芯耀
1568
智能網(wǎng)聯(lián)汽車的時代背景與發(fā)展瓶頸
1.智能網(wǎng)聯(lián)汽車的興起
近年來，全球汽車工業(yè)正經(jīng)歷從傳統(tǒng)機械化向智能化、網(wǎng)聯(lián)化的深度變革。隨著AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）以及5G通信的飛速發(fā)展，智能網(wǎng)聯(lián)汽車逐漸成為行業(yè)發(fā)展的核心方向。智能網(wǎng)聯(lián)汽車融合了“智能駕駛技術(shù)”和“車聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)”，通過對車輛和交通環(huán)境的實時數(shù)據(jù)交換，實現(xiàn)了“人—車—路—云”的協(xié)同，為未來智慧交通的構(gòu)建提供了技術(shù)基礎(chǔ)。智能網(wǎng)聯(lián)汽車的優(yōu)勢在于，能夠通過實時數(shù)據(jù)共享和智能算法，提升車輛駕駛的安全性、交通效率以及用戶體驗。例如，在復(fù)雜的城市交通場景中，智能網(wǎng)聯(lián)汽車不僅能依靠自身的傳感器探測障礙物，還可以通過V2X通信技術(shù)接收來自其他車輛、交通信號燈和路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)，從而更加準(zhǔn)確地判斷路況，進(jìn)行行駛決策。智能網(wǎng)聯(lián)汽車的市場滲透率正在穩(wěn)步提高，中國作為全球最大的汽車市場，其智能網(wǎng)聯(lián)汽車的普及速度尤為顯著。據(jù)預(yù)測，到2025年，我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車的滲透率將達(dá)到70%，其中具備部分自動駕駛功能的車輛占比將超過50%。然而，這一發(fā)展趨勢的背后，也暴露出了行業(yè)在技術(shù)、數(shù)據(jù)、法規(guī)等多方面的挑戰(zhàn)。
2.當(dāng)前自動駕駛技術(shù)的瓶頸分析
盡管智能網(wǎng)聯(lián)汽車已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但要實現(xiàn)大規(guī)模商業(yè)化落地仍面臨著諸多技術(shù)瓶頸。最關(guān)鍵的挑戰(zhàn)包括數(shù)據(jù)質(zhì)量的提升、算法優(yōu)化的完善以及復(fù)雜場景下的安全性保障。首先是數(shù)據(jù)問題。數(shù)據(jù)是智能駕駛技術(shù)優(yōu)化的核心，但僅依靠單車智能采集的有限數(shù)據(jù)，難以滿足自動駕駛算法的迭代需求。根據(jù)美國蘭德公司的一項研究，自動駕駛汽車需要完成至少177億公里的測試?yán)锍?，才能確保其駕駛安全性達(dá)到或超過人類駕駛員的水平。如此龐大的測試需求，顯然無法單純依賴車輛自身完成，必須借助外部的基礎(chǔ)設(shè)施和云端數(shù)據(jù)資源。其次是“長尾問題”。所謂長尾問題，是指自動駕駛系統(tǒng)需要應(yīng)對無數(shù)復(fù)雜的特殊場景，這些場景可能在日常中出現(xiàn)頻率較低，但對系統(tǒng)的安全性要求極高。如大霧天氣中高速公路上的視線受阻、施工區(qū)域的動態(tài)變化、突然出現(xiàn)的行人或動物等場景，都是“長尾問題”的典型代表。傳統(tǒng)的單車智能模式在應(yīng)對這些情況時往往力不從心，因為其傳感器的感知范圍有限，決策時間緊張。
自動駕駛長尾問題示意圖成本也是制約自動駕駛技術(shù)普及的重要因素。高性能傳感器（如激光雷達(dá)）、高算力芯片以及復(fù)雜的算法研發(fā)，導(dǎo)致了單車智能的高昂成本。如何通過技術(shù)創(chuàng)新降低單車的成本，同時提升其效率和可靠性，成為行業(yè)亟待解決的問題。
3.單車智能的局限性與車路協(xié)同的必要性
傳統(tǒng)的單車智能模式，雖然在感知和決策能力上已經(jīng)取得了一定突破，但其發(fā)展受限于硬件設(shè)備的性能瓶頸。車輛搭載的激光雷達(dá)雖然可以探測數(shù)百米范圍內(nèi)的障礙物，但在大雨、大霧等惡劣天氣條件下，其性能可能大幅下降。即便是當(dāng)前被視為標(biāo)桿的特斯拉FSD系統(tǒng)，也在某些特殊場景中表現(xiàn)出明顯的不足。在此背景下，車路協(xié)同技術(shù)應(yīng)運而生。通過將車端智能與路端基礎(chǔ)設(shè)施相結(jié)合，車路協(xié)同可以有效彌補單車智能的短板。通過在路側(cè)部署高清攝像頭、毫米波雷達(dá)和通信基站，車輛可以實時獲取更廣范圍的環(huán)境信息，不僅能夠識別超出自身感知范圍的障礙物，還可以通過云端平臺實現(xiàn)全局協(xié)同調(diào)度。這種方式不僅提升了自動駕駛的安全性，還顯著降低了車輛對昂貴硬件的依賴。
“車路云一體化”系統(tǒng)方案的提出與核心構(gòu)架
1. “車路云一體化”的技術(shù)創(chuàng)新
“車路云一體化”系統(tǒng)方案，是對傳統(tǒng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的顛覆性升級。它將“單車智能”“車路協(xié)同”“AI云平臺全局協(xié)同”三種技術(shù)模式有機融合，形成了一個系統(tǒng)化、全局優(yōu)化的解決方案。
車路云一體化系統(tǒng)方案示意圖在這一方案中，車端負(fù)責(zé)車輛的實時感知與局部決策，路端負(fù)責(zé)大范圍的環(huán)境信息采集與補充，而云端則通過強大的計算能力，進(jìn)行全局分析與最優(yōu)調(diào)度。這種多端協(xié)同模式，既保留了單車智能的自主性，又提升了系統(tǒng)的全局感知能力，為高等級自動駕駛的規(guī)?；涞靥峁┝丝赡堋Ｔ诔鞘械缆分?，車路云一體化方案可以通過路側(cè)設(shè)備采集交通流量、信號燈狀態(tài)、行人動態(tài)等數(shù)據(jù)，并實時反饋給車端，幫助車輛完成精準(zhǔn)的路徑規(guī)劃。同時，云平臺還可以根據(jù)全局交通狀況，調(diào)整信號燈配時或優(yōu)化車隊調(diào)度，進(jìn)一步提升交通效率。
2.系統(tǒng)方案的三大組成部分
（1）車端智能：單車自主的基礎(chǔ)
車端智能是整個系統(tǒng)的核心之一，主要負(fù)責(zé)車輛的局部感知與決策功能。通過在車端搭載多種高性能傳感器，如毫米波雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)等，以及強大的計算芯片。這些設(shè)備可以實時采集車輛周圍的環(huán)境信息，并通過深度學(xué)習(xí)算法，判斷道路狀況、障礙物位置以及其他交通參與者的動態(tài)。在繁忙的十字路口，車端可以通過攝像頭識別信號燈狀態(tài)，并結(jié)合激光雷達(dá)的數(shù)據(jù)判斷行人和車輛的相對位置，從而選擇最佳的通行路徑。此外，車端智能還通過V2X通信技術(shù)，與路端設(shè)備和云平臺保持實時連接，獲取更加全面的信息支持。
（2）路端協(xié)同：感知范圍的延伸
路端協(xié)同是車路云一體化方案的最大亮點之一。通過在道路兩側(cè)部署高清攝像頭、毫米波雷達(dá)、數(shù)字道路基站等設(shè)備，路端協(xié)同不僅可以提供連續(xù)無盲區(qū)的環(huán)境感知，還可以有效彌補單車智能在視野范圍上的不足。
路側(cè)設(shè)備實時收集數(shù)據(jù)在高速公路上的復(fù)雜場景中，路端設(shè)備可以實時監(jiān)測車流密度、道路施工情況以及潛在的障礙物，并將這些信息通過RSU（路側(cè)單元）傳遞給車端和云端。這種多層次的協(xié)同感知能力，使得車輛可以在更早的時間內(nèi)獲得預(yù)警信息，從而提升駕駛的安全性。
（3）云端協(xié)同：全局優(yōu)化的關(guān)鍵
云端協(xié)同通過AI云平臺，對來自車端與路端的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總、分析和處理，為整個交通系統(tǒng)提供全局優(yōu)化方案。依托用了云+邊緣計算的架構(gòu)，結(jié)合實時大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，實現(xiàn)了高并發(fā)、低延時的通信能力。在突發(fā)事件如交通事故發(fā)生時，云平臺可以快速分析事故地點的交通流量變化，并實時向相關(guān)車輛發(fā)送繞行建議。同時，云平臺還可以對整個城市的交通數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，為信號燈配時優(yōu)化、車流引導(dǎo)等決策提供支持。這種全局協(xié)同能力，不僅提升了單車的行駛效率，也為智慧城市的建設(shè)奠定了基礎(chǔ)。
“車路云一體化”方案的實際應(yīng)用
1.城市交通場景中的成功實踐
蘑菇車聯(lián)的“車路云一體化”方案已在全國多個城市實現(xiàn)了實際應(yīng)用，例如衡陽、大理、成都等。在這些城市中，蘑菇車聯(lián)通過部署路側(cè)數(shù)字基站和車端協(xié)同設(shè)備，實現(xiàn)了交通信號燈與自動駕駛車輛的無縫對接，優(yōu)化了城市交通流量。以蘑菇車聯(lián)的衡陽項目為例，該方案覆蓋了城市核心區(qū)域，包括隧道、立交橋、無標(biāo)線鄉(xiāng)村道路等復(fù)雜場景。通過車端、路端和云端的協(xié)同，車輛不僅能夠高效完成路徑規(guī)劃，還能應(yīng)對突發(fā)事件的處理。數(shù)據(jù)顯示，該項目的日均數(shù)據(jù)采集量超過5PB，為自動駕駛算法的持續(xù)優(yōu)化提供了堅實的數(shù)據(jù)支持。
2.高速公路中的應(yīng)用探索
在高速公路場景中，車路云一體方案需通過建設(shè)智慧高速基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)了自動駕駛貨運編隊、自動駕駛養(yǎng)護(hù)巡檢車等功能。例如，在京港澳高速的部分路段，蘑菇車聯(lián)部署了車路云一體化數(shù)字道路基站，覆蓋了全路段的實時感知與通信功能。借助這一方案，貨運車輛可以實現(xiàn)自動跟車、動態(tài)路徑規(guī)劃，從而降低能耗并提升運輸效率。
3.景區(qū)與園區(qū)場景中的商業(yè)化落地
蘑菇車聯(lián)作為自動駕駛行業(yè)深度參與者，在車路云一體方案中得到了廣泛，如其將解決方案擴(kuò)展至旅游景區(qū)和工業(yè)園區(qū)場景。在云南大理的智慧景區(qū)項目中，自動駕駛巴士和觀光車輛已實現(xiàn)了穩(wěn)定運行，為游客提供了便捷的出行服務(wù)。同時，通過云平臺對景區(qū)內(nèi)的車輛進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)度，不僅提升了運營效率，也減少了交通擁堵和安全事故。
車路云一體化的優(yōu)勢與未來展望
1.技術(shù)優(yōu)勢：數(shù)據(jù)驅(qū)動與協(xié)同優(yōu)化
車路云一體化方案是通過海量數(shù)據(jù)驅(qū)動，實現(xiàn)了算法的持續(xù)迭代。其路端設(shè)備能夠采集全天候、多維度的交通數(shù)據(jù)，并結(jié)合云端的強大算力進(jìn)行實時處理。這種協(xié)同優(yōu)化能力，使得系統(tǒng)在面對復(fù)雜場景時更加從容。
2.經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢：成本降低與效率提升
相比于傳統(tǒng)的單車智能模式，車路云一體化方案有效降低了單車的硬件成本。通過將部分計算任務(wù)轉(zhuǎn)移至云端，車輛對高性能芯片的依賴減少，同時路端設(shè)備的數(shù)據(jù)補充也降低了車輛對昂貴傳感器的需求。
3.安全優(yōu)勢：從個體保護(hù)到系統(tǒng)性安全的轉(zhuǎn)變
傳統(tǒng)的單車智能主要依靠車輛自身的感知和計算能力來做出決策，雖然在一定程度上能夠保障單車的安全，但在更復(fù)雜的交通網(wǎng)絡(luò)中，單一車輛的視野和反應(yīng)速度很難完全避免潛在風(fēng)險。而“車路云一體化”通過全局的感知和實時的決策優(yōu)化，從系統(tǒng)層面實現(xiàn)了更高的安全保障。以高速公路上的突發(fā)事件為例，傳統(tǒng)模式下，后方車輛在感知前方事故時往往只能依賴車載傳感器，這可能導(dǎo)致反應(yīng)時間不足。而車路云一體化方案能夠通過路端設(shè)備提前發(fā)現(xiàn)異常，并通過云端計算平臺快速向后方車輛發(fā)送預(yù)警信息，使其在事故區(qū)域前數(shù)公里處就能減速或變道。這種“超視距”感知能力顯著降低了交通事故的概率，為駕駛員和乘客提供了更高水平的安全保障。此外，在城市道路中，路端設(shè)備對交通信號燈、行人橫穿、非機動車動態(tài)等信息的感知更加精準(zhǔn)全面。如在夜晚或惡劣天氣條件下，路端設(shè)備通過高清攝像頭和毫米波雷達(dá)實時采集道路信息，并將數(shù)據(jù)同步到云端，結(jié)合車輛的感知能力，形成雙重冗余機制，從而大幅提升系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。
4.運營優(yōu)勢：多場景商業(yè)化的可能性
車路云一體化方案不僅具備技術(shù)上的先進(jìn)性，還在商業(yè)化應(yīng)用方面展現(xiàn)出廣闊的潛力。目前，該方案已成功落地于城市、景區(qū)、園區(qū)以及高速公路等多種場景，每個場景都結(jié)合了特定的應(yīng)用需求，展現(xiàn)出強大的靈活性。在城市場景中，車路云一體化助力智慧城市建設(shè)。通過部署智慧交通基礎(chǔ)設(shè)施，結(jié)合云平臺的全局優(yōu)化能力，智能網(wǎng)聯(lián)汽車可以與紅綠燈、行人信號、道路標(biāo)識實現(xiàn)動態(tài)交互，從而實現(xiàn)精細(xì)化交通管理。同時，車輛可以實時調(diào)整路徑，減少等待時間，提高道路利用效率。在園區(qū)和景區(qū)，自動駕駛的優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在安全和效率方面，還能帶來更好的用戶體驗。在大型工業(yè)園區(qū)中，自動駕駛清掃車、配送車和巡邏車等功能車輛已經(jīng)投入運營，幫助企業(yè)降低運營成本并提升管理效率。而在景區(qū)中，自動駕駛觀光車為游客提供了便捷舒適的出行方式，同時減少了私家車進(jìn)入景區(qū)帶來的擁堵和污染。在高速公路場景中，車路云一體化的價值更加突出。通過對全路段的實時監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析，系統(tǒng)可以優(yōu)化車流調(diào)度，降低高速公路上的事故率和擁堵率。此外，針對貨運車輛，該方案支持自動駕駛貨運編隊技術(shù)，不僅提升了運輸效率，還顯著降低了燃油消耗，為物流行業(yè)帶來了實實在在的經(jīng)濟(jì)效益。
5.數(shù)據(jù)優(yōu)勢：打造交通大腦，實現(xiàn)全面數(shù)字化治理
車路云一體化方案的核心競爭力之一在于其強大的數(shù)據(jù)收集和處理能力。路端設(shè)備具備全天候、全時段、全覆蓋的數(shù)據(jù)采集能力，可以捕獲比單車智能更廣范圍、更高維度的交通數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過云端AI平臺進(jìn)行處理和分析，形成可視化的“交通大腦”，為政府部門、企業(yè)和普通用戶提供全面的決策支持。政府可以借助云平臺的數(shù)據(jù)分析能力，對城市交通運行狀況進(jìn)行監(jiān)測，并制定科學(xué)的交通治理政策。例如，調(diào)整紅綠燈配時、規(guī)劃公交優(yōu)先線路或優(yōu)化共享單車點位布局等。此外，系統(tǒng)還可以實時監(jiān)測交通違法行為，提供取證數(shù)據(jù)，從而提升執(zhí)法效率。對于企業(yè)而言，車路云一體化能夠為物流、環(huán)衛(wèi)、安防等領(lǐng)域提供高度智能化的運營解決方案。物流企業(yè)可以通過系統(tǒng)的動態(tài)路徑規(guī)劃功能，優(yōu)化運輸線路，降低成本。而環(huán)衛(wèi)部門則可以借助自動駕駛清掃車的高效作業(yè)能力，實現(xiàn)對城市衛(wèi)生的精細(xì)化管理。
政策驅(qū)動與市場前景
1.國家政策的全力支持
“車路云一體化”作為一種前沿技術(shù)，得到了國家政策的全力支持。從頂層戰(zhàn)略設(shè)計到地方試點落地，中國政府在多個層面推動車路協(xié)同和智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的發(fā)展。2019年9月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《交通強國建設(shè)綱要》明確提出，要加強智能網(wǎng)聯(lián)汽車和車路協(xié)同的研發(fā)與應(yīng)用，推動道路基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)字化升級。2022年2月，中共中央、國務(wù)院印發(fā)《國家智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》進(jìn)一步強調(diào)了車路云協(xié)同的重要性，提出要實現(xiàn)“人—車—路—云”系統(tǒng)的全面聯(lián)通。此外，工信部、交通部等多個部門也發(fā)布了一系列政策文件，支持車路云一體化技術(shù)在城市道路和高速公路的應(yīng)用推廣。地方政府方面，一些城市已經(jīng)率先開展車路云一體化示范項目。北京通州區(qū)通過建設(shè)數(shù)字化交通網(wǎng)絡(luò)，率先探索城市級車路云協(xié)同系統(tǒng)的應(yīng)用。成都、衡陽等城市也積極推動相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車的落地提供了技術(shù)和政策保障。
2.市場規(guī)模的快速增長
在政策的驅(qū)動下，車路云一體化的市場規(guī)模正快速擴(kuò)大。根據(jù)賽迪顧問的預(yù)測，到2025年，中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)的市場規(guī)模將接近1.7萬億元，年均復(fù)合增長率達(dá)到46.7%。與此同時，中國智慧交通市場的規(guī)模預(yù)計將超過2.33萬億元，覆蓋了包括智能網(wǎng)聯(lián)汽車、智慧道路建設(shè)、車聯(lián)網(wǎng)運營服務(wù)等多個領(lǐng)域。此外，隨著5G技術(shù)的普及和車路協(xié)同基礎(chǔ)設(shè)施的完善，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的市場滲透率將進(jìn)一步提升。例如，車路協(xié)同設(shè)備的部署和運營成本逐年下降，推動更多城市和企業(yè)加入到智慧交通的建設(shè)中。
