赛迪智库丨疫情背景下智能网联汽车发展新机遇

赛迪智库认为,进一步提升智能网联技术在应对疫情等突发事件的作用,应推动智能网联汽车政策升级。

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此次疫情期间,无人配送、智能消毒等“无人化”技术应用大幅增长,以自动驾驶、车路协同为核心的智能网联技术,在防疫消毒、车辆交通管制等抗击疫情工作中取得积极成效。赛迪智库工业经济研究所认为,进一步提升智能网联技术在应对疫情等突发事件的作用,应推动智能网联汽车政策升级,尤其加快无人驾驶汽车道路测试,实现“无人化”车辆在配送、环卫等领域的率先部署,还应加快智能路网、智能交通管理系建设。

01疫情给自动驾驶、车路协同等智能网联技术带来新机遇

自动驾驶技术已在防疫消毒、医药物资配送等抗击疫情工作取得小规模应用,未来在自动驾驶出租车、无人驾驶货车和自动驾驶环卫清扫车等领域具有广阔发展空间。
为了防控疫情,无人配送、自动消毒等“无人化”技术可提供远程无接触服务,有效降低了人员流动被交叉感染的概率,目前已有一批自动驾驶技术应用的产品投入到疫情防控工作,例如,百度Apollo自动驾驶系统支持的无人物流小车、上海TMiRob技术公司的医疗智能消毒机器人、京东智能配送机器人、广东省人民医院智能送餐送药机器人等。
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未来,自动驾驶等智能网联技术在应对疫情等公共事件中的作用将更加明显,笔者认为,尤其在自动驾驶出租车、自动驾驶货车、自动清扫车等领域,可大幅提高社会对疫情、地质灾害等突发公共事件对应对能力。例如自动驾驶出租车和网约车。武汉、孝感等疫情重灾区的城市公交、地铁大面积停运,出租车司机避险停工,造成医护人员、物资保障人员等一线工作人员出行不便,疫情期间出行困局促进社会对无人驾驶车辆的关注,目前长沙、广州等地在探索自动驾驶出租车。又如,无人驾驶货车。疫区武汉“封城”之后,生活物资供应不足,防疫物资运输困难,物资保障能力下降。无人驾驶货车可提供长时间持续工作的运输能力特点,应对疫情等灾害具有优势,国内已有多家企业从事无人驾驶货运技术开发,具备商用化基础。再如,无人驾驶环卫清扫车。重大疫情导致各地环卫工人清扫街道的工作强度翻倍增长,自动清扫环卫车辆可全天24小时工作,具有高效全时特点,目前深圳等地已在环卫领域投入使用,自动清扫车的市场采购量趋于活跃。
车路协同信息化技术已在ETC车辆识别、AI测温等领域应用,未来将助力智能路网建设,提高人流、车流的管控和服务能力。
车路协同等智能网联技术的应用,对于疫情追踪、人员回溯追踪、物资配送等人流、车流和物流的信息管理发挥了重大作用。部分城市开展道路疫情管控,通过ETC系统完成车辆身份自动识别,通过微信、支付宝等扫码快速登记车辆、人员信息,做到实时更新统计疫情状态;火车站等公共场所启用AI大客流体温检测设备,协助快速完成体温检测。因此,智能网联技术在此次防控疫情过程中,通过大数据分析识别技术,有效提高车辆、人员的追踪能力,这在未来应对更加复杂的突发公共事件提供了一次重要实验。
未来,车路协同技术在处理疫情等突发公共事件具有很高的应用价值,可追踪车辆轨迹、管控人流和车流。例如,对疫区长期行驶的车辆进行重点隔离和消毒,对没在疫区使用过的车辆快速放行,有序引导车流。未来,为了提高疫情等突发公共事件应对能力,各地将加大对现有公路的数字化、智能化改造,带动交通信息管理系统软件、互联网地图等智能路网产业发展。

02当前智能网联汽车发展面临的问题

相关政策法规修订工作滞后于智能网联汽车发展。近年来,我国在加快出台支持智能网联汽车发展的相关政策,但由于自动驾驶技术在一定程度上取代了人在交通中的部分功能,相关政策法规的修订工作相对滞后,制约了智能网联技术在更广范围的应用发展。比如,不允许完全无人的自动驾驶车辆上路,道路测试必须搭配车内安全员;不允许自动驾驶车辆在高速公路行驶;自动驾驶出租车可载人测试但不允许收取费用。
路网基础设施信息化水平建设滞后。城市面向智能驾驶车辆的基础设施供应不足,目前只在少数城市的部分路段建立了自动驾驶道路,各地对智能信号灯、智慧灯杆、5G-V2X路侧单元等智能设施投入较少。全国公路信息化发展水平不高,尤其省界、市界等关键路口的智能设备投入不足,导致在此次疫情防控工作中,各地依然主要依赖工作人员对特定车辆(例如湖北号牌车辆)进行人工拦截,没有实现车牌自动抓取和系统联网,也无法掌握车辆行驶轨迹,导致同一车辆被重复检查,降低卫生检疫和车辆通行效率。
自动驾驶应用场景和开放路段不足。自动驾驶应用场景较少,目前只在港口等封闭场地进行小规模应用。可测试的自动驾驶路段开放不足,大部分开放路段非主要城区(比如北京的开放测试道路设置在5环以外),此次疫情中,由于前期没有在武汉等疫区城市开放适用路段,自动驾驶应用场景缺乏,自动驾驶应用不能有效发挥更大作用。
相关软件信息技术系统有待突破。由于相关测绘政策法规限制,高精度地图无法做到高精度的测绘和定位;信息系统整合能力较弱,交通部门掌握的信息(比如事故、道路施工等道路信息)不能有效和社会共享,造成所采集的信息处于沉淀状态,开发利用不足,信息系统在应对突发事件中没能发挥更大作用。

03几点建议

政策法规层面,推动支持智能网联汽车发展相关政策升级。2018年美国已允许“无人化”车辆进行商用,目前美国颁发了出租车、班车、货车的自动驾驶运营牌照。在国内,自动驾驶测试要求在车内配备一名安全员,尚不允许真正意义上的“无人车”上路。因此,加快出台允许属于自动驾驶下一阶段的“无安全员”测试,开展高速公路自动驾驶道路测试,研究出台出租车、货车领域运营政策,大幅缩短我国无人驾驶汽车商业化进程。
应用场景层面,深入推进智能网联汽车应用示范工作。鼓励各地开展各类自动驾驶应用场景试点示范,发挥自动驾驶车辆在应急管理中的作用,将“无人化”车辆纳率先在环卫、配送、安防等领域部署。支持部分城市优先应用封闭园区自动驾驶售卖车、物流配送车、扫地车等新物种产品;支持各地加快落地自动驾驶出租车、公交车,并视技术成熟情况逐步推动“5G+无安全员”,打造无人驾驶出行模式。
基础设施层面,推进道路基础设施智能化改造。
一是加快公路数字化、智能化改造,在高速公路、国道、省道等干线公路通道,部署智能化的路网基础设施,确保日常和重大灾害发生时的物资正常输送;
二是在核心的物资输送通道(比如市区),部署智能路网改造工程,包括智能信号灯、智慧灯杆、5G-V2X路侧单元等车路协同设备,具备路网全域感知能力,在灾害发生时智能网联汽车可完成无人驾驶运输作业;
三是在省界、市界等行政边界,建立治安卡口监控系统,部署治安卡口摄像机、电警抓拍机、龙门架,应用视频识别、图像设别、人脸识别等人工智能识别设备,对车辆、人员的精准识别,掌握重点车辆的重点疫区活动轨迹。四是在隧道、桥梁等特殊路段部署监控车辆速度、载重量等信息的智能设备,通过联网对预警超速、超载等危害行为。
技术层面,重点攻关相关软件和交通管理系统。做好底层技术,支持“核高基”重大专项部署支持了实时嵌入式操作系统;结合人工智能的交通大数据处理和应用平台,建立交通现有数据(传统数据)和外部数据(互联网数据、第三方数据等)的系统衔接,建立智能交通管理系统,实现智能疏导车流和车辆管制,可追踪车辆轨迹、人流和车流信息,提升重大公共事件应急响应能力。(作者:  张凯、赫荣亮)


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