数字平台+智能:车联网通往未来的“高速公路”

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技术火炬手 发表于 2019/05/27 10:43:52 2019/05/27
【摘要】 过去10年间,车联网技术突飞猛进。实时路况信息、流媒体、远程启动、汽车追踪及导航等汽车服务的发展已司空见惯,但这还不是车联网面临的最大转型和挑战。

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过去10年间,车联网技术突飞猛进。实时路况信息、流媒体、远程启动、汽车追踪及导航等汽车服务的发展已司空见惯,但这还不是车联网面临的最大转型和挑战。

行业咨询公司IHS Markit称,到2023年,全球联网汽车销量将达7250万辆,而2015年仅为2400万辆。这意味着在仅仅8年多时间内,超过2/3的客运车辆将与外界交换数据。

这一切都要依靠通信技术。利用网络联接,无论在红绿灯还是行车条件突然变化时,都可以实现车辆内部、车辆与车辆、车辆与道路,以及车辆与云之间的信息交互。

卡内基梅隆大学电气与计算机工程学院George Westinghouse教授Raj Rajkumar表示,未来的汽车可以与其周边的基础设施互动。“最令人震惊的是,汽车可以与红绿灯及其周边车辆进行交互。”

数字高速公路

先进的车联网服务已初露端倪。利用Ad-hoc MESH Wi-Fi或C-V2X(蜂窝车联)等技术,车辆可了解红绿灯的变化情况,车辆间也能进行通信,沟通彼此的行车意图,从而有效避免撞车事故。例如,科罗拉多州的政府车辆和道路已经安装了车联技术。科罗拉多交通部计划2018年内在2500辆公务用车上搭载C-V2X和DSRC(专用短距离通信)技术,并在10年内实现科罗拉多州400万车辆之间以及车辆与道路基础设施之间的通信。

在中国, 由于蜂窝网络的广泛覆盖和技术优势,C-V2X技术得到了政府的政策推广,成为实现车联网的主流技术。中国9个省份已开启高速公路数字化转型之路,其目标是在2020年前使用C-V2X技术联接全国90%的高速公路。

华为正着手与中国和欧洲城市合作,例如西班牙巴塞罗那、德国汉诺威和英国伦敦等,在全球范围内部署C-V2X交通解决方案,推动无人驾驶早日实现。

但这仅仅只是开始。一旦车联网成为现实,车辆、行人和基础设施将进一步互联,从而提升道路安全性、引擎效率和驾乘体验。随着车辆互动变得愈发智能化,AI等数字平台技术将发挥更加重要的作用。汽车厂商可以在真实环境中监控车辆,并结合机器学习改善驾驶体验。

驾驶互动

AI可以通过了解并预测驾驶员的需求和行为来改善人与车辆间的互动。5G网络建成后,人们可借助AI技术对包含若干车辆、道路和其他元素的复杂的多数据场景进行评估。Rajkumar教授表示,物联网将带来令人意想不到的商业机遇,而车联网或将很快成为物联网的最大收入来源。

2017年波士顿咨询公司(BCG)发布的一份报告显示,到2020年,车联网所需的硬件和服务将创造高达1560亿美元的价值。主动车队管理系统(衡量商用联网汽车需求的标准)的数量也在不断攀升,到2020年,预计欧洲将产生1060万个用于轻型和重型商用车辆的管理系统,而这一数据在2010年仅为200万。

这意味着联网车辆将收发海量数据,其中一些数据将随车辆行驶,在车与车、车与行人、车与道路基础设施之间进行交换,其他数据则通过普通蜂窝网络进行传输。

车联网海量的数据将对网络产生巨大需求。DERKA是一家专注人与技术互动安全的公司。该公司表示,一辆联网汽车每小时将产生25GB数据。芯片厂商英特尔称,自动驾驶汽车每天将产生4TB数据,相当于近3000个人一天所消耗的数据流量。

Teralytics公司致力于使用手机数据优化交通。该公司CEO Alastair MacLeod表示:“网络是车辆、基础设施和人通信的基础。未来的网络不仅要支持数十亿新型联网设备、汽车以及基础设施的联接,还必须保证联接快速而又可靠。”

现有的LTE网络可满足车联网的部分联接需求,但大多数联接需求必须通过5G网络实现。5G标准已于2018年中期冻结,部分5G网络和设备计划将于2018年年底部署,这意味着5G时代即将到来。5G网络的低时延和高可靠性将是使能车辆通信的关键因素。

某著名IT公司行业顾问兼全球汽车能力中心成员Juri Deuter表示:“5G助力汽车实时传输海量数据,并支持车辆间的直接、点对点通信。率先采用5G标准的国家将在移动市场中占据绝对优势。”

终极目标

汽车行业的最终目标是实现自动驾驶,为此,业界提出了自动驾驶的5级演进标准。1级和2级自动驾驶是指辅助型自动驾驶,人类驾驶员掌握汽车的全部操控权。尽管防抱死制动和自适应巡航控制系统可提供部分自动化支持,但人类驾驶员仍需随时做好准备对车辆进行干预。德尔福汽车公司创始人兼未来学家Tom Koulopoulous称,汽车行业很快便实现了1级和2级自动驾驶,现正向3级自动驾驶迈进。“我们即将来到最关键的转折点之一。”

在3级自动驾驶模式下,自动驾驶系统与人类驾驶员之间可以实现无缝切换。Koulopoulous表示:“3级自动驾驶面临的挑战在于,我们对自动驾驶车辆的要求比人类驾驶员高得多。要实现更好的自动驾驶,就必须有更好的AI。就自动驾驶而言,AI技术尚处在发展的初级阶段。”

华为表示,实现3级自动驾驶的前提是推进数字平台技术中AI的应用,尤其是机器学习和深度学习的应用。“AI,尤其是深度学习的发展,驱动汽车行业迈向自动驾驶,为传统行业注入新活力。”华为相信,一旦AI取得突破性进展,汽车行业便能实现4级和5级自动驾驶。在4级和5级自动驾驶模式下,将由计算机完成所有驾驶操作,并支持车辆与周边环境间的无缝通信。

Deuter表示,尽管自动驾驶任重而道远,但汽车对数据、AI和联接的依赖程度显而易见。“物联网和5G网络的逐步渗透将有助于提升更多数据的可获性和有效性,过去大多数数据在几秒钟之内便失去了价值。因此,未来如果我们能更快、更精准地为AI应用训练数据,就能在更多场景下发挥AI的巨大价值。”

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本文转自《ICT新视界》第24期 数字平台特辑

原文链接:https://e.huawei.com/cn/publications/cn/ict_insights/201809301120/view/201810080927

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