![]() ![]() 文|黄玮 Lynn
2021年发布《交通运输领域新型基础设施建设行动方案(2021—2025年)》,继续对智慧公路从建设到运营服务提出发展规划。2022年工信部发布《车联网网络安全和数据安全标准体系建设指南》,以及2023年发布的《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)》《公路工程设施支持自动驾驶技术指南》等指导类政策,则重点发展车辆自动驾驶等新一代车路协同技术,同时加强标准完善,推动车路协同技术在更广泛领域的应用,服务智慧交通建设。 综合来看,国内车路协同政策主要聚焦智慧交通、车联网领域两个方向。其中,智慧交通旨在更进一步发挥“新基建”的重要支撑作用;车联网政策主要集中于大力推动车联网基础实施建设、商业化应用、相关的5G,V2X等高新技术发展、信息安全保障等几方面。 | 车路协同的4个发展阶段:科研成果逐步高效转化 在政策的积极引导下,车路协同一路高歌猛进、快速发展,取得了阶段性项目建设成效。据新战略低速无人驾驶产业研究所了解,车路协同虽然在中国起步较晚,但政府对于车联网、自动驾驶技术发展的积极引导,使得车路协同在短期内快速积累了后发优势,经历了早期课题研究阶段和功能测试阶段,迅速走向商用探索阶段,直至目前的创新示范阶段。
据悉,全国已在北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东、湖南、山东、海南、四川、广西等二十多个省市开展了智慧公路的建设。初步统计,全国有超4000公里高速公路已经和即将开展车路协同创新示范工作。建设内容分布在车端、路端和云端,主要实现“感知、通信、计算”三大功能。用于提供面向C/B端的主动安全类、提升效率类、信息服务类业务,和面向G端的监管控制类业务等。 2023年9月,我国首条满足车路协同式自动驾驶等级的全息感知智慧高速公路在苏州投用。搭载了自动驾驶系统的测试车辆能够依靠车路协同的方式实现L4级别的自动驾驶,即进行“高度自动驾驶”。 据了解,该全息感知智慧高速公路覆盖苏台高速S17(黄埭互通—相城枢纽)、沪宜高速S48(相城枢纽—阳澄湖北互通),双向合计56公里。其中,能够达到L4级别的自动驾驶测试场景的路段为6.5公里,布局在渭塘互通至相城枢纽单向路段上。该路段进行智慧化升级过程中,在55个点位布设激光雷达、毫米波雷达、摄像头、路侧天线RSU等感知设备270套,打造全息干事路段和匝道(互通)感知路段。 据新战略低速无人驾驶产业研究所了解,工信部数据统计,目前全国已开放智能网联汽车测试道路里程超过15000公里;全国17个国家级智能网联汽车测试示范区、16个“双智”试点城市、7个国家级车联网先导区完成了7000多公里道路智能化升级改造,装配了路侧网联设备7000余台套。同时,经历各个阶段的发展,国内车路协同产业正由政府主导推动为主要模式,逐渐过渡到以企业为主体,政府作为引导。 | 多元场景应用:单车智能or车路协同? 总的来说,车路协同已经应用于一些实际的交通场景中。例如,在高速公路上,车路协同技术可以实现合流分流区预警、隧道预警、长下坡预警、团雾预警、车辆碰撞预警、车道偏离预警、车速引导等功能,提高道路安全性和交通效率。 在城市交通中,车路协同技术可以与智能交通信号控制、智能停车等系统配合,实现交叉口冲突预警、特殊车辆优先、区域同行优化、自主代客泊车等,进一步缓解交通拥堵和节能减排。 另外,在一些典型的低速、限定场景,车路协同技术的应用,也能帮助该区域的无人驾驶车辆实现智能化运行和高效管理。 如在景区、园区或社区,基于车路协同技术部署无人接驳车、无人环卫车、安防巡逻车、无人售卖车等无人驾驶车辆,可自主执行接驳、巡逻、配送、清扫、零售等功能性任务,全面服务景区、园区或社区内的交通、生产及生活,提升管理智能化水平。今年9月,东北首个无人驾驶体验智慧小区正式落户和平区九洲御璟小区,该小区投入了无人接驳车、无人售卖车、无人清扫车、无人安防车等车型共计6台,通过车载智能传感器,路端智能设备建设,融合现代通信与网络技术,实现车与人、路、云平台等智能信息交换共享。 ![]() 在港口,特别是传统码头,基于车路协同技术部署自动驾驶卡车,能降低码头智慧化升级改造成本及单车成本。同时,后台统一调度、路径规划等功能,能优化车队作业,提高运输时效。 在矿区,基于车路协同技术部署无人驾驶矿车,实现作业协同、碰撞预警、道路状况预警等功能,可降低司机用工及车辆维护成本,减少因人为因素导致的安全生产事故,有效提升装载、运输及卸载等工序的露天矿作业效率。 在机场,基于车路协同技术部署无人驾驶飞机引导车、无人牵引车,为机场禁区全天候巡逻、旅客行李全过程无人化运输提供科技手段,提升机坪飞行区及周边区域各类作业车辆的安全与效率。2022年6月正式通航的鄂州花湖机场,场内即安装多个智能监控、通讯等设备,机场跑道下方共埋设了5万多个光纤传感器,帮助机场实现跑道全时、全域信息感知。 一定程度上,路段感知设备能为自动驾驶车辆提供更广阔的视野,看得更远、更清楚。将一些环境感知功能转到路端设备,也能够减少车身传感器配置降低制造成本。但部分从业人士认为,目前我国智慧道路的覆盖率还是十分有限,过于依赖高精地图、车路协同的自动驾驶技术是不合格的,因此很多车企更强调单车智能。 同时,目前允许在公开道路运行的自动驾驶车辆还是少数,很多室内场景应用的清洁机器人、配送机器人等,更多的是靠车辆自身的感知计算实现自动驾驶。从长远来看,既要单车智能、又要车路协同,似乎是自动驾驶更稳定的道路选择。 | 完整产业链、完善标准体系,打造车路协同“中国方案” 当前,我国已经形成了较为完整的车路协同产业链体系,主要分为基础层、平台层和应用层,包含车载设备和智能交通系统、道路基础设施建设、数据处理和管理、服务提供商以及车辆制造和技术供应商等。 具体而言,基础层主要为终端设备和通信平台,主要涉及芯片、摄像头、雷达、云计算、高精地图、软件系统等领域,企业数量最多,包含以BAT为代表的互联网科技企业,以华为、中兴通讯为代表的ICT企业,以德赛西威、均胜电子为代表的汽车供应商,以千方科技为代表的车路协同集成商。 终端设备即为RSU/OBU硬件设备生产,车载单元OBU作为整个系统的车辆接收端,是整个交通系统的重要组成部分之一,是数据源头也是信息传递的终点。车端设备产品种类众多,包括控制器、CAN卡、全球定位系统(GPS)、惯性测量单元(IMU)、感知传感器等,目前成本较高,量产以后有降低价格的可能。路侧单元(RSU)是车路协同系统和核心基础设施,是感知路网特征、道路参与者的信息交换枢纽。具体有路侧基站、路侧天线等设备,主要参与方包括华为、中信科智联、东软集团、千方科技等; 通信平台主要指通信芯片和通信模组,芯片供应商主要有高通、华为、中信科智联、Autotalks,通信模组供应商有中兴、日本Alps电气、希迪智驾等。 平台层方面,主要指平台服务商和通信运营商。主要是起到承接应用层和基础层的作用,平台层服务商通过提供模拟仿真服务、高精地图服务、MEC开源服务、自动驾驶服务等服务,平台服务商包括阿里巴巴、苹果、谷歌、艾氪英诺等。通信运营商也处于这一层,主要提供商包括中国三大电信运营商。通信领域,得益于5G技术的诸多优点,比如更高的频率、更多的带宽、更低的延迟和更高的可靠性。它可以支持更多的设备连接,实现更快的数据传输速度和更稳定的网络连接。同时,5G技术还支持网络切片、边缘计算、网络功能虚拟化等技术,提供更灵活、高效、安全的网络服务。随着5G网络的快速发展,目前,车路协同技术已在多个场景更加成熟应用。 在应用层方面,主要分为安全与测试验证、高精度定位与地图服务这两个方向。以高精地图为例,其在无人驾驶领域具有不可替代性,受制于国家测绘法的限制,2022年复审换证后,我国拥有“导航电子地图制作甲级测绘资质”的企业只有四维图新、高德、宽凳科技、亿咖通、凯立德等15家,因而未来随着车路协同发展、自动驾驶等级提升,中国高精地图市场空间增长潜力巨大。 应用场景上,车路协同应用场景丰富,涵盖交叉路口应用、智慧公交应用、货运车队应用以及园区、机场、港口类封闭场景应用等多个应用,并覆盖智慧交通、自动驾驶和运营服务(共享汽车应用、试驾应用、智能停车)等三个领域。应用的道路类型总体可归纳为城市道路、乡村道路、高速公路即封闭园区道路四大类。
目前,我国车路协同试点经历了“智能网联示范区-车联网先导区-双智城市”三个阶段,解决了技术验证的问题,也证明了车路协同是可行的,实现智慧交通少不了车路协同。接下来,行业还将就诸多难点进一步发展突破。 首先是规模化,此前囿于成本问题,无论在通讯计算还是硬件上车和道路方面的部署,国内的规模和体量都远远不够。特别是基础交通设施的新建和改造,背后涉及经济价值和社会价值如何实现的问题,想要进一步扩大覆盖区域,需要国家和政府层面力量的极大支撑。 其次是可靠性,车路协同不仅是用于无人驾驶,更多是对整个交通环境、智能产业的提升。因此,与之相关的硬件设备、软件系统等等,其技术的稳定性、可靠性等问题,都要进一步优化升级。可以预见,随着产业扩张,智能路侧设备作为车路协同中道路基础设施网络化、智能化的关键基础设备,还有交通信号控制等IT硬件都将规模发展。 再者是用户体验,特别是智能驾驶场景,车联网技术可以通过个性化服务、安全驾驶提醒、车辆管理等,提高用户出行的便捷性和舒适度。 另外,完善标准体系也很重要。今年以来,国家发布多项标准类建设指南,比如《智能汽车基础地图标准体系建设指南(2023版)》《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2023版)》,旨在为智慧城市建设、智能交通、车联网信息通信、智能汽车生产及车辆管理等相关领域的标准体系提供指导意见,建设产业标准体系。 综合来看,我国在基础设施建设方面投入巨大,具有较高的信息化水平;有庞大的人口和流量,大数据分析在交通管理和优化中具有重要作用;国家级地方政府积极推进智慧城市建设,将信息技术与城市管理相结合,均有利于车路协同的发展。目前,车路协同与单车智能更多是在协同推进,车企不断加强应用功能的开发,自动驾驶企业不断提升单车传感器、控制器性能和可靠性,通信服务商做好网络建设和运营服务,配合交通系统建设完善,打造出适合中国国情、中国产业的“中国方案”。 |
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