第四届全球智能驾驶峰会|高新兴吴冬升：车路协同，如何提升自动驾驶安全性

除了为消费者和企业用户带来相关价值，另一方面， Telematics业务也会给传统行业如保险公司等带来大量价值，比如保险理赔、保险定价等。
从信息娱乐类业务来看，车联网在第一阶段已经产生一定价值。当下，我们通过探索5G、C-V2X等技术解决车端和路侧信息通讯问题，背后隐藏的是我们从感知、决策和控制调度层面给传统汽车赋能。

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我们一直所谈的人-车-路-网-云，尤其是云边端协同，随着5G时代的到来已经成为业界共识。从端侧来看，车辆就是我们的端侧。
云、边、端协同是不同层面的协同。第一个是信息通讯层面的协同，端和边层面有不同的技术选择如 5G、C-V2X等，边和云层面有线光纤通信技术，也有5G无线通信的技术。
其中，同一层内比如端和端、车和车的层面内的协同。第一个协同从网联角度来看，要实现云边端通讯协同。第二个协同是算力协同，三大运营商除了构建自己的通讯网络外，也在构建算力网。如果从算力网的角度看，未来的算力网一定采用协同方式，从端侧算力网到几乎每个自动驾驶车都有自己的算力，和我们智能手机在边侧、云端都有自己的算力网一样。算力网之间的协同及业务的协同是一个未来典型的、需要我们深入探索和研究的课题。我们研究车路协同技术的很多精力在如何实现算力协同上。
第二阶段，我们所做的工作是通过网联技术赋能传统汽车与智能交通深度结合。
城市有非常多的场景，我们希望未来和腾讯等合作，通过网联技术赋能单车智能。另一方面，全国几十个城市正在进行示范区工作，城市典型场景比如路口、隧道等都是非常好的车路协同场景，由于时间关系，我不展开介绍。
高速公路也有非常多网联可以赋能的交通场景，比如收费站快速通行、在隧道、匝道赋能车辆编队行驶、交通管理等挑战非常大的典型场景，站在交通角度考量，智慧高速车路协同场景是非常丰富的。
我们以收费站场景为典型案例分享和交流。当下中国的收费站一直在推广ETC相关技术，且随着ETC上车量大规模提升，收费站通行中还是存在很多挑战，比如收费站快速通行、无感通行、闸机通行等，我们可以通过网联和新技术解决相关问题；比如可以将相关视频技术和ETC技术深度融合，更进一步可以叠加网联技术、 C-V2X+视频技术+ETC技术实现高速收费出入口的快速通行。
高速路口快速通行最核心的瓶颈一方面是ETC1.0技术本身只能支持20-30公里每小时的低速场景，另一方面，ETC技术仍有非常多的挑战，包括通讯准确率以及大量没有装载ETC的车辆。在这种情况下，通过视频叠加ETC技术和V2X，可以实现和ETC自由流的深度融合。本质来看，我们可以对车辆动态跟踪，通过ETC的自由流深度融合实现提前预扣费，汽车到了收费匝口既可以不减速也能准确预判ETC扣费是否准确，实现车辆快速通行。
从交通角度看，在视频技术叠加ETC、V2X后，可以实现车道级交通管控。它具有实际价值，无论是对ETC交易成功率还是通行效率，都有明显的提升。
在网联技术的第二阶段，我们希望通过车联网技术和传统汽车，以及智能交通进行深度融合，帮助我们赋能、提升交通的安全性和通行效率。
无论自动驾驶还是有人驾驶，在高速公路行驶都是非常大的挑战。从隧道来看，我们解决几大核心问题：首先，除了隧道传统的感知方式外，我们可以在隧道里部署隧道机器人，尤其是长隧道加入非常典型的隧道进入感知。第二，隧道内的定位是一个非常大的挑战，我们可以利用C-V2X的多点定位技术解决隧道内尤其是GPS信号定位所面临的困难。第三，高速公路的信息服务等，或是通过网联技术给车辆提供更精准的信息类服务。这是面向隧道，我们所能提供的相关的业务。

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