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車路協同起步,自動駕駛競爭的中場戰事

【作者】 報道汽車未來的   【來源】新智駕   【發布時間】2019年6月11日

今天哪家科技企業在押注自動駕駛?

答案是:有錢的每一家。

自動駕駛融合了眾多行業的新興技術,并且在不斷涌現出新的技術、產品和方案組合。

不過,過去的2018年這一年,C-V2X和車路協同無疑是發展最快,最受重視的技術之一。

因為,無論單輛車智能化發展到什么程度,都只是交通系統中孤立的“點”,無法支撐起“面”-交通系統的智慧化。

以道路為核心的車路協同,是建立在公路基礎設施數字化升級的基礎上,讓交通系統能夠實時感知道路、車輛與行人的各種狀況,在發展汽車智能化的同時,通過發展路網的采集、過濾、分析、處理能力,使人、車、路能夠高度協同。

車路協同優勢在哪兒?

在即將到來的2020年這個關口,自動駕駛目前已經進入量產化階段。

針對這樣的自動駕駛現狀,有人提出了大力推廣車路協同,通過汽車與道路之間協同運作來實現汽車的高度自動化。那么車路協同對于自動駕駛究竟有多大的作用呢?

在安全方面,美國特斯拉事故、Uber測試車事故,車輛都未能快速捕捉到從黑暗中突然出現的行人。兩例事故都表明,當下單車的感知系統存在視角盲區同時感知距離不長,所以自動駕駛汽車不安全的原因還是車輛感知系統不夠完善。

車路協同是一種交互,這種交互能夠讓交通的參與方的意圖得到非常精準的詮釋,不會只是靠猜測這輛車要發生什么樣的行為,而是能夠準確的知道,因此可做出準確的判斷。

除了交互能力,車路協同還能大大增強自動駕駛車輛的感知能力。視覺、毫米波、激光雷達等傳感器除了裝在車上,還可以裝在路燈桿上;路燈桿也進化為多合一信號桿、多合一交通桿、多合一電警桿等。車端路端同時感知,則盲區最大化減少,視野之外的碰撞提前告知。

路端能夠為自動駕駛車輛提供足夠的決策依據甚至指令,自動駕駛車輛本身發展的復雜度也會大大降低,成本也會大大降低。因為它不需要遍歷所有的場景,自動駕駛商業化也可以提前到來。

除了車端和路端的感知和通訊設施,交通部門也在規劃對道路本身進行智能化改造,以適應自動駕駛的需要。

綜上可見,車路協同對于自動駕駛汽車的安全性提高、成本降低等都有一定的促進作用,同時可以解決堵車、提升道路利用率。

當然了對于構建未來城市,車路協同也是必要的。因此發展車路協同是實現高度自動化的有效途徑。

目前,車路協同處于起步階段,同時表明自動駕駛競爭進入下半場。

符合完全自動駕駛需要的“智能汽車+智能化道路+車路協同”才剛剛開始。Waymo和特斯拉等公司的單車智能雖然逐步成熟起來,但是離完全自動駕駛還有相當的距離,自動駕駛競爭正從上半場進入下半場。

華為、BAT走了四條不同的路。

從自動駕駛技術和車路協同的發展來看,越來越多的互聯網企業和通訊企業進入這個歡樂場。

就參與方式來講, 面對智能交通,不同立場會誕生不同視角,從而產生不同的智能交通解讀方式。

汽車企業所講的解讀的智能交通,更多是“智能汽車”;通信企業所講的智能交通,更多是“智能路網”;互聯網科技企業所描繪的智能交通,更像是“智能出行”。

當然,不管是智能汽車,還是智能路網,本質上都是服務未來的智慧出行。同時智慧出行也需要智能汽車、智能路網等基礎設施才能真正實現。

華為:5G時代人車路協同的智慧交通

華為不造汽車,打造5G時代的車路協同智慧交通。

2018年,華為2月發布了C-V2X芯片,6月發布了首款商用C-V2X RSU(路側單元),構建了可商用的C-V2X解決方案;同時,6月份發布EI交通智能體使能聰明的道路,9月發布了OceanConnect智能交通平臺,10月發布了移動數據中心MDC600使能自動駕駛,在車路協同、聰明的路和智能的車三大領域全面發力,加速整個產業的發展。

華為的愿景是:對于物聯網和車聯網,他們希望能夠做到更好的支撐單車智能,同時也把車、路協同這兩個結合起來,使得華為在移動出行,在自動駕駛方面,對于安全和效率都有比較大的幫助。

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以延崇高速智能加強測試為例。華為通過提供攝像頭、雷達等路側感知終端和包含路側單元RSU、路側計算設備RSS、V2X Server的C-V2X解決方案,把延崇高速打造為智慧高速公路。同時華為提供車載單元OBU和移動數據中心MDC,并利用自身在自動駕駛系統上的深厚積累,幫助奧迪打造智能網聯汽車,完成基于車路協同的高速公路場景L4級自動駕駛演示。

百度:搭建平臺、開源系統

開源似乎已經成為百度“All in AI”的最強武器。去年9月份,百度宣布將在2018年年底正式開源Apollo 車路協同方案,向業界開放百度Apollo 在車路協同領域的技術和服務。

百度為什么要開源?也許是通過開源可以讓這一技術更普及,進一步加快百度無人車的落地,鞏固百度在自動駕駛乃至智慧交通、智慧城市領域的生態版圖。

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目前百度的發力重點已經覆蓋了以上三大要素:研發符合自動駕駛場景需求的路側感知能力,通信芯片及設備廠商合作針對自動駕駛應用需求來優化V2X通信傳輸通道,以及車端自動駕駛系統中對于V2X路側感知信息的融合使用。

作為國內最早開展自動駕駛研發、也是國內為數不多的在北京、重慶、福建多地獲得自動駕駛路測牌照的企業,在車路協同領域,百度已經取得了不少落地成果。例如在長沙湘江新區,百度擬定與長沙共同打造規模化V2X城市。

阿里封閉場景下的“路”端優勢

在阿里的構想中,不僅有聰明的車,還要有聰明的路。自動駕駛車+路側“感知基站”+云控平臺,實現云端、路端、車端一體的智能。

與百度開放生態之路相反的是,阿里走了一條“封閉”之路。目前阿里的優勢主要集中在路端,其發展車路協同擁有菜鳥聯盟場景、ET城市大腦等助攻,封閉的路端場景顯然更適合阿里,阿里要實現的是對路的掌控。

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阿里認為,車路協同是自動駕駛研發的終極形態和未來方向,而車路協同的道路端核心構成部分是感知基站,不僅大大降低成本,也提高了自動駕駛的安全性,甚至未來也可以為普通的機動車提供智慧化的道路信息服務。 

當然阿里的車路協同并不只是如此,智能感知基站之間還存在互聯互通,通過多個基站的交流,整個城市的交通狀況將得到很好的統一。

例如,發生火險時,基站能夠協調車輛運作,也不會讓其他車輛的運行造成過多影響,同時如果所有車輛都跟隨基站指令行動,那么協同智能還將實現非常好的駕駛安全性。

騰訊做車路協同產業生態連接器

目前,騰訊正在與電信運營商、交通部門合作,推出車路協同的整體解決方案。這將大幅提升車輛的運行效率和安全性。

馬化騰稱,通過路邊的攝像頭、車上的傳感器以及部署在邊緣計算平臺的AI能力,可識別出汽車、行人的位置與速度等信息,實時發送給周邊車輛。此舉將有效地解決4G時代難以實現的“毫秒級低時延”,以及高精定位等問題。

馬化騰看好車路協同商用前景。他曾公開表示,產業互聯網囊括服務業、甚至農業的轉型升級,也包括制造業的一些新變化。

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他以車企為例稱,很多大型車企借助互聯網,開始涉足汽車租賃、智慧出行等領域,通過打通產業鏈,成為一個綜合的服務提供商,而不是像過去,停留在“制造商”的角色。

為此,騰訊基于自身特點,深入分析車路協同亟需解決的問題,聯合產業鏈相關企業,共同研究構建了包括基礎設施、平臺服務、業務應用三方面的車路協同創新生態。

如何解讀車路協同的“套路”?

縱觀車路協同的發展路程,可以看出車路協同是一個場景復雜、產業鏈冗長、產業關系新鮮構成的產業網絡。

目前,任何一家公司都不可能自己把所有車路協同的軟件、硬件、平臺、施工全搞定。那么,如果想要能快更好地切入車路協同,就需要更強的產業組織能力與產業生態。

也就是說,此時談論誰家方案可行還為時尚早,但可以斷定車路協同是獨樂樂不如眾樂樂的事,一家玩的車路協同與誰都無益。

值得注意的是,車路協同還需要更多的經驗和摸索,而這段時間內,競爭勢必也會被合作替代。

 

 

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