清華大學李克強：車、路、云一體是未來發展方向

2020年1月10-12日，中國電動汽車百人會第六屆年度論壇在釣魚臺國賓館正式舉行。本次論壇以“把握形勢，聚焦轉型，引領創新”為主題，繼續秉承“傳遞權威信息，廣泛討論，促進交流合作”的目標，試圖幫助業內人士梳理分析產業形勢，探討回應產業關切，尋找未來3-5年產業調整的方向和路徑。在10日上午的自動駕駛論壇上，清華大學車輛與交通研究所教授、汽車安全與節能國家重點實驗室主任李克強表示，現有的自動駕駛和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和方法來完善。同時，未來的發展不是自行車的智能化，也不是完全由云單獨控制，而是兩者的融合，即車、路、云一體化的系統，這是未來的發展方向。

以下為嘉賓精彩實錄，未經本人審核，已刪除。很高興有機會參加這個論壇，也很高興給大家做一個智能網聯汽車云控制基礎平臺和應用的交流報告，這是我們在智能網聯汽車方面做的一個重要工作。眾所周知，汽車的發展其實是需求驅動的，比如交通安全要求，出行效率要求。要解決一些傳統的汽車和交通問題，需要有自動駕駛和智能交通。但是現有的自動駕駛和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和新的方法來完善。這里很重要的一點是，未來的發展既不是單車的智能化，也不是單純的云端控制，而是兩者的融合，所以我們稱之為車、路、云一體化的系統，這是未來的發展方向。這一發展方向可以改善現有的交通安全問題、出行效率問題等一系列交通駕駛問題，我們稱之為新一代智能交通系統和新一代智能汽車系統。事實上，國際社會在這方面也做了一系列探索，包括美國提出的智能化、信息化、共享化和智慧城市的融合，要求網絡化和智能化的融合；最近，歐洲宣布依靠不同智能水平的基礎設施來支持自動駕駛。這里說的基礎設施分類(A、B、C)，最高層(A)需要自動駕駛的協同決策，第二層需要協同感知。眾所周知，“協同”這個詞并不完全依賴于路側，也不完全依賴于車側。兩者融合之后，我們再做感性的決策，按照這個思路去發展。歐洲提出的聯網道路分類的思路，中國是2016年提出的。智能網聯汽車是智能和網聯的融合，融合中的第三個層次是歐盟所說的A級，需要融合協同感知、決策和控制。未來的發展就是這個思路。在國家項目的支持和業界的合作下，我們正在做一系列的研究和推廣工作。剛才李院士講了智能化和網絡化融合形成新產品。我們強調的是融合，不是簡單的疊加。現在要么是獨立的，要么是簡單疊加的，都不是新的產品形態。國際上提到的信息物理系統，在新一代智能汽車和智能交通中是一個非常好的應用。集成后，它必須具有本地屬性。因為各個國家的交通基礎設施、信息基礎設施、司機行為都不一樣，所以未來在中國做新一代的自動駕駛，一定是一個整合的中國方案。當然，美國有美國的方案，中國有中國的方案。所以未來智能網聯汽車的發展要符合中國的基礎設施標準和中國的運營標準。在這種情況下，產品結構會發生變化，會出現新的汽車產品。所以，未來我們會讓智能基礎設施、智能操作系統、信息安全系統，以及針對這個系統的汽車、自行車新硬件架構，都在這個系統下運行。其中非常重要的一部分是云的協作關系。這個云也可以叫做云平臺。其實到現在為止，中國的云還是單純的提供服務，我們的協同感知和協同決策的概念是一個云控制的概念。剛才吳院士講了終點、道路、邊緣、區域、中心。至少在未來，車端的應用和邊緣的應用可以馬上使用，真正的端和邊緣可以融合。涉及基礎部分、基礎數據連接、基礎數據處理以及為后端提供決策控制的支撐模塊，我們稱之為云控基礎平臺。在這種情況下，它與真實的物理系統是一致的，是通過映射重建的。這是一個典型的信息物理系統。在汽車和交通系統中，數字信息被映射到云端，然后通過決策控制進行連接。這個過程當然需要低延遲和高可靠性。在這樣的控制系統中，基礎平臺很重要，不可能做一個基礎平臺讓各家去配合。基礎平臺是未來云控系統中的國家基礎設施，這是它在未來的作用。在這種情況下，這個基礎平臺可以實現協同感知、協同決策和數據分發。我們一直在沿著這些路線做這件事。云控系統的具體應用在這個操作系統下可以分為兩部分。數據不需要上傳到遠程云中心，自動駕駛低延遲高可靠。未來的信息至少要在路邊單元錄入，處理一次，然后送到邊緣云處理，再在區域內分發。這個架構在LTE-V時代可以做一些功能，在5G時代以后可以做更多的功能。但是這個原理和連接概念未來會包括幾個關鍵技術，比如車怎么處理，怎么上傳，邊怎么算，怎么發等等。，形成這樣的使用場景和環境。在這種情況下，有一個非常清晰的商業模式。大家都知道，我們說的云，幾個云，幾個系統，都是相互隔離的，可能在企業內部也是相互隔離的。在未來，我們可以合作和整合……孤立的云系統，而我們可以在云平臺上做基礎的應用，包括協同感知決策，包括我們現在說的各種服務，其中可以整合公共服務。作為一個典型的應用，在國家發改委的支持下，我們開發了云控系統，并開始部署應用。第一個項目是國家發改委制造業創新項目支持的。我們開展了道路100公里左右范圍內的云控應用研究工作，包括高速公路、快速路、封閉園區，還包括邊緣(路端、車端等)的基礎設施建設。)攜帶應用。此外，在長沙“雙100”工程的建設和應用中，我們還開展了云控制平臺技術的應用研究。未來，在這種云控架構下，可以形成真正的車、路、網、云一體化系統。我們支持基礎設施建設，其未來的功能可以真正實現各種協同預警、決策指導、協同管理。有一些具體的應用例子。首先，協同感知和融合感知。在過去，很難在汽車上使用傳感器，并在汽車端進行大量的計算處理。現在可以在路邊做大規模快速的信息融合。然后傳輸到邊緣匹配高精地圖；然后發送到車上進行實時控制。在這種大規模系統下，可以實現實時的全球協同感知和監測。另外，應用服務，感知監測后如何實現應用服務，可以實現局部區域的典型應用，比如大門口的流量流入，在低延遲、有限布局的情況下；在V2X的受限工作條件下，工作應用可以通過協同感知和協同決策來實現。此外還可以做車輛的協調運行調節和安全節能控制。以前這個系統是通過車輛的個體感知和融合來實現的。現在它可以將所有車輛的信息傳輸到邊緣，通過感知和決策的實時協作和融合來實現其運行。未來的云控系統會是這樣的發展路徑:不僅是現在的網絡鏈接和運行監管，還有普通的非實時服務，更重要的是協同自動駕駛。這是一個全新的產品形態和運營形態，要按照這個實踐路線圖來推進。我覺得我們未來的發展目標是智慧城市和智慧交通，其中會完成一系列復雜的系統工作，而云控制平臺將是非常重要的基礎設施。2020年1月10-12日，中國電動汽車百人會第六屆年度論壇在釣魚臺國賓館正式舉行。本次論壇以“把握形勢，聚焦轉型，引領創新”為主題，繼續秉承“傳遞權威信息，廣泛討論，促進交流合作”的目標，試圖幫助業內人士梳理分析產業形勢，探討回應產業關切，尋找未來3-5年產業調整的方向和路徑。在10日上午的自動駕駛論壇上，清華大學車輛與交通研究所教授、汽車安全與節能國家重點實驗室主任李克強表示，現有的自動駕駛和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和方法來完善。同時，未來的發展不是自行車的智能化，也不是完全由云單獨控制，而是兩者的融合，即車、路、云一體化的系統，這是未來的發展方向。

以下為嘉賓精彩實錄，未經本人審核，已刪除。很高興有機會參加這個論壇，也很高興給大家做一個智能網聯汽車云控制基礎平臺和應用的交流報告，這是我們在智能網聯汽車方面做的一個重要工作。眾所周知，汽車的發展其實是需求驅動的，比如交通安全要求，出行效率要求。要解決一些傳統的汽車和交通問題，需要有自動駕駛和智能交通。但是現有的自動駕駛和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和新的方法來完善。這里很重要的一點是，未來的發展既不是單車的智能化，也不是單純的云端控制，而是兩者的融合，所以我們稱之為車、路、云一體化的系統，這是未來的發展方向。這一發展方向可以改善現有的交通安全問題、出行效率問題等一系列交通駕駛問題，我們稱之為新一代智能交通系統和新一代智能汽車系統。事實上，國際社會在這方面也做了一系列探索，包括美國提出的智能化、信息化、共享化和智慧城市的融合，要求網絡化和智能化的融合；最近，歐洲宣布依靠不同智能水平的基礎設施來支持自動駕駛。這里說的基礎設施分類(A、B、C)，最高層(A)需要自動駕駛的協同決策，第二層需要協同感知。眾所周知，“協同”這個詞并不完全依賴于路側，也不完全依賴于車側。兩者融合之后，我們再做感性的決策，按照這個思路去發展。歐洲提出的聯網道路分類的思路，中國是2016年提出的。智能網聯汽車是智能和網聯的融合，融合中的第三個層次是歐盟所說的A級，需要融合協同感知、決策和控制。未來的發展就是這個思路。在國家項目的支持和業界的合作下，我們正在做一系列的研究和推廣工作。剛才李院士講了智能化和網絡化融合形成新產品。我們強調的是融合，不是簡單的疊加。現在要么是獨立的，要么是簡單疊加的，都不是新的產品形態。國際上提到的信息物理系統，在新一代智能汽車和智能交通中是一個非常好的應用。集成后，它必須具有本地屬性。因為各個國家的交通基礎設施、信息基礎設施、司機行為都不一樣，所以未來在中國做新一代的自動駕駛，一定是一個整合的中國方案。當然，美國有美國的方案，中國有中國的方案。所以未來智能網聯汽車的發展要符合中國的基礎設施標準和中國的運營標準。在這種情況下，產品結構會發生變化，會出現新的汽車產品。所以，未來我們會讓智能基礎設施、智能操作系統、信息安全系統，以及針對這個系統的汽車、自行車新硬件架構，都在這個系統下運行。其中非常重要的一部分是云的協作關系。這個云也可以叫做云平臺。其實到現在為止，中國的云還是單純的提供服務，我們的協同感知和協同決策的概念是一個云控制的概念。剛才吳院士講了終點、道路、邊緣、區域、中心。至少在未來，車端的應用和邊緣的應用可以馬上使用，真正的端和邊緣可以融合。涉及基礎部分、基礎數據連接、基礎數據處理以及為后端提供決策控制的支撐模塊，我們稱之為云控基礎平臺。在這種情況下，它與真實的物理系統是一致的，是通過映射重建的。這是一個典型的信息物理系統。在汽車和交通系統中，數字信息被映射到云端，然后通過決策控制進行連接。這個過程當然需要低延遲和高可靠性。在這樣的控制系統中，基礎平臺很重要，不可能做一個基礎平臺讓各家去配合。基礎平臺是未來云控系統中的國家基礎設施，這是它在未來的作用。在這種情況下，這個基礎平臺可以實現協同感知、協同決策和數據分發。我們一直在沿著這些路線做這件事。云控系統的具體應用在這個操作系統下可以分為兩部分。數據不需要上傳到遠程云中心，自動駕駛低延遲高可靠。未來的信息至少要在路邊單元錄入，處理一次，然后送到邊緣云處理，再在區域內分發。這個架構在LTE-V時代可以做一些功能，在5G時代以后可以做更多的功能。但是這個原理和連接概念未來會包括幾個關鍵技術，比如車怎么處理，怎么上傳，邊怎么算，怎么發等等。，形成這樣的使用場景和環境。在這種情況下，有一個非常清晰的商業模式。大家都知道，我們說的云，幾個云，幾個系統，都是相互隔離的，可能在企業內部也是相互隔離的。在未來，我們可以合作和整合……孤立的云系統，而我們可以在云平臺上做基礎的應用，包括協同感知決策，包括我們現在說的各種服務，其中可以整合公共服務。作為一個典型的應用，在國家發改委的支持下，我們開發了云控系統，并開始部署應用。第一個項目是國家發改委制造業創新項目支持的。我們開展了道路100公里左右范圍內的云控應用研究工作，包括高速公路、快速路、封閉園區，還包括邊緣(路端、車端等)的基礎設施建設。)攜帶應用。此外，在長沙“雙100”工程的建設和應用中，我們還開展了云控制平臺技術的應用研究。未來，在這種云控架構下，可以形成真正的車、路、網、云一體化系統。我們支持基礎設施建設，其未來的功能可以真正實現各種協同預警、決策指導、協同管理。有一些具體的應用例子。首先，協同感知和融合感知。在過去，很難在汽車上使用傳感器，并在汽車端進行大量的計算處理。現在可以在路邊做大規模快速的信息融合。然后傳輸到邊緣匹配高精地圖；然后發送到車上進行實時控制。在這種大規模系統下，可以實現實時的全球協同感知和監測。另外，應用服務，感知監測后如何實現應用服務，可以實現局部區域的典型應用，比如大門口的流量流入，在低延遲、有限布局的情況下；在V2X的受限工作條件下，工作應用可以通過協同感知和協同決策來實現。此外還可以做車輛的協調運行調節和安全節能控制。以前這個系統是通過車輛的個體感知和融合來實現的。現在它可以將所有車輛的信息傳輸到邊緣，通過感知和決策的實時協作和融合來實現其運行。未來的云控系統會是這樣的發展路徑:不僅是現在的網絡鏈接和運行監管，還有普通的非實時服務，更重要的是協同自動駕駛。這是一個全新的產品形態和運營形態，要按照這個實踐路線圖來推進。我覺得我們未來的發展目標是智慧城市和智慧交通，其中會完成一系列復雜的系統工作，而云控制平臺將是非常重要的基礎設施。

標簽：北京大運777

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