傳統(tǒng)智能交通做了很多年狗悔，從公路信息化屉争、城市道路信息采集和處理、交管平臺和大數(shù)據(jù)平臺等巡软，已經(jīng)給智能交通帶來了很多發(fā)展檩讯。但是，這么多年來大家的出行方式上沒有太大的變化菌劲。

但講未來交通干跛、講智能網(wǎng)聯(lián)到底是什么，有很多比如車聯(lián)網(wǎng)祟绊、自動駕駛楼入、新能源、共享出行等等新名詞牧抽。最大的變化是什么嘉熊？是車參與到整個出行的信息感知和交互當(dāng)中去。原來建一個智能交通系統(tǒng)扬舒，放一個誘導(dǎo)屏阐肤，司機看了以后才控制車，信號燈也是一樣讲坎，紅燈綠燈也是亮給司機看的孕惜。

智能網(wǎng)聯(lián)是車可以感知到這個信息，車能夠決策往哪開晨炕，這個事情就很厲害了诊赊，可以帶來很多變化。這個變化是好還是壞府瞄，變化有多大，其實從交通系統(tǒng)中來講有很多值得探討的問題斤卒。

一開始講智能網(wǎng)聯(lián)汽車蹂孽，但是不是能延伸到智能網(wǎng)聯(lián)的非機動車、智能網(wǎng)聯(lián)的人囚誓？車輛對環(huán)境的感知是主動的還是被動的酸穗？在智能網(wǎng)聯(lián)情況下車子肯定不會違反交通規(guī)則，那是不是違法抓拍也不需要了启孔，誘導(dǎo)屏也沒人看了方蜡。

有時候還會有一些很奇怪的問題，如果交警做了一個停車的手勢键羡，智能網(wǎng)聯(lián)汽車能否看懂锚拳？能否分辨出是對自己打的手勢？

既然想到了這些奇怪的問題，也想去探討一下智能網(wǎng)聯(lián)與現(xiàn)有路側(cè)交通管控設(shè)施間的關(guān)系销泽，那么首先做的就是需求分析氧胳，在智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下車與路到底有什么需求。

車與路的需求分析

對于車輛在智能網(wǎng)聯(lián)環(huán)境下的需求辰令，其實已經(jīng)有了很多分析伴鳖。

從作為一輛智能汽車的角度來想，需要感知的包括很多徙硅，比如周邊的環(huán)境榜聂、道路設(shè)施是什么樣的，管控措施有哪些嗓蘑，有哪些交通規(guī)則影響行駛须肆，對行駛安全感知到了什么，周邊有哪些車在開脐往，對我有沒有影響休吠。

同時，選擇什么路徑到達目的地业簿，中間有沒有事件信息瘤礁，交通服務(wù)有哪些等等。這里只列出一部分梅尤，全部列出來是很系統(tǒng)的過程柜思。

那么到底誰能夠提供這些信息？現(xiàn)在看來有路側(cè)端巷燥、信號燈触擎、標識標牌、智能設(shè)施等等的闹。當(dāng)然現(xiàn)在大部分駕駛員一上車旁邊手機一放導(dǎo)航一開博旬，這就是互聯(lián)網(wǎng)平臺、管控平臺能夠提供給車的信息翼养，包括地圖剪妥、交通路況等等。

可以看到缘嗦，最后一輛車能夠獲取的數(shù)據(jù)是一個非常復(fù)雜的多元關(guān)系蝇居。不同的信息可能來源非常多，這些來源信息甚至不一定是完全正確的烦草，也不一定是完全完整的刮锹，可能是碎片化的。

即使是一個大數(shù)據(jù)平臺幽摔，也并不能確保提供的數(shù)據(jù)是完備的甚至是完全正確的惯狠。

作為一輛車獲取的信息可能多種來源不同丙图，片面的信息，這就會對車造成了很大的困擾顽腾。到底聽誰的近零？

看一個簡單的例子，在智能網(wǎng)聯(lián)抄肖、自動駕駛提到很多久信，就是匯入碰撞預(yù)警，車與車之間是不是有一個碰撞的可能性漓摩，這個可能性有多大裙士，場景其實很簡單，但在實際運行中會碰到問題管毙，在路上有傳統(tǒng)的汽車腿椎，就沒法提供車輛的運行信息。

即使是路側(cè)夭咬，感知能力也是全覆蓋的啃炸，也一樣會產(chǎn)生盲區(qū)。這種情況下卓舵，車輛在不同場景下獲取的信息在完整性南用、有效性和質(zhì)量上都是不一致的。

（圖片來源自網(wǎng)絡(luò)秫废，如有侵權(quán)末径，請聯(lián)系刪除。）

因此情丛，從車的角度來說肉棕，需要有一個信息流的快速分發(fā)、鑒真暂铭、整合和個性化推動的機構(gòu)披腻，這個可能是一個設(shè)備或者是平臺對這些信息進行整合，車不應(yīng)該獲取碎片化底咳、片面化的信息壮焰。

（圖片來源自網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)法厢，請聯(lián)系刪除。）

那路又是什么樣的情況嘶违？在智能網(wǎng)聯(lián)出現(xiàn)之前路的感知已經(jīng)是非常豐富了怎猜，最早的線圈到微波、地磁旭贬、視頻等等技術(shù)怔接，已經(jīng)能夠把路口搪泳、快速路流量、車速扼脐、排隊岸军、滯留、號牌瓦侮、違法等信息都可以感知到艰赞，感知到以后在交通管控、信息采集誘導(dǎo)肚吏、信息服務(wù)等做了很多應(yīng)用方妖。

但是，這些感知也存在一些局限罚攀。

第一党觅，原來這些路側(cè)信息、車輛感知相對獨立斋泄，它感知自己的信息杯瞻，并不會分享給別人，一個卡口系統(tǒng)感知到車輛并不會共享給車或者信號系統(tǒng)癌蚂；信號系統(tǒng)也要進行獨立感知渴肿，這個獨立感知會造成局部信息重復(fù)和局部信息空白。

第二汰检，原來車對路側(cè)感知來說是一個黑盒子更掺，只知道車輛開過去了，速度是什么何杈，車里什么情況很難知道拴挫。前一陣子我們在做HOV方案，一直被一個問題困擾剿液，行駛的車輛內(nèi)坐了多少人揩榴？有提議說叫一個警察在路口隨機抽查，但這太影響交通了寨支，車內(nèi)部就是一個黑盒柱爵。

第三，出行需求惭舒，原來車出行需求是不知道的晒来，這種情況下做傳統(tǒng)的智能交通路側(cè)的管控。

也許可能會帶來這樣的變化就是：

首先郑现，我們有更廣泛的建設(shè)湃崩，不管是5G也好或者其他的網(wǎng)絡(luò)方式，路側(cè)端和車端可以互聯(lián)接箫，實現(xiàn)端端攒读、車端信息交互朵诫。

其次，車慢慢從黑盒變成一個白盒薄扁，知道車里的情況剪返。

然后，可以部分的知道這些車想到那里去邓梅，代表了對交通管控模式可以帶來一些變化脱盲。

比如說在匝道這個場景下，可以建設(shè)路側(cè)與車共同感知的場景震放，可以對流量宾毒、車速、車輛排隊殿遂、路面健康卸橘、事件、號牌盔锦、行人闖入等進行分析塞这，和違法、信號奖冻、上下游進行聯(lián)動窜鳍，聯(lián)動以后可以提供高精度服務(wù)和行駛服務(wù)，能知道車要去哪里癞糙，知道車在高架上希望從哪里下稻嘱，這對快速路網(wǎng)流量平衡可以起到一定作用。

在路口也非常類似伦朵，建立智慧路口的示范罢令，也希望把路口的整個信息整合起來，如果說能夠把經(jīng)過路口這些車的信息更多納入進來暑赏，就可以給我們帶來更多的便捷媒埃。

通過上面車與路的分析，可以發(fā)現(xiàn)在路側(cè)有了車聯(lián)網(wǎng)贼穆、智能網(wǎng)聯(lián)题山，能夠?qū)Ω黝愒O(shè)備與車輛的碎片化信息進行感知的信息流進行快速整合和分發(fā)，給到相應(yīng)的控制節(jié)點和車輛上故痊，來為他們提供服務(wù)顶瞳。

智能網(wǎng)聯(lián)路側(cè)環(huán)境建設(shè)思路與設(shè)想

有個新名詞叫做“云控平臺”，有幾方面的功能：

第一愕秫，傳統(tǒng)的交通管控系統(tǒng)功能慨菱，以交管指揮平臺為主，進行智能網(wǎng)聯(lián)汽車與普通汽車交通管理豫领。

第二抡柿，測試服務(wù)，很多測試場更注重對汽車的測試等恐，路側(cè)傳統(tǒng)智能交通設(shè)備會在這個環(huán)境下產(chǎn)生什么樣的變化洲劣、有什么作用。我們想课蔬，路側(cè)也應(yīng)該有測試場景囱稽，讓智能網(wǎng)聯(lián)的路側(cè)設(shè)備能夠進行一些嘗試和車進行交互的場景實驗和示范。

第三二跋，包括區(qū)域的綜合監(jiān)控卡围、管理、智能網(wǎng)聯(lián)的模型哭练，有了這些智能網(wǎng)聯(lián)數(shù)據(jù)以后模型可以帶來很多變化外秋，目前這些模型尚不成熟，需要一步一步通過數(shù)據(jù)僧憾、場景去迭代奈株。

包括多種網(wǎng)絡(luò)方式的互聯(lián)，感知手段豐富荐呵，不同場景下有標準化的路側(cè)感知稿焚，在感知的基礎(chǔ)上把車和路側(cè)感知進行快速信息流的整合，然后在這個基礎(chǔ)上基于需求進行模型計算蔬聚。

比如說碰撞例子用动，通過視頻、通過車輛提供的高精度信息墙违，還要預(yù)測5秒鐘以后征蜻、10秒鐘以后、30秒鐘以后可能區(qū)域在哪里筝闹，這些區(qū)域和其他行駛車輛會不會有沖突媳叨，如果是非智能網(wǎng)聯(lián)車和傳統(tǒng)車可能需要視頻進行檢測，整個運行環(huán)境非常復(fù)雜关顷、非澈眩混合的感知環(huán)境。

同時包括緊急車輛议双、特種車輛痘番、信號優(yōu)先，這些概念平痰，不能要求路上所有的車都是具備感知能力汞舱，需要路側(cè)進行整合，其他場景還有很多宗雇。