觉非科技李东旻:智能数据创新,引领车路协同【星特写】
12月3日,觉非科技CEO李东旻出席2020世界智能汽车大会,并在大会发表演讲。他认为,未来几年将是“车路云”协同高速发展阶段,加强各方数据的融合创新,将为产业释放强大的技术势能,同时也将成为建设智慧交通的必经之路。
觉非科技CEO李东旻
此次会上,觉非科技同时荣获2020年度智能汽车产业“The Best 智能平台”。李东旻表示,作为产业中的“智能数据运营商”,觉非科技希望通过数据引擎服务,助力自动驾驶与车路协同实现更优质的商用落地。
率先实现车路云产业规模化落地
近日,《智能网联汽车技术路线图2.0》发布,重申了智能网联发展的“中国路径”,即“人-车-路-云”高度协同方案,同时明确了以车辆关键技术、信息交互关键技术与基础支撑关键技术为核心,面向城市道路、城郊道路、高速公路等场景,通过车载平台与基础设施的不断延展,逐步向数字化、智能化、网联化和软件化方向升级,共同支撑中国智能网联产业的发展。
觉非科技拥有对海量智能出行数据处理的融合计算技术,可将车载传感器、道路、交通流等多种数据进行时空同步与融合、分级与重组,结合跨平台推理模型,打造了全新的数据引擎服务。针对车路云建设的不同方向,可提供L2-L4高精地图平台、V2X融合计算、云数据分发等解决方案。
作为中国车路云产业模式的开拓者,觉非科技在不断的技术落地进程中,将“中国路径”的拓展,总结为三步走战略:即由道路数字化建设,到车路协同化建设,通过完整的车路协同服务产业链,构建交通智慧化的终局。
李东旻指出,实现车路协同最关键的问题,是解决车与路等设施之间数据信息不对称的问题,而数据融合在车路协同的过程中会越来越重要。
为了解决这个问题,觉非科技提出了车路云协同、软硬件一体化架构。目标通过深度学习的数据融合解决方案,借助融合计算数据引擎平台,基于统一的空间大数据,推动车路协同在不同业务场景闭环的不断落地。
同时,觉非科技自主研发了边缘计算终端与解决方案。该方案具备强大的智能驾驶场景数据集,结合觉非科技可扩展的深度学习算法和神经网络模型,将激光点云和视觉数据融合,为场端车路协同提供精准的感知和定位软硬一体化解决方案。
觉非科技边缘计算终端
目前,觉非科技已将“边缘计算终端与解决方案”应用于不同业务场景。演讲中,李东旻向与会嘉宾展示了觉非科技车路协同技术的落地成果。
1. 路侧数据与RTK结合的高精度融合定位
2020年中国移动上海研究院与觉非科技联合推出RTK与路侧辅助定位相结合的高精度融合定位方案,并应用于港口、隧道和城市高架桥道路等场景。
觉非科技利用路侧的激光雷达和相机等传感器,结合激光点云、图像和高精地图数据,实现了车辆的实时感知识别、跟踪,并输出精度厘米级、语义化的定位结果,通过中国移动5G,将定位结果实时传输给自动驾驶车辆。
这样的方式有效降低了自动驾驶车辆传感器的使用数量与配置标准,进一步提升了自动驾驶单车与管理的投产比。
目前,觉非科技也是中国移动自动驾驶解决方案合作伙伴,并成为了中国移动首批高精度定位生态合作“纵横计划”成员。
2. 智能网联的城市道路场景化解决方案
觉非科技的边缘计算终端解决方案与“车道级交通事件检测系统”目前已落地智能网联新型示范区。
系统通过路侧摄像头、激光雷达、毫米波等多传感器数据,结合边缘毫秒级实时对图像序列的变化选取目标信息进行计算处理,根据图像算法和车辆跟踪等深度学习模型,结合车道级高精地图,结构化和语义化地实时输出路况、交通事件类型及定位信息,并云端传输至业务平台。
这套智能网联方案实现了对城市交通的数字化建模,构建了园区路基感知体系。借助觉非领先的高精时空数据服务能力,实现了对车辆的智能监控、安全预警,以及与其他车辆的同域协同运营。更重要的是,为交通参与者提供了重要的安全保障。
3. 道路资产数字化与智能巡检引擎
面向新基建智慧交通建设领域,觉非科技结合边缘计算终端推出了“道路资产数字化与智能巡检系统”。
同时觉非科技已将此系统的应用延展至高速道路。在构建道路基础设施高精度数字化模型的同时,实现了路产自动化巡检和一体化运维管理,为道路设施的智能管控、智能养护和全生命周期监管提供了有效支持。
此系统目前已落地安徽、浙江等地重点高速路段。系统产生的高精度实时数据,也将成为车路协同可持续发展的重要突破点。
站在目前车路协同发展的阶段展望,其覆盖领域之广,涉及产业链之长,政府支持力度之大,无疑都在释放着强烈的信号:车路协同的大规模应用与推广,已经成为了中国未来交通发展的一个充满潜力的选择。
而车路协同“中国路径”的健康发展,未来还需要创新的商业模式和数据开放模式,尤其需要探索系统、管理、服务等方向的深度数据融合。
李东旻表示,觉非科技希望通过自身在车路协同中,对大量车端与路侧数据的融合与创新能力,为产业探索出更广阔的市场空间。
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