車東西（公眾號：chedongxi）
文 | Bear
2019年末，國內自動駕駛圈再次熱鬧起來。12月，北京開啟自動駕駛汽車載人載物測試；百度自動駕駛召開首屆生態大會；大疆宣布發力自動駕駛，推出低成本激光雷達。
就在這個月底，廣州也迎來了2019智能網聯汽車駕駛大賽。13支車隊、17類測試場景、5.5公里環狀路線，來自自動駕駛創企、高校自動駕駛團隊、整車廠的三方勢力在廣州國際生物島上進行了一場自動駕駛技術的“實地PK”。
本次智能網聯汽車駕駛大賽匯集了來自文遠知行、清華大學、武漢大學、廣汽集團等眾多國內自動駕駛技術先進的團隊，共同驗證自動駕駛技術，是近一段時間以來自動駕駛產業的高光時刻。
▲智能網聯汽車駕駛大賽發車現場
▲智能網聯汽車駕駛大賽發車現場
此次大賽最大的亮點，就是將車路協同系統與車輛的自動駕駛系統相結合進行公開道路演示，這也是國內首次真正意義上對“車路協同+單車智能”自動駕駛技術路線的實踐應用。
從新的技術視角出發，本次智能網聯汽車駕駛大賽與其說是對2019年自動駕駛產業的一次小結，不如說是對未來自動駕駛技術路線的一次展望。
以單車智能為主的自動駕駛技術大規模落地，目前來看還遙遙無期；但車路協同，尤其是以5G技術為依托的車路協同技術，已經在為自動駕駛規模化落地提供技術支撐。自動駕駛的主流路線，正在從“單車智能”轉向“車路協同+單車智能”協同發展，新的浪潮正在來臨。
在這股浪潮背后，高新興等國內車聯網、車路協同領域的領先玩家，正在默默為自動駕駛產業的發展賦能。
以本次大賽為例，高新興作為廣東車聯網產業龍頭企業，分別為大賽的云端、路端與車端提供了V2X云平臺、路側單元（RSU）、路側智能感知設備（IRE）、邊緣計算設備（MEC）、以及車載單元（OBU）等車路協同設備，并為數支參與大賽的車隊提供了車路協同技術的底層支持。
▲高新興車聯網V2X平臺
如果將時間線拉長，到明年第二季度，3GPP關于5G-V2X的標準正式凍結后，高新興還將推出5G NR-V2X模組，聯合整車廠，將5G通信技術應用到車路協同領域，為自動駕駛落地賦能。
在本次大賽的間隙，車東西與高新興科技集團高級副總裁、戰略品牌總經理吳冬升以及同濟大學汽車安全技術研究所所長朱西產教授進行了對話，就車聯網、車路協同技術對自動駕駛技術落地起到的推動作用進行了交流。
在交流過程中，車東西得以了解到車路協同技術對于自動駕駛的感知增強、安全冗余作用，朱西產教授甚至直言，擁有車路協同的加持，高等級（L4/L5）的自動駕駛技術在近兩年內就可能規模化落地。
一、實測“車路協同+單車智能”自動駕駛 13支無人車隊大PK
12月26-29日，來自文遠知行、清華大學、武漢大學、廣汽集團等眾多國內自動駕駛技術先進的13支車隊在廣州國際生物島完成了為期四天的智能網聯汽車駕駛大賽。
這次由廣州市黃埔區人民政府、汽車電子產業聯盟、廣州市工業和信息化局、廣州市交通運輸局共同主辦的大賽，旨在驗證自動駕駛汽車在車路協同技術加持下的表現，推動車聯網技術發展與應用落地。
總部位于廣州的車聯網產業龍頭企業高新興，為此次大賽提供了從云端、路側到車端的完整車路協同解決方案。
▲搭載高新興車載OBU的車型
高新興高級副總裁、戰略品牌總經理吳冬升在接受專訪時告訴車東西，本次大賽主要有三大亮點：
1、真實路況場景測試，智慧道路改造加持；
2、智能網聯與單車智能相結合，賦能自動駕駛；
3、融入5G元素，實現車-路-網-云的5G–V2X應用。
首先，在道路方面，本次大賽對賽道路口進行智慧化升級改造，通過部署LTE-V RSU等設備實現車路系統應用。同時，在本次大賽調試階段，進行調試的車輛與路側設備也完全是在真實路況下進行與測試。
其次，本次大賽是目前國內首次真正將智能網聯技術與單車智能進行結合，進行自動駕駛技術公開驗證的比賽。
最后，在車路協同設備的5G通信方面，由于3GPP有關5G的應用場景標準還未完全凍結，因此車內使用的OBU設備搭載的還是LTE-V2X設備，但在路側與云平臺設備上，已經使用了生物島覆蓋的5G信號進行信息的傳輸。
在賽程賽制的設計方面，本次大賽也十分嚴格。
據了解，本次大賽的“賽道”長約5.5公里，是生物島上的一段環狀公路。整個賽段設置了17項測試場景以及16段路段測試（位于每個場景之間），其中包括了車輛匯入、避讓非機動車、施工道路繞行、無信號路口左轉等典型的自動駕駛場景。
▲智能汽車駕駛大賽測試場景
17項測試場景中，大部分測試場景分數為50分，部分測試場景依據場景特性設置了不同的分數，例如，5G-V2X弱勢行人檢測預警場景較為復雜，總分為75分；信號燈通行場景難度相對較小，總分為25分。
在不同的測試場景中，人工接管行為均會被扣除大量的分數，而場景測試未完成，則需扣除全部分數。
據本次大賽總裁判長、同濟大學汽車安全技術研究所所長朱西產教授介紹，本次大賽全程限速40km/h以內，總分1000分，他在不超速的情況下駕駛車輛行駛全程所花時間為9分30秒，因此將本次大賽單程限時規定在了20分鐘。
“比賽結果讓人非常吃驚，”朱西產教授表示，“13支隊伍中，只有一支隊伍未在20分鐘內完成比賽，甚至有4支車隊的得分在910分以上，超過了我當時駕駛的得分。成績最好的一支車隊拿到了980分的高分，用時8分30秒，比我還快一分鐘。”
他還表示，在特定場景下，自動駕駛汽車的駕駛能力已經超過了人類司機。以測試場景停車場接人為例，正常人類司機打兩把方向盤才能駛出的停車場出口，自動駕駛汽車全部一次駛出。
以此為依據，朱西產教授在接受車東西采訪時表示，在車路協同的加持下，高等級（L4/L5）自動駕駛最快在近兩年就會迎來規模化落地。
需要指出的是，參與本次大賽的多支車隊使用了高新興的車路協同設備，比如武漢大學眾向科技車隊、漢騰汽車-南昌大學車隊以及華南理工大學等自動駕駛車隊。
車東西在賽后也試乘了某參賽車隊的車輛，這支車隊加裝了5個毫米波雷達以及一枚前向攝像頭，以此實現了L3級自動駕駛。
▲某L3級自動駕駛車輛試乘
在體驗過程中，這款車型在駕駛員不接管的條件下駛過了大部分的測試場景。但由于自動駕駛系統的等級僅為L3，無法應對無車道線的情況，因此在通過信號燈等無車道線路段時，仍然需要駕駛員接管。
在換道方面，這款車型能夠實現自動變道，也可通過駕駛員手動撥動轉向桿進行變道。
在車路協同設備的應用方面，高新興的車載單元OBU設備，接入了車輛的感知系統，能夠為車輛實時提供路況信息，幫助車輛的決策機構進行更加精準的決策。
▲某參賽自動駕駛車輛試乘
整體來看，這場大賽可以被視為自動駕駛創企、高校自動駕駛團隊與整車廠自動駕駛技術的一次閱兵，期間暴露了不少目前自動駕駛汽車還面臨的小問題，但也展示出自動駕駛技術日趨成熟的跡象，“車路協同+單車智能”實現自動駕駛落地，指日可待。
二、車路協同底層賦能 高新興助力自動駕駛汽車落地
正如前文所言，自動駕駛時代的主流路線正在從“單車智能”邁向“車路協同+單車智能”的協同發展，新的浪潮正在來臨。
朱西產教授認為，車路協同技術能夠將原來自動駕駛汽車上所需要的2/3的感知設備、計算設備甚至是決策設備搬到路端。這樣的結果，就是為自動駕駛汽車迅速減負，讓原本造價昂貴的自動駕駛汽車有了快速落地的可能。
在這條路線中，原本復雜完整自動駕駛方案的自動駕駛團隊只需要解決單車智能，并預留出車輛與路端設備交互的接口。
而像高新興這樣的車聯網解決方案公司，則負責完成“人-車-路-網-云”全方位車路協同設備的部署。
在本次智能網聯汽車駕駛大賽中，這樣的合作模式已經有了雛形。作為本次大賽的技術支持方，高新興不僅為大賽設計了完整的車聯網技術框架，還提供了從設備、技術、平臺、工程建設到安全保障的全棧解決方案。
在車聯網技術框架方面，高新興為大賽設計的框架包含了三個層級：中心平臺、智能路側感知與邊緣計算。
1、中心平臺
▲高新興車聯網V2X平臺
這一平臺是高新興專為車路協同打造的V2X云平臺，可實時呈現搭載V2X設備的車輛、路端設備等運行狀況，提供了信息的互聯互通、數據融合、標準化、云端協同、仿真測試以及應用接口等能力。
據吳冬升介紹，目前V2X云平臺所接入設備的規模還較小，因此使用的都是高新興自己的私有云，如果規模進一步擴大，高新興將會考慮和通信運營商合作，使用運營商的云服務來增強自身平臺的能力。
2、智能路側感知
▲高新興車路協同路側RSU單元與激光雷達視頻融合
在這一層級，路側的RSU、信號燈以及車端的OBU設備將會發揮作用，相互之間實現互聯互通，路端設備可為車輛提供無線通信服務，構建起路側交通物聯網絡。
對應車聯網技術框架的三個層級，高新興分別為本次大賽提供了V2X平臺、區間MEC設備、IRE路側智能化感知設備、RSU路側單元與OBU車載單元。
有關車路協同設備的成本，本次大賽的部署成本與之前MWC上海時，吳冬升做出的預判有所不同。
其中主要的差距在于IRE路側智能化感知設備，在之前的方案中，高新興只在路端提供了路側單元RSU與邊緣計算設備MEC。
為了給自動駕駛汽車提供更強的感知能力、更豐富的路段信息以及更強的路側運算能力，高新興創新地開發了IRE路側智能化感知設備。通過集成攝像頭、激光雷達、信號燈、RSU、電源、MEC等多個系統，并進行一體化融合，使其具備了全方位感知、高效計算、高速信息傳遞等能力。
有關成本的優化問題，吳冬升指出，目前IRE設備的成本主要集中在激光雷達方面。現階段，高新興所采用的是32線激光雷達，隨著車路協同設備規模化落地，他相信激光雷達最終成本會降到萬元級別。屆時，車路協同設備的成本將大幅下降。
除此之外，高新興還在開發下一代IRE設備，將以目前已經成熟的毫米波雷達為主傳感器，為高速公路場景提供路端感知能力。
3、邊緣計算
▲高新興IRE路側感知及邊緣計算畫面
這一層級主要是運用了高新興自演的MEC邊緣計算設備，通過這一設備，可將云計算平臺從移動核心網絡遷移到移動接入網邊緣側，減小移動核心網絡的計算與通信負擔，并實現更高效的計算。
在本次大賽中，高新興的MEC設備主要集成在各個路口，部分MEC設備與路側的感知單元集成，形成了智能化的路側感知設備，具備了全方位感知、高效計算處理、高速信息傳遞等能力。
三、高光的自動駕駛產業 幕后玩家走向臺前
跳出本次大賽之外，將視角放到更加廣闊的自動駕駛產業中，會發現一個有趣的現象。
國際上，自動駕駛領軍企業Waymo開始在多地落地Robotaxi試運營，國內，廣州、長沙、北京等城市先后出臺了允許無人出租車測試的政策，百度、華為、大疆等明星企業先后在自動駕駛領域取得進展。
沉寂了一段時間之后，自動駕駛產業再度迎來了高光時刻。
相較于臺前高光的自動駕駛汽車，幕后的車聯網、車路協同產業也在風起云涌。
“車路協同+單車智能”已經成為自動駕駛通往未來的主流路線，國內（智能網聯）車路協同示范區、先導區先后確立，車路協同標準逐漸形成，國內LTE-V2X技術即將進入預商用階段。
在這樣的階段，像高新興這樣提供車聯網完整解決方案的幕后玩家逐漸走向臺前，在自動駕駛產業發揮著越來越重要的作用。在本次大賽中，高新興不僅為路端提供車路協同設備，還協助自動駕駛車隊為車載單元OBU設備進行調試。
通過調試，路端信息通過RSU設備與MEC設備上傳到云平臺，再由云平臺逐級下發，通過MEC、RSU傳輸到車輛的OBU。OBU接收到路端信息后，可將信息與車輛本身的傳感器設備所獲得的信息進行融合，形成感知信息的冗余或互補。
據吳冬升介紹，高新興本次僅用一周時間就完成了生物島路側設備與參賽車輛設備的調試工作。短周期的安裝時間非常適合路端設備的推廣。而在車端設備的推廣方面，高新興也已成功完成標準化協議與數據接口開發，能實現車端的快速部署。
▲高新興科技集團高級副總裁、戰略品牌總經理吳冬升發言
從這些動作可以看出，高新興已經在緊鑼密鼓地推動車聯網與車路協同的落地。從一到兩年短期的時間來看，車路協同技術會先應用在ADAS領域，但長遠來看，車路協同的落地無疑是在為未來自動駕駛汽車落地創造“智慧路”的條件。
據車東西了解，高新興目前正在產業、產品、市場三個層進行車路協同技術的布局。
在產業層面，高新興加入車輛信息服務產業應用聯盟（TIAA）、中國智能交通協會、5G自動駕駛聯盟等行業組織，參與產品技術相關標準的制定，并與整車廠、Tier1達成合作，打通V2X的產業鏈條。
在產品與解決方案層面，高新興是為數不多能夠推出同時涵蓋較為成熟的LTE-V2X芯片模組與終端產品的公司。與此同時，高新興此前還發布了城市級商用車聯網解決方案，摸索出了一條成熟的產品落地路徑。
而在市場層面，高新興將結合其在智慧交通及車載市場上的成功經驗，進一步發展更多車路協同市場。
現階段是自動駕駛“兵馬未至”的階段，但是車路協同已經實現了“糧草先行”。在自動駕駛到來時，車路協同將會成為自動駕駛領域的“水電煤”，為其提供強大的基礎能力。而高新興這樣在車路協同領域技術過硬的玩家，則會成為名副其實的產業基石。
結語：車聯網發展加速！高新興助力自動駕駛落地
在此次智能網聯汽車駕駛大賽中，高新興以技術支持方的身份參與其中，為本次大賽提供了可靠的車路協同系統。新亮相的IRE設備為車路協同的路端提供了強大的感知能力，大幅提升了車路協同系統在自動駕駛汽車感知層面發揮的作用。
從本次大賽來看，車路協同系統已經能夠很好地輔助自動駕駛汽車進行路況的感知，部署在路端智能化感知設備中的激光雷達與攝像頭相融合，實時監測到通過路口的車輛、行人與其他交通參與者的身份、速度，從而對自動駕駛汽車發出預警。
這樣的做法無疑是將一部分車輛上的感知能力轉移到了路側，如果能實現規模化部署，無論是車端感知計算能力的需求、還是自動駕駛汽車的造價都將大幅下降，對于自動駕駛產業成熟有著重大意義。
透過這一視角，高新興等眾多車聯網領域的企業，所提供的車聯網、車路協同解決方案，正在為自動駕駛的落地貢獻自己的力量。
