當前，已有(yǒu)百餘年(nián)曆史的(de)汽車(chē)産業(yè)，正在向網聯化(hu✘∏à)、智能(néng)化(huà)發展。随著(zhe)通(≠>$σtōng)信技(jì)術(shù)的(de)發展，¶φ<‍交通(tōng)領域提出以C-V2X車(chē)路(lù)協同技(jì)術(sh™✔✔ù)來(lái)彌補單車(chē)智能(± €néng)存在的(de)缺陷，從(cóng)而推動智能(néng÷✔☆ε)駕駛、自(zì)動駕駛技(jì)術(shù)的(de)成熟。

在這(zhè)個(gè)大(dà)背景下(xià)：

· 2018年(nián)起，華為(wèi)IoT支撐了(le)國(guó)內(nèi‍α)第一(yī)個(gè)城(chéng)→$市(shì)車(chē)路(lù)協同示範區(qū∏φ)--無錫車(chē)聯網國(guó)家(jiā)先導區(qū)的(de)試點建設；

· 2019年(nián)，與首發集團等企事(s₽β✘©hì)業(yè)單位合作(zuò)，在延崇高(gāo)速上(shàng)完成♣✘×了(le)首次協同式自(zì)動駕駛的(de)試點；

· 2020年(nián)，與四川交投≥∏×攜手打造的(de)西(xī)南(nán)首個(gè)智能(néng)網聯高(gāo)速測試場(®¥<chǎng)完成建設。

這(zhè)些(xiē)試點項目都(d≥< ∞ōu)源自(zì)華為(wèi)雲IoT的(de)路(lù)網數(shù)字化(huà)服Ω₹務。

路(lù)網數(shù)字化(huà)服務，面向高>¶(gāo)速、城(chéng)市(shì)♦¥Ω 、園區(qū)等交通(tōng)場(chǎng)景，聯接多(duō)種路(lù)側傳感器&α(qì)，通(tōng)過智能(néng)邊㥕β緣V2X Edge和(hé)車(chē)路(lù)協同平台V2X Ser♦₩ver，提供雲邊協同的(de)道(dào)路(lù)感知(zhī)服務，實現(xi'£☆àn)人(rén)、車(chē)、路(lù)、←♦∏ 雲之間(jiān)的(de)數(shù)字化(huà)信息交互，構建協‍✔α作(zuò)式智慧交通(tōng)，提升駕駛安¶↕ ↓全和(hé)道(dào)路(lù)通(tōng)行(xíng)效率，助¶σ力自(zì)動駕駛規模化(huà)商用(yò↔↓φ>ng)。 

精準感知(zhī)-交通(tōng)時(shí)間(jiān)毫秒(miǎo)↔→↑級感知(zhī)，亞米級定位精度

V2X Edge，是(shì)路(lù)網數(shù)字化(huà)的(de)智能 €₽(néng)邊緣能(néng)力。

當攝像頭和(hé)雷達等傳感器(qì)，感知(zhī)到(dào)路(l×÷ù)上(shàng)的(de)車(chē)輛(liàng)，行(x∑&$íng)人(rén)，障礙物(wù)等，會(huì)σδ将數(shù)據傳遞給V2X Edge進行(xín<✔g)算(suàn)法分(fēn)析和(hé)事(shì)件(jiàn)識别，進而生(shēngγ§÷)成符合國(guó)标定義的(de)交通(tōng)事(shì)件(jiàn)發給RSU并廣 ©≠∑播給附近(jìn)的(de)車(chē)輛(liàng)。

對(duì)于需要(yào)跨點位通(tōng)$®π∏知(zhī)的(de)事(shì)件(jiàn)，如(rú)，高(gāo)速₹ "上(shàng)的(de)突發事(shì)故，如(rú)β×果隻通(tōng)知(zhī)給RSU範圍內(nèi)（30✔±$β0~500米）的(de)車(chē)輛(liàng)，對(duì)于貨車(ch♦↔ē)等重載型車(chē)輛(liàng)，可(kě)能(nén€∏g)無法保證安全刹車(chē)距離(lí)。因此要(yà®♦∏o)将事(shì)故進一(yī)步通(tōngδβ)知(zhī)給500~1000米以外(wài)的(de)車(chē)輛(liàng)，進行(x≈₹≈íng)提前減速或變道(dào)。這(zhè)背後，正是(shì)V2X Serv÷©er通(tōng)過雲端算(suàn)法，精準調度到(dào)對(duì)應的(de≈¥ )邊緣RSU，完成事(shì)件(jiànα≥)的(de)遠(yuǎn)距離(lí)通(tōng)知(zhī)。
高(gāo)清地(dì)圖動态下(xià)發也(yě)是(±≠‍shì)車(chē)路(lù)協同的(deφ♠)一(yī)個(gè)必要(yào)能(néng)力，将← ←靜(jìng)态的(de)高(gāo)清地(dìσσ€¶)圖與實時(shí)路(lù)況結合後，傳遞給車(chē)輛(liàng) ‍¥✘，有(yǒu)效提升了(le)自(zì)動駕¶"γ✔駛車(chē)輛(liàng)的(de)感知(zhī)決策能(néng)力±​≥。
目前V2X Server和(hé)V2X Edge已₩✘經完成了(le)與主流圖商的(de)集成和(hé)驗證。

智能(néng)認知(zhī)-實時(shí)交§ ★通(tōng)态勢分(fēn)析和(hé)預測，精準 ±度95%

基于邊緣感知(zhī)的(de)實時(shí)路(lù)況數→ (shù)據，結合氣象、兩客一(yī)危等數(s₹♣hù)據，構建道(dào)路(lù)全息數(shù✔∞∑&)字孿生(shēng)模型，分(fēn)析路(lù)網交通(tōng)态勢，✔₹使能(néng)公衆出行(xíng)及道(dào)路(lù)監管等智慧應用(yò&δ↕ng)。
V2X Server，是(shì)車(c ↓•hē)路(lù)協同的(de)控制(zhì)大(dà)腦(nǎo)。基于對(duìσ‌≈ )多(duō)路(lù)段、多(duō)區(qū)域的(de)路(l&£&φù)況、突發事(shì)件(jiàn)等進行(xíng)多( ≠duō)維度的(de)全局交通(tōng)分(fēn)析，實現(xiàn)智§→能(néng)網聯場(chǎng)景、公衆出行(xíng)場(chǎng)景以及監管★∞σ業(yè)務場(chǎng)景等智慧應用(yòng)。
交通(tōng)領域涉及到(dào)的(de)傳感器(qì)很(hěn)多(  ≥duō)，比如(rú)，攝像頭感知(zhī)路(lù)況、行(xíng)人(rén)、障礙物(λ×π>wù)等；雷達與攝像頭協同進行(xíng)測距；氣象站π§(zhàn)提供道(dào)路(lù)結冰、團霧等情況。

V2X SERVER将采集到(dào)的(de)數(shù)據，統一(yī)數(shù)↕ε字建模，通(tōng)過大(dà)數(shù)據分(fēn)析、仿真預測能(n≠✔₽éng)力，給出實時(shí)交通(tōng)畫(huà)像和(hé)未>±來(lái)态勢預判，給出車(chē)輛(liàng)軌迹、過‍≠§∏車(chē)流量、擁堵長(cháng)度、擁λφ'堵時(shí)空(kōng)規律、隐患點等建議ε₩±(yì)，使能(néng)交通(tōng)管理(lǐ)。

最優決策-雲邊端協同，交通(tōng)管控分(fēn)鐘(zhōng)級決策調度

交通(tōng)實時(shí)有(yǒu)效管控一(yī)₩÷✘直是(shì)行(xíng)業(yè)痛點。
基于V2X Server的(de)AI算('☆£πsuàn)力，用(yòng)戶可(kě)以将創建的(de)管控策略，如(rú)限速、誘導、控流等，↕¥'Ω在策略評估系統仿真執行(xíng)，系統會(huì)給出最優的(de)管控策略，并通♠ "ε(tōng)知(zhī)周邊相(xiàng←↓)關系統執行(xíng)。
V2X Server根據系統交通(tōng)流研判結果，針對(duì)性地(dì)制(×"zhì)定交通(tōng)流管控方案。在速度建議(yì)、分(fēn)流∑>★"誘導、匝道(dào)控制(zhì)、借道(dào)通(tōng)₽≈¶行(xíng)等措施上(shàng)實現(xiàn✔ ± )多(duō)部門(mén)協調一(yī)緻，充分(fēn)發揮路(lù)網運行↕∏"(xíng)整體(tǐ)效能(néng)，有(→₽βyǒu)效預防和(hé)減少(shǎo)交通(tōng↔$Ω)擁堵，為(wèi)交通(tōng)管理(lǐ)部門(mén)和(hé)相(xiàng)關企業₽§™$(yè)提供及時(shí)、準确、全面的(de)信€£≤β息支持和(hé)信息化(huà)決策支持。
車(chē)路(lù)協同目前還(hái)是(shì)一(yī)個(gè)‌₩标準不(bù)斷完善，場(chǎng)景不(bù)斷©≤δ÷豐富，處于行(xíng)業(yè)早期的(de)産業(yè)；未來(§±≈lái)，華為(wèi)IoT還(hái)會(huì)緊密&γ跟随産業(yè)标準，積極探索，持續構築協作(zu‍​ò)式智慧交通(tōng)。

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轉自(zì)車(chē)聯網研究院