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我的第一部5G手机|握手5G，智能交通将迎来四大质变( 二 )


车载单元的主要功能是：收集各类车载传感器采集到的信息（如定位、运动等）进行融合处理后发送给其它车载单元；接收来自其它车载单元的信息；接收来自路侧单元的信息；对接收到的信息和收集到的本车传感器信息进行融合处理 ， 做出安全预警判断和车辆控制决策 ， 以合适的交互方式向驾驶人提供信息 ， 或向车辆控制单元发出控制指令 。
5G赋能 ， 让车路协同成为自动驾驶明确方向 。 其实当前自动驾驶的技术路线 ， 单车智能的车路协同也备受关注 。
单车智能 ， 通过更多的传感器 ， 联合更好的算法 ， 让车不需要任何外力就能实现相对安全的自动驾驶 。
但在实践中这个目标非常难做到 ， 面对复杂的交通环境 ， 包括人、车的意图 ， 意外因素 ， 以及交通规则的限制等 ， 很难判断 。 传感器高成本也是非常重要的因素 。
而利用V2X技术 ， 在5G的保障下 ， 最大的优势就是可以进行超视距的感知 ， 这是单车智能无法做到的 。 同时还可以实现高精度和低成本的感知 。
就低成本而言 ， 如果把大多数的感知责任从车端移到云端 ， 可以极大减少单车成本 ， 同时提升车辆的安全性 ， 还有很重要的一点就是能够减少车辆的耗电 。
5G赋能 ， 让出行变得更智慧
因满足运输与出行 ， 交通才出行 。
2018年交通部5号令要求“两客一危”部署实时车载监控设备预防司机疲劳驾驶和突发公共安全事件 。
目前车载视频监控主要采用3G/4G网络进行实时回传 ， 由于上行带宽受限、覆盖、时延等原因 ， 视频监控画面质量差、不时有卡顿及马赛克(高峰期) ， 无法达到实时监控及及时发现高危人员的效果 ， 存在一定的安全隐患 。
AI技术的发展 ， 智能算法在司机上岗时对于身份进行校验 ， 防止替换班；驾驶过程中进行驾驶行为的实时检测预警 ， 同时通过车身配置的更多的高清摄像机、雷达等传感器 ， 对于车道偏离、前向碰撞、盲区监测进行主动预警 。
通过驾驶过程的行为和习惯生成驾驶模型 ， 驾驶技能评价、驾驶速度分析、短期安全系数分析、报警事件分析 ， 企业可以用数据针对驾驶人进行考核 ， 可实现针对性培训 ， 督促驾驶人更加安全的驾驶 。
移动车载类场景 ， 包括：公交车、出租车、地铁等公共交通车辆 ， 交巡警摩托、执法警车、巡逻车等执法巡逻车辆 ， 校车、押运车、运钞车、危化品运输车等特种车辆 。
这些车辆均需要被重点监管 ， 但受限于当前的无线技术和网络能力 ， 监管的范围、时效性、有效性都无法保证 。
一方面 ， 由于带宽和稳定性不足 ， 无法实现全量实时回传 ， 对驾驶人/乘客/车辆真实状况无法掌控 ， 可实时视频调阅的并发路数少 ， 画质模糊 ， 偶发卡顿 ， 无法有效支撑突发事件高效处置 。
另一方面 ， 车载监控视频存储在本地 ， 设备易损坏 ， 数据易丢失 ， 无法可靠提供突发事件的视频调取 。 当前交通车辆已成为天网的监控盲区 ， 只能在事后通过“回头看”获取线索 。
随着5G网络时代的到来 ， 使得车载监控系统从标清化向高清化、联网化、智能化的方向发展成为可能 。
借助5G网络的大带宽、高可靠、低时延特性 ， 可以满足高帧率、高质量的视频数据实时传输需求 ， 把视频回传到后台进行云化存储 ， 保障数据不丢失 ， 大幅提高数据存储可靠性 。
同时高清视频传输也为后续开展智能化应用提供数据基础 ， 结合后端AI能力 ， 对司机危险驾驶行为进行智能识别及预警 ， 实现对运输车辆的实时监测和精细化管理 。
随着经济的发展 ， 飞机成为人们出行的主流方式 ， 飞行提升了出行效率 ， 但机场的重重安检却又降低了出行效率 ， 值机、托运、预安检、安检、登机等繁琐流程 ， 重复验证降低了出行的体验 。
另一方面机场当前在管理上也多依靠人工巡检、人工视频监控 ， 效率低 ， 隐患大 。


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