路側感知將成為車聯網下一個熱點

       5G商用時代的到來，為車聯網產業的爆發提供了良好的契機。回顧2020年車聯網的發展歷程，有關車聯網的產業政策和標準穩步推進，車聯網產業鏈發展持續向好。與此同時，路側感知作為車聯網產業化市場的有力組成部分，在5G的發展帶動下，準備迎來爆發契機，市場熱度持續上升。
       政策持續加碼
       疫情肆虐的2020年，亦是車聯網快速發展的一年，國家有關部門相繼發布產業政策。
       交通部頒布《推進綜合交通運輸大數據發展行動綱要（2020-2025年）》
       綱要指出，到2025年，綜合交通運輸大數據標準體系將更加完善，基礎設施、運載工具等成規模、成體系的大數據集基本建成。
       國家發展改革委等11部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》
       《戰略》將“推進智能化道路基礎規劃建設”作為重要的戰略任務。分階段、分區域推進道路基礎設施的信息化、智能化和標準化建設，通過路、車設施的一體化發展，部分功能讓“聰明的路”來替代。
       國家發展改革委、工業和信息化部聯合發布《關于組織實施2020年新型基礎設施建設工程(寬帶網絡和5G領域)的通知》
       文件重點支持基礎網絡完善工程和5G創新應用提升工程。其中就包括基于5G的車路協同車聯網大規模驗證與應用。
       國家十四五規劃——加快建設交通強國
       十四五規劃的出臺，強調了交通強國的重要性，交通要向智慧化發展。MS-USER-NC智慧交通生態圖譜中指出，R即Road道路。其中，道路層面的信號、標志標線的可感知甚至智能化，是智能交通建設基礎中的基礎。
       在產業政策的支持下，上海、北京-河北、重慶、無錫、杭州、武漢、長春、廣州和長沙等地都在積極試點C-V2X，吸引了V2X產業的相關企業在當地落地。并且有的企業計劃融資擴大人力和產能，整個車聯網行業在不斷向前發展。
       有了國家政策和行業發展的雙重推動，車聯網產業鏈熱度持續上升。
       何為路側感知                
       路側感知是利用視覺傳感器、毫米波雷達和激光雷達等多種傳感器，結合邊緣計算設備，實現對當前道路交通參與者和路況信息的實時獲取。并通過V2X車路協同技術，按照約定的通信協議和數據交互標準，實現車-人-路-云間的信息交換和指令控制。路側感知可以第一時間為駕駛員提供道路環境的實時信息，并做出有效決策，比如行人、機動車的碰撞預警、前方擁堵提醒、交通事故提醒等；為相關交通部門提供道路交通環境的監控和預測，比如車流量統計、車輛違停檢測、區間測速等。
       路側感知有效地彌補了車輛的感知盲區，為駕駛員提供及時預警，也為交通部門實現了一定范圍內的車輛協同調度，可以有效地改善城市道路車輛擁堵情況。隨著車聯網路側智能基礎設施的部署，路側感知會讓道路變得更加“智慧”。
       市場規模多大
       根據《智能網聯道路系統分級定義與解讀報告（征求意見稿）》可知，中國公路學會從交通基礎設施系統的信息化、智能化、自動化角度出發，結合應用場景、混合交通、主動安全系統等情況，把交通基礎設施系統分為I0級（無信息化/無智能化/無自動化）到I5級（基于交通基礎設施的完全自動化駕駛），共6個等級。
       而針對不同等級的道路，其信息化（數字化/網聯化）、智能化和自動化程度是不同的，則路側感知設備的布設情況就會不一樣，計算方法也較為復雜，等級越高，投入成本也越大，自動化程度也就越好。
       由賽文交通網發布數據可知，2018年我國道路里程數表現在：（1）城市道路超過40萬公里，50多萬個城市路口；（2）國道里程36.30萬公里，省道里程37.22萬公里，農村公路里程403.97萬公里；（3）高速公路14.26萬公里。據初步測算，高清攝像機、毫米波雷達、微波雷達、RFID 等感知設備，在高速公路/國省干線上平均10萬/公里，感知設備市場規模為880億；城市路口上平均20萬/每路口，感知設備市場規模為1000億。而隨著我國新基建措施的推進，道路里程數還在不斷地上升，路側感知設備的市場份額也在不斷增加。
       路側感知設備是車聯網中的核心組件，隨著車聯網通信平臺的建設完成，路側感知設備在車聯網建設投入中的比重會逐年上升。
       發展趨勢怎樣
       5G通信平臺的廣泛搭建
       5G網絡具有低延時、高可靠性和高容量的特點，5G的商用實現了車載端和路側端實時通信的可能。5G通信平臺是車聯網路側核心設備。目前華為、大唐、高新興等集團公司都積極參與5G通信平臺的搭建，行業巨頭公司的加入，無疑是看到車聯網路側感知的巨大商用前景。
       云計算的超強能力
       云計算強大的存儲能力、計算能力、安全可靠性和資源豐富性，可以有效地處理車載端和路側感知端的交通數據信息，實時地分析道路交通狀況，并將處理后的交通數據信息傳遞給周圍車輛和相關平臺，對當前車輛進行重新調度，優化和部署交通狀況。目前騰訊、百度、阿里、華為、滴滴等行業巨頭都在積極推進云控平臺的搭建、優化車聯網的后端平臺。
       路基設備的大量部署
       伴隨著政府新基建的推進，我國的城市道路和高速公路上部署了大量的視頻監控點、測試雷達等設備，且初具規模。
       目前5G通信平臺和車聯網后端平臺都在如火如荼地開展，政府也在積極發展智慧交通，大力推進路側智能基礎設施建設。只有通過車端、云端和路端三方技術和設備的融合，才能實現“感知、通信、計算”三大功能。因此，路側感知是智慧交通建設中不可缺少的一環。
       未來路向何方
       研發更適合路側感知網絡的傳感器
       現有的路側感知方案中多采用傳統的交通傳感器，如卡口相機、交通攝像頭、交通雷達等，甚至有采用車載的激光雷達和毫米波雷達。傳統的交通傳感器或車載傳感器在設計之初并不是為了車路協同路側感知量身定做，所以在一些核心指標，如探測范圍、探測精度、時延等，都無法滿足車路協同的標準要求。
       路側感知是車路協同的核心系統，感知的數據質量直接影響各場景應用的效果和可行性。目前路側感知還未形成規模，其主要原因之一就是缺乏適合的路側傳感器。針對車路協同的場景和標準要求，研發有針對性地路側傳感器是當務之急，也是推進路側感知快速發展的抓手。
       提出更優的路側感知方案
       當前的路側感知方案很多采用攝像頭、激光雷達、毫米波雷達獲取路面信息，通過網絡將數據匯聚到邊緣計算單元MEC進行數據融合和分析。通過計算出整個道路上交通參與者的信息，再將信息按照約定的通信和交互標準傳遞給路側單元RSU和智能網聯車輛的。但這類強MEC的方案，對路側網絡質量要求較高、多傳感器標定難度大，系統時延、功耗和綜合成本都比較高，較難滿足車路協同的相關標準，也較難廣泛在路側進行部署。
       如何充分利用這些傳感器的特點，使其互補發揮最大效果；以及研發低成本、低功耗邊緣計算設備都是路側感知亟待解決的重要問題。