在人工智能及新一代信息通信技术的赋能下,汽车产业迎来新的变革,智能网联汽车已成为全球汽车产业转型的重要载体。在这样的背景下,包括“车路云一体化”“车路协同”在内的多项智能网联相关课题,成为培育新质生产力、加速塑造汽车产业高质量发展的新动能。
今年1月,工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部(以下简称“五部门”)印发了《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》;随后的7月,五部门研究确定了20个城市(联合体)为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市……加速推进的“车路云一体化”,受到了业内外人士的高度关注。
8月17日,由中国电动汽车百人会主办的第四届智能网联汽车大会在辽宁省沈阳市举办。本届大会围绕“车路协同新质赋能”这一主题,深入探讨智能网联汽车领域的最新技术、市场趋势和发展前景,推动“产学研用”深度融合,共同探索并推动“车路云一体化”中国方案的实践,促进智能网联汽车产业健康发展。
如何补齐“一体化”的应用短板
智能网联汽车正引领着全球汽车产业向智能化、网联化、绿色化加速转型。近年来,工业和信息化部等相关部门持续推动探索智能网联汽车多场景的示范应用和发展,取得了一系列积极的成效。
记者统计后发现,截至2023年,国内共建设有17个国家级测试示范区、7个车联网先导区和16个智慧城市与智能网联汽车协同发展试点城市,开放测试示范道路2.2万多公里,发放测试示范牌照超过5200张,累计道路测试总里程8800万公里。
“今年以来,有关部门出台了一系列支持‘车路云一体化’建设的政策。在政策的推动下,多个省市的‘车路云一体化’建设工作开始换挡提速,稳步向前。”在大会现场,中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟介绍。
其中,沈阳市大东区紧扣智能网联商用区建设目标,全力打造“车路云一体化”的智能网联汽车产业生态。目前大东区已完成113公里智慧路网建设,覆盖97个路口,部署路侧感知设备总量达1421台。
值得注意的是,大东区智慧路网的所有数据均接入了采用“车路云一体化”技术路线的云控基础平台。记者了解到,该平台已累计接入网联及自动驾驶车辆75台,累计记录运行里程超过100万公里,为后续的大规模道路运营提供了重要的数据参考。
吉林省长春市同样在近期宣布启动“车路云一体化”建设,计划未来3年投入127亿元,全面打造交通枢纽、城市道路、快速路、高速公路等典型示范应用场景。按照规划,在试点期内,长春市将新建5G基站1400座,建成区的RSU(路侧单元)覆盖率将达到96%,信号机联网率将达到99%。
广东省深圳市坪山区将在今年完成“车路云一体化”项目基础设施的主体建设,加强与整车及前、后装终端企业在车路协同自动驾驶等领域的合作,推动首批有条件自动驾驶车辆量产、上路及运营,深度开发利用车联网数据,打造城市级车路协同商业化应用场景。后续还将以坪山区为起点,逐步向深圳市的其他区域进行拓展和辐射。
“尽管智能网联汽车‘车路云一体化’的发展路径已逐渐清晰。但从当前发展情况来看,‘车路云一体化’的研发和应用仍然存在不少问题,想要支撑自动驾驶技术和网联功能的规模化应用,需集中攻破多个实用性短板。”张永伟直言。
在大会上,中国工程院院士客观分析了推进“车路云一体化”发展及应用过程中存在的主要问题。
“智能网联汽车是高新技术产品,高新技术产业化应该具备‘技术闭环’和‘商业闭环’两个条件。但目前一些城市在投入巨大资源后,未能形成有效的商业闭环。”表示,“作为跨界复杂系统,‘车路云一体化’需要进行系统总体设计,拥有明确的架构、方法论和流程规范。”
在具体应用层面,建议“车路云一体化”的基础设施与应用开发应该分离开,以云控基础平台为核心,实现分层解耦合跨域应用。利用中国在多模通信技术上的优势,构建低时延、高可靠的通信网络,突破现有瓶颈。同时,尽早制定国际接轨的标准,并在国际空白领域率先推出标准,推动技术体系的全球推广。
为实现上述目标,提炼出包括智慧公交、智慧环卫、公路物流、智能乘用车企业、数据增值服务、城市物流、智能充放电、智慧矿山在内的8个可商业化的应用场景。针对上述场景,大会参与者进行了深度交流和讨论。
探索打造可持续的商业化运营
在商业化闭环之外,张永伟指出,数据也是“车路云一体化”可持续发展的重要驱动因素。“车路云能够使数据进一步汇聚,让数据变成资产,让数据得到分级、分类挖掘和运营,这是‘车路云一体化’实现商业回报的关键。”张永伟解释说。
“‘云’的核心不只是传输,还要解决数据问题,有了数据就有了‘车路云一体化’可持续商业化运营的基础。”张永伟强调说,“无论是对政府和车企提供服务,还是对交通交管和城市提供赋能,数据都是核心所在。”
2023年年底,国家数据局等17部门印发的《“数据要素×”三年行动计划(2024-2026年)》提出,要推进智能网联汽车创新发展,支持自动驾驶汽车在特定区域、特定时段进行商业化试运营试点,打通车企、第三方平台、运输企业等主体间的数据壁垒,促进道路基础设施数据、交通流量数据、驾驶行为数据等多源数据融合应用,提高智能汽车创新服务、主动安全防控等水平。
在这一背景下,蘑菇车联CTO郭杏荣分析称,无论是路侧基础设施建设还是云控平台的建设,都要特别重视数据的质量和服务的可靠性、稳定性问题。
“‘高可用性数据’意味着数据能够真实反映道路交通状况,并确保数据在使用者需要时可以被及时、准确地调用,进而保证系统决策的有效性。”郭杏荣对记者说,在“车路云一体化”系统下,高质量、高可用的数据能够促进交通流量管理、提高自动驾驶决策效率、提升交通态势分析和预测精准度,对于提升自动驾驶安全性和道路通行能力方面有着重要作用。
“换句话说,如果数据质量不好,就无法让基础设施发挥作用,并可能引发错误的决策或操作发生,这对于以安全为前提的交通行业来说是不可接受的。”郭杏荣进一步解释称,只有产生高质量、高可用的数据,才能为“车路云一体化”的协同分析与全局决策提供准确依据。
对于“‘车路云一体化’应该如何实现交通数据的高可用和高质量”这一话题,郭杏荣表示,数据高可用的前提是数据的自由流动与充分共享,当前“车路云一体化”建设过程中的一项重大挑战就是车、路、云三端数据的相互割裂——很多数据都沉淀在相关部门、车企的各自系统之中,存在大量的“数据烟囱”“信息孤岛”,没有实现数据的跨域流动和共用,因此限制了数据价值的发挥。
对此,蘑菇车联打造了车、路、云三端联动的完整方案,成功打通路、云数据与智能网联车辆之间的数据壁垒,为政府和智能网联数据运营服务方搭建起架构相同、标准统一、安全可靠的“车路云一体化”系统,为交通数据的协同处理和应用铺平道路。
值得一提的是,在加速数据和信息互联互通的同时,本届大会还聚焦智能网联汽车技术水平、创新能力及产业生态进行集中探讨和展示。大会期间,第四届沈阳智能网联汽车挑战赛成功举办。
记者了解到,本次挑战赛以“车路协同,新质赋能”为主题,围绕智能网联汽车产业发展趋势、最新技术成果等关键问题,设置了ADAS驾驶辅助系统挑战赛、车城融合自动驾驶挑战赛和车城融合AI大模型挑战赛三大赛项。充分展示了智能网联汽车在感知、决策、控制以及路测数据质量感知等方面的最新技术成果。
“挑战赛不仅是对沈阳智能网联汽车产业发展成果的一次集中展示,更是对国内智能网联汽车技术水平、创新能力及产业生态的一次全面检阅。未来,沈阳将继续秉持创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念,以智能网联汽车产业为突破口,推动汽车产业转型升级和高质量发展。”沈阳市大东区委副书记、代区长刘大威总结说。(中国青年报记者 王志远)
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