自動駕駛並非一家企業單打獨鬥能夠完成。
2月24日，國家11部委出臺的《智能汽車創新發展戰略》為行業點明瞭方向：在鼓勵智能汽車、自動駕駛系產業發展的同時，也要鼓勵智能汽車數據服務商和無線通信網絡運營商，智慧城市交通系統方案供應商的發展。
概言之，就是智能網聯汽車與汽車電子產業獲得重大爆發空間的同時，公路智慧設施、車聯網、車路協同等智慧交通項目也將迎來行業風口。
但車聯網產業鏈條極長，涉及的領域相當龐雜，大規模落地需要車、路、雲三端的打通與配合。以往關於車路協同的討論，也大多聚焦於車端智能與雲端的海量數據吞吐能力。
而此次《戰略》出臺，明確表明了未來智能網聯駕駛的大規模商用離不開道路基礎設施的支撐，智慧公路正在得到行業的重視。
那麼，一條與“聰明車“智能程度相匹配的“智慧路”應該是什麼樣子的？智慧公路如何實現低成本、大規模的鋪設？
在這種背景之下，雷鋒網新智駕關注到了一家初創公司戴升智能。戴升智能專注於智慧路端的建設，希望用其物聯網技術來解決智慧公路全面泛在感知的極高成本問題，使得智慧公路能夠迅速得到大規模應用。
究竟，戴升智能是怎麼解決高成本效益的智慧公路泛在感知以及路與智能車輛的協同問題，不妨來聽聽 CEO 毛國強的回答。
智慧公路的行業痛點與市場爆發
戴升智能成立於2018年，核心團隊員工15人。儘管成立時間不長，但創始人毛國強是一位IEEE Fellow，曾任悉尼大學終身教授，現為西安電子科技大學領軍教授、國家特聘專家，在智能交通、無線通信領域有著超過20年的學術積累，是國際車路協同領域的頂級專家。
值得一提的是，毛國強也是國家十三五重點研發計劃中，高速公路智能車路協同系統集成應用的項目總負責人。據悉，該重點研發計劃的成果，將直接決定中國未來智慧公路的標準。
一般來說，智能汽車的覆蓋率與智慧公路的覆蓋率，將決定車聯網的推廣範圍。
比如，2019年5月在江蘇無錫落成的國家級車聯網先導區的主要目標就是，實現規模部署C-V2X網絡（通訊）、路側單元（路端），裝配一定規模的車載終端（車端），完成重點區域交通設施車聯網功能改造和核心繫統能力提升。也就是完成十字路口等重要交通地段的路端升級改造。
但事實上，車聯網如果想往更大的範圍推廣，其範圍就不能只限於十字路口交通地段，更要面向大量的空白公路地段。
毛國強也認為，車路協同是實現智慧交通的必經之路，而車路協同的落地推廣首先要建設智慧公路，要能夠解決現有交通系統的問題。“智慧公路只有在解決當前交通系統面對的緊迫問題中才能得到逐步發展與大規模推廣。智慧公路要能夠與現有車輛實現車路協同，才有用戶基礎，才有商業價值。”毛國強說。
按照他的設想，智慧公路在解決現有交通系統的安全、效率、日益增長的養護成本過程中，實現與現有車輛的互動併兼顧支持智能網聯車。隨著道路上網聯車的覆蓋率達到一定程度之後，再通過智慧公路設施的軟硬件升級，給智能網聯車提供全面技術支持，就是一個很自然的過渡。
毛國強告訴雷鋒網新智駕，一條智慧公路的構成需要路端、邊緣設備、雲端的多方配合。
路端硬件感知層面，需要泛在部署的物聯網設備、重點部位部署的高精度傳感器（高清攝像頭、激光雷達、毫米波雷達）等設備來滿足道路的全面信息感知需求，形成各種不同精度傳感器優化組合的整體解決方案；
從通訊角度而言，需要華為等企業開發出適合不同覆蓋範圍需求、功耗需求和數據傳輸需求的多樣化通訊手段；
雲端則是需要邊緣計算與雲平臺相結合，實時處理海量數據及實現數據的本地處理與決策，迅速將信息提供給道路管理者，道路需求端；
但在建設智慧公路的過程中，往往面臨著幾大挑戰。
比如設備昂貴、施工要求高。一般而言，智慧公路的硬件安裝實現都依賴於龍門架，其本身就造價不菲。加之龍門架上還要配置高精度感知設備，供電設備、通信輔助等設備。並且可能每隔一百米部署一個才能實現理想的感知精度，難以實現大規模普及。而且有些高精度感知設備的可靠性與使用壽命也亟待提高。
“整個算下來，基於高精度感知設備的系統整體成本大概是平均一公里4000-6000萬。”毛國強道。
目前國內公路總里程為485萬公里，高速公路里程大約在14.3萬公里，這些公路里程乘以每公里4000-6000萬的造價，成本投入無異於一個天文數字。
受成本和安裝方式所限，目前只有不到5%的道路實現信息覆蓋。如果路端的大規模部署問題不能解決，那麼車路協同問題、智慧交通就只能停留在示範區階段。
另一方面，有數據表示，隨著公路信息化的興起，近幾年我國智慧公路將會呈現快速發展趨勢，預計至2025年市場規模將會突破1,500億元。可見這個市場的潛力之大。
戴升如何建設低成本智慧公路？
那麼，針對現有智慧公路行業的痛點，戴升智能要如何應對？
據毛國強介紹，戴升智能意在利用大量、高成本效益、泛在部署的物聯網傳感器，通過多源數據融合實現高精度的全息感知，極大提高感知精度、可靠性及信息覆蓋，實現智慧公路的廣泛部署，並實現與有人駕駛車及自動駕駛車的車路協同。
簡單來說，就是利用低成本的物聯網設備的密集鋪設，來極大降低高精度傳感器的部署密度，然後利用大數據分析實現全面泛在監測。
戴升智能所提供的物聯網設備，就是智慧信標和智能基站產品。
據瞭解，智慧信標集地磁傳感器、溫度傳感器、溼度傳感器、光線傳感器、震動傳感器等感知設備於一身。能夠實現：
精準檢測車道級車流量、車速、溫度、溼度、振動、行人等多種重要指標；
滿足公路惡劣環境下的溫度、溼度、抗壓及勞損要求；
在無外接電源的情況下通過太陽能供電工作壽命>5年，在可供電情況下工作壽命>10年；
支持智慧信標之間的直接通信、信標與基站、車輛之間的通信；
在探測到危險(如前車、行人、障礙物、交通異常)情況下可通過聲音或燈光閃爍發出預警，並向車輛發出相關無線預警信號
戴升智能的智慧信標
毛國強告訴新智駕，智慧信標沿車道線（雙車道）大約每隔10米部署一個，一公里路段下來可以部署200個智慧信標。
但在車路協同過程中，除了路端的信息之外，車端發佈的信息也必須考慮在內。因此，如何把車載信息和路側信息結合實現多源數據融合，實現對公路更為全面的信息掌控，也是戴升智能在做的事情。
戴升智能提供的智能通信基站可以利用多源異構傳感器數據融合技術、高精度無線定位技術、雲邊端一體化感知、計算與通信技術，來實現數據的多源融合。
能夠實現與道路智慧信標、車輛的大範圍通信、信息採集、分析及發佈；
與高精度感知設備的數據融合；
邊緣計算能實現交通、路況信息的本地精準感知、分析與決策；
複雜環境下的高精度車道級定位；
戴升智能的智能通信基站
總而言之，就是智慧信標直接沿著車道線嵌入地面部署，蒐集交通信息、道路健康狀況並進行相關數據的端側處理；然後單位距離內的智慧信標處理過的數據會上傳到智能通信基站，基站的邊緣計算可以將智慧信標的數據進行彙總分析，進一步地通過多源數據融合提高精度，並將相關數據上傳到雲平臺。
“同時，還可以通過智慧閃燈的形式將本地蒐集的信息比如行人橫穿馬路、前車經過、能見度變化、交通異常等推送給司機，實現司機提醒。”毛國強介紹道。當然，這是智慧信標與有人駕駛車輛互動的情況。
相較於有人駕駛車輛，毛國強表示，未來智慧信標與網聯車的互動會更加簡單。隨著網聯車覆蓋率的提升，智慧信標可以通過軟硬件的升級實現與網聯車的互動。
值得強調的是，戴升智能的這套智慧公路方案並非是摒棄已有的高精度傳感器方案，而是與高精度傳感器設備相互配合。
現有的高精度傳感器方案依賴攝像頭、激光雷達在龍門架上的部署，儘管可以獲得高精度的感知內容，但無法實現大規模覆蓋，戴升智能的方案的有效補充能夠補足這個缺陷，
二者結合之下，可以實現智慧公路整體99%以上的可靠感知。
也就是說，有了這套智慧公路物聯網方案之後，原本高精度傳感器設備的部署間隔可以從每隔一百米變成每隔2-3公里，中間路段由物聯網設備來覆蓋。
因而，低成本的物聯網設備也能有效降低智慧公路建設成本。
“物聯網設備的成本，按照雙車道來算的話是一公里20萬，一公里20萬和一公里4000-6000萬比，那就低了好幾個量級。”毛國強說。
高密度換取高精度
但在降低成本、降低高精度感知設備部署密度的同時，是不是意味著要以犧牲路端的感知精度為代價？
一般而言，龍門架上安裝的高精度傳感器如高清攝像頭，可以獲取過路車輛的車牌號、車輛的顏色和各種標識信息。而戴升智能的物聯網傳感器並沒有直接獲取這些信息的能力。
對此，毛國強告訴雷鋒網新智駕，由智慧信標與智能基站組成的智慧公路方案，不僅在感知精度上不輸高精度傳感器設備，甚至可以比後者實現更加精準、更豐富維度的內容感知。
舉個例子，車輛經過龍門架時會被記錄進入時間，同樣，智慧信標也可以準確地探測到車輛順序經過這些智慧信標設備的時間，由此得以準確地估計出車輛的運動軌跡，這個運動軌跡就可以實現和高精度傳感器的數據關聯，從而在智慧信標覆蓋區域也能夠精準估計出龍門架高精度傳感器感知的車輛信息。
同時，這種數據關聯能夠實現多源目標跟蹤，同時跟蹤多輛車，以保持感知精度。
毛國強表示：“現在來說，按照飽和密度估算，可以處理在公路截面上一分鐘通過150輛車的車流量，這是通過計算能力推算出來的。”
除了降低成本、不降低信息感知內容的同時，戴升智能還表示，其方案可以實現比高精度設備更精準的內容感知。
一般來說，通過傳感器檢測車流量，往往存在著檢測不到或者檢測失敗情況，也就是有漏檢或誤檢的可能。
而戴升智能的物聯網方案優勢在於，可以彙集多個智慧信標的數據實現高精度檢測。以車流量為例，每個智慧信標都能達到95-98%的檢測準確率，即存在2-5%的檢測失敗率。
但由於物聯網傳感器是沿路面約每10米部署一個，車輛行駛100米道路至少要經過10個傳感器，十個傳感器連續數據檢測失敗的概率就會非常小。
也就是說，通過設備的密集部署，用高密度換取精度，實現精準檢測。
此外，毛國強還提到，這套方案也能在公路智能養護上發揮作用。
據瞭解，2018年度，全國收費公路支出總額9621.8 億元。其中養護支出高達589.3億元，比2017年的533.9億元高上不少。
可見在國家公路總里程不斷擴大的同時，高昂的公路養護成本也是道路管理者不得不面對的一個問題。
戴升智能表示，物聯網感知設備能夠通過日積月累的大數據來反映公路的情況，監測公路的健康狀況並預測變化趨勢，將損壞止於微時。
在項目的落地上，戴升智能的方案已經在齊魯高速自動駕駛測試路段、長安大學無人車測試場上得到技術驗證，獲得不錯的反響。並且今年計劃在齊魯交通所轄>10KM高速公路進行更大範圍的部署，同時在全國多處實現示範應用 。
戴升智能項目在齊魯高速上進行技術驗證
目前，業內專注於智慧交通玩家也不在少數，比如阿里、百度等算法軟件供應商，也有海康、宇視、千方科技等軟硬件結合的玩家。
問及如何看待業內的競爭時，毛國強表示，戴升智能的方案並不構成與華為等強大競爭對手的直接競爭，而是他們方案的優秀補充，共同實現成本可控的智慧公路整體解決方案。
他認為，完全用高精度感知設備實現公路的信息覆蓋，整個成本太高，是沒法大規模推廣的。“有了我們的物聯網設備，就能夠形成互補，形成很好的生態，可以把全國市場進一步打開。從這個角度來說，我們跟這些公司應該有很好的合作契機。”
總結：
儘管智慧公路應該給車輛提供哪些信息尚無標準與定論，整個車聯網產業也大多處於試點示範的階段。但值得肯定的是，智慧公路細分市場的開拓和新玩家的入局，都給了智慧交通的實現更多新視角與可能性。
至於玩家們能否抓住市場風口與，要看他們的運氣和實力。
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