8月22日，由中国电动汽车百人会、智能汽车与智慧城市协同发展联盟联合主办的GIV2020隆重召开，本次峰会主要讨论智能汽车近两年取得的技术突破和产品创新、智能汽车应用场景和商业模式、以及智能汽车商业发展的顶层设计和实施路径。下面是清华大学自动化系教授，国家863主题项目首席专家姚丹亚在本次论坛上的发言：

GIV2020

清华大学自动化系教授，国家863主题项目首席专家 姚丹亚

感谢主持人的介绍。这一次接到大会的邀请，要讲人才培养，稍微有点忐忑，虽然我是老师，但是以前在这种大会上都是讲技术，突然要讲人才培养方面的思考，以前所有做报告的PPT都没有用了，重新做了一个PPT。

先简单介绍一下自己，我是清华大学的老师，是清华大学自动化系做控制出身的，这是我的主业，要教学，要做科研，现在主要科研方向就是车路协同、V2X，或基于智能网联的汽车安全、智能网联交通。另外还有两个兼顾的工作，一是交通运输部的自动驾驶专题研究组，我是这个组的外聘顾问；还有中国智能网联汽车创新联盟V2X工作组组长。我主要研究方向是车路协同理论、技术和应用，智能交通系统建模、优化和控制，还有智能交通管理和智能车辆控制。刚才主持人介绍的 “863”主题项目首席专家，是2011年科技部立项的国家首个专门针对车路协同技术开展研究的项目，到现在算起来接近10年了；最开始做这个项目起，这近10年一直就围绕这个项目后续的产业化工作、国家政策的推动工作，这是近10年比较聚焦的工作。

今天汇报讲这几个方面，行业人才培养，首先要回顾智能网联汽车和自动驾驶的内涵；二是讲行业涉及到的学科和产业特点；三是讲现在人才培养模式，四是对这个培养模式的思考和变化。

一，智能网联汽车内涵。这是大家熟悉的概念，ppt上的这个定义是直接从百度百科下载下来的，大家可以看到有几个关键词，智能网联汽车是指车联网与智能车的有机联合，是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置…，关键词有：车联网、智能车，这里是指跟网络和IT技术有关的在车上用的，区别于传统车，“智能车”；有传感器、控制器、执行器，有IT技术里面通讯与网络、信息交互和共享，且是“新一代汽车”，这个定义把我们想要讲的元素都包括进去了。

二，这个定义下会涉及到哪些学科？首先讲涉及到的行业，智能网联汽车最后定义的是汽车，所以一定有汽车行业，既然是要网联、协同，肯定有协同对象“交通”，既然要网联一定要通信，另外，还要涉及相当多的行业。第二，涉及到哪些理论基础，所有创新离不开这两个基础：数学和物理，数学涉及到建模，智能网联汽车智能车体本身的建模、控制的建模、转向的建模，交通理论的建模也离不开数学的；物理有力学、材料，力学和安全控制又关，材料是现在车轻量化重要基础，或者碰撞的耐久性等，这些都是最基础的学科。第三，技术方面，比如材料技术，这次会议的主办单位是电动汽车百人会，电动车最重要的是电池材料，我总觉得电池材料可能还得有一次大的突破以后，才能彻底解决电池问题，这个也不是说做就能做的；涉及到IT技术时，计算机肯定少不了，计算机软件、硬件，计算机特别热门的话题——人工智能，智能驾驶或者智能汽车少不了人工智能；另外还会有控制技术，我自己本身是清华自动化系，是搞控制的，控制在这里面起到特别特别重要的作用，不管是作哪个环节都有控制的内容；当然还有网联技术，核心的通信，所以我觉得智能网联汽车学科覆盖面是非常宽的。

三，智能网联汽车人才的特点。不用我总结，大家也都会知道，“跨专业”，我们要把这么多的专业东西合在一起作出“新一代汽车”，一定是跨专业的。怎么去培养这样的人才？既然最后的落脚点是汽车，第一想到以传统的汽车制造业人才为基础来培养，只有汽车人才把汽车搞定，，但要变成智能汽车缺什么？比如涉及到智能网联几个核心的技术：定位，通讯交互、检测和数据融合，，这些是共性的技术；另外有两个应用技术，一是，车辆的协同控制技术，到了智能网联汽车以后不是简单的把自己的车控制好，可能几个车要放在一起控制；二是，交通交通的主动控制技术，智能网联环境下交通理论的基础和控制的对象、优化的参数变化非常非常大。

四，现在的人才培养模式是什么？传统的大学人才培养模式，我们国家都是以院系为核心确定人才培养目标，设置教学内容，结合科研进行人才培养。我们国家大学结构肯定是有院系，与智能网联相关的有汽车系，自动化系，电子系，计算机系，是以系目标去制定教学内容、课程，以此为培养基础。然后在本科高年级或者到研究生阶段，会结合这个院系科研方向去增加很多的科研能力培养，形成差异化的出口。比如我自己所在自动化系肯定要培养控制的基础学科知识，到了研究培养，而我会把控制和我现在做的车路协同、交通、车，结合起来去培养我们的高年级或研究生。

清华有汽车系、计算机系、自动化系、电子系等，这些是跟智能网联相关的，清华的汽车系现在叫汽车学院。清华的电子系最早叫无线电系，是搞通讯的，通讯是这个系很基础、很有影响力系；土木下面有一个交通工程方向。我所在自动化系在人才培养的时候，是按照控制理论来培养的，但是到了科研培养阶段，研究方向包括：控制理论就是纯粹控制方向的东西；系统工程，更多是对大系统优化和建模；还有检测技术、工业智能，是工业领域的控制；模式识别是很专的一个领域；导航主要是在航空里面的专业方向，生物信息用信息学技术开展生物方向研究，切入到生物领域；最近几年我们的戴院士是搞视频检测的，现在建立了脑科学研究方向。这是传统的模式，本科培养到研究生，到研究生阶段或者高年级阶段有一些跨学科的东西。

既然跨要这么多学科，每一个相关学科都可能培养出我们智能网联汽车自动驾驶跨学科的人才，依托计算机、自动化、汽车专业来培养综合性人才，计算机学生已经有的知识能够直接开发车辆各种控制器，各种软硬件操作系统，可以直接帮你做检测、AI，但是要成为真正智能网联汽车跨学科的领军人才肯定还是有欠缺的。依托自动化系，自动化核心可以设计各种控制器，可以设计各种控制算法，也有大量的数据处理和数据融合的基础，缺的是汽车行业经验。如果是依托汽车专业，他缺的是这边IT和控制的东西，不能说完全缺，相对来讲都会需要补充更多新知识和新领域的东西。最核心的问题就是不管依托哪个院系去做跨学科的人才培养，都要考虑知识结构和研究能力。

在思考跨学科人才培养方面有一个小的想法，跨学科人才/角色，是能够能把各个学科的知识都串起来，这就是将来我们需要培养的。计算机在工业领域里面最早应用是“管理信息系统”，计算机和企业的运行管理结合起来就是管理信息系统，管理信息系统建设运营中有一个重要角色“系统分析员”，是在这个系统建设中很有意思的角色，系统分析员的起源是企业信息系统建设中产生的，其定义是与信息系统所有关联人员交互，保证他们的工作得以完成。信息系统建设涉及到各种角色，信息系统分析员需要和各种角色进行交流，进行很好的结合，他的工作是做系统分析和系统设计，系统分析要研究企业的业务问题，制定方案说明业务需求，然后要做系统设计，为这个业务系统构造一个技术的基于计算机的方案。大家可以类比，和现在跨学科人才是相当同质性，也是跨学科，系统分析员跨的事计算机和管理学科，智能网联汽车跨的是汽车制造和IT（广义）学科，我们需要这样的人才可以把汽车制造的业务搞清楚，吧IT技术搞明白？为什么需要这样的人？企业业务人员理解现代技术的能力可能不够，简单来讲，一个搞汽车发动机的对计算机管理和控制、通讯能够完成什么事情不是很清楚，而计算机程序员、搞IT的人，他也不能完全了解汽车行业需求。

什么样的人能够成为系统分析员呢？既懂业务，又懂计算机和信息技术的人，将企业的业务需求和信息需求化为基于计算机信息系统，通过使用计算机信息系统再解决企业业务问题，如果把这个类比过来，让我们智能网联汽车会不会将来也有一个类似于这样的人的知识结构，他要了解智能网联汽车的需求，他要了解计算机软硬件本身的能力，要了解通过控制和算法能解决现在的车变为智能网联汽车，还会存在什么问题？他要有这方面的知识，系统分析员还有很多其他的知识，如一定的商务知识，这个东西做出来之后要在企业能够很好用起来，要有很强解决问题的能力，因为他面对的都是各种问题提供者，要有很强的与人沟通能力，要有很好的系统分析和设计能力等等。

怎么培养？举一个小小的案例，智能网联汽车提出者和领头人，当之无愧是我们汽车系李克强教授，这个大家都是认可的。李老师是汽车专业科班出身，他在做汽车的时候主要研究方向是车辆电子控制与智能汽车，车辆中的控制问题，，他是汽车专业出身，但具有丰富的控制和智能化经验，分析他的知识结构很有意思。

回过头看来智能网联汽车，涉及到交通、汽车、控制、计算机、通讯，从哪里最能产生跨学科的人才？我觉得很需要思考。从李老师的案例来说，有可能来自汽车本科专业，这肯定没有问题。但我觉得还有一个来源是控制，控制领域里面出了很多总师级的人物，在航空航天领域，火箭、飞机、导弹，很多学控制的，最后变成了总师，这是因为运载火箭、大飞机，在其内部的每一个环节里面都可能有控制，都会有控制人才，所以控制的人才是跨在每个专业里面的，是应用最广的基础的学科搞控制的人要真正落地时必须把业务搞明白，这样的话控制人很容易升到总师了。所以我觉得智能网联汽车综合领军人才很有可能来自这两个行业：汽车、控制，我不排斥从交通、计算机、通讯里面出来这样的人才，但是在这两个里面更快，更容易培养出跨行业的人才。

我的介绍就到这里，谢谢！

注：本文根据现场速记整理，未经演讲嘉宾审阅，请勿转载