汽车：被世界改变的机器

2003年，在福特汽车成立100周年庆祝活动之后，大家研讨了100多年来，世界汽车工业发展的基本经验是什么?最终只归结为一句话：“找到了发明方法的发明”。

1908年福特应用流水线生产T型汽车和七十年代后期日本丰田汽车公司发明的“丰田看板生产”方式，被认为是汽车进入人类社会后的重大发明。到80年代初，美国麻省理工学院用五年时间进行调查和研讨，得出的结论是：以丰田汽车为主导的精益生产，有力地推动了世界汽车业巨大的发展。同时，这种范式在人类社会中多行业上的使用，大大的改变了人类社会经济发展的命运，对社会的生产力发展具有深远意义，至今仍然起到相当良好的可用价值，因此汽车被认为是“改变世界的机器”。但进入了21世纪，随着世界上科学技术的爆发式增长，无限的开拓了人类社会和经济的突破性变革。这种知识化的威力，使汽车产业的本质也发生了巨大的变化，而且促使这个变化的一种核心力量是人工智能的渗透和融合。它起到极为重要的作用，使世界汽车工业本质起了新的变化，那就是，如果说二十世纪汽车是改变世界的机器，而二十一世纪汽车将成为被世界改变的机器。

那么汽车质的变化的表现是什么?我们说传统汽车只是一种代步的工具，而现代化的汽车则是具有个性化、多样化、可移动的高级享受装备。这是人工智能科技不断广泛深入应用的必然趋向，智能化成为现代化汽车一种核心驱动力，使汽车成为“万物之灵”。通俗一些的说法：传统汽车是四个轮子上装上沙发，而现代化汽车是四个轮子上应用上超级计算机，还可以说传统汽车是“马力时代”，现代化汽车则是“算力时代”。必须说明，当代相当长一段时间，仍需对传统汽车进行转型升级，而且要放在一定高度的位置。

什么是人工智能?英文缩写AI，它是研究应用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新型科学，属于计算机的一个分支。

现在，人工智能看起来十分时尚、前沿和火热，但从它的发展历程看，却已经历了不断进取、不断反复，困惑停顿、跌宕起伏的70多年不平凡的进化式演化过程。被称为世界计算机和人工智能之父的艾伦·麦席森·图灵，在1950年发表了一篇涉及人工智能的论文，叫“图灵测试”。这是设想在一个房间里向机器人进行交流的一种意念和做法，这是世界第一次出现人工智能概念的推理。到1956年约翰·麦卡锡发表一篇“计算机与认知科学”的论文，把人工智能正式作为一种科学项目确立，并设想人们一定会不断创造智能的机器，以此来推动人类社会更好地发展。于是人工智能作为一门学科得以开创，人工智能进入一个萌芽时期。

AI的发展大致分为四个阶段。在上世纪60年代，属于弱人工智能发展阶段，那时AI发展特色属于更多推理的研究，计算机技术也不太先进难以支持，当时AI被认为还处于“儿童水平的认识”，还需努力成长。到了90年代后，计算机运算达到一个新水平，当年初期发展的人工网络，促使AI发展出现欣欣向荣景象。到2016年，阿尔法围棋应用人工智能程序，打败欧洲围棋冠军，引发全球极大关注。但这种单一化的AI还难以成为主流AI，毕竟它在围棋领域可以打败冠军，但换到象棋领域就不行了。不过这一时段 AI在某一专门领域可以超过人的思维，被称为强人工智能年代的到来，用哲理来说叫“连接年代”。此后，随着计算机、网络、电子化等技术的巨大进步，给AI爆发性发展带来很好的机遇和条件，AI进入一个超级化发展时期，即通用化，在世界所有领域AI都可以持续深入的界入，特别是计算机科学、神经科学、信息多维化科学等多种学科的密切融合，更有效地模拟和综合人类的智慧，并开创了智能控制论的新篇章，可以促使AI性能极强发展，并具备非线性函数逼近能力，达到自组织、自学习、自推理的功能。AI的处理能力大大强过人脑已成现实，从哲理上讲，可称为“自学习年代”。

而未来AI的发展趋向是什么?这是众多科技界人士更为关心的，那可能是“类脑智能”年代，这是当代众多高新科技发展融合的必然途径。脑工程是促使AI发展构成有机的人脑运行机制和认知，以强化计算模数为手段，通过高端软硬件协同实现的机器智能，如推行神经形态芯片、类脑计算机、深层次智能网络科技，使脑工程涌现自主意识，进而推动AI的智能化高度进化、学习、记忆、识别、会说、会干、推理、决策。如IBM已推出类脑芯片，谷歌应用脑工程，积极在生物学上布局应用，微软提出脑意识网络架构，声称可具备解释性新型脑类行为系统。我国在脑工程上也具备相当的力量和成果，如具有超级算力的量子计算机已经问世。

现代化人工智能正在汽车产业中爆发式涌现

汽车产业是AI产品巨大的应用市场，也促使AI技术不断发展，爆发式涌现。

下面列举一些汽车AI比较典型的应用场景。汽车智能座舱，这是乘客最感兴趣的智能装置，通过车联网云端服务，人们可在车内看到众多的应用场景，如行车状态，自家视频、玩游戏、购物、卡拉ok，学习和工作会议，而且显示屏越来越大，显示功能多样化，可用语音、手势、面部表情等多种交互指引，以至AR/VR出现，现在有的智能汽车前窗玻璃也可显示信息，不用低头看屏幕了，这样的座舱十分酷炫。

汽车自动驾驶已成为人工智能一个重大载体和热点，按SAE对自动驾驶层次定义分五级：L0驾驶员完全掌控车辆;L1辅助驾驶，某些机构能实现辅助驾驶任务;L2部分自动驾驶，即某些系统已可实现自动驾驶，但驾驶员还得需要监控;L3有条件自动驾驶，自动驾驶已能完成某些自动驾驶任务，驾驶员仍离不开驾驶室，准备必要时重新取得驾驶的控制;L4高度自动驾驶，即完全自动驾驶，已无需驾驶员了，也可能不需要设置方向盘了。

2020年2月，国家发改委、工信部等11个部门联合发布关于《智能汽车创新发展战略》的通知，指出到2025年中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系要基本形成。2035年至2050年，中国标准智能汽车体系全面建成、更加完善，安全高效、绿色、低碳、文明的智能汽车强国愿景逐步实现，智能汽车满足人民日益增长的美好生活需要。电动车百人会预测2025年，我国将实现完全自动驾驶汽车的量产，2028年所有运营性的车辆将实现无人驾驶。IHS预测，2035年自动驾驶汽车全球总销量为1180万辆，而无人驾驶全自动化汽车将于2030年面世，到2050年几乎所有汽车将是自动驾驶汽车或自动化驾驶的商务车。

加速建设智能化柔性汽车产品生产系统。这是工业4.0的一个重要组成部分，是一个由数控机床、移动式工业机器人、智能仓储、AGV运载等机构和数字化、自动化、网联化控制系统有机结合而组成的柔性智能制造系统。在这样工厂里基本上很少有人工操作，而设置全景监控室，对工厂生成全过程每个细节都能清晰捕获，通过嵌入以太网接口软件，还可以实行远程客户端实时监控的配置。柔性制造模式，实际是一种定制化生产，以需定产、客户导向，即先有客户才有商务。另一方面在内部进行自动化系统的改造更新，不断从刚性走向柔性化、低成本。我曾经在日本看过一条汽车零部件生产自动线，当流水线放进一个零件时，传感器即识别，接着一条自动生产线的各种加工装置，如刀具、夹具、辅具、模具等立即自行调整，在二、三分钟内对零件进行加工，当人们再将另一不同规格零件放进去时，又重复着进行自动更换加工装置，这不算高度柔性加工水平但也感到新奇。而现在的柔性制造实际已达到以软件定义的水平，软件可使柔性制造建立起并行工程、功能模块化，可实现全过程自动化生产。

智能交通系统是一种对城市交通感知的知识/数据中台，是基于现代电子信息技术，而面向交通运输服务的工程系统，突出特色是以信息收集、处理、分析、交换、发布、使用为主线，共同架构在5G、物联网、云计算、自动控制等多样化科技应用上，英文简称ITS。现在主要用于交通安全、便捷、预防拥堵，下一步要为推行汽车自动化驾驶服务，即建设人、车、路、环境综合性智能属性，其更高层面是建设一个智慧的城市。两者是相辅相成的，智慧交通需要智慧城市基础设施的支持。智能汽车和智慧城市协同发展是一个十分复杂系统，目前正从机制和示范试点工作入手。

当代汽车产业带给人们巨大的好处，但汽车的大量应用，也给社会和地球带来不少“寒冬”，特别是大量汽车事故、交通堵塞、尾气排放，危及人们的健康，并加剧地球温室效应。因此，汽车产业必须彻底改变原有方式，向零事故、零排放、无碳化方向发展，还需要在汽车生态的建设上下功夫。

这里我想说一下，《硅谷生态圈：创新的雨林法则》一书中提出的理论很值得参照，它将硅谷生态圈形象化，并分析了硅谷形成世界顶级创新基地的元素和背景。据说中国约二千家企业在硅谷设立办事和研发分支机构，在汽车方面可能有三十多家，我到美国时也常到硅谷去看看，谈不上学习，是去体验。他山之石，可以攻玉，相信未来我们的汽车产业中也会形成中国的“硅谷生态圈”。

汽车智能控制系统为新一代汽车人工智能的发展奠定基础

智能控制在上世纪60年代开始发展，这是科学家为研究控制系统的自组织、自学习的人工智能化应用而产生的，至今已发展了60多年。早期的AI控制属于经典计算机应用数字和逻辑思维处置的工具，要人们预先编制程序和数字方程，采用串行方式进行计算，从理论上属功能主义，在固定的控制模型框架下，力求对被控制对象进行描述和安排，虽也叫“电脑”，也只对其线性界面实行控制。而现代化的AI智能计算机，要在极端复杂、多变的状况下，来处置非线性、自组织、自学习的结构主义行为，特别注重研究人工神经系统，在模糊、动态、串行的状态下，随机处置识别，机动决策，迫使难点达到被控制，朝着目标期望方向逼近。所以这两种计算运作方法是有本质上的区别的。

当代先进的AI计算机运行特点有：高度知识化分布式存贮;有能力在极度化网络中寻找和输入，并求解输出，这叫内存式存贮。并行结构和处理能力：这种模仿神经网络的并行工作方式，为高速处理信息计算创造条件。容错性：这是指在完整的，有错误的信息中能做出完整正确结论的能力，大脑的容错性是极为重要的智慧形式。具有自组织，自学习，自适应能力：就像人们学会骑自行车和开汽车的过程，就是脑神经自学习、自组织的过程。非局限性：一个系统的某一整体行为，不仅取决于该系统的单元个性，而是由整体单元之间相互连接，相互作用所决定。非线性：在某些神经网络中，单元间具有非线性连接，而神经网络计算方法却具有这方面更好性的性能。非凸性：这是指系统的能量函数有多个极值，故系统具有多个稳定的平衡态，也将引导系统演化结果的多样表达的原因。创造性：当代的人工智能自身也在不断的创新迭代中。

所以我认为，智能控制系统工程是以微机模拟智能实现智能控制为主线，反映其理论、方法和系统设计及其实用技术的系统工程。这样智能控制模型含盖着，现代控制论的多种学科。如专家系统：这是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，可根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识，经验，推理和判断，而应用计算机程序作出的判断;神经网络控制：主要应用人工神经元，形成一个多输入的输出元件，经各神经元间传递强度的信号把神经元“激活”，达到满足系统最佳控制的目标，这已成为智能控制一种重要形式;模糊自动控制：以模糊语言及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，达到对事物的模糊系统识别，预测和自适应、自组织的控制目的，把模糊量化，经计算机控制其离散化模糊量达到精确化判决;混沌控制与预测：对控制系统最好表达是稳定性和最佳性，混沌控制目的恰是在防止发生混沌的状态下，以积极利用混沌控制，以达到改善和提升控制系统性能;遗传算法与人工生命：按照达尔文的进化论引入演变的遗传算法和人工生命策略，可以避开许多难以用传统数学和其他人工智能解决的科研和工程的另一种优化思路，这是应用自然界自然选择的优化思想，经重新组合和生物化系统的特色运算，具有认知的扩展性和活力;耗散结构：这是一个远离平衡态的非线性的开放计算系统，当系统内部某个参量的变化达到一个阀值时，系统可能发生突变，即非平衡相变，而发生混沌无序的状态，通过耗散结构，使在空间和功能上进入新稳定的有序结构上;协同结构：主要研究远离平衡态的开放系统与外界有物质或能量交换情况下，通过内部协同作用，自发地出现时间，空间和功能上有序结构。近年已获得加快发展，成为主要现代科学的最新成果之一，并从微观上尽力向宏观过渡。协同论创始人哈肯说，他把这个学科称“协同学”，一方面是研究对象子系统的联合作用，另一方面，它又可以和不同学科合作，来发现自组织系统的原理和作用。这里仅是对控制系统工程软件的简要介绍，还有不少软件问题因篇幅和学习问题，还有待今后进一步阐述。

在汽车产业进入“以软件为中心”的发展年代，人工智能将促进软件学科的大发展，并为汽车产业创立新型控制论奠定重要基础。钱学森说：“自动控制是建立在系统概念上，所以控制论也要作为系统工程的一个主要理论基础……我们认为控制理论的大系统，以至巨系统，多级控制是很有意义的，一定要提倡”。这对建设汽车智能控制系统工程很有指导意义。

这里我还想说一些有趣的汽车人工智能的场景。智能座椅：在发达国家驾车大多是车主，于是想研发一种新型的人工智能座椅装备在比较豪华的汽车上，在座椅内装备有不少传感器，电驱动机和气体泵，你买车时，对家人先进行人体工程测定，当你驾车时，按下你按钮，座椅就按你的体质开动，使你对驾车感到舒适和愉快。分布式汽车空调：往往在一辆车内坐上几个人，这样车上装要人体测定传感器，对每个人的通过皮肤进行测定，这样在车内每个人的空调温度和温量都有不同，如老人、小孩需要适中的温度，太高、太低都对身体有影响。前保险杠安全气囊：汽车安全很重要，一辆豪华汽车往往都装有20多个安全气囊，但这都是对车内人员使用，现在想研发一种前保险杠安全气囊，当你车撞到前面路人时，气囊会爆发，而且有一片状形式，可使被撞人的身体有些被托住，不会压进底盘从而减少遇害风险，并能自动急刹车，这样对行人的损伤降低很多。

面对当代世界科技浩浩荡荡发展的潮流，我国汽车产业应立足国情，把发展人工智能作为建设汽车强国的重要战略抓手，把汽车产业新一代人工智能产品应用地更快、更好、更多。对汽车强国的建设，我充满信心。

今年是建党100周年，我作为一名老党员、一名汽车行业老人，写下这篇探讨汽车人工智能发展的文章，以此作为极微薄的礼品，为建党百年华诞献礼。(陈光祖)

汽车：被世界改变的机器

2003年，在福特汽车成立100周年庆祝活动之后，大家研讨了100多年来，世界汽车工业发展的基本经验是什么?最终只归结为一句话：“找到了发明方法的发明”。

1908年福特应用流水线生产T型汽车和七十年代后期日本丰田汽车公司发明的“丰田看板生产”方式，被认为是汽车进入人类社会后的重大发明。到80年代初，美国麻省理工学院用五年时间进行调查和研讨，得出的结论是：以丰田汽车为主导的精益生产，有力地推动了世界汽车业巨大的发展。同时，这种范式在人类社会中多行业上的使用，大大的改变了人类社会经济发展的命运，对社会的生产力发展具有深远意义，至今仍然起到相当良好的可用价值，因此汽车被认为是“改变世界的机器”。但进入了21世纪，随着世界上科学技术的爆发式增长，无限的开拓了人类社会和经济的突破性变革。这种知识化的威力，使汽车产业的本质也发生了巨大的变化，而且促使这个变化的一种核心力量是人工智能的渗透和融合。它起到极为重要的作用，使世界汽车工业本质起了新的变化，那就是，如果说二十世纪汽车是改变世界的机器，而二十一世纪汽车将成为被世界改变的机器。

那么汽车质的变化的表现是什么?我们说传统汽车只是一种代步的工具，而现代化的汽车则是具有个性化、多样化、可移动的高级享受装备。这是人工智能科技不断广泛深入应用的必然趋向，智能化成为现代化汽车一种核心驱动力，使汽车成为“万物之灵”。通俗一些的说法：传统汽车是四个轮子上装上沙发，而现代化汽车是四个轮子上应用上超级计算机，还可以说传统汽车是“马力时代”，现代化汽车则是“算力时代”。必须说明，当代相当长一段时间，仍需对传统汽车进行转型升级，而且要放在一定高度的位置。

什么是人工智能?英文缩写AI，它是研究应用于模拟，延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新型科学，属于计算机的一个分支。

现在，人工智能看起来十分时尚、前沿和火热，但从它的发展历程看，却已经历了不断进取、不断反复，困惑停顿、跌宕起伏的70多年不平凡的进化式演化过程。被称为世界计算机和人工智能之父的艾伦·麦席森·图灵，在1950年发表了一篇涉及人工智能的论文，叫“图灵测试”。这是设想在一个房间里向机器人进行交流的一种意念和做法，这是世界第一次出现人工智能概念的推理。到1956年约翰·麦卡锡发表一篇“计算机与认知科学”的论文，把人工智能正式作为一种科学项目确立，并设想人们一定会不断创造智能的机器，以此来推动人类社会更好地发展。于是人工智能作为一门学科得以开创，人工智能进入一个萌芽时期。

AI的发展大致分为四个阶段。在上世纪60年代，属于弱人工智能发展阶段，那时AI发展特色属于更多推理的研究，计算机技术也不太先进难以支持，当时AI被认为还处于“儿童水平的认识”，还需努力成长。到了90年代后，计算机运算达到一个新水平，当年初期发展的人工网络，促使AI发展出现欣欣向荣景象。到2016年，阿尔法围棋应用人工智能程序，打败欧洲围棋冠军，引发全球极大关注。但这种单一化的AI还难以成为主流AI，毕竟它在围棋领域可以打败冠军，但换到象棋领域就不行了。不过这一时段 AI在某一专门领域可以超过人的思维，被称为强人工智能年代的到来，用哲理来说叫“连接年代”。此后，随着计算机、网络、电子化等技术的巨大进步，给AI爆发性发展带来很好的机遇和条件，AI进入一个超级化发展时期，即通用化，在世界所有领域AI都可以持续深入的界入，特别是计算机科学、神经科学、信息多维化科学等多种学科的密切融合，更有效地模拟和综合人类的智慧，并开创了智能控制论的新篇章，可以促使AI性能极强发展，并具备非线性函数逼近能力，达到自组织、自学习、自推理的功能。AI的处理能力大大强过人脑已成现实，从哲理上讲，可称为“自学习年代”。

而未来AI的发展趋向是什么?这是众多科技界人士更为关心的，那可能是“类脑智能”年代，这是当代众多高新科技发展融合的必然途径。脑工程是促使AI发展构成有机的人脑运行机制和认知，以强化计算模数为手段，通过高端软硬件协同实现的机器智能，如推行神经形态芯片、类脑计算机、深层次智能网络科技，使脑工程涌现自主意识，进而推动AI的智能化高度进化、学习、记忆、识别、会说、会干、推理、决策。如IBM已推出类脑芯片，谷歌应用脑工程，积极在生物学上布局应用，微软提出脑意识网络架构，声称可具备解释性新型脑类行为系统。我国在脑工程上也具备相当的力量和成果，如具有超级算力的量子计算机已经问世。

现代化人工智能正在汽车产业中爆发式涌现

汽车产业是AI产品巨大的应用市场，也促使AI技术不断发展，爆发式涌现。

下面列举一些汽车AI比较典型的应用场景。汽车智能座舱，这是乘客最感兴趣的智能装置，通过车联网云端服务，人们可在车内看到众多的应用场景，如行车状态，自家视频、玩游戏、购物、卡拉ok，学习和工作会议，而且显示屏越来越大，显示功能多样化，可用语音、手势、面部表情等多种交互指引，以至AR/VR出现，现在有的智能汽车前窗玻璃也可显示信息，不用低头看屏幕了，这样的座舱十分酷炫。

汽车自动驾驶已成为人工智能一个重大载体和热点，按SAE对自动驾驶层次定义分五级：L0驾驶员完全掌控车辆;L1辅助驾驶，某些机构能实现辅助驾驶任务;L2部分自动驾驶，即某些系统已可实现自动驾驶，但驾驶员还得需要监控;L3有条件自动驾驶，自动驾驶已能完成某些自动驾驶任务，驾驶员仍离不开驾驶室，准备必要时重新取得驾驶的控制;L4高度自动驾驶，即完全自动驾驶，已无需驾驶员了，也可能不需要设置方向盘了。

2020年2月，国家发改委、工信部等11个部门联合发布关于《智能汽车创新发展战略》的通知，指出到2025年中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系要基本形成。2035年至2050年，中国标准智能汽车体系全面建成、更加完善，安全高效、绿色、低碳、文明的智能汽车强国愿景逐步实现，智能汽车满足人民日益增长的美好生活需要。电动车百人会预测2025年，我国将实现完全自动驾驶汽车的量产，2028年所有运营性的车辆将实现无人驾驶。IHS预测，2035年自动驾驶汽车全球总销量为1180万辆，而无人驾驶全自动化汽车将于2030年面世，到2050年几乎所有汽车将是自动驾驶汽车或自动化驾驶的商务车。

加速建设智能化柔性汽车产品生产系统。这是工业4.0的一个重要组成部分，是一个由数控机床、移动式工业机器人、智能仓储、AGV运载等机构和数字化、自动化、网联化控制系统有机结合而组成的柔性智能制造系统。在这样工厂里基本上很少有人工操作，而设置全景监控室，对工厂生成全过程每个细节都能清晰捕获，通过嵌入以太网接口软件，还可以实行远程客户端实时监控的配置。柔性制造模式，实际是一种定制化生产，以需定产、客户导向，即先有客户才有商务。另一方面在内部进行自动化系统的改造更新，不断从刚性走向柔性化、低成本。我曾经在日本看过一条汽车零部件生产自动线，当流水线放进一个零件时，传感器即识别，接着一条自动生产线的各种加工装置，如刀具、夹具、辅具、模具等立即自行调整，在二、三分钟内对零件进行加工，当人们再将另一不同规格零件放进去时，又重复着进行自动更换加工装置，这不算高度柔性加工水平但也感到新奇。而现在的柔性制造实际已达到以软件定义的水平，软件可使柔性制造建立起并行工程、功能模块化，可实现全过程自动化生产。

智能交通系统是一种对城市交通感知的知识/数据中台，是基于现代电子信息技术，而面向交通运输服务的工程系统，突出特色是以信息收集、处理、分析、交换、发布、使用为主线，共同架构在5G、物联网、云计算、自动控制等多样化科技应用上，英文简称ITS。现在主要用于交通安全、便捷、预防拥堵，下一步要为推行汽车自动化驾驶服务，即建设人、车、路、环境综合性智能属性，其更高层面是建设一个智慧的城市。两者是相辅相成的，智慧交通需要智慧城市基础设施的支持。智能汽车和智慧城市协同发展是一个十分复杂系统，目前正从机制和示范试点工作入手。

当代汽车产业带给人们巨大的好处，但汽车的大量应用，也给社会和地球带来不少“寒冬”，特别是大量汽车事故、交通堵塞、尾气排放，危及人们的健康，并加剧地球温室效应。因此，汽车产业必须彻底改变原有方式，向零事故、零排放、无碳化方向发展，还需要在汽车生态的建设上下功夫。

这里我想说一下，《硅谷生态圈：创新的雨林法则》一书中提出的理论很值得参照，它将硅谷生态圈形象化，并分析了硅谷形成世界顶级创新基地的元素和背景。据说中国约二千家企业在硅谷设立办事和研发分支机构，在汽车方面可能有三十多家，我到美国时也常到硅谷去看看，谈不上学习，是去体验。他山之石，可以攻玉，相信未来我们的汽车产业中也会形成中国的“硅谷生态圈”。

汽车智能控制系统为新一代汽车人工智能的发展奠定基础

智能控制在上世纪60年代开始发展，这是科学家为研究控制系统的自组织、自学习的人工智能化应用而产生的，至今已发展了60多年。早期的AI控制属于经典计算机应用数字和逻辑思维处置的工具，要人们预先编制程序和数字方程，采用串行方式进行计算，从理论上属功能主义，在固定的控制模型框架下，力求对被控制对象进行描述和安排，虽也叫“电脑”，也只对其线性界面实行控制。而现代化的AI智能计算机，要在极端复杂、多变的状况下，来处置非线性、自组织、自学习的结构主义行为，特别注重研究人工神经系统，在模糊、动态、串行的状态下，随机处置识别，机动决策，迫使难点达到被控制，朝着目标期望方向逼近。所以这两种计算运作方法是有本质上的区别的。

当代先进的AI计算机运行特点有：高度知识化分布式存贮;有能力在极度化网络中寻找和输入，并求解输出，这叫内存式存贮。并行结构和处理能力：这种模仿神经网络的并行工作方式，为高速处理信息计算创造条件。容错性：这是指在完整的，有错误的信息中能做出完整正确结论的能力，大脑的容错性是极为重要的智慧形式。具有自组织，自学习，自适应能力：就像人们学会骑自行车和开汽车的过程，就是脑神经自学习、自组织的过程。非局限性：一个系统的某一整体行为，不仅取决于该系统的单元个性，而是由整体单元之间相互连接，相互作用所决定。非线性：在某些神经网络中，单元间具有非线性连接，而神经网络计算方法却具有这方面更好性的性能。非凸性：这是指系统的能量函数有多个极值，故系统具有多个稳定的平衡态，也将引导系统演化结果的多样表达的原因。创造性：当代的人工智能自身也在不断的创新迭代中。

所以我认为，智能控制系统工程是以微机模拟智能实现智能控制为主线，反映其理论、方法和系统设计及其实用技术的系统工程。这样智能控制模型含盖着，现代控制论的多种学科。如专家系统：这是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，可根据一个或多个人类专家提供的特殊领域知识，经验，推理和判断，而应用计算机程序作出的判断;神经网络控制：主要应用人工神经元，形成一个多输入的输出元件，经各神经元间传递强度的信号把神经元“激活”，达到满足系统最佳控制的目标，这已成为智能控制一种重要形式;模糊自动控制：以模糊语言及模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制，达到对事物的模糊系统识别，预测和自适应、自组织的控制目的，把模糊量化，经计算机控制其离散化模糊量达到精确化判决;混沌控制与预测：对控制系统最好表达是稳定性和最佳性，混沌控制目的恰是在防止发生混沌的状态下，以积极利用混沌控制，以达到改善和提升控制系统性能;遗传算法与人工生命：按照达尔文的进化论引入演变的遗传算法和人工生命策略，可以避开许多难以用传统数学和其他人工智能解决的科研和工程的另一种优化思路，这是应用自然界自然选择的优化思想，经重新组合和生物化系统的特色运算，具有认知的扩展性和活力;耗散结构：这是一个远离平衡态的非线性的开放计算系统，当系统内部某个参量的变化达到一个阀值时，系统可能发生突变，即非平衡相变，而发生混沌无序的状态，通过耗散结构，使在空间和功能上进入新稳定的有序结构上;协同结构：主要研究远离平衡态的开放系统与外界有物质或能量交换情况下，通过内部协同作用，自发地出现时间，空间和功能上有序结构。近年已获得加快发展，成为主要现代科学的最新成果之一，并从微观上尽力向宏观过渡。协同论创始人哈肯说，他把这个学科称“协同学”，一方面是研究对象子系统的联合作用，另一方面，它又可以和不同学科合作，来发现自组织系统的原理和作用。这里仅是对控制系统工程软件的简要介绍，还有不少软件问题因篇幅和学习问题，还有待今后进一步阐述。

在汽车产业进入“以软件为中心”的发展年代，人工智能将促进软件学科的大发展，并为汽车产业创立新型控制论奠定重要基础。钱学森说：“自动控制是建立在系统概念上，所以控制论也要作为系统工程的一个主要理论基础……我们认为控制理论的大系统，以至巨系统，多级控制是很有意义的，一定要提倡”。这对建设汽车智能控制系统工程很有指导意义。

这里我还想说一些有趣的汽车人工智能的场景。智能座椅：在发达国家驾车大多是车主，于是想研发一种新型的人工智能座椅装备在比较豪华的汽车上，在座椅内装备有不少传感器，电驱动机和气体泵，你买车时，对家人先进行人体工程测定，当你驾车时，按下你按钮，座椅就按你的体质开动，使你对驾车感到舒适和愉快。分布式汽车空调：往往在一辆车内坐上几个人，这样车上装要人体测定传感器，对每个人的通过皮肤进行测定，这样在车内每个人的空调温度和温量都有不同，如老人、小孩需要适中的温度，太高、太低都对身体有影响。前保险杠安全气囊：汽车安全很重要，一辆豪华汽车往往都装有20多个安全气囊，但这都是对车内人员使用，现在想研发一种前保险杠安全气囊，当你车撞到前面路人时，气囊会爆发，而且有一片状形式，可使被撞人的身体有些被托住，不会压进底盘从而减少遇害风险，并能自动急刹车，这样对行人的损伤降低很多。

面对当代世界科技浩浩荡荡发展的潮流，我国汽车产业应立足国情，把发展人工智能作为建设汽车强国的重要战略抓手，把汽车产业新一代人工智能产品应用地更快、更好、更多。对汽车强国的建设，我充满信心。

今年是建党100周年，我作为一名老党员、一名汽车行业老人，写下这篇探讨汽车人工智能发展的文章，以此作为极微薄的礼品，为建党百年华诞献礼。

关键词： 汽车智能 汽车产业 人工智能 学习年代