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2018年6月30日, 在常熟中國智能車綜合技術研發與測試中心一樓中央管控大廳的屏幕上，顯示一輛由長城汽車改裝的無人車，車內沒有駕駛員，方向盤在靈活地控制著方向，繞著測試場地行駛了一段距離后，車端發出請求接管的指令，坐在大廳內遠端駕駛員通過駕駛模擬器順勢接管了車輛，控制無人車繼續向前行駛……

這是發生在“IEEE IV 2018 On-Road Demonstration”國際智能車聯合道路演示上的場景，五輛分別來自中山大學、鶴山東風汽車、加拿大滑鐵盧大學等高校和公司的無人車，全部接入慧拓智能機器公司的平行駕駛3.1系統，與5輛有人駕駛的社會車輛在測試場地進行路測。他們分別在一般交通場景響應式接管演示（正常接管）、緊急交通場景主動接管演示（緊急接管）、主動避障功能和中心駕駛員實時狀態監測控等四個場景下，利用平行駕駛3.1系統實現了更安全的無人駕駛，而這一系列的工作只需要一個遠程駕駛員控制。

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看到這個場景，坐在臺下的王飛躍教授陷入沉思，他開始回憶自己近三十年的無人駕駛研究經歷。1988至1996年間，時任亞利桑那大學副教授的王飛躍，先后在NASA的空間探索智能機器人系統中心（CIRSSE）和本地行星資源利用空間工程研究中心(SERC)做系統集成驗證主管和首席研究員，先是負責外空間自動工廠的設計與控制，建立了CIRSSE空間機器人平臺的任務流程和ISRU火星制氧廠及其相應仿真驗證系統；后與美國標準與技術院(NIST)的Albus合作，研制了月球表土采集車原型“SpiderRobot”無人車。當時的美國并不太平，民主黨總統克林頓與共和黨的國會打架，不批聯邦政府的預算，導致空間機器人無人車和采礦的項目預算無法執行、項目研發人員的工資發不出來、面臨被迫停止的危險。恰好這時候收到Caterpillar的邀請，出資一百八十多萬美元（后追加到兩百多萬美元），請王飛躍及其同事做一個「AutoDig Project」。項目組必須在有現錢的Caterpillar礦山裝載車和無現錢的火星車之間做選擇。迫于團隊生計，最終只能把已經“到手”的空間機器人項目還給了JPL（噴氣推進實驗室），選擇了有現錢的Caterpillar大型野外裝載車(Wheel Loaders)的自動化項目，該項目也成了王教授“當地簡單（Local Simple），遠程復雜（Remote Complex）”的“基于代理的網絡控制”想法的正式實施。

當時的資源十分有限，GPU之類的加速器連影子都沒有（1999年英偉達提出GPU概念），主流的PC處理器是主頻只有40MHZ的Pentium 486系列，只能用專用微嵌入式系統來進行實時數據的采集和處理。 基于當時的計算機算力和存儲能力考慮，王教授通過整合當地和遠程計算資源，把模糊邏輯和神經網絡有機結合，利用有限狀態機來模擬人類挖掘策略，將分層智能控制理論和智能挖掘算法用于98T自動裝載車，使得其初時挖滿率從原本的70%提升到90%，由此獲得了1996年的卡特彼勒技術發明獎；隨后在1998年與學生和同事合作完成了世界上第一本礦山自動車的研究專著。

Agent技術在90年代成為熱門話題，甚至被一些文獻稱為軟件領域下一個意義深遠的突破， Agent技術為解決新的分布式應用問題提供了有效途徑，同時也為全面準確地研究分布計算系統的特點提供了合理的概念模型。當時受Agent技術思路的影響，王飛躍教授于萌發了“平行駕駛”的想法，將有人駕駛與無人駕駛結合起來，為當時低迷的自動駕駛研究另尋出路。這一想法曾用于90年代末美國無人車VISTA的研制和數字試車場DGP的設計上，后來在國內“863”汽車電子重點項目“基于OSGi/VDX的嵌入式實時特定汽車應用操作系統vASOS”中得以部分實施，但其方法的正式提出卻是差不多十年后的2005年，即在第一屆IEEE汽車電子與安全國際會議(ICVES)上提出的基于網絡化智能代理、按照“車內（Local）簡單、車外（Global）復雜”原理設計的平行駕駛系統。

從太空無人車、外星無人車、無人駕駛礦卡、Vista Car再到現在的智能駕駛，30年仿佛俯仰之間，為車輛自動化研究奮斗了大半生的王飛躍教授，似乎漸漸找到了無人車如何安全上路的答案，那就是平行駕駛。這次國際智能車聯合道路演示是平行駕駛系統的3.1版本，演示現場普通汽車、SUV、貨車等改裝無人車同時上路，由一個遠端駕駛員同時管控五輛車。臺上主持人極富感染力地講解了無人車實時行駛狀況以及遙控駕駛接管車輛的整個過程，臺下受邀前來觀看演示的國內外專家學者都驚嘆不已。同樣坐在臺下的平行駕駛理論提出者王飛躍教授卻微微皺起了眉頭，尤其是當主持人一直重復“remote driving（遙控駕駛）”的時候。演示結束后，我們采訪了王飛躍教授。

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智車科技：這次國際智能車聯合道路演示，平行駕駛3.1系統接入了不同車型，不同系統的五輛無人車，最終只依靠一個遠端駕駛員就順利地完成了整個過程，您對這次演示滿意嗎？

王飛躍：這次演示比3月18日發布的平行駕駛3.0系統難度上有了新的提高，也完美地完成了任務，如果非要講這次演示中“美中不足”的地方，我覺得可能是“遙控駕駛”被多次提到，這會讓大家誤以為平行駕駛就是遙控駕駛。隨著網絡技術越來越穩定，國內外出現了很多遙控駕駛的公司，遙控駕駛一般只能有單一的遙控對象，單一的指令傳輸，沒有群體間的知識共享，而平行駕駛是一套能夠獲得感知極限和以外情況下的數據與場景、通過大量算法與大規模算力分析并評估行駛決策、并將知識與經驗分享給系統中所有車輛的系統，它依靠具有感知、傳輸與決策能力的單車，以及背后龐大的GPU等設備進行數據存儲與計算，使得車輛本身具有根據環境變化調整自身行為的能力，只有出現預警時，才需要人來操作。換句話說，平行駕駛是在有人駕駛、遠程控制、網絡駕駛、無人駕駛之外的一種駕駛方式，但又可以根據場景重構軟件定義的"伴生車"而轉化為其中的任何一種。平行駕駛中，駕駛的過程就是產生數據的過程，它把物理傳感器獲得的關于路況、關于車輛服務、關于車輛狀態的信息，進一步加工，把這些物理世界得來的這種小數據，通過計算實驗的方式，擴展成大數據，再用智能方法如機器學習等把這些大數據提煉成針對具體問題、具體服務的小智能、小規則、小知識，就是具體任務的精準知識，完成出行的智能控制，智能管理，讓出行變得安全、舒適、敏捷、智能。

智車科技：平行駕駛是虛實互動來指導駕駛的，虛擬的部分確實很難在可觀的演示上展現出來。現在越來越多公司開始相信和重視虛擬測試，平行駕駛在虛擬數據部分跟他們有何區別？

王飛躍：在平行系統中，所用的技術手段稱為 ACP 方法。A 是指人工系統 (Artificial Systems)，即構建與真實系統相似的人工系統；C 是指計算實驗 (Computational Experiments)，即利用當前高效、魯棒的人工智能、機器學習等方法對構建的不同數學問題進行求解和分析；P 是指平行執行 (Parallel Execution)，即用人工系統來指導真實系統，同時真實系統也可提升人工系統。計算實驗是在人工系統和真實系統兩個維度中同時進行的，而且具有越來越智能的趨勢，這可能是與其他公司做虛擬測試不同的地方。計算實驗在實際系統主要對過去和當前的數據信息進行處理，獲得能夠指導實際系統運行的知識；而計算實驗在人工系統中則主要體現為通過預測學習和引導學習來獲取未來的或者未經歷過的知識，從而使得平行系統更加完備。

智車科技：您研究30多年的無人駕駛，從最早研究無人礦車到現在開始平行駕駛3.1系統已經落地了，您覺得目前無人駕駛最佳的應用場景是什么？

王飛躍：以挖掘、裝載和運輸為主的采礦作業自動化，是無人車技術最合適最“靠譜”的一個應用領域。礦山是一個相對封閉和結構化的受控環境，加上駕駛員的勞動強度太高和工作條件太惡劣，特別適合無人車和機器人等人工智能技術的應用。

礦山開采是一項較為古老的行業，近幾年來科技的進步以及汽車行業的發展，慢慢開始影響采礦業，礦用車開始逐漸普及，礦用車的種類也不斷增加。目前，國外數字化的礦山開采逐漸成熟，Sandvik 和 Atlas Copco 等公司已經開始在南非智利等礦山試用數字化的開采作業，其礦山中的數字自動化系統也離不開對于自動化礦用車的需求，在礦山中，LHD 配套的地下卡車自動化系統、低下鏟運車已經成功應用于自動化系統中。相信隨著這種自動化系統的成熟，對于自動化跨用車的需求量也會更大，會刺激更多的企業從事自動化礦用車的產業。我國也在倡導建設智慧礦山，所以礦山的自動化還有巨大的潛力。

一直堅持平行駕駛技術路線的慧拓智能機器公司也在做一些實踐，他們研發出無人礦山整體場景平行智能解決方案，在2017年初就與世界工程機械排名前十的國內大型集團企業達成了面向無人礦山量產的戰略合作，做無人礦山機械及管控平臺。同時，公司也與國內主流整車廠簽署了量產無人駕駛物流商用車的合作。公司也在與其他整車廠和大型能源公司以及華為、移動、聯通等移動互聯網公司洽談合作，進一步完善整體運營方案。

智車科技：平行駕駛整合了有人駕駛、無人駕駛、遠程控制、網絡駕駛等多種駕駛方式的解決方案，如果未來在馬路上應用，它改變的是整個交通系統。所以，是否想過與國家層面的合作？

王飛躍：未來必然會在國家層面進行建設，構建適合中國特色的平行智能交通系統，而且平行交通早己被發改委和交通部列為示范項目。但平行礦山還要時日，因為全世界范圍內的實踐也不多。所以，現在要從一些礦山、物流等小場景中去驗證平行駕駛系統，真正做到了安全、高效才會更有說服了。我們也在某些城市也做過一些嘗試，“基于ACP方法的平行交通一期工程”作為青島市城市道路智能交通管理服務系統的一部分，由自動化所復雜系統管理與控制國家重點實驗室、自動化所青島智能產業技術研究院、青島市公安局交警支隊、海信集團以及國防科技大學、清華大學等多家單位聯合組織研發實施。項目總投資約七億元，是目前國內實施的最大智能城市交通項目。項目自2014年10月份上線以來，在緩解城區交通擁堵、提升交通信息服務水平、規范交通安全秩序、提高交通管理科技水平等方面體現出較好的應用效果，取得了良好社會效益，有力地提升了青島市交通建設的國際化水平。我們相信，實踐是檢驗真理的唯一標準。