自動駕駛已成為各大車企、人工智能企業(yè)爭相擠入、意圖實現(xiàn)突破的前沿領(lǐng)域。然而，自動駕駛急先鋒特斯拉引以為豪的FSD(完全自動駕駛)系統(tǒng)屢次發(fā)生事故;科技巨頭谷歌直接放棄了L2級別自動駕駛輔助系統(tǒng)的研發(fā);智能汽車國產(chǎn)新勢力小鵬發(fā)布包含激光雷達的自動駕駛架構(gòu)，卻遭馬斯克嘲笑。
自動駕駛的未來在哪兒?不少業(yè)內(nèi)專家認為，車路協(xié)同是目前看來可行的發(fā)展方向，V2X(車輛與外界所有信息的交換)技術(shù)將成為自動駕駛的重要補充。上海自貿(mào)區(qū)臨港新片區(qū)正在這一領(lǐng)域加速布局，打造未來交通示范區(qū)。
提前決策，降低風(fēng)險
“前方第二個路口出現(xiàn)事故，請以30碼以下車速通過或繞行。”車輛發(fā)出語音預(yù)警信息，車機屏幕上同時顯示相關(guān)信息。駕駛員提前應(yīng)對，平穩(wěn)通過“車禍”現(xiàn)場。
這是C-V2X無線信道測量及網(wǎng)絡(luò)性能測試中的一個場景。當然，道路上并未發(fā)生真實的車禍——測試規(guī)則制定方上研智聯(lián)在路口立桿上的白盒子預(yù)設(shè)了輪播信息，作為測試項目。
“這是RSU(路側(cè)單元)，能將路況信息通過車聯(lián)網(wǎng)專用頻段點對點地傳輸?shù)杰囕v。”上研智聯(lián)主任工程師汪大明說。而車輛只需安裝一個巴掌大的小盒子OBU(車載單元)，即可接收信息。收到信息后，OBU會將決策輔助信息提交給駕駛員及車輛，供他們提前決策。
路口闖進行人，距離百米以上，OBU就已通過車輛進行報警。駕駛員直起身子，緊盯前方，右腳提前帶在剎車上，隨時做好制動準備。這樣的場景只有通過車路協(xié)同方能實現(xiàn)。行人預(yù)警、擁堵預(yù)警、危險預(yù)警、限速預(yù)警……這套系統(tǒng)現(xiàn)階段能做的已然不少。由于其收集信息基于道路基礎(chǔ)設(shè)施，比起車載系統(tǒng)更準確也更及時，往往能提前許多時間提醒駕駛員。汪大明表示，對于反應(yīng)遲鈍的駕駛員群體，它能顯著降低行車風(fēng)險。
難能可貴的是，該系統(tǒng)泛用性很強，絕大多數(shù)車輛都可使用，“安裝難度與裝行車記錄儀差不多”。汪大明告訴記者，一汽紅旗的一款即將上市的SUV車型上，還預(yù)裝了東軟集團研發(fā)的OBU，上市后將自帶這些功能。隨著車聯(lián)網(wǎng)與車路協(xié)同的發(fā)展，預(yù)裝模式或?qū)⒊蔀樾碌闹髁鳌?/p>
布局多年，保持更新
C-V2X無線信道測量及網(wǎng)絡(luò)性能測試是工信部主導(dǎo)的針對車載終端的功能性驗證。這樣一個重要的行業(yè)測試之所以放在臨港，正是因為這里有最為豐富的應(yīng)用場景。隧道、高速直道、高速彎道、地下停車場、城區(qū)路口、環(huán)島，甚至雨霧天氣模擬，應(yīng)有盡有。
這些設(shè)施、場景已布局多年，并保持更新。上研智聯(lián)綜合管理部部長助理葉忍之介紹，目前，封閉測試區(qū)已覆蓋3.2平方公里，測試道路總計4.7公里，建設(shè)了約4萬平方米的核心測試廣場，支持20余種V2V、V2I的功能和性能測試，并實現(xiàn)了5G、LTE-V2X、全息感知路口、車路協(xié)同云平臺、智能信號燈管理平臺等的覆蓋，形成了“車-路-云”一體化測試環(huán)境。同時，上研智聯(lián)承擔(dān)了環(huán)湖一路數(shù)字化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化升級改造，總長約8.5公里，共計14個十字路口和丁字路口，布設(shè)RSU設(shè)備38套，實現(xiàn)19個典型V2X預(yù)警場景，為自動駕駛、車路協(xié)同等技術(shù)的測試和示范提供有力的保障。
現(xiàn)階段，上研智聯(lián)所使用的RSU分兩種。一種需提前輸入輪播信息，可用于測試;另一種則由華為研發(fā)，通過5G通信，可由云端向RSU下發(fā)實時道路信息，再經(jīng)其轉(zhuǎn)播到路面各車輛。“這套系統(tǒng)已有很好的實用價值。”汪大明舉例，前方道路擁堵，交通管制中心可以向周邊路段的RSU下發(fā)指令，通知路面車輛繞行。
由于交通數(shù)據(jù)量大，4G帶寬容量不夠，5G技術(shù)的配套不可或缺。但5G信號穿透力較差的缺點在隧道等封閉場景被放大，在測試區(qū)的隧道場景，工程師們發(fā)現(xiàn)，RSU與云端的通信產(chǎn)生了丟包率高、性能下降的問題。為此，他們針對隧道場景專門定制了信號放大器，使效果達到可用標準。
激光雷達，不好用嗎
然而，這些技術(shù)離實現(xiàn)真正的自動駕駛還很遠。車路協(xié)同的優(yōu)勢，在于道路可以承載更多車輛因體積、成本等原因難以承載的傳感器，進而搜集更多、更精確的數(shù)據(jù)，交由車輛進行決策。
上汽集團智能駕駛環(huán)境融合系統(tǒng)經(jīng)理殷偉表示，現(xiàn)階段，汽車智能駕駛大多基于三種傳感器：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達。特斯拉信奉純視覺方案，只配合毫米波雷達輔助，堅決反對使用激光雷達與高精度地圖，認為“人類通過雙眼觀察路面就能駕駛車輛，那車輛也可以通過攝像頭與圖形分析算法實現(xiàn)智能駕駛”。馬斯克甚至公開表示：“激光雷達太蠢了，誰依靠它就會完蛋。”
但事實上，深度學(xué)習(xí)的圖形識別能力仍處于“人工智障”水平，遠遠不及人腦聰明。《麻省理工科技評論》資深編輯道格拉斯·海文發(fā)表在《自然》雜志上的文章《為什么深度學(xué)習(xí)人工智能這么好騙》中舉了一個典型的例子：一個特征明顯、人眼不可能認錯的“停止”路標，變換角度后就被AI認作了啞鈴。記者也曾親身經(jīng)歷過一次特斯拉識別失敗導(dǎo)致的車禍：車道中間豎著路障，正在AP(自動輔助駕駛)狀態(tài)的Model 3完全沒有剎車的跡象，直接撞了上去，前擋風(fēng)玻璃當場破裂。
而如果加上激光雷達，AI的識別水平就將得到質(zhì)的飛躍。但它也并非萬能——遇上雨霧天或是大傾角坡道，激光雷達也“抓瞎”了。而且激光雷達成本高，用于乘用車難以商業(yè)化量產(chǎn)。
“把這些設(shè)備挪到道路上，問題都能迎刃而解。這也是車路協(xié)同的優(yōu)勢所在。”汪大明說。
多源融合，解決難題
一個路口只需裝一套設(shè)備，空間充足，成本也高不到哪里去;路口的幾個傳感器，能為路過的車輛分攤大量數(shù)據(jù)采集任務(wù)——這就是車路協(xié)同下的自動駕駛。
由于這一領(lǐng)域需要大量數(shù)據(jù)積累，早在幾年前，上研智聯(lián)就開始布局探索智慧道路。同濟大學(xué)、上海智能交通公司在臨港智能網(wǎng)聯(lián)汽車綜合測試示范區(qū)內(nèi)已打造了基于邊緣感知融合系統(tǒng)的全息路口。
記者看到，在測試區(qū)內(nèi)的交通信號燈立桿上，掛載了各式各樣的裝置。有的一眼就能看出是攝像頭;另外幾個，經(jīng)詢問得知，掛在低處的是激光雷達，掛在高處的是毫米波雷達。“激光雷達探測角度較小，因而要放得低一點。”汪大明介紹，“高精度攝像頭與毫米波雷達沒有這個問題，放在高處，覆蓋范圍也更廣——從這個路口甚至能看清、算出下一個路口所有交通參與者的位置、意圖。”
殷偉打了個比方：激光雷達就像用千里眼把所有角落都掃一遍，理論上周圍有些什么都能知道。毫米波雷達則專精于近距離測距，測試區(qū)內(nèi)的毫米波雷達可精確到3厘米級別。視頻信息、激光雷達、毫米波雷達等多源信息融合，能夠有效提高交叉口通行效率、改善行人過街的安全、為智能車輛主動提供路側(cè)交通信息。而運用邊緣云系統(tǒng)，各路口節(jié)點之間可以形成聯(lián)動，讓路面車輛提前多個路口就得知決策輔助信息。
事實上，這套系統(tǒng)馬上就要走出封閉測試區(qū)，鋪設(shè)于開放道路。臨港新片區(qū)環(huán)湖一路智能網(wǎng)聯(lián)公交及智慧道路測試示范線已于此前正式啟動測試，來自中國中車、深藍科技的自動駕駛公交將行駛在滴水湖畔。中國中車智能駕駛工程師張勇告訴記者，車輛正是在臨港智能網(wǎng)聯(lián)汽車綜合測試示范區(qū)內(nèi)測試了3個月，才有底氣啟動路測。
