" 車路協(xié)同和單車智能這兩條路徑的融合一定是未來發(fā)展趨勢，我們一直在做的事情，就是把‘聰明的車’和‘智慧的路’深度融合在一起。"

" 車輛與多個路側(cè)計算設(shè)備之間實際是可以通訊的，根據(jù)數(shù)據(jù)做持續(xù)跟蹤，就解決了每次初始化時濾波器帶來的波動問題，通過這種方式可以提高指揮交通系統(tǒng)的穩(wěn)定性。"

" 車路協(xié)同有著非常明顯的特點，邊緣計算設(shè)備隨著路的延伸能夠到達每個園區(qū)、每個城市的角落。因為平臺是通用的、開放的，所以智慧交通、智慧園區(qū)可以打通，這也契合國家提倡的‘雙智城市’概念，也就是智慧城市和智能網(wǎng)聯(lián)協(xié)同發(fā)展。"

" 感知融合不但使得不同傳感器實現(xiàn)了優(yōu)勢互補，而且還提供了系統(tǒng)冗余，在交通安全的應(yīng)用中，系統(tǒng)冗余也是非常重要的需求。"

日前，在聯(lián)想攜手英特爾舉辦的智慧交通主題論壇，與會嘉賓們紛紛拋出了關(guān)于智慧交通和車路協(xié)同鮮明的觀點。

5 月 18 日，聯(lián)想和英特爾一道，首次對外展示了位于重慶的兩個車聯(lián)網(wǎng)項目：重慶兩路寸灘保稅港區(qū)商業(yè)化 L4+I4 級車路協(xié)同自動駕駛智慧物流配送系統(tǒng)；以及西部首個山地城市車聯(lián)網(wǎng)示范項目——兩江協(xié)同創(chuàng)新區(qū)。

在當天下午舉辦的 "5G+AI 算力賦能智慧交通 " 主題論壇上，天翼交通科技有限公司副總經(jīng)理吳湘東；重慶郵電大學教授岑明；聯(lián)想云網(wǎng)融合事業(yè)部總監(jiān)李虓與英特爾公司高級平臺架構(gòu)師、V2X 專家雷鳴共同出席論壇并做了主題分享，來自產(chǎn)學研各界的代表們匯聚一堂，共同探討 AI 時代的車聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。

5G+AI 算力賦能智慧交通主題論壇

在主題論壇之后的溝通和問答環(huán)節(jié)中，主辦方和參與方的多位嘉賓向 36 氪等多家機構(gòu)分享了智慧交通建設(shè)的實踐、心得以及方法論。

用 5G 和 AI 算力激活算網(wǎng)資源

5G 與智能算力的融合發(fā)展正在推動智慧交通不斷創(chuàng)新升級，" 車聯(lián)網(wǎng)是一個非常大的生態(tài)，需要產(chǎn)學研用等相關(guān)方合作推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展。聯(lián)想基于 5G、AI 與邊緣計算的核心能力，打造通用、開放、智能的車聯(lián)網(wǎng)解決方案，結(jié)合跨攝像頭車輛追蹤、基于純視覺的融合感知等領(lǐng)先技術(shù)，持續(xù)助力‘雙智’協(xié)同發(fā)展。" 聯(lián)想云網(wǎng)融合事業(yè)部總監(jiān)李虓表示。

聯(lián)想基于 5G 與 AI 融合，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)與算力資源的高效配置，以更靈活的網(wǎng)絡(luò)、高效利用的算力與更精準的算法應(yīng)對不同場景下的客戶需求，為客戶降本增效。

在 5G 網(wǎng)絡(luò)資源配置方面，聯(lián)想基于容器化技術(shù)實現(xiàn)了 5G 云化基站資源池的靈活調(diào)度與自動化管理功能，支持智能開放架構(gòu)演進，實現(xiàn)了 5G 網(wǎng)絡(luò)資源按需靈活動態(tài)調(diào)整；

在邊緣算力方面，聯(lián)想可以提供先進的資源調(diào)度方案，能夠調(diào)度不同路口、不同機房間的算力資源，使計算資源得到充分利用，降低車聯(lián)網(wǎng)建設(shè)成本；

在 AI 算法方面，聯(lián)想基于英特爾架構(gòu)豐富的向量指令集，對 AI 與數(shù)據(jù)融合算法進行了深度優(yōu)化，大幅降低了邊緣計算處理時延；

多樣化的邊緣計算服務(wù)采用容器化部署，不僅能實現(xiàn)資源隔離，減少虛擬層對性能的損耗，也可以提高部署效率，進一步為客戶降低成本。

在 5G+ 智能算力應(yīng)用中，一系列先進的英特爾軟硬件產(chǎn)品與技術(shù)為聯(lián)想提供了從算力、AI 到平臺效能的全方位加速：

首先，多款高性能英特爾 ? 架構(gòu)處理器為來自邊緣云與中心云的工作負載提供優(yōu)異的性能輸出，使聯(lián)想能夠幫助客戶輕松應(yīng)對智能交通分析中密集的計算需求；

其次英特爾的 OpenVINO ?工具套件可實現(xiàn) AI 模型在異構(gòu)算力平臺上開展高性能推理；

第三，英特爾 ? 深度學習加速技術(shù)能夠?qū)?yōu)化后的 AI 模型開展量化，在精度損失很小的前提下實現(xiàn)更高的推理效率，大幅降低建設(shè)成本；

第四，與 5G 網(wǎng)絡(luò)有著更深融合的英特爾 ? Smart Edge PWEK ( PWEK ) 技術(shù)不僅實現(xiàn)資源隔離，減少虛擬層對性能的損耗，也有效減少了部署時間，加快服務(wù)創(chuàng)新速度。

英特爾公司高級平臺架構(gòu)師、V2X 專家雷鳴表示："V2X 車路協(xié)同將促進人工智能、感知融合、新一代通信與網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的快速發(fā)展。英特爾以業(yè)界領(lǐng)先的高性能芯片產(chǎn)品、針對 AI 和計算機視覺的軟件，以及產(chǎn)品參考設(shè)計，為合作伙伴迅速將產(chǎn)品投入市場夯實基礎(chǔ)，聯(lián)合產(chǎn)業(yè)界伙伴，全面賦能交通系統(tǒng)的智能化升級。"

用 5G+AI 算力實現(xiàn)跨路口目標融合，推進西部首個山地城市車聯(lián)網(wǎng)示范項目

重慶以道路情況復(fù)雜、氣候多變而著稱，當?shù)卣陙硪恢狈e極推動構(gòu)建完善的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，建設(shè)智慧交通體系。重慶兩江協(xié)同創(chuàng)新區(qū)按照分區(qū)分級建設(shè)的理念，聯(lián)合聯(lián)想、希迪、中國電信等多家企業(yè)，對總里程約 55 公里的道路進行了智能化升級，實現(xiàn)了主動式公交優(yōu)先、交叉碰撞預(yù)警等 32 類車聯(lián)網(wǎng)場景，及運營自動駕駛公交、智能網(wǎng)聯(lián)微循環(huán)小巴等共計 12 種類型車輛。

重慶兩江協(xié)同創(chuàng)新區(qū)智慧交通體系

據(jù)悉，聯(lián)想在路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施中部署了 7 套區(qū)域邊緣計算單元，基于 5G+ 智能算力技術(shù)，將路側(cè)感知信息回傳至區(qū)域邊緣計算，實現(xiàn)跨路口目標融合、算力調(diào)度，支持上述車聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場景。

在重慶兩江協(xié)同創(chuàng)新區(qū)，無人駕駛接駁巴士已經(jīng)在智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)的公共道路上有序通行，運送乘客。無需司機介入，巴士能夠自主選擇車道、避讓障礙物和行人，還能根據(jù)預(yù)設(shè)站點自動停靠。聯(lián)想智能網(wǎng)聯(lián) +AI 算力下車聯(lián)網(wǎng)解決方案，正在為這樣面向未來的智慧交通場景提供技術(shù)支撐。

重慶兩江協(xié)同創(chuàng)新區(qū)無人駕駛接駁巴士

重慶兩江協(xié)同創(chuàng)新區(qū)入住了國內(nèi)大量高等學府與車聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的的技術(shù)創(chuàng)新研究中心，重慶郵電大學教授岑明表示：" 車路協(xié)同為單車智能擴展了視野，對單車安全性提供了強力支撐。重慶郵電大學深度研究路側(cè)傳感器目標檢測與跟蹤、RSU 協(xié)同的多目標跟蹤等技術(shù)方案，致力于從技術(shù)層面高效、充分地將智能網(wǎng)聯(lián)效果發(fā)揮到最大，讓車更聰明，讓交通更智慧。"

憑借超視距路側(cè)環(huán)境實時感知，落地商業(yè)化 L4+I4 級智慧物流共享平臺

在重慶兩路寸灘保稅港區(qū)，由安全員替代駕駛員的無人駕駛物流車與普通貨車混合行駛在路面上，幾乎感覺不出不同，聯(lián)想與電信聯(lián)合為保稅區(qū)打造了 5G+AI 算力車路協(xié)同路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施。

重慶兩路寸灘保稅港區(qū)無人駕駛物流車

當前物流園區(qū)迫切需要提升物流運輸效率，降低整體物流服務(wù)成本。在重慶兩路寸灘保稅港支持下，飛力達股份攜手聯(lián)想、中國電信、重慶郵電大學、慶鈴汽車等多家企業(yè)，通過 5G+ 智能算力技術(shù)對自動駕駛物流運輸進行賦能，實現(xiàn)物流車從倉庫至制造工廠端到端 "L4+I4" 級別自動駕駛運輸應(yīng)用場景，提升供應(yīng)鏈物流效率 50%、降低供應(yīng)鏈及制造企業(yè)成本 20%，成為西南地區(qū)智能終端產(chǎn)業(yè)首個 5G 新能源智能網(wǎng)聯(lián)運輸車應(yīng)用場景。

慶鈴汽車與重慶郵電大學聯(lián)合研發(fā)了自動駕駛物流車；聯(lián)想與中國電信共同基于 5G+ 智能算力搭建了車路協(xié)同路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施，實現(xiàn)了園區(qū)自動駕駛車輛超視距感知，通過對園區(qū)道路持續(xù)監(jiān)測，綜合分析路側(cè)各種環(huán)境情況，有效提升自動駕駛車輛場景認知能力，為園區(qū)自動駕駛安全保駕護航。

重慶兩路寸灘保稅港區(qū)車路協(xié)同路側(cè)基礎(chǔ)設(shè)施

對于智慧交通的所需更智能的基礎(chǔ)設(shè)施，天翼交通科技有限公司副總經(jīng)理吳湘東表示：" 車聯(lián)網(wǎng)的前景是光明的，在通信、軟件、芯片、主機等生態(tài)伙伴的緊密合作下，將迎來巨大的發(fā)展空間。中國電信將持續(xù)推動車聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈成熟和應(yīng)用推廣，致力于成為國家級智能交通運營商。我們將繼續(xù)以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心，推動交通數(shù)字化，與合作伙伴一起構(gòu)建車 - 路 - 云 - 網(wǎng) - 圖基礎(chǔ)設(shè)施，努力打造更優(yōu)秀的智慧交通云控平臺，為自動駕駛賦能。"

重慶兩路寸灘保稅港區(qū)項目所打造了生產(chǎn)企業(yè)零庫存、零周轉(zhuǎn)、自動配送調(diào)度一體化物流運輸新體系，不僅減少了人力成本、提高了物流效率、降低了碳排放，還破除了智能倉儲與智能工廠兩個自動化信息孤島的壁壘。

據(jù)悉，憑借優(yōu)秀的技術(shù)實踐與出色的落地效果，該項目獲得了工業(yè)和信息化部新聞宣傳中心（人民郵電報社）推薦的 "2022 年 ICT 優(yōu)秀案例 · 數(shù)字中國創(chuàng)新實踐先鋒 " 榮譽稱號。

以下是訪談實錄

問題：城市道路無疑比高速公路復(fù)雜得多，在城域中英特爾與聯(lián)想合作的車聯(lián)網(wǎng)項目所遇到最復(fù)雜的難題是什么？與聯(lián)想如何破局？

雷鳴：城市道路對交通路側(cè)感知和計算提出的要求就會更高，無論是檢測目標的種類還是目標屬性，都是如此。對信息的采集和處理的實時性、準確性及高可靠性要求非常高。在這方面英特爾以感知融合技術(shù)為核心，與聯(lián)想合作為提升這方面的性能在做各種各樣的嘗試。

李虓：第一，在城市道路里，尤其是在像重慶這種山區(qū)城市道路中，情況會非常多變。行人和非機動車輛的運動是難以預(yù)測的，所以在目標識別上，我們用到更多傳感器的能力，這些都與在高速公路不一樣。

第二，在重慶城市道路的方案中，都要處理 3D 視覺，它的計算量要比 2D 大很多倍。這就涉及算力調(diào)度問題，交通有著明確的潮汐效應(yīng)，我們在邊緣計算算力調(diào)度上在重慶本地做了很多嘗試。

第三，此前我們所做的算力和 5G 網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)遍布城市的各個角落，現(xiàn)在是讓連接和計算無處不在。在這個基礎(chǔ)上，我們對智慧園區(qū)的應(yīng)用提供了很好的支持，車路協(xié)同的邊緣計算進入到城市角落之后，我們真正可以用它服務(wù)很多城市級的智慧應(yīng)用。

問題：創(chuàng)新車聯(lián)網(wǎng)項目產(chǎn)業(yè)鏈整合會遇到哪些問題和挑戰(zhàn)？

李虓：產(chǎn)業(yè)鏈整合現(xiàn)在還屬于一個比較初期的階段，車聯(lián)網(wǎng)標準化工作沒有完成，很多地標城市還在做嘗試促進相關(guān)政策落地。產(chǎn)業(yè)鏈整合最終會有有賴于關(guān)鍵技術(shù)的突破，能夠把核心器件成本降下來，這時產(chǎn)業(yè)鏈整合才會真正開始。目前，還談不上產(chǎn)業(yè)鏈整合，大家在抱團將產(chǎn)業(yè)本身做大做強。

雷鳴：所有智能交通的負載最終都落實到芯片上進行分析處理，所以芯片廠商要深刻理解交通運營商、相關(guān)從業(yè)者對于交通安全性、效率等的技術(shù)要求。從芯片設(shè)計角度來說，我們需要知道到底哪些傳感器會被智慧交通、車路協(xié)同大規(guī)模采用。同時，芯片廠商也要考慮在性能滿足要求的情況下，如何降低計算芯片的成本。

吳湘東：我們從理論研究的角度去看產(chǎn)業(yè)鏈，五大要素是一定都要有的，即車、路、云、網(wǎng)、圖。我認為現(xiàn)在談?wù)线€為時過早，所有的產(chǎn)業(yè)要能把這五個環(huán)節(jié)打通才可以，否則大范圍普及還是很難的，目前，我們只能在某一些應(yīng)用上做初步突破。

問題：車載 MCU 用什么樣的處理器？主要作用是什么？未來能不能用手機來取代 MCU？

岑明：從目前來看，如果要完全靠車本身來實現(xiàn)智能化，對車載設(shè)備的算力要求是非常高的。所以如果路側(cè)設(shè)備能夠通過邊緣計算減少車載設(shè)備的算力需要，對車輛本身的負擔會極大降低。行業(yè)主流的方式是使用帶有 GPU 支持深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器。在這種情況下，英特爾方案的好處是計算能力要高得多。通過高算力芯片，才能為車輛智能化提供基礎(chǔ)，此外就是如何采用優(yōu)化的算法、軟件結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)等。

李虓：現(xiàn)在比較少談 MCU，更多談域控制器，車輛的座艙域和 ADAS 域涉及到 AI 能力要依賴 GPU，手機芯片的能力和車端場景不匹配的。如果座艙域真的和 ADAS 域完全融合，最終算力更要綜合考慮的。聯(lián)想現(xiàn)在也在做座艙域的域控制器，在我們來看，智能座艙域和 ADAS 域?qū)λ懔σ筮€是非常高的。

雷鳴：英特爾的 ATI 事業(yè)部在做車載芯片，主要基于 X86 芯片做智能座艙、自動駕駛、輔助駕駛等不同域，做這些方面的信息處理。

問題：未來車聯(lián)網(wǎng)如何通過 5G 和 MEC 等底層技術(shù)提升城市道路管理效率和個人駕駛體驗？目前面臨哪些挑戰(zhàn)，未來如何通過底層技術(shù)來進行解決？

李虓：5G 和 MEC 從表面上看是通信技術(shù)和計算技術(shù)，實際上在 5G 的云網(wǎng)融合架構(gòu)中是有機整合在一起的。為了進一步提升效果，第一要盡可能用好這些平臺，包括通信平臺和計算平臺；第二平臺應(yīng)該是更加開放的。

雷鳴：相比單車智能，車路協(xié)同路側(cè)設(shè)備一旦參與到輔助駕駛或自動駕駛，好處顯而易見，它可以提供更多視角，更多幫助，無論是有人駕駛車輛還是無人駕駛車輛，都可以獲得更廣泛的信息，供駕駛員盡早決策。關(guān)鍵的技術(shù)問題是目前業(yè)界需要加強路側(cè)設(shè)備的安全和預(yù)期，以及建立相應(yīng)的安全標準。

問題：目前在標準化方面做了哪些相關(guān)工作？對產(chǎn)業(yè)方面有哪些貢獻？

雷鳴：英特爾在國內(nèi)廣泛參與了車聯(lián)網(wǎng)和智慧交通標準的制定，包括參加了中國通訊標準委員會 CCSA 定義各種跟路側(cè)感知和計算相關(guān)的行業(yè)標準。另外也參與到了國內(nèi)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，比如說工信部信通院的車聯(lián)網(wǎng)工作組，英特爾是其中的參與單位之一，還參與了很多課題的研究報告和白皮書的撰寫。

中國在車路協(xié)同相關(guān)標準制定方面走在世界前列，已經(jīng)有第一階段標準、第二階段標準，以及基于車路協(xié)同高等級自動駕駛?cè)箢愜嚶穮f(xié)同場景，定義了超過 50 種不同的用例。

吳湘東：車路云網(wǎng)圖中還有一塊拼圖涉及到國土資源部，就是地圖的資質(zhì)，誰能測繪，測繪到什么程度，測繪數(shù)據(jù)最終能夠給誰用，其中的規(guī)范是非常復(fù)雜的。數(shù)據(jù)安全問題是一個逐步完善的過程，現(xiàn)在能夠把標準的題目列出來，明確到底要做哪些標準，由哪些廠商、運營商、軟件硬件商、政府部門去做，就已經(jīng)邁出了重要一步。

岑明：標準化的過程除了通信交換格式標準化之外，實際上還有一個非常大的標準，就是軟件服務(wù)方面的標準化。通過對底層不同廠家或地圖的封裝，達到軟件設(shè)備在大系統(tǒng)里即插即用。在軟件層面的標準化，用戶層應(yīng)該是體驗最深刻的，因為通信和數(shù)據(jù)格式的標準化還隱藏在后面。

問題：V2X Server 這個產(chǎn)品在智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域是什么樣的角色？

李虓：V2X Server 是由基礎(chǔ)設(shè)施硬件和應(yīng)用軟件組成的，其本身是前端的邊緣計算做了融合感知之后，進行相關(guān)的調(diào)用信息，然后再傳遞給車。目前階段來說，我們用輕量化、云平臺，所有算力的調(diào)度都可以在其實現(xiàn)，屬于一個基本配置。我們今天看到很多可以顯示出來的車輛數(shù)據(jù)，其實核心都是由 V2X Server 最終輸出給可視化平臺，讓它們顯示哪些地方有車，哪些地方有基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等等。

問題：大模型和車路協(xié)同有沒有一個很好的結(jié)合點？會落在具體哪些點？

岑明：大模型是一套理念或是一個框架，而不是具體的方法。從目前來看，大模型思路對自動駕駛領(lǐng)域提供了解決問題的思路。從目前來看，一種是半模型半數(shù)據(jù)的方式，一種是全模型完成數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式。

前者把大模型的概念應(yīng)用在 MEC 上，通過 MEC，最后的目標還是帶有半模型或者是半數(shù)據(jù)，用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式形成目標數(shù)據(jù)，然后再把數(shù)據(jù)對外廣播給車輛；后者接近云控的概念，把所有端到端的數(shù)據(jù)都放在 MEC 或者是云端，傳感器輸入進去之后，在云端把所有數(shù)據(jù)處理完直接生成轉(zhuǎn)向、油門剎車這些信號，直接把信號返回到車上，車就變成木偶一樣的終端，這也是利用大模型的解決方案。

吳湘東：大模型首先是已經(jīng)開使用了，但是有幾樣東西是瓶頸。第一，最大的突破是語義部分；第二，數(shù)據(jù)本身要相對規(guī)范化。

問題：從車路協(xié)同到智慧交通，在技術(shù)和運營方面需要哪些突破？

吳湘東：首先來說重慶，對于做車路協(xié)同和智能網(wǎng)聯(lián)其實是非常不友好的地區(qū)。首先道路本身有很多高、低、拐彎，另外山會對信號傳送帶來影響；第二個是氣候，多雨、雪、霧，還有夏季高溫，目前基本能想到的挑戰(zhàn)這里都有。

但是對于來搭試驗環(huán)境或者取得突破是非常好的，如果在西南地區(qū)都可以取得突破的話，其實會非常有利于去其他地區(qū)推廣，因為已經(jīng)把很多困難克服掉。

從技術(shù)研發(fā)到真正找到應(yīng)用場景是很難的，但是目前看到了曙光，屏蔽掉一些特殊場景，確確實實可以找到部分場景先把技術(shù)用起來。

最重要的是找到場景，把數(shù)據(jù)定形之后收集更多數(shù)據(jù)，形成一個循環(huán)，也就是一個飛輪。之后，將訓練好的結(jié)果、改善好的軟硬件再應(yīng)用進來，形成下一個飛輪，這種反饋會使得智慧交通快速成熟。

本文僅代表作者觀點，版權(quán)歸原創(chuàng)者所有，如需轉(zhuǎn)載請在文中注明來源及作者名字。

免責聲明：本文系轉(zhuǎn)載編輯文章，僅作分享之用。如分享內(nèi)容、圖片侵犯到您的版權(quán)或非授權(quán)發(fā)布，請及時與我們聯(lián)系進行審核處理或刪除，您可以發(fā)送材料至郵箱：service@tojoy.com