展望未来的智能“车联网”
对于无人驾驶车的发展前景，郑南宁十分乐观。“随着人类掌握的机器计算能力日益增长，不断突破计算极限的挑战，无人驾驶技术发展到未来将会出现一种新的智能‘车联网’，给人们带来一个全新的世界。”
对于这种智能“车联网”，郑南宁给出了这样的解释：将先进的传感器技术、互联网技术、智能信息处理与控制技术等集成在一起，对复杂的道路和交通环境进行全面感知，实现多个系统间大范围、大容量的各种数据包括环境信息的交互和有效利用。可实现对每一辆汽车进行交通全程信息交互与控制，对每一条道路进行交通全时空控制，以提高交通效率和保障交通安全。“比如，以后坐车出门，哪条路到达目的地最便捷，可以由车来设计，车像人一样会学习，走过一次就能自动学习更新，现在对于智能‘车联网’还只是一个朦胧的感觉，随着研究的不断深入，一定会带来全新的认识。”
对于“车联网”，国家自然科学基金委信息科学部副主任张兆田描述了这样一种场景：坐在车里，能随时了解到周围其他车和你所在的车之间的位置关系，以及前方道路拥堵还是畅通等信息，车辆采集到的各类信息通过信息网络平台的整合，可及时提供信息交互与信息服务。
在郑南宁看来，谷歌公司之所以参与研发无人驾驶车，背后有着巨大的雄心和目标，它希望用互联网技术把全球各类信息都网罗进去。而其研发的安卓系统最大的应用之一正在于自动导航上。
无人车研发面临诸多现实瓶颈
无人驾驶研发取得的一些技术成果已经在现实中得到了应用，未来的智能“车联网”更是让人充满期待。然而，目前无人车研发还面临着诸多“路障”。
在本次比赛现场，经常会出现这样的画面：比赛车辆行驶到红绿灯路口时，会停下来判断，即使对面是绿灯；在没有交通标识、或标识不明显的地方，车辆会“无所适从”；比赛过程里，时不时需要人工进行干预；车辆直线行驶一段后，会突然右偏，甚至撞上马路边缘……
张兆田认为，车辆在比赛中出现上述状况都是可以理解的，技术、人为的各种因素都会影响比赛，发现问题是比赛目的之一。“目前，比赛车辆都具备了信息采集能力，难点就在于如何处理获取的各种信息，从而正确规划路径和做出正确的路径与驾驶决策。”
在他看来，计算机的处理能力越来越强，但从认知角度而言，可能还不如一个刚上幼儿园的小孩。很多在人看来是非常容易的事情，对计算机就非常困难。比如，在行驶中，车上摄像头会捕捉到前方有阴影的图像，如何识别前方是有障碍物，或者只是光照产生的阴影；车上摄像头和激光雷达装置会传来不同信息，该优先处理哪一种信息等。此外，即使车能正确识别，但判断过程需要时间，如果车速太快，发出的指令就相对滞后，就会出现偏离车道。
在真实的城市交通环境里，人流、车流，包括非机动车都混在一起，还有很多交通标识、红绿灯、天气状况等，构成了非常复杂的道路交通环境。“即使人都不一定能做出正确判断，何况是认知能力差很多的计算机。”郑南宁说道。
谈及无人车研发现状，郑南宁指出，和欧美发达国家相比，我国无人驾驶车辆及相关技术的研发目前还处于比较初级的阶段，还需要进一步加大经费投入，但更要注意培育良好的研究环境，提升研究规模和质量。“就研究环境而言，中国的科技工作者需要踏踏实实、卧薪尝胆地做研究，不要有追求名利、急于成功的心态。”
通过对国内外无人车比赛项目参赛单位数量进行比较，郑南宁指出，国内比赛中参赛单位数量比美国类似的比赛要少一个数量级。“我们一般也就是几支到10支队左右，而美国组织的无人车挑战赛最多时有195支队报名参赛，由此反映出我们的学术活跃性、研究团队迎接挑战的欲望有待增强。另外，对一些有明确应用目标的基础研究不能停留在假设的模型或实验室里，要解决真问题，必须走向真实世界。”（记者 唐婷）
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