10月12日，由深圳市交通运输委员会主办，深圳市综合交通运行指挥中心承办的2018中国城市智慧交通大会在深圳益田威斯汀酒店隆重举行。清华大学副教授李萌发表了《
李萌：尊敬的各位领导、各位来宾，大家下午好！非常荣幸来到中国城市智慧交通大会和大家分享对未来交通的一些思考。我的题目是“自动驾驶系统路基智能云控制技术”，这里有两个关键词，第一个词是自动化交通。现在说未来交通，最常说的一个词是自动驾驶，自动驾驶是从车、驾驶的角度，让机械工具更有效自动化运行，但这只是其中一个手段，而不是最终目的。我们的最终目的是让自动化驾驶能够更好的服务自动化交通，改善生活质量。第二个词，路基智能云控，自动驾驶有很多技术手段，怎样才能够更好有效的发挥协同作用。从四个方面跟大家分享。
9月份下旬的时候，作为中国代表团的一员，我参与了2018年世界智能交通大会，见识了世界上最先进智能交通理念。欧洲的未来交通有哪些特点？2018年世界智能交通大会的主题Quality of life（生活品质），往届很多讲自动驾驶、智能网联、通讯5G的主题，都是从技术的手段来阐释未来交通特点，但欧洲人讲的是生活品质。从欧洲人的视角来看，不论交通是哪些技术的发展，最终都是要服务于人类生活。哥本哈根是非常有名的交通城市，从70年代开始，它就已经推出以公共交通作为引导的城市发展主题。
右边的这张图，一个手指型的手指规划，五个手指头构建了整个城市的公共交通系统发展，这个城市依赖公共交通的体系发挥最有效的的交通作用，这是一个根本性的改变，也改变了我们很多根本的规划理念。
丹麦哥本哈根是全世界自行车使用量最高的国家。我国曾经是自行车大国，但自行车应用率最高的城市应该是哥本哈根。右上这张图是全世界第一条自行车快速路，这个城市25%的出行是自行车提供支持。我想要强调的是，交通的最终目的不是改善交通工具，而是改善我们的生活。
本次智能交通世界大会主题里没有提到自动驾驶，但实际上自动驾驶自始至终贯穿整个大会，自动化交通是必然趋势。大会现场有自动驾驶微公交展示，另外我们还去参观了瑞典沃尔沃，沃尔沃在9月下旬推出了新产品移动睡仓Volvo 360C，这个睡仓可以像飞机一样跨城市出行。未来，沃尔沃不再是汽车制造企业而是提供出行的企业，他们在自动化服务交通领域做了大量的工作，Volvo作为全世界最安全的车之一，在自动驾驶和自动化交通领域仍然面临一系列挑战，包括去年和今年发生了几起非常严重的自动驾驶事故。
自动驾驶、自动化交通的未来发展还有很多问题没有解决。回顾一下自动化交通体系发展的历程，20年前，左图是美国加州1997年的自动高速公路系统AHS，它通过改造道路系统来推动未来的自动驾驶，但是20年后仍然没有广泛应用到现实生活中，因为还有一系列技术没有解决。
右图是2009年，谷歌推出极端聪明的车。从谷歌牵头开始的互联网企业、车企都试图利用先进的技术来让车变得极端聪明，利用先进设备让车在任何环境下都能实现自动驾驶。十年时间，因为遇到了一系列交通事故，还无法真正走入现实生活。
那么，我们究竟应该建自动化高速公路体系，还是应该走极端聪明车的技术路线？首先看国内交通的特点，我国自动化交通包含几个特点：第一，交通环境复杂，复杂的交通环境需要360度无死角的检测、高层级人工智能的识别和预判、低延迟的大通道近场通讯；第二， 机动车数量巨大，有限的道路系统，“无限”的机动车数量。第三，基础设施持续投入，道路基础设施持续投入（13.1万公里高速公路），通信基础设施更新快，快速推动4G普及5G试点。
未来交通的发展方向，我们将实现“聪明的路”与“智能的车”均衡发展；通过“交通云”协同决策均衡发展。这个过程中，国家多个部委参与推动，包括工信部、交通部、公安部、科技部在全国多个地方建立了国家级车联网、自动驾驶测试示范区、营运车辆示范区等。另外，无人驾驶汽车实现了城市真实道路环境运行测试。驾驶人行为监控预警、智能驾驶辅助技术研究和智能车路协同关键技术研究取得重要进展。包括长安汽车、华为等汽车厂商积极开展网联汽车和自动驾驶的研究，百度、腾讯等互联网企业的自动驾驶进入实际测试。
在这个体系里，我们搭建了基础平台，同时搭建车载平台和基础设施平台。这里的基础支撑技术，包括高清地图，高清定位，标准法规，以及关键的通信系统V2X，关键的技术车辆/设施，环境感知技术、智能技术。
现在很多人都在讲城市交通大脑，但是希望用一个大脑解决所有交通问题是不现实的，交通很复杂，需要分级分区解决交通问题，比如道路端这一级，路口设施要通过大量的计算和管理才能够保证路口级的优化和控制。“雾”是更高的级别，要能够保证区域和干道实现更优化的交通体系管理。在云级别，保证城市级的交通协同和安全，所以在端级、雾级、云级进行协同和优化，而不是一个大脑。在里面要实现更均衡的端，在端内使车基和路基信息采集、处理、管控，使出行者信息互联，云控更优化，从而保证区域里面城市级交通能够更加均衡。
如何去搭建从端到雾、云的信息体系，路口级需要有足够的信息采集、信息计算和优化，需要有人工智能、保证路口级的安全，通过5G或4G通讯都能保证雾和云级的有效协同，实现路口级云控、子区云控、干道级云控，保证系统进一步优化。
这样一个产业平台包括云控基础平台和研究体系搭建，研究院、产业融合发展公司以及产业里的网络运营、施工信息企业以及云控技术公司都需要整合产学研用各环节资源。
以上所举，从端到云、雾这级至少有两个技术路线要推动，第一，在路基方面如何保证道路或路口更有效安全，包括设备的布控，方案最优，其次是如何让信息最有效融合，在交叉口与干线车辆控制精细化交叉口控制最优，以及实现体系最优化等。
我们已经在推动部分工作实施，包括路基布设、车辆检测设备；如何布设有限设备并覆盖所有交通需求和应用，从交通视角满足道路级优化；设备须良好覆盖道路各处，以应对各种突发情况；如何去优化，如何去降低相关的成本，都是需要思考的问题。另一方面，信息采集之后，如何把深度学习、人工智能等技术应用在信息里，让有限采集信息能够保障每一辆车、每个人的安全，通过检测装置实时记录监测数据，进行有效优化。
在路口层级，需要有新的管理控制方法，在云端对车辆轨迹进行实时控制，不再需要红绿黄颜色的信号灯，而需要精细化交叉口车辆控制流线。除了路口级以外，路口到路口的路段级，如何优化车队管理形式，也是需要去做的大量研究之一。
除了端级，雾和云级，我们需要建立适应路基云控技术的道路网络，哪些信息需要传递、交流？哪些信息需要到下一级或上一级？
在做这类研究之前，我们希望能够更接近现实。其中关键的一步是搭建路基云控仿真平台，结合当前最先进的精细化车辆控制系统接入到交通仿真系统，在仿真平台里把基于端、雾和云三层分级分区控制的系统进行有效衔接。
第二，路基云控当前还有相当大的科研空间，需要多学科、多产业、政企研协同攻关；
第三，自动化交通发展是持久战，需要有目标、有耐心、有协同、有储备，人才与创新是关键；
第四，清华大学建立了交通工程专业，成立了智能网联汽车与交通校级交叉中心，把更多学科、人才培养、创新技术在学科创业和交叉中心中共同推进。
必须自行判断跟随、刹车、停车命令。但无可避免的是，交通事故概率下降不代表着完全
概念车，但为什么直至最近无人车才不再被视为科幻小说，而是眼下将实现的革命性科技产品？追其原因，主要在于，人工
;某些高科技公司则希望通过各种外部传感器实时采集海量数据，处理器经过数据分析然后
，目前来看成本还是非常高的。若干车企宣布了2020-2021年左右实现L3
就是解决“我在哪儿”的问题，并且对可靠性和安全性提出了非常高的要求。除了GPS与惯性传感器外，我们通常还会使用LiDAR点
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