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专家共探车联网:看车企与互联网公司如何面对共同的挑战 | 产业互联网

腾云 腾云 2020-08-23
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腾云·产业互联网观察

随着以信息通信、互联网、大数据计算等为核心的车联网技术快速发展,旨在打造“智能的车+智能的路” 的车路协同发展的技术路线,逐渐受到业内的关注,并将极大地影响中国智能汽车发展的技术路径。


如何促使创新发展的互联网技术成为行业发展的助推器,车联网如何抓住5G的机遇,加速技术网联化、智能化,提升安全和能效应用延伸,真正实现以车路协同为核心的智慧交通应用,是摆在车企和互联网公司面前共同的问题和目标。


2019年7月26日,清华创新发展研究院、中国电动汽车百人会联合腾讯社会研究中心、腾行智库举办“探路车联网生态发展”圆桌论坛,探讨车联网在车-路-云的互联互通、数据应用、信息安全等方面解决方案;以及,车联网发展中投资主体、应用领域、应用侧用户等问题。


国家智能交通系统工程技术研究中心首席专家王笑京、清华大学数据科学研究院交通大数据研究中心副主任胡庆勇、中国信通院副总工程师何霞、中国科学院大学副教授刘朝、法国里昂商学院2018 Global DBA CMO周平进行主题发言,中国电动汽车百人会首席专家张永伟主持。来自华为、高通、联通、宝马、戴姆勒、广汽、吉利等行业代表参与评论发言。


现将圆桌论坛中部分发言精华呈现如下


❒ 王笑京国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家
 

交通的本质是安全和高效的移动,方便和舒适应该是排在第二位的问题,增值消费和娱乐是靠后的。新一代的智能交通或者ICT技术面对是提高人和物的位移的安全性、便利性、舒适性和效率,这是我们需要解决的问题。

 

应用基础一定是建立在安全和效益的收益上,必须要有收益,如果没有明确的收益,这件事情不会有人来做的。

 

为什么ETC能成功?第一,社会环境、百姓和企业的收益是明显的和可计量的。第二,这个系统是一个生产系统,而不是可有可无的系统。

 

到实际道路、汽车实验室去测试,得到真实可靠的数据。这样的东西拿出来以后,你才可以让政府去决策是不是要让它运行,让企业决定值不值得投资。这是一个最重要的基础。

 

通信和信息技术在我们的交通当中的主要着力点,我们建议,一是要提高交通的组织化程度,第二是提高安全性,第三是提供出行的显性便利性。提高交通的可靠性或者出行的可靠性,以及提高它的经济性,这是我们最关注的。

 

我们认为市场能够调节的领域,标准化不解决规模应用问题,恰恰应该让用户和市场形成事实标准。车联网和自动驾驶更多的应该是产业和市场推动。

 

现在很多人议论的刚需和常见需求,多数已经被前面的技术应用所覆盖,特别是互联网,包括4G和APP。而新提出来的场景,没有什么吸引力和商业性。资本和概念的炒作热潮代替不了研发和技术,跟风之后将归于冷静,科技研究、产品开发和产业化的规律还得要尊重,一定是成功的少数和失败的多数,因此,我们需要有“顶天”的精神去进行研发和技术创新;其次,我们对历史和周边都应该研究和借鉴,不能热衷于名词创新,也不能搞混淆,更不能去新瓶装旧酒,要有“落地”精神。真正的创新和落地才是出路。


 ❒ 何霞 中国信通院政策与经济研究所副总工程师 




车联网是通过车内网、车际网、车路网等等进行车—X通信交互实现智能动态信息服务,智能化的控制和智能化交通运输管理等应用的信息物理融合系统。随着整个信息通信技术的发展,整个网络化的发展,以及整个互联网和整个产业物联网的发展,形成了人和物、人和车、人和机器相互融合的大环境。因此我们所说的信息物理融合系统既包括车与车的连接,也包括车与物的连接,车与人的连接,车与平台以及车与大的信息系统的连接。

 

我们可以看到在智能化、网联化的技术基础上,车辆由单车智能向多车协同,以及智慧车和智慧路协同的方向发展。


 

5G是一个通信的技术,但5G还是需要和人工智能、物联网、云计算、大数据、边缘计算等技术紧密结合,这样才能充分发挥它的群体技术的优势,塑造一站式信息服务的能力,打造包括交通这一块,汽车整个泛在的智能基础设施,通过塑造云管端的核心能力来助力整个互联。

 

云网一体化是未来5G和5G-V2X构建基础设施非常重要的一个网络技术。在整个发展中,车联网已经超过了汽车联网的范畴,已经逐渐走向了人车路互联的环境中去。


 ❒ 胡庆勇 清华大学数据科学研究院交通大数据研究中心副主任 

交通有几个刚需,我认为叫促安全、保畅通、惠民生。

 

如果我们站在交通大脑的角度来看,看的肯定不仅仅是一个感知数据,我们要做数据的认知,感知只是知道数据。认知是要梳理数据的整个过程。

 要真正充分发挥这些数据价值的话,我们认为要有前期数据,包括人、车、路、设备、事件、环境、组织,我们做的所有交通大数据都要量化。交通数据是典型的时空数据,你要做编码,要在你的体系下做成信息实体,把这些信息实体所有的数据都变成基础的、静态的数据,把这些数据变成全息的数据。


安全是车联网当中最大的价值,如果真正做到了,它可以把所有交通事故的死亡人数下降到现在的1%。


站在全网观点来看,现在的计算能力是否能满足全网在那个时间段的计算能力的表达?所以边缘计算是协助我们解决全网观点非常重要的技术能力,我们如果想获得后面的经济和社会的效果,技术的支撑是必需的,有了5G之后才可能走向未来。

  
 刘朝 
中国科学院大学公管学院法律与知识产权系副教授


如何处理自动驾驶上科技和法律关系的难题。目前对自动驾驶的探讨、宣传和描述,就像对人工智能其他产品一样,很多是基于对未来技术前景的想象。基于此,在自动驾驶法律规制和民事责任这一议题上,应更加理性和审慎,比如从自动驾驶等级的L2到L3,L4的技术和产业发展路径之争,是无人驾驶民事责任划分和承担的重要基础,在技术和产业分歧尚未确定之时,法律宜静不宜动。

 

事实上,我国自动驾驶民事责任主体具有与美国和德国等非常不同的个性,我国现在面临的挑战是双重的:既有自动驾驶带给全人类共性的挑战,也有我国的个性带来的挑战。


在这样的格局中,自动驾驶的规制应该遵循什么样的原则?第一,近忧在法律之外。法律并不是阻碍自动驾驶上路和商用化的障碍,技术上的劣势才是。第二,功夫在“智能”之外。在技术上的后发劣势短期难以扭转的困境中,既要谋求技术创新和超越,同时更要在智能技术之外,束缚技术和产业发展之处发力。第三,民安则为之。坚持现代民法保护弱者,维护公共安全的价值取向,在我国自动驾驶上具有特别重要的意义。



 刘春 
腾讯自动驾驶业务总监


目前腾讯自动驾驶已经拿到了L4的北京、深圳的测试牌照,在各个项目上也有进展。


在腾讯出行平台业务矩阵里,包括车联网平台TAI,还有自动驾驶和车路协同平台TAD。我们认为车联网和车路协同对自动驾驶是很重要的一环,它会降低单车智能成本,提高安全性,加速我们的测试效率。

▌未来腾讯自动驾驶在车路协同方面会在四个方向努力:1.在车端,不断升级单车的智能系统,使得它做数据融合之后,能获得、感知更有效的数据,成为数据共享的一个更可靠的信息源。2.在相关部委的指导下,打造一个合规、合理、合法、高效的打通车端到云数据的通路,能够实现车端的数据共享和分享机制。3.为车路协同的网络安全保驾护航。4.打造服务生态,汇聚更多参与方,让服务更高效触及用户。



❒ 李明超 
华为车联网首席标准专家
 

首先,车联网是通信技术,最重要是信息的安全、真实,需要安全机制的保障。第一,国家要建立监管机制审核资质。第二,不同主体之间发放证书的互联互认,也需要各部委建立联合机制,从政策层面解决。


其次,如何盈利、谁来运营,是业界必须解决的问题。由全国统一运营,还是省级、高速级运营,还是由针对车路建起来的运营商去运营?


第三,如何提高车联网渗透率。产业对车联网应该有一个详细的评估体系,类似SAE对自动驾驶有一个L0到L5的分级评价体系。未来也有必要建立起网联各类应用的评价体系。



 陈铭鸿 
DEKRA东亚及南亚区互联互通和无线通讯高级总监

车联网的安全性和效率是我们需要关注的两大核心,安全性包括人身信息的安全,和驾驶安全。


从早期车内多媒体资讯的提供及交换,到最近兴起的V2V、V2I、V2X,原则上都需要确认资讯、交换及安全性的机制。DEKRA可以确定车内安全、车外行驶间的感应以及雷达的感应距离,针对不同的天候和距离测试车体状况,并针对debug提供数据。


车联网有两个传统的技术,一个是DSRC,一个是V2X,目前多种标准都在制定当中。我们必须接轨国际测试标准,确认底层技术以及测试标准。

 

 
 周光涛 
联通智网科技(中国联通旗下车联网子公司)高级技术顾问
 

最早的车联网是通过车载信息服务实现远程监测定位,目前还处于信息服务阶段。智能交通是车联网服务未来的高级阶段。目前的联网能力、手段以及运营还不能实现,需要逐渐通过技术、平台升级和新技术的产生,向智能交通演进。


对于车联网,要区分两个概念:一个是狭义的V2X,也就是车路直通;一个是广义的V2X,是通过任意通信技术,实现车与周边环境、车与车、车与路信息的交换。这样的交换分成三个层面,一是网络连接,二是数据连接;三是应用互联,即各种相关信息的服务。


车联网也不仅仅是车辆上网,路也要上网,这样才能进行互联和交换。只有通过大的基础通信设施网络的互联,才能实现比点对点的更高效的服务,这会带来更大的产业创新。

 

 
 周平 
法国里昂商学院2018 Global DBA CMO

“车联网的未来将是生态车联网”。车联网的未来需要关注新生态人群,比如95后、00后。当聚焦微观的用户体验时,汽车已经不再是A点到B点的运输工具,而是具有高智商和高情商的“人”,今后我们经营的将不再是人车关系,而是人人关系,过去对车都是理性需求,现在都是情感需求。车联网要增强用户黏性,实现“生态车联网”的进化,其车端体验需要完成从千人一面到千人千面,从人找服务到服务找人的转变。

 

“生态车联网”是当下最火热的汽车制造业数字化转型的关键输入和必经之路。评估数字化转型的好坏就看能否运营好千人千面的人车关系



 郭平芳 
宝马(中国)研发部战略规划高级经理
 

车联网的数据与传输是进入自动驾驶时代的必经之路,也面临很多法律法规的挑战。目前的车联网也已经不再是一个技术问题,我们在技术上已经做了一定准备,期待着商业模式的出现。而现在的问题是谁来投资技术建设、怎样开展商业模式。


生态链需要一定时间来培养。就像产业会先在某些示范区域对技术开展商业运行的尝试一样,生态链的建立也需要做一些尝试,在这个过程中探索各个行业怎样负担成本。


车联网需要有一定普及才能达成经济效益,少数车辆的联网是不够的,需要在国内达成一定的渗透率才能推动车联网的发展。


“生态”的构造是十分重要的。宝马在这段时间也宣布了相当多合作,包括我们在5G上跟联通的合作,在数据中心、国内的数据存储这方面跟腾讯平台的合作。我们也希望能够鼓励这样的生态链,因为这毕竟是一个新生的事物,它不仅仅是跟汽车相关,跟通信、交通是一个融合发展的机会,也可能创造出一个新的经济模式。如果大家按照各自的原本的固有玩法进入的话,可能也会造成重复的投资或者说没有必要的先行投入。


 
 王尚欣 
戴姆勒政府事务高级经理

关于车联网法律框架的问题。对于我们车企来讲目前的法律法规明显滞后于自动驾驶技术的发展要求。《道路交通安全法实施条例》明确机动车在高速公路上行驶,不得有试车或者学习驾驶机动车的行为。而高速公路是L3级自动驾驶落地的一个重要的场景,基于这种特定的场景,我们就需要去做大量的技术研发和实际道路测试。在中国的道交法不允许的情况下,我们在中国的实际场景下就无法获取数据,或者说很难进行本土化创新。


关于车联网产业生态的前景。我们特别希望国家在5G车联网这个领域能够做一些定点的突破,尤其在应用场景,同时在测试示范区方面,能够加大一些针对5G方面的测试区。


自主代客泊车的功能还是能看到商业化前景的,奔驰一直在做这方面的努力,L4具备自动代客泊车的功能,这个和市场需求联系起来,更容易得到普及。


▌谈到自动驾驶,面临的最大问题就是成本问题。我们只有通过技术的迭代进步,打通上下游产业链,共同努力把成本降下来,这样才能做商业化的普及。
 

 
 尚进 
广汽硅谷研发中心总经理

自动驾驶是智能网联的枢纽、发力点。为什么谷歌和苹果要做自动驾驶?自动驾驶是一个平台,所有人看到的是智能网联车是历史上最大的移动数据采集平台。我们现在经常喊的口号是什么?数据驱动设备,软件定义车辆,所以说这个数据的价值是所有行业都认识到的,为什么产生自动驾驶,就是这个数据的原因。


什么是车联网?在我们看来,背后的核心技术要比仅仅上网更重要。比如说现在经常宣传我们整个行业在技术发展,总说几亿行代码,几十个ECO,马上每辆单车就是我们一个企业网,我们每辆车设一个数据中心。你再想象一下,过几年,每年全球有8000万小数据中心出来,这就是相似性。其实我们在硅谷调研了很多,最关键的就是怎么利用车辆大数据来生成新的经济。


自动驾驶平台以及智能网联功能的普及使得车辆成为最大的移动数据采集平台,也是具备超高计算和存储能力的终端,车辆计算能力、单车和V2X数据、车辆大数据分析使得车辆不仅是运输工具,也具有潜在的大量新经济价值,这也是自动驾驶平台广泛受到关注的重要原因。数据驱动设备,软件定义车辆成为行业共识,车载大数据分析也是提高车辆质量和用户体验的重要手段。


 李睿 
腾讯车联研发副总经理

车联网的应用现在面临着三大问题:首先,应用基数较少;其次,不能简单照搬移动互联网的应用模式;最后,车载移动出行场景是一个碎片化、多服务连接的形态。基于这三个主要问题,腾讯车联网提出了生态车联网的概念。

 

建设生态车联网有四个方向。第一,以人为中心,只有用户足够活跃才是真正的生态。第二,生态车联网应该向跨场景和跨终端的方向发展,汽车已经成为另一个强大的智能终端,我们要思考怎么通过融合账号和支付能力,打通用户从车+办公场所的场景。第三,生态车联网必须与车企共建,才能打造符合车载场景的用户体验。第四,和开发者进行共建,通过提供便捷的开发工具、用户使用服务的场景,帮助开发者屏蔽车机的软硬件的复杂性,共同促进生态车联网的应用繁荣。


如何解决打造生态车联网的问题?在生态服务方面,我们引入腾讯内外的生态资源,共同打造开放的生态内容和服务。在平台方面,打造内容服务、基于AI的场景管理平台等,方便灵活地打造个性化的业务框架。面向用户,腾讯的TAI还提供了手机端和车机端服务,利用手机端的微信小程序和车机做同步,用户在离车场景可以做车况查询,违章记录查询以及服务预约。在车机方面,我们基于AI智能的场景化的能力,让车内的内容和服务与用户更好地交互,实现即开即用,千人千面。希望通过这样一套生态车联网解决方案,与合作伙伴共同促进车联网的繁荣


丨 往期回顾



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