資訊詳情
當前位置 :首頁 > 資訊列表 > 資訊詳情
5G車聯網不僅為自動駕駛而生
分類:城鄉建設      發布日期:2020-01-10

2019年可以稱為中國的5G商用元年,5G和車聯網是近年ICT產業、智能汽車產業最熱的兩個話題。過去十年,從通信行業的視角來看,4G推動了移動互聯網的快速發展,伴隨著“通道”建立的大量的應用技術,投入到車聯網之中,形成了“形形色色”的解決方案、服務和產品。前裝市場,主流車企的新車型多數已經具備了聯網能力,在這個過程中培養了終端用戶(車主)對這項服務的使用習慣,形成了一個前景廣闊的市場,5G時代車聯網的熱度,很大程度上是過去多年市場發展的延續。

5G車聯網應避免前車之鑒

在5G 時代,公認車聯網是5G時代最剛性的需求。談及5G車聯網,除了延續4G時代的車網聯接的5G傳統應用模式,那一定是討論比較多的C-V2X(Cellular-V2X泛指LTE-V及其后續演進NR V2X,代表了車車、車路等的互聯)。

一方面,這是源于LTE-V是3GPP Release14 中的重要內容,是5G系統重要的組成部分。同時我們看到3GPP仍然對這一標準體系在持續完善,特別是最近在3GPP Release17的研究立項工作中,可以看出這種傾向性。上一個版本并不是終點,后續不僅要對V2X演進持續增強,還驅動了定位、組播等方向的研究,可見C-V2X 本身就是5G范疇內重要的組成。

另一方面,源于整個產業已經越來越對DSRC(專用短程通信)技術缺少耐心。在過去十年,歐美圍繞DSRC開展的應用并不成功。DSRC多年來的發展只有十幾萬的前裝量,在美國,截至目前也僅有不到6000臺路側設備進行布設。筆者以為造成這種局面的核心問題在于無法將數據進行有效的融合。這種“孤島型”的數據不能將每個路口、每個路端的數據融合成全息、全域的數據。從大交通的角度看,只是提供了某個點、某一段的信息,對于自動駕駛來說,這些“零碎”的數據確實在一定程度上降低了單車的計算量,但這離實現眾多普通車量的自動駕駛目標,相距還十分遙遠,這些零散數據的重要性還不足以驅動用戶去買單。由于找不到商業模式,造成了這項技術更多時候是在配合自動駕駛車輛測試時才會出現。

有了前車之鑒,5G車聯網必須充分利用網絡的優勢進行數據融合,實現5G車聯網與交通全要素的聯接,這樣的大數據融合,才能面向廣大普通用戶,形成有價值的服務,才是“金礦”。

智慧交通是多維度的

5G車聯網的本質還是依托于5G連接技術的一種應用。智慧交通的基礎是“車路網云”四維融合,如果加上“交通弱勢參與者”等因素,那么智慧交通是五維甚至是更多維度的,各個維度之間的連接需要5G這種通信技術。

5G帶來的三大場景(高帶寬、低時延、大連接),特別是帶寬和連接方面的理念,與智慧交通的需求可以深度融合。5G車聯網的連接思想恰好是交通智慧化所需要的,想要道路更加智慧必然需要更多的數據、更及時的數據、更精確的數據,5G車聯網與“智慧”的路同時出現可謂順應了天時地利。但是,目前業界有個認知誤區,把太多的注意力都聚焦在圍繞自動駕駛開展的、以車為中心的5G車聯網,強調了大帶寬的屬性,反倒忽略了自動駕駛的終極未來是圍繞Maas(Mobility As A Service出行即服務)發展的。在未來,人們出行的形式多樣,但萬變不離其宗,道路通行始終是交通的核心元素。

在先有“聰明的車”還是先有“智慧的路”這個問題上,筆者的看法是5G是AI最緊密的伙伴,但是交通的核心是“安全”與“效率”,而解決問題的關鍵在于路。最顯而易見的是,不少城市開展的綠波帶建設,大大提升了市民出行的感受,某個路口通行效率提升1個百分點,車主就可以少等一兩個紅燈,平均等待時間就會有明顯的下降。遙想一下未來,如果通過5G車聯網將路側感知單元與網絡連接起來,也許紅綠燈配時工程師就無需大量前期統計分析工作,網絡依據歷史數據、當前整片區域的交通情況,推算出當前最優的配時方案,整個區域的通行效率會大大提升。

同時,智能的車根據整個網絡的最優情況和車主的駕駛習慣,規劃一條最優路徑,網絡在擁堵的時候也能夠提供最優車道推薦,避免車主反復切換車道。通過路口的時候也可以實時推送高風險的目標(自行車、小孩、寵物等),整個交通系統的安全性將大幅提升。最終,整個產業可以推進成老百姓能實實在在體會到的高科技,而先從日常生活最實在的體驗和便利入手,想來這種層層遞進的科技應用最終一定不會淪為“高科技玩具”。

5G車聯網應先修“智慧”的路

以5G車聯網的出現為里程碑,大交通產業在過去以信息化手段解決了“感知”的問題,以攝像機、雷達等技術手段提供了“管理”的依據。5G車聯網出現后,基于豐富的感知和數據連接基礎,整個產業應該利用這些手段來“驅動”交通安全和出行效率的提高,由被動型管理轉為主動型服務。

作為日常生活中的交通參與者,我們能體驗到很多痛點,例如擁堵造成的公交不及時,路口行人或非機動車闖紅燈引發交通事故等,當前的信息流立足于通過感知“取證”,但是事故已經發生仍然造成了傷害,公交單靠自身無法解決擁堵的問題。在5G車聯網時代,通信技術為連接提供了具備高帶寬、低時延特性的基礎能力,可以通過在原有感知的基礎上升級的方法實現全路、全息的感知。而且在5G車聯網中這種能力也具備“分享”給所有交通參與者的可能,由于5G車聯網具備低時延、高帶寬的連接能力,在網絡側可以利用人工智能技術對路側的感知進行全局層面的分析。從通行效率角度看,依賴5G車聯網可以對擁堵進行疏解,讓道路實現系統層面的暢通。比如動態調整紅綠燈配時、臨時調整道路的路權保證公交優先,甚至在電子地圖中實時推送擁堵信息、緊急通行車輛避讓信息讓車主臨時規避。從安全角度看,5G車聯網可以在車輛端通過車載人工智能對周邊的風險源,甚至是非視距內的風險源進行定位和識別,甚至能及時規避風險實現對車主的安全保障,真正體現出“安全”“便民”的特色。

交通是國民經濟的支柱,以廈門和杭州為代表的城市已經基于“安全”和“便民”核心思想,利用5G車聯網開展了多個層次的商業化探索。筆者以為這些實踐最大亮點在于“降維商業化”思路,將5G車聯網的通信能力與自動駕駛催熟的感知技術、規劃技術結合起來,先在限定的領域、限行的區域利用起來,既享受新技術的紅利,又給未來發展留足空間。例如,平臺利用5G車聯網給公共交通提供車速引導、安全防撞、擴展盲區檢測范圍甚至輔助公交綠波帶建設,輔助司機降低工作強度,減少了司機同時需要獲取的信息量。這些措施實施后,從結果看道路情況更加“透明”,從數據看車輛道路通行效率有了明顯提升,公共交通準點率有了依靠,從司機反饋看通過路口時也更加放心,各方都從技術改進中獲得了收益。

展望未來,5G車聯網可以幫助管理者管控機動車流量,輔助降低擁堵,輔助RoboTaxi(自動駕駛出租車)、智能BRT、城市微循環巴士等新技術實現,讓市民利用公共出行方式獲得更安全、更舒適的體驗。我們建議交通相關的管理者和參與者可以借鑒“降維”的思想,利用5G車聯網融合各種交通的各個維度,先修“智慧”的路讓公共交通、個人出行享受到新技術帶來的紅利,形成可以復制的閉環式的商業模式。同時,也為未來預留足夠的資源和冗余,以小步快跑的形式不斷擴大范疇,每一輪發展都形成共贏,通過長期發展實現“聰明”的車跑在“智慧”的路上的愿景。


湖北彩票 天水市 永康市 成都市 商洛市 大庆市 镇江市 临夏市 阜新市 巴中市 萍乡市 崇州市 邓州市 平度市 河津市 台中市 衡水市 明光市 凤城市 吉林省 石首市 龙海市 黄石市 叶城市 都匀市 武穴市 朝阳市 青岛市 凤城市 葫芦岛市 仙桃市 合肥市 孝感市 邢台市 兴城市 平度市 利川市 洮南市 信阳市 常州市 宁国市 南阳市 徐州市 北宁市 邢台市 鹿泉市 池州市 北宁市 台中市 华阴市 延吉市 铁力市 兴城市 淮安市 汉川市 东阳市 焦作市 西安市 佛山市 潍坊市 甘肃省