实践成效及未来发展任务

编者按：2024年3月，在赛文交通网主办的“车路云一体化”发展论坛上，北京车网科技发展有限公司产品研发部负责人/战略规划总监周唯作了《北京市高级别自动驾驶示范区车路云一体化探索与实践》主题报告。

该报告强调了车路云一体化在保障行驶安全、降低单车成本、提升出行效率、赋能智慧交通方面的重要作用，并介绍了北京示范区在协同感知、决策和控制等方面的具体实践案例，最后分享了下一步工作计划，指出编制技术路线图、提升服务水平和指标精度、验证边缘云技术方案和引领企业持续参与是未来发展的四大任务，这些任务将进一步提升示范区的服务能力，推动自动驾驶技术的商业化进程。

北京示范区建设始于2020年九月，其定位是作为首个车路云一体化高级别自动驾驶示范区。

建设方面，我们通过统筹“车、路、云、网、圈”等各类优质要素资源，探索经济合理的车路协同解决路径，加快实现L4及以上高级别自动驾驶规模化运行。组织机制上，2021年8月，北京市委机构编制委员会办公室批复在经开区管委会设立北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室，负责北京市高级别自动驾驶示范区建设推进和统筹协调工作。

北京市积极开展“车路云网图”五大体系建设，深刻践行智能网联“中国方案”车路云一体化技术路线。

目前，北京示范区围绕“车-路-云-网-图-安全”六个方面推进标准研究60余项，组织行业头部企业和高校院所，助力形成可复制、可推广的智能网联汽车标准体系样板，引导创新应用，推动产业协同。

然而，在车路云一体化领域的工作中可以感受到，当前行业标准工作仍然存在一些不足之处。例如，对于PC5直联方式，虽然现有的行业标准可以使各车企之间不需要太多的技术对接工作，但从商业化推广模式及其他方面来看，很多功能服务场景仍是通过云-云、车-云方式实现的。每个示范区都在制定自己的定义，这对于大多数量产车推广功能服务来说并不友好。未来，在这些方面可以进行更多的探索和合作。

北京市自驾办领导曾在会议上强调，要积极开展车路云一体化技术方面的前沿探索。领导层非常关注技术的实际应用，而产业化指标和公司的盈利情况等方面并非目前考虑的首要因素。

当前的工作重点在于研究如何将车路云一体化应用于自动驾驶，尤其是在感知、决策和控制方面，挖掘探索仅靠单车无法完成，必须依赖相关车路云一体化的能力。

聚焦“车路云一体化支持自动驾驶技术发展”，对于高级别自动驾驶在感知、决策、控制等方面提供功能服务支持，我们在内部成立了一个专项项目，即车路云一体化功能服务开发项目（项目代号:AntGo，简称:AG），围绕自动驾驶痛点问题，打造车路云一体化功能服务场景。

基于此，我们提出了保障行驶安全、降低单车成本、提升出行效率、赋能智慧交通四个目标愿景。按照“长期规划、紧迫优先”的原则，梳理示范区在车辆测试监管过程中发现的问题以及企业主动反馈的需求，并结合行业发展进展及趋势等，研究制定三年内车路云一体化工作计划，短期内重点服务自动驾驶紧迫需求的场景应用，长期来看，建成系统性的车路云一体化能力，引领行业发展。

服务情况方面，我们依托城市道路真实场景，面向自动驾驶与量产车辆，开展车路云一体化功能规模化测试落地，形成研发、测试、应用生态，支撑项目逐步实现既定目标。

高级别自动驾驶方面，我们致力于提供协同感知、协同决策和协同控制等方面的服务能力，以降低车端成本；同时，我们致力于支持高级别自动驾驶服务的规模化落地，以提供高水平的自动驾驶能力。量产车方面，我们的目标是进行应用验证，特别是挖掘和展示一体化服务模式在现阶段的价值，希望能够提升服务质量，实现常态化的运营。

目前已服务超过30家自动驾驶、量产车企业、系统供应商及研究机构，23年度重点联合13家单位开展车路云一体化功能开发测试验证工作。

为实现上述目标，本年度，项目组根据需求打造特定功能服务场景，为测试单位开放了2.0阶段已建成的标准路口进行连通性及功能服务测试，全年共支持300余辆车进行规模化测试验证，实现从理论研究到技术验证，再到规模化测试应用的进程。

我们围绕辅助信息交互、协同感知和协同决策等3个网联化技术等级，细化V2I/N2N展示提醒、路侧信号灯协同感知、动态盲区/遮挡协同感知、全局动态路径协同优化等4项功能和场景定义，为测试单位提供依据。在2023年，我们与许多企业对接需求并进行调研，在去年参与调研的13家企业中，其中8家是自动驾驶企业，5家是量产车企业。

下面介绍一些典型案例。某自动驾驶企业通过“车路”对接方式，实现自车感知数据与路侧感知数据精准匹配，从路口采获交通事件到相关信息上车，时延小于100毫秒，不仅能在人机交互界面予以展示，也能为自动驾驶决策模块补足盲区信息，实现了“给人看”和“给车用。

基于信号灯融合感知功能，可在车端实时计算建议车速，帮助车辆实现绿波车速引导控制，解决了自动驾驶车辆“看不到”信号灯的难题，消除安全隐患。

同时，通过“云云”对接，可实时获取示范区云控平台推送的施工占道、拥堵等交通事件信息，实现全局动态路径协同优化，动态调整车辆行驶路线，并及时“复盘”总结路线调整对于通行效率和安全的影响，为车辆提供更多数据支撑。

某无人配送车企业重点实现了路侧信号灯协同感知功能上车，通过“云云”对接示范区路侧信号灯数据，与自车感知数据进行融合处理，可有效提升无人配送车识别信号灯的能力，并可获取信号灯倒计时信息，保障车辆安全通过。

通过路侧信号灯协同感知功能，解决了单车面临的信号灯被灯杆结构件、大车、绿植遮挡，超远距离、特殊标志、特殊形态信号灯信息获取困难等问题。目前，已部署超过120台无人配送车在示范区开放道路上测试运营，经过约半年的测试，该功能的稳定性和可靠性得到了大幅提升。

针对量产车辆，主要提供辅助信息交互类功能服务，某些车企已实现相关功能的开发，并在示范区44个路口完成了功能实现覆盖率、稳定性、准确性、健壮性等方面的测试验证。

一些自动驾驶公司在全局路径优化方面做了很多工作，并将其应用于整体运营路线中。一旦订单生成，用户即可选择使用更加快、高效的路径。

某大学通过和外资车企开展合作，在技术方面，开发了示范区信号灯（SPAT）、全要素感知（RSM）等数据平台，目标是为车辆提供经济车速引导和增强型滤波通行等，同时进行了平台仿真能力的开发。

某平台公司已实现对接示范区信号灯(SPAT)数据，依托车辆位置和前方路口红绿灯信息，计算车辆通行建议速度并下发给车辆，帮助驾驶人决策减速、停车等。

下面介绍一下当前示范区运营和运维方面的情况。我们在与十余家企业进行调研时发现，许多企业表达了采用车路云一体化解决方案的意愿，但各个示范区对于问题反馈的积极性和响应程度还不够高，经常出现测试时找不到对接人、发现问题后不知道向谁反馈、反馈后响应时间长等问题。

为建设长期运营能力，重点打造标准化对外服务流程，更好地服务测试单位快速迭代车路云一体化功能，我们构建了体系化的服务能力体系，形成了标准化的服务流程，包括提供协议签订、技术文档等。

目前，我们采用第三方平台来实现项目资源的共享，以便在对接时能够为不同的企业提供完整的解决方案。同时，企业在提交问题或有新的需求时，都可通过该平台与我们进行联动。

我们支持测试单位“车云”、“车路”、“云云”等多种服务链路，为功能开发提供便利。此外，还提供开发应用端SDK等多种方式进行数据适配与传输，支持测试单位快速打通车路传输链路，并通过研发数据压缩算法解决并行链路带宽问题。

为提供测试支持，我们还可进行模拟事件的下发，以配合企业进行联调测试。同时，针对测试过程中发现的问题，我们建立了众测及问题跟踪机制，可实现从发现问题到示范区协同各方解决问题的快速响应，确保测试单位能获取稳定可靠、及时准确的服务。

我们坚定“需求引导”，在路侧、云端持续迭代完善相应功能服务能力，完善多个产品说明手册，开发并部署了全局路径优化等新功能支持测试单位开展新功能测试验证。

同时，我们通过收集企业需求，持续完善路侧数据服务指标要求，为提升服务质量指明方向，并成立了专业运维团队，开发巡检车，定期对路口和云控平台的功能服务情况进行巡检，及时上报和解决问题。

此外，我们结合《基于C-V2X的智能化网联化融合发展路线图》和《车路协同路侧感知系统技术要求及测试方法》等，基于示范区发展特点，制定车路云一体化功能性能评价规范以及测试要求，为企业提供指导方向，同时也为开展政策补贴工作提供依据。

在智慧城市领域，我们通过网联云控服务城市治理与智慧出行。城市治理方面，目前我们已实现与交管大队平台、国家平台、经开区城市大脑、静态交通等第三方平台的数据链路打通工作，累计接入数据项超过100项。智慧出行方面，我们通过云云对接向“百度地图”、“腾讯地图”等6家推送灯态信息，通过社会车辆后装终端，使公众体验智慧出行。

目前，我们成功实现全区60余条道路实现绿波交通，257个路口实现动态优化，整体交通效率得到了明显提升。

基于V2X感知数据、卡口过车数据，融合互联网数据，开展交通研判业务，有力提升经开区交通治理数字化、精细化、智慧化水平。

未来，我们将依托云平台实现实时在线科学监管，提供从测试准入、测试管理到数据分析一站式自动驾驶测试服务；明确自动驾驶技术能力合规标准，为自动驾驶能力提升提供技术支持。

未来，我们将持续践行车路云一体化技术路线，重点开展四方面工作。一是编制示范区车路云一体化技术路线图。基于已有车路云一体化工作基础，继续深挖车路云一体化技术、功能与模式等发展需求，明确功能服务规划，形成示范区“车路云一体化发展路线图”，为示范区测试单位功能开发验证提供理论指导。

二是提升车路云一体化服务水平及指标精度。通过进一步对接企业功能计划，梳理形成需求清单，在路侧、云端开发新功能，支撑功能验证；探索大模型赋能车路云一体化模式，如通过“大模型+真值路口”，提高路侧感知数据服务指标精度，满足车辆需求。

三是验证边缘云技术方案，助力系统架构升级。通过探索边缘云技术方案，集约路侧资源，提升服务效率，支撑车路云一体化应用；支持不同测试单位在边缘云上部署各自系统，增强自车与路侧、云端的适配度。

四是引领行业企业持续参与，形成规模效益。推进经开区以项目、补贴等形式对参与车路云一体化的单位开展政策支持，鼓励更多企业参与，协同企业加速探索商业化模式。

示范区目前已实现160平方公里路侧设施智能化部署，今年将进一步扩展，预计覆盖北京市440平方公里，共计600平方公里。