中國首個車路云一體化研究中心成立，將如何改變自動駕駛？

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舉報 2023-12-26

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圖片｜electronicsmedia.info??象限原創作者丨錢誠編輯丨程心
自動駕駛正在迎來一場新的變局。
只是這一次，攪動整個產業的，是各種政策的密集落地。
2023年10月，工信部提出要開展城市級“車路云一體化”示范；11月份，工信部、交通運輸部等四部門聯合發布《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》；12月5日，交通運輸部印發了《自動駕駛汽車運輸安全服務指南（試行）》。
據「自象限」不完全統計，從7月到11月，從國家部委到各地方省、市、自治區，各類政策共計落地78條，數量是今年上半年的三倍。
▲公眾號后臺回復關鍵詞“政策”獲取全文
除了國內政策密集落地之外，國外的相關政策也在快速發展。
比如美國智能交通協會于2023年4月發布C-V2X部署計劃，未來5-10年將投資65億美元建設至少25萬個智能網聯化路口，同時在車端推動車企C-V2X前裝、C-V2X測試，未來8-13年實現C-V2X 100%滲透。
韓國科技與ICT部及國土交通部在近期也表示，該國將采用LTE-V2X技術構建協作智能交通系統（Cooperative-Intelligent Transport Systems，C-ITS）。C-ITS旨在支持車輛和道路周圍基站之間的先進通信，以提高道路安全。該系統有望為自動駕駛車輛的部署奠定基礎。
所以在各國政策的發布下，我們會很容易地發現，車路云一體化，已經成為當前智能網聯汽車，自動駕駛的重要發展方向。

近日，復旦大學與蘑菇車聯共同組建的“自動駕駛人工智能校企聯合研究中心”正式揭牌。這個由頂尖高校與行業頭部自動駕駛公司共同領導的科研中心，成為了首個以“車路云一體化”自動駕駛為核心的科研機構，在相關政策密集落地的2023年末，這個學界與產業界共同的大動作無疑有著風向標意義。
車路云一體化自動駕駛，將是2024年自動駕駛與人工智能領域最值得關注的新趨勢。

為什么是車路云一體化？

首先要回答，什么是車路云一體化？

這其實是一個“交通”的概念，它包含路上行駛的車、路邊行走的人，路上建設的各種設備，以及在云端負責調度和信息監測的系統。
從底層技術來講，它包含路側感知、邊緣計算、云端信息融合、以及C-V2X和4G/5G通信等關鍵技術。以此為基礎，它可以在“車”、"路"、"云"之間實現如協同感知，協同控制、協同決策規劃等全方位的協同配合，最終達到提高自動駕駛車輛性能和交通全局發展最優的目標。
這段概念聽起來很繞口，但理解起來其實很簡單。
因為很多人肯定聽過勒龐關于“烏合之眾”的論述，這種情況在交通中其實也同樣存在，而車路云一體化本質上是在避免這種事情的發生。
▲圖源：Photo by Jacek Dylag on Unsplash
毫無疑問，未來的交通一定是屬于自動駕駛的。但自動駕駛的問題在于，它解決的其實只是單個車輛如何在路上正常行駛的問題，即尋求的是個體最優的解決方案。
就像如今人類的駕駛員一樣，當所有人都在尋求個體最優的時候，就必然會帶來群體的擁堵，因此這個時候就需要一個交通指揮官的角色，來實現交通的整體調度，讓整個交通的運作變得更高效。
但產業快速發展的同時也存在一些亟待解決的問題，其中的關鍵有三點：

第一，高級別智能駕駛尚未達到商業化目標。目前自動駕駛的研發成本和車輛硬件成本均在不斷上升，但長尾工況、安全性、可靠性等關鍵問題尚未解決，商業化發展受阻。
第二，發展理念、技術路線尚未形成共識。系統融合發展、融合特征的認識不足，標準不統一、接口規范不統一，造成數據孤島化、基礎設施碎片化，這導致目前單車智能在發展，而往更高級別突破時存在發展瓶頸。
第三，部分關鍵技術亟待突破。自動駕駛作為高新技術產品，所以在包括單車感知的局限、人工智能可靠性可解釋性等技術方面仍然需要進一步突破。

“只有車路云一體化的‘中國方案’，才能解決當前存在的瓶頸，更加快速、更加高質量地實現產業規模化。”
比如，目前自動駕駛最頭疼的鬼探頭問題，由于視覺和雷達盲區，車輛其實很難預判“鬼探頭”情況的出現，但“車路云一體化”系統可以依靠路端的攝像頭提前感知行人的情況，并實時傳遞給車端，完美解決這樣的問題，讓自動駕駛行駛得更安全。
當然，由于路端感知設備的存在，“車路云一體化”也可以幫助車輛實現自動駕駛。
需要明確的一點是，目前整個交通系統，除了個人駕駛的乘用車之外，其實還有環衛、公交、外賣、快遞、貨車等各種車輛。而這些車輛如果都如乘用車一樣使用高昂的自動駕駛硬件，并配備專門的安全員，那自動駕駛整體的落地成本就會十分高昂。
▲環衛車在打掃衛生，未來這些工作都將實現無人化圖源：sfmta.com
而車路云一體化則可以通過云端，將自動駕駛的能力提供給道路上的所有車輛，通過類似中央空調的模式，大大降低自動駕駛的落地成本。
所以從管理交通，賦能自動駕駛，為城市公共車輛提供自動駕駛能力，車路云一體化從更大的維度來講，本質上它是一個城市智能交通的基礎設施，并扮演的是一個城市“交通大腦”的角色。
而這一切當然也是需要人來運營的，畢竟基礎設施需要人建設和維護，形成的能力也需要人去面向市場化輸出。
所以未來的城市必然需要一個智能交通的運營商，它就像如今的中國移動和中國聯通一樣，通過基礎設施的建設服務于中國城市的智能交通，成為智能交通服務的提供者，智能交通產業鏈的推進者，最后成為智能交通技術的創新者。
而這，其實也是國家為什么會以如此大政策力度，推進“車路云一體化”落地的原因。

謀局已久，布局深遠

事實上，中國布局“車路云一體化”已經有了很長一段時間。
2016年，“十三五”規劃中就已經有了“要求推動路網管理、車路協同和出行信息服務智能化”的相關表述。
到2018年，交通運輸部發布《交通運輸部辦公廳關于加快推進新一代國家交通控制網和智慧公路試點的通知》，其中提到要行車路云協同自動駕駛的試點工作，堅定地走車路云協同的技術路徑。
這份文件，相當于中國首次在國家層面為“車路云一體化”的相關發展錨定的了位置。也因此，到了十四五規劃期間，相關要求就已經變得更加具體了。

比如“十四五”規劃提到，要進一步強化指導“路”和“云”端發展，要積極穩妥發展工業互聯網和車聯網，進一步完善公路感知系統，推進公路基礎設施全要素全周期數字化，促進車路協同和自動駕駛行業發展。
2022年，國務院印發實施《“十四五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》中明確提出推進交通基礎設施數字化、網聯化、智能化，推動傳統基礎設施數字化升級改造，推動發展自動駕駛等技術發展與試點應用。
而最近兩年，特別是在2023年以來，隨著高速、城市、城區等輔助駕駛的加速落地，以及干線物流自動駕駛、園區自動駕駛等特定場景自動駕駛的加速普及，自動駕駛作為交通參與者的比重開始逐漸增多。
國家層面也因此密集發布了如《關于開展智能網聯汽車準入和上路通行試點工作的通知》《公路工程設施支持自動駕駛技術指南》等政策，推動智能網聯汽車產業發展再次邁出關鍵性步伐。
除了國家層面積極推進以外，中國各省、市、自治區，都在積極出臺地方性政策，積極推進“智能網聯”和“車路云”一體化落地。
從數據上看，「自象限」統計了今年5月到11月中國各省、市、自治區的相關政策，發現共有73條與“智能網聯”和“車路云一體化”的相關政策法規落地。
從最終結果上看，如今北京、上海、深圳、湖南、云南、湖北、四川、遼寧、山東、天津等省市地區都有車路云一體化試點項目落地，諸多項目已覆蓋城市開放道路、高速公路、園區、景區、港口、機場等場景，而且還在不斷拓展中。
整體上，中國的城市交通擁有獨特的特點。比如國土面積廣泛，城市眾多，人口稠密，路網密集、車輛保有量大，以及交通情況復雜等等。而這些特點，也要求了中國自動駕駛走出一條擁有中國特色的道路。
從20世紀70年代改革開放以來，中國就一直被稱為基建狂魔。也正是得益于中國在基礎設施建設上的瘋狂投入，才有了如今我們便利的高鐵、四通八達的高速公路，以及一座座拔地而起的城市建筑和現代化的城市設施。

▲車路云一體化示意圖源：iot-automotive.news
而過去的五十年，中國已經走過了城市化的大半路程，隨著時代的發展、技術的突破，中國也走到了產業升級的新階段。
2018年，中國重新提出了“新基建”的概念，指能提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系，而車路云一體化也就成為了“新基建”的重要組成部分。
這也是如今，車路云一體化在政策的推動下，加速落地的原因。
復旦大學與蘑菇車聯共同組建的復旦大學-蘑菇車聯“自動駕駛人工智能校企聯合研究中心”，則成為學界和產業界對政策方向最快速的回應。這也是中國成立的首個車路云一體化自動駕駛研究中心。
據稱，該研究中心將以車路云一體化為主要攻克方向，集結行業頂尖專家和科研力量，專注于該領域的關鍵技術攻關和應用研發。以“聰明的車、智慧的路、強大的云”為核心理念，復旦大學和蘑菇車輛將深入研究車輛自動駕駛技術、路側通信設備和云計算平臺的協同工作機制，力求打破傳統交通模式的局限。

大模型+車路云，重新定義自動駕駛

當然，在車路云一體化加速落地的同時，它也在今年迎來一些新的變化。

這個變化，就是AI大模型帶來的巨大技術變革，它讓全世界都形成了“所有業務都用AI大模型重做一遍”的共識。這其中，“車路云一體化”也同樣面臨著AI大模型帶來的技術改造和從新賦能的過程。
有專家表示，目前AI大模型在“車路云一體化”方面的落地，主要表現在三個方面。
首先是“人和車”的問題，大模型可以幫助車輛實現與人類更自然的語言交互，讓駕駛員在車輛行駛的時候實現更便捷的交互體驗，也有助于更安全的駕駛。
其次是“車和路”的關系，大模型可以將路端傳感器實時采集的數據再實時傳輸到車上，幫助車輛實現更好的駕駛體驗。
最后則是實現城市交通的“整體最優”，比如大模型可以做為一個智腦，實時控制城市的紅綠燈，以最優的方式控制道路車流量。并通過路端數據傳輸給汽車，將車速影響到合適區間，以實現道路整體同行的“效率”最優。
▲車路云一體化示意圖圖源：sae.org
中國首個車路云一體化研究中心的成立標志著中國在自動駕駛和智能交通領域技術創新的前沿地位。它將集中研究車、路、云三位一體的技術體系，推動相關核心技術的研發和突破，如車輛自動駕駛技術、道路基礎設施智能化、云計算和大數據處理等。
在復旦大學與蘑菇車聯共建自動駕駛研究中心揭牌的同時，雙方共同發布了全球首個基于AI大模型的“車路云一體化”系統3.0，通過車、路、云三端海量交通大數據構建AI大模型，實現自動駕駛從感知到認知、協同決策，以及路側數據賦能仿真和模型訓練，支撐L0-L4級自動駕駛更智能、更安全的大規模落地，大幅提升全域交通運行安全與效率。
事實上，自從AI大模型火爆以來，我們會發現高校作為社會創新的關鍵力量，越來越走到了產業技術變革的前沿。
比如今年年初在大模型剛剛出圈的時候，復旦大學邱錫鵬教授的團隊就率先發布“MOSS”對話式大語言模型，成為國內最早落地的大模型之一。除此之外，還有如武漢大學、北京大學、浙江大學等眾多高校也都紛紛投入基礎技術創新、產業投資等關鍵領域。
其中，復旦大學一直在AI和自動駕駛領域擁有深厚的積累，而蘑菇車聯也是“車路云一體化”的標桿企業。所以，當高校的科研力量走到前臺，與產業的優秀企業相互協作，必然也會加快“車路云一體化”的行業發展和應用落地。

結尾

20世紀60年代，通用汽車曾在普林斯頓打造過一條電子化的高速公路測試跑道，車輛可以在這條道路上實現自動啟動、加速、轉向和停止，全程沒有人工參與，這被認為是自動駕駛最早在車路協同方面的探索。
如今60多年過去了，隨著AI大模型、5G、云計算和邊緣計算等技術的發展，車路協同已經完成了新一輪的進化，而自動駕駛也走到了大規模落地的前夜。
時代的浪潮滾滾向前，而我們正在迎來一個真正以科技為主導的大時代。

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