Qianfang 기술 회의록

얼마 전 개최된 제16회 ITS 중국 지능형 교통 연례 회의에서 Qianfang Technology는 'Qianfang Technology Omni-T2.0 전지역 교통 솔루션'을 업계에 출시했습니다. 그중 Qianfang Technology는 지난 6년간 차량-도로 협업에 대한 기술 탐색 및 구현 사례를 기반으로 "지능형 네트워크 디지털 운영 솔루션"을 요약하고 개선했으며, 특히 베이징 이좡 자치구에서 실시한 기술 및 상업적 검증에 의존했습니다. 자율주행을 기반으로 한 도시 디지털 운영 모델을 만들고 이를 타 지역에 복제하는 것을 목표로 한다.

Q: 자율주행이 높은 수준에 도달하기 위한 차량-도로 협업의 중요성은 점차 업계 전반에서 인식되고 있지만, 업계에서는 여전히 Qianfang Technology의 차량에 대한 포괄적인 이해가 부족합니다. -도로 협업 개념을 어떻게 체계적으로 설명할 것인가?

Sun Yafu: 차량-도로 협업에 있어서 명확하게 해야 할 몇 가지 개념이 있을 수 있습니다. 자전거 지능은 일반적으로 차량 자체의 지능을 활용하여 자율 주행을 구현하는 문제를 의미합니다. , 높은 수준의 자율 주행 또는 무인 운전(SAE에서 정의한 자율 주행 L4 및 L5 단계), 자율 주행을 위한 차량-도로 협업에 대해 이야기하는 것은 일반적으로 자율 주행 문제를 해결하기 위해 자동차와 도로의 지능에 의존하는 것을 의미합니다. 운전.

높은 수준의 자동차 자율주행을 위해서는 우선 디지털 자동차가 있어야 하고, 두 번째로 디지털 자동차가 디지털 경로를 따르거나 적응해야 합니다. 마차는 도로로 이동하고, 자동차는 고속도로로 이동한다. 도로교통 발전의 역사적 과정에서 차량-도로 협력 또는 도로-차량 적응은 항상 존재해 왔다.

디지털화의 길은 무엇인가? 디지털 도로는 단순히 자동차 자체의 센서에만 의존하는 것이 아니라 도로 위의 표지판, 간판, 신호등 등의 정보를 재인식하고 식별하는 것이 아닌, 디지털 시설 정보, 운행 상태, 교통 통제 등을 디지털 자동차에 제공할 수 있어야 합니다. 인간의 관점에서 디자인되었습니다.

차량-도로 협업에 대한 우리의 이해는 일반적으로 3~4단계로 나뉩니다.

1) 차량-도로 디지털 교통정보 상호작용 수준: 도로가 자체 정보를 디지털화하여 방송합니다. 차량-도로 통신을 통해 차량 측에서는 표지판, 간판, 가드레일, 신호등 등 인프라에 대한 디지털 정보는 물론 역동적인 교통 이벤트, 건설, 교통 통제 등의 정보를 포함합니다.

2) 차량-도로 센싱 협업 수준: 단일 차량 센싱은 장애물과 날씨(비, 안개)에 쉽게 영향을 받아 옆차가 막히고 앞차가 센싱 시야를 가리는 상황이 발생하며, 자동차가 유령 탐사 사건을 두려워하게 만들고 더 결정적인 운전 결정을 내릴 수 없게 됩니다. 차량 기반 센싱과 도로 기반 센싱의 협업적 접근 방식을 통해 센서 융합과 감각 공유가 실현되고, 궁극적으로 차량 측 인식 능력이 구현되어 자동차의 안전성과 주행 능력이 향상됩니다.

3) 차량-도로 협업 제어 수준: 자전거 경로 계획 결정은 통행권 충돌 및 경로 혼잡으로 쉽게 이어질 수 있습니다. 도로변은 마이크로(교차로/차로), 메소(도로 구간/ 지역), 매크로(도시의 자동차 그룹은 안전하고 효율적인 교통을 달성하기 위해 속도, 차선 및 경로 계획 결정을 내립니다. 그러나 여기서 언급한 협업 제어에서는 도로가 자동차를 절대적으로 제어하는 ​​것이 아니라 여전히 자동차가 제어를 위한 의사결정권을 갖고 있습니다.

4) 도로 통제 차량 수준: 폐쇄 또는 반개방 상태에서 통제할 수 없는 다른 교통 참가자가 없고 항구, 광산 지역, 공항, 주차장 등과 같은 저속 환경에서, 모든 차량은 길가를 통과할 수 있습니다. 차량을 제어하기 위해 차량은 자체 센서를 많이 줄이거나 센서가 없을 수도 있고 자체 계획 및 의사 결정 제어를 완전히 실현할 수 있습니다. 만들고 통제하는 것, 오직 실행만 하는 것.

차량-도로 협업 제어 수준과 도로 제어 차량 수준이 분리되는 이유는 자동차-도로 협업과 자전거 지능의 개념을 이야기할 때 실제로는 많은 것들이 함축되어 있기 때문입니다. 의미론. 자전거 지능의 경우 차량-도로 협업이 전혀 필요하지 않으며, 차량-도로 협업의 경우 차량 끝 부분에서 센서 수를 크게 줄이거나 심지어는 도로 제어 차량으로 쉽게 이해할 수 있습니다. 자전거 지능과 차량-도로 협력이 서로 경쟁하는 것이 필요하지 않습니다.

우리는 높은 수준의 자율주행을 위해서는 현재 단계가 단일 차량 지능을 기반으로 하고 차량-도로 협업으로 보완되어야 한다고 믿습니다. 차량-도로 협업의 가치는 자율주행차에 대한 더 나은 도로 지원을 제공하여 자율주행을 더욱 안전하고 편리하게 만드는 것입니다. 이는 차량-도로 협업이 포함된 도로가 없으면 높은 수준의 자율주행을 달성할 수 없다는 의미는 아닙니다.

앞으로 오랜 시간 동안 인공 지능에만 의존하여 자동차를 바꾸는 것만으로는 다양한 시나리오에서 무인 운전을 달성하기 어려울 것이라는 점에 유의해야 합니다. 도로의 디지털화는 고도의 자율주행의 산업화를 가속화하는 기반이지만, 고도의 자율주행을 위한 궁극적인 해결책은 아닙니다. 현재의 도로는 사람이 설정합니다. 진정한 도로 차량 적응을 위해서는 도로 교통 규정과 교통 공학도 변화해야 합니다. 미래에는 도로가 디지털화될 뿐만 아니라 교통 관리 및 운영 메커니즘도 변화해야 합니다. 높은 수준의 자율주행이 도래하면서 일어날 것입니다.

차량-도로 협업의 발전 관점에서 차량-도로 협업의 첫 번째 레이어는 자율주행 L1, L2 이상에 해당하며, 차량-도로 협업의 두 번째 레이어는 자율주행 L3에 해당합니다. , L4 이상; 도로 협업의 세 번째 계층은 자율 주행의 L4 및 L5에 해당합니다. 지능적이고 연결된 자동차와 지능적이고 연결된 도로는 서로를 촉진하고 디지털 지능 수준을 나선형으로 향상시킬 것입니다. 그러므로 자동차가 극한으로 발전하면 도로도 극한으로 발전하게 된다. 한 수준의 지능이 매우 높고 다른 수준의 지능이 매우 낮은 상황은 없을 것입니다.

Q: 지각적인 관점에서 차량 단말기와 길가는 정확히 어떻게 협업하나요?

Sun Yafu: 차량과 도로의 공동 개발 역사에서 항상 차량 터미널 개발이 도로 터미널 개발보다 선행해 왔습니다. 따라서 차량-도로 협업 개발의 ​​초기 단계에서는 도로 측 인식이 차량 측 인식을 보완해야 하며 차량 측 인식을 대체해서는 안 됩니다. 한편으로는 노변 감지 표시기가 차량 수준의 품질 요구 사항을 충족할 수 있는지 확인하기 어렵고, 다른 한편으로는 밀리초 수준의 정보 전송을 실시간으로 보장할 수도 없습니다. 차량 측 감지 범위 내에서 감지된 신호는 단순히 도로 측 감지에 의존한 다음 다시 차량 측으로 피드백하는 방식으로는 불가능합니다.

차량의 감지 범위 내의 이벤트는 일반적으로 특히 고속 주행 시 빠른 제어 조치가 필요한 시간 범위 내에 있습니다. 도로 끝에서 차량 끝까지 인지 지연이 증가할 뿐만 아니라 인지 융합의 난이도도 높아져 이벤트 처리에 큰 도움이 되지 않습니다. 차량-도로 협업의 인식 협업은 지평선 너머의 시야 차단/보이지 않는 문제를 해결해야 합니다.

차량-도로 협업의 첫 번째 레이어에서는 도로변에 많은 추가 센서를 추가할 필요가 없으며 차량의 비디오, 레이더, 날씨, 노면 센서에서 감지한 이벤트 정보만 추출하면 됩니다. 기존 도로, 차량을 통해 이용-도로 통신 장치를 차량으로 보낼 수 있습니다. 이벤트 수준, 차선 수준, 2단계 지연 인식이며, 인식 계산은 측면 또는 클라우드에서 수행할 수 있습니다. 도로 측 차량-도로 협업의 두 번째 계층에서는 일반적으로 목표 수준, 센티미터/데시미터 수준 및 밀리초 수준의 지연 정보를 감지할 수 있도록 기존 비디오, 레이더 센서 및 엣지 컴퓨팅 장치를 추가하거나 향상해야 합니다. , 교통 흐름에서 더 복잡한 교차로와 도로 구간을 배치합니다. 차량과 도로의 조화로운 개발에서 모든 교차로와 도로 구간에 센서를 장착할 필요는 없습니다. 센서는 자율주행차의 요구 사항에 따라 다양한 수준과 위치에 배치되어야 합니다.

Q: 하지만 일정 단계까지는 자전거 지능에 의존해 길가에 지능형 장비를 설치해 차량-도로 협업을 이룰 수 있다는 견해가 여전히 있다.

Sun Yafu: 높은 수준의 자율 주행을 해결하기 위해 지능형 자전거 애프터마켓에 의존한다는 것은 사실 잘못된 제안입니다. 미래의 자동차는 폐지를 통해 질적 업그레이드를 이룰 것이다. 기존 자동차와 스마트카를 비교하는 것은 애프터마켓 장착을 통해 마차에서 자동차로 변화하는 것과 같다.

도로측은 상대적으로 유연하여 도로를 확장하고 물리적 형태를 변경할 수 있을 뿐만 아니라 추가 장비를 설치하여 인지 능력도 향상시킬 수 있습니다. Qianfang은 지속적인 교체 및 오버레이를 통해 미래 인프라의 확장성 요구 사항을 충족하기를 희망하면서 교통 인프라를 정의하기 위한 소프트웨어 사용을 옹호합니다. 기능적 교차로에서 지능형 교차로로 업그레이드하여 인식 계층의 완전한 공유 및 통합을 달성합니다.

소프트웨어 정의 교통 인프라를 구축함으로써 미래 도로에 새로운 수요가 있는 경우 새로운 기능을 갖춘 장치를 재배포하는 대신 새로운 앱을 다운로드하거나 배포하여 새로운 기능을 구현하고 버전 업그레이드 및 반복을 달성할 수 있습니다. Qianfang이 제안하는 스마트 교차로는 감지, 컴퓨팅, 제어 및 기타 모듈이 교차로 공간에 분산되어 있는 스마트폰에 비유할 수 있습니다. 센서, 컴퓨팅 장치, 제어 장치, 통신 장치는 필요에 따라 교체가 가능하며 기능은 배치되어 구현됩니다. 새로운 앱.

인텔리전스 시대에는 제품 자체가 지능적이며, 인텔리전스의 생성은 데이터, 컴퓨팅 파워, 알고리즘과 관련이 있으며, 특히 데이터와 시나리오 간의 강력한 상관관계가 있습니다. 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워의 지속적인 순환과 반복 속에서 미래 지능형 제품의 생산 로직은 단번에 완벽한 것을 제공하는 것이 아닙니다. 사용자는 생산자이기도 합니다. 사용 시나리오에서 데이터가 생성되면 클라우드와 엣지는 협업하여 반복적으로 알고리즘을 훈련하고, 지속적으로 반복 및 학습하고, 롱테일 문제를 해결하고, 최종적으로 제품이 거의 완벽한 상태에 도달하게 합니다.

이는 테슬라 자동차와 애플 휴대폰의 모델이자, 소비자 인터넷 시대의 기본 논리이기도 하다. 산업 인터넷 시대에 지금 우리가 생산하는 제품도 산업 시대에 맞춰야 한다. 독창적인 제품 연구 및 개발 논리를 돌파합니다.

Q: 자전거 지능의 관점에서 보면 L3에서 L4로의 비용이 크게 증가할 것입니다. 차량-도로 협업도 같은 문제에 직면하게 될까요?

Sun Yafu: 자전거 지능이나 차량-도로 협업과 관계없이 둘 다 지속적인 진화와 개발이 필요합니다. 어느 한 방향에서 도약적인 발전을 기대하기는 어렵습니다.

자율주행차의 L4는 항구 L4, 공원의 저속 L4, 고속도로의 창고 간 무인 화물 등 다양한 시나리오에서 살펴봐야 합니다. 폐쇄된 환경 L4는 비교적 곧 등장할 예정입니다.

반대로 생각해보면 이러한 장면에서는 L4가 빠르게 등장하는 이유는 도로 환경이 통제되기 때문이다. 자동차는 차근차근 자동화를 실현해야 하고, 도로도 차근차근 구현해 나가면 도로는 반드시 자동차를 통제할 수 있고, 자동차 스스로도 자율주행을 할 수 있게 될 것이다. 기본 자동차와 보조 ​​자동차 사이에는 구별이 없습니다.

비용 측면에서 볼 때 L1 및 L2 단계에서는 도로변 차량-도로 협업 기능이 정보 상호 작용 수준에 있으며 비용이 높지 않으며 대규모로 추진할 수 있습니다. 차량 측면에서도 대규모로 홍보할 수 있어 제어 가능한 비용으로 단말기 성능이 크게 향상되었습니다.

도로변의 복잡한 교차로에 대한 인식의 점진적인 향상부터 L3 및 L4 차량의 인식 능력 향상까지 점진적인 차원 증가의 길에서 디지털 지능을 전제로 비용 기술 발전을 방해하는 족쇄가 될 것입니다.

Q: 첸팡이 베이징 국가시범구 사업을 진행하면서 축적한 경험과 모델이 다른 도시에 어떤 교훈을 줄 수 있나요?

Sun Yafu: 이것으로부터 교훈을 얻는 것에 대해 말할 수는 없지만 우리의 여정 중 일부를 공유할 수는 있습니다. Qianfang Technology는 2015년부터 차량-도로 협업의 관점에서 지능형 연결 차량의 자율 주행 경로를 탐색하기 시작했습니다. 2016년에는 국가 지능형 차량 및 지능형 교통(베이징-허베이) 시범 구역의 운영 및 서비스 작업을 수행했습니다. , 베이징의 많은 선도 기업과 협력했습니다. 이 회사는 베이징 지능형 자동차 산업 혁신 센터를 설립했습니다.

2021년 12월 말 기준, 혁신센터의 도움으로 베이징 자율주행차 도로시험 누적 안전거리는 390만km(저속 무인차 제외)를 넘어 16개 점유를 기록했다. 전국의 지능형 네트워크 센터는 자동차 테스트 시범구가 전체 테스트 마일리지 700만km의 절반 이상을 차지하며 베이징의 자율주행 테스트 차량 라이센스 번호, 테스트 유형 및 공개 테스트 도로 마일리지도 지원합니다. 국내 상위권에 속합니다.

베이징 지능형 커넥티드 차량 산업 혁신 센터

새로 설립된 센터의 사명은 "전체 수명 주기" 테스트, 검증, 검사 및 평가에 대한 제3자 운영을 제공하는 것입니다. 지능형 커넥티드 카(Intelligent Connected Vehicle)는 고도의 자율주행부터 자율주행까지의 기술 검증과 산업화를 목표로 한다. '현장-도로-지구' 진보적 테스트 및 실증 환경을 지원하는 지능형 네트워크 연결 차량-도로 협업의 테스트 및 실증 애플리케이션을 전국 최초로 제안한 것입니다.

2020년 베이징 경제기술개발구(이좡)에 차량-도로 협업 자율주행을 지원하는 국내 최초의 지역 수준 개방형 테스트 영역이 설립됐으며 초기 면적은 40평방킬로미터다. . 기술적으로 베이징 이좡(Yizhuang)의 차량-도로 협업은 차량-도로 정보 상호작용 및 인식 협업을 구현합니다. 차량-도로 협업을 위한 도로변 인프라 건설 모델 측면에서 Yizhuang이 탐구하고 배울 가치가 있는 또 다른 경험은 감시 비디오 장비, 외부 법 집행 장비, 총검 비디오 장비입니다. 레이더 및 영상감지 장비, 신호등, 가로등 등을 통합 도시감지 인프라로 구축합니다. 이 새로운 건설 모델은 건설의 중복을 줄이고 차량-도로 협업을 지원하는 도로변 교통 인프라의 건설 비용을 절감할 것입니다.

지난 5년 동안 혁신 센터는 자율 주행 및 차량 인터넷 산업의 세 가지 문제(도로 주행 어려움, 평가 어려움, 테스트 어려움)를 해결하기 위해 베이징을 지원해 왔습니다. 베이징은 자율주행 차량의 도로 테스트에 대한 국내 최초의 정책을 발표하는 동시에 자율주행 기능 테스트 및 평가를 위한 일련의 기술 표준 및 사양을 완료하고 비공개 테스트 사이트에서 3단계를 설정하여 테스트 도로, 테스트 영역 개방. 레벨 테스트 검증 및 시연을 위한 환경 시스템.

이러한 노력으로 인해 중국의 자율주행은 핵심기술 연구개발 단계에서 제품 및 비즈니스 모델 검증 단계로 도약할 수 있었다고 믿습니다. 동시에 차량-도로 협업을 기반으로 한 도로 교통 인프라의 기술 연구 개발과 건설 및 운영 모델의 변화도 촉진합니다.

Q: 베이징 시범구의 운영 경험을 바탕으로 도시는 어떻게 자체 지능형 네트워크 산업을 구축해야 합니까? Qianfang Technology는 이에 대한 체계적인 사고를 갖고 있습니까?

Sun Yafu: 높은 수준의 자동차 자율주행은 이미 확실한 추세입니다. 자동차의 높은 수준의 자동화를 위해서는 도로변 교통 인프라, 교통 관리, 교통 서비스 및 교통 운영 메커니즘의 업그레이드가 필요합니다. 마찬가지로 클라우드(클라우드 관제 플랫폼), 네트워크(차량 인터넷, 사물인터넷, 5G), 그래픽(고정밀 지도 및 측위), 테스트(자율주행 시험평가) 등 원천산업 고도화도 추진한다. ), 그리고 새로운 조 단위 운영 서비스 시장을 창출할 것입니다: 디지털 인프라 투자, 구축 및 운영, 무인 운전을 기반으로 하는 운송 서비스 시장.

지능형 네트워크 자동차, 스마트 교통, 차량 인터넷으로 대표되는 지능형 네트워크 산업은 현재 제품과 비즈니스 모델의 검증 단계에 있으며, 완성되면 급속한 시대를 맞이할 것입니다. 산업화 발전. 이 기간 동안 디지털 인프라, 파일럿 정책 및 감독, 고가치 시나리오, 실행 가능한 비즈니스 모델 및 완전한 산업 생태계 지원이 필요합니다. 이를 위해서는 정부가 주도적으로 무대를 마련해야 한다.

지능형 네트워크 자동차 개발, 디지털 및 지능형 교통 인프라 구축, 스마트 시티 구축 등 지능형 네트워크와 스마트 시티를 함께 보면 자동차와 도로, 도시가 서로를 뒷받침한다는 것을 알 수 있다. 서로를 홍보하고 분리할 수 없습니다. 그래야만 차량-도로 협업의 인프라 구축을 누가 할 것인지, 투입량과 산출량을 어떻게 계산할 것인지 등의 문제를 해결할 수 있습니다.

지난 수년간 베이징 시범구를 운영한 경험에 비추어 볼 때, 도시의 지능형 네트워크 산업 구축은 비즈니스 모델과 함께 4단계로 구현될 수 있다고 믿습니다.

1단계: 조직 및 운영 메커니즘을 확립합니다. 산업창출은 하향식, 최고수준의 정부조직과 전문적인 운영관리팀이 필요한 장기적인 과정이다.

최고 정부 기관은 파일럿 정책을 제공하고 새로운 비즈니스 모델을 탐색할 수 있어야 합니다. 제3자 소셜 운영 및 관리팀은 지역 산업 체인을 선도하는 기업이 주도하는 소셜 운영 주체여야 하며 업계 요구와 발전 추세를 이해해야 합니다.

2단계: 정책 표준 수립 및 접근 관리. 규칙 없이는 규칙도 없습니다. 정책과 표준의 수립과 반복은 업계의 건전하고 질서 있는 발전을 이끄는 데 도움이 될 것입니다. 무질서한 산업 경쟁과 변혁을 방지하기 위해 정책 표준에 따라 시운전 시연에 대한 접근 관리를 수행하고 기업과 대중에게 산업 발전의 명확한 경로를 제공합니다.

세 번째 단계: 환경 구축 및 장면 구축. 테스트 실증 환경 구축에는 높은 수준의 자율주행과 차량-도로 협업을 지원하는 디지털 인프라 구축, 도로 교통 조직 개편 및 재계획, 심지어 일부 도로의 교통 엔지니어링, 지원 구축 등이 포함된다. 자율주행 등을 위한 주차, 충전 시설 등. 일부 도시에는 폐쇄형 시험장 구축도 필요하다. 지역 특성과 결합해 무인대여, 무인판매, 트렁크 무인물류 등 다양한 시나리오에서 자율주행 운행 실증을 진행한다.

4단계: 운영 감독 및 서비스. 자율주행은 아직 시험운행 검증 단계로 성숙한 제품이 아니다. 사고 및 사고관리에 중점을 두고 실증운행 과정을 감독해야 하며, 시험회사는 운행안전 관리를 강화하는 동시에 개선할 것을 독려해야 한다. 기술. 잠재적인 기업 설립을 촉진하기 위해 시의 정책과 부처 및 위원회의 정책과 협력합니다.

비즈니스 모델: 주로 높은 수준의 자율주행을 지원하는 도시 지능형 네트워크 연결 디지털 운영 모델을 말한다. 이제 우리 모두는 하나 또는 여러 회사가 도시 전력망, 수자원 네트워크, 통신 네트워크 및 도로 네트워크에 투자, 건설 및 운영하는 것이 정상이라는 것을 이해합니다. 실제로 우리는 도시의 디지털 인프라, 즉 도로 위의 라이브 장비와 장비를 적재하는 기둥을 작은 도시에서는 한 회사, 대도시에서는 한두 회사가 투자하고 건설하는 인프라로 간주합니다. . 이는 자율주행과 차량-도로 협업을 지원하는 도로 지능형 교통 인프라 구축 모델인 미래 스마트시티의 인프라가 될 것이다.

현재 도시 정보 장비 및 시설은 교통 통제, 교통, 공공 보안, 도시 관리 등 다양한 부서의 프로젝트를 통해 독립적으로 구축됩니다. 기존 문제는 다음과 같습니다. 로드 및 장비, 데이터를 사용할 수 없습니다. 반면에 교통 관리에 대한 수요가 계속해서 나타나고 차량-도로 협업 서비스에 대한 수요가 충족되지 않습니다.

디지털 운영 비즈니스 모델에서는 도시 정보화 구축을 위한 자금을 조율하고, 도시 디지털 및 지능형 인프라 운영 기업 설립을 통해 사회적 자본을 활용하는 것이 필요하다. 도시 교통, 교통 관제, 공공 보안 등의 비즈니스 요구와 도로 인프라 네트워크를 기반으로 센싱 네트워크, 차량 인터넷/사물 인터넷, 교통 관제 네트워크를 통합한 도시 디지털 기반을 구축합니다. 도시 가장자리 인프라에 중점을 두고 있습니다. 교통, 교통 통제, 공공 보안 등 다양한 정부 부서는 서비스 구매를 통해 도시 데이터 서비스를 얻고, 이 디지털 기반을 기반으로 자체 시나리오 애플리케이션을 구축합니다. 한편으로는 계획, 건설 및 운영의 통합을 실현하여 자본 사용의 효율성, 자산 운영 효율성 및 서비스 품질을 보장하는 한편, 원래의 자산 관리를 자산 운영으로 전환하고 디지털 환경을 만들 수 있습니다. 도시 기반 시설 운영 산업.

— 끝 —