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证券日报|圆桌论坛二：车联网的当下与未来？( 二 )


崔琰：其实李总提到了观点 ， 单车智能加上路车协同上面 ， 我们主题也是车联网 ， 刚刚有一位嘉宾稍微迟了一点 ， 现在已经来了 ， 下面有请百度车联网事业部总经理苏坦苏总 。 正好我们就接着刚才的话题继续来聊 ， 就是提到了车路协同这一块 ， 苏总在百度这边负责车联网事业部 ， 下边请您谈一下 ， 我们现在单车叠加 ， 车联网发展的进展 ， 能不能和我们分享一下 。
苏坦：非常感谢有这样一个机会 ， 来的路上发生了一个小事故 ， 也特别有感触 ， 百度对车联网驾驶投入时间比较早 ， 就是说我们观点在于说还是希望从车端从路端共同努力 ， 让整个的交通智能化能够快点实现 ， 单车智能实际上有很多企业包括组织做了很多努力 ， 始终来看在这一个维度上发力还是差点意思 ， 优化边际效益 ， 投入的成本算力越高 ， 带来的收益越低 ， 从路端不做一些事情会好很多 ， 我们几年前从一布局车端智能路端智能一同发力 ， 让车逐渐智能 ， 包括两件事 。 一类自动驾驶的车 ， 在全国的很多城市无论是北京还是长沙包括沧州百度的L4已经开始跑起来了 ， 同时很多乘用车大量选用车联网方案 ， 这些车里面有一些非智能的车 ， 接入了我们这套方案 ， 通过方案 ， 从路端接触到发过来的指令信息 ， 从最低的线路上可以获取到交通的调度信息 ， 像红绿灯这种比较初级的一些场景 。 包括我们做的测速 ， 包括我们做的一些事故的提醒等等一系列 ， 也是在这个系列里边 ， 微观层面上相对的应用 。 同时也应用传感器的手段 ， 形成数据闭环 ， 把信息回传到云端 ， 在路端形成云端感知的闭环 。 同时大量的交通的智能传感器我们开始布局了 。 我们可以看到在长沙岳麓区很多的路口已经进行了智能化改造 ， 这里边其实大量的传染其设备感知设备 ， 开始出现到了路端 ， 感知设备并不是工业的积累 ， 某种程度上可以认为是把L4智能驾驶的设备感知和算法移到了路测设备里边 ， 就像一个把路口变成了一样具有感知能力的L4感知能力的车辆一样 ， 可以感知到状况 ， 车辆的状况拥堵的状况 ， 用这样的技术积累 ， 可以提升现有的交通的效益 ， 我们知道目前的交通指挥手段是依赖于红绿灯 ， 依赖这些感知设备提升 ， 从过去红绿灯开始进入到动态配时 ， 也是有三个阶段的 。 第一个阶段动态测时优化一个路口 ， 多个路口多个路段包括整个城区 ， 比如说前一段公开的信息可以看到我们在重庆我们在广州我们是在一整个区的级别 ， 更多的路口形成动态 。 可以让整个区交通道路优化 ， 如果仅仅通过单一的优化 ， 对交通效率的优化提升是有瓶颈的 ， 这些信息我们通过智能系统的手段向车辆传递 ， 让它们协同起来 ， 一旦协同起来 ， 现有的车辆参与 ， 可以接收信息可以回收信息 。 同时也为未来自动驾驶带来了很多的便利性 ， 我们在城市道路里边结合路口的场景 ， 结合专用车辆的场景 ， 大量事故可以得到优化 ， 在高速的场景上 ， 实现起来会变的更加容易 ， 因为场景本来就简单 ， 加上一些路测传感器 ， 某种意义上对天花板提升有很大的帮助 。 包括停车场场景里边是一个弱信号 ， 但是又是高频刚需的场景 ， 结合录测传感器 ， 可以很好优化自动驾驶工作的状态 ， 目前我们已经看到 ， 在车展上看到威马合作的 ， 面向部分场景的智能驾驶的车辆 ， 也会很快来到消费者面前 ， 我们感觉无论是单车智能还是车路协同 ， 还是智能交通 。 其实是一个协同的话题 ， 这些生产单元通过技术手段多端发力 ， 某种意义上无论是自动驾驶还是智慧交通可以更快得到实现 。
崔琰：刚才通过苏总的分享 ， 我们可以看到现在在一些特定的路段车辆网 ， 包括车路协同推进的速度非常快了 ， 刚才提到了一个场景关于停车场的场景 ， 我们下一位要来跟大家分享的嘉宾就是纵目科技的唐总 ， 在泊车这一块做的比较领先的企业 。 请唐总分享一下停车场自动泊车我们承载的任务和角色 ， 和大家分享一下 。


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