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        車路云一體化城與城之間,如何構建全國一張智能交通網

        2024-11-21 13:35
        山自
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        在科技飛速發展的今天,智能交通成為了人們關注的焦點。車路云一體化作為中國推進的智能交通和自動駕駛的完整方案,正引領著交通領域的變革。本文將探討車路云一體化在城與城之間如何構建全國一張智能交通網,以及其背后的政策支持和試點應用城市名單公布的重要意義。

        一、車路云一體化的定義與產業結構

        車路云一體化是一個智能體與實體世界實時交互的人工智能網絡,通過融合感知、計算、通信等設備和技術,準確、快速、有效地采集海量數據,并基于數據對真實物理世界進行實時數字化,解決信息全面性、處理及時性、全局博弈決策的問題,使智能體或智能終端做出全局最優決策,從而提升城市交通效率,降低交通事故發生率。

        車路云一體化產業與通信產業類似,分為三個角色。第一類是路側基礎設施設備提供商,主要提供路側的數字道路基站,將道路上的所有人實現實時數字化;第二類是運營商,通過路側基礎設施數據為車輛提供服務;第三類是終端,在交通領域即自動駕駛車聯、智能網聯車輛等。國內類似蘑菇車聯這樣的企業在這三個角色中都有參與,涵蓋車路云三端。

        二、車路云一體化的核心問題與解決方案

        1. 信息全面性問題

        自動駕駛車輛無論裝再多傳感器,總會存在視線盲區。這時需要路側設備獲得全局信息,并覆蓋到每一臺車輛,保證行駛安全。車路云一體化通過路側基礎設施設備,解決了信息全面性的問題。

        2. 處理及時性問題

        在交通常見案例中,如高速公路追尾等事故,需要將事故信息提前通知到即將過來的所有車輛。車路云一體化道路基礎設施具備發現事故和與車輛通信互動的能力,全面規避了由于信息缺失、處理不及時帶來的安全問題。

        3. 全局博弈決策問題

        當城市有大量自動駕駛車輛時,會進入無序狀態。車路云一體化扮演中央系統的角色進行全局決策和系統化調度,解決交通效率問題。通過群體感知、群體計算,實現意圖共享、協同決策,找到全局最優下的個體最優解。

        三、車路云一體化的試點應用城市與政策支持

        隨著車路云一體化的發展,越來越多的城市開始試點應用。2024年7月3日,工信部、公安部、自然資源部、住房和城鄉建設部和交通運輸部聯合公布了智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單。首批試點城市包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、沈陽、長春、南京、蘇州、無錫、杭州、合肥、福州、濟南、武漢、十堰等。這些城市將成為車路云一體化技術的先行者,探索形成可復制、可推廣的經驗。

        為了推動車路云一體化的發展,國家出臺了一系列政策和標準。例如,《智慧交通讓出行更便捷行動方案 (2017-2020年)》提出了提升城際交通出行智能化水平的目標。2021年,《交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案 (2021-2025年)》進一步明確了智能交通管理的深度應用。此外,交通運輸部還發布了《關于推進公路數字化轉型加快智慧公路建設發展的意見》,強調了智慧交通在提升運輸服務效率和品質方面的重要性。

        四、當前的技術推進與挑戰

        1. 數據體量與算力問題

        端到端大模型對自動駕駛有巨大促進作用,但目前遇到的最大困難是數據的體量以及算力的體量問題。中國當前有全新一套車路云一體化的解決思路,即路側采集機制。通過計算和實驗測算,1000 公里道路的數據體量大概等同于特斯拉 40 萬輛車采集的數據體量,可以彌補車輛終端上數據體量的不足。

        2. 數據豐富度問題

        特斯拉端到端大模型有車型數據集強綁定的劣勢,每個車都要單獨進行數據訓練,挑戰較高。而路側采集數據可以解決車型豐富度的問題,提供不同地理環境的豐富數據樣本。

        3. 商業模型問題

        車路云一體化落地除了考慮技術成熟度,最大的難點是打造好的商業模型。目前比較好的市場是解決降本增效或人力不足的問題,如港口、礦區、環衛等場景,以及微循環接駁巴士。未來,隨著產業的發展,中國一二線城市的公共服務車輛有望大部分實現自動駕駛和車路云一體化。

        4. 成本與利潤問題

        成本下降是自動駕駛產業發展的關鍵。中國新能源車的智駕系統有望成為標配,成本將大幅下降。同時,車路云一體化不會落入光伏產業發展困境,因為它有巨大的可執行交通場景和利潤空間。

        5. 供應鏈可控問題

        在自動駕駛行業,芯片對自動駕駛的影響不大,國內外在自動駕駛的真正競爭主要集中在硬件、數據、算力三個維度。目前行業對算力的追求有被誤導的趨勢,未來隨著模型的逐步完善,對算力的需求會降下來,最后的競爭將聚焦于數據的競爭。誰能拿到最豐富的數據集,誰就掌握了未來自動駕駛產業競爭的關鍵點。

        從供應鏈層面來看,雖然芯片等領域一直是大家關注的焦點,但在自動駕駛層面,芯片對制程的要求沒有那么高,且車的體積與手機不同,所以芯片領域不存在巨大差別,完全可以自主發展。

        五、車路云一體化構建全國智能交通網的路徑

        1. 推動技術創新與融合

        不斷探索新的技術和解決方案,提高車路云一體化系統的性能和穩定性。加強人工智能、大數據、云計算等技術與交通領域的融合,實現更高效的信息采集、處理和決策。推動通信技術的發展,提高車路之間的通信效率和可靠性。

        2.建立數據統一標準與系統

        制定車路云一體化的數據統一標準和系統,確保不同城市、不同企業之間的系統能夠互聯互通。統一的數據格式、通信協議和接口標準,將為全國智能交通網的構建提供基礎保障。同時,加強標準的執行和監管,確保行業的健康發展。

        3.促進產業協同與合作

        車路云一體化涉及多個產業領域,需要各方共同努力。加強產業鏈尤其車企之間的合作,實現資源共享、優勢互補。鼓勵企業與科研機構、高校等開展產學研合作,加快技術創新和人才培養。推動運營商、設備提供商、車企等各方的協同發展,共同打造全國智能交通網。

        六、車路云一體化建設的效果

        1. 車路云一體化構建實時數字孿生網絡車路云一體化的把相關設備智能化后,接入實體世界,構建實時數字孿生世界,可真實有效的推進智能社會與實體世界的交互。整個的智能社會將進入到一個整合系統,也就是從單體智能設備變成群體智能系統,統一的、系統的解決問題。2. 車路云一體化賦能L0-L4所有車輛現在的智能車輛是具備智能系統以及通信、計算能力的車輛,會自動接入這套網絡,能進入這個實時的網絡獲得所有的實時信息”3.提升自動駕駛可行性車路云一體化收集海量數據,加速自動駕駛大模型優化,提升自動駕駛功能表現。依賴于整個基礎設施的匹配、管理的匹配、協同的匹配、決策的匹配,需要一套基礎網絡支持規模化的自動駕駛車輛的覆蓋”4.提升交通安全效率解決信息的全面性、處理的及時性、博弈決策三個系統性問題,對于交通效率、交通事故,對于安全整體上會得到一個巨大的提升。5.賦能智能終端的豐富度從長周期看,智能體的類型豐富度越來越多,比如無人機、機器狗、機器人、物流車、安防車等等所有相關的智能設備都可以快速融入到整個網絡里,甚至手機也可以快速地接入到這套網絡里。

        七、車路云一體化的未來展望

        車路云一體化作為智能交通的未來發展方向,將為人們的出行帶來巨大的改變。隨著技術的不斷進步和應用的不斷推廣,全國一張智能交通網將逐步形成。未來,人們的出行將更加便捷、高效、安全。自動駕駛車輛將廣泛應用于公共交通、物流配送等領域,減少人力成本,提高運輸效率。智能交通系統將實現實時監測和調度,優化交通流量,減少擁堵和交通事故。同時,車路云一體化將推動城市的智能化發展。智能交通網絡將與城市的其他基礎設施相互連接,實現信息共享和協同決策。

        城市管理將更加高效,資源配置將更加合理,為人們創造更加美好的生活環境。總之,車路云一體化在城與城之間構建全國一張智能交通網具有重要的現實意義和廣闊的發展前景。通過加強政策引導、推動技術創新、建立統一標準、促進產業協同和加強安全保障等措施,我們有信心實現全國智能交通網的建設目標,為我國交通事業的發展和經濟社會的進步做出更大的貢獻。

               原文標題 : 車路云一體化城與城之間,如何構建全國一張智能交通網

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