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来源：大发平台APP2024-05-17 17:48

中国新观察|这项国际标准，为何由中国牵头？******

　　中新网10月17日电(中新财经葛成)据中国工业和信息化部消息，2022年10月，由中国牵头制定的首个自动驾驶测试场景领域国际标准ISO 34501《道路车辆自动驾驶系统测试场景词汇》正式发布。

　　ISO 34501主要规范了自动驾驶系统、动态驾驶任务、设计运行范围及条件等概念，明确了场景、动静态环境和实体要素之间的关系，并形成了包括功能场景、抽象场景、逻辑场景和具体场景在内的场景层次描述规则。

　　ISO 34501为何由中国牵头？该标准的发布在全球范围内将有哪些重要意义？对推动全球和中国自动驾驶技术的发展带来哪些影响？

　　对此，中新网“中国新观察”栏目采访了国际标准化组织道路车辆委员会自动驾驶测试场景工作组(ISO/TC22/SC33/WG9)召集人、中国汽车技术研究中心有限公司标准化研究所所长王兆，ISO34501测试场景标准牵头起草人、中国汽车技术研究中心有限公司标准化研究所智能网联部部长孙航。

　　访谈实录摘编如下：

　　中新网：自动驾驶的系列国际标准制订中，中国负责组建自动驾驶测试场景工作组(ISO/TC22/SC33/WG9)并担任工作组召集人和首个标准的牵头起草人，为何是中国？这需要满足哪些条件？

　　王兆：2018年4月，中国向国际标准化组织道路车辆委员会(ISO/TC22)提出自动驾驶测试场景国际标准提案，随后获批组建自动驾驶测试场景工作组(ISO/TC22/SC33/WG9)并担任工作组召集人。

　　首先，工作组的成立源于我国汽车行业前期向国际标准化做出贡献的良好基础和意愿。近年来，在工业和信息化部、国家标准化管理委员会领导下，我国汽车行业主持制定了安全玻璃、电动汽车安全及换电系统等国际标准和全球技术法规，参与联合国世界车辆法规协调论坛(UN WP.29)、国际标准化组织(ISO)、国际电工委员会(IEC)重点领域全球技术法规协调以及国际标准制定近40项，我国专家在参与国际标准法规过程中展现出的专业精神和积极态度为中国在国际标准法规组织内建立了良好的口碑。因此，我们向汽车行业的国际标准法规组织主动做出的中国贡献是得到国际认可的。

　　其次，这得益于我国智能网联汽车产业发展成果在国际上产生的影响力。近年来，我国智能网联汽车应用场景不断丰富、技术创新展现出巨大活力，国内汽车行业在智能网联整车及关键系统部件研发、基础场景库构建、道路测试与示范应用等方面等领域积累了大量实践经验，总体在国际上处于第一梯队的位置。这样的发展成就一方面服务了国内人民群众对于智慧出行的需求，另一方面也提升了我国在全球自动驾驶产业融合发展方面的知名度和影响力。因此，我们在国际上以召集人身份组织自动驾驶测试场景的标准体系规划工作是有产业实践基础的。

　　最后，还得归功于我国汽车行业技术专家对产业发展需求和趋势的准确把握。随着汽车自动驾驶技术在全球的迅速兴起，自动驾驶测试评价技术受到世界各国及国际组织的重点关注。我国汽车行业的标准化专家在技术酝酿初期就敏锐洞察到了这一发展趋势，做出了“测试场景”将成为自动驾驶测试评价核心基础要素和关键技术难点的判断。随后，我们在国内组织60余名技术专家组成“自动驾驶测试场景国际标准制定支撑专家组”，通过广泛调研、研究测试场景生成及应用关键技术并共同编写学术专著等，形成了符合我国交通场景特征的技术方案。基于系统研究形成的“中国方案”保证了我们技术提案的科学性和竞争力，也为国际标准化组织和相关国家对中国担任召集人提供了更多信心。因此，我们以牵头起草人身份开展测试场景基础类标准的制定也是有技术积累作为保障的。

　　中新网：国际标准ISO 34501正式发布在全球范围内具有哪些重要意义？在标准推动下，L3(有条件自动驾驶)甚至L4(高度自动驾驶)级别自动驾驶技术会更快实现应用吗？

　　孙航：ISO 34501是国际标准化组织发布的第一个自动驾驶测试场景国际标准，该标准是自动驾驶领域重要的术语定义类基础标准，能够满足各国在开展自动驾驶测试评价相关工作时采用标准化语言描述测试场景的需求。

　　该标准将会广泛应用于全球智能网联汽车自动驾驶技术及产品的研发、测试和管理，为智慧出行、区域接驳及道路运输等各类自动驾驶应用提供重要基础支撑。

　　L3(有条件自动驾驶)级和L4(高度自动驾驶)级别的自动驾驶本质上是由系统或机器代替人类完成部分或全部的驾驶任务。自动驾驶条件下，国际普遍采用的基于特定条件、特定指标的传统汽车测试评价方法，已无法满足自动驾驶汽车测试评价需要，需要建立基于复杂测试场景的新型测试评价体系，这意味“场景”将成为自动驾驶测试评价的核心基础要素和关键技术难点。ISO自动驾驶测试场景系列标准无疑将有助于促进高级别自动驾驶更快地由实验室走向区域性示范应用，并最终实现规模化商业落地。

　　实际上，自动驾驶技术已经在我国一些城市的限定区域内实现了共享出行、区域接驳、快递配送和专线物流等场景方面的初步应用。当然，这项复杂技术的规模化应用并非易事，依赖于包括技术标准在内的一整套技术创新和治理体系的建立，如法律法规的健全、技术水平的提升和商业模式的成熟等。

　　中新网：国际标准ISO 34501将解决目前自动驾驶技术发展中的哪些问题？对推动全球和中国自动驾驶技术的发展带来哪些影响？

　　孙航：应用技术的发展通常会历经从简单到复杂、从基础性建设到创新性突破的过程，智能网联汽车的自动驾驶技术发展也不例外。自动驾驶测试场景作为全球范围内的一项新兴技术，如果在通用术语、逻辑架构和要素关系等基础性定义方面没有统一的“语言”，对基于场景的产品研发、测试评价乃至行业管理的实施都是十分不利的。

　　在标准制定初期，仅“场景”一词的定义就有德国PAGASUS、英国MUSICC、美国SAE、日本SAKURA及我国产业界使用的十余个版本，此外，ISO 21448预期功能安全、ASAM OpenX标准也分别给出了与测试场景相关的不同定义。如果全球主要汽车产业国家在这方面“各说各话”，显然是不利于智能网联汽车产业融合发展的。ISO 34501相当于编制了一部自动驾驶测试场景领域的“字典”，通过国际标准的形式统一了场景相关的27个关键术语和定义。

　　该标准的术语横向覆盖了从场景采集、分析到应用、迭代的场景全生命周期工程流程，为自动驾驶上下游产业链的紧密衔接与融合创造了基础条件；同时也纵向贯穿了场景技术产品开发者、应用者和管理者等几个层面，为各相关方建立统一理解和认识搭建了桥梁。这将极大地提升我国自动驾驶产业链内部沟通效率和多国产业间的合作成效，为降低融合创新成本、促进产业投融资和推动汽车全球化贸易往来提供重要的基础性支撑。

2022年7月20日起，北京的自动驾驶出租车迎来主驾无人、副驾有安全员的商业化试点阶段。　北京市经开区管委会供图

　　中新网：据了解，国际标准ISO 34501只是自动驾驶测试场景系列国际标准项目中的一个，下一步还要重点做好哪些标准的制定工作？

　　王兆：自2018年测试场景工作组成立以来，中国联合德国、日本、英国、荷兰、美国等二十余个国家的专家共同规划了自动驾驶测试场景体系，包括ISO 34501场景词汇、ISO 34502安全评估框架、ISO 34503设计运行范围、ISO 34504场景分类、以及ISO 34505评价与用例生成等一系列国际标准项目。

　　除了本次发布的ISO 34501，同样是由中国联合德国牵头的ISO 34505于今年9月份刚刚完成立项，由日本和德国牵头、中国深度参与的ISO 34502有望于近期正式发布，测试场景系列中的其他标准项目尚处于起草过程中。

　　除了推动场景系列标准制定外，我国还深度参与了国际标准化组织范畴内的汽车信息安全、软件升级、功能安全、预期功能安全等10余项智能网联汽车领域国际标准的编制，下一步还将重点推动车载操作系统、激光/毫米波雷达、电磁兼容等国际标准的立项、起草工作，并将适时开展国内国际标准之间的转化和评估。

　　未来我国将整合国内优势资源，依托汽车产业对话机制与标准化合作框架，加强与主要汽车产业国家及“一带一路”沿线国家的交流合作，同时还将充分发挥我国汽车产业规模效应和应用生态优势，秉承“开放、合作、融入、贡献”的原则，推动智能网联汽车标准“走出去”，提升中国汽车标准国际影响力和贡献度。总之，我国汽车行业将继续作为国际标准的参与者，并争取成为更重要的贡献者。

2022年4月30日，广州市首批自动驾驶便民线正式开放载客测试。图为自动驾驶巴士行驶在阅江西路上。中新社记者陈骥旻摄

　　中新网：未来，我国在智能网联汽车标准体系建设和产业融合发展方面将有什么样的前景？

　　王兆：2017年起，工业和信息化部、公安部、交通运输部等联合国家市场监督管理总局陆续发布了《国家车联网产业标准体系建设指南》中的总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务、车辆智能管理、智能交通等各个部分，我国车联网产业标准体系建设方案的总体蓝图已经绘制完成。

　　作为总体指南体系中率先发布的部分，我国智能网联汽车标准体系的建设积极践行《国家标准化发展纲要》要求，第一阶段建设目标已顺利完成，目前报批发布相关标准39项，完成草案编制及立项标准项目42项，总体标准自主供给率达到50%以上，为智能网联汽车行业管理和产业高质量发展提供了重要的技术支撑和基础保障。同时，为适应我国智能网联汽车发展的新形势和新需求，新一阶段的智能网联汽车标准体系建设方案已经起草完成，正在面向社会公开征求意见。新的标准体系将以“三横两纵”核心技术架构为基础，面向2025、2030年两个阶段性目标开展140余项标准的制定工作。

　　未来，智能网联汽车标准体系的建成将服务于我国汽车行业电动化、智能化、网联化浪潮下产业融合发展需求。在新的形势下，通信、电子及互联网等相关企业将自己在数字化、信息化等方面的能力向汽车行业延伸。在产业融合过程中，互联网企业已逐渐认识到汽车行业“固定资产重、投资门槛高、产业链关联性强”等特点；而在技术、经验、品牌等方面具备先天优势的传统车企，也开始运用新兴科技企业的“互联网”思维；我们更要清醒地认识到，我国在产业链方面仍存在部分关键技术缺失、操作系统、核心元器件依赖进口等“大而不强”等问题。智能网联汽车及相关车联网标准体系的建设为产业融合发展构建了基础，围绕汽车建立的产业集群将继续以标准为引领，将实践中凝结的“中国智慧和方案”汇聚到发展浪潮之中，促进智能网联汽车产业“双循环”高质量发展，加速实现由汽车大国迈向汽车强国的伟大愿景，为国际标准化事业及国际汽车产业可持续长远发展作出中国贡献。(完)

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聚焦人工智能技术前沿与治理中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

　　（文图：赵筱尘巫邓炎）

[责编：天天中]

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