2022年9月23日，中国新能源汽车发展高层论坛在武汉经济技术开发区举办。本论坛由湖北省人民政府为指导单位；武汉市人民政府、中国电动汽车百人会、中国工程科技发展战略湖北研究院共同主办；湖北省发展和改革委员会、湖北省经济和信息化厅协办。

中国工程院院士、国家卫星定位系统工程技术研究中心主任刘经南做了“时空智能赋能高精地图”的主题演讲。以下为演讲内容：

我和李德仁院士都是搞测绘出身，他刚才已经把测绘怎么样在智能驾驶上面的应用和助力讲的很清楚了，我就一个他也强调过的点，更细化地或者说从不同角度来说明，作为网联汽车基础设施的技术支撑，时空智能怎么样解决高精地图和网联化问题。

首先，智能我们认为是生命体趋利避害的一种行为能力，这种只能是自然进化出来的，所以叫自然智能。自然智能进化出来有改变自然界的能力，像人类包括动物都在改变自然界。就是说自然界的物质能量相互作用、演化升级，在一定的物质能力条件推动下进化出有新陈代谢功能的生命体以后所产生的适应环境和改造环境的能力，我们把它叫做自然智能。

自然智能有这么几个特点：

1、低耗能的。像我们打赢围棋的AlphaGo是通过大型服务器联网计算，跟早上吃了一点面包、牛奶、鸡蛋的李世石对战，虽然打赢了，但是耗能高了5万倍。

2、生态系统的共生协调原则，是满足一个生态系统的协调。

3、生态演进是从局部最优到整体最优的原则。

这样一来我们要重新定义人工智能。现在不要按照图灵那一套，人工智能也可以定位为这样的，和自然智能关联起来，人们学习探索研究和模仿自然界生物的多样性智能。生物的智能是多样性的，不光是人类的智能。图灵他们的问题就是把智能都认为是人类的智能，并把他们模型化。所有这些生物的智能都可以模型化，部分赋给人自身，包括增强我们自己和人工智能研究机器，还有另外一个图灵忽视了的环境，如建筑环境、道路环境、网络环境等，都可以赋能。自然智能或者人工智能，自然、机器、环境所产生的能力叫做自然智能，这样我们眼界就宽一点了。

按照自然智能的分类，人工智能过程和特点可分为环境感知智能、学习认知智能、认知环境智能、具身智能。就是说自然智能不是只有大脑才有智能，我们的手指、脚、肌肉都有智能，包括记忆智能或者控制智能。因为我们开车的时候可以唱歌、可以听其他的故事，但是该刹车的时候我们刹车、该变道的时候变到，就是说肌肉记忆已经形成智能了，不需要大脑来支配，所以这是很重要的自然智能的特点。此外，还有决策智能、交流智能、行为调控智能，特别是语言智能是交流智能的顶级。这些智能都应该成为人工智能研究的重要内容，探索研究如何以某种方式能够赋给机器、赋给环境和人类自己，增强了我们人类自己的智能。

要研究发展好人工智能我有这样几个观点：第一，应该并行研究清楚自然智能的类型和特点，以及生物和生理模型相关的数理模型。要把这些生物模型变成数理模型。只有数理模型才能比较好地让计算机理解，通过软件和硬件结合将来实现控制外界。第二，研究好如何把自然智能赋能给机器、环境及人类自身发展。比如现在有用人工智能来加强一些士兵的能力，包括负重能力、侦查能力等，这就是强化人自身的发展。

在自然智能当中有一项智能叫时空智能。过去美国有个学者，哈佛大学的心理学教授，提出人有八大智能，其中很重要的智能叫做空间智能，就是感知空间位置辨别方向的智能。我们觉得空间智能还不够，还要提时间。因为从数学和物理上来讲，时间和空间是不可分割的。不可分割的一个量是光速，是一个宇宙恒量，是每秒30万公里，这就代表了时间、空间不可分割的。光速里面还有光的频率和波长，波长是空间量、频率是时间量，所以这是不可分割的。因此，时空智能就是感知时间和空间，不光是空间、位置和方位，还有时间的早晚、季节的变化。这些都是时间智能、空间智能，是生命体探测生存环境中可以使用什么资源的能力演化的结果。这些资源的时间、控制、位置来满足人类生存发展深层的需求从而进化出来的，所以这种时空智能也是进化出来的生命体的智能。美国人把它叫做PNT智能。我们翻译一下，这其实就是生命体，如动物这种不是像植物那样长在固定的地方的生命体，他的PNT智能就特别强一些。这种感知、认知、决策和改造环境的行为，包括要在什么地点、什么时间，改造什么样的环境、怎么样改造成新的环境，都与时间、位置有关，所以时空智能是生物最重要的一种智能。

我们认为PNT智能是人类重要的认知环境和地球乃至宇宙智能的基础。我们现在可以认识宇宙，也是靠时间、空间位置来认识的，可以说是体现在生命体上最高级别的智能之一。

PNT智能就是智人从非洲走到亚洲、欧洲，再从亚洲、欧洲走到美洲，最终统治了全球。好走是我们人类的特点，好走现在的代表就是汽车。所以时空智能在这里面起了很大的作用，我们想通过这个讲演来说明时空智能在智能驾驶中间的应用。

现代的时空智能和交流智能的结合的最重要基础设施就是北斗和5G。北斗能够同时提出时间和空间，而且可以非常精确精准地提供时空位置，5G是通信的基础设施。这两个东西结合起来正好符合了促进人类统治地球的两个智能的结合。因此，现在我们把这两个东西结合起来，即把现代的交流智能5G基础设施和把人类智慧时空位置变成一种基础设施来为人类服务的北斗融合，来共同促进人类实现从数字化、走向智能化这个过程。

还有一种方法是智能PNT。PNT是一种定位、导航、授时的技术。PNT智能化应该以类脑和仿生智能技术为主，采用人工智能技术作为核心手段，来使时空位置的感知、认知、规划、决策、交互更加符合时空智能特性新型的智能化发展模式。我们按照这种发展模式学习生物的类脑智能，当然也不排除人工智能，这两个结合起来推动定位导航授时这种技术的发展。

智能PNT现在成为了一个研究的热点，有这样几类需求，比如说陆海，海上面、海底、海中间，高空、深空环境下运行的各种交通工具，包括车辆、船舶和飞机、飞船等等智能导航定位的需求。他们的特点是，可上天九天揽月、可下五洋捉鳖。所以听说小鹏汽车可以在地上跑、也可以在天上飞，到武汉落户将来一定会受到欢迎。还有大型公共建筑内部、地下河矿井等遮蔽空间，共同性质是看不到蓝天，也需要没有卫星信号情况下的时空定位服务。当然，这也涉及到汽车，因为我们汽车经常在隧道里面跑等等。

这些都需要提供一些新的基础设施来解决这些问题，包括这些基础设施本身的智能化，维护的智能化，从设计、建设、运维到管理整体的时空关系的智能化，包括他的安全，都需要智能PNT时空位置的服务来支持他。

智能PNT这种时空定位实际上就是测绘技术的一种实现技术。不过测绘技术最终的目的还要把它变成图，让老百姓能看懂这个图、能使用这个图，比如现在已经成为大家不可或缺的出行工具的高德地图，在每个人的手机上都有，离不开它。这就是所谓智能的PNT来实现这种地图，同时又促进车规的智能化，是这么一个关系。

这样一来我们说车规技术实际就是支持所有基础设施，确定时间、空间的一个技术。过去就是找矿、找资源、找能源，为了要开展测绘，现在就服务到人类的各个方面。所以集测绘、智能化、感知、认知环境、发现环境中的问题，而且能够提供解决方案和完整的过程链条，是时空智能技术的核心，不是光提供个时间，告诉你一个位置，告诉你一个过程，而且是要整个提供服务，就像我们周济院士刚才提到的，产业也是要从生产到服务，成为一个整体的链条。

当下的智能测绘或者PNT技术可以实现动态合计、实时感知，甚至拥有利用AI技术和数据智能将数据里面隐含的多种关系提取出来并深化为认知的能力。这就是用来提高解决方案和提供相应的服务能力的智能。

现在把PNT智能和测绘这些技术可以融到汽车技术中，来解决“衣食住行”中“行”的需求。根据国家发改委的预计，到2025年中国智能汽车将达到2800万辆。在如此大规模的需求驱动下，自动驾驶将是测绘地理信息产业一个重要的发展机遇。智能测绘发展要提供一个基础的支持，同时自己要做到更快、更好地匹配变化的需求。

未来的自动驾驶是解决时间、空间和环境的关系。核心就是解决你什么时间、什么地点、要去的地方环境是什么样等问题，所以要依靠AI、视觉雷达、定位导航技术协同合作，让汽车在没有任何人类主动操作的情况下，能够实现自动安全的行驶。这要求精确的实时定位，高精度地图上面所反映的环境和环境变化必须匹配一致来保证安全。这就是现代的高精度地图和时空位置之间的需求关系。

要实现自动化、智能化、舒适化的出行，需要一系列公共基础设施去提供支持来服务出行。我们认为有三个重要的基础设施：第一，是智能网联汽车。智能网联汽车里面要有车况的感知网和用户状态的感知，即网联汽车的车内网要把内部所有的工况和汽车各个系统的数据都提交过来，并且具备处理汽车的运控中心。第二，是车、路和环境的交互，即要有车际网或车联网，路况传感网和汽车移动互联网结合。第三，是有底座。因为环境是变化的、车辆也是移动的，他的环境时时刻刻在变化。底座可以保证在变化环境中有些东西之不变的，新的变化的东西也随时交互到这个底座上，帮助你匹配和控制这个汽车。这三个东西是基础的保证。有些专家设想未来的道路是智能化的，甚至你在行驶就自动充电了，是未来的基础设施，但目前可能还有一段时间。

我们说为什么要有这三个作为基础设施呢？智能网联汽车，就是把它能够联网的汽车，不是像特斯拉马斯克自我吹嘘的“我的汽车非常好”、“我的汽车双目解决比人的智能还要高级一些”。实际上特斯拉很多事故打破了他的想法。

智能网联汽车就是一辆智能的移动终端，是能够行驶在过程中实现数据的采集、处理和交互的基础设施。因为他不止是一个移动终端，还可以采集各种各样的数据，处理，而且跟云、跟其他的车辆进行交互，所以他也变成了保证其他车安全的一个基础设施了。

智能网联汽车本身能够感知车况的状态、外界的环境，并同时拥有联网的功能，突破单车智能的固有局限，比如探测的范围、工作的环境，通过多车区域的互联和信息的交互，实现协同感知和管控，解决了不少问题。

车联网就是解决你有聪明的车之后，还要有智慧的路，来保证你的行驶安全和正常的运行。我们国内的路况非常复杂，比如说高密度的出行人口和车辆、繁杂的道路设施，我们的设施跟国际最发达国家的交通设施还是有差距的。依靠单个车辆的综合感知能力来识别周围环境，不仅成本高，而且安全性比较差，时效性也受限，所以应该建立车联网。我们认为目前应建立的车联网是由5G+北斗+传感器构成的，道路、行人、交通共同参与，路上的传感器作为信息的节点，实现车车、车路、车人等之间的动态，实现实时信息的交互，实现道路的全方位、全天候的协同感知与管控。不仅提升了自动驾驶整体的安全性，也降低了对昂贵的高性能单车传感器的需求压力，有利于自动驾驶产业的快速落地。

第三个基础设施就是高精度地图。刚才李院士也讲了为什么叫高精地图。现在大家都在使用的导航地图能够规划路径，实时报告拥塞的情况，但没有方法来控制车辆，因为它不能控制车辆，控制车辆的主体还是人。但是在自动驾驶、无人驾驶阶段，控制汽车的主体要变为机器，而且要到机器开车比人开车靠谱得多的条件下，我们才能转让给机器。这就需要为汽车提供安全冗余保障，保证汽车在雨雪、大雾等极端环境下，或者在车辆拥堵、人员密集的复杂道路上，或者在隧道、地下停车场等即便是北斗信号覆盖不到的情况下，照样能够安全行驶。这就是一个挑战。高精地图在这种环境下都能够使得汽车跟环境实时交互、匹配以后实现安全行驶的目标，成为驾驶的最后保障。

其本身也是一个不受干扰的先验知识库，能够提供精细的、内容丰富的信息，包括精确时间点/位置点的、静态/动态地理环境信息、地点/地区、道路静态状态和道路环境实时动态变化信息，以及内在的控制参数来实现机器控制汽车，弥补汽车的信息安全边界，保证汽车安全。

为什么是先有控制能力？比如说在弯道上，我国过去几十年的地图标准设定了弯道的曲率半径，但属于保密数据，不能告诉公众。但是未来高速汽车要突破在弯道半径的关键参数，即汽车到弯道提前降速，利用弯道曲率半径大小选择正确的速度和拐弯的时间控制，并且在惯导的情况下实现控制。原来地图没有控制功能的，在这个情况下就要有控制的功能，这是一个新的变化。

还有其他的对外界的交互。外界有变化，云中心把这些变化实时的告诉高精地图，高精地图把动态变化和原来的静态一合成，变成一个底座信息，实现对车辆控制。

所以我们说实现自动驾驶的三大基础设施都需要时空智能和相关的技术来赋能支持，所以时空智能赋能车辆驾驶和高精地图。

第二部分，简单讲,信息是什么？实时化、动态化需求需要对信息进行区分。要从地图理论方面来回答，包括信息是什么、信息如何取舍、信息怎么传输、信息的来源。过去和现在的导航地图是在制定者和用户之间单向传递的，比如现在的导航地图都是高德、百度给我们的，我们没有参与。以后的地图，就是我们自己参与、发送到云上去，云上经过综合又反馈给我们包括别人的车辆信息的地图，实现车辆之间的交互共享动态环境的地图。这样的信息传输模型是我们提出来的战略模型。

最后要实现“两网两中心，两全管控”。车内一个网，车外一个网，车内一个计算中心、车外一个云中心，道路的全时空管控、车辆运行的全过程感控，达到这样一个目的。管控的精度，有米级的、分米级的、厘米级的避障要求，高精度这些要求就是厘米级的。要实现这样的高精度地图还有一些阻碍。这就要靠我们的政策法规和标准来管理。我们做了很多这样的工作，跟相关的部门、中国汽车工业协会，还有在工程院领导下和相关领域的院士士一起，给中央提了很多建议，有些建议正在研究，我们在不断的进步，时间关系不详细介绍了。

以后有机会再详细的交流，其他的一些思考，包括保险应该怎么做，无人驾驶的情况下谁来负责，主体等等。