近完全无人驾驶的状态，动态的交通场景、复杂的天气状况、随机的交通参与者行为，都让无人车上路面临着严峻的考验，使得这种装满传感器的单车智能车辆像个插满输液管的病人，随时都可能失控。而且，传感器、芯片的成本问题也是不能忽略的因素。

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平行驾驶能解决什么问题？

如何利用有限资源去实现真正的无人驾驶，保证对环境灵敏感知，确保安全行驶，是“平行驾驶”理论指向解决的问题。

△人在回路的平行测试模型结构

简单来说，平行驾驶理论在网络空间中设计出虚拟车，使之变成辅助无人车驾驶的智能系统，虚拟和现实平行跑。这样一来，把简单的决策放到”车内“，复杂的需要大量计算的情况放在”车外“，就可以共享和整合有限的资源。

目前在平行驾驶系统中，有三辆虚拟车同时驾驶。

一部用来做描述，与物理车通过无线传感网联在一起，描述车辆的即时状态，不论开到哪里都受监护；一部用来做预测，提前预测前方道路是否发生事故，是否拥堵等情况；还有一部用来做规划和引导，提出最佳路线方案。而且在遇到紧急的交通场景时，现实中的人还可以接管。

远程控制、虚实结合、人车协同，这三点是平行驾驶的核心要素。

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平行驾驶研究到了哪一步？

2018年6月，IEEE IV 2018 On-Road Demonstration国际智能车联合道路演示在常熟进行，可以帮助我们更直观的理解平行驾驶。在一楼中央管控大厅的屏幕上，显示一辆由长城汽车改装的无人车，车内没有驾驶员，方向盘在灵活地控制着方向，绕着测试场地行驶了一段距离后，车端发出请求接管的指令，坐在大厅内远端驾驶员通过驾驶模拟器顺势接管了车辆，控制无人车继续向前行驶。

△平行驾驶3.1系统亮相国际智能车联合道路演示

这是由青岛慧拓智能机器有限公司向全世界展示的平行驾驶3.1系统。

平行驾驶3.1系统同时管理5辆不同系统的无人车，实现了一般交通场景响应式接管、紧急交通场景主动接管、主动避障、中心驾驶员实时状态检测四个场景，让无人车更安全平稳的在道路上行驶。

值得注意的是，使用平行驾驶系统的无人车将会越来越“聪明”，使得现在的车越“老”越便宜，以后的车越“老”越贵。

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ChatGPT助推无人驾驶往前发展

现在市场上有一些车企和初创企业的合作，车企占据了一定的品牌和集成的优势，这是无人驾驶发展阶段里面一个很自然的现象，大厂必须改变其现有结构和理念，否则就不会持续。

因为总有人不满大厂的运行模式，自身技术又相对成熟，如果你不走正确的路，别人肯定就会把你推翻，因为利益的诱惑确实很大，特斯拉当年就是这么发展壮大起来的。

有一些企业其本身的管理方式就是无法快速决策、灵活转弯，也没有相应的执行力，所以初创企业应该有信心发展壮大自己，从社会发展角度，国家也应该鼓励年轻人、初创企业出来挑战大厂。

王飞跃认为：只有沿着平行车的概念，才能真正实现平安运行的无人驾驶，社会的发展、可持续的发展、碳中和的发展，都必然会导致这种平行的无人驾驶的局面出现，即便中国不做，其他国家也一定有人会做。

自动驾驶确实很快就会站上风口，此前A阿尔法狗出来对无人驾驶的促进作用就非常大，ChatGPT类技术的横空出世也可以看到，很多无人驾驶公司肯定都会把无人驾驶当做大模型来对待。

此前的阿尔法狗是之一，当下ChatGPT是之二，之后还会有之三，有了之三之后应该就发展的差不多了。从阿尔法狗到ChatGPT用了大概五六年的时间，但从ChatGPT到之后的之三，最多也就两三年的时间吧，也有可能用到更长的时间。

当然，只有无人驾驶大模型还不够，很快，无人驾驶的场景工程、新型操作系统都会出现，且都会落地。等这些相应的产品和解决方案经过一段时间的测试，就是平行驾驶的到来，我自己坚信，也可以就直接叫汽车元宇宙。

5G等通信技术设施普及之后，汽车就变成了一部大手机，将来你的生活空间、办公空间、娱乐空间，都可以承载其中。你可能会觉得忽悠或者吹牛，但从技术发展逻辑看，人类历史发展至今，就是随着生产革命浪潮而发展变化的，且如果交通方面没有太大变化，其他产业也很难起步。

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平行智能与平行驾驶

从本质上讲，ACP的平行理念的核心就是把复杂性与智能化系统“虚”的和“软”的部分建立起来，通过可以定量实施的计算化、实时化，使之“硬化”，真正用于解决实际的问题。而所谓的大数据、云计算、物联网正是支撑ACP方法的核心技术。通过构建人工系统和实际系统闭环反馈、虚实互动、平行执行的平行系统，使两者协同发展，并确保系统按照人类期望的目标发展。

比如，将来大家工作的岗位上都可以装三个知识机器人，上班由三个知识机器人做“跟班儿”。一个是“描述”机器人，负责告诉他这个岗位是干什么的；一个是“预测”机器人，负责告诉他会发生什么事情；一个是“引导”机器人，负责告诉他最佳实践是什么。这样让工作简单，但不是取代人。

什么是平行？说穿了就是一件事，“吃一堑、长一智”，换个世界。过去，“吃一堑、长一智”是通过在物理世界头破血流甚至搭上生命的“吃一堑”，换来在虚拟的知识世界里“长一智”。我们现在用平行的方法，在人工世界“吃一堑、吃多堑”，帮助我们在物理世界“长一智、长多智”，从而低成本、高效能。

对于汽车来说，物理汽车跟软件定义的汽车一起开，开的过程中产生数据，计算实验的技术，再变成驾驶的精准知识，小知识，而且产生崭新的工业，将来会有学习工程师、培训工程师、实验工程师、决策工程师，我们就是把司机换了一个地方，以前在车上开，现在是在办公室开。未来一定是平行交通、平行道路、平行驾驶。物理的汽车跟软件定义的汽车要平行起来，物理的公路要跟软件定义的公路合起来。

平行驾驶理论是基于信息物理社会系统（CPSS）通过将人工系统与真实系统虚实结合起来，它利用ACP （Artificial societies, Computational experiments and Parallel execution）方法，通过人工系统对实际无人车和路建模，构建软件定义车辆及车路系统，同时建立控制计算中心，对无人车和道路采集的真实数据及人工系统的虚拟数据进行联合优化，保证无人驾驶更高级别的安全性，同时对单车进行相应的改造，从而降低车辆成本。平行驾驶充分利用了全球数字化及信息化资源，将云端、道路及车辆上的资源无缝衔接，充分考虑安全性、舒适性、敏捷性和智能性等指标，将物理、社会、信息空间打通，从而有效保证车辆行驶安全与最优行车体验，最终实现可靠、舒适、快速的平行驾驶。物理汽车和虚拟汽车同步行驶，保证在物理世界安全，在精神世界安全，在智能世界安全，实现300%的安全。

平行驾驶是在有人驾驶、远程控制、网络驾驶、无人驾驶之上的统一化驾驶方式。平行驾驶中，通过人工建模与物理世界的交互，使得驾驶过程就是产生数据的过程，它把物理传感器获得的关于路况、关于车辆服务、关于车辆状态的信息，进一步加工，把这些物理世界得来的这种小数据，通过计算实验的方式，扩展成大数据，再用智能方法把这些大数据提炼成针对具体问题、具体服务的小智能、小规则、小知识，完成出行的智能控制，智能管理，让出行变得安全、舒适、敏捷、智能。