智慧交通领域近年来一直在发生变化，而现在整个行业已迎来新时机。实际上，单车智能无人驾驶规模商用落地难，而未来更为合适的商业模式会是“聪明的车”与“智慧的路”相协同，推动高级自动驾驶飞轮转动。

曾经，行业对车路协同和单车智能两条道路存在争论，而现在两条路线融合发展已成为普遍共识。随着车路云网持续完善，C端需求正在逐步释放。未来10年，车路协同将拥有十多倍的市场增长。

日前，联想携手英特尔首次对外展示位于重庆的两个车联网明星项目：国内首个商业化L4+I4级车路协同自动驾驶智慧物流配送系统——重庆两路寸滩保税港区；我国西部地区首个山地城市车联网示范项目——两江协同创新区。“5G+AI算力赋能智慧交通”主题论坛上，专家们相继分享了其对车联网的见解。

车联网创新方案成果初现

根据联想集团云网融合事业部5G智慧交通业务总监李虓的介绍，联想在智慧交通上的核心能力，覆盖5G通信、AI引擎、边缘计算几大层面。

在 “5G+智慧交通”领域，联想除了拥有自己的云化基站，也有自己的企业级核心网，同时也发展出5G专网，服务一些专有场景。此外，除生产制造能力之外，联想也拥有先进的算法应用能力并积累了丰富的规划、集成、交付、运维的服务能力。

在车路协同中，一个非常明显的特点是边缘计算设备随着路的延伸，实际上能够到达每个园区，或是城市每一个角落。因此，智慧交通、智慧园区密不可分，这也非常契合现在国家提倡的“双智城市”的概念，也就是智慧城市和智能网联协同发展。

“联想自2019年便提出了转型的想法，叫做3S战略，也就是智能物联网、智能基础设施架构和行业智能化。”李虓表示，在此基础上，联想以多款英特尔架构处理器、OpenVINO工具套件以及英特尔Smart Edge PWEK平台技术等先进软硬件产品与技术作为基底，结合联想设计开发的各级终端与系统平台，打造融合“人-车-路-网-云”等交通元素的“5G+MEC+V2X”创新车联网解决方案。

重庆的两个车联网项目，无疑是联想将技术不断推向商业化的重要一步。

在重庆两路寸滩保税港支持下，飞力达股份携手联想、中国电信、重庆邮电大学、庆铃汽车等多家企业，通过5G+智能算力技术对自动驾驶物流运输进行赋能，提升了50%的供应链物流效率、降低了20%的供应链及制造企业成本。

联想与中国电信共同基于5G+智能算力搭建了车路协同路侧基础设施，实现了园区自动驾驶车辆超视距感知，通过对园区道路持续监测，综合分析路侧各种环境情况，有效提升自动驾驶车辆场景认知能力，为园区自动驾驶安全保驾护航。

重庆两江协同创新区则按照分区分级建设的理念，联合联想、希迪、中国电信等多家企业，对总里程约55公里的道路进行了智能化升级，实现了主动式公交优先、交叉碰撞预警等32类车联网场景，及运营自动驾驶公交、智能网联微循环小巴等共计12种类型车辆。

联想在路侧基础设施中部署了7套区域边缘计算单元，基于5G+智能算力技术，将路侧感知信息回传至区域边缘计算，实现跨路口目标融合、算力调度。

英特尔在车路协同中，充当什么角色

车路协同的目的就是通过部署在路侧的传感器——毫米被雷达、激光雷达、摄像头来感知道路上的不同的交通目标和交通状态。这些传感器获得的原始信息我们会交给部署在路侧或运营商网络里的边缘计算设备来进行分析处理。

没有一种传感器可以满足我们智能交通所有的需求，因此就需要感知融合。感知融合不但能使这些传感器进行优势互补，而且还提供了系统冗余，在交通安全的应用当中，系统冗余也是非常重要的一个需求。

英特尔的芯片产品就出现在路侧或是部署在运营商机房里的计算设备当中。具体包括两个应用领域：

其一是集成式的感知融合。比如在雷视一体机中，它把激光雷达或者毫米波雷达的视频做成集成式的设备，是一个高度集成的设备形态，为了解决它的散热问题、成本问题，需要芯片在提供足够算力的基础上拥有较低功耗。英特尔所够提供的凌动和赛扬X86处理器（SoC），其内部集成了多种硬件核，包括CPU核、集成式GPU核、硬件加速核，支持各种传感器的信息处理的能力。此外，英特尔的低功耗FPGA也可用于集成式的感知融合方案。

其二是分布式感知融合。比如说交通路口需要部署多种类、多数量传感器，而又不希望每一个传感器后面都配备一个计算芯片，这就需要通过有线网络和无线网络，把传感器采集到的原始数据接到路侧的一个计算平台下进行分析处理，此时芯片的算力需求很高，英特尔的至强、酷睿SoC处理器和独立显卡就就能够提供强劲的算力。

除芯片外，英特尔还提供软件工具。雷视一体机当中涉及两个软件工具，OpenVINO和非深度学习、非计算机视觉的其他信号处理，前者主要负责深度学习和计算机视觉处理，后者则负责雷达信号和融合信号处理。

商业化也许不会很快，但前途一定是光明的

“目前来讲，最关键的就是让智慧交通这件事的产业标准做调整、做优化。”天翼交通科技有限公司副总经理吴湘东表示，车联网生态非常大，车、路、云、网、图缺一不可，需要产学研用等相关方合作推动产业发展。这么多的要素，想要实现产业融合，更好地推动智慧交通的发展，意味着在标准层面有很多工作要落实。

自动驾驶真正大规模使用，必然是让单车智能和车路协同走在一起，而车路协同目前正在向商业化的运营转换——技术型研发、测试验证、示范应用、大规模推广，也许未来不会来得非常快，但一定是光明的。

李虓则认为，创新车联网产业链整合现在还属于比较初期的阶段，目前车联网标准化工作还没有完全封口，每个城市在做很多相关尝试，相关政策也没有得到最终确认和落地。以现如今发展状态来讲，仍需把核心器件成本降下来，此时产业链才会真正开始整合。

文/付斌