车企扎堆入局“元宇宙”（二）——从智能体验视角分析( 三 ) 元宇宙的概念正在越来越多行

根据百度的Apollo智能交通白皮书对“车路智行”的技术发展路径来看，智能交通需要分别经历1.0数字化阶段， 2.0网联化阶段， 3.0完全自动化阶段。在百度ACE交通引擎架构中智能引擎部分是由Apollo自动驾驶系统和车路协同系统构成。而车路协同的是通过整合道路侧多元感知数据，依托云端边缘计算、深度学习，融合场景、动态高精地图、边云协同等满足未来交通自动驾驶车辆规模化应用的智能驾驶辅助系统。

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智能交通发展阶段图
来源：Apollo智能交通白皮书[5]
元宇宙阶段的智能驾驶是全面实现L5阶段的完全自动化驾驶，其将在云端三维虚拟数字路况空间与车载智能决策系统的双重保障下完成全路况、全天候的自动驾驶。虚拟数字路况空间将由公共交通管理机构、商业智能交通运营机构以及每辆智能汽车共同参与对路况物理对象的扫描、构建、入网和运营。
公共交通管理机构通过卫星遥感、卫星成像、3D测绘建立基础3D地图和气候等静态模型；商业智能交通运营机构通过实地勘察、动态3D扫描，毫米波雷达扫描建立第三视角路况动态模型；智能汽车通过自身携带的3D摄像头、毫米波雷达、微波雷达建立第一视角路况动态模型。
公共交通管理机构、商业智能交通运营机构以及每辆智能汽车将探测数据，通过车载5G/6G通信芯片实时上传至智能交通边缘云节点，边缘云节点实现虚拟数字路况空间的构建、维护和更新，并通过区块链网络实现边云数据协同，保障路况的交通、天气、事故、灾害等动态信息的实时、准确同步到每个节点，协助智能汽车的智能决策。
3.智能决策
2019年4月份，特斯拉在AutopilotHW3.0平台上发布了自研的FSD主控芯片，采用双芯片冗余设计，单芯片算力达到72TOPS ，板卡总算力144TOPS 。并实现了自动驾驶芯片+神经网络算法的垂直整合。基于神经网络算法的实时AI智能决策软硬件融合性设计成为未来智能汽车主流设计思路。
但，目前在智能汽车的决策系统仍然存在两种不同的设计思路，一种以国内智能车企为代表的车身传感器+精确地图，边云协同的综合智能决策；一种是以特斯拉为代表的单依靠车身高清摄像头、毫米波雷达等高精度传感器实现仿人视觉决策系统。目前还不能断定哪种设计思路更具优势，但可以肯定的是如果在智能交通在数字路况空间上具备优势的条件下，第一种策略更具备安全性和可用性。
元宇宙环境下的智能汽车决策系统，是基于数字路况空间实现边云协同的综合智能决策系统。这是一种以车载智能决策系统为主、云端智能决策系统为辅，多人称视角的3D多维决策模型。元宇宙的数字路况空间建立的是一种第三人称视角的虚拟数字路况环境观测，即：“上帝视角” ，可以更客观、全面、动态的显示交通、天气、事故、灾害的变化，可以更加穿透式的观察潜在路况风险。
车载智能决策系统则是一种第一人称视角，对车辆行驶当前状态的现实观察，其利用车载视觉和雷达传感器，形成主观决策条件，以神经网络算法为决策算法模拟人类的视觉观察和判断，可以更快速的发现当前面对的路况风险。
路况风险分析本质上是一种非线性结构分析，车辆行驶风险往往难以预测，汽车行驶安全除了必须保障车辆自身的系统安全外，很大一部分还需实时监控路况的突发风险，并为此作出最佳决策。所以，智能决策除了车载智能决策系统的第一人称视角的主观分析外，还需要第三人称视角客观辅助分析。第一人称和第三人称3D视角，车载决策系统和云端决策系统构成元宇宙环境下汽车智能安全驾驶的决策双系统。