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智能汽车与智慧城市发展需相辅相成

时间:  2021-02-02 17:28   来源:  电动汽车百人会    作者:  网络转载

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2020年,我国新能源汽车产业取得了突破性进展。据中国汽车工业协会数据,2020年新能源汽车产销分别完成136.6万辆和136.7万辆,同比分别增长7.5%和10.9%,增速较上年实现了由负转正。中国汽车工程学会名誉理事长付于武认为,2020年是中国新能源汽车产业发展的重要历史拐点。这个拐点不仅是发展速度的拐点、发展质量的拐点,也是发展信心的拐点。中国电动汽车百人会理事长陈清泰指出,2020年中国新能源汽车由发展的初级阶段向中高级发展阶段转型,由着重解决“三电”问题,向促进电动化与可再生能源结合、与智能交通协同、与智慧城市结合方向转型。

智能汽车与智慧城市发展需相辅相成

智能汽车的发展需要城市基础设施的支持

我国的城镇化建设为智能汽车发展释放了巨大的市场需求,智慧城市建设为构建以车路协同为主要特色的中国标准智能汽车体系提供了保障。智能汽车与智慧城市协同发展,构建车城融合发展体系,对城市建筑、道路、设施等的数字化、智能化要求,对通信和计算的技术要求越来越高。智慧城市的发展需要以汽车作为切入口和驱动力,而智能汽车的发展比以往任何时候都更需要城市的保障支撑,优化城市基础设施,改善出行服务,提升城市运行效率。

智能汽车的发展需要智慧城市保障和支撑体现在如下几个方面。

第一,智能汽车需要城市基础设施提供感知体系。目前,全球智能汽车的发展有两条主要技术路线:一条是以美国为代表的单车智能技术路线,另一条是以中国为代表的车路协同的自动驾驶技术路线。二者的不同点在于,单车智能技术路线存在着感知盲点、成本过高等问题,而且无法推进区域内交通智能化调度。车路协同则能够协调车、路、网的均衡发展,通过感知路侧设施内的交通信息提升驾驶安全保障能力,通过优化道路资源分配提高交通效率。

第二,智能汽车需要新型基础设施提供网络服务。在复杂的数字交通环境中实现可靠的高性能自动驾驶,需要车与车、车与城市基础设施、车与人之间的网联化。智能汽车、智能交通需要低时延、大容量、高可靠的通讯能力,以实现与感知设备的信息交互;需要精准定位与实时动态地图等地理信息服务,以规划道路。

第三,智能汽车需要城市提供应用场景和测试环境。一方面利用城市真实道路构建场景化的开放测试环境支持智能汽车的技术开发与测试;另一方面则通过示范或商业化运营,为智能汽车提供可落地、可试验、可展示的机会,在应用中促进技术迭代。在国家相关政策的鼓励支持下,目前已有多个城市发放自动驾驶牌照,允许进行自动驾驶测试、运营,其中北京、上海、长沙、广州、武汉、沧州、重庆、苏州等8城市已经允许载人测试。

第四,智能汽车需要城市提供多样化数据。为加快实现智能汽车向智能终端转化,需要汇聚城市道路、交通、汽车、公共设施、市政设施、地理信息等动态和静态数据,通过机器学习提升智能化水平。同时,智能汽车需要平台对收集到的信息进行统一处理,提供丰富的网络化协同解决方案,支持智能网联汽车的运行。

智慧城市的发展需要智能汽车提供切入点

当前,我国正处于城市加速发展和社会经济的转型时期,2019 年城镇常住人口由 1978 年的 1.72 亿人增加到 8.48 亿人,城镇化水平由 17.9%提高到了 60.6%。随着城市迅猛增长引发的汽车保有量大幅增加,出现了交通拥堵、商业区及居民区停车难等“城市病”,严重影响正常的交通道路通行和城市建设。

智能化的发展,可以将汽车在城市中的角色,从城市顽疾的制造者转变为“城市病”解决方案的提供者。有研究显示,实施智慧交通,近期内可以降低恶性交通事故 30%、降低温室气体排放 15%,节约平均通勤时间 15%-20%。另一方面,智能汽车可提升道路设施的使用效率,部分自动驾驶车队可将高速路的通行能力提高 10-25%,一支完全自动驾驶的汽车车队可将高速路的通行能力提高至原来的 5 倍,从而更好地解决城市交通拥堵的问题。

智慧城市是以数据为中心、 由数据驱动的城市大数据生态系统,但是目前存在着数据孤岛问题:表现在城市的建筑、街道、交通数据之间互不相通,且不向外界开放;同时,城市存在动态数据缺失的问题,尤其在交通领域。智能汽车的发展将有利于打通数据孤岛,将车端、路侧设施的动态数据集中起来。在智慧交通网中,汽车成为连接人与交通以及其他城市设施的新型智能终端;在智慧能源网中,汽车成为储能节点。此外,智能汽车的普及有望提升城市居民的出行水平。

智能汽车与智慧城市如何协同发展?

智能汽车与智慧城市协同发展主要由平台、基础设施与应用三部分组成,即车城网平台、感知与网络两大基础设施、多层次与多场景的应用。

车城网平台以城市信息模型(CIM)平台为基础,通过城市感知基础设施收集数据与网络基础设施,汇聚城市道路、交通、汽车、公共设施、市政设施、地理信息等动态和静态数据,并在此基础上,实现面向城市管理、交通管理与自动驾驶等多层次、多场景的应用。

数据与应用在车城网平台架构中十分重要。数据包括静态数据与动态数据两部分,其中静态数据涵盖了地理信息数据、资源调查数据、规划管控数据、工程建设数据、公共专题数据、物联感知数据等,而动态数据则由路端动态数据和车端动态数据组成。车城协同中,路侧设施通过传感器感知道路状态、障碍物信息等,并与车端上传的车辆行驶信息相融合,利用边缘云计算分析,生成实时局部动态地图,通过5G通信网络下发给车端。

感知基础设施是收集动态数据的触角。以智慧灯杆为例,以灯杆作为数据传输的载体,将灯杆与数据采集组件、云服务器、终端等搭建成感知系统,具有易部署、成本低的优势。灯杆是城市中原本就存在且有现成的供电线路,智慧灯杆只需要对原有的灯杆进行简单的改造即可。经过测算,其建设成本可在三年内以节省能源成本和维修费用的方式抵销。配合路侧设施、环境感知设备,智慧灯杆可采集交通、环境、人群等数据信息,是重要的数据入口,有望成为车城协同发展中部署路侧单元的最佳载体之一。

在数据的基础之上,车城网平台可针对城市管理、交通管理以及自动驾驶商业化制定多层次、多场景的应用。在交通管理方面,主要是致力于解决出行时间增长与效率下降、公交出行、共享电单车与停车等当前城市出行体系存在的问题,在城市层面进行资源的协调与调度;自动驾驶商业化则是从出行、物流、环卫等角度,利用车城协同平台,帮助其更快落地。

不过,智能汽车和智慧城市协同发展是一个复杂系统,且尚属于新生事物,没有可靠的经验可以借鉴。目前,智能汽车与智慧城市协同中存在政府部门间缺乏协同、既有基础设施和数据缺乏连通、行业缺乏跨界合作、部分建设内容缺乏标准和法律法规支撑等方面的问题,还需要从建立健全跨部门协同管理机制、强化试点示范工作、完善标准法规体系、构建新型投融资体制、建立跨界融合的技术创新体系、加强人才队伍保障等方面形成协同发展的合力,为两者的协同发展构建基础。
 

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