“万集科技翟军：感知多维世界 数字构建交通”

9月28日-29日，“中国车谷2021智能车产业创新论坛”隆重举行。 本次论坛由武汉经济技术开发区和东风汽车集团有限企业共同主办，武汉市智能车产业创新联盟和盖西汽车共同主办，会议主要围绕智能车创新快速发展的主题展开，包括人机驾驶、地图定位、人工智能和芯片、仿真 以下是北京万集科技理事长翟军在此次论坛上的发言。

非常感谢大会给了我这次和大家分享交流的机会。 今天我和大家分享的重点是科技自动驾驶智能网的创新技术及其在交通行业应用的经验和实践。

我主要介绍以下四个方面。 1、智能网络技术推动的交通数字化转型。 2、基于数字化道路的智能城市创新应用。 3、基于数字化道路的智能高速APP场景。 4、典型应用实例。

实现自动驾驶是智能网络的最终目标，围绕这一目标的实现，我们的汽车、新闻通信以及交通行业诞生并迅速发展，万集随着领域迅猛发展，激光雷达的环境感知技术、c-v2x通信技术、深达 致力于实现智能网云控制平台及汽车道路合作取得了一系列进展。

我们把道路分成五个自动驾驶和一对一对应的等级。 目前，我们的道路处于新闻化阶段，基于新闻化，我们定义了基于数字获取、传播、理解、应用的能力数字化、互联网化以及智能决定道路。 但是，由于v2x和5g通信技术的先进快速发展，数字分发走在了数字获取的前面，同时初步具备了大规模的部署能力。

从产业快速发展的角度来说，我们在数字化互联网化之前，可以基于泛互联网化的新闻传播，实现部分场景和服务，支撑有条件的自动驾驶。 接下来，谈谈万集对道路数字化的理解。

道路数字化重建需要统一数字基础。 高精度地图一般用于提供道路及附属基础设施的静态结构化数据，将各点传感器感知到的新闻投影到高精度地图上，利用统一的时间和空之间的基准，以高精度地图为数字基础。 为了实现基于数字的可视化表现，采用了支撑道路结构、机电设施、车辆、事件等新闻多视角、可视化表现的三维建模。

其次，介绍建立数字基础和道路数字重构的过程。 根据我们收集的道路及周边数据，通过提取道路数据的特征，构建厘米级的高精度地图，作为整个系统空之间的基准。 通过云和视频数据，实现了道路附属基础设施、树木、建筑的三维建模，实现了现实世界静态环境的1:1复原，构成了道路数字的基础。

以数据库统一时空为基准，通过访问前端传感获取的交通参与者的数据，实现了道路交通数字化的重构，形成了道路基础的数据平台，被称为数据中心。

智能网创新技术可以为汽车道路协同和自动驾驶提供丰富的应用场景，但在汽车道路协同和自动驾驶产业化形成规模之前，研发公司如何生存？ 如何快速发展？ 这是摆在我们面前的现实问题，领域需要找到可以落地的应用场景。

结合万集对智能网络技术的长期积累和对交通行业的深入了解，万集运用智能网络技术为以前流传的交通应用场景处理了一些现实中存在的技术问题，实现了质量提升增效，找到了可行的落地之路。 分别介绍这些技术在城市场景和高速场景中的创新应用。

我们将智能网络创新技术应用于十字路口，形成了全息十字路口的处理方案。 全息十字路口的构建是使用基于感知的前台、数字基础和边缘计算数字的中心城市。 通过感知路口的全部态势，综合复核判断拆解，优化信号自适应，发布多维新闻，可以提高通行效率，规范路口通行秩序，保障通行安全。 为当前城市交通管理提供服务，处理城市自动驾驶的混合交通流场景，特别是路口安全通行的问题。

道路网是城市血液循环的系统，十字路口的堵塞就像血栓影响血液流通一样，也影响着城市的正常运行。 但是，路口堵车已经成为城市的通病之一，除了道路的扩建外，提高道路通行效率最有效的方法就是优化信号灯的配时。 交叉口交通流数据是交通信号灯配置时不可缺少的支撑，可以基于全息感知方式，实现个人交通参与者厘米级的定位跟踪。 通过微观数据的统计，我们可以得到各车道的流量、密度、速度、队列等时间新闻，可以更好地支撑动态信号的协同优化。

十字路口也是交通事故的高发地区，其大部分起因于不规范的交通行为，可以基于全息感知，根据交通参与者的速度、位置、立场，识别超速、缓行、逆行、违章等不规范的驾驶行为，避免发生碰撞事故 另外，对于交通事故和违法情况，也可以进行全过程的还原。

不仅是不正当行为引起的交通事故，从十字路口的特征来看，视野的死角也是事故多发的原因。 这些事故包括车辆垂直碰撞、大型车辆死角引起的事故、遮蔽引起的重影探测器等，通过上帝视角对全息进行感知，可以识别和预防风险。

全息十字路口的前瞻性与道路环境具有同等的感知精度。 此外，还可以通过5g或v2x技术将路边感知到的新闻实时发送到自动驾驶车辆，为自动驾驶车辆提供超远距离和非视距的感知能力，处理自动驾驶在十字路口感知到的瓶颈。

接下来，介绍基于数字化道路的智能高速APP场景。 智能高速这一概念从年开始升温，出现了建设热潮，车路协同和自动驾驶受到高度重视，投资巨大，但建成后，车路协同和自动驾驶仍然不能给顾客带来招聘价值。 这是因为从去年开始智慧高速建设者变得合理现实，开始关注用先进技术处理现实问题，在这样的大背景下，万集提出了数字隧道、数字收款站、数字服务区处理方案。

今天重点介绍数字隧道处理方案，数字隧道安全事故是一个痛点问题，万集基于全息感知、厘米级高精度地图、实际场景三维建模、车辆特征智能匹配，重构隧道数字化 这里显示了可视化驾驶监控的结果。

所有进入隧道的车辆都可以监测实时位置和运行状态。 基于这个能力，我们实现了隧道如图所示的全域自动监视。 在监控系统中，各车辆不是rgb像素点，而是结构化的特征数据，系统能够自动识别隧道中有多少辆车辆。 所有的车在哪里？ 工作正常吗？ 发生交通事故了吗？

隧道的核心能力是能够实现一辆车从进入隧道到离开隧道的全程厘米级定位和跟踪，这是实现其他业务功能的基础。 基于这样的能力，我们可以实现“两人都处于危险之中”的全程监控，同时可以根据车辆位置投放对比性的管控和引导新闻，提高管控措施和移动服务的对比性和可达性。

事物检测的准确性和实时性对隧道的运营管理也很重要，数字隧道可以基于车辆的微观运动行为实现车辆的异常行为和碰撞事故的检测，检测的实时性和精度不能与以前流传的技术手段相提并论。 可以及早报警，定位事故，分析事故原因，提供事故现场的交通状况。

数据中心作为基础的通用平台，具备标准接口，可以访问照明、通风等其他机电系统数据，便于统一管理和联动控制。 与自动驾驶车辆相比，数字隧道可以提供厘米级的定位服务和微秒级的授课服务。 此外，还有数字收费站和数字服务区的处理方案，但由于时间关系不再赘述。

最后，介绍几个在该领域的典型应用实例。

这是去年在苏州高铁新城落地的5g公路联合项目，我们在多个路口布设前端感知实现了公路区域全息感知覆盖，数据进入移动云控制平台，通过4g通信网络为自动驾驶提供精确的实时交通参与者新闻，

这是重庆两江新区远程信息技术先导区全息道路建设项目； 这是雄安高铁站数字道路智能建设项目，实现人、车、路之间的数据交流、人、车出行的安全拆解、综合调度指挥等服务。 这是海淀区首都文明交通示范路口建设项目。 万集利用全息交叉口处理方案和海淀交警在长春路交叉口展开全息交叉口应用示范。 该项目实现了十字路口交通态势的微观感知，监控了机动车不礼让行人、机动车闯红灯等行为，通过该项目大力应对城市交通拥堵，推动了市民文明交通行为规范的培养。

这是去年在广州祈祷隧道落地的数字隧道项目，目前招聘情况已经达到设计要求，在座的专家和教授们也欢迎参观； 这是今年参加的交通部交通强国项目，秦岭隧道群的一期。

以上是我们的应用例子。 相信通过这些落地项目，智能网络技术将不断迭代，应对越来越多领域的痛点，积极推动自动驾驶和汽车道路协同领域的快速发展。 我们用数字化构筑未来的交通，迎接自动驾驶时代的到来。 谢谢你。