2019全球未来出行大会-朱世强！人工智能赋能未来出行

【报道】由中国电动汽车百人委员会、中国信息化百人委员会联合主办的全球未来出行大会（GFM）于10月25日至27日在德清国际会议召开中心在浙江省召开。

在新一轮科技革命推动下，全球旅游行业正在经历前所未有的深刻变革。

在以电气化为基础的绿色、智能、网联、共享技术跨界融合的浪潮中，中国成为这一变革的战略重点。

在汽车产业乃至出行行业转型升级的关键时刻，GFM的使命是汇聚未来出行行业的新理念、新模式、新技术、新产品、新业态，共同见证和推动这一变革。

为人类美好出行而创新的浪潮。

以下为浙江大学党委副书记书记、浙江实验室主任朱世强讲话实录： 大家上午好！很高兴在这里与大家交流。

对于我自己来说，这是我第一次参加旅行方面的会议。

旅行的话题非常广泛。

我根据我们自己的科研工作在这里跟大家分享一下。

Face在开场演讲中为我做了一个广告。

之江实验室是全省上下共同努力、全新机制打造的高端实验室。

我们实验室的主题研究方向是人工智能和未来网络技术。

应该说，这两个领域都与未来出行息息相关。

我今天演讲的标题是《人工智能赋能未来出行》。

我们人类总是充满幻想。

无论是2016年美国发布的无人驾驶汽车概念模型，还是科幻电影中提出的飞行汽车。

今年的法国阅兵式上，“空中勇士”翱翔天际的行进方式，人类的梦想始终在驱动着我们科技的创新。

未来的交通方式中，很多是科幻小说，但也有很多非常接近现实。

其中，智能网联汽车是大家普遍考虑的。

未来有希望的旅行方式。

麦肯锡对未来有一个预测。

到今年，超过45%的新车将接入L3级以上自动驾驶网络系统。

如果真的如此，未来美国在这一领域的产值将达到每年8000亿美元。

这是一个非常巨大的经济增长。

未来的出行方式将会有多种商业模式。

如此不同的形态，就有了不同的趋势，那就是智能化。

它包括设施系统的智能化、交通车辆的智能化、出行管理系统的智能化和出行服务的智能化。

这些智能技术的进步将使我们未来的出行更加方便、快捷、绿色、安全、贴心。

随着未来出行对智能化的需求，我认为人工智能将会有很大的应用空间。

我这里总结了人工智能应用的五个层次。

第一个是基于实时大数据的交通路线优化技术，也就是我们现在所说的导航。

这项技术已经被广泛应用，未来可能会变得更加智能化。

第二个是智能驾驶技术，从车辆的角度来看更多的人工智能赋能。

三是智能或混合交通方式的车路协同技术，需要更多的人工智能技术和网络技术。

四是基于广域或局域的交通调度控制技术。

这是从管理的角度来看的。

人工智能也会应用在基于交通信息的大数据分析上，这是一种后端利用。

这样的数据分析不仅可以服务于交通运输本身，还可以服务于城市治理、社会管理等各个方面。

因此，人工智能在未来出行中的应用是多方面、多形式的。

未来如何发展智慧出行，有几个非常重要的支撑技术。

我在这里列出了这些技术。

当然，它们并不完整，但我认为这些方面非常重要。

首先是高性能感知技术。

对于交通来说，不仅需要对外部环境的准确、丰富的感知，还需要对车内系统的非常丰富、精确的感知。

基于高精度、全向性、低成本的高性能传感技术是未来非常重要的支撑技术。

第二是高带宽、低时延、高可靠的高速宽带通信技术，这也是非常重要的支撑技术。

还有高性能、低功耗、实时性强的大数据计算技术。

这三项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。

从我们的布局来看，我们现在正在做的相关基础研究，将会是未来这三个支撑技术的基础。

一个非常重要且适当的系统。

我们整个科研布局都是以科学器件为基础的，包括新一代人工智能开源开放科学器件和新一代工控系统安全科学器件。

这是一个广义的工业控制系统，包括未来的车联网系统。

以这样一批大科学装置为基础，重点突破智能传感、智能计算、智能网络等关键核心技术，包括多项安全相关技术。

技术平台，进一步开发一些智能系统，服务于我国的社会治理、数字经济发展和社会保障。

在这样一个大逻辑中，我们涉及到的智能技术就是我前面提到的支撑未来智慧出行的非常重要的基础技术。

围绕这样的科研布局，我们之江实验室目前已成立了九个重大项目组。

这九大项目组中，人工智能算法平台及平台项目组、人工智能基础理论项目组、超感知项目组、智能芯片项目组、未来网络与安全项目组、智能机器人项目组组是我们的六个非常关键的项目组。

我简单说一下我们正在做的几个项目。

比如天数人工智能开源平台，我们既有计算能力，也有计算框架层可以开放给我们用户。

在整个开发框架中，除了将目前流行的人工智能算法开源之外，我们还会添加一些新的人工智能算法，并开放给我们全国乃至全球的人工智能应用开发者。

第二个项目是毫米波雷达芯片。

该芯片具有可重构性能。

同时具有较强的检测能力。

它的探测精度比我们现在的雷达高很多。

左边两张图是传统雷达测得的信号。

中间的是毫米波芯片制作的雷达信号。

你可以区分一下。

无论是信号的丰富度还是信号的准确性都得到了很大的提高。

第三个项目是高速通信芯片。

这是一款针对5G的新型高频通信芯片。

目前，通过一系列技术，这款芯片的通信速率已经达到了T比特率。

第四个项目是类脑计算芯片。

当前的计算系统是基于冯·诺依曼的系统。

除了计算方式和我们人脑的根本区别之外，还有一个瓶颈问题，那就是能耗。

，我们成功研发出拥有15万个神经元的计算芯片。

该计算芯片已经在一些应用中进行了测试。

测试结果是从能耗的角度，在相同工作负载、相同数量的情况下进行的。

能耗降低了2个数量级，目前我们正在开发10000个神经元规模的芯片。

第五个相关项目是低空智能有人机。

我们不仅将其开发为一种交通工具，而且将其开发为一个集成的人工智能演示系统。

因为它是有人、无人驾驶，所以我们需要实时检测场景、实时施工、实时智能驾驶和决策。

我还没有准备好透露相关参数。

这也是未来载人作战的一个非常重要的补充手段。

目前我们已经进行了试飞。

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总体来说，之江实验室虽然没有在未来交通方面直接大规模布局，但是我们的基础研究技术可以很好的支撑我们未来的出行，特别是智能出行和未来交通。

旅行有无限的想象和挑战。