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车路协同起步,自动驾驶竞争的中场战事 | CCF-GAIR 2019

2019-06-04

来源 : 新智驾

作者 : 报道汽车未来的

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今天哪家科技企业在押注自动驾驶?

答案是:有钱的每一家。

自动驾驶融合了众多行业的新兴技术,并且在不断涌现出新的技术、产品和方案组合。

不过,过去的2018年这一年,C-V2X和车路协同无疑是发展最快,最受重视的技术之一。

因为,无论单辆车智能化发展到什么程度,都只是交通系统中孤立的“点”,无法支撑起“面”-交通系统的智慧化。

以道路为核心的车路协同,是建立在公路基础设施数字化升级的基础上,让交通系统能够实时感知道路、车辆与行人的各种状况,在发展汽车智能化的同时,通过发展路网的采集、过滤、分析、处理能力,使人、车、路能够高度协同。

车路协同优势在哪儿?

在即将到来的2020年这个关口,自动驾驶目前已经进入量产化阶段。

针对这样的自动驾驶现状,有人提出了大力推广车路协同,通过汽车与道路之间协同运作来实现汽车的高度自动化。那么车路协同对于自动驾驶究竟有多大的作用呢?

在安全方面,美国特斯拉事故、Uber测试车事故,车辆都未能快速捕捉到从黑暗中突然出现的行人。两例事故都表明,当下单车的感知系统存在视角盲区同时感知距离不长,所以自动驾驶汽车不安全的原因还是车辆感知系统不够完善。

车路协同是一种交互,这种交互能够让交通的参与方的意图得到非常精准的诠释,不会只是靠猜测这辆车要发生什么样的行为,而是能够准确的知道,因此可做出准确的判断。

除了交互能力,车路协同还能大大增强自动驾驶车辆的感知能力。视觉、毫米波、激光雷达等传感器除了装在车上,还可以装在路灯杆上;路灯杆也进化为多合一信号杆、多合一交通杆、多合一电警杆等。车端路端同时感知,则盲区最大化减少,视野之外的碰撞提前告知。

路端能够为自动驾驶车辆提供足够的决策依据甚至指令,自动驾驶车辆本身发展的复杂度也会大大降低,成本也会大大降低。因为它不需要遍历所有的场景,自动驾驶商业化也可以提前到来。

除了车端和路端的感知和通讯设施,交通部门也在规划对道路本身进行智能化改造,以适应自动驾驶的需要。

综上可见,车路协同对于自动驾驶汽车的安全性提高、成本降低等都有一定的促进作用,同时可以解决堵车、提升道路利用率。

当然了对于构建未来城市,车路协同也是必要的。因此发展车路协同是实现高度自动化的有效途径。

目前,车路协同处于起步阶段,同时表明自动驾驶竞争进入下半场。

符合完全自动驾驶需要的“智能汽车+智能化道路+车路协同”才刚刚开始。Waymo和特斯拉等公司的单车智能虽然逐步成熟起来,但是离完全自动驾驶还有相当的距离,自动驾驶竞争正从上半场进入下半场。

华为、BAT走了四条不同的路。

从自动驾驶技术和车路协同的发展来看,越来越多的互联网企业和通讯企业进入这个欢乐场。

就参与方式来讲, 面对智能交通,不同立场会诞生不同视角,从而产生不同的智能交通解读方式。

汽车企业所讲的解读的智能交通,更多是“智能汽车”;通信企业所讲的智能交通,更多是“智能路网”;互联网科技企业所描绘的智能交通,更像是“智能出行”。

当然,不管是智能汽车,还是智能路网,本质上都是服务未来的智慧出行。同时智慧出行也需要智能汽车、智能路网等基础设施才能真正实现。

华为:5G时代人车路协同的智慧交通

华为不造汽车,打造5G时代的车路协同智慧交通。

2018年,华为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;同时,6月份发布EI交通智能体使能聪明的道路,9月发布了OceanConnect智能交通平台,10月发布了移动数据中心MDC600使能自动驾驶,在车路协同、聪明的路和智能的车三大领域全面发力,加速整个产业的发展。

华为的愿景是:对于物联网和车联网,他们希望能够做到更好的支撑单车智能,同时也把车、路协同这两个结合起来,使得华为在移动出行,在自动驾驶方面,对于安全和效率都有比较大的帮助。

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以延崇高速智能加强测试为例。华为通过提供摄像头、雷达等路侧感知终端和包含路侧单元RSU、路侧计算设备RSS、V2X Server的C-V2X解决方案,把延崇高速打造为智慧高速公路。同时华为提供车载单元OBU和移动数据中心MDC,并利用自身在自动驾驶系统上的深厚积累,帮助奥迪打造智能网联汽车,完成基于车路协同的高速公路场景L4级自动驾驶演示。

百度:搭建平台、开源系统

开源似乎已经成为百度“All in AI”的最强武器。去年9月份,百度宣布将在2018年年底正式开源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。

百度为什么要开源?也许是通过开源可以让这一技术更普及,进一步加快百度无人车的落地,巩固百度在自动驾驶乃至智慧交通、智慧城市领域的生态版图。

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目前百度的发力重点已经覆盖了以上三大要素: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。

作为国内最早开展自动驾驶研发、也是国内为数不多的在北京、重庆、福建多地获得自动驾驶路测牌照的企业,在车路协同领域,百度已经取得了不少落地成果。例如在长沙湘江新区,百度拟定与长沙共同打造规模化V2X城市。

阿里封闭场景下的“路”端优势

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。

与百度开放生态之路相反的是,阿里走了一条“封闭”之路。目前阿里的优势主要集中在路端,其发展车路协同拥有菜鸟联盟场景、ET城市大脑等助攻,封闭的路端场景显然更适合阿里,阿里要实现的是对路的掌控。

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阿里认为,车路协同是自动驾驶研发的终极形态和未来方向,而车路协同的道路端核心构成部分是感知基站,不仅大大降低成本,也提高了自动驾驶的安全性,甚至未来也可以为普通的机动车提供智慧化的道路信息服务。 

当然阿里的车路协同并不只是如此,智能感知基站之间还存在互联互通,通过多个基站的交流,整个城市的交通状况将得到很好的统一。

例如,发生火险时,基站能够协调车辆运作,也不会让其他车辆的运行造成过多影响,同时如果所有车辆都跟随基站指令行动,那么协同智能还将实现非常好的驾驶安全性。

腾讯做车路协同产业生态连接器

目前,腾讯正在与电信运营商、交通部门合作,推出车路协同的整体解决方案。这将大幅提升车辆的运行效率和安全性。

马化腾称,通过路边的摄像头、车上的传感器以及部署在边缘计算平台的AI能力,可识别出汽车、行人的位置与速度等信息,实时发送给周边车辆。此举将有效地解决4G时代难以实现的“毫秒级低时延”,以及高精定位等问题。

马化腾看好车路协同商用前景。他曾公开表示,产业互联网囊括服务业、甚至农业的转型升级,也包括制造业的一些新变化。

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他以车企为例称,很多大型车企借助互联网,开始涉足汽车租赁、智慧出行等领域,通过打通产业链,成为一个综合的服务提供商,而不是像过去,停留在“制造商”的角色。

为此,腾讯基于自身特点,深入分析车路协同亟需解决的问题,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创新生态。

如何解读车路协同的“套路”?

纵观车路协同的发展路程,可以看出车路协同是一个场景复杂、产业链冗长、产业关系新鲜构成的产业网络。

目前,任何一家公司都不可能自己把所有车路协同的软件、硬件、平台、施工全搞定。那么,如果想要能快更好地切入车路协同,就需要更强的产业组织能力与产业生态。

也就是说,此时谈论谁家方案可行还为时尚早,但可以断定车路协同是独乐乐不如众乐乐的事,一家玩的车路协同与谁都无益。

值得注意的是,车路协同还需要更多的经验和摸索,而这段时间内,竞争势必也会被合作替代。

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