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如何突破制约高速公路车路协同系统落地的瓶颈?专家如是说!

作者:段秀琴 发布时间:2020/11/17 上午9:34:51 查看次数:1170

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2020年10月24日,中国公路学会自动驾驶工作委员会在山东济南邀请了行业内6位知名的青年学者专家,举行了一场别开生面的圆桌会议,大家对如何突破制约高速公路车路协同系统落地的瓶颈,进行了一次畅所欲言的研讨,让我们听听专家是如何对现阶段高速公路车路协同落地应用的技术与管理难题进行解读的。‍


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Q:制约高速公路车路协同系统落地应用最关键因素是什么?(单选题)

a.技术不成熟;

b.无统一的参考标准; 

c.投入成本过高,且近期无法收回; 

d.其他,并说明理由。


马万经: 如果是考试且是单选题,从我角度来讲,我会选择a.技术不成熟。一方面,车路协同的技术和思路在不断演进,背后隐藏着很多重要的创新,而创新是需要时间和投入的,我们也需要在不断地实践中成长。另一方面,车路协同涉及到多系统互联,比如路的什么信息、多少精度的情况下,才能被车控应用等,一些技术、标准还要解决。所以现在要提供一个比较成熟的车路协同应用案例,可能还需要时间,这是我基本的理解。

房颜明: 我更倾向于选择d。我认为目前的技术提供商没有把用户的需求真正挖掘出来,在商业应用场景设计方面还存在一些问题。对于应用场景设计,技术和场景是相辅相成的,现在的技术层出不穷,但是对真正贴合交通行业管理或大众出行的需求,还是挖掘的不够,没有找到用户刚需且愿意购买服务的应用场景,导致车路协同没有很好的落地,这样需求与技术也迭代不起来。

朱弘戈: 非得让单选的话,我也选d。因为车路协同是一个技术手段,而不是目标,而且它是典型的供给侧改革和创新,所以车路协同要去落地,首先要解决的是车路协同的场景和它可能产生的效果,一定要给各类用户带来真正的收益,与传统的挖掘需求侧的需求来解决问题的方式相比,还是有一定差异的。

桂宁: 关于车路协同商业化落地最大制约因素,我们之前用专家咨询法做了两轮调研,得到前三的反馈结果是,第一个是技术不成熟,第二点是政策法规存在阻碍,第三个是商业化模式还没有形成。针对这三个制约因素。如果必须单选的话,我还是选择a,技术还不够成熟。在具体应用上,车路协同的技术成熟度、产业链的成熟度与实际落地和大规模推广上还存在一些差距。

祖晖: 第一个选项是技术不成熟。但是车路协同从一开始提出来到现在,大概有二十年的时间了,二十年了车路协同还没落地,那就不是技术的事儿了。

第二个选项是关于标准。标准的东西我们可以回想一下,无论是移动通信,还是手机充电器,相关的标准都藏着非常复杂的各方利益,最后一个手机充电器接口出来3项标准。在车路协同落地应用方面,只要我们国家导向性是明显的,大家的目的是明确的,标准都不是事儿,无非就是大家相互妥协的问题。

第三个选项是投入成本收不回来。我们建一条高速公路成本很高,回收期二十年、三十年是吧,二、三十年都不怕,还怕十年收不回来车路协同的投资成本吗?看来当前车路协同无法落地也不是成本收不回来的事。车路协同这个事涉及到非常复杂的、多个行业之间相互理解和协同的问题、要做成这个事情,一定要去兼顾各个行业的利益,各个方面的需求。只有把这些东西统一起来,这个事情才能做成。

我们可以回想一下以前我们国家做成的和没做成的事情,比如做成的事情:大的像港珠澳大桥、像新能源汽车,这些都是行业内部的事情,很复杂但都做成了;没有做成的或者做的不好的事情,包括:车联网提了多少年,到现在为止并没有像我们期望的那样,做成一个巨大的生态,像移动互联网那样的一个巨大的市场。以前提的UBI(“Usage Based Insurance”,是一种“基于用户驾驶行为定价的保险”)现在看似乎也没有做成。其实这就是各个行业之间的问题,没有真正地去协调,没有真正去满足各个行业之间、各个参与方的真正利益。技术的提供方和需求方,他们之间并没有真正的理解,也没有真正的去结合。所以说我也选择d。


Q: 车路协同系统落地应用除了与技术、标准、商业模式不成熟有关外,还需要多方协同,当然各级政府的决心也很重要。那么,高速公路车路协同系统最核心的技术环节是那一项?(单选题)

a.全息感知技术; 

b.通信技术; 

c.云控平台; 

d.主动交通管控技术;

e.测试技术; f.其他。


祖晖: 车路协同要协同就一定会有通信。但是我认为通信不是最核心的环节,它应该是一个最基本的东西。我们建立了这个通信之后,上面有什么东西是最核心的?我认为还是感知。为什么要建立这个通信?建立起来之后是想要知道所有交通参与者的状态。所谓协同,不管后面要干什么,但首先需要感知所有交通参与者的精确状态。所以我认为这里面最核心的、也比较难搞的是感知部分

桂宁: 从整个技术构架来看,百度的技术路线是端-边-云一体化的解决方案。主要包括车端,边缘计算,还有云端的感知,路侧的感知要跟车辆进行一些交互。所以我个人也是认为全息的感知技术,包括未来路端的感知能力,是一个相对核心的点。

这又引出另外一个问题,车端和路端感知以谁为主的问题。实际上,我们认为主要还是要以车端为主,他需要的额外的感知信息,或辅助信息,由路端来提供。未来路侧的感知还是要和车端感知进行一个有效的匹配。

朱弘戈:对于这个问题大致可以分成几个层面。第一个层面,我们可以看到主动的交通管控,它应该是车路协同的目标之一。而通信和感知,更像是车路协同的技术支撑,而我们测试的是车路协同的整体效果,所以在这个层面上,我个人比较倾向整个交通的管控。这一部分既是技术的难点,同时也是大家可能在当前阶段不太重视的方面。我们做车路协同,目的不是做车路通信,更主要的是明确车路协同的效果。针对管控而言,目前来说,网联自动驾驶车辆引入之后,我国对这个路权究竟是什么样的划分,目前还不明确,这也导致了我们这个管控技术发展相对缓慢。就拿刚才主线王超总的报告来说,货车车队这种交通体跟其他的普通车辆它是同质的吗?需要在高速公路上给它以特殊的管控吗?需要有特殊的路权吗?最关键的是只有解决交通管控问题,才能更好地保障交通安全,提升通行效率。所以选择d,这是我的基本观点。

马万经: 前面几位专家说的都非常好。如果让我谈,我选择f,我感觉车路协同的技术难点在协同。比如说,你路上给我什么样的信息,我的车是否敢用等等。我个人认为是技术也好、测试也好、还是通信也好,就协同这方面还是一个很重要的因素。否则你有很好的方案,可能车也不敢用,所以我觉得难点在于协同上。我认为很多方面也很困难,比如感知也不是那么容易就做好的,特斯拉感知技术非常强也照样能撞上其他车。这是我的一个基本判断。

房颜明: 我们是做专业智能感知的,我们在做车路协同整个技术体系、应用场景的过程中,发现我们缺的是场景。现在我们整个智能交通的发展,是从人工化到自动化,从有人到无人的发展趋势。在这个趋势过程中,我们发现如何实现各种应用场景,技术手段变得很重要,而且我认为感知是最最核心的,所以我选择a。无论是聪明的车,还是智慧的路,其本质是什么?本质是无人化的一个趋势,或者说自动化的趋势,这个趋势的前提是要有很聪明、很精准的感知能力。所以感知成本、感知能力可能是制约整个车路协同行业发展的关键因素。

徐志刚: 我们长安大学一直是在做智能交通系统的测试评估。从过去的汽车检测、道路桥梁基础设施无损检测到如今的车联网测试、自动驾驶和车路协同测试,一直聚焦在交通行业。我们国家现在做了很多车路协同示范封闭园区和示范道路。但是目前没有一家进行了第三方认证测试评估,主要是因为没有测试标准可依,而且车路协同系统测试理论、测试技术体系、测试装备在我国尚处于空白。测什么、如何测?国际上也没有参考的标准。因此我个人选择d,认为车路协同系统测试评估是一项核心技术,在我们长安大学牵头的国家重点研发计划项目《高速公路智能车路协同系统集成应用》中,我们将“车路协同系统测试评估”列为了专门课题,进行攻关研究。希望未来能为行业输出较为科学、严谨的车路协同系统测试理论、方法、装备及标准。


Q: 最近大家可能发现一个有趣的现象,百度、阿里、腾讯—BAT三巨头纷纷开始进军车路协同领域,最近华为Huawei也准备对该领域磨刀霍霍,他们组合在一起就是“BATH(洗澡)”,他们是不是要开始对我们这个车路协同行业进行“洗澡”啊!。目前这些IT巨头都基于自主技术能力建立了自己的车路协同系统架构或者是理念。那么,您认为高速公路车路协同系统需要一个统一的标准架构吗?是否需要像SAE智能汽车分级一样给车路协同系统进行L0-L5的智能分级?

万经: 这是一个好的问题,我抛砖引玉啊,各位肯定有更好的想法。第一个就是关于架构,其实刚才徐教授提到的,比如说百度做阿波罗,我个人的理解是他已经有了一个架构了,他认为他应该做这个东西,所以我个人的理解他并不是随便做一个事情,而是有一个整体的思考。当然这个事情是不是现在就定下来,或者说还会演变,但还是会有一个体系的。第二个,就是关于分级。同样我认为,现在车路协同本身可能是一个比较大的概念,那你说什么样算是协同了呢?路的信息可能是给无人车控车用的,也可能是给驾驶员用,都是应该是协同的范围,但可以发现不同的人讨论的协同可能不在一个层级上。所以我认为去讨论分级这个问题,是非常重要的。最终车路协同分成几级,我认为还是需要去深度思考和讨论的。

朱弘戈: 咱们要回答徐老师的这个问题,其实就是在围绕着一个架构,或者说准确的讲是系统架构。我个人认为是围绕着逻辑架构和数据架构,应该需要有相对统一的标准,这样不同的系统之间可以进行有效交互,能有一个共同交流的语言。而针对系统物理架构和开发架构,建议能有一些指导性的意见,但不一定是强制的。可以把架构这个问题从几个角度分开比较好一些,围绕着架构一个最重要的问题,无论是学术界还是技术界,首先应该尽快地围绕着车路协同的各个子系统,有一个稍微清晰一点的边界,大家在推行整个系统的架构上会比较有好处。

第二个是徐老师提到的智能分级,我倒是有一个想法,我们可以看到自动驾驶车辆的分级目前是线性,在理解SAE的分级上,它不一定是级别越高越好,它只是定义了一个人与机器的分工方式。那么我们在谈到车路协同的系统分级,我大致会想到它可能不是一维的,它应该是一个二维的。一个维度是车的智能程度,一个维度是路的智能程度,这样就会形成一个矩阵,每一个矩阵块能够表达系统不同等级的智能水平。如果一定要将其分级,我想可能就是形成这样一个二维的矩阵表后,再用一些办法把它降维成一维,这可能是一个分级过程的发展,简单从一个线性、一维的思路走,稍微会有些难度。

桂宁: 对于这个架构是不是必须有一个统一的标准?我们认为需要保持技术中立,包括测评也好、建设也好,主要还是要在于它的能力测评和它最终效果的体现。对于这个架构来说,对于刚才说的边界,车、路、云、网,对于底层,百度阿波罗是一个统一的数字底座,当时是我们提出的数字底座就是这个概念,现在各家也都在提数字底座,这个概念就是说,我们在数据层或者叫采集层要统一。往上是有两大应用引擎,分别是车路协同引擎,还有自动驾驶引擎,分别支持大规模L4级的自动驾驶车队,能够支撑车路协同的应用。再往上就是N个应用,包括交通行业的垂直应用,大体上是这么一个架构。实际上,我觉得各家的技术方案有所不同,所以说有一个标准的架构倒不一定是必要的。后一个问题,提到车路协同分级有没有必要,有一个指导意见应该是最好的。未来智能汽车和新基建,数字化道路升级,这个大规模的基建生态圈里毕竟是政府的投入,对于道路的建设,未来的运维,对于整个的生命周期来说,确实是需要一个指导性的意见和顶层设计,这对未来的新基建的建设,是非常有必要的,这是我的观点。

祖晖: 这两个问题很好。第一个问题是架构,从我的理解架构这个是需要的,但是不是现在去做得打个问号。因为现在这个阶段,大家连做的方向和需求还没有完全的明确,就把架构给人定下来,那后面人家怎么做?所以说,我觉得这个阶段在大的方向上可以做一些工作,至于在架构上,应该百花齐放。车路协同现在还不是收的时候,如果现在把这个收到一个很窄的方向上去,对这个行业不太有利。

第二个问题,分级这个事情我也认为该分,但是不是按照SAE的那个方式去分,我觉得有很大的探讨空间。因为SAE那个分级从现在来看,对指导自动驾驶汽车的发展路径到底是不是正面的影响,行业对这个问题是有看法的,比如:绕不开的L3的问题、自动驾驶的功能怎么落在量产车上问题,为什么现在主机厂会有2.99级的提法,而不是3.99级?其实SAE的这个标准并没有去解答这些问题。所以说,我认为如果要做分级,那其实是应该回答一个路径的问题,应该怎么走,我们先做什么,再做什么,包括确定哪些里程碑,其实都可以在这个分级的标准或规范里去做一些约束,它真的是能够去指导行业发展,而不是一个仅仅是从功能上的划分,且不具备操作性。

房颜明: 我在这补充几点。第一个从架构层面的话,其实我本人是支持有一个基本架构的,为什么呢?因为我们做车路协同这个体系,它是很庞大的,它涉及到非常多的内容,包括路侧、车载,平台、地图,包括仿真,很多的子系统。目前这些子系统现在有些孤立,都在做自己的事儿,系统没有完全打通,例如:路侧全息感知和车载智能终端的协同目前没有打通,为了更好地实现不同系统间的互通互联,所以我建议有一个基本的框架,遵循一些基本的原则,比如说:有一些时空分配的概念,一些数据交互的基本原则。这么多复杂的体系,每个体系内有很多不同的。


Q: 随着新技术的不断迭代,LTE-V,ETC2.0,C-V2X,5G哪一种技术最适合在我国当前阶段的高速公路车路协同系统中推广?新技术的快速演进、迭代升级,不停地打破原有技术框架,会不会导致车路协同系统永远是雾中花、水中月,落地应用遥遥无期呢?


祖晖: 对这个问题,我选择全都要。如果我们是技术供应商,可能会永远向用户推荐最新的技术。但是作为交通行业的应用者,我觉得该关注的应该是应用本身。至于它背后是用4G、5G去实现,还是用LTE-V去实现,其实我都不care。如果我们把重心放在需求上,这个问题会比较释怀。那为什么行业会纠结这个问题呢,比如说我们交通管理部门、汽车主机厂,他们特别想去关注一些细节,这样一来的话,我们就会被通讯技术的演进速度,裹挟着往前走,反而忽略了问题本身。所以我觉得这个事情没有特别好纠结的,业务环节关注业务就行了,至于怎么实现,交给市场吧。

桂宁: 通信链路的问题,我们有一些已落地的实践应用。在这些应用中,对于技术路线的选择,我们还是从车端的需求,包括延时与可靠性的要求,大容量接入的需求等,我们都会向供应商提出具体要求,然后提供满足我们产品能力的一种通信链路。从这个角度讲,我们需要的就是这种大规模、低延时的通讯网络。目前的很多技术形式可能只是一种过渡性的选择,通信技术发展非常快,两年一个版本,所以我们现在是聚焦在产品,我们对通信技术供应商提出要求,要求他们满足我们核心的技术性能指标要求。

朱弘戈: 说到这个问题,车路协同行业目前可能存在两个误区。一个误区是只需要一种先进网络就可以在车路协同领域通吃包打天下,从我们做交通的人来看,车路协同网络至少是一个双网融合的,一方面要有C-V2X或者DSRC这种标准的路域网,满足近距离的低时延、高可靠车-车/车-路通信需求,另一方面还要有广域网。比如路径导航的应用场景是否有低时延需求,从交通的角度讲,应该有所区别。针对车路协同系统,可能不止某一个或某一种技术可以包打天下。第二个误区,当前车路协同行业的交通从业人员与IT从业人员的比例稍微有点倒置,我跟马万经老师都是交通工程专业的,却一直感觉在智能交通领域我俩属于少数。回到这个题目,我们发现各种通信技术演进都是供给侧的创新,而我们交通从业人员更应该被需求侧推着走,一定要去挖掘用户的核心需求并提供解决方案,从而形成自己的关键技术。刚才还有老师提到车路协同架构,其实我们国家一直没有形成自己的车路协同系统核心架构,再一次强调架构不一定细,但要有。对于车路协同选择哪一种通信技术,有点类似于手机,交通行业不应该关注手机使用的是3G、4G还是5G,而应该关注手机上的APP的功能。车路协同系统应该跨越多种通信技术,真正地去为用户需求服务。

马万经: 那我就简单的接着朱总这个话说。第一,我来自于大学,大学是做基础研究的,新技术是必须关注的,都应该从不同角度去做相关的研究。很多情况下,人的思维模式变化是落后于技术进步的,对新技术应该保持兴趣和敏感度。在实际应用中,具体的问题、需求、产品定位肯定会涉及到具体的技术选择,必须要做具体的思考,选择合适的技术。这是我真实的思考。

房颜明: 前面专家的解答非常精彩。我简单发表一下自己的观点,我们觉得LTE-V+5G这个组合的模式还是比较好的,毕竟我们要解决端到端的问题,也要解决端到中心的问题。所以我们觉得联合的通信技术是未来发展的方向。


Q: 请问各位专家,未来高速公路车路协同系统的运营主体会是谁?‍

朱弘戈:我们需要区分开运营主体和管理主体。就车路协同系统来说,如果非要梳理它怎么落地,它的管理主体,无疑是我们的交通运输管理部门,它可能要更多地关注运输的效率和交通通畅;第二个主体部门应该是公安交通管理部门,来解决车路协同系统相关的安全和执法问题;第三个主体部门应该是工信部门,它来解决围绕车路协同的产业化推广问题。到目前为止,咱们国家还没有成立类似于车路协同中央领导小组这样的部门,这三个部委目前是我们车路协同的重要管理部门。

说到运营这一块,到目前为止,围绕着道路和车路协同系统运营层面,中国在商业模式上还较为缺失。我们一直在期待BATH四大团队能够包装出来做什么。智慧道路或者车路协同的运营商,在中国目前比较缺失。就像您刚才所说,我们几年前在做这个智慧城市,其实中国一直缺少真正意义上的智慧城市运营商,也叫做系统级运营商。

在运输运营层面,货车帮是一个特别好的围绕在智慧运输方面的一种商业模式,它更多的是直接从运输效率中来获取收益,这一块是相对比较明确,货车帮也开始做这种尝试。类似电信运营商的车路协同系统运营商模式是我一直在呼吁的,目前还没有催生出来。不知道这个回答您是否满意。


Q: 国家是如何对车路协同进行布局的,怎样才能让车路协同来服务自动驾驶?同样,国家对自动驾驶未来是如何布局的,未来如何满足大家的出行需求?

桂宁:目前车路协同终端用户的渗透率还是非常低的,普遍用户的这种获得感、参与度是非常低的。目前我们有两条路线:第一条路线是支持L4级以上的车路协同的系统,这个是为未来Robotaxi和Robobus提供支撑的。目前因为受中国政策法规的限制,现在主要是在政府指定测试区的开放道路,来实现这一条路线,这条线是支持L4级及以上的这个应用。

另外一条线能让用户提高V2X、车路协同渗透率、或者用户的参与度,数据底层是和我们的一些APP是打通的,比方说是跟百度地图的APP打通。这种车载用户可以免费获得这些信息和各种这种功能,就不需要额外的去安装我们的一些智能终端设备,都能够让用户第一时间感知到。前提是用户行使到具有车路协同的道路上,他就可以直接获取到这些信息,感受这些服务,这是我们一个整体的一个思路。


Q:既然我们的车联网、车路协同未来是要服务于自动驾驶的一。像万集、百度,还有千方,这些方案或者是产品的供应商都面临一个问题,就是当前我们的产品和我们的方案怎么进行落地?对于落地,还有没有一些更好的构想和实践可以尽快地服务于我们的业主、老百姓和政府?

房颜明:我们正在做一些基于多传感器融合的交通状态全息感知的工作。通过路侧激光雷达与视频相机的融合,可以精确感知交叉口300米范围内所有静态或动态交通参与者的位置和三位轮廓。通过这种方式,可在复杂条件下对自动驾驶车辆进行超视距感知赋能,包括一些盲区的感知赋能。在复杂交通状况下,还是比较有实际价值的,比如说隧道或者是复杂的高速公路出入口、城市交叉口等。


Q:最后请各位专家为五年后的我国的车路协同系统做一个预测和畅想。预测一下我们的手机用户,终端用户,业主,自动驾驶车辆,交警等利益攸关方将享受到哪些服务?

房颜明:我觉得新车前装智能终端的装载率会超过80%。

马万经:一句话的话,我觉得是辅助驾驶和基于车路协同数据的管控服务可能会尽快落地。

徐志刚:我觉得五年后基于车路协同的伴随式信息服务基本会实现,大家会得到很多与导航不一样的增强体验。比如说货车在你旁边行驶、前方车辆突然急刹车、后方车辆突然变道超车,这些预警信息会通过你的手机APP、车载终端或者安全记录仪进行预警。另外,自动驾驶将会在很多具体的场景中实现,像港口、物流园区、自动驾驶专用道、封闭厂(园)区。五年之后你可能看不到一个big surprise,因为经历了太多的little surprises。

朱弘戈:未来五年正好是咱们国家的十四五规划发展阶段,我觉得车路协同应该会首先应用在垂直领域,也就是在营运车辆和交通走廊,包括专用货运走廊或城市内的通勤走廊,会让大家看到的一个很好的应用。简单的说,应该是最先实现专用的车跑在专用的道上,而形成专用的通道,给大家带来车路协同的最好的体验。

桂宁:第一个想法就是两端的数据会彻底打通,就是车端、路端和手机端信息全部打通,从而然后形成一个新的生态,我们的终端用户肯定能够感受到这种新的这种出行方式带来的便利。

第二个是真正无人化的车肯定会跑起来,大家约的车是没有测试驾驶员和安全员的。还有一个我认为数据作为生产要素的价值会被彻底放大,路侧的感知信息将会全面的进入到道路的建设、服务和运维整体的过程中。

祖晖:我认为,车路协同最终会融入地图,变成我们地图的一部分服务于客户。第二个是可穿戴设备,包括我们手机,也会大大的融入我们的生活,会成为身体的一部分,比如终端的手机会成为不经意间影响我们生活的一些东西。第三、是车路协同会跟我们公路的营运紧密结合。比如我们公路的能源管理,公路的设施设备等。