【太平洋汽車網 行業頻道】有沒有想過未來的交通出行會有多智能?
如果你的答案是自動駕駛,釋放雙手雙腳諸如此類的……我想説你的想象力還能再豐富一些。
如今,在5G通訊、V2X、高精度定位導航、傳感器等新技術融合下,車輛、道路會越來越智能,算法一直規劃和驅動着自動駕駛車在最合理的路線行走,以時空錯位方式各行其道,避免汽車之間的相撞。
換句話説,按照這樣的發展趨勢,甚至以後紅綠燈都可能消失,這並不是什麼天方夜譚。
智能交通離我們越來越近
現在,你或許還無法想象在中國繁忙的十字路口如果沒有紅綠燈的情況下,交通會亂成什麼樣子。但實際上,在我們看不到的背後,中國已經有政府機構,以及無數的科技公司、車企、運營商在打造着“聰明的車,智慧的路”。
這樣的車、路會構成一個智慧交通系統,從靠交通信號燈、斑馬線等物理標識,更多地轉變由數字化網聯標識、雲計算來管制和指導交通。
當道路上的每台車能達到高級別的自動駕駛軟硬件能力時,感知、決策、執行都能由人工智能控制,紅綠燈等物理標識的存在價值也就越來越小了。
但在L3級自動駕駛都舉步維艱、基礎設施有限的當下,取消信號燈、斑馬線等物理標識還只是空中樓閣。不過在全國交通系統最為智能的杭州,已經能實現智能交通疏導、事故處理主動派單救援等。
在城區,杭州聯合阿里雲等企業成立“城市大腦“”:
杭州阿里雲城市大腦由阿里雲聯合13家企業創立,第一步就是將數據和算法來改善交通問題,比如利用數據來優化紅綠燈配時方案,並在毫秒間做出決策;同時還能實現主動報警、主動派單處置等。
而在杭州蕭山區連接紹興、寧波兩地的交通方案中,則建成了中國首條“超級高速”,也是國內首次開闢自動駕駛專用道設計的高速——杭紹甬智慧高速。
該智慧高速融合了車路協同、雲控平台、5G 通信網絡等新興技術,能實現車道級主動管控、自動派單救援、惡劣環境智能誘導預警、交通服務信息定製推送等。
那麼,智慧交通將來在此基礎上還會有那些突破?什麼時候才會在中國大面積啓動應用?會對我們老百姓的生活產生什麼影響?
在近日舉辦的第四屆全球未來出行大會上,來自政企研等多方代表對此給出了自己的解讀。
未來的智能城市離不開車路協同
上面提到汽車將會變得越來越聰明,其實無非就是智能網聯化。從功能來看,就是操控上的自動駕駛結合體驗上的智能座艙。其中,自動駕駛則是構成未來智能交通的重要一環。
從目前最新的量產技術來看,大多數車企都停留在L2-L3自動駕駛水平。特斯拉、蔚來、小鵬則是其中的佼佼者,近期先後發佈了自己的高速領航功能。
它們都可以實現跟隨導航自動由匝道駛入高速、高速自動超車、自動變換高速、駛離高速等,在遇到突發情況需要駕駛員接管時,系統會提前數秒發出預警。
雖然這些功能看起來真香,但在廠商的規定路段以外行駛、視覺感知系統失靈、算法失準的時候,瞬間就會淪為擺設和雞肋。
所以,要靠單車智能實現L4級、L5級自動駕駛,在目前軟硬條件遇到瓶頸的情況下,還遠遠不夠。據美國交通部基於600萬輛交通事故分析,單車智能只能解決60%左右的問題,還有一部分需要通過車路協同,智能社會當中的萬物互聯,來解決80%左右的問題;同時,通過“單車智能+車路協同”有效的提升到96%。
於是,中國提出了車路協同的發展路徑,即車與車(V2V)、車與路(V2I)、車與人(V2P)、車與雲(V2N)等信息交互和共享。
這就需要車越來越聰明:
汽車除了雷達、攝像頭、定位系統、計算單元、域控制器等零部件外,還需要搭載智能的OBU(車載單元)來傳輸、接收、處理信息。
這還需要路越來越智能:
在一條普通的道路(含紅綠燈,信號機,交通標識……),裝備上一套智能路側設備(RSU、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、MEC、5G CPE以及智慧錐桶……),還有通訊網絡(低時延、高帶寬、大連接的5G網絡)、車聯網V2X平台。
圖片來源:高新興
當讓“聰明的車”開上“智能的路”時,車把自身的行駛軌跡、位置、速度等信息“告訴”路;而路端通過多維感知和協同計算,再把相關的碰撞信息、預警信息等內容“告訴”車;
如果接收信息的是人類駕駛員,車載智能設備會以語音或畫面的形式呈現路端給過來的信息,作為駕駛員的“決策依據”;如果接受路端信息的是自動駕駛車輛,則會由計算單元做接下來的預測、規劃和決策。
這裏可以舉個“栗子”,來闡述車路協同的簡單邏輯:
智能路側:A車,你前方200米有行人突然橫穿馬路,前方車輛遮擋住了你的視野,請注意減速避讓!
A車OUB:收到,已減速。
智能路側:B車,你前方50米的路面有坑窪,請減速慢行!
B車OUB:收到,已減速。
可以設想,在車路協同下,車輛便能通過其他車輛、智能路側來提前預知前方道路的情況,達到規避路面突破事故、鬼探頭等風險,增強通行效率。
另外,除了我們肉眼能看見的智能車端、智能路側外,還要融入通信技術、雲控技術。而從中國目前的產業佈局來看,這些領域都湧現出眾多的玩家,其中尤以騰訊、百度、阿里巴巴、華為這些互聯網科技跨界而來,令車路協同迎來一片繁榮。
但這樣的新技術要進入車端,同時顛覆傳統的人工操作、交通治理規則,必定要邁過一些坎。
一是政治層面,法律制度與政策標準的制定、倫理道德問題制約、公安交通管理和執法轉變。目前,相關且明確的法律基本處於空白狀態,自動駕駛測試僅在少數路段開放,路邊的智能路側還需要經過市政、交通等政府部門的層層核准。
即使北京、上海、廣州這些大力支持車路協同、智能交通建設的城市,也只是停留在局部區域的試點示範階段,離大規模應用還有一段距離。
根據全球未來出行大會發布的《重塑出行:共享出行與自動駕駛的融合進化》報告中表明,我國的道路設施智能化水平較低,僅5%的道路實現了初步數字化、智能化,亟需進行升級和改造,才能實現與相關主體的信息交互。
另據華為浙江省智慧城市專家在會上表示,中國在2020年智能網聯車滲透率達到51.6%左右,但是道路的智能網聯建設只有6%-7%。
二是經濟層面,政府、企業需要高成本投入,但回報週期長。杭紹甬智慧高速公路總投資就高達707億元,總長度為174公里,即每公里造價約 4.06 億元,約為普通高速公路造價的2.5 倍。
而企業方面,以華為作為例子,今年其智能汽車事業BU就要投入5億美元(約合人民幣34億元),並且明確表明短期內不考慮賺錢的問題。
那什麼時候能賺錢?怎樣賺錢?這是所有參與者正在考慮的問題,中國電動汽車百人會名譽理事長陳清泰曾經表示,2025年將成為車路協同產業發展的重要節點,2030年車路協同才能真正成型,這期間是車路之間不斷磨合、進步的過程。
可以肯定的是,當車路協同的智慧道路大面積鋪開後,即達到規模效應時,才能產生新的商業生態:
第三方技術供應商獲得收取技術服務費或載人商業化運營,以及公路運營單位收取更高的通行費和道路求援費、通訊運營商通收取流量費……
但這樣美好的願景從目前而來僅僅是一張藍圖,需要逐一邁過上面那些“坎”,最起碼還有10年的時間,才能照進實現。
各大城市爭做中國的“鳳凰城”
圍繞智能交通、自動駕駛,不僅僅是企業之間形成競爭,各大城市無形中也在醖釀着一場爭奪戰。
在這兩年間,中國智能網聯汽車示範區已經從16家實現翻倍增長,截止2020年4月,智能網聯汽車示範區已被工信部已授權11家、交通部授權3家、工信部與交通部聯合授權3家;住建部授權3家,2020年還將新推進3家。
在商業化方面,自2019年起,自動駕駛Robotaxi陸續開始在北京、上海、廣州、長沙、重慶等城市落地對外開放,北京有百度Apollo,上海有AutoX、滴滴,廣州有文遠知行。
如今汽車、交通智能化時代,每座城市都想成為中國的“鳳凰城”。北京-滄州-雄安打造的京冀區域,上海-浙江-江蘇形成的長三角區域,廣東深圳為首的粵港澳大灣區域在智能網聯汽車試點示範區、智慧公路建設,自動駕駛路測牌照發放的集中度最高。
而在一些政府工作報告中更是打滿雞血,“千億投資”、“超級交通工程”、“全國領先”……等字眼頻頻出現。
截止2020年8月全國9個示範點省區智慧公路建設情況(來源:億歐網統計) | |
省/市 | 建設內容 |
北京 | 北京經開區智慧道路已經擴展至40公里,覆蓋36個路口,其中6個位智能感知路口 |
河北 | 河北省延崇高速河北段合同路段路基工程已基本完成 |
吉利 | 省內首條智能化高速公路SMA瀝青路攤鋪收官 |
江蘇 | 佈局342省道無錫段、524國道常熟段、五峯山高速、滬寧高速等一批智慧公路試點工程 |
浙江 | 杭紹台高速公路先行段已正式通車,通車段全長約67公里 |
福建 | 福建普通國省幹線公路已具備一定數字化和信息化基礎,重點路段覆蓋視頻監控和交調站點數據 |
江西 | 昌九5G智慧高速項目一期新祺至永修測試路段試通行 |
河南 | 河南濟源境內的智慧公路試點正式開工,設立“應急示範路” |
廣東 | 深圳市建設的首條智慧交通樣板工程、可識別車流和流量 ,實現紅綠燈時長動態調整 |
顯然這與經濟發展、政策開放程度以及科技企業聚集有關。正如上面提到的杭州以及其所屬的浙江省,對智能網聯汽車、智慧交通抱有極為開放的態度,同時又以吉利、阿里巴巴等明星企業為依託,在全國已做出表率作用。
在全球未來出行大會舉辦地德清縣,就即將在今年年底實現5G、LTE-V網絡全覆蓋以及自動駕駛路測開放全域道路,同時還能提供高精度自動駕駛地圖的數據,比一些省市的動作更超前。
今年內,國家層面先後發佈了《智能汽車創新發展戰略》、《新能源汽車產業發展規劃(2021-2035年)》都重點提高“智能交通系統和智慧城市相關設施建設”、“道路基礎設施數字化改造升級”、“車路協同”、“新基建”等關鍵詞。
可以預見,在上層建築的指引下,城市智能化不僅僅是出現北上廣深以及杭州等大城市,而是在更遠的將來走向全國。智能化也不僅僅只是出現在車端,還有城市每一個角落的路燈和路邊單元;每一座城市都有一個智慧的大腦以數據、算法指揮着交通系統的運作。(文:太平洋汽車網 曾惠君)
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