無人駕駛是一個很複雜、很有挑戰的一件事，也是人類夢想和科學幻想，它需要很多的投入，需要很多的攻堅。
9 月 28 日，中國工程院外籍院士，清華大學智能産業研究院講席教授兼院長張亞勤在中國電動汽車百人會舉辦的全球智能汽車産業大會高層論壇上發表主題爲《走向無人駕駛》的演講。
從大模型和生成式 AI 的發展趨勢講述無人駕駛，在張亞勤看來，人工智能是無人駕駛背後最重要的技術驅動力量，每次人工智能的發展都會讓無人駕駛上升一個台階。
無人駕駛的趨勢是人工智能
人工智能對無人駕駛的影響包括自然的内容，也包括從傳感器的内容，可以有圖像、語音、文字，也可以從我們激光雷達、4D 雷達來的信息。
張亞勤認爲，未來需要新的算法，GPT4 比起人大腦的效率至少低 1000 — 5000 倍，需要強化學習來加強新的信息，對無人駕駛很重要。同時還需要新的模型，模型之間的交互、聯邦，包括把模型如何上車、如何進入手機端，以及如何大模型變成小模型。
同時，張亞勤提到具身智能（Embodied AI），大模型如何與和車、機器人、無人機相連。現階段，企業是成功的 EV 企業，但是仍需要修長遠的眼光，特别是成功的企業要看到未來的制高點和決勝點是智能駕駛、無人駕駛。
此外，張亞勤表示生物智能同樣重要，大模型和大腦連接會有很大的能量、很強的能力，但同時也帶來很多風險。在大模型方面、包括無人駕駛方面需要在内容、體系方面綜合治理。AI 需要更可控、更可信、更安全。
L4+ 級别無人駕駛有望實現
張亞勤認爲無人駕駛其實是人工智能裏面最複雜、最有挑戰的問題，但是也是最可以解決的問題，不是一個通用人工智能，是一個專用的，爲了解決具體任務的一個智能的挑戰。
由于場景複雜、任務複雜，當然更重要的要高可靠性，高安全性，行業普遍認爲，無人駕駛要比人類駕駛安全 10 倍才可以大規模的推廣。
張亞勤指出，無人駕駛有很多關鍵的問題，包括市場的力量和非市場的力量。市場的力量包括技術可行性、用戶需求、産業生态、商業模式。非市場的力量則包括，政策、法規、倫理、隐私，還有一些非人爲的因素。
張亞勤認爲，L4+ 級别無人駕駛是可以實現的，具體實現不僅要有視覺、還要有激光雷達，不僅是單車智能，還需要認爲 V2X。車路協同會增加安全度、冗餘度。
自動駕駛很複雜，包括采集數據、傳感融合、智能感知，需要仿真、車輛的平台、V2X 的平台、車輛的平台，是一個相當複雜的問題。
單車智能更爲重要
大模型包括感知、決策，有 4D 場景的感知、駕駛行爲策略的推薦、安全的決策，有些是在雲端，有些是在車端，無人駕駛本身是車、雲、路整體的決策。
張亞勤認爲，大部分計算需要放到車上的，90% 以上的計算和決策要放在車上面。并且單車智能也很重要，在沒有雲的時候車也能開。
無人車慢慢會進入市場，無人駕駛進入市場之後大部分還是有人車，有人駕駛和無人駕駛一定會混合很多年，所以無人駕駛要了解人的駕駛行爲，才可以不斷去适應大的環境。
無人駕駛最重要的是安全，一方面是單車駕駛安全，一方面是車路協同技術安全。張亞勤認爲 V2X 可以增加安全性，但是無法确定具體系數，所以需要理論模型，包括場景分布的模型、感知車輛交互模型、安全評價模型，做出理論公式形成分布。
V2X 在很多場景可以比單車智能大幅度提高安全，比如無保護的左轉，安全可以提高 10 倍，從理論上、實際上證明 V2X 十分重要。感知模型拓展到規劃和決策，安全性更加提高。
對于無人駕駛，張亞勤認爲這是一個征程，正在把科學幻想變成科學、把夢想變成現實。
