“车路协同”:智慧城市的打造,需要多方位的协同奋进

2020-05-15 17:05 评论 0 条

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所谓车路协同,百度百科的释义为:采用先进的无线通信和新一代互联网等技术,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,充分实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高通行效率,从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。说得通俗一点,就是统筹车、路、人以及实时交通的动态信息,实现信息的互联互通。


车路协同的广阔市场已成共识:

《中国车联网产业发展研究》白皮书预测:“车联网被视为物联网体系中最有产业潜力、市场需求最明确的领域之一,到2020年,全球车联网V2X市场规模将突破6140亿元,其中中国市场将达到2000亿元。"


事实上,这还只是考虑了截止到2018年底高速公路13.65万公里,国道35.84万公里,省道33.38万公里和全国13万个信号灯路口升级改造的情况。


车路协同不光可以降低自动驾驶车辆的成本,对提高自动驾驶汽车的信息感知、决策能力、安全性等方面也有非常大的作用。


我们首先来看一看,车路协同vs 单车智能的优势:


从成本来看,如果我们追求单车高度智能化,那么在保障安全的前提下,单车的感知、决策系统等都需要当下最优秀的设备。当下单是一台64线激光雷达成本就够抵上数台入门级家轿的价格,同时,目前高度自动化的测试车平均成本就在20万美元左右,可见一台高度自动化的汽车成本不菲。


而如果在车路协同下,道路基础建设更多的是政府、科技企业来投入,对于车企来说,有了道路传感器的辅助,他们甚至可以减少车辆部分感知传感器,造车成本将大大降低;同时对于消费者来说,购买自动驾驶汽车也将更便宜、更容易。这对于自动驾驶汽车的推广有着积极意义。



还有道路利用效率的问题。在车路协同完善后,车辆与车辆之间能够通过道路设备进行沟通,两车的行车速度可以得到有效的统一。这就导致跟车距离能够得到缩短,同一时间一段道路上就能够通行更多的车辆,增加了道路使用效率,同时减少了堵车现象。


我们还要谈谈它对智慧交通、智慧城市构建所起到的作用。在车路协同一体化后,当城市发生火灾、病人需要急救等紧急情况发生时,城市大脑将会传递指令给道路、车辆,在消防车、救护车临近时自动避让,为他们争取到宝贵的时间。


难点·痛点

要想实现完全自动驾驶,车路协同无疑是个难以绕开的命题。而要想真正实现车路协同,就必须先解决路况、技术、标准、基础设施智能化改造所存在的痛点。车路协同体系唯有统一标准、连接全局,方可谋求产业价值的最优解。


作为场景复杂、产业链冗长、产业关系新鲜的产业,车路协同主要包括感知设备、集成设备、系统集成、车载设备、路侧系统、云管理等链条。这也决定着,车路协同市场,不可能走向一家独大,将软件、硬件、平台、施工全揽下来。这也促成了多条路线切入局面形成。


其中,汽车企业往往注重打造“智能汽车”;通信企业将其更多诠释为“智能路网”;互联网科技企业则更多地致力于构建“智能出行”。不过,由于不同参与主体的立场、视角不同,每一主体参与车路协同的具体方式也有所不同。


中国关于实现车路协同的规划部署正一步步显现。除了企业参与方,各地政府也正积极行动。早在2018年6月,湖南省长沙市便发布了国内首条开放道路智慧公交线路。截至目前,中国已建成十多个测试示范区,有20多座城市发放了超300张道路测试牌照。在2020中国电动汽车百人会论坛全体大会上,工业和信息化部部长苗圩表示,“上海、长沙、北京已在开放的道路上批量安装了多模式的路测通信终端和感知设备,并在积极推动载人载物测试和示范应用。”


难点痛点:眼下,多方入局的车路协同正在照进现实,但中国目前实现车路协同仍难快速落地


技术上来讲,由“人-车-路”组成的道路交通是个复杂的系统,要想真正实现车路协同,无法绕开中国复杂的路况。由于国内道路开放性高、道路上车型复杂多样,且存在行人横穿马路、车辆行驶中常常出现变道超车等不文明行为。


车路协同并不仅仅只是V2X(“车端”与“路侧”的关系),广义上的车路协同应该是V2I(“车端”与交通设施网联化的关系),其中包括车车协同V2V,车云协同V2N,人车协同V2P。在这样的综合性架构下,车路协同的技术门槛被抬高了。其背后涉及云计算、大数据、通信、车端智能、深度学习、高精地图甚至还有基建等多个板块,这对车路协同主导方的技术和资源整合能力提出了非常高的要求,也正是车路协同“软硬兼顾”的特点,成就如今巨头掌控整体的局面


软、硬件技术高度整合,是横亘在车路协同前的又一门槛。数据交互、高精度定位、车载终端、智能路测系统……这些关键技术的出现,需要不同的玩家共同推动,其中便涉及到技术交叉融合。


技术之外,中国目前还没有敲定关于车路协同的详尽通用标准。

业界一致认为要实现车路协同,必须攻克以下技术难关:


A、实现高速运行车辆,与不断切换的基站之间低功耗、高可靠的无线联接。


B、需要在多个电信运营商与不同车辆厂商之间,形成异构网络的通信计算协同化。换句话说,就是要让形形色色的厂商与技术之间,能够以相同的技术标准进行通讯。


C、要实现车辆通讯与定位的一体化。能够高效率、高精度地实现车辆定位,以及移动中的不间断通讯。


D、必须实现车辆、道路信号灯、电子指示牌、摄像头等元素之间的协同动作体系。


此外,车路协同需要5G强大的传输速率,以及道路基础设施的智能化改造。不过,美好愿景下,5G目前仍未真正落地,车路协同更缺乏通用标准。另一个比较尴尬的问题是——装车率。“没有一定装车率,在智慧道路的支持下,虽然针对单车的安全类应用能起到效果,但是很多偏向交通效率类应用的效果起不来。”石勇说道。


相对于路端改造,华人运通方面却表示,“大家往往认为路面改造是最大的难题。其实,路的改造不需要动路面,电源也可直接从电线杆获得,而驱动感知系统的耗电量极低。所以,感知模块和计算系统的投入的硬件成本,比较合理,难度较小。”





对于BAT和华为这样的巨头们来说,车路协同的吸引力还远不只这些》》》》


从巨头的布局可以看出,BAT的最终目的都是冲着大数据去的,百度和阿里都希望在系统层面能够占据一席之地,但这三家的共同短板是硬件设备,实测数据的积累以及工程应用经验方面还有待加强。华为的长板非常突出,在V2X网联化的通信层面拥有绝对优势,但在V2X网联化的应用层以及V2X智能化这方面还有较大的加强空间。


百度:百度于去年年底正式开源了Apollo车路协同方案,向业界开放百度Apollo 在车路协同领域的技术和服务。


目前百度的发力重点已经覆盖了三大要素:研发符合自动驾驶场景需求的路侧感知能力,通信芯片及设备厂商合作针对自动驾驶应用需求来优化V2X通信传输通道,以及车端自动驾驶系统中对于V2X路侧感知信息的融合使用。


阿里:在阿里的构想中,不仅有聪明的车,还要有聪明的路。自动驾驶车+路侧“感知基站”+云控平台,实现云端、路端、车端一体的智能。


在阿里的实践中,阿里云搭建智慧高速云控平台,为车路协同场景提供全局掌控能力;AliOS搭建车路云协同计算系统,完成车路协同的具体能力;达摩院,研制路测要安装的感知硬件。同时,高德、千寻提供高精度地图,支付宝解决高速支付场景,在加上菜鸟联盟和ET城市大脑的场景支持,阿里在自家的生态体系内建立了一个“封闭”的车路协同生态。


腾讯:腾讯在车路协同方面的动作主要是与电信运营商、交通部门合作,推出车路协同整体解决方案。


腾讯从自身优势和特点出发,深入分析车路协同亟需解决的问题,以产业连接器的角色联合产业链相关企业,共同研究构建了包括基础设施、平台服务、业务应用三方面的车路协同生态。


华为:华为的愿景是:无论是物联网还是车联网,都希望能够做到对单车智能更好的支撑。遵循着这一方向,华为去年2月发布了C-V2X芯片;6月发布了首款商用C-V2X RSU(路侧单元),构建了可商用的C-V2X解决方案;9月发布了OceanConnect智能交通平台;10月发布了移动数据中心MDC600赋能自动驾驶。






综合多位采访对象观点,随着国家政策方面的推进,车路协同将在近两年进入发展爆发期。但整个产业要想迎来实质阶段,真正实现人、车、路协同,还需要软件技术与硬件设备的融合,以及相关法律法规的健全。


去年10月,国内首次进行了“跨芯片模组、跨终端、跨整车、跨安全平台”的C-V2X应用测试。一汽、上汽、东风、宝马、奥迪等20余家中外整车企业,以及高新兴、华为、中兴、大唐、国汽智联、星云互联等30余家芯片模组厂商、终端设备提供商、安全厂商和位置服务提供商参与其中。由此可见,产业协同发展已在行业达成了初步共识。


于玩家而言,车路协同既是一场关乎产业深度的“洗牌之战”,更是一场考验相互协作的“持久协同战”。


本篇文章来源于微信公众号: 人工智能行业观察

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