无人自动驾驶服务落地 车路协同将成自动驾驶终局?

了解现在智能网联汽车的朋友们都知道,现在汽车的辅助驾驶系统和自动驾驶系统虽然一直都在发展进步,但是始终停留在L2级别阶段。这其中主要有两个原因,其一是目前的法规仅支持L2级别的自动驾驶汽车,其二则是当前的自动驾驶技术仍存在安全隐患,也相信大家看过不少使用自动驾驶出现车祸的新闻。

对于何时才能够实现真正的自动驾驶,不少汽车行业的大咖都曾给出过自己的看法。例如上海汽车集团股份有限公司总裁王晓秋认为,到L4级别的自动驾驶估计要到2030年左右,也就是10年之后。


广州汽车集团股份有限公司总经理冯兴亚认为,大规模的商业化运行,应该十年之内就能实现,但要全社会的实现,可能需要15-20年。

但令人惊奇的而是,那个我们熟悉的互联网公司百度,却是在自动驾驶的道路上比国内汽车集团先行了一步,在多个地方正式展开了无人自动驾驶商业化运营。

无人自动驾驶商业化落地

据了解,就在最近重庆、武汉两地政府部门率先发布了自动驾驶全无人商业化试点政策,并向百度发放全国首批无人化示范运营资格,允许车内无安全员的自动驾驶车辆在社会道路上开展商业化服务。

也就是说,百度“萝卜快跑”将在重庆、武汉提供车内无安全员的自动驾驶付费出行服务。这相比那些车内还需要安全员的自动驾驶服务领先太多了。

值得一提的是,百度的“萝卜快跑”自动驾驶出行服务已经在国内多个城市开放运营,从官网了解到,这些城市分别是北京、上海、广州、深圳、重庆、武汉、长沙、阳泉、乌镇。除去重庆和武汉两地的运营点外,其余地区都需要车内有安全员来监控车辆安全,对车辆做出紧急处理。


看到这里,可能有些朋友就比较疑惑了,车企大佬们不都说的要十年才能实现L4级别的自动驾驶吗?怎么百度这么快就搞定了?并且还实现了商业化的落地呢?

三大自动驾驶解决方案

这就不得不说当下像“萝卜快跑”这样的自动驾驶出行服务公司最为核心的系统-车路协同系统。

首先我们要知道的是,目前全世界在自动驾驶的解决方案主要有三大类:

第一大类,单车智能,就是AV。

第二大类,智能网联汽车,基于V2V的通信。

第三大类,车路协同,就是CADS(Collaborative Automated Driving System)。车路协同里面分为以路为主的车路协同和以车为主的车路协同。

第一大类的单车智能简单理解就是仅依靠车辆的车载自动驾驶系统,需要强大的算法能力和超强感知能力,因此车辆的整体造价也比较昂贵,同时有些品牌也将车辆的自动驾驶系统单独拧出来售卖,动辄就数万元,普通消费者基本与其绝缘。


第二大类的智能网联汽车简单来说就是通过车联网和智能车的联合,然后再搭载先进的感知设备、控制器和执行器,实现车、路、后台等智能信息的交换共享。相比单车智能,智能网联汽车克服了很多单车智能的缺陷和障碍,更聪明了,同时成本还更低了。

而第三大类的车路协同,则是将路和车都视为一个完成的系统,通过安装在道路上的感知设备和车辆自有的感知设备和自动驾驶系统,全方位实施车车、车路动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理,实现人车路的有效协同,保证交通安全,提高通行效率。


简单来说,车路协同就是提前在道路上安装感知器,实时监控道路,与车辆互联,实现自动驾驶。这样的解决方案可以让自动驾驶汽车的成本得以再降低,因为有了道路的互联,车辆并不需要特别高的算法和超强感知能力。在成本降低的同时,车辆的安全性、可靠性反而是在道路互联的支持下得到了提升,这样的自动驾驶汽车是老百姓买得起,用得起的汽车。


对于车路协同的具体能力,阿波罗智能技术(北京)有限公司IDG智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理刘常康曾表示:“面对盲区鬼探头遮挡、红绿灯倒数等单车感知能力有限的场景,车路协同可以在其已减少90%安全事故的基础上,再减少90%。”

部署成本低 各地加速发展

可能有些人会想,车的确是更便宜了,但是要想让路变得更“聪明”,这个价格肯定不菲。

清华大学智能产业研究院(AIR)与百度Apollo共同推出的全球首份车路协同技术创新白皮书《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》做出的分析表示,尽管是以车辆密度最高的北京作为参考,但车路协同成本可能也没有想象的夸张:以北京为例,只要在每辆车上节省2000元的成本,就可以在每公里的道路上投入约50万元和每个路口投入81.84万元的全部智能化设备升级改造。


而据出行局了解,车路协同系统的成本还并不需要这么高,像北京亮道智能汽车技术有限公司首席战略官陈娜就曾表示,只需要一个360°机械式激光雷达和一个向下的180°球状激光雷达,再加上摄像头,就可以完成路口感知视角的覆盖。这一套设备的成本价格不到2万元。

而即使是这样一套以激光雷达为主的方案,成本压力也远不及给每辆车都配备上激光雷达+摄像头。

并且,智能化道路公共设施复用率高,又有成本分摊机制效果,同时随着车路协同技术不断迭代,单位道路资源上需要承载的车辆会逐渐增多,车路协同的部署成本优势也会更加明显。


据了解,目前就已经有相当多的城市开始进行了以车路协同为目标的智能化道路布局。

蘑菇车联在8月份就与四川天府新区签订约 30 亿元自动驾驶项目。

根据协议,双方将在自动驾驶、车路协同、AI云等领域展开充分合作,在四川天府新区建设智能网联综合应用示范项目,构建智能网联汽车产业生态高地。

据介绍,该项目拟建设以“车路云一体化”自动驾驶为核心的智能网联综合应用示范项目。

一期将以兴隆湖、鹿溪河湿地公园、天府公园周边部分路段的智能网联基础建设为先导,规划道路共约48公里,建设内容包含车路协同、智慧交通 AI 云平台、自动驾驶系统等新型基础设施。

建设完成后,蘑菇车联将规模化运营自动驾驶环卫车、公交车、网约车、巡逻车等,提供多场景自动驾驶城市公共服务。


四川还只是刚刚开始,像合肥市这个智能汽车产业领先的地方,有关车路协同的探索和研究已经遥遥领先其他地区。

根据合肥7月份公布的《合肥市智能网联汽车道路测试第二批开放道路目录》显示。合肥市第二批智能网联汽车道路测试与示范应用开放道路,单向道路总里程约232公里,双向总里程约464公里。覆盖合肥市包河区、滨湖区域、高新区、经开区,道路类别包含城市道路、城市快速路、高速公路等。


而合肥首批智能网联汽车道路测试和示范应用开放道路只有4.4公里,整条线路绕塘西河而设,呈环形回路,建设涉及5G网络覆盖、道路感知设备安装、路边交通设施升级、云平台控制中心建设、5G场景应用建设、展示厅建设等“六大板块”。

无论是蘑菇车联拿下的30亿车路协同项目,还是合肥开放了总里程约464公里的第二批智能网联汽车道路测试与示范应用道路,都可见车路协同这套自动驾驶解决方案是可行,并且极具未来的,甚至很有可能将是未来所有自动驾驶汽车的终局。


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标签: 行业动向
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