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▲朱世强 浙江大学党委副书记、之江实验室主任
 

　　朱世强发言核心观点摘要：
 

　　◎  人类总是充满着幻想，无论是1950年美国发布的无人汽车概念模型，还是科幻电影中的飞行汽车，今年法国阅兵式天上飞的“空中战士”的出行方式，梦想总是不断驱动着我们的科技创新。在未来出行交通方式中，有很多是科幻成分的，但有很多已经非常接近现实，其中智能网联汽车是被普遍看好的一个未来出行方式。
 

　　◎ 未来出行的商业模式有各种各样不同的形态，有一种趋势就是智能化，包括设施体系的智能化、运载工具的智能化、出行管理体系的智能化和出行服务的智能化。
 

　　◎ 人工智能有很大的应用空间，包括：基于实时大数据的交通路径优化技术，就是导航；智能驾驶技术；面向智能或者是混合交通模式的车路协同技术；基于广域或者是局域的交通调度控制技等。
 

　　◎ 未来出行智能化的发展，需要非常重要的支撑技术，包括：高性能的感知技术；大带宽，低时延，高可靠的高速宽带通信技术；高性能，低功耗，强实时的大数据计算技术。
 

　　以下为朱世强发言整理：
 

　　我们人类总是充满着幻想，无论是1950年美国发布的无人汽车的概念模型，还是科幻电影中提出的飞行汽车，今年法国阅兵式的时候，在天上飞的“空中战士”的出行方式，人类的梦想总是不断的驱动着我们的科技的创新。在未来出行交通方式中，有很多是科幻成分的，但是也有很多是已经非常的接近现实的，在这个当中智能网联汽车是普遍被大家看好的一个未来出行的一个方式。
 

　　麦肯锡有一个关于未来的预测，到2030年大概有45%以上的新的汽车将会被连接到L3以上的自动驾驶的网联体系当中。由此如果是真的发生，美国一个国家未来在这个领域中的产出一年就会高达八千亿美元，这是一个非常庞大的经济增量，未来出行模式的商业模式会有各种各样不同的形态，有一种不同的趋势就是智能化。包括了设施体系的智能化，包括运载工具的智能化，也包括了出行管理体系的智能化和出行服务的智能化。
 

　　这些智能化技术的推进使得我们未来的出行会更加的方便快捷，绿色高兴，安全贴心。未来出行中智能化的需求之下，我觉得人工智能会有很大的应用空间，人工智能的应用主要来自以下几个层面：
 

　　个是基于实时大数据的交通路径优化技术，这就是我们现在所说的导航。这个技术已经被普遍的应用了，未来可能会更加的智能化。
 

　　第二个是智能驾驶技术，从载具的角度，用更多的人工智能赋能。
 

　　第三个是面向智能或者是混合交通模式的车路协同技术，需要更多的人工智能技术和网络技术。
 

　　第四个是基于广域或者是局域的交通调度控制技术，这是从管理的角度，人工智能还会应用在基于交通信息的大数据的分析，这是后道的利用。这样的数据分析，既可以服务于交通出行本身，也可以服务于城市治理和社会管理等等各个方面，所以人工智能在未来出行中的应用是多层面的，多形式的。
 

　　未来出行如何智能化的发展，有几个非常重要的支撑技术，这些技术我把它罗列在这里，当然是不全的，但是我认为这几个方面是非常重要的：
 

　　个是高性能的感知技术，以交通工具而言，既要对外部环境有的，丰富的感知，同时又要对车内的自身的系统有非常丰富的感知。基于高精度、，低成本的高性能感知技术是未来一个非常重要的支撑技术。
 

　　第二个是大带宽，低时延，高可靠的高速宽带通信技术也是一个非常重要的支撑技术。
 

　　还有是高性能，低功耗，强实时大数据计算技术。这三大技术是未来非常重要的支撑技术，这是我们之江实验室的科研布局，从我们的布局中可以看到，现在说所做的相关的基础研究，是未来这三大支撑技术的非常重要的贴切的一个体系。
 

　　我们的整个科研布局中，基础的是科学装置，包括了新一代的人工智能的开源开放科学装置，新一代的工业控制系统安全科学装置。这个是广义的工业控制系统，包括未来的车联网的系统，我们在这么一批大科学装置的基础上，重点要突破智能感知，智能计算和智能网络的关键核心技术，包括一批关于安全的技术平台，进一步的开发一些智能系统然后来服务我们国家的社会治理，数字经济的发展和社会安全。
 

　　在这么一个大的逻辑中我们所涉及到的智能技术，就是我前面所说的支撑未来智能出行的非常重要的基础技术。围绕着这么一个科研布局，我们之江实验室到目前为止设置了九大项目群，这九大项目群中，人工智能算法平台与平台项目群、人工智能基础理论项目群、超级感知项目群、智能芯片项目群、未来网络与安全项目群、智能机器人项目群，是我们非常关键的六个项目群。简要的介绍几个我们正在做的项目：
 

　　比如说天枢人工智能开源开放平台，我们既有计算的能力，同时又有计算框架层可以开放给我们的用户，在整个的开发框架中，除了目前比较流行的人工智能的算法进行开源，我们还会加进去新的人工智能的一些算法开放给我们全国甚至是的人工智能应用的。
 

　　第二个项目是毫米波雷达芯片，这个芯片具有可重构的性能，同时它具有很强的探测能力，它的探测的精度远比我们现在的雷达要高得多，左边的这二张图是针对传统雷达测出来的信号，中间的是用毫米波芯片做的雷达的信号，大家可以分辨一下，无论是从信号的丰度还是信号的精度都有了极大的提高。
 

　　第三个项目是高速通信芯片，这个是面向5G以后新的一种高频通信芯片，目前这个芯片以后通过一系列的技术，通讯的速率达到了T比特的速率。
 

　　第四个项目是类脑计算芯片，现在的计算体系是基于冯诺伊曼的体系，里面除了计算方式和我们的人脑有本质性的区别，还有一个瓶颈性的问题就是能耗的问题，我们成功的开发了一款具有15万个神经元这样的计算芯片，这个计算芯片已经在一些应用中通过了测试，测试的结果从能耗的角度，在相同的工作量和相同的数字之下，能耗降低了2个数量级，我们目前正在开发具有100万神经元规模的芯片。
 

　　第五个关联的项目是低空智能载人飞行器，我们不仅是作为一个交通工具来开发，而是作为一个集成的人工智能示范的体系，因为它是载人的，又是无人驾驶的，我们需要对场景进行实时的探测，实时的构建，实时的智能驾驶和决策，这里面的有关的参数我还不便于公开，这也是未来载人的一个非常重要的补充手段，我们目前已经进行了试飞。
 

　　从总体来说，之江实验室虽然没有在未来交通方面做直接的大规模的布局，但是我们基础研究方面的技术，可以很好的支撑我们未来的出行，尤其是智能化的出行，未来交通出行想象无限，挑战无限，我们之江实验室愿意以前沿基础研究为使命，与同行合作，为人类不断美好的未来而努力！

（原标题：朱世强 ：人工智能赋能未来出行）