【电话采访】
驶向未来分论坛
据国际能源总署报告显示, 2023年全球电动车销量已达新高1400万辆, 销量增长了35%。同时, 国内多地也在逐步扩大自动驾驶汽车测试区域。 智慧城市建设与车路云协同也在逐步发展。随着近年来智能电动汽车陆续在国内市场推出，消费者切身体会到了驾驶体验的提升，智能化成为新能源汽车发展的新趋势。然而机遇与挑战并存，电动汽车仍然存在资源依赖、续航和低温性能不佳、配套基础设施建设不足等问题。日益增长的供电需求也将需要并网、配套设施建设等解决方案。自动驾驶大规模商业化应用，也存在技术突破、打造合适的配套设施等多方面挑战。这些问题如何解决, 又将会对民众、城市产生何种影响? 我们希望开拓新视野、开辟新思路，与参会者一起，在自由的讨论空间中共商清洁能源智能交通的未来。
李必军教授简介：
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室教授，
中国智能交通协会理事，
中国人工智能学会智能驾驶专委会、
智能交通专委会专家委员，
智能车路协同技术创新产业联盟理事
主要负责完成的LD激光扫描测量系统应用于数百个电力公司、矿山和码头，国内市场占有率在同类产品中位居第一；参与研究完成的道路检测系统整体上达到国际先进水平，在全国30多个省市交通部门得到应用，检测里程超过1000万公里，国内市场占有率达到60%以上。带领武汉大学无人驾驶团队参加了国家自然科学基金委组织的国内智能驾驶“未来挑战”赛，曾获得野外第一、总分第二名的成绩，是国内重要的无人驾驶研究团队之一。科研成果先后获得国家科技进步二等奖（2005）、国家技术发明二等奖（2015）、湖北省科技进步一等奖（2016/2019）/二等奖、教育部科技进步一等奖（2007/2009/2019）、中国测绘科技进步奖、中国地理信息产业协会科技进步奖等省部级以上奖励十多项。在国内外发表学术论文100多篇，获得授权专利20多项，牵头和参与制定国家标准4项、行业标准2项。
电话采访：
主持人：李教授您好，非常荣幸今天能有请到您来做这样一个访谈。首先我向您自我介绍一下，我是本届牛津中国论坛的负责人之一潘乐仪，今天我代表我们论坛的观众来问您几个大家所关心的问题。首先，能否请您向大家简要介绍您的职业发展的历程？是什么吸引您进入智能驾驶和车路协同技术的这个领域呢？
李必军老师：好的，非常高兴跟大家通过这个平台交流。我本人是从事的是测绘遥感方面的研究，是国内比较早进入行业的人之一。早期的项目比如说激光点云的三维获取、地图的重建等等。我从03年开始做汽车导航，主要是导航自动端的一些软件开发、个人导航设备（pnd）和个人数字助理（pda）。当时的智能手机处于早期阶段，比如做移动终端的过程中感觉到，软件开发难度不高，而更大的瓶颈在地图，也就是说大家做导航都没有地图，地图的采集过程非常的慢。因此，我们就开始采用新的一些技术，比如激光测量。所以我们在99年就开始用激光测量的技术来解决地图的快速获取问题。做了一段时间之后，移动测量出现了，然后出现了手机导航或者pnd的汽车导航。后来我就在想，这两个如果结合起来就是智能驾驶的方向。因为智能驾驶它无疑就是在导航地图的支持下，在我们的移动测量的支持下，解决汽车的一个像控问题就可以使用导航了。所以其实是有这样的一个转变过程。
在这个转变之前，我们当时也研究了大型的料厂，像宝钢、武钢，还有一些火电厂，它们原料码头的原料盘存非常难，所以我们就想用自动化的手段来解决。这里面就用到原始场地或者厂商的三维建模。以前我们知道，要在他的现场把整个三维模型建立起来，那建立起来了之后就相当有地图了。在地图的基础上，我们就可以使机器自动化地去取料备料。这就是料场的自动化，是06年出现的。实际上，这三块集成在一起，就是现在我们知道的无人驾驶或是自动驾驶方向。慢慢地从06年做到09年做到10年，做到四年之后，感到相关的技术还是有点难度，特别是在工业领域里面。当时我们针对的大型的料场都是几公里场，这种情况下测试很困难，因为测试一次对生产会造成比较大的影响，停工几个小时对生产业务就影响很大了。
测试需要可控，我们就首先想到汽车，它就可控嘛：是一个比较小的产品，而且我们可以在一个封闭场景自由地进行测试。因此我们在汽车身上看到了研究方向，这样就可以在汽车这个研究平台上进行技术的迭代。在09年和10年的时候，国家自然科技基金委发布了一个重大的计划，叫视听觉信息的认知计算。它实际上是结合计算机的自动化相关的技术，以汽车为平台来验证我们的人工智能的相关技术的一些发展，包括一些应用实验，就是相当于汽车这个平台来认证人工智能的可能的技术。所以我们就开始做国家的重大研发计划，从10年开始就一直做到现在，将近15年，就这样切入了这一领域。
主持人：谢谢，非常感谢您。这非常有意思，因为我也是第一次了解到我们现在公共道路上应用的这些智能驾驶最开始是从您说的工业领域一步步发展过来，走了很长的一条路。刚才您向我们解释了一下最开始这个车路协同技术是怎样慢慢发展出这样一个概念和想法，然后一步步发展到今天可以应用的状态，那么我也想再问您一下，毕竟智能驾驶和车路协同是现代交通科技非常前沿的技术，对于一些不是这个专业的同学们来说这个名词是比较新颖的，您能不能用通俗的语言向大学生们解释一下，到底什么是车路协同技术？它和普通的自动驾驶有什么区别呢？
李必军老师：好的，这个非常好的问题。在早期我们讲自动驾驶的几条路径，第一个就是以特斯拉为代表的以视觉、以雷达达成目的，尽量不用地图的一个轻地图方案，这是一个自动驾驶的技术方向，现在也有很多的厂家、学者赞同这个方案。
第二个是以互联网企业为代表的，像以谷歌、百度为代表的，利用高精地图实施的自动驾驶方案。最典型的两个特点是使用有地图和采用大量的传感器。
第三个方案是中国提出的车路协同，车上既有传感器，又有高精地图，还需要有路上的基础设施支持，这样就形成了叫做智能网联，或者说车路协同的解决方案。
所谓的车路协同本身是个新概念，但是里面的内涵、意义，在日常交通中很常见。比如说我们在这个交通道路场景中，有红绿灯，也有车道线，有斑马线，对吧？它们实际上就是用来规范行人的、驾驶人员的和车的各方的行为。红灯停、绿灯行，过马路走这个斑马线，这就是一种人、车、路的这样的协同。
我们现在讲的是人车路协同，而车路协同则指向了机器。因为面对机器就不能说有车道线这些东西，而应当做一个信息技术测试。也就是说在我们的信息空间里面，道路事实上是信息化的，那所有的传感器感知到的信息空间就有这种特别系统的概念，这就是我们所谓的感知要义机器。机器就要能够以信息化手段来进行通信、感知、运算。由机器来进行决策，而不是人，决策的主体是机器，这就是车路协同的由来。车路协同从学术上来讲比较复杂，人工智能要配备感知技术需要有很多传感器，对道路环境进行建模，然后提高感知决策，这个讲起来很学术。简单来说呢，它分为三部分：
第一个，它要有聪明的车。因为车上有很多很多传感器，它就像人一样，有眼睛、有感知，有摄像头、有大脑（就是计算机）等等，这是一个聪明的车。
然后就是要有智慧的路。所谓智慧的路呢，就是路上的红绿灯等措施都要信息化。路上有摄像头，能够代替人的作用，对于道路的场景进行感知、进行观看、进行运算，能够收集相关的信息，能够给所有的交通参与者基于信息的建议，这就叫做智慧的路。
第三，要有通信系统——所谓GIS等等——把人和车、车和车、以及车和后端通过整个通讯系统打通。把聪明的车、智慧的路全部打通，来进行这样的感知、决策、规划、控制这个就叫车路协同，也叫智能网联。它当然是一样的意思，就是我们的整个都进行这种信息化、进行智能化，实现了有机器的相互操作活动的自动，或者互动，或者智能化的驾驶运行。
主持人：好的，非常感谢您。您这样一说，这个复杂的概念一下子就变得更加容易理解了，就是聪明的车、智慧的路，然后再用通信系统把它们连接起来接下来我还想再问问您，比如说像这个车路协同他是把机器用信息化的网络连接起来，那么现在车路协同在我们的日常生活当中会有什么技术的应用呢？
李必军老师：现在的车路协同已经逐步地在落地。第一个是比较大的，从国家层面来讲， 7月30号，几个部委提出了20个示范城市的大范围的城市级的，比如武汉市、北京市市域的车路协同的示范运营。每隔两百米左右或者其他距离，有整套的全覆盖的道路路面感知。那么车上就会有这样的一些智能终端。智能终端有的是现在是新出厂的，比如说电动车上面就有智能终端。智能终端里面有通讯系统，能跟踪上进行交互。
这个大家接触的还会少一点，接触更多的是大家的导航软件里面，前方那个红绿灯多少秒要变灯了，或者前方告诉你你用现在的速度大概多少秒可以通过当前的红绿灯，这就是现在应用的比较多的典型系统，在咱们导航软件里面。包括注意后方有什么车、前方有什么车、注意车速、注意路面状况这个，导航软件其实都有这样的提醒了，这就是车路协同的最初级的应用。比如说它不需要我们增加额外的终端，只要在手机上把导航软件打开了，它就能够跟路面的交通信号灯进行交互，这个尝试已经非常有意义了。
当然还有基于公交系统的。比如我们现在公交换乘有这样的一个显示屏，告诉你公交什么什么时候来、让你等多长时间、怎么换乘等等，都是一种比较典型的为大众服务的一个车路协同系统。这些系统对大家的出行还是有很多帮助的，大家也应该在这里面得到了很多的益处。
主持人：谢谢您。我觉得您说的，导航软件里的公共交通还有等红绿灯的秒数等，真的是在生活当中提供了很多便利。您刚才还提到说，这些可能只是车路协同技术一些最基础的应用，那么您觉得在这个方面，这些技术在落地应用然后继续发展的过程当中，遇到的最大的技术挑战是什么？未来可能会遇到什么样的挑战? 您在这方面有什么样的见解呢？
李必军老师: 现在的“示范运营”或者说“示范验证”面临很多问题。技术以外的因素我就不多说了，比如法律法规、保险等问题，因为涉及到的安全和政策问题大家都能理解，我主要从技术角度来讨论。
现阶段，我们的许多算法是基于大量的数据或大数据深度学习，通过这样一个概率模型进行验证。然而验证，特别是在未知场景下，算法的可靠性存在较大风险。简单来说，对于复杂场景，目前的训练模型还较为不成熟。即使在最简单的场景中，深度学习往往也会把问题搞得复杂化。这实质上是深度学习的概率大数据面对的原理上的问题，就是它的可靠性问题 -- 它到底多可信?如果在不得已的情况下，人怎么去干预，以及怎样进行无缝的切换，或者叫作人机共驾。这实际上有难度，就是我们现在做自动驾驶的时候，在危险的情况下，到底是以人为主，还是以计算机为主？现在这是个两难问题。如果我们以计算机为主，那人就没办法加入进行干预了；如果以人为主，可能会以人的生命为代价。这种风险还是无法评判。而现在的评判是自动驾驶的可靠性还不足，它的决策能力还没有达到人这样的智能化程度。
第二个挑战在于，目前还需要不断的技术迭代元器件和材料等问题，随着技术的不断发展会逐步成熟。车辆的稳定性、安全性等问题，通过大量的实验和经验积累，最终会得到改进。科学和技术上的突破是需要时间的。
第三个问题则是人工智能与人类驾驶行为之间的差距。现阶段，人工智能主要通过计算来解决问题，一切都依赖于精确计算。而人类驾驶更多依赖于直觉和本能，这种本能是通过长期训练和经验积累形成的，能够在复杂的驾驶场景中迅速反应。在开车过程中，我们的脑子会想很多事情，但是我们的手和我们的脚通过补充训练后，它们本身就可以把车开好，并不需要大脑计算。这种本能是我们计算机、人工智能目前还远未达到水平。如何让人工智能学会像人类一样的本能反应，可能还有比较长的路要走，这是技术上需要突破的难点。这个问题涉及到人工智能的理论和算法，仍需要较长时间去攻克。
主持人: 非常谢谢您提出的问题。我觉得这是未来需要去大家去共同去解决的问题。
那么最后一个问题: 对于有志进入智能驾驶或者车路协同这些领域的同学们,您有什么学习上的建议吗? 您觉得大家可以从哪些知识点来入手来更好的了解这些领域呢?
李必军老师:人工智能是跨学科的，特别是智能驾驶涉及的学科非常广泛。它不仅包括智能制造、机械和自动化，还涉及计算机和定位技术。比如，车辆需要随时了解自己所在的位置以及前往的方向，这在计算机智能化领域被称为“感知”，就是知道自己的位置，我们这个专业里面的车位遥感在专业术语中则叫做“测绘机制”，这意味着，智能驾驶中的车必须具备定位能力，知道自己的位置及周围环境的情况，这也涉及到测绘学科。
除此之外，智能驾驶还与心理学和认知科学密切相关，特别是在如何判断和决策方面。我们的认知过程，如大脑的记忆、学习及更新错误知识的能力，仍然是个非常复杂的问题。这些认知过程涉及大量的学习与经验积累，而让人工智能模拟这种能力是非常难的。这也意味着智能驾驶不仅需要自动化和计算机领域的知识，还包括心理学、认知科学、神经网络等学科。
在选择相关专业方向时，大家可以根据自己的兴趣来选择。但无论是哪一个方向，数学、物理和化学等基础学科都是不可或缺的。数学是所有算法的基础，物理学涉及到人工智能的功耗和能效问题。相较于人类大脑极低的能耗，人工智能的功耗非常高，特别是现在的大模型，在计算过程中消耗的能源是极为惊人的。人完成这样的一个计算，非常快，不需要那么高的功耗，也不需要那么庞大的计算。因此，如何提升计算效率、减少功耗，是当前需要解决的重要问题。
总的来说，人工智能相关学科非常多，从技术到应用都可以找到切入点。而扎实的理科基础对人工智能的发展也至关重要，因此打好数学、物理、化学等基础，对于从事人工智能领域的人来说意义重大。
叶教授电话采访
叶教授是我国电力系统自动化专家，匿名接受驶向未来分论坛的电话采访。
1.开场问题：个人背景与职业发展
主持人：能否请您向大家介绍一下您目前的主要研究领域，以及您的研究领域对于我国城市建设发展的重要意义。
叶教授：我的研究是电力系统规划运行与控制，属于电气工程下面的一个主要的方向，其中又包括电机，电器及控制高电压电力系统等等。在这些这个领域当中，我的研究领域主要是电力系统及其自动化。这项研究首先对我国的城市建设发展有重要的意义，例如城市电网风险防控：由于国家的快速发展，电网的变化很快，导致电力的负荷增长也很快，虽然国家（尤其是发展中国家）以及城市的GDP会从此中受到增益，但是高负荷的增长同时也是不稳定以及不可靠的，需要科技人员对相关风险进行预警以及管控。同时，伴随着能源危机问题的不断增加，从电源角度来讲，清洁能源是解决问题的核心要素。那么，如何快速将新能源接入电网，建成“新型电网”便是我目前的主要研究目标。
2. 新型电力系统运行与控制
主持人：目前我国致力于在各个城市打造智慧型电网，致力于借助高新科技打造新型电网，请问您能否用较为通俗的语言介绍一下什么是新型电网呢？
叶教授：新型电网的定义或内涵在不同国家和领域有不同的解释，我认为可以从三个方面来理解：
首先新型电网中新能源必须是占高比例的，目前，我们的主要电力来源是火力发电和水力发电，但未来想要构建的新型电力系统会接入大量诸如由核能，太阳能，风能等新能源产出的电源，并将其作为主要能源。以风力发电为例，目前在东北地区风力发电发展迅速，目前已经可以达到百分之50左右。按照国家规划，未来70%和80%左右的电力来源将是由新能源产出的。
其次，电网将能够进行连续的柔性调节。实际上，目前我们电网当中可以调节的设备相对匮乏，这对于电网的安全性和稳定性都是潜在的隐患。因此诸如动态无功补偿装置和柔性直流输电都将是应用在未来电网当中的主要科技。
最后，新型电网系统一定会是一个多功能互补的便利系统，也就是说未来的电网系统绝对不会是仅仅由单一领域控制运行的，它会是一个包含了多个领域知识的新型系统，比如现在国家也在投入研究电网与热网、交通网相互交互的系统。
3. 新型电力系统建设所面临的困难与挑战
主持人：在新型电网建设高度发展的同时，一些风险与挑战也在逐渐显现，请问您能否讲述一下目前新型电网发展主要面临的困难与风险是什么？以及这些问题的应对措施与解决方法是什么？
叶教授：电力系统作为目前所有系统里最庞大复杂的一个人造复合系统，诸如各区域之间电网护理，整个系统的能源优化配置管理，以及资金运行都是很复杂的问题。
目前国家想要实施电力市场来解决相关问题，也就是让电力在发电输电配点以及用电各个缓解实现分离，但是各个环节的竞争机制以及生产消费过程，交易机制都需要相关法律法规的制定，这又跟经济学，统计学相关知识挂钩，因此新型电网是一个交叉学科问题，其中包括电学、法学、经济学、统计学、数学等知识，学科的繁杂性也提高了新型电网计划的实施难度。因此应该提高各学科交融程度，培养专项人才，在交易，法律，统筹运营等方面同时进行，共同复合式打造新型电网。
除此之外，保持发电和用电平衡，让电网时刻满足消费者以及供应商的需求，提高能够承受的调节频率，减少电网断电概率，降低季节对于电网的影响也迫在眉睫。同时还需要在各种电源来源中做好时间，规模的平衡，保证所有的电网传输生产都在可承载的范围内，在电网出现故障时能够快速地采取措施，避免出现大面积停电的风险也是紧迫的问题。
4. 光电合并与新型电力系统
主持人：目前，我国新型电力系统已经进入了构建以新能源为主体的发展阶段，那么其中多功能互补便是重要的一环，能否请您用通俗的语言详细的解释例如光电合并等相关技术目前的重要突破以及面临的问题。
叶教授：光电和风电目前在电网中所占的比例越来越多，但是什么地方用光、什么地方用风，跟我们的资源配置有关系。以风电为例，并不是所有区都能够使用风电，这需要根据地区间风力资源的分布来决定。以辽宁省为例，西北地区的风力资源比较丰富，那么对于光伏发电的需求便相对较低。青海、西藏地区因为地域辽阔且日照时间长，这提供了丰富的光能资源，非常适合接入光伏电源。
但是光伏电源的接入对电网规模也就是说其能源接纳能力是一个考验，目前许多电网存在变压器容量不足问题，使得热稳定以及其他稳定因素对电网造成巨大影响。此外，针对光伏发电而言，不稳定的天气因素，如出其不意的阴雨天气也会使电能功率产生大幅波动，电压等也会受到其影响，因此电网的稳定性也会大大降低。
不仅如此，用电的不稳定性也是一个问题。例如随着新能源汽车逐渐步入大众视野，而人们对于充电桩的使用是不规律的，这就使用电充满随机性，此时对于供需及时匹配的需求便大幅度提高。想要解决这一问题，首先需要在能够快速恢复供电的关键技术上取得突破。其次，要改变电源单一流向的现状，需要在配电网中接入分散式电源，例如虚拟电厂和微电网，充当一个智能节点来调节功率的双向流动等。
5. 电网建设与城市规划问题
主持人：新型电网规划建设计划的落实是否会给城市规划带来挑战？请问叶教授能否列举一些电网建设与规划的挑战与解决方式。同时，我们也了解到伴随着新能源汽车（尤其是电动汽车）的发展，城市充电桩规划的问题也显得尤为突出，那么请问您，新型电网建设是否与城市充电桩规划问题有关联？有没有一个较好的解决方案？
叶教授：目前，充电桩规划的问题是一个从理论研究到工程实践等各个方面都在做的工作，我国的很多城市电网都提出了如何构建智慧城市电网的一些方法或者技术。那么我的想法是要做好城市电网以及微电网等协同规划。那么在电网规划的时候不仅仅需要考虑电网本身成本，还要考虑诸如微电网等智能节点如何更好的与其相互配合，提高电网的灵活性，其中包括储能以及储能功率的双向流动，可调节的复合结构等。
针对充电桩规划问题，应该将研究方向放在如何利用充电设施与电网进行双向交互，降低不确定因素以及干扰，利用经济手段实现有序充电等方向上。举一个简单的例子，某一时刻电网中出现了功率扰动，需要进行简单的功率调节，而此时又有很多充电设施在运作，与电网相连进行功率交换。此时合理运用控制装置使电网按照功率需要进行调节便成了关键。这样，在电网满足了充电需求的同时，充电设施也在自身允许范围内参与调节。
主持人：那么最后，新型电网建设将一定会给社会带来新的机遇和挑战，请问叶教授对于新能源电网将会给社会带来的改变还有什么补充或者要强调的吗？
叶教授：新型电网的建设是一个专业性很强的领域，同时电网以及电力系统也是未来几十年以内很有未来发展前景的行业，但是其发展又离不开与其他领域的交融以及复合，也就是我们一直强调的多学科交叉复合领域。希望大家能够运用自己的专长，将自身领域成果运用到新型电网建设当中。
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文案：潘乐仪、祁舒涵、杨浚灏
排版：杜飞逸
审核：曹商羽、黄韬、杜飞逸、张然、穆诺可、张亚维
