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2019全球未来出行大会|中电海康集团研究院副院长、智慧城市事业部总经理温熙华:打造聪明道路,赋能未来出行

盖世直播 2019-10-31 10:24:08
核心提示:2019全球未来出行大会现场嘉宾演讲实录,敬请关注!

为更好地推动全球范围的跨界协同,理清出行公司、汽车公司、城市等各个主体在未来出行生态中的角色,讨论未来出行方式、出行科技、交通结构、交通战略会发生的重大变化以及整个行业将面临的机遇与挑战,中国电动汽车百人会组织举办2019 全球未来出行大会,以推动出行生态变革、转型创新和国际协同,迎接出行革命。以下为中电海康集团研究院副院长、智慧城市事业部总经理温熙华演讲内容实录:


2019全球未来出行大会

各位下午好!看到这个题目,之前几位嘉宾都讲过,这里很多概念我这里不重复讲了,我们把我们擅长的东西或者我们自己做过的东西跟大家一起分享一下。

我这个题目是打造聪明道路、赋能未来出行。未来出行刚才大家讲到很多的其实是很大的生态,我能做的东西,就像刚才海涛兄弟说的,我只能做下面一部分感知,把所有路况感知的一些数据实时发到汽车上去,来赋能我们的未来出行。我们在这里也有可能,不光是视频的,还有雷达的,还有毫米波的,都在德清来实践,所以我们在这里讲这个PPT之前还是非常感谢百人会和德清县人民政府给了我们这么好的机会来做这个事情。

这张PPT我想大家都比较熟悉,汽车产业的发展变化其实影响了交通产业的发展变化,其实在车和路之间永远是分不开的,就像我们今天提出的话题叫车路协同一样,不管是你从L0到L4,还是说我们从最简单的两个轮子的车开始,一直到我们的人、车、路、云,甚至我们还有加一个能源,因为我刚才前面的主题也在能源里面听到过,实际这个过程是一个非常复杂的过程,刚刚前面一些专家也提到过,我们一些企业也只能把其中一块做到极致,大家在整体产业里共同推进未来出行。

今年9月20日交通强国,大家可能都比较清楚。整个来说,现在我们国家把数据资源赋能交通发展,这是最大的一个话题。实际数据是未来的战略,数据的体现的价值,我们大家都在思考。所以如何在交通方面做好数据,就是我们刚才说的,不光是我们前面所说的高精度地图,实际上路上任何一种感知的数据或者任何一种感知的状态,都是非常重要的动态数据来实现。所以从整个交通基础设施可能会未来发生一系列的,我们在想可能会发生一系列的规模化升级,当然在座可能很多是交通行业领域的专家和领导,也在一起思考到底我们现有的道路基础设施能够怎样的去把它赋能,来实现为未来出行打好基础。因为我们经常用AI的方式也好、用数据的方式也好,这块赋能过程中我们可以想到很多,是永远谈不完的话题。

这个情况下我们提出一个想法,大家都比较清楚,概念是一样的,有的人说“聪明的车,智能的路”,有的人说“智能的车,聪明的路”,最后会走到一块,这是行业里大家一致的意见。我这里想提一个观点,实际智能的车也好、聪明的路也好,可能我们还没有思考到的一点,是真正的量化起来以后我的群体智能到底怎么办,我们这个实验室、我们这个研究院也在想这个问题,我们不知道怎么办,也找不到好的专家来探讨,到底群体智能会实现什么样的过程,特别是在交通上的群体智能。如果我们在工业4.0上或者在机械化生产过程中,可能群体智能还比较好做,但是如果在交通过程中,因为有人参与、有车辆参与、有我们道路动态很多方式的数据参与,还有我们未来高精度地图的参与,群体智能怎么体现自动驾驶或者实现功能,我也希望得到在座各位专家更好的支持。

我们中电海康始终坚持让道路更聪明、让车辆更安全,回过头来我们更想让道路聪明一些,不一定做到很聪明,但是我们努力把它聪明化。这个情况下我们想提出一个想法,打造全息立体的透明道路,也就是说像前面几位老兄说的那样,感知设备、边沿计算、交通的大数据云控平台,这些其实都是为了以后道路的透明化、数字化、网络化、智能化,这样来实现协同,我们要打造聪明的路不光是透明化,透明化也许海康有点优势,对透明化理解更透彻一点。数字化和网络化其实是相辅相成的,不断在产生数据过程中需要有网络,传到云上去还是传到边缘上去,最后能不能做成智能化,就是对我们透明道路的定义我用这“四化”来去把它诠释。这个情况下要形成全息立体透明的道路,不仅仅是这“四化”,还要加上我们的人工智能,加上我们多种融合感知的技术。

我们在构建产业链的过程中,刚刚海涛兄弟也做了详细的阐释,比如车路协同感知设备、车路协同边缘计算终端、辅助驾驶安全预警系统、智能网联汽车云控平台。相对来讲我们可能做的比较细,把一块一块分解更细一点,也是符合我们海康公司的特点,做扎实产品这个观念来做好这些工作。

在这个过程中,我们的创想,如果通过我们的透明道路或者我们聪明的路,能够把实时的数据传输到传输到我们自动驾驶或者辅助驾驶的车上,这是一块非常有用的数据,可以把信号灯的数据、人车的数据全部传到我们所说的车路协同的平台上进行处理,就是在我边缘端上可以实现。我们把一些非实时的数据、结构化的数据,比如车牌、流量、位置信息传到我们的云控平台上,城市交通的云控平台上,之间又有相互的互动,所以我们把这张图放在这里。在云控平台上我们经过一些数据处理以后,又可以形成很多透明道路的管理平台,或者区域交通动态控制平台。我们在桐乡已经实现了33个路口红绿灯协同,提高了15%的效率,这是整个城市市中心的33个路口,通过我们的区域动态交通控制已经实现了。它的基础也是来源于我们透明道路和透明路口的一些数据得到的。

所以我们想,把云控平台的一些价值、一些数据可以进行增值服务的实现,这也是一个数据的赋能工作。在这个情况下,其实我们更要强调的是,真正的感知来的数据或者感知手段的融合计算,我们目前大家也可以想清楚,激光雷达、视频、毫米波雷达等等这些都是需要进行融合的,因为用任何一种感知手段还是不能够百分之百的准确的拿出来它具体的识别。

可能大家看到的右下角这个图上我们比较清楚,这是我们激光雷达布的,下面是视频,两者之间的对比非常清楚的,两者之间的数据融合以后,对整个事故、事件、人物、车辆准确率至少在100米以内可以达到百分之百,我有信心,因为我们就在德清的芯片大厦三楼已经实现了。所以这是我们刚刚所说的,在这个情况下可能我们难度、最大难点也就是在前端感知的融合算法上要加强,我们也深有体会。大家有兴趣还可以到德清芯片大厦三楼可以完全来看。

整个解决方案,怎么让道路更聪明、让车辆更安全,我们更想这是一个体系,我们把它作为一个体系来解释,不光是有感知设备、边缘计算设备和一些应用,还需要更多的通过AI手段对这些设备进行赋能,形成整个实时计算功能,所以我们在这里也罗列了相关的我们的思路和想法。

接下来有应用案例,我们非常有幸在百人会的指导下,在德清市政府的授权和共同合作下,我们就围绕着7.8公里来去做,现在在大会期间开放的是3.77公里,这里面有14个场景全部可以实现,各位嘉宾这几天都可以去实现。包括30日也可以来体验,我们采用中巴车,在中巴车实时的感知旁边的道路数据,和实时数据怎么样跟我车上面的APP进行协同,这个APP的基础在哪里,也不是我们单独设计一个,是在高德地图的基础上增加,这里有14个场景。

同时我们这里还有一个测试平台,智能网联汽车的测试平台,可以在无人驾驶上可以放到方向盘、可以放到加速度等各种数据,可以看这个汽车是不是得到相应的响应,都可以做出来,大家也可以在三楼可以看得到。

这个情况下我们这里有一些数据,从检测车辆的横向,大家可以看到,我这里检测车辆弹出的数据和采集的数据非常大的量,每一秒钟可以有20条数据,在视频情况下跟它完全结合,你可以在这个车上时时刻刻看到这个车的位置信息、加速度信息等等全部很清楚,配合旁边的视频一起对比,这是我们在德清做的案例。

这边也可以得到整个车辆,因为这个平台上同时可以接16辆车同时进行测试,在开放道路上进行测试,这是我们这个平台可以具备的能力,当然以后还不够,整个我想一个德清县20万辆车应该有吧,平时在路上跑的,举例20%好了,40万辆车应该还是需要考虑的,所以这个平台是蛮大的。

所以现在目前,因为我们也是初次尝试,通过我们真正提供感知手段的方式和一些好的合作伙伴,我们更想加入百人会一起来去履行我们这个使命,这是我们的情况。

我作的不是一个报告,应该是一个简单的分享。谢谢!


敬请关注盖世汽车“2019 全球未来出行大会”直播专题!

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