中国汽车报|精品课第7讲 || 李静林：基于端-边-云协同的智慧道路 | 中国汽车报
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从全球范围来看 ， 智能交通体系已经成为了未来交通系统的重要方向 。 各地都在这一方向上加紧发力：美国ITS项目规划从国家战略层面 ， 提出大力发展网联 (V2X)技术及汽车应用 ， 欧盟则早早确定了以C-V2X为基础的C-ITS连接车路智能 ， 通过全局协同完成交通主动控制(前摄控制)的发展思路 ， 日本也在积极推进新一代交通管理系统 ， 大力发展基于车路协同的辅助安全系统和智能公路无人驾驶等方面的工作 。 在这一轮智慧交通的竞赛中 ， 中国要如何脱颖而出 ， 建设好拥有自身特色和优势的交通体系？
8月3日 ， 北京邮电大学教授、博士生导师 ， 大唐信通副总裁、首席科学家李静林在题为“基于端-边-云协同的智慧道路”的演讲中提出 ， “智慧道路”不应该仅仅以支撑“自动驾驶车”为最终目标 ， 智慧道路最终应当回归到如何解决交通问题上去 ， 我们应该从群体智能的角度看智能交通 。
从单车自动驾驶到车车、车路协同
“毋庸置疑 ， 自动驾驶是车载智能的发展方向 ， 但在经过了一段时间的探索和实践后 ， 业内发现 ， 自动驾驶存在不少问题 。 ”李静林表示 ， 之所以大家会从单车自动驾驶转向布局车车、车路协同自动驾驶 ， 主要是因为在开放道路中 ， 单车自动驾驶存在三大方面的问题 。
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首先是单车感知精度受限 。 受到传感器性能、检测精度等影响 ， 尤其是遭遇遮挡和极端天气时 ， 单车智能容易出现误判和漏判的情况 ， 严重影响行车安全；其次则是单车计算能力不足 。 一方面受制于成本 ， 另一方面涉及能耗等问题 ， 单车自动驾驶难以应用高复杂度的深度学习算法 ， 也无法支持大规模全局感知数据的高精度识别；第三是单车认知范围局限 。 安全高效的驾驶需要超视距认知 ， 而单车传感器无法突破视距范围 ， 这并不是多装几个摄像头或多制式感知融合就能解决的 。 基于此 ， 以中国为代表的不少国家踏上了车路协同的发展道路 。
不过 ， 即便是在确定了车路协同发展的大方向 ， 业内关于具体的技术路线也存有争议 ， 例如DSRC（专用短距离通信）与C-V2X的选择 。 在过去20年时间里 ， 美国联邦通信委员会始终坚持支持DSRC的路线 ， 其国内5.9GHz频段的75MHz一直被指定用于DSRC 。 不过 ， 由于窄带、效率不足以及演进路线不明确 ， 这一技术路线逐渐被抛弃 ， 2019年12月12日 ， 美国联邦通信委员会终于一致投票通过了一项提案 ， 重新分配5.9GHz频段的大部分频谱 ， 并将这些频谱专用于非授权频谱技术和C-V2X技术 。 在李静林看来 ， C-V2X效率高 ， 频谱利用率高 ， LTE-V、LTE-eV2X、NR-V2X演进明确 ， 自然会得到中国和欧盟等大多数国家的认可 。
交通系统本质上是一种群体智能系统
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确定了车路协同的发展方向和C-V2X的技术路线之后 ， 新的问题也随之诞生：智慧道路建设的重点是什么？协同自动化的重点是“协同化”还是“自动化”？是车“联网”还是车联“网”？
对此 ， 李静林表示 ， “智慧道路”不应该仅仅以支撑“自动驾驶车”为最终目标 ， 我们应当追求的是人、车、路、环境的智能协同 。 “交通系统本质上是一种群体智能系统 。 ”李静林指出 ， 其根本的目标包含两方面 ， 第一个是安全目标 ， 即通过协调多个智能个体(车辆) ， 保证运输的人与物安全抵达目的地；第二个则是效率目标 ， 通过协调多个智能个体(车辆和路侧设施) ， 使得合作涌现出的宏观路网交通态势更稳定和均衡 ， 达到交通更通畅的目的 。 因此 ， 如果从群体智能角度看智能交通 ， 需要解决的是单智能个体认知和多智能个体的协同这两大问题 。
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