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中國新基建背景下的車路協同最新發展趨勢

2020/5/14 16:07:44 人評論 次瀏覽 分類:專訪時評

   與單車智能相比,車路協同能夠有效彌補感知上的盲點,讓自動駕駛由過去的單兵作戰轉變為有組織的高效協同合作。特別是在國家大力推進新基建的背景下,科技巨頭紛紛布局車路協同項目,加速自動駕駛產業成熟。
   3月4日,中央會議指出,加快5G、數據中心等七大領域新型基礎設施建設進度。其中,5G新基建的核心落地場景,聚焦人、車、路、云一體化協同發展的車聯網和車路協同應用也在國家政策和產業升級的共同驅動下,迎來了商用規模爆發的黃金時代。
   在此背景下,科技巨頭們紛紛開始爭奪車路協同這塊蛋糕,爭相布局車路協同項目。
   3月24日,百度Apollo再次中標新基建項目,將參與建設陽泉市經濟開發區雙向約10公里車路協同測試示范區。這是百度Apollo在今年3月第三個“官宣”中標的新基建項目。前兩個分別為3月23日百度中標的合肥市塘西河公園5G車路協同示范線項目和3月17日百度中標重慶永川區“西部自動駕駛開放測試基地”項目。
   除百度外,阿里早在2018年就宣布其車路協同發展戰略,華為和騰訊也陸續發布商業化V2X芯片級解決方案、5G車路協同開源平臺。
   科技企業為何頻頻發力車路協同領域?眾所周知,在智能駕駛時,需要車輛通過傳感器實現對周邊環境的感知,但是這項技術本身存在很大的局限性,比如傳感器對物體的識別會受到天氣、光照等環境的影響,且激光雷達等傳感器成本過高,大規模量產落地存在難度。

   1、搶灘車路協同項目

   V2X是自動駕駛的重要基石,巨頭紛紛搶灘,爭相推出其在車路協同領域的戰略規劃。
   2016年,百度已開始布局V2X車路協同,并作為國家03專項《5G支持ICT融合自動駕駛的關鍵技術》(預計2018年結項)的牽頭單位,展開相關研究。但直至2018年9月,百度才正式加入混戰,推出首個車路協同開源方案。
   百度車路協同在三大方向進行了集中發力,其中包括研發符合自動駕駛場景需求的路側感知能力。此外,百度與通信芯片及設備廠商合作針對自動駕駛應用需求優化V2X通信傳輸通道,并不斷加速融合車端自動駕駛系統中對于V2X路側感知信息的使用。
   截至目前,Apollo擁有北京、雄安、硅谷等多樣地區場景以及乘用車、無人小巴、無人物流車等多種車型;在路側感知傳感器方案、路側感知算法、車端感知融合算法、數據壓縮與通信優化、V2X終端硬件及軟件、V2X安全方面布局研發車路協同全棧技術;此外,Apollo在無人車隊、開放道路無人車測試里程等系列場景也擁有一定的數據積累。

   近年來一直下注智能出行領域的騰訊,也頻頻有所動作。2019年5月,騰訊宣布將聯合英特爾、諾基亞、中國聯通、東軟成立5G車路協同開源平臺,目前已對車路協同和微服務框架進行開源。騰訊此平臺更像是應用和網絡之間的連接器,通過釋放5G網絡潛能,連接人、車、路、云。截至目前,騰訊通過自研搭建了車路協同平臺的一系列核心能力體系。在視覺感知領域,騰訊有專門的研發團隊正在研究包括圖像識別、多傳感器融合、融合決策以及改裝車輛在復雜環境中測試等多項關鍵能力;在車與車、車與路的通信之間,騰訊發力5G標準,建立了未來網絡實驗室,主要研究5G車路協同落地時會面臨的共性問題;在落地方面,騰訊正在考慮加強邊緣計算設備的部署,目前正在與多家合作伙伴聯合建設邊緣計算開源平臺。
   2018年9月20日,在杭州云棲大會期間,阿里巴巴集團正式宣布升級汽車戰略:由車向路延展,利用車路協同技術打造全新的“智能高速公路”,這一戰略由AliOS聯合阿里云、達摩院、高德、支付寶、千尋位置、斑馬網絡等共同完成,皆在探索未來二十年的路。2019年5月,阿里斥36億元巨資入股千方科技(主業包括智慧交通和智能安防),雙方計劃圍繞智能交通和邊緣計算領域展開包括技術研發合作、市場推廣合作及項目落地合作等展開多項合作,共同推進智能交通應用解決方案及“云+邊+端”全鏈路解決方案落地實施。這再次印證了阿里對于智能交通以及車路協同領域的看重。
   華為則希望能夠做到對單車智能更好的支撐。遵循這一方向,華為在2018年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;9月發布了OceanConnect智能交通平臺;10月發布了移動數據中心MDC600賦能自動駕駛。

   2、各自為戰

   雖說這幾個科技和通訊領域巨頭均布局了車路協同路線,但發展重心卻各不相同。
   作為國內最早進行自動駕駛研發的互聯網企業,百度開放了車路協同平臺,吸引更多企業加入百度生態鏈。在車路協同這條路上,百度正在織下更大的網,朋友圈的范圍也在不斷擴大,這將成為百度的先發優勢。
   阿里發展車路協同的主要優勢集中在路端,其擁有菜鳥聯盟場景、ET城市大腦的道路信息積累,使阿里擁有更多感知路況的數據和能力。具體來看,阿里的車路協同戰略主要計劃從云控平臺、智能感知基站、協同計算系統三個層面推進。在路側端能夠使用達摩院感知基站技術,AliOS負責構建車的感知與協同計算,云控平臺則扮演著云端大腦這一角色。
   騰訊和華為的車路協同分別從各自擅長的點切入。騰訊在車路協同領域再次發揮連接優勢,搭建基于邊緣計算的5G車路協同開源平臺,并以騰訊自研的車路協同平臺為核心建立一系列能力體系,聚合產業鏈上下游參與者的優勢,做好連通智慧出行產業的連接器。
   早在2013年便成立了“車聯網”業務部的華為,始終堅持以通信運營商的角色服務大家。華為與眾多車企有著密切合作,與合作車企在未來推出車載計算平臺也是他們計劃中的一部分。一方面基于華為自身在芯片產業中的優勢,另外也能實現華為于云端的技術支持。華為的車路協同更像是紐帶,不造車,不建生態,自成一派。

   3、國情決定發展路線

   在自動駕駛這條賽道上,國內和國外跑出了不同的發展路線。國內是以百度Apollo為代表的車路協同,國外則是以谷歌母公司旗下自動駕駛公司Waymo為代表的單車智能。
   這與各自國家的不同國情有關。
   首先是交通狀況。國外大多地廣人稀,交通環境較為簡單,多數商圈的大型停車場不收費,且路邊沒有明確標識的地方都可以隨便停車。而中國人口密度大,交通環境復雜多樣,無法僅依靠單車智能實現自動駕駛。
   其次是基礎設施投入。美國汽車工程師學會SAE于2014年發布的自動駕駛汽車分級標準被視為自動駕駛領域的通行標準,但美國對于道路智能的分級并不清晰。而且,美國的5G基站建設遠不如中國。據德國數據公司IPlytics的數據顯示,2019年8月前,中國已部署約35萬個5G基站,大約為美國的10倍,在5G基站建設方面,預計美國運營商支付的費用將達到中國的5倍。
   此外,單車智能主要依靠傳感器實現,這樣就會造成傳感器大量堆砌,從而使單車成本升高。更為重要的是,單車感知總會因為前車的遮擋、或道路的凹陷凸起等存在視覺盲區,存在安全隱患。
   綜上可以看出,車路協同是最適合中國國情的自動駕駛發展路徑。

   4、結語

   就車路協同而言,人、車、路、網各部分要素仍存在諸多難點尚未突破,距離真正的落地還需時日,而在這場競賽中,這些巨頭企業誰能成為最后的贏家,還未可知。但是,汽車行業正由傳統汽車向智能網聯汽車進化,與此同時,交通行業也在由傳統道路設施向智慧道路升級。隨著“新基建”的全面鋪開和5G商用化的逐步推廣,將加速車路協同領域的發展進程,催生更加智能的全新智慧出行產業。本文轉載自《智能網聯汽車雜志

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