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11月11日下午,在中国信息化百人会“智能驾驶政策与战略”专题研讨会上,中国科学院自动化所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任王飞跃做了题为“平行驾驶与平行道路:未来出行新思路”的主题发言。

王飞跃在CPSS(Cyber-Physical-Social Systems)的理论框架下,将驾驶员、车辆、信息这几个组成部分,扩展对应到通过物理空间和信息空间耦合交互的三个世界:物理世界、心理世界和人工世界,形成了基于CPSS理论的“平行驾驶”。

王飞跃认为,未来物理的车将和软件定义的汽车平行起来,物理的公路将和软件定义的公路平行起来,以后车不是开在物理世界,而是开在物理世界、心理世界、人工世界三个世界里,实现的是知识自动化。我们靠知识自动化走向智能汽车,走向智能社会,走向智能产业。

以下内容根据王飞跃演讲摘要整理:

 

我个人觉得现在做无人驾驶汽车的方向都错了。从中国“马路”的叫法的改变,我们就应该得到一个启示。中国的路是“马路”,什么意思?马用的路,中国50年前马还在路上走,现在马怎么上路?它上路是非法的,只能站在大卡车上上路。以前普通人家里都有马车,那个时候告诉他路不让马走,不跟你拼命才怪呢!这么多年过去了,现在谁能养得起马?只有富人,一匹马上千万美元。唯一能见到马的地方是什么地方?赛马场。这就是变化。

现在每个人都有一部车,以后真正实现无人汽车的时候,只有富人才能拥有有人开的车,唯一能见到有人开的车就是在赛车场,这是历史的必然。为什么呢?最初汽车出来的时候,也是汽车跟马车一起开,汽车不能开得太快,把马惊了会出大事故的。未来的无人车,车开得太快了,人要惊,跟马惊了是一样的道理。无人车可以开得更快,可以开200码,但是人早就慌了。


我们中国刚刚开始发展无人车,再过一段时间,无人车将会改变整个社会一切的形态,无人车可以开向智能社会。不过,我们刚刚把这么多车卖给老百姓,把环境都污染了,传统车厂都建了,如果不准他们上路,他们也要造反,所以这其中有非常长的过渡时期,要换一套思路来做,必须要让老百姓手头的车用完了再说,至少是10年以后,我觉得最好是25年以后。中国局部的城市前15年内能实现,还有一些是15年后能够实现。这是我跟主流观点不一样的地方,以后无人车的解决方案不在路上,而是在天上。以后只有几个汽车公司才能留下来。


所以,国家会在这里面发挥重大的作用,现在的车辆管理中心是注册车牌的,跟我们的交通管理中心将来是一样的。我当年提“软件定义汽车”这个说法没人相信,我说5G起来后,车就是一部大手机。

我的观点就是一定要平行汽车平行交通。物理的车跟软件定义的汽车要平行起来,物理的公路要软件定义的公路合起来。研究智能汽车里面临着很大的工程复杂性和社会复杂性,会带来巨大的建模鸿沟,我们怎么克服?我们就做平行。这个鸿沟一是靠数据填,要把小数据导成大数据,把大数据提炼出来变成精准知识即小规则,这就是平行。对于汽车来说,物理汽车跟软件定义的汽车一起开,开的过程中产生数据,计算实验的技术,再变成驾驶的精准知识,小知识,而且产生崭新的工业,将来会有学习工程师、培训工程师、实验工程师、决策工程师,我们就是把司机换了一个地方,以前在车上开,现在是在办公室开。

我们一定要跳出CPSCyber-Physical Systems),要走到CPSSCyber-Physical-Social Systems),一定要人在里面,从以前的三个圈变成五个圈,人将来要开在三个世界里,物理世界,心理世界,人工世界实现的是什么?知识自动化我们要跳出工业自动化我们靠工业自动化走到今天,现在要跳出这个层次,靠知识自动化走向智能汽车,奔向智能社会,这就是十九大提出的“智能社会”,我们要给技术支持,这样才能产生智能企业智能组织智能社会,也就走向智能产业。

 

这就是平行驾驶,你开着车的时候,一批机器人一起开,监控路况、打电话订餐、安排会议,人就是一个指挥员,非常容易,不需要司机,不是一个人在开,也不是机器在开,是云端跟车端结合,车内简单,车外复杂。将来的虚拟车也是一个主体,有自己的驾驶学校,它们也要定期培训,定期提升知识,还要与车进行具体的个性化服务。宝马、福特最初卖给大家的车都是一样的,开了一段时间之后就变成你的车了,跟旁边的车是不一样的,因为驾驶员变成了提供智能车、平行车的数据产生器。那个时候自然语言处理,就是你的自然语言处理,这就是平行驾驶最基本的概念。以后车不是开在物理世界,开在三个世界,物理,心理,人工,智力世界,这就是平行车,这就是平行驾驶。


车不但开的时候产生数据,开完了继续产生数据,做机器学习、平行学习,监控你的车况,确保开得最优化,其中有一连串的技术支持,所以远端智能跟当地智能要结合,远端可以复杂,当地必须简单,安全是第一位的。这是我们刚刚发表的一篇文章,就是平行驾驶,开在三个世界、五个圈里,开在CPSS里,把交通的自动化和汽车的智能结合起来,把L0到L5六个阶段全都统一起来。2009年都做无人车,我说要做平行驾驶。


它的一个核心就是平行学习,要在现代的深度学习、对抗网络的学习方式和加强学习方式再走一步,要把描述学习跟预测学习、推荐学习,之外还要加引导学习结合起来,就是平行学习。这是基本的框架。现在做的这些演示系统,这是核心,将来的交通协调要平行起来,人工交通系统将来要管理城市的交通。它可以对交通事故的影响进行预防,一旦出了事可以引导交通,以后的交管局就是交通的“厨房”,引导大家怎么出行,要把牛顿定理变成莫顿定理,自我实现,将来让交通预报跟天气预报一样。现在的装置不可能,几百个服务器又怎么样?将来要有大楼,全是算交通的,全是服务决策的,只用这样才可以说是智慧城市。

平行驾驶将来要跟智慧城市连在一起,这是一个崭新的形态,车来了之后改变我们城市的形态,改变我们的社会形态,以后无人车来了,要重新来一遍,走向我说的第三轴心时代。以前物理世界有一个轴心时代,心理世界有一个轴心时代,现在人工世界也要有自己的轴心时代,人性的突破哲学的突破,后来是理性的突破科学的突破,现在是技术的突破这就是“一带一路”的重要性,下面就是智能的全球化,我们需要一个模板,我希望以后有一个车管中心、车辆控制中心,一个城市就要有这些。以后上路就跟上天一样,这才是真正的智慧社会。当然,我们还有很长的路要走。


平行驾驶:基于信息物理社会系统(CPSS)的交通自动化与汽车智能化统一融合框架

中国自动化学会  

Parallel Driving in CPSS:

A Unified Approach for Transport Automation and Vehicle Intelligence


Fei-Yue Wang, Fellow, IEEE, Nan-Ning Zheng, Fellow, IEEE, Dongpu Cao, 

Clara Marina Martinez, Li Li, Fellow, IEEE, and Teng Liu

文章导读

      智能网联汽车的迅速发展为当前的车辆控制和交通系统提出严峻的挑战。本文提出智能网联汽车的一种全新的基于云端化的信息物理社会系统(CPSS)解决方案,平行驾驶。

     本文首先介绍CPSS定义和基于人工社会(Artificial societies)、计算实验(Computational experiments)和平行执行(Parallel execution)智能机器系统。随后,提出了基于CPSS的平行驾驶框架,融合物理世界、精神世界和人工世界,并详细论述了平行测试、平行学习以及平行增强学习等方法,它们在智能网联汽车的感知、决策与规划和控制等关键模块中都有巨大的应用潜力。       

      受到平行系统思想的启发,在智能视界及其应用实例的基础上,本文提出了平行视界的概念。平行驾驶旨在为涵盖不同自动化层级的智能网联汽车系统和未来智能交通提供一套智能融合解决方案及框架。

图1  CPSS的定义以及信息、物理和社会系统之间的相互联系

图2  基于ACP方法的智能机器系统框架. A:人工社会,C:计算实验,P:平行执行

图3 基于CPSS的平行驾驶框架. RD:实际驾驶,DC:驾驶员识别,CPSS包含三大组成部分:人(社会维度),位置信息(地理维度)和技术(传感器、物联网等). HD:人类驾驶员,RV:实际车辆,ADAV:人工驾驶员和人工车辆,SA:态势感知

图4 平行学习框架,主要包含数据处理和行动学习两大阶段

图5 平行测试的实现过程和一个实例

图6 平行增强学习理论框架. 主要包括数据收集及生成过程、数据处理及最优策略的计算过程、特定知识的应用过程

图7 平行视界框架,主要包括三大模块:1)驾驶风格识别模块,2)短期速度预测模块,3)基于周期视界的长期速度预测模块

文章信息

F.-Y. Wang, N.-N. Zheng, D. P. Cao, C. M. Martinez, L. Li, T. Liu, “Parallel driving in CPSS: a unified approach for transport automation

and vehicle intelligence”, IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 4, no. 4, pp.577-587, Oct. 2017.

作者简介

Fei-Yue Wang received his Ph.D. in Computer and Systems Engineering from Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, New York in 1990. He joined the University of Arizona in 1990 and became a Professor and Director of the Robotics and Automation Lab (RAL) and Program in Advanced Research for Complex Systems (PARCS). In 1999, he founded the Intelligent Control and Systems Engineering Center at the Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences (CAS), Beijing, China, under the support of the Outstanding Overseas Chinese Talents Program from the State Planning Council and ”100 Talent Program” from CAS, and in 2002, was appointed as the Director of the Key Lab of Complex Systems and Intelligence Science, CAS. From 2006 to 2010, he was Vice President for Research, Education, and Academic Exchanges at the Institute of Automation,CAS. In 2011, he became the State Specially Appointed Expert and the Director of the State Key Laboratory of Management and Control for Complex Systems.

    Dr. Wang’s research focuses on methods and applications for parallel systems, social computing, and knowledge automation. He was the Founding Editor-in-Chief of theInternational Journal of Intelligent Control and Systems (1995-2000), Founding EiC of IEEE ITS Magazine (2006-2007), EiC of IEEE Intelligent Systems (2009-2012), and EiC of IEEE Transactions on ITS (2009-2016). Currently he is EiC of IEEE Transactions on Computational Social Systems, Founding EiC of IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, and Chinese Journal of Command and Control. Since 1997, he has served as General or Program Chair of more than 20 IEEE, INFORMS, ACM, and ASME conferences. He was the President of IEEE ITS Society (2005-2007), Chinese Association for Science and Technology (CAST, USA) in 2005, the American Zhu Kezhen Education Foundation (2007-2008), and the Vice President of the ACM China Council (2010-2011). Since 2008, he has been the Vice President and Secretary General of Chinese Association of Automation. Dr. Wang has been elected as Fellow of IEEE, INCOSE, IFAC, ASME, and AAAS. In 2007, he received the National Prize in Natural Sciences of China and was awarded the Outstanding Scientist by ACM for his research contributions in intelligent control and social computing. He received IEEE ITS Outstanding Application and Research Awards in 2009, 2011 and 2015, and IEEE SMC Norbert Wiener Award in 2014.

Nan-Ning Zheng graduated from the Department of Electrical Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China, in 1975, and received the M.S. degree in information and control engineering from Xi’an Jiaotong University in 1981, and the Ph.D. degree in electrical engineering from Keio University, Yokohama, Japan, in 1985. He joined Xi’an Jiaotong University in 1975, and he is currently a Professor and the Director of the Institute of Artificial Intelligence and Robotics. His research interests include computer vision, pattern recognition and image processing, and hardware implementation of intelligent systems. Prof. Zheng became a member of the Chinese Academy of Engineering in 1999, and he is the Chinese Representative on the Governing Board of the International Association for Pattern Recognition. He also serves as the President of Chinese Association of Automation.

Dongpu Cao received the Ph.D. degree from Concordia University, Canada, in 2008. He is currently a Senior Lecturer at the Advanced Vehicle Engineering Center, Cranfield University, UK. His research focuses on vehicle dynamics/control and intelligence, automated driving and parallel driving, where he has contributed more than 120 publications and 1 US patent. He received the ASME AVTT’2010 Best Paper Award and 2012 SAE Arch T. Colwell Merit Award. Dr. Cao serves as an Associate Editor for IEEE Transactions on Intelligent Transportation SystemsIEEE Transactions on Vehicular

Technology and IEEE Transactions on Industrial ElectronicsHe has been a Guest Editor forVehicle System Dynamics, IEEE/ASME Transactions on Mechatronics and IEEETransactions on Human-Machine Systems. He has been serving on the SAE International Vehicle Dynamics Standards Committee and a few ASME, SAE, IEEE technical committees.

Clara Marina Martinez received her Ph.D. degree at Advance Vehicle Engineering Centre, Cranfield University, UK, in 2017. She obtained the 5-years degree in Industrial Engineering from Seville University, Spain, and the MSc degree in automotive mechatronics from Cranfield University in 2014. She will be joining Porsche Engineering R&D Center, Germany, in Nov. 2017. Her current research focuses on intelligent control for electrified vehicles, driving style recognition, future speed prediction, and machine learning. She has published over 10 papers.

Li Li is currently an Associate Professor with the Department of Automation, Tsinghua University, Beijing, China, working in the fields of complex and networked systems, intelligent control and sensing, intelligent transportation systems, and intelligent vehicles. Dr. Li had published more than 50 SCI indexed international journal papers and more than 50 international conference papers as a first/corresponding author. He serves as an associate editor of IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.

Teng Liu received the B.S. degree in mathematics from Beijing Institute of

Technology, Beijing, China, 2011. He received his Ph.D. degree in the vehicle engineering from Beijing Institute of Technology (BIT), Beijing, in 2017. Dr. Liu is now a postdoctoral research fellow at the Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, China. His current research focuses on parallel driving, parallel reinforcement learning, automated driving, and energy management of electrified vehicles. He has published over 20 papers in these areas.

来源:JAS自动化学报英文版

人工智能赛博物理操作系统

AI-CPS OS

人工智能赛博物理操作系统(新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)分支用来的今天,企业领导者必须了解如何将“技术”全面渗入整个公司、产品等“商业”场景中,利用AI-CPS OS形成数字化+智能化力量,实现行业的重新布局、企业的重新构建和自我的焕然新生。


AI-CPS OS的真正价值并不来自构成技术或功能,而是要以一种传递独特竞争优势的方式将自动化+信息化、智造+产品+服务和数据+分析一体化,这种整合方式能够释放新的业务和运营模式。如果不能实现跨功能的更大规模融合,没有颠覆现状的意愿,这些将不可能实现。


领导者无法依靠某种单一战略方法来应对多维度的数字化变革。面对新一代技术+商业操作系统AI-CPS OS颠覆性的数字化+智能化力量,领导者必须在行业、企业与个人这三个层面都保持领先地位:

  1. 重新行业布局:你的世界观要怎样改变才算足够?你必须对行业典范进行怎样的反思?

  2. 重新构建企业:你的企业需要做出什么样的变化?你准备如何重新定义你的公司?

  3. 重新打造自己:你需要成为怎样的人?要重塑自己并在数字化+智能化时代保有领先地位,你必须如何去做?

AI-CPS OS是数字化智能化创新平台,设计思路是将大数据、物联网、区块链和人工智能等无缝整合在云端,可以帮助企业将创新成果融入自身业务体系,实现各个前沿技术在云端的优势协同。AI-CPS OS形成的字化+智能化力量与行业、企业及个人三个层面的交叉,形成了领导力模式,使数字化融入到领导者所在企业与领导方式的核心位置:

  1. 精细种力量能够使人在更加真实、细致的层面观察与感知现实世界和数字化世界正在发生的一切,进而理解和更加精细地进行产品个性化控制、微观业务场景事件和结果控制。

  2. 智能:模型随着时间(数据)的变化而变化,整个系统就具备了智能(自学习)的能力。

  3. 高效:企业需要建立实时或者准实时的数据采集传输、模型预测和响应决策能力,这样智能就从批量性、阶段性的行为变成一个可以实时触达的行为。

  4. 不确定性:数字化变更颠覆和改变了领导者曾经仰仗的思维方式、结构和实践经验,其结果就是形成了复合不确定性这种颠覆性力量。主要的不确定性蕴含于三个领域:技术、文化、制度。

  5. 边界模糊:数字世界与现实世界的不断融合成CPS不仅让人们所知行业的核心产品、经济学定理和可能性都产生了变化,还模糊了不同行业间的界限。这种效应正在向生态系统、企业、客户、产品快速蔓延。

AI-CPS OS形成的数字化+智能化力量通过三个方式激发经济增长:

  1. 创造虚拟劳动力,承担需要适应性和敏捷性的复杂任务,即“智能自动化”,以区别于传统的自动化解决方案;

  2. 对现有劳动力和实物资产进行有利的补充和提升,提高资本效率

  3. 人工智能的普及,将推动多行业的相关创新,开辟崭新的经济增长空间


给决策制定者和商业领袖的建议:

  1. 超越自动化,开启新创新模式:利用具有自主学习和自我控制能力的动态机器智能,为企业创造新商机;

  2. 迎接新一代信息技术,迎接人工智能:无缝整合人类智慧与机器智能,重新

    评估未来的知识和技能类型;

  3. 制定道德规范:切实为人工智能生态系统制定道德准则,并在智能机器的开

    发过程中确定更加明晰的标准和最佳实践;

  4. 重视再分配效应:对人工智能可能带来的冲击做好准备,制定战略帮助面临

    较高失业风险的人群;

  5. 开发数字化+智能化企业所需新能力:员工团队需要积极掌握判断、沟通及想象力和创造力等人类所特有的重要能力。对于中国企业来说,创造兼具包容性和多样性的文化也非常重要。


子曰:“君子和而不同,小人同而不和。”  《论语·子路》云计算、大数据、物联网、区块链和 人工智能,像君子一般融合,一起体现科技就是生产力。


如果说上一次哥伦布地理大发现,拓展的是人类的物理空间。那么这一次地理大发现,拓展的就是人们的数字空间。在数学空间,建立新的商业文明,从而发现新的创富模式,为人类社会带来新的财富空间。云计算,大数据、物联网和区块链,是进入这个数字空间的船,而人工智能就是那船上的帆,哥伦布之帆!


新一代技术+商业的人工智能赛博物理操作系统AI-CPS OS作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎。重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式。引发经济结构重大变革,深刻改变人类生产生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。





产业智能官  AI-CPS



用“人工智能赛博物理操作系统新一代技术+商业操作系统“AI-CPS OS”:云计算+大数据+物联网+区块链+人工智能)在场景中构建状态感知-实时分析-自主决策-精准执行-学习提升的认知计算和机器智能;实现产业转型升级、DT驱动业务、价值创新创造的产业互联生态链






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