布局智能交通車路協同,中智行成自動駕駛行業領跑者!

2020-12-15 網易新聞

(原標題:布局智能交通車路協同,中智行成自動駕駛行業領跑者!)

作為一個鐵桿汽車迷,從小時候我就開始在想:未來的汽車會不會變得足夠智能,不需要操作方向盤和油門,它就能以一定的速度自動穿梭於城市之間呢?在幾年前,大家或許覺得我的想法只會存在於科幻電影中,但近年來隨著科技技術的不斷發展,無人駕駛的夢想也正在悄然實現。近日,致力於中國式無人駕駛的中智行,就在上海奉賢開展了試乘體驗活動,向媒體展示了基於5G和AI技術深度融合,打造的符合L4級別的新一代標準無人駕駛技術。

那麼什麼是無人駕駛?顧名思義,無人駕駛是一項集自動控制、體系結構、人工智慧、視覺計算等眾多技術於一體的自動駕駛技術。根據SAE國際自動機工程師學會發布的等級指南,將自動駕駛分為L1-L5五個等級。目前,國內無人駕駛技術已經發展到L4級別,即高度自動駕駛。

而在這一行業中有一家公司不得不提,它就是全球首個從底層架構將5G和AI車路協同的中智行。作為一家國內領先的無人駕駛公司,它從成立之初便直接從L4級別切入,致力於打造中國新一代、更安全的無人駕駛,並將在未來推出更安全、高效、經濟和舒適的出行服務。

其董事長兼CEO王勁更是被業內譽為「中國無人駕駛先驅者」,其曾擔任過百度高級副總裁,創立了百度自動駕駛事業部,任事業部總經理,後來又自主創業創辦了中智行,不久前他表示:「誰能夠把車路協同做得更好,就有可能佔據下一輪競爭的領先地位。」

事實上也確實如此,就在今年2月10日,國家發改委等11個國家部委共同發表了中國智能汽車發展戰略,明確指出中國要走車路協同的道路,這是「明顯的要和美國的單車智能開始差異化開來」。一個月後,在中央發布的「新基建」戰略規劃中,車路協同被明確定為未來智慧交通解決方向。

眾所周知,目前智能無人駕駛汽車當下可以分為兩大類,一類是單車智能,以美國谷歌旗下自動駕駛公司Waymo為首,早在2018年就推出了安全員坐在後面的無人駕駛計程車,今年10月份更是取消了安全員,相比國內略微先進。

另一類就是中智行現在正在主要研究的車路協同,簡單來說,就是以行駛中的車輛為信息感知對象,藉助新一代信息通信技術,實現車內、車際、車雲「三網融合」,即車與X(即車與車、人、路、服務平臺)之間的網絡連接。目前中智行已經取得了積極的進展,並且與中國電信、上海市政府和中汽創智等機構也在合作進行中!

說了這麼多,車路協同究竟比單車智能有啥優勢呢?

總結來說有以下四點:安全、高效、低成本、落地更快。首先在安全方面,車路協同可以做到超視距的感知,當車輛行駛在道路中,面對突然闖出的行人、障礙物等危險,它利用路邊單元的傳感器,將車輛感知不到的道路信息準確地傳給車,為車輛抹去很多探測死角,提前感知危險,遠超人腦。同時,由於路邊單元可以使用市電,突破了車載能源的限制,從而可以使用性能更強勁的計算單元,使得車輛的決策能力大幅提高。再加上市電的價格遠低於通過內燃機轉化的電能成本,使車路協調的性價比更高。

其次,在效率方面,不同於單車智能的個體優化,車路協同是由中央計算中心從全局上來統籌優化。當你駕駛車輛或者乘坐單車智能的車輛,突然發現前方道路在施工,或者交警來幹預交通狀況,此時車路協同就可以通過與路邊單元進行通信,及時收到這些信號並夠進行調整路線,避免擁堵路況發生。據有關數據計算顯示,基於車路協調,道路的擁堵情況在道路上無人駕駛車輛和有人駕駛車輛同時存在的情況下就能降低30%~40%,如果全是無人駕駛,那麼道路通勤銷量有望大幅提升,更或者說徹底解決道路擁堵。

最後在成本上車路協同也有著巨大優勢,我們可以算一筆帳。目前我國汽車保有量約2.7億,在車路協同下,單車設備成本若降低2萬元,可節省約5.4萬億。再來算智能公裡的鋪設成本,以2019年全國公路總裡程485萬公裡來算,即便每公裡普通道路升級為智能道路需要80萬,其成本也僅4萬億。也就是說,從長遠發展來看,車路協同比單車智能更有成本優勢,因此這必然會是未來發展的一個趨勢。

此外有人或許還擔心:中智行的這個自動駕駛實際安全性如何呢?就筆者的實際試乘體驗來看,真的很靠譜!試乘當天下著綿綿細雨,增加了對自動駕駛的考驗,不過裝載了中智行車路協同應用軟體的無人駕駛車,順利穿過車流,完成變道、紅燈停止、跟隨前車加減速、旁車闖入前方車道自動減速、跟隨信號燈拐彎等一系列動作,車內的安全員全程無幹預駕駛行為,你說靠不靠譜?

目前,中智行在臨港和奉賢這兩個地方已經實現了非常初級的車路協同功能,隨著路邊單元的升級和5G的升級,我們相信上海是有機會率先實現真正的、智能的車路協同和智能交通的。與此同時其在北京、南京和深圳等也有布局。中智行的規劃是,兩年後將在百平方公裡的範圍內驗證車路協同的安全性,所以中智行的5GAI車路協同真是未來可期!

本文來源:大眾新聞 責任編輯:陳體強_NB6485

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