在当今科技日新月异的时代，车路协同成为了交通领域的热门话题。而在这个领域中，群体智能正展现出令人惊叹的可能性，有望彻底改变我们的出行方式和交通系统。

　　什么是群体智能？

　　咱们先来聊聊啥是群体智能。想象一下，一群蜜蜂在一起工作，它们没有一个中央指挥者，但却能非常高效地建造蜂巢、采集花蜜，仿佛有一只无形的手在引导它们。这就是群体智能，简单来说，就是大量个体通过相互协作和信息交流，展现出的一种超越个体能力的智慧。

　　官方对群体智能(Swarm Intelligence, SI)的说法是这样描述的，其是一种通过模拟自然界生物群体行为来实现人工智能的方法。它主要研究分散、自组织的生物群体智慧，以实现分布式、去中心化的智能行为。群体智能的核心在于多个简单而基本的个体通过局部交互和协作，展现出超越单个个体能力的集体智能。

　　群体智能的概念最早由Gerardo Beni和Jing Wang于1989年提出，用于研究细胞机器人系统，如兰顿蚂蚁和康威生命游戏。群体智能算法包括粒子群优化(PSO)和蚁群优化(ACO)，这些算法在多个领域的复杂优化问题中取得了良好的效果。

　　在有的文献中也称为集群智能(collective intelligence,CI)。在动物社会里,有些个体微不足道,例如,蚂蚁、蜜蜂、鱼等,然 而,这些个体组成的群体能够解决单个个体难以解决或不可能解决的复杂问题。群体的协调能力都令人难以置信,可以更容易地捕捉到更大的猎物,或者更好地保护自己免受捕食者的攻击。对群体行为的研究促使人们认识到,群体生活 也可以帮助解决超出单个动物能力范围的认知问题,虽然个体动物在认知上相对简单,在其能达到的目标上受到限制,然而,群体的能力则能做出惊人的成就。

　　可以用图1-1来说明群体中的个体比个体或小群体中的个体做出更好决策的 过程[7]。个体用黑色圆圈表示,从源头到接收者的信息流用箭头表示。如图1-1(a) 所示,当个体认知能力水平提高时,个体之间就没有信息流动。相反,在一个群体 中可以减少对捕食风险的感知,允许个体将更多的认知资源分配到其他任务中,或 者在风险不受(或更少)被捕食群体规模影响的情况下 对 捕 食 者 保 持 警 惕。如 图1-1(b)所示,信息可以从所有或部分成员集中,在那里进行处理,并作出总体决策,或将信息提供给群内成员使用。如图1-1(c)所示,在领导力方面,信息从一个(或几个)具有相关知识的个体流向其他群体成员。如图1-1(d)所示,在群体智能 中,只有信息交流,没有明显的集中者领导关键个体。

　　在自然界中,通过群体中个体间的相互协作完成任务的例子有:

　　(1)白蚁建造的大巢穴结构的复杂度是单个白蚁凭借自己的能力所无法实现的;(2)在一个蚂蚁群中,在没有任何中心管理者和任务协调员的情况下,其任务 都是动态分配的;(3)蜜蜂通过摆动跳舞实现了最佳的觅食行为,觅食行为作为简单的轨迹跟 踪行为也在蚁群中出现;(4)鸟群中的鸟和鱼群中的鱼会自组织成最佳的空间模式,鸟群或鱼群通过 声音和视觉感知的通信基于少量的邻近个体来确定它们的行为(如调整自己的方 向和速度);(5)猎食者(如一个狮群)表现出的猎食策略比被猎食者更精明;(6)细菌利用分子(类似信息素)通信,共同保持对环境变化的跟踪;(7)黏菌由非常简单且能力有限的分子有机体组成,然而,在缺少食物的时 期,它们会聚集形成一个移动的块,以便将聚集在一起的个体运送到新的食物区域。

　　由于群体智能算法的灵感主要来自于模拟不同生物群体,按照不同群体的方式进行分类,可以分为昆虫类、细菌类、鸟群类、水生类以及陆生类等。新的模拟生物群体的算法仍在不断被学者提出,目前,每种算法经过改进后可以衍生出较多算法。

　　群体智能的应用非常广泛，涵盖了智能制造、无人机、机器人、共享出行等多个领域。例如，在智能制造中，群体智能算法被用于加工、装配、管理以及服务等过程，以提高生产效率和质量。在农业中，哈尔滨工业大学研发的群体智能自主作业智慧农场技术，展示了其在农业生产中的巨大潜力。

　　此外，群体智能还被应用于互联网场景下，如维基百科的编辑工作，通过众多用户的协作，形成了强大的群体智慧。在游戏领域，群体智能也被用于多人在线游戏中，通过多个玩家的交流和合作，提升游戏体验。

　　协同感知的重要性

　　提到车路协同，我们先谈一下协同感知。

　　感知是自主驾驶系统的主要任务之一,然而单智体有限的感知和计算能力、高昂的成本导致单车感知能力达到瓶颈。为了解决这个问题,协同感知技术应运而生。通过协同感知技术, 单个车辆可以与附近智体共享信息,使其突破自身位置的限制, 感知到被遮挡或远距离环境的情况。

　　协同感知算法根据环境传感器类型可分为两类,即基于视觉(Vision-based)的算法和基于点云(Point-cloud-based)的算法。

　　基于视觉(Vision-based)的算法: 基于相机传感器的数据的感知方法通过分析法或人工智能技术剖析图像像素以检测环境中的车辆、行人以及其他障碍物。基于视觉的算法使用几何、光流、颜色或者其他图像特征进行检测。

　　基于点云(Point-cloud-based)的算法: 基于点云的感知主要依赖于LiDAR 传感器输出的对空间描述的3D点云数据。算法可以通过点的密度、几何形状或图案从大量点云数据中检测出物体。在自动驾驶领域,3D 点云数据一般通过LiDAR(激光雷达)传感器进行扫描采集获取,LiDAR获取方式据有高精度、高密度以及快速等特点,也可以通过双目视觉图像进行三维重建获取。

　　群体智能在车路协同领域的发挥作用

　　1、让交通更高效现在的道路上，车辆常常会因为各种原因拥堵，有时候就是一个小事故或者一个红绿灯设置不合理，就可能导致一大片区域的交通瘫痪。但如果每辆车都能成为一个智能的个体，它们之间能够相互交流信息，比如自己的位置、速度、行驶方向等等。同时必须结合道路上的智能设施提供的路况信息，车辆就能提前做出更明智的决策。这其中同样需要一个路侧计算系统，基于路侧感知设备的原始感知数据或结构化数据，通过高性能的实时数据处理、感知融合、计算、分析，得到高精度的结果信息，为云控基础平台和智能网联车辆提供实时动态交通感知数据。例如蘑菇车联AI 数字道路基站及其系统(MRS)便能满足感知覆盖范围 150 米，覆盖率 99%，系统感知时间精度、感知时延均超过 SL3 标准。这样，从车辆端就可以提前选择更通畅的路线，或者调整速度，避免不必要的刹车和加速，这样一来，交通流量就能得到更合理的分配，拥堵问题就能得到很大程度的缓解。

　　2、保障交通安全

　　交通事故是大家都不愿意看到的，但很多时候是因为驾驶员的视线盲区、反应不及时或者判断失误导致的。如果车辆之间能够通过群体智能相互“沟通”，提前告知彼此的意图和潜在危险，那么就能大大减少事故的发生。比如说，一辆车突然要变道，如果它能提前告诉周围的车辆，周围车辆就能提前做好准备，避免碰撞。而且，道路上的智能设施也能实时监测路况，一旦发现危险情况，比如道路损坏或者恶劣天气，就能及时通知所有车辆，让大家提前做好防范。

　　3、赋予自动驾驶高可靠性

　　群体智能还能让自动驾驶更加可靠。虽然现在自动驾驶技术发展得很快，但要完全实现可靠的自动驾驶还有很多挑战。其中一个就是如何应对复杂多变的路况。但如果有了群体智能，自动驾驶车辆就能从其他车辆和道路设施那里获取更多的信息，更好地理解周围的环境，做出更准确的决策。比如说，在一个十字路口，一辆自动驾驶车辆可能因为视线受阻看不到另一侧的来车，但如果其他车辆能把自己的位置和行驶信息分享给它，那么它就能更安全地通过路口。

　　群体智能在车路协同应用，需要做些什么？

　　1、先进的通信技术。就像人与人交流需要语言一样，车与车、车与道路设施之间交流也需要一种高效、可靠的“语言”。目前，5G 技术的出现为车路协同提供了很好的通信基础，但还需要不断优化和完善，确保信息能够快速、准确地传递。

　　2、强大的数据处理能力。每辆车、每个道路设施都会产生大量的数据，如果不能及时处理和分析这些数据，那么群体智能就无从谈起。这就需要云计算、大数据等技术的支持，能够快速地对海量数据进行处理，提取有用的信息。

　　3、完善的法规和标准。车路协同涉及到众多方面的利益，包括车辆制造商、通信运营商、交通管理部门等等。如果没有统一的法规和标准，就会出现混乱。所以，需要制定一套完善的规则，明确各方的责任和义务，保障车路协同系统的有序运行。

　　群体智能在车路协同领域面临的挑战

　　1、可靠的通讯

　　高效的协作依赖于可靠的通讯, 为此通信的鲁棒性显得尤为重要。然而在实际应用中, 通信仍面临各种问题。

　　受带宽的限制, 当车辆数量增大时, 网络会拥塞。不可避免地通讯延迟会导致车辆在协作时无法收到实时信息。通讯可能会遭到恶意干扰。

　　因此,在未来的研究中可靠的通讯方式和高鲁棒性的协作系统会是一个热点方向。

　　2、跨模态技术的应用：当前的大多数协作方式都是基于激光雷达的3D点云信息。然而,在实际应用中很多可用于感知的有价值的信息, 例如声音信息, 非机动车物体识别等信息被忽略了。未来的发展可以向多模态信息融合的方向发展。

　　3、大规模数据集：在当前深度学习研究环境下, 数据集已经成为继算法和算力之后,第三个限制技术发展的因素。在领域内出现公认的, 大规模的,高质量的数据对自动驾驶领域的发展至关重要。

　　尽管面临着众多挑战，但群体智能在车路协同领域的发展前景依旧无比广阔。群体智能不仅是新一代AI的重要方向之一，而且对于AI的其他研究领域有着基础性以及支撑性的作用。随着互联网及移动通信技术的发展，人类群体、物联网和大数据已经实现了广泛和深度的互联，使人类群体智能在万物互联的信息环境中日益发挥重要作用。

　　想象未来某一天，我们开车上路，不再需要担心拥堵和事故，车辆能够自动选择最佳路线，安全、高效地把我们送到目的地。城市的交通变得更加顺畅，环境也变得更加美好。这一切都不再是遥不可及。