你可以随时在手机上查看,某一趟公交、地铁将在几分钟后到达站点,这对于日常通勤来说,真的是幸福感得到极大提升的一件事;而基于国内铁路系统的发达状态,高铁转乘、空铁联运也大幅提升了我们的出行效率。

更深入一些,还能看到车辆来来往往却不见司机和传统卡车的无人港口,园区内试运行的自动驾驶摆渡车/出租车,甚至还有田间地头的无人驾驶拖拉机及农用洒药无人机。这同样属于智慧交通的一部分。

在我看来,智慧交通最具价值的意义绝对是在安全性上的全面提升,主动安全软硬件已经为降低事故率做了不小的贡献,未来的大数据和AI技术分析,将会把更多的路况、交通信息和其他汽车的行为同步给相关终端,实现更高级的避障、排除隐患等目标,“零事故”将被作为所有汽车终极追求。

另一大意义则在于对完全自动驾驶的无限接近,实现“门到门零接管”的畅想般愿景,彻底解放驾驶员这个角色,彼时的汽车车厢将完全以智能、舒适为主题,搞不好,限制其发展的,会是我们想象力的不足。

在这样的体系下,堵车、停车难等问题即便不能彻底解决,相信也会得到极大的缓解,城市交通压力被根本性释放,“电子警察”会遍布每一个路口,协调路网的最高效运行。

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那么,这些“智慧的数据”到底从哪来、到哪去?一切智能化的基础都是基于网络运营商的数据传输服务,车、路、网背后还有个真正的“隐藏角色”,就是中国移动这样的“基建服务商”。之所以不经常被提及,就在于他们提供的是“无感服务”,即服务过程被“秒化”、被隐藏,乃至被市场和普通消费者忽略。

几年之前,中国移动就提出了关于自动驾驶服务的“3+1+N”布局,其中的“3”代表的是三张网,包括5G网、高精度定位网和车路协同网,共同支持低时延、大带宽、高可靠的通信,满足自动驾驶过程中的车/云信息交互、车路协同感知等。

“1”代表的是一朵云,即移动云。这朵云将作为自动驾驶的统一数据底座,提供高算力、高存储、低时延等云网服务,以及AI赋能服务,为自动驾驶提供全方位的算力、算法和数据支持。

“N”代表的是多种应用场景,包括但不限于物流园区、矿山、环卫、公交、零售和道路智慧养护等。这些应用场景可以在移动云的支持下,结合车联网、高精度定位等其他技术,实现自动辅助驾驶,提高效率,并保障行车安全。

举个例子,已经在多款车型上配备的比亚迪DiLink 4.0系统,就是基于5G通讯的车机操作系统,可以提供更高速的数据传输和响应速度,语音交互系统经过优化后,唤醒速度、成功率和语音识别速度、准确率等指标大幅提升。双频定位导航技术则提高了定位的准确性和稳定性。相比DiLink 3.0,新系统解决的并不是有没有的问题,而是好不好的问题,实际体验中,整个娱乐版块及功能性APP的运行更流畅、更舒适,可玩性和使用价值都得到明显提升。

而要系统性地认识中国移动在车联网方面的投入成果,还是得从其三大优势亮点入手——高精度定位、智能网联和车路协同。

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中移One Point 高精度定位平台连接了全球最大规模5G和北斗RTK定位网络,精准定位、通导一体,服务覆盖全国。通过自研的高精度定位服务平台,在开阔环境可实现动态厘米级定位;而由于采用了多种加密技术,使得5G+北斗高精度定位服务具有高安全性,以此保护用户的位置信息不被泄露。

而智能网联则依托于One Traffic 平台能力,综合收集并分析车辆、道路状况、天气情况等数据,通过人工智能和机器学习算法进行学习和预测,以提供准确的交通状态分析。在城市路口,通过部署感知设备,实现路口全息感知,为智能网联车辆、信号控制优化、路口秩序管控提供精准数据。在高速关键节点,部署匝道引导通行、隧道危险预警、收费站车道引导等应用,提升高速通行安全和效率。

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同样的,车路协同也是依托于One Traffic 平台能力,在满足连接百万级车辆(1000万V2X消息)的并发量下,处理时延不超60ms。实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施之间的智能互联,提供如碰撞预警、安全驾驶提示、路径规划等服务。

基于此,驾驶员将开启“透视眼”,也就是超视距感知,在目力不可及之处,依旧能获得实时交通信息,在盲区及复杂道路交叉口,提升行车安全;而交警部门将变成万事通,可以根据实时数据及时调整信号灯的配时,以缓解交通拥堵,对于突发的交通事件,大数据的预警系统可以及时发现并采取应对措施,形成全局路径规划、局部实时路径引导、驾驶行为决策建议、短时轨迹预测的AI能力。

总结

进入数字时代,智能化将是未来汽车的核心大脑,但也变得越来越无法“独立行走”,就像如今的智能手机一样,断网状态下,连音乐、电影都难以播放,因为所有内容都不再存储于本地,而是云上。同样的,未来汽车所依赖的也将不仅仅是物理意义上的路网,还有一张云上的网,这张网,将成为大数据和智能交通的新基建。


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