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如何让智能网联汽车“耳聪目明”?核心秘密藏在这里!

发布时间:2025-11-16 11:00:26       阅读量: 230

【导语】节假日高速拥堵、自动驾驶事故频发,引发人们对交通安全的担忧。智能网联汽车或是破局关键,其核心在于“时空感知大数据”与“协同数据智能”。当前自动驾驶处于“辅助驾驶”阶段,受“单机智能”局限,存在感知范围、算力、信息孤岛等瓶颈。转向“网联思维”,构建相关核心基础设施,可突破瓶颈,助力实现未来交通蓝图,让真正自动驾驶成为可能。

每逢节假日自驾出行,高速路上的拥堵与事故总是让人(rén)心(xīn)情(qíng)不(bù)畅(chàng);每(měi)隔(gé)一(yī)段(duàn)时(shí)间(jiān)就(jiù)会(huì)刷(shuā)屏(píng)的(de)自(zì)动(dòng)驾(jià)驶(shǐ)惨(cǎn)烈(liè)车(chē)祸(huò),也(yě)让(ràng)人(rén)对(duì)高(gāo)科(kē)技(jì)下(xià)的(de)人(rén)身(shēn)安(ān)全充(chōng)满(mǎn)困惑。作为一个科研工作者,我一直在思考一个问题:我们该如何用最新科技让交通更安全、更顺畅?而智能网联汽车,正是解决这个问题的关键,其核心秘密就藏在“时空感知大数据”与“协同数据智能”里。

很多人对智能网联汽车的认知停留在“车自己会开”的层面,但其实这是个误区。首先要明确,当前我们的技术水平还停留在L2到L3之间,本质上是“辅助驾驶”,远没到达到可以完全脱离人工干预的程度。为什么目前的技术不能使得自动驾驶一步到位?关键问题出在目前的“单机智能”局限上。

一辆“自动驾驶车”其实是个复杂的局部物联网系统,搭载了几十个传感器,其中视觉感知与识别使其能眼观四路;激光雷达能实现毫米级测距,使其能耳听八方;红外设备让其夜间视觉堪比白天;特定的路边磁钉传感器使其即便在雪地行驶也能感知车道。

但单机模式的短板也很明显。首先,感知范围存在局限。车辆传感器只能感知有限距离的突发事故或异常情况,无法获得更遥远距离的情况;其次,单机模式会遇到算力瓶颈。因为车载计算平台的算力有限,复杂环境下的全局决策,如恶劣天气下的全城调度,远超其负荷;最后,单机模式存在信息孤岛问题。单车感知犹如盲人摸象,无法获知其他车辆或道路设施“看到”的关键信息,如前方湿滑、路面障碍,无法获得全网总体态势信息。

要突破上述瓶颈,就得跳出“单车思维”,转向“网联思维”,这是智能网联汽车的核心,它不是一个孤立的“聪明车”,而是融入整个交通智慧交通网络的一个“智慧节点”。我们团队的核心工作,就是构建支撑这个智能网络的核心基础设施,如“时空感知大数据平台”和“云边端协同智能计算平台”等。

时空感知大数据是带有地理空间属性和采样时间属性的,来自于各类传感器、遥感遥测装备和多媒体采样设备的数据。具体到智慧网联汽车场景,时空感知大数据不是单辆车的几十个传感器的数据,而是所有车辆、道路、环境的“感知数据总和”。这里面既有静态数据,比如道路的坡度、转弯弧度、地下管网分布等,更有动态数据,比如车辆状态、实时降雨、路面湿滑度、前方车辆遇到的障碍物等。

“时空感知大数据平台”就像是一个“动态版地球”,每秒能接收百万量级的传感器数据,比如车辆状态、路面事件、天气变化、突发事故等,每辆车感知到的“前方有落石、此处湿滑”等信息,都将实时汇聚于此。这个平台还可以整合静态地图,如道路拓扑、坡度与动态信息流,形成覆盖全城的“中枢神经”。当一辆车在弯道颠簸时,后方所有联网车辆都能提前几公里收到预警,从容避让。这不是请求式服务,而是数据共享带来的“超视距感知”,也是单机智能永远做不到的。此外,在面对地震等灾害时,无人机可以快速重建灾区高清三维地图,为救援规划实时道路。

云边端协同智能计算平台,则是一个全网共享的算力调配中心。传统的AI依赖云端集中计算,但车辆、卫星、路侧设备需“现场决策”。所以,云边端协同的人工智能计算中的“云”是中心化云计算、“边”是边缘计算节点、“端”指的是终端设备‌,三者协同可以提升数据处理效率和响应速度。

上述工作已经在我们承担的“卫星大脑”国家重点研发计划项目中进行了实用验证。智能卫星带有接入地基云计算中心的边缘计算平台,它不仅能够在轨计算并实时感知自身状态,还能够接入云端并实现复杂的感知、任务协同和姿态调整。设想一下,同样的技术应用在无人机上,可以实(shí)现(xiàn)“无(wú)人(rén)机(jī)大(dà)脑(nǎo)”,在(zài)应(yīng)急(jí)灾(zāi)害(hài)处(chù)置(zhì)时(shí),快(kuài)速(sù)完(wán)成(chéng)地(de)貌(mào)建(jiàn)模(mó),识(shi)别(bié)救(jiù)援(yuán)通(tōng)道(dào)。

“时(shí)空(kōng)感(gǎn)知(zhī)大(dà)数(shù)据(jù)”与(yǔ)“云(yún)边(biān)端(duān)协(xié)同(tóng)数(shù)据(jù)智(zhì)能(néng)”技(jì)术(shù)应(yīng)用(yòng)于(yú)智(zhì)能(néng)网(wǎng)联(lián)汽(qì)车(chē),助(zhù)力(lì)实(shí)现(xiàn)未(wèi)来(lái)交(jiāo)通(tōng)蓝(lán)图(tú)。所(suǒ)有(yǒu)车(chē)辆(liàng)、道(dào)路设(shè)施(shī)、行(xíng)人(rén)构(gòu)成(chéng)一(yī)个(gè)有(yǒu)机(jī)整(zhěng)体(tǐ),前(qián)车(chē)感(gǎn)知(zhī)到(dào)的(de)危(wēi)险(xiǎn)会(huì)实(shí)时(shí)广(guǎng)播、救护车驶来前所有车辆会自动让行、拥堵路段会动态调整……这正是我们追求的L4/L5级自动驾驶的基石,让每一次出行都安全、高效、可知、可控,使得真正意义上的自动驾驶得以实现。未来,我们的车将拥有“千里眼”“顺风耳”,并与万物对话,共同编织一张智慧、安全的移动互联网。我们将继续深耕这项技术,让智能网联汽车真正服务于每一个人。

整理:蔡琳

审核:中国科学院软件研究所特聘研究员丁治明

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