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车路协同,如何协同?

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2022年,是车路协同正式落地智能交通行业和市场的第三个年头。不同于前两年的火热畅想,今年的话题逐渐落在“蒙眼建设智慧交通新基建”,“智能网联汽车裹足不前”,“老百姓没有获得感”等等实际问题上。
或许,也只有经历了泡沫期的喧嚣,回归到冷静理性的现实,各有关部门及投资圈都更加谨慎之后,车路协同才真正开始走上按规律发展的正轨。
被寄予厚望的车路协同,到底为何要协同,协同些什么?
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为何协同?
自动驾驶有单车智能制动驾驶和车路协同制动驾驶两大技术路线。其中,单车智能依托智能基础设施通过网联赋能参与智慧交通,车路协同即车、路、人、环境之间实时动态的交互联动。更直接地说,车路协同就是“车端”与“路侧”的数据交互。
从技术演化角度来看,车路协同可以从本质上解决单车智能驾驶所遇到的技术瓶颈。一直以来,视野局限和视效局限是影响自动驾驶安全性的主要原因。智能汽车感知硬件系统,无论是摄像头还是雷达,都是基于生物感官的产物,搭载在车端就必然会有“盲区”。基于视觉产生的信息判断,即使芯片再智能也无法计算看不见的信息。
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车路协同通过“端”、“管”、“云”三层结构架构,基于从车端感知上报,到路侧协同基站,到边缘云,再到区域云的一系列信息传递,完成了环境感知、数据融合计算和决策控制三阶段任务。交通各实体元素间达成信息协同、感知协同、决策协同,形成了理想的智能交通闭环。可见,车路协同突破了单车智能的性质局限,实现了向群体智能发展过渡。这不仅使自动驾驶能力得到本质提升,也将促进自动驾驶技术发展和规模商业化落地。
从产业增量角度而言,车路协同产业链能为上中游创造有力需求,助力中国创走在世界前列。在整个车路协同中最重要的一支产业链是V2X产业链,从上游的芯片制造、通信模组,一直到下游的信息服务,涉及的企业非常之多。目前,世界各国都在相继推进C-V2X产业的发展。
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除了V2X这一支之外,车路协同产业链覆盖极为广泛。上游既包含了电力基础设施等基建,还包含了车端和路侧的感知、决策和执行三个领域。其中感知是指安装在车端、路侧的雷达、摄像头及高精度地图等设施,决策和执行包括芯片和计算机平台设计、线控制动、线控转向、电子油门和域控等。中游是智慧公路和整车,下游包括终端的软件服务、测试检验、运营商运营以及道路的养护等服务。
据头豹研究院测算,2022年中国智能交通市场规模将达2133亿元,到2030年中国城市智慧交通市场规模将达到117327亿元,2022-2030年复合增长率为12.6%。
协同些什么?
如前文所述,车路协同拥有“端”、“管”、“云”三层架构,这也意味着,要做到协同,即是这三层架构的协同。
智能车载和智能路侧,二者属于“端”这一层。智能车载单元,借助当前主流的LTE-V2X以及新一代5G-V2X信息通信技术,可以实现车辆之间、车路之间、车与行人、车与云端之间的全面信息交互。智能路侧单元,则是通过部署智能设备,收集路侧信息,弥补车载端感知盲区。
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通信模组,是车路协同中的联结“管”,主要负责提供车与车、车与路间实时传输的信息管道,通过低延时、高可靠、快速接入的网络环境,保障车端与路侧端的信息实时交互。因而随着5G的普及,车路协同的智能驾驶将逐步从理论照进现实。
运营服务环节,包括云计算、平台运营、高精地图和安全认证等业务,即是“云”的架构范畴了。随着车路协同系统的推进,海量实时数据的处理至关重要。通过云计算能够帮助车路协同系统实现道路的最大利用率、减少不必要的停留,从而减少道路拥塞、降低燃油损耗,使交通更加“智慧”。
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三层架构之上,还有一个问题亟待重视,即是标准。北京经济技术开发区管委会副主任、北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室主任孔磊指出,无论是能源互联、车路协同还是智慧城市的信息互动,都离不开标准建设。标准如果不能统一,数据将无法实现互联互通,车路云一体化平台的支撑作用也将成为空谈。
没有石头可摸,这可能是对车路协同发展之路的最好总结。在智能革命和双碳战略的背景之下,车路协同这场丛林探险,必将继续。
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