10月19日，2024智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會(主題峰會及同期邊會)正式落下帷幕。在為期3天的活動中，來自全球10余個國家和地區(qū)的政府、企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)4000多名代表共同參會，中國電信旗下天翼交通全面展示基于車路云一體化實(shí)踐的技術(shù)能力與商業(yè)探索成果。

展會首日，第二十屆中央委員、第十四屆全國政協(xié)黨組成員、副主席王勇，第二十屆中央委員、工業(yè)和信息化部黨組書記、部長金壯龍，全國政協(xié)常委、經(jīng)濟(jì)委員會主任王國生，全國政協(xié)常委、經(jīng)濟(jì)委員會副主任、工業(yè)和信息化部原部長苗圩，全國政協(xié)常委、經(jīng)濟(jì)委員會副主任，交通運(yùn)輸部部長李小鵬，工業(yè)和信息化部黨組成員、副部長辛國斌等十余位領(lǐng)導(dǎo)蒞臨中國電信展臺，聽取中國電信依托“5G+云+AI+應(yīng)用”模式，積極推動智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用成果，天翼交通車路云一體化展項(xiàng)贏得高度贊譽(yù)與認(rèn)可。

在19日上午的“智行未來 驅(qū)動智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展的‘向新力’”論壇中，天翼交通首席技術(shù)官李家文發(fā)表了《車路云一體化系統(tǒng)的技術(shù)與創(chuàng)新應(yīng)用探索》主題演講，從車路云一體化角度，探討如何去驅(qū)動智能網(wǎng)聯(lián)汽車及智能交通發(fā)展。

以下文字根據(jù)演講材料及錄音進(jìn)行整理：

大家好，我是天翼交通李家文，下面由我從車路云一體化的角度講講我們?nèi)绾钨x能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

首先介紹下天翼交通公司，我們是由中國電信集團(tuán)和蘇州市政府共同成立的一家混合所有制公司，我們的定位是成為面向自動駕駛的國家級車路協(xié)同智能交通運(yùn)營與服務(wù)提供商。我們目前總部在蘇州，在北京，天津，上海還有深圳都有分公司，同時在天津和政府共同合資了一家子公司。

天翼交通堅(jiān)定的踐行車路云一體化的發(fā)展路徑。大家剛才也看到了，單車的智能化發(fā)展很快，不過個體感知以及基于數(shù)據(jù)的模型研發(fā)閉環(huán)上，還存在一些局限性。同時從交通全局而言，還是需要多個個體進(jìn)行有效的協(xié)同，從而提高整體交通的通行效率。通過車路云一體化，站在全局最優(yōu)的角度對個體提供超視距信息，預(yù)測性信息，可以擴(kuò)充個體感知并提高個體駕駛邏輯的針對性與效率，同時給群體提供綜合效率更高的通行策略，全面提升從個體到群體整個交通系統(tǒng)的安全性與效率。

因此我們認(rèn)為車路云一體化路徑可以形成交通產(chǎn)業(yè)與汽車產(chǎn)業(yè)的協(xié)同，相互賦能促進(jìn)各自發(fā)展，不過這就需要一整套標(biāo)準(zhǔn)化的建設(shè)、運(yùn)營與服務(wù)產(chǎn)品以及對應(yīng)的服務(wù)機(jī)制，從而確保交通體系的數(shù)字化建設(shè)可以有據(jù)可依，而同時各類汽車系統(tǒng)則可以無縫對接不同城市、道路的數(shù)字化環(huán)境，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)應(yīng)用的跨域連續(xù)性一致服務(wù)實(shí)施。

要實(shí)現(xiàn)這個目標(biāo)，就需要在技術(shù)與商業(yè)上實(shí)現(xiàn)對應(yīng)的突破，構(gòu)建相應(yīng)的技術(shù)與商業(yè)閉環(huán)。技術(shù)層面，有四個方面的核心問題，一個是如何構(gòu)建跨域共用、分層解耦的云控基礎(chǔ)平臺，第二個是如何構(gòu)建高性價比同時保障數(shù)字化質(zhì)量的基礎(chǔ)設(shè)施道路，第三個是如何構(gòu)建高可靠的網(wǎng)絡(luò)通道，第四個就是如何高可靠高性價比的為車輛提供相關(guān)的數(shù)據(jù)服務(wù)。

從商業(yè)的角度，我們認(rèn)為還是要從最終的商業(yè)價值角度入手，主要就是如何為用戶帶來降本增效的作用，如何提升用戶的體驗(yàn)，帶來更好的市場表現(xiàn)。

天翼交通這幾年通過在蘇州市以及全國開展包括建設(shè)市區(qū)協(xié)同的云控平臺、支持自動駕駛的數(shù)字化道路等不同類型的建設(shè)項(xiàng)目，針對上述技術(shù)閉環(huán)與商業(yè)閉環(huán)中的核心問題開展了充分探索，逐步形成了一些成果，在此向各位匯報一下。

首先就是技術(shù)閉環(huán)方面的探索，我們構(gòu)建了一整套高質(zhì)量、高性價比的車路云一體化基礎(chǔ)設(shè)施體系。這里面其實(shí)包含三部分核心技術(shù)的探索：

第一就是基于云控基礎(chǔ)平臺的多源數(shù)據(jù)融合與跨域車輛數(shù)服務(wù)技術(shù)，我們在國內(nèi)率先落地了跨城市區(qū)域的數(shù)據(jù)網(wǎng)關(guān)，將不同建設(shè)主體不同質(zhì)量的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一的協(xié)議格式以及質(zhì)量要求進(jìn)行了統(tǒng)一，例如我們實(shí)現(xiàn)了蘇州市屬三個區(qū)縣區(qū)域內(nèi)新建道路基礎(chǔ)設(shè)施在感知原始數(shù)據(jù)與計(jì)算數(shù)據(jù)的統(tǒng)一，其一致性、完整性達(dá)到99%以上，確保了車輛在全市范圍內(nèi)都可以得到相同質(zhì)量的數(shù)據(jù)服務(wù)。在此基礎(chǔ)上，我們構(gòu)建了面向車企的數(shù)據(jù)服務(wù)SDK軟件，可以讓車企低成本高效的在城市全域范圍內(nèi)獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)服務(wù)，這里面還包含動態(tài)多鏈路的數(shù)據(jù)鏈接機(jī)制，使得車輛在跨域過程中相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)的切換時延不超過50ms，中斷率低于0.1%。

第二個方面就是我們構(gòu)建了基于5G的超穩(wěn)態(tài)確定性網(wǎng)絡(luò)，使得空口雙向時延低于30ms，且穩(wěn)定性保障在4個9(99.99%)，由于是復(fù)用現(xiàn)有的4/5G網(wǎng)絡(luò)，因此可以快速高效的覆蓋當(dāng)前幾乎所有的車輛，同時對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)建設(shè)成本可以降低30%以上。

第三就是我們充分研究了不同傳感器結(jié)合AI算法所能實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)感知性能水平，針對不同的實(shí)際應(yīng)用場景，我們給出了三個等級的道路建設(shè)方案，這些不同等級道路在數(shù)據(jù)質(zhì)量、建設(shè)費(fèi)用上都有相應(yīng)結(jié)果，這樣就可以為后續(xù)各類交通環(huán)境的數(shù)字化建設(shè)提供參考，從而使得基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)更加有針對性，保障建設(shè)的性價比。

基于以上所述，下面給大家具體看一下，我們達(dá)成的實(shí)際成果。這是蘇州市市區(qū)兩級云控基礎(chǔ)平臺，可以看到我們通過剛才說的標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)關(guān)與數(shù)據(jù)質(zhì)量管理體系實(shí)現(xiàn)了跨域的數(shù)據(jù)采集，包括原始數(shù)據(jù)以及這些通過算法結(jié)構(gòu)化后的數(shù)據(jù)，同時大家在視頻里還可以看到從一個城市到另一個城市，數(shù)據(jù)無縫轉(zhuǎn)化的過程。通過跨域不同應(yīng)用服務(wù)在全市平臺上的注冊機(jī)制，使得后續(xù)用戶可以自由訂閱相關(guān)的服務(wù)。

接下來說一下網(wǎng)絡(luò)方面，我們和蘇州電信配合，將結(jié)合了感知之后的端到端時延控制在190ms左右。在傳輸前我們構(gòu)建了專用網(wǎng)絡(luò)頻點(diǎn)和定制切片，首先保障網(wǎng)絡(luò)資源，同時利用預(yù)調(diào)度與免授權(quán)機(jī)制確保網(wǎng)絡(luò)資源的有效提供，最終使得接入網(wǎng)絡(luò)的等待時間降低至0ms。在傳輸中，我們通過信息雙發(fā)選收，降低無線鏈路的突變干擾，并且在基站側(cè)部署了實(shí)時網(wǎng)絡(luò)資源調(diào)度算法，確保信道質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)吞吐量的最優(yōu)，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性得到4個9(99.99%)。在傳輸后，我們再利用高可靠的編碼表和編碼策略以及基站側(cè)的參數(shù)優(yōu)化策略，提高網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)帶載能力，降低丟包率，最終使得數(shù)據(jù)重傳次數(shù)減少到0次。

對于路側(cè)的分級建設(shè)方案，我們公司針對這些不同等級的建設(shè)方案都開發(fā)了相應(yīng)的AI感知模型且都取得了較好的實(shí)際效果，可以滿足各類場景的實(shí)際需要，例如針對關(guān)鍵路段與路口這種場景，通過第三方評測結(jié)果可以看到，我們的感知結(jié)果取得了較好的實(shí)際效果，在業(yè)內(nèi)也屬于是較為領(lǐng)先的水平，相關(guān)研發(fā)的結(jié)果也獲得了包括國際同行、算法榜單等方面的認(rèn)可與證明。

這是上述AI算法實(shí)現(xiàn)的數(shù)字孿生效果，大家可以看到在對交通對象速度、位置、航向角等關(guān)鍵性能的識別上，得到了很好的數(shù)字化結(jié)果，并且在蘇州已經(jīng)正常運(yùn)行了兩年左右，目前看對于環(huán)境的適應(yīng)性也比較好，保障了后續(xù)的服務(wù)質(zhì)量。

另外，我們由于參與建設(shè)了很多數(shù)字化道路，發(fā)現(xiàn)多類型傳感器在實(shí)際部署時面臨數(shù)據(jù)聯(lián)合標(biāo)定，聯(lián)合運(yùn)維，管線部署等一系列工程問題，而且在時間、人力物力上也存在很多的隱性成本。這對于后續(xù)如果想開展車路云一體化的規(guī)�；�建設(shè)，是非常不利的。因此我們自主研發(fā)了通感算一體機(jī)輕鸞系列，實(shí)現(xiàn)了5G，V2X通信能力，多傳感器感知能力以及不同等級算力能力的高效統(tǒng)一，這就使得后續(xù)我們在實(shí)際工程化部署數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施時，可以大大節(jié)約建設(shè)部署成本，而且設(shè)備全生命周期的運(yùn)維費(fèi)用也可以降低30%左右。能夠得到一個快速的降低，使整體技術(shù)環(huán)境能夠得到快速的推廣。

最后再重點(diǎn)說一下，我們?yōu)檐嚪��?wù)的整個邏輯。我們主要是為車輛提供了一套可以滿足其各類網(wǎng)聯(lián)式應(yīng)用開發(fā)的SDK數(shù)據(jù)服務(wù)工具，——輕車熟路。這個工具結(jié)合云控基礎(chǔ)平臺，可以按照實(shí)際應(yīng)用需求，做好相關(guān)數(shù)據(jù)的梳理與不同數(shù)據(jù)的質(zhì)量保障，并構(gòu)建好相應(yīng)的數(shù)據(jù)服務(wù)鏈路，同時滿足車企多種類型的軟件架構(gòu)與平臺需求，從而可以讓車企可以高效的調(diào)用相關(guān)數(shù)據(jù)服務(wù)，在不增加車企硬件改造成本的基礎(chǔ)上，幫助車企快速可靠在實(shí)現(xiàn)各類型網(wǎng)聯(lián)式駕駛功能的開發(fā)與實(shí)際應(yīng)用，我們覺得這種方式是車路云一體化系統(tǒng)后續(xù)開展規(guī)模化應(yīng)用的一個可以參考的有效技術(shù)路徑。

在這樣一系列的技術(shù)的探索下，我們同時也開展了相應(yīng)的面向商業(yè)化應(yīng)用的一些探索。首先最重要的當(dāng)然還是為車輛所提供的應(yīng)用服務(wù)案例，基于剛才說的SDK方式以及前述的網(wǎng)絡(luò)、平臺，AI模型等方面的成果，我們目前探索了三大類的應(yīng)用服務(wù)方案。

首先基于車路云一體化的協(xié)同式自動駕駛輔助服務(wù)，通過提供低時延高質(zhì)量高可靠的感知信息服務(wù)，我們在蘇州做了相對極端的案例驗(yàn)證，就是把車輛上所有的感知傳感器撤掉，完全依托路側(cè)感知與5G網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)車輛的感知能力，并結(jié)合車輛自身的決策與控制實(shí)現(xiàn)L4級自動駕駛，從實(shí)際效果上來看，在時速60KM以內(nèi)，完全可以使車輛實(shí)現(xiàn)L4級別的自動駕駛。

有了這個基礎(chǔ)，我們還開發(fā)了為車輛提供駕駛建議服務(wù)、動態(tài)交通信息服務(wù)不同等級的服務(wù)方案，例如這個駕駛建議服務(wù)，我們通過對交通整體態(tài)勢的判斷為車輛提供最經(jīng)濟(jì)的駕駛車速建議，結(jié)合我們在高速物流車輛的實(shí)際測試結(jié)果來看，對于油車來說可以節(jié)能2-3%，對于電車來說可以節(jié)電8%-16%，效果還是挺明顯的。

再例如這個交通動態(tài)信息服務(wù)，我們開發(fā)了面向座艙的實(shí)際服務(wù)軟件原型，將包括紅綠燈信息、事故信息、管控信息、以及諸如停車、充電等出行信息都結(jié)合駕駛過程進(jìn)行實(shí)時的匯聚呈現(xiàn)，讓駕乘人員實(shí)時掌握出行信息，提升其駕駛出行體驗(yàn)。我們后續(xù)還想將諸如事故處理與違章處理也通過這種方式進(jìn)行實(shí)時交互，進(jìn)一步提升用戶的出行效率和體驗(yàn)。

圍繞剛才這些相對基礎(chǔ)的車輛服務(wù)，我們也在嘗試圍繞一些特種車輛的垂直業(yè)務(wù)場景，通過車路云一體化系統(tǒng)，幫助其降本增效，例如目前在和環(huán)衛(wèi)、渣土車等業(yè)務(wù)公司在談，結(jié)合實(shí)際道路情況，優(yōu)化他們的作業(yè)過程與調(diào)度方案，使得他們的工作效率更高，同時也滿足相關(guān)主管單位對于他們的業(yè)務(wù)管理要求。另外我們也將這些車輛的實(shí)際作業(yè)信息通過剛才的交通信息服務(wù)方式反饋給更多的普通車輛，也可以幫助他們提前規(guī)避相關(guān)車輛，提升整體交通的通行安全與效率。

此外，我們也在探索海量的路側(cè)數(shù)據(jù)如何幫助車企進(jìn)行相關(guān)智能化駕駛功能的開發(fā)，例如包括利用路側(cè)數(shù)據(jù)生成相應(yīng)的場景庫與訓(xùn)練集，以及對應(yīng)的仿真服務(wù)。在蘇州一條15公里全覆蓋的道路上，我們每天可以采集50T的數(shù)據(jù)，這些海量的數(shù)據(jù)里面存在在很多有效的場景，如何有效的利用這些數(shù)據(jù)是我們后續(xù)的一個重點(diǎn)探索方向。

這就是為汽車行業(yè)所做的一些商業(yè)上的探索。不光是汽車，圍繞著整個城市，我們在交通服務(wù)應(yīng)用方面也進(jìn)行了商業(yè)層面的探索。通過高質(zhì)量的AI感知，我們目前可以實(shí)現(xiàn)絕大多數(shù)交通運(yùn)行指標(biāo)以及相應(yīng)交通事件的識別，從而為包括公安交警，交通管理等部門提供各類業(yè)務(wù)的輔助。這是我們在蘇州做的兩個典型案例，一個是事故的自動化識別與判責(zé)服務(wù)，我們可以自動識別事故，提取事故要素并還原事故過程，以及展事故后的交通態(tài)勢預(yù)測，這些結(jié)果我們一方面可以提供給交警，幫助其提高事故處理過程，另一方面也可以及時共享給其他車輛，幫會他們規(guī)避二次事故以及實(shí)施更加合理的駕駛路徑。

再例如就是全域的交通信控，我們目前在給蘇州市相城區(qū)高鐵新城片區(qū)提供全域的信控策略，基于全域的車輛駕駛狀態(tài)識別以及交通態(tài)勢的預(yù)測，我們的信控策略可以明顯提升該區(qū)域的通行效率。

當(dāng)然，還有諸如智能網(wǎng)聯(lián)汽車納管，應(yīng)急調(diào)度指揮服務(wù)等各類交通管理類服務(wù)，在這里就不詳細(xì)介紹了。

交通的這種數(shù)字化建設(shè)以及與車輛的充分網(wǎng)聯(lián)協(xié)同，我們覺得對于未來城市的交通治理會有非常好的效果提升，當(dāng)然，這里面也面臨數(shù)據(jù)安全，業(yè)務(wù)模式設(shè)計(jì)，管理邊界等一系列問題，還有待我們進(jìn)一步的探索與實(shí)踐。我們希望大家可以到我們公司來進(jìn)行一個蒞臨指導(dǎo)，我們共同去探索，在車路云一體化這條道路上為產(chǎn)業(yè)帶來一些更大的服務(wù)和幫助，謝謝大家。(張揚(yáng))

(新媒體責(zé)編：zhangzhen)