中国科学院院士李德仁：测绘遥感能为智能驾驶做什么？——论测绘遥感与智能驾驶

9月28日-29日，“中国车谷2021智能汽车产业创新论坛”隆重召开。本次论坛由武汉经济技术开发区和东风汽车集团有限公司联合主办，由武汉市智能汽车产业创新联盟与盖世汽车联合承办，主要围绕智能汽车的创新发展这一主题展开，涉及人机共驾、地图定位、人工智能与芯片、仿真测试等多个热门领域。以下是中国科学院院士、中国工程院院士、国际欧亚科学院院士、国际宇航科学院院士李德仁的发言：

中国科学院院士、中国工程院院士、国际欧亚科学院院士、国际宇航科学院院士 李德仁

非常高兴再次到经开区，今天我们讨论的是车谷2021智能汽车产业发展问题。我要和大家交流的是测绘遥感能为智能驾驶做什么？也就是测绘遥感对自动驾驶的作用。

这是武汉大学成果转化企业生产的高精度移动测量系统，用于国防，参加了建国70周年阅兵仪式。

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人类自行驾驶和自动驾驶是什么关系呢？人开车依靠大脑、眼睛、耳朵，看环境、听环境得到信息，加上大脑里记着原来驾驶的经验和周围的环境，大脑就相当于导航地图。如果我们把眼睛、耳朵用各种传感器代替，用激光雷达、红外、可见光把导航地图做起来，就可以取代人工驾驶中人的大脑、眼睛和耳朵，这就是我们可以实现自动驾驶的基本原因。

那么测绘遥感能给自动驾驶提供什么呢？用户可以接受的成本；要基于人工智能做全天时、全天候的感知传感器，也就是晴天、雨天、雾天都能适用；要能提供亚米级（10厘米）室内室外地上地下连续的导航定位，提供高精导航地图；在车联网上提供视觉影像。这就是我们测绘遥感可以做的四件事情。它的难度在哪呢？高精度，高可靠性，高集成度，低成本。

国家2018-2020年提出来要发展人工智能，推动人工智能继续产业化，重点在智能网联汽车、智能语音交互系统、智能服务机器人、智能医疗终端等八个领域率先开展。到2020年要实现让汽车从A点自动行驶到B点高度的自动化，A点可能在我家，B点在你家地下室。无人驾驶从历史发展角度来讲，1960-1990年是由无线电技术驱动；1990-2014年主要是靠GPS，用实时的算法、能够实时感知环境的地图和自己的导航定位；2014到现在为止，我们要做的是用感知传感器、人工智能来推动。这是新的阶段，它是属于智能网联汽车的阶段。

从历史发展来看，全世界有一个过程，1960到2021年，从简单走向复杂，从单一走向综合，从萌芽走向完善。现在有了5G/6G就可以做网联，我们做车路协同、自动驾驶双重保险。汽车在没有任何外界支持之下可以自动驾驶，环境、路、网能够给汽车提供自动驾驶服务，这两个结合在一起，可以大大降低自动驾驶的事故率，比人工驾驶还要低。

一辆自动驾驶汽车就是一台移动测量系统。传感器很重要，必须是无所不在，能够感知认知。要把感知传感器、红外摄像、激光雷达、导航、高精度地图做在一起。上海汽车厂认为，价钱如果能够在2000-3000元就可以装在上百万辆车，现在大概1万多元，还要降，降到量产价格。未来每一辆汽车，会从有人驾驶到辅助驾驶，再到半自动驾驶，最后到无人驾驶。

武汉大学成果转化企业用80万科研经费开发了首例自动驾驶高精度导航地图，提供给东风、上汽。我们和上汽合作，研发实验区的L4、L5导航地图和一系列国家标准。我们还和上汽研制了自动驾驶车用的平价惯导，并在上海做了实验，可以自动感知周围环境来确定往哪个方向行驶。

我们又试验了能不能把汽车开到地下停车场？L4等级智能驾驶要量产，要解决城市地下复杂条件下A点到B点最后一公里的自动驾驶，我们来看一下。

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这是智能传感器，需要高精地图。为什么要高精地图呢？如果在武汉开车很快，到北京可能就不太敢开了，因为不熟悉环境。什么叫环境？地图。驾驶员装了地图在脑子里面，是不可缺少的。这套地图本身是所有路况的基本规则，高精地图则是自动驾驶系统解译的交通规则，它是自动驾驶的知识库，是自动驾驶不受干扰的眼睛。

汽车上装一个北斗芯片RTK，就能做0.5米精度测量，装上更高级的传感器可以做5-10厘米精度测量。所以Tesla到了中国，大家就紧张了，一辆车装了十几个传感器。现在人人都是测量员，不再仅仅是数据的使用者，这就是众包。这些数据利用起来降低高精地图生产成本，这就是区块链的作用。

高精地图相对普通的有什么区别呢？坐标精度要求更高，如果自动驾驶需要达到5-10厘米，还能提供紧急的道路对应，能够真实反映道路实际的样子，几个参考点，什么颜色，每个车道的宽度，中间的坡度，对交叉口怎么上去，上哪个道。这样情况下，高精地图有好多因素，精度要高，内容要充实，道路信息元素要丰富，更新要实时。还有地下车库、收费站口、停车场，这些信息都要收集到高精地图里。它还能够弥补传感器的性能不足，地图上标了交通规则、路径规划。所以高精地图很重要，能够弥补感知器件不足，提升系统的能力，降低传感器的成本。

怎么制做高精地图呢？主流高精地图采集方法，专业+众包比较划算。专业的好处是精度高，但是费用也比较高，效率比较低。而众包精度低，费用低，数据量很大。用众包获取的数据再提高精度，要做分离和模块化，把采集的数据提取出来做识别和分类。现在高度数据是最宝贵的，我们可以用坡度代替高度，在高度交叉口的地方提供信息服务，用各种方法来融合解决交通路口的连通关系。

道路状态的变化比较快，而更新有时候跟不上，这个时候利用众包就比较好，能够更好地解决更新问题。我们和中国移动、联通在考虑，利用5G和北斗系统服务收不到信号的地方，如高架桥底、隧道里。

还要把人车路，也就是人和环境都管理起来。对驾驶员提供疲劳状态的监控，通过云和5G实时传送数据。我通过工程院给中央上报了院士建议，5G能够帮助高精度数据动态实时更新、理解实时感知数据、呈现实时交通运营状态，来解决车路协同路侧感知之间的影响。在万物互联时代，也是智慧互联城市的时代，我们要把自动驾驶作为一个重要环节。

MEN感知高效传输和智能控制，满足未来智慧城市和智慧交通大数据全息感知体系，要遍布各个城市形成无处不在，形成多维的动态感知数据，实时地感知和管控，室外到室内，地上到地下，这样一个正三维城市网络映射。

另外要警惕高精地图继续发展带来的信息安全问题，传感层、数据层、应用层都会带来一些问题。数据安全问题通过简化内容和切片服务，也就是不需要向用户提供全部数据。车路协同正在武汉市试点，要把人车路网云和环境加进来，这是将来真正实现智能化自动化驾驶的关键。要把所有的传感器尽可能装在路上为所有的车辆服务，降低汽车成本。保证高精度、高完好率、连续导航的正向系统，要放在路上。

最后一个是交通标志。现在是给人看的，要把它变成信号给机器使用。将来道路所有的标志必须同时考虑人和机器，要改成能够让智能汽车接收和理解的信号。还要用5G来解决无人驾驶车联网VR虚拟现实、AR增强现实，打破虚拟与现实之间的边界。

我的团队做了一项示范，实现从宏观到微观，在网络空间可以看到这个，在汽车上面也可以看到这个，把车路协同VR/AR技术应用好。

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我今天就借这场活动和大家交流了测绘遥感技术可以多方面支持智能驾驶和自动驾驶。智能驾驶对我们的要求是高精度、高可靠性、高集成度、低成本。测绘遥感必须与人工智能、大数据、云计算、5G这些技术集成融合来攻克智能驾驶的难关。我们要把车端、厂端、通讯设备商、通讯运营商全产业链互动，从高精地图走向智能地图。车路协同智能化研究将真正实现无处不在的智能驾驶和自动驾驶。我也预祝武汉市经开区作为中国的车谷，能够作出表率。武汉大学和东风有很好的合作，大家都会有长远的发展。谢谢大家！