華人運通李謙談車路協同：用系統性思維解決自動駕駛成本問題

李茜，華人運通創始合伙人，智能駕駛與電子電器副總裁4月18日，雷鋒網新智家與上海國際展覽有限公司聯合舉辦“2019 AI+智能汽車創新峰會”。在本次峰會上，華人運通的“車路城市”協作方案給了大家一個新的思考。從自行車智能化，到探索智能駕駛到外部環境的實現路徑，這種思路可能會把研發成本降到最低。除了自行車智能，一些企業正在專注于系統的汽車、道路和城市協作解決方案。華人運通創始合伙人、智能駕駛與電子電器副總裁李茜認為，自動駕駛系統成本高、測試場景稀缺、路測風險高等問題，都是自動駕駛系統發展需要解決的事情。總之，完全依靠車輛自身的傳感設備，也就是自行車智能，還是很難實現高水平的自動駕駛。華人運通的解決方案是從“車-路-城-車-路協同”的角度升級基礎設施。這個方案不僅包括自行車智能，還包括基于車路協調的交通智能和基于城市互聯的共享智能。華人運通希望全面設計自動駕駛系統，進而完成智能出行的系統化設計。為此，華人運通開發了三大平臺，即停車平臺、自動駕駛平臺和車路協同的邊緣計算平臺。今年1月，華人運通發布了全球首條基于車路協同概念的智能道路。這條路是基于城市開放道路，相當于對自動駕駛測試環境的新探索。雷鋒。com新智家了解到，中文快遞的智能道路主要是基于路側感知、云決策、車端控制的思路來設計的。通過車端和路端的傳感器融合消除感知盲區，然后利用邊緣計算、分布式計算等方法降低自動駕駛所需的最大計算能力。同時通過多目標協同控制實現交通調度，減少自動駕駛車輛周圍的復雜環境，減少交通事故。以下是李茜演講全文，由雷鋒網辛志佳編輯。com不改初衷:今天給大家分享一下華人運通基于車路協同的一些探索。我們看到很多主機廠和零部件供應商都把智能出行作為企業未來發展的重要方向。除了這些企業，世界各國各地區也在把智慧出行作為自身發展戰略的一部分。但是，實際上，智慧出行還有很多具體的問題。一方面，現在的自動駕駛系統非常昂貴，一套32線激光雷達要幾萬或者幾十萬，任何量產車上都用不上。另一方面，可用于自動駕駛系統的實驗場景非常少。如果大規模建設封閉的實驗場，投資會非常大，能夠模擬實際使用的設施也非常有限。開放道路也面臨類似的問題。如果在交通環境簡單的開放道路上進行自動駕駛路測，主機廠無法保證這樣的自動駕駛系統能夠適應各種復雜環境。但是，如果將自動駕駛汽車放在交通場景復雜的開放道路上，它將面臨事故的風險。因此，如何構建一個既能提供復雜場景又能保證安全的實驗系統，是自動駕駛系統整個開發過程中需要解決的重要問題。更重要的問題是，本土自行車智能是否真的能帶我們進入L4、L5時代。在L4的實際研發過程中，整車上的傳感器，無論是車上安裝的攝像頭、激光雷達還是毫米波雷達，作用距離都只有200米。那么，200米內可以感知的內容，是否能讓車輛足夠智能，規避所有可能的風險？事實上，在這種情況下，無論系統多么強大，我……不能解決隱形位置的潛在風險，這是自行車智能的局限性。基于此，我很難相信完全依靠車輛自身的傳感設備就能實現真正意義上的高級自動駕駛。中國快遞改變了思維方式。我們給出的是一套“車、路、城”統籌考慮的解決方案，包括自行車智能、基于車路協同的交通智能和城市互聯共享智能。該方案從綜合體的角度設計自動駕駛系統，進而系統地設計智能出行。中國快遞不修路，不造城。我們的商業邏輯很簡單，就是將大量的精力放在自動駕駛系統的研發上，通過研究成熟的傳感器算法和決策算法，最終應用到交通領域。在這種情況下，我們不僅開發了自動駕駛系統，還同步探索了道路交通智能化和城市智能化。三者協同發展將成為實現高水平自動駕駛的一種方式。為此，華人運通開發了三大平臺，即停車平臺、自動駕駛平臺和車路協同的邊緣計算平臺。今年1月，華人運通發布了全球首條基于這一理念的智能道路。這條智能道路完全建立在城市的開放道路上，設計主要基于路側感知、云決策和車輛控制的思路。換句話說，通過車端和路側端的傳感器融合，中文快車可以消除感知盲區，進而利用邊緣計算和分布式計算的方法，間接降低車輛自動駕駛所需的最大計算能力。同時，通過多目標協同控制實現交通調度，華人運通可以有效降低自動駕駛車輛周邊環境的復雜程度，降低交通事故發生的可能性。華人運通計劃修建一條總長7公里的公路。目前已經完成一期建設，在路邊安裝了毫米波雷達和高精度探測攝像頭。我們還建立了數據中心，在道路上部署了邊緣計算，并通過這些系統實現了彼此之間的通信，比如5G V2X和路邊傳感設備。這個系統和自動駕駛車輛一起，形成了一個完整的閉環。對于這個系統，我們現在正在嘗試通過微觀的引流和宏觀的調控，降低整個交通環境的復雜性，為道路交通帶來一個相對簡單的使用環境。另外我們還要解決能見度低的問題，因為霧、雪、霧霾等天氣都會對自動駕駛系統產生嚴重影響。通過路側傳感設備，可以消除雨雪天氣對自動駕駛車輛能見度低、性能低的限制。系統通過傳感裝置獲得的所有信息都會通過動態高精地圖傳輸到車輛上。其實這是引導車輛實現路邊自動駕駛。另一個系統是全息感知。如果路口有比較大的建筑或者樹木，兩邊的視角是自動駕駛汽車看不到的。通過路側傳感設備，可以為全道路的自動駕駛車輛提供全息傳感。此外，我們還可以通過合理的分布式計算單元來降低整個智能出行的投入。眾所周知，配備L4自動駕駛傳感器的車輛成本非常昂貴。中國現在每年有2400萬輛汽車的銷量。如果每輛車都配備這樣的設備，整個投資將是巨大的。相反，如果這些傳感器被多次用在道路上，比如建設10萬公里智能道路所需的投資，只是現在每輛車上安裝傳感器投資的四分之一到五分之一，這只是一年的銷售額。因此，建設智能道路的總投資對于全社會完成智能道路交通和智能出行來說將是低的。此外，我們需要一個高水平的開放測試環境。以鹽城路為例。雖然地處偏僻，城市里車輛和行人都很少，但是因為我們使用路邊傳感器給自動駕駛車輛提供信號，換句話說，我們也可以讓t……模擬復雜的s路。目前，華人運通已完成結合自動駕駛的V2X國家標準11項開發，包括路口游戲和虛擬紅綠燈，即當道路上沒有紅綠燈時，可以通過虛擬紅綠燈調節交通流量，可以為自動駕駛、特殊車輛自動避讓、盲區、施工區域自動避讓、自動速度提供指引。除了鹽城路，華人運通也在研究和探討與臨港實驗基地合作，對實驗基地進行智能升級改造。像浦江這樣的智慧園區，也在通過打造封閉區域，實現包括智慧園區在內的智慧城市的使用和運營場景。總之，中文快車探索的是汽車與道路的感知協同和計算協同，最終走向智能協同。我們的目標是從單個車輛的單一智能，實現城市集群的群體智能。

李茜，華人運通創始合伙人，智能駕駛與電子電器副總裁4月18日，雷鋒網新智家與上海國際展覽有限公司聯合舉辦“2019 AI+智能汽車創新峰會”。在本次峰會上，華人運通的“車路城市”協作方案給了大家一個新的思考。從自行車智能化，到探索智能駕駛到外部環境的實現路徑，這種思路可能會把研發成本降到最低。除了自行車智能，一些企業正在專注于系統的汽車、道路和城市協作解決方案。華人運通創始合伙人、智能駕駛與電子電器副總裁李茜認為，自動駕駛系統成本高、測試場景稀缺、路測風險高等問題，都是自動駕駛系統發展需要解決的事情。總之，完全依靠車輛自身的傳感設備，也就是自行車智能，還是很難實現高水平的自動駕駛。華人運通的解決方案是從“車-路-城-車-路協同”的角度升級基礎設施。這個方案不僅包括自行車智能，還包括基于車路協調的交通智能和基于城市互聯的共享智能。華人運通希望全面設計自動駕駛系統，進而完成智能出行的系統化設計。為此，華人運通開發了三大平臺，即停車平臺、自動駕駛平臺和車路協同的邊緣計算平臺。今年1月，華人運通發布了全球首條基于車路協同概念的智能道路。這條路是基于城市開放道路，相當于對自動駕駛測試環境的新探索。雷鋒。com新智家了解到，中文快遞的智能道路主要是基于路側感知、云決策、車端控制的思路來設計的。通過車端和路端的傳感器融合消除感知盲區，然后利用邊緣計算、分布式計算等方法降低自動駕駛所需的最大計算能力。同時通過多目標協同控制實現交通調度，減少自動駕駛車輛周圍的復雜環境，減少交通事故。以下是李茜演講全文，由雷鋒網辛志佳編輯。com不改初衷:今天給大家分享一下華人運通基于車路協同的一些探索。我們看到很多主機廠和零部件供應商都把智能出行作為企業未來發展的重要方向。除了這些企業，世界各國各地區也在把智慧出行作為自身發展戰略的一部分。但是，實際上，智慧出行還有很多具體的問題。一方面，現在的自動駕駛系統非常昂貴，一套32線激光雷達要幾萬或者幾十萬，任何量產車上都用不上。另一方面，可用于自動駕駛系統的實驗場景非常少。如果大規模建造一個封閉的實驗場，投資將會非常大，而能夠模擬這一行為的設施……l用途也非常有限。開放道路也面臨類似的問題。如果在交通環境簡單的開放道路上進行自動駕駛路測，主機廠無法保證這樣的自動駕駛系統能夠適應各種復雜環境。但是，如果將自動駕駛汽車放在交通場景復雜的開放道路上，它將面臨事故的風險。因此，如何構建一個既能提供復雜場景又能保證安全的實驗系統，是自動駕駛系統整個開發過程中需要解決的重要問題。更重要的問題是，本土自行車智能是否真的能帶我們進入L4、L5時代。在L4的實際研發過程中，整車上的傳感器，無論是車上安裝的攝像頭、激光雷達還是毫米波雷達，作用距離都只有200米。那么，200米內可以感知的內容，是否能讓車輛足夠智能，規避所有可能的風險？其實在這種情況下，再強大的系統也無法解決隱形位置的潛在風險，這就是單車智能的局限性。基于此，我很難相信完全依靠車輛自身的傳感設備就能實現真正意義上的高級自動駕駛。中國快遞改變了思維方式。我們給出的是一套“車、路、城”統籌考慮的解決方案，包括自行車智能、基于車路協同的交通智能和城市互聯共享智能。該方案從綜合體的角度設計自動駕駛系統，進而系統地設計智能出行。中國快遞不修路，不造城。我們的商業邏輯很簡單，就是將大量的精力放在自動駕駛系統的研發上，通過研究成熟的傳感器算法和決策算法，最終應用到交通領域。在這種情況下，我們不僅開發了自動駕駛系統，還同步探索了道路交通智能化和城市智能化。三者協同發展將成為實現高水平自動駕駛的一種方式。為此，華人運通開發了三大平臺，即停車平臺、自動駕駛平臺和車路協同的邊緣計算平臺。今年1月，華人運通發布了全球首條基于這一理念的智能道路。這條智能道路完全建立在城市的開放道路上，設計主要基于路側感知、云決策和車輛控制的思路。換句話說，通過車端和路側端的傳感器融合，中文快車可以消除感知盲區，進而利用邊緣計算和分布式計算的方法，間接降低車輛自動駕駛所需的最大計算能力。同時，通過多目標協同控制實現交通調度，華人運通可以有效降低自動駕駛車輛周邊環境的復雜程度，降低交通事故發生的可能性。華人運通計劃修建一條總長7公里的公路。目前已經完成一期建設，在路邊安裝了毫米波雷達和高精度探測攝像頭。我們還建立了數據中心，在道路上部署了邊緣計算，并通過這些系統實現了彼此之間的通信，比如5G V2X和路邊傳感設備。這個系統和自動駕駛車輛一起，形成了一個完整的閉環。對于這個系統，我們現在正在嘗試通過微觀的引流和宏觀的調控，降低整個交通環境的復雜性，為道路交通帶來一個相對簡單的使用環境。另外我們還要解決能見度低的問題，因為霧、雪、霧霾等天氣都會對自動駕駛系統產生嚴重影響。通過路側傳感設備，可以消除雨雪天氣對自動駕駛車輛能見度低、性能低的限制。系統通過傳感裝置獲得的所有信息都會通過動態高精地圖傳輸到車輛上。其實這是引導車輛實現路邊自動駕駛。另一個系統是全息感知。如果路口有比較大的建筑或者樹木，兩邊的視角是自動駕駛汽車看不到的。通過路邊傳感設備，可以為自駕v提供全息傳感……整條路上都是車。此外，我們還可以通過合理的分布式計算單元來降低整個智能出行的投入。眾所周知，配備L4自動駕駛傳感器的車輛成本非常昂貴。中國現在每年有2400萬輛汽車的銷量。如果每輛車都配備這樣的設備，整個投資將是巨大的。相反，如果這些傳感器被多次用在道路上，比如建設10萬公里智能道路所需的投資，只是現在每輛車上安裝傳感器投資的四分之一到五分之一，這只是一年的銷售額。因此，建設智能道路的總投資對于全社會完成智能道路交通和智能出行來說將是低的。此外，我們需要一個高水平的開放測試環境。以鹽城路為例。雖然地處偏僻，城市里車輛和行人都很少，但是因為我們用路邊的傳感器給自動駕駛車輛提供信號，換句話說，我們也可以通過模擬讓這條路變得復雜。目前，華人運通已完成結合自動駕駛的V2X國家標準11項開發，包括路口游戲和虛擬紅綠燈，即當道路上沒有紅綠燈時，可以通過虛擬紅綠燈調節交通流量，可以為自動駕駛、特殊車輛自動避讓、盲區、施工區域自動避讓、自動速度提供指引。除了鹽城路，華人運通也在研究和探討與臨港實驗基地合作，對實驗基地進行智能升級改造。像浦江這樣的智慧園區，也在通過打造封閉區域，實現包括智慧園區在內的智慧城市的使用和運營場景。總之，中文快車探索的是汽車與道路的感知協同和計算協同，最終走向智能協同。我們的目標是從單個車輛的單一智能，實現城市集群的群體智能。

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