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聪明的车离不开智慧的路

2021-11-05李琳

汽车观察 2021年10期
关键词:智能网车路协同

李琳

在智能网联汽车的发展过程中,综合协同是大势所趋,车联网不仅仅要求把车联网,还要求着城市建筑、道路、设施的数字化和智能化。

与传统汽车相比,电动车是汽车智能化、网联化的重要载体。伴随着新能源产业发展的不断推进,新能源车的核心竞争力已经由比拼续航里程转向比拼智能化。在这场没有硝烟的战场上,虽然主机厂们纷纷为自己贴上智能化的标签,提升品牌形象,但值得注意的是,在自动驾驶的发展过程中,单车智能依然有很大的局限性。

中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长、世界汽车组织主席付炳锋指出:“智能网联汽车的发展绝对不是一个企业、一个行业,甚至一个国家能够完全做好的事情,它一定是多产业、多企业和多国家协同合作,最后才能把智能网联汽车推向市场,把自动驾驶推向商用,最后让消费者受益,让社会整体运营效率得到提升。”

为什么智能网联汽车的发展离不开车路协同的辅助?在2021世界智能网联汽车大会上,中国工程院院士、国际欧亚科学院院士郭仁忠,中国工程院院士、阿里云创始人王坚,中国电动汽车百人会副理事长张永伟对这些问题发表了各自的观点。

解决拥堵是第一步

在智能网联汽车的发展过程中,综合协同是大势所趋,车联网不仅仅要求把车联网,还要求着城市建筑、道路和设施的数字化、智能化。

王坚指出:“目前全球城市容纳了54%的人口,预计到2050年这一数字将攀升至70%-80%,城市和汽车的关系密切相关。能够有效接收、利用城市交通资源的汽车,才能称为智能网联汽车。”

但根据目前真实城市的测评结果来看,汽车对城市资源的使用效率是很低的。一个汽车保有量为300万辆的城市,车辆在途量只有30万辆,占总保有量10%的汽车却导致城市拥堵情况的发生。数据统计,大城市的交通拥堵成本大约占城市GDP的3%-5%,在有的城市中,这一比例甚至达到7%以上,解决交通拥堵成为智能网联汽车在发展过程中需要解决的首要问题。

“城市的交通资源没有被智能网联汽车用好”,王坚说,“这说明不解决交通问题的自动驾驶都是不够诚意的,城市数字化就是完成城市资源效率的极大提升。”

如何提升城市数字化效率,避免交通拥堵? 郭仁忠认为解决交通问题还是应该追求城市道路交通的全局最优,换句话说就是要提升整体通行能力。道路的通行效率和车辆速度、车辆密度有关,一个城市的车辆密度即一个城市的出行需求,展现了这个城市的交通网络的承载力,是可以计算的。通过调解车辆密度可以提高城市道路的出行效率,调节车辆密度拥有两种解决方案:

其一,实行可变限速。可变限速是指在车辆出行过程中根据路口的需求进行调控,以提高道路通行效率。例如,在没有信号灯的情况下,一个城市主干道的限速为80km,匝道限速为40km。当匝道车子提前减速,车辆密度降低,反而能提高车辆的通行效率,降低交通拥堵情况。

其二,预约出行。预约出行即出行者提前提供出行地点,到达目的地的时间,智能网联系统由此推测出出行者的出发时间,这同样是一种需求调控。

“不管道路怎么拥堵,所有人都完成了出行任务,有些人为了准时到单位,会提前出发,这说明出行是有弹性的。出行弹性为预约出行提供了前提条件。”郭仁忠提出,在一条道路上,如果采用预约出行,平均出行效率会提高50%,甚至特殊情况下,可以提高到67%,这是非常可观的效果。

与实行可变限速相比,预约出行还面对着许多需要解决的问题,如预约出行是否要分时间段预约?要提前多久预约?这些都要依靠计算能力和感知能力技术的发展。

“在现有的条件下,实行可变限速,协调道路与道路之间的关系,提高整体的出行效率。在足够算力的支撑下,实行预约出行,可以在已知的条件下实行路径全局优化。这些都是城市道路交通优化的路径。”郭仁忠总结。

特定区域也需要车路协同

对于乘用车来说,车路协同与自动驾驶的落地还有很长的路要走,但是对于一些有特殊需求的商用车,自动驾驶技术已经落地。

张永伟介绍,在五个特殊区域自动驾驶技术正在规模化应用,这些区域包括:末端物流的社区,居民小区;产业或者学校园区;无人化的矿区;大宗物流配送密度比较高的港口;大型工业厂区。

自动驾驶技术在这五个区域内受欢迎,是有客观原因的。首先这些区域缺乏特定司机,特别是在工作環境非常恶劣,工人极为短缺的矿区,自动驾驶车辆的需求非常大。其次,这些区域是需要运营的,而自动驾驶技术可以降低运营成本,达到降本增效的成果。此外,这些区域的需求丝毫不亚于城市出行的需求,这些区域既需要创造经济效益,也需要保证人员安全,对车辆运营需求较大。最后,这些区域的需求量呈现出急速发展的趋势。这些区域都属于低速封闭区域,不太受交通管制,车辆可以保持低速状态行驶,外部环境和内部场景的特性,为这些区域推行自动驾驶创造了条件。

“根据我们团队的测算,到2025年,这些区域车辆端的规模将超过1500亿。”张永伟分析,“在中国市场,形成规模化,并且发展最快、运营最强的自动驾驶区域是港区和厂区;规模底座最大的是社区,在社区内自动化渗透率会明显快于开放道路的乘用车发展速度。”

在这些特殊区域,自动驾驶实现同样离不开车路协同的配合。“特殊区域的车辆运行是2B端的,运营方可以把车辆、场景需求和基础设施配套完整打通,进行系统运作。”张永伟称。

对于特定区域的运营车辆来说,L2和L3的自动驾驶是没有价值的,必须实现L4的自动驾驶。单车无人化、电动化、平台化可以让特定区域车辆的成本降低,技术落地。

“但是光靠车辆一端的进步也不能够让自动驾驶技术实现可运,所以厂端设施的配套,网络、后端的平台和路测设备,有利地支撑了特定区域尽快形成一个车路协同的小环境,让最高等级的车辆能够商业化运营。”张永伟总结道,“在特殊区域,自动驾驶技术路线和产业化路径更有想象空间。”

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