智驾网 2023-05-16 18:18
威斯康星大学冉斌:车路云一体化全生命周期发展及技术挑战
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统一标准体系的建设,以及推动规模化示范,规模化示范不像以前有300多个示范区。

由中国汽车工程学会、国家智能网联汽车创新中心、清华大学苏州汽车研究院主办,中国智能网联汽车产业创新联盟承办的 2023中国(亦庄)智能网联汽车科技周暨第十届智能网联汽车技术年会(CICV2023) 将于2023年5月15-18日在北京亦创国际会展中心召开。


CICV 2023计划组织1场闭门会、3场主题峰会、18场专题研讨会、产业投资峰会、智能网联汽车行业创新成果展、第二届“智行杯”C-V2X车路云一体化实践、科技创新发布、中国智能网联汽车产业创新联盟年会等活动,预计邀请200多位顶级专家演讲、80多家机构进行静态/动态展示,吸引来自300多家国内外机构2000余位专业代表参会,共享全球实践、凝聚行业共识、促进产业发展、探索技术创新、强化生态建设、推动应用落地。


以下为现场速记整理,未经审核。


冉斌:感谢大家在这个困顿的下午还坚持在这里,希望我的演讲可以让大家提提神。感谢组委会的邀请,给大家做“车路云一体化全生命周期发展及技术挑战”汇报。

    

各位领导、各位嘉宾、各位女士、各位先生,下午好。今天的讲座本身是代表三个学会,中国公路学会、中国汽车学会、中国通信学会,从去年9月15日一起发起的车路云一体化一致行动的总结报告和一些工作计划汇报。

    

去年9月15日开始,我们在今年1月16日发布了车路云一体化一致行动的路线图和系统架构,今天借这个场合给各位来宾做一个简单的介绍。

    

首先是产业背景,在整个产业发展上也是历史上第一次汽车、交通、信息通信三大产业历史性走到了一起,我认为这是一个了不起的成就,大家能合在一起做一件事情。

    

在这个背景下,我们认为产业发展应该有几个目标:

    

一是推动车路协同自动驾驶产业体系的建设和发展,为交通强国等等建设填砖加瓦。

    

二是促进智能网联系统和智能网联产业,以及智能汽车和智慧公路基础设施等等产业的发展。比较有可能,而且很有可能打造数个万亿级别的产业,使得车路协同成为世界科技发展的重要引擎,这是我们的产业目标愿景。

    

从战略意义来讲有以下几类:

    

首先有利于融合智能交通、智能通信和智能网联汽车,以及云平台、高精地图、高精度时空定位等共性交叉技术发展。

    

第二,同时能够提升汽车通信信息、交通等等行业相互赋能协同发展。

    

第三,同时有利于促进交通体系和城市运行智能化,提升社会治理水平。

    

第四,有利于加快交通强国、汽车强国、网络强国等强国建设。

    

在这些战略意义之下,我们从去年9月15日到现在8个多月,开展了很多工作,下面给各位做一个汇报。

    

首先是对现状的展望和回顾,前面专家已经看到了,包括李老师提到的,实际国际上高度重视车路一体化的发展,美国1996年就开始进行车路协同相关研究示范,车路云是最近几年加进来的,已经走过了整整27年的年头。我们基本上看到了一代人,甚至两代人的努力。欧洲实际上比较紧跟美国步伐,通过车联网智能化、网联化,实现了车辆和交通的协同发展,特别是欧盟区域比较狭小,国家比较多,车路一体化本身对它具有更重要的战略意义。日本刚才中野老师讲到了,我就不讲述了。

    

目前中国的情况来讲是标准体系逐渐完善,有关的法律法规不断出台,在工信部、公安部、交通运输部等各个部委,联合推出的《车联网产业标准体系》,以及《智能网联汽车道路测试示范标准》,以及交通部出台的《封闭场地建设指南》等等,这些带来了行业巨大的推动。同时,中国公路学会自驾委发布了《车路协同自动驾驶标准体系》,作为整个行业建设性指南。这些本身推动了行业发展。

    

整体判断来讲,目前中国相关技术在国际上处于比较领先的水平,在道路信息化、智能化和自动化方面,应该处于国际领先水平,智能网联汽车起码应该算一个并跑水平。C-V2X本身在中国、欧洲、美国已经成为事实上的全球标准。

    

在目前,中国大概有300多个示范区,其中大概有17家国家级示范区,4个国家级的车联网先导区,16个双智试点城市,3500多公里的道路智能化,20多个城市和相关的高速公路完成了LTE-V2X的部署。这些构成了初步生态的布点,不能叫布局。

    

我们下面一致行动开展本身的目标愿景,我们的套路是聪明的车、智慧的路、协同的源,有相关20多个产业的支撑,为交通出行者提供安全高效的出行服务,大幅提升交通效率,以及提升老百姓出行幸福感和获得感,为整个交通产业自动驾驶本身提供安全、高效、高可靠的解决方案,这是目前的目标愿景。

    

这是今年1月16日,三个学会一致发布的多行业系统框架图以及相关的发展路线,不要看这个很简单,到目前为止一共有四个路线图,智能网联汽车路线图到2.0版,开始往3.0版进步。公路学会发布的车路协同路线图是2019年,这是1.0版,车联网通信方面也是有1.0版,把这三个路线图合在一起,形成一个大家都能够接受、共同认可的就是这个系统框架。这个比较简单就是车路云,左边是智能网联汽车,右边是智慧公路,智慧公路覆盖是所有的路,这上面是智能云控平台,下面是智能支撑系统,包括边云计算、高精定位、高精地图、信息安全等等。在中间是通过车联网通信系统完成连接,同时整个系统支持出行者的需求。这是目前人、车、路、云整体架构。这个架构本身明年会有第二版,后年有第三版不断地推出,这是几大行业取得一致共识基础上的一致行动。

    

这个一致行动本身有相关的路线图,目前大家取得共识的分为三个阶段:一是2025年,二是到2035年,三是到2050年。2035年是交通强国初步建成的时间,2050年是交通强国完全建成的时间,大概有28年。在2025年的时候,基本形成一个中国标准的车路云一体化的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管、网络安全体系;2035年逐步完善,2050年全面建成,这是目前的路线图,还是比较粗,比较宏观。但是也是很难得的第一次这么多行业一起能够握手往前走,这个路线图随着定义和深化不断深入,大家会看到更好、更深、更全面的版本。

    

目前一致行动本身大概有七项工作:一是关于车路协同自动驾驶顶层设计,包括前面的路线图和框架;二是关于共性关键技术的研发;三是至少是三个学会团体标准的联合编制和发布;四是规模化示范工程的展开;五是产业化建设;六是人才队伍培养和国际交流;七是政策建议和法律法规。

    

这七项工作本身我后面有具体安排。在这之前给各位来宾和专家汇报一下,关于全生命周期发展各阶段的挑战和任务分析,这个跟一致行动紧密相关。

    

首先,车路云一体化工作对象是什么?从全世界来讲,不管是车路协同还是车路云协同,都是这个法规。从车辆的总数、道路的总长度,以及通信网站的基站,包括4G和5G,这是我们工作的对象。以美国为例,车辆总数2.8亿,道路长度680万公里,世界上最长的,基站总数4G、5G比较少,大家可以看到这么稀疏的分布,但是有强大的需求,所以它对车路协同,对车路云一体化的要求跟中国和其他国家是有点不一样的。中国目前有4亿台车,530万公里的路,还有590万公里的4G基站和230万公里的5G基站,这是目前的数据。我们所谈到的车路云一体化不是针对单个城市,也不是针对单个区域,这是所有的对象,如果脱离了这些对象去谈,在这个层次是很难往下推动的。因为你是在单一行业和区域推动车路云一体化。

    

下面欧盟和日本也有相关的数据,时间关系就不详细分析了。

    

我们考虑一下整体车路云一体化系统和相关组件,因为车、路、云、网是四个子系统,整体系统规划目前开展的工作和设计是下一阶段开始的,跟建设、运营、维护、更新、换代,这是一个完整的生命周期流程,它的整体系统跟子系统组件之间有天然的区别。

    

设计标准是确定系统设计标准还是组件设计标准?生命周期发挥了很大的作用以及差异化。如果考虑组件的话,可以到三个月的生命周期,但如果考虑到系统生命周期有可能到三十年,因为我们智能网联汽车系统至少按三十年进行设计,如果是桥梁是五十年,隧道是百年。这个整体不一样,它极大的差异化,我们三个行业或者五个行业一起说话,大家说的是同一件事,但是后面的意义是不一样的,而且每个组件子系统的发展程度不一样,我们整个流程当中不一样。

    

首先谈它的必要性和主要价值,最大的价值之一就是第一次我们用全生命周期的发展和管理,能够打破多个行业之间的技术壁垒和非技术壁垒。技术壁垒和非技术壁垒,下面我会用具体的数据描述,降低落地难度,加快车路云一体化发展,这是目前主要的贡献和价值之一。同时,我们加强全生命周期各环节的管理和控制,实现车路云一体化系统的全面发展和持续优化,而且有利于建立多个行业协同一致的标准体系和技术体系,能够实现车辆、道路、云平台之间的协同感知、协同决策、协同控制,改善整体通行能力。降低能耗和排放,这是我们能拿出来公开强调的必要价值和必要性。

    

另外最致命的问题之一就是责任主体,现在为什么大家很多谈不到一起,或谈到一块以后大家都在逃避责任?实际上每个阶段的责任主体不明确或者我们故意不明确,或者无意识的不明确。比如规划阶段交通规划部门首当其冲,我们汽车行业、通信行业是配合它。概念设计特别是规范化示范的时候,交通规划部门担当主要的责任主体。系统设计的时候系统集成商是主体,同时我们担当主体的配合部门,我们交通规划设计,车企、科技公司等等。真正的部署实施,特别是区域化示范实施的时候,系统集成商和交通建设部门、车企、科技公司是主体。运营维护的时候,未来一定会出现运营公司,不管是什么性质的,比如说国企的或者是私企的,或者是外企的,肯定有运营公司。交通管理部门三大类责任主体,同时它们也是升级阶段的责任主体。这个不一定完整和完全,但是可以给我们提供一个思路,下面需要通过几个行业一起明确,而且可能还要做适当的调整。

    

根据这些发展不一样,下面在全生命周期当中有不同的挑战。比如说目前面临的是行业整合挑战,至少3-5个行业整合挑战,难度应该是比较大的。提到目标整合难度是比较大的,而且责任主体挑战,因为跨行业、多责任主体本身在初期不明确,在全生命周期中的变化是客观存在的,我们必须认可它。我们必须有目的,有主见的强调它、落实它。

    

另外刚才很多领导提到标准化挑战,现在一致行动在车路云一体化里面需要制定一个统一的标准体系,让各个组件、子系统能够有机组合在一起。

    

另外技术挑战我们需要一个统一的技术体系进行持续的技术研发、创新和测试。

    

另外安全挑战关于信息安全等等。

    

从产业化落地来讲,经济挑战,目前我们不得不承认,无论是智能网联汽车还是智慧公路,我们前期需要大量的投入,而且投入是指数级增长的,这样大量的资金和配置需要协调各方利益,短期利益和长期利益,而且它有的是没有商业模式的,比如说智慧公路本身一部分是没有商业模式的,它是公共财产和服务。这里的利益点需要进行平衡。这是能够做到的,但是需要提出来。

    

另外在有限预算之内进行快速迭代,大规模落地实施和高效运营维护。

    

以及提升它的可扩展性,因为我们不清楚未来的交通需求者和使用者需求是不一定一样的。

    

另外是市场挑战本身,这些是目前我们面临的挑战,以及我们必须要解决的问题。

    

这是以前提到的车路云系统归根到底还是一个大项目,大项目本身组件有很多。同时它也是一个木桶长短板,这是我们以前提到的,我们再次提出来。但是真正我想说的是这个,因为今天包括李老师也提到了很多,我们要进行车路云协同,协同本身是需要代价的,是需要工作的,它是有难度的。

    

我给大家举个简单的数字,在中国来讲,省市区县架构有五千个行政单位,你要做这个事情要解决五千个行政单位的协调工作,这是必须解决的。这还不是最糟糕的,最糟糕的是美国的情况,美国是在州、县、市、乡、村,总共有两万多个行政机构,需要解决两万多个行政机构的问题。为什么美国从1996年开始到现在为止,快30年车路云协同比较慢,最主要的问题之一是这个。不光是缺钱,协同性难度很大,这是我们以前不愿意承认的,但是我们现在必须拿出来用各种方法解决掉。

    

稍微总结一下,我们需要车路云一体化均衡发展,我们四个组件一一组合、二二组合、三三组合、四四组合,都能执行协同的感知决策控制。但是系统组合数量原则上越少,实现技术难度越高,行业协同成本越低。另一方面,协同组合数量越多,技术难度越低,但是协同的成本、代价越高,我们需要一起找到相对比较好的子系统组合。甚至是里头各个功能的组合,不一定是系统组合,功能组合或者数据源的组合,在技术难度、行业、协同成本当中寻找平衡,而且随着时间的变化会发生变化。这是下面需要做的很多工作,这也是我们怎么实现李老师提到的发展路线比较关键的地方。

    

小结:我们首先需要明确系统及组件的责任主体,我们是一个多维超级复杂的系统,而且不管怎么说,车路云一体化本身智能网联道路、智能网联汽车、智慧运是三个最主要的组成部分。制造主体、建造主体与运营主体、责任主体各不相同,我们现在梳理制造主体、建设主体、运营主体、责任主体,要在最高的层面上解决,一定要减少责任主体的数量,明确全生命周期各阶段的责任主体,这样才能推动发展。而且要确定较优数量的子系统组件组合,包括数据源的组合。优化产业化、商业化方案,目前大家在做一致行动情况下是能做到的。

    

最后一块是关于发展趋势和未来工作的设想。

    

首先发展趋势本身有几个判断:我们能够做到的就是跨领域整合,将车辆、道路和云平台跨越行业壁垒,这是能做到的。还有一个是数据驱动,通过收集、分析、处理大量历史数据和跨平台数据,强化GPT学习。就是上午李院长提到的,第一次能够用GPT人工智能优势推动相关自动驾驶,包括车路协同的开展。实现更好的实时交互与响应。

    

同时能够促进智能驾驶本身的发展,通过双智城市,而且用全生命周期赋能统一的标准和规范,提供相关的经济社会评估。

    

未来工作有些基本的考虑,而且是经过充分讨论的。

    

首先,加强各行业的积极沟通、协调和一致行动。

    

第二,推动国家政策和指导基金的建立。

    

第三,推动政策、法律法规、社会伦理建设。

    

第四,加强跨行业标准体系的建设。

    

第五,加强跨行业技术体系的建设。

    

第六,推动区域型规模示范。

    

第七,推动共性关键技术的突破。

    

第八,评价体系的建设。

    

第九,产业化落地。

    

这里头比如自动驾驶分级体系本身,可能是有一点点问题的,我们进行微调。比如我们如何能够适应产业分布式落地,不是我们要等到2035、2050年才实现。而且系统性分布解决自动驾驶最后10%、1%、5%的长尾效应,这是目前我们能一起做的。

    

建设创投体系、金融服务体系,以及各种生态圈,产业链生态圈、创投和基金生态圈以及规模示范、产业协同。

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