千方科技孙亚夫自动驾驶需要智能道路环境投影板

2019-04-20 08:55:54来源：亿欧

孙亚夫演讲实录（有删改）：

今天要分享的内容主题是面向自动驾驶的车路协同环境，千方科技是一家致力于为自动驾驶车辆提供智能化道路环境的智慧交通的高科技公司。

演讲的内容分为以下几个方面：第一，大家对交通都有过亲身感受，但是我想跟大家讲的是未来交通发展的趋势。第二，为什么现在自动驾驶需要智能化的道路环境？第三，目前车路协同技术的协同技术方案以及我们在车路协同上做的一些应用的基本情况。

千方科技主要业务涵盖智慧交通和智慧安防两个市场，我们致力于通过智慧交通和智能安防两大领域的探索，从而构建一个新型的智慧城市。自2015年起，我们就一直在研究智能网联和车路协同技术，包含自动驾驶和V2X车路协同方面的研究。

千方科技在北京主要是做自动驾驶的测试管理，北京的测试基地、测试准入、自动驾驶道路测试等业务都有我们参与。关于车路协同方面，我们做车路协同的车载设备、路侧设备以及一整套的解决方案。

一、智能交通发展趋势

近几年，自动驾驶或称无人驾驶，以及现在的车路协同，这几个概念大家都耳熟能详了。从专注于交通的角度来看，宽带移动互联网和智能网联汽车会推动未来整个交通产业的变革，可以直观的看到，宽带移动互联网从4G-5G解决了高带宽、低延时、大容量和低功耗的需求，使边和端的计算变得顺理成章了。同时也使得我们路侧设备、车内设备以及车路协同相互连通成为可能；从“汽车四化”发展趋势来看，未来越来越多自动驾驶汽车会进入到市场中。这两个变化会带动整个交通系统的变革，将会从原来以监管、监控为主体的交通系统转变到以提供服务为主体的交通系统。

一般来说，业内把智能交通系统划分为两个阶段：第一个阶段是从1990年起到2010年左右，我们称之为传统智能交通系统的时代，这个时代的智能交通系统主要用作交通和交管两个部门管理交通。从2020年开始到2030年，会进入到下一代的智能交通系统的时代，下一代的智能交通系统主要以智能、网联、实时和应需为主要特征，这个交通系统发展过程分为两个阶段，第一阶段是我们称之为C-ITS(Cooperation ITS)的交通系统，也就是车路协同的另外一种说法，只是从交通系统的角度来说的。第二阶段是当高度自动驾驶和完全自动驾驶的汽车逐步开始普及的时候，交通系统会进入到称为A-ITS（Automated-ITS）的阶段，这两个阶段带来城市交通基础设施的变化、交通环境的变化、交通规则的变化以及城市设计的变化。

在下一代的交通系统里，结合交通和车、路、人、云这几个关键的要素来看，未来的汽车是智能网联化的汽车，是自动驾驶的汽车，现在的基础设施我们将其定位为功能型基础设施，现在路上装的摄像头只具备单一功能，我们常见的摄像头有的只处理违章，有的只监控流量，各个摄像头的功能都是不一样的。未来路侧的设备将会是摄像头加激光雷达，或者加电子车牌、车路协同、红绿灯灯控设备或者其他功能设备，它们组成一个叫作“智能基础设施”的系统，设备和设备之间是互联互通的，信息也是互联互通的，摄像头的功能也是多样化的，未来的道路将由智能基础设施组成。关于路网和道路，现在整个交通领域都在关注的一个点就是智慧公路，这就涉及城市内的智能交通管控，需要形成一个区级的智慧型路网，做到整个区域路网交通运输的优化，提高交通运输的效率。

路和云端是智慧城市交通的大脑，在城市范围内，交通大脑用来解决区域级交通态势的感知问题，包括整个城市的智能化决策、协同以及应急保障和联动。路和云端，是千方科技目前主要的工作范围，也是我们一直以来在从事的城市交通领域。

就人来讲，当人从整个交通系统当中解放出来以后，人就成为了一个享受交通服务用户。未来的交通服务就是想要即可用，不想要就没有，并不需要有一个车一直在旁边，这是未来交通服务的一个变化。

下一代交通的发展先会从C-ITS开始，这个概念提出已经十多年了，就美、日和欧洲的几个国家来看，日本是做得比较好的，日本从2011年就已经实现了V2X一部分功能的商用化，再到现在的车路协同终端，与ETC结合在一起已经进入了车辆的前装市场，整个城市道路和高速公路已经布满了路侧的设备。欧洲有两个项目，一个是C-ITS走廊的项目，还有一个是Drive C2X，这个项目验证了落地方案和应用场景，由于中国推C-ITS的标准，实际上欧盟已经推迟了在V2X应用的步骤。前不久，欧盟的议会投票已经确定了欧洲车路协同的通讯协议，按照欧盟议会的原定计划，2050年欧盟要实现零事故。2019年是欧盟V2X技术的应用决定启动的时间，他们有一个叫作DAY1.5的落地场景。

美国也走过了项目验证的初期阶段，2018年本来要确定是否装V2X的设备，但由于新任领导的上台，实际上去年立法暂停了，立法暂停的原因还包括现在车联网的协议，最初确定的是DSRC标准，由于中国主推C-ITS，立法在这个部分还处于停滞状态。

二、自动驾驶需要智能道路环境

为什么自动驾驶需要车路协同？

第一，不管是L2、L3还是L4、L5的高度自动驾驶，车载传感器的探测距离是有限的，且目前我们看到的高度自动驾驶需要的激光雷达探测距离也只有两百多米，而实际上在高速行驶下，对于一些远距离的场景，我们需要感知更多的信息，我们没有办法通过车辆自身的传感器来感知，需要在道路侧加装传感设备并通过车路协同的方式把更远距离的信息传到车端。

第二，中国的交通很复杂，十字路口的交通参与者非常多，不仅有小汽车、货车，还有送货的小车等各式各样的车，在这样的情况下，车辆与各种交通参与者混行的时候会出现视觉的盲区和死角，自动驾驶车辆依靠自己的传感器是“看”不到的，所以就需要我们在路侧，特别是一些复杂的路口布置路侧的传感器感知整个路口的交通动态。自动驾驶需要一个全场景的感知，通过路侧的设备可以为自动驾驶的设备提供路侧信息。

第三，早期交通信息化面临一个问题，所有的人都按照交通信息提醒的路线行驶的话会不会在没有拥堵的地方也出现拥堵？就是说我们交通的决策是全局优化的决策还是单车智能的决策？未来面向自动驾驶，我们要有一个群智的道路规划，小到路权的分配，大到区域或者是城市级路线的规划，其实是需要路侧或者是云端的计算来做全局的最优解。

更典型的一个车路协同的方案就是在交通路口的交叉点由路侧做路权的分配，这样有助于我们快速地通过一个路口。因为现在自动驾驶车辆在拐弯的时候存在很多的问题，它无法辨别哪辆车真的是要拐，尤其在左转的时候问题更加明显。对自动驾驶汽车来说，路侧路权的分配也很重要。

第四，自动驾驶汽车需要数字化交通规则，很多的专家和学者会提一个概念：我们为什么不把所有自动驾驶的汽车放在同一个区域内不允许人开车？我感觉这个事情在雄安新区是可以的，但是在中国现有的城市是很难做到的。人类驾驶汽车和自动驾驶汽车混行的局面将会长期共存。在这个局面中，道路交通系统会面临很多方面的挑战，我们认为在未来，道路交通系统会面临以下几个问题：

一、道路的行驶规则和路权的设定以及责任的认定需要更加明确，要针对自动驾驶车辆特别是高度自动驾驶车辆做出改变。

二、现在道路交通的设计、车道、指示标记、附属设计等都是针对于人，未来我们要针对自动驾驶来做调整。

三、现在的标志、标线都是人可识别的，我们希望自动驾驶车辆也同样能够识别，这种识别的方式可能是数字化的，基于我们看到、知道的规则特别是潜规则，例如你在不同地方的驾驶习惯不同，这些潜在的规则可能是以数字化、参数的形式存在于本地的路侧设备里面，路侧设备会给车侧做参数的修改，包括动态的标志线，这都会是未来车路协同很重要的部分。

现在整个市场上对车路协同还有一些概念上不太明确的地方，车路协同的发展或说是车联网的发展面临以下几个阶段：

第一个阶段是纯粹的车到云端，包括云端的服务、音乐、导航等等，我们称为V2N的应用，而第二个阶段则是面向L1和L2自动驾驶和辅助驾驶的车路协同，这部分的车路协同路侧单元，更多的是提供准确但是精度不是很高的数据。第三阶段是走向高级自动驾驶的车路协同，是通过路侧设备完全实现车辆的自动驾驶。现在有一些停车场内若实现自动驾驶的话，就可以要求车端完全不具备感知能力，这也是下一阶段的车路协同。

目前从产业化的角度来看，我们更多看到的是面向辅助驾驶的车路协同，但很多公司现在正在做的是面向高级自动驾驶的车路协同，尤其是做自动驾驶解决方案的公司，主导的都是这个阶段。

三、智能道路车路协同技术方案

从技术方案层面上来看，以一个路口为例，智能道路车路协同技术方案，包括如下五个部分：

第一个是车载OBU单元，需要和车载的传感器去结合。

第二个是智能的基础设施，是带感知能力的，也可以融合现有道路的监管措施。例如：未来道路的监管设施，摄像头不仅仅只是摄像功能，若能将已部署的众多摄像头进行融合，将为基础设施的智能化提供更多的选择。

第三个是路侧RSU单元，主要用于通信和数据的转换。

第四个是边缘计算单元，主要是用于感知数据处理融合和路线规划以及协同控制等功能。

第五个是信息提示单元，可变情报板、动态标志。例如：我们看到一些新的交通设施，行人低头过马路的时候（低头族），将会有LED灯亮起来。我们的车路协同的方案中信息提示单元，既可以提醒自动驾驶汽车，也可以提醒人类驾驶的汽车，也会考虑到人和自动驾驶汽车混行情况下，怎么高效的把信息提供给双方。

最后是一个云端管控平台，这个平台会跟公安交管系统包括红绿灯优化系统以及其他系统进行对接。对于没有在车上装车路协同设备的厂商可能会提供手机端导航系统的连接，今年下半年可能会看到某些手机导航系统里面可以看到红绿灯倒计时的信息。

四、自动驾驶下车路协同示范应用

在城市环境，我们可提供城市智能路口车路协同的应用，通过在路侧安装感知单元，包括摄像头、雷达，通过路侧单元的计算能够把自动驾驶所需要相关信息提供给车端，完全实现依赖于智能路口的相关应用。

在智慧公路上，一个是合流区预警，另一个是出口预警。现在很多人经常看手机和导航错过了路口，在路口逆行或者是急转，这是目前高速公路出问题最多的地方，我们能在500毫秒以内感受到车辆的异常，并通知到后面的车辆。此外，还有包括气象环境的感知、隧道出口等各种应用场景。

再介绍一下我们的产品应用情况，在北京主要建设了五六个区域。2017年，在北京市亦庄经济开发区，第一阶我们段建设了7个路口智能网联开放道路V2X设备，现在我们正在做二期的车路协同的应用，计划在亦庄大约60多个路口部署车路协同的设施。同时，面向高级自动驾驶的智能路口将会有四个左右，目前主要用作测试。

此外，我们现在还计划和海淀区打造一个一百多平方公里的车路协同的示范区。

最后谈几个问题和思考，现在自动驾驶和车路协同都比较火，概念也非常多，但实际上这个产业还是存在不少的问题，分为以下几个层面：第一，商业模式，实施主体和运营主体现在还不太明确，谁付费，谁受益，怎么受益，这个问题还是不太确定，我们C-V2X联盟现在已经成立了专门的小组讨论这个问题；第二，发展路线，大概是在2010年-2011年，商用车发了一个车路协同的路标，事实上业内也推2010年-2011年国内有一批车会配置车路协同设备。这里就引发车路协同路侧的应用场景和示范应用怎么做的问题，我们现在做了跨终端、跨厂商、跨运营商的协议，但是我们还是缺乏场景的实际验证和检验，欧盟和美国做这样的事情，也会做一些产业化推进策略；第三，实施落地，在落地实施过程当中路侧设备的升级改造谁来负责，到底是交通部、公安部又或是市政还是其他部门，数据如何做到互联互通，公安系统的信息以及视频卡口的信息能否用于车路协同，这些都是需要我们去考虑的问题；第四，当然还有一些产业相关标准的问题，这些也留给业内人士去解决和讨论。

谢谢大家！

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