智能驾驶新战事：火拼「雷视融合」，五股势力分头围剿

“石勒聚变”，一个过去就存在但没有被放大的技术术语，现在引起了很多关注。

一方面，时宇等视频IOT企业今年开始将“整合石勒”上升到公司战略层面。另一方面，速腾聚创也向新智家透露，将积极布局路侧石勒一体化的产品。同时，另一方面，还有智能驾驶企业西地智家，科技公司百度，阿里，腾讯等。，而他们也拿着石勒整合的相关计划，在路边等待着。

“石勒融合”并不是一种新的解决问题的方法，对于擅长在各个领域使用这种技能的玩家来说也并不少见。新鲜的是，几个毫不相干的功夫门派，这次终于要在同一个十字路口相遇混战了。

互联网公司、高速公路行业技术产品供应商、视频IOT公司、车载级雷达供应商、智能驾驶公司...五大势力都在练同一个剑派，叫“雷视合一”。当然，如果你仔细观察，你会发现他们每个人的出发时间都不一样，招式也不一样。

更吸引人的胡萝卜是，期待已久的车路协同很可能被撕开，从而摆脱单点智能，开始真正的“智能车+智能路”之战。

但问题是，为什么是现在？为什么是他们？当“雷视界融合”方案搬到交通领域，真的会奏效吗？最后谁会赢？

五种力量

在自动驾驶行业，普遍认为多传感器融合是未来自动驾驶感知的主要发展趋势。

同样的故事趋势，如今也在智能交通领域重演。

感应线圈、断面雷达、地磁钉是主要的传统车辆检测器，但共同的问题是只能获得某个断面或瞬时车辆的车道和速度信息。

新一代智能车辆检测器，即AI摄像头和前方交通毫米波雷达，可以获取所有车道的全局实时数据，以及每辆车的精确位置和矢量化数据。

但是AI摄像头和交通毫米波雷达也有各自的缺点。比如摄像头在恶劣环境下会出现误报和漏报，而毫米波雷达在恶劣环境下可以应用，但是看不到清晰的图像，无法识别车辆的车牌、车型、标识和车身颜色。

所以摄像头和雷达的融合，优势互补，成为过去一年交通感知方案中的一匹黑马挑战者。

代表流派之一是时宇科技、海康威视、大华股份等视频IOT企业。

他们原本擅长视频技术，在To G的交通领域工作多年。近年来，他们纷纷转型，开始融合视频为核心，雷达、大数据、人工智能等技术，做交通领域的整体场景解决方案。

例如，时宇科技今年推出了“石勒一体化”的口号，并发布了石勒的一体机产品及相关解决方案。

时宇科技NVC产品线总监刘胜宁告诉新智家，在视频AI方面，首先落地的是交通路侧领域。例如，在城市交通管理中，基于卡口和电子警察的非现场执法系统有效减少违章驾驶行为，而对于出入口、路侧停车、车位反向搜索和诱导等静态交通管理，视频AI基础有效提升服务效率。

“交通强国战略和“十四五”规划强调，在交通基础设施建设的基础上，进一步提高交通信息化和智能化水平，围绕有序、高效、安全三要素构建整体交通网络。足够密度、全天候、高精度、多维感知的路侧设备成为建设的关键要素，尤其是雷达和视频的融合，在过去一年越来越多地应用到智能交通领域。”

另一方面，还有速腾聚创、奥斯特、万基科技等汽车级激光雷达供应商，他们正在以雷达传感器为刀，切出诸如……智能驾驶与智能交通。

速腾聚创告诉新智家，随着行业对高精度感知需求的不断增加，激光雷达在智慧交通领域的应用规模也在加速扩大。

速腾聚创在2018年首先开始提供集成激光雷达和摄像头的产品。目前，其激光视觉一体化的路端项目已在广州、深圳、浙江等省市落地。

此外，百度、西递智家、华为等智能驾驶公司推出了石勒整合方案。早早瞄准智慧城市的腾讯和阿里巴巴当然没有缺席。

可以得出结论，在激光视觉融合的指引下，智慧交通战场打磨产品或解决方案的主要力量有五家，分别是视频IOT企业、路边毫米波雷达供应商、智能驾驶相关企业、车载级激光雷达供应商和互联网企业。

他们有的深耕交通领域，有的擅长雷达传感器，有的是从汽车领域一路靠边站杀过来的。

每个人都有自己的杀手

不同的门派有不同的发财技巧，杀人战术当然也会各有侧重。

布莱恩·阿瑟(Brian Arthur)在他的《技术的本质》一书中提到，技术(所有技术)都是某种组合，这意味着任何特定的技术都是由当前的组件、集成组件或系统组件构建或组合而成的，同时，技术的每一个组件本身都是一种微型技术。

简单来说，新技术来源于现有技术的结合，由现有技术演变而来——而所谓的“雷达与视频的融合”也需要做好。在这些雷达中，有毫米波雷达和激光雷达。

毫米波雷达主要利用毫米波波长的电磁波来探测和识别目标。电磁波被目标反射后，通过公式计算可以得到被探测目标相对于雷达位置的距离和相对速度。

目前毫米波雷达输出信息大多是点云，是没有高度的二维信息，相机得到的图像也是二维信息。

为了实现毫米波雷达与视频的融合探测，需要对两个坐标空间进行变换，比如将毫米波雷达点云从雷达坐标系变换到摄像机获取的图像坐标系。

这就需要融合两者的底层数据，一方面可以达到更好的检测精度，另一方面保证关键数据的时间一致性。

刘胜宁表示，前端集成和集成交付将是石勒集成的主要形式，如:

在特征层，雷达可以为视频提供更准确的特征区域信息，视频识别也可以用来弥补雷达的多径效应。

在数据层，通过大量的数据和基于场景的算法，同步进行雷达和视频的AI模型训练，以适应不同的业务需求。

激光雷达扫描外部环境，利用点云构建三维空间地图。

据速腾聚创介绍，在传感器硬件层面上，激光雷达和摄像头的融合主要是对时间和空间进行校准，即将激光雷达的三维点云与摄像头的二维彩色图像在空间上进行匹配，同步时间。

“对于车辆端和道路端都是如此。主要区别在于部署位置和数量不同。同时，与车端相比，路端有多个基站，也就是要融合某条路上多个基站的感知结果。”

主要技术路线不同，导致不同企业实际应用效果的差异。

例如，2020年以来，烟台市与华为、百度、科大合作，测试全息路口/智慧路口的应用，对比三家公司融合方案的实际应用情况。

据介绍，在华为全息路口，通过雷达数据和视频数据的融合，可以初步实现道路交通各要素的高精度实时采集，真实还原行人、非机动车、车辆的行驶轨迹。

帮助交通事故快速赔偿，通过AI算法准确判断行驶轨迹，自动……识别和预警事故，减少二次事故和拥堵的发生，用智能光控后台系统优化信号控制，这些都是华为全息路口可以实现的功能。

再比如柯达的智能路口。从功能方面来看，它侧重于两种应用:

一是多种视频融合方式呈现，如柯达将提供高点视频与地面视频的融合，从而实现高点屏幕上的动态AR标签；

二是强调在交通信号控制中使用实时车辆位置信息的价值。例如，科大将通过在交通仿真中引入实时车辆位置，对路网运行进行短期预测，从而优化交通信号方案。

烟台市局交警支队科技科副科长孙振兴表示，整体来看，华为全息路口通过采集全数据，强调轨迹热力图在交通安全中的应用；百度更倾向于车路协同方向，更注重与互联网数据的整合应用；柯达更喜欢可视化和实时信号优化。

有不同的杀手锏，其实客户关注的指标也不尽相同。

“价格、检测精度、施工难度都是用户关注的指标，但不同客户根据实际应用场景侧重点不同，不能一概而论。”速腾聚创告诉新智家，比如有的客户也会关注解决方案的功能性，有的会更关注感知信息的完整性，有的会更关注感知信息的应用能力。

模糊的边界:斗争由来已久

很多时候，为了生存，战场的边界早已模糊不清。

在智慧城市的大趋势下，视频IOT企业跨界进入智能驾驶领域，智能驾驶企业进入交通轨道。而业务大的互联网公司，早就对各个细分行业的四面出击感到惊讶。

例如，海康威视汽车电子业务专注于智能驾驶领域，路径是以视频传感器为基础，结合雷达、AI、感知数据分析与处理技术，试图成为以视频技术为核心的车辆安全与智能产品供应商。

对此，早在2016年年中，海康就成立了海康汽车科技，并于当年10月迅速展示了行车记录仪、智能后视镜、车载监控摄像头及相关配件。

此外，海康还投资了威驰汽车科技，于2017年年中成立了海康汽车软件，并于2018年初推出了高级驾驶辅助系统和自动泊车APA+。

值得注意的是，海康还投资了毫米波雷达企业Senstek，该企业由雷达专家秦毅创立，现为红旗、一汽、现代的供应商。

此外，海康在雷达传感器上的研发项目也在紧锣密鼓的进行中，相当受重视。

今年3月，总投资8.5亿元的科技园项目在石家庄开工。根据规划，海康将在科技园建设20多个专业毫米波和激光雷达实验室，预计投入2.4亿元生产和科研设备，研发50多种高品质雷达产品，涵盖无人驾驶、车辆安全、智能交通等领域。

据了解，该项目投产后，海康石家庄科技园将成为中国最大的商用雷达R&D和市场占有率最高的生产基地之一。

从结果来看，海康汽车进步很快。资料显示，2020年，海康基于视觉和超声波雷达集成的全自动泊车产品已被多家汽车制造商指定为新项目。

2020年，海康汽车电子的客户包括SAIC乘用车、吉利汽车、长安汽车、长城汽车等。全年新增量产项目50多个，新增项目60多个，涉及车型40多个。

事实上，由于易到整合了基于云的系统、交通大数据和物联网应用，推出了以视频技术为核心的感知方案，除了海康，还有大华、商汤、欧比中广、虹软、迪法恩斯、格凌申通、德路申视等一系列在智能驾驶领域充满信心的视频IOT公司。

他们在智能驾驶领域聚集，从内到外，从零部件到整车，从硬件到软件，各有优势，在智能驾驶赛道上形成了追赶原有选手的趋势。

像从大华股份孵化出来的零跑车，之前已经推出过三款量产车型。根据零跑汽车官方数据，截至2021年8月31日，2021年零跑汽车累计订单已达35662辆。同时，据外媒报道，目前零跑汽车还计划赴港IPO，融资至少10亿美元。

你探我的窝，我夺你的洞，触犯各自的界限，这将成为这些企业未来很多年的套路动作。

渡河

云开雾散，人才济济，当各方角色在同一个路口相遇，便是战场。在同一领域竞争，每个人都挥舞着kn……我们去开路，车队刚刚离开村子。是百家争鸣还是几个英雄各自为战，还是未知数。

当然，首先受益的是整个车路协调领域的发展。毕竟“智能汽车”和“智能道路”的协调构成了车路协调最基本的主体，而石勒融合的路侧感知系统可以同时支持车路协调和自动驾驶的高速应用，实现相互配合。

速腾聚创对新智家表示，在丰富、丰富、准确的实时信息加持下，在自行车智能和路侧智能的配合下，智能交通将能够实现从自行车智能到智能网联的全球跨越，向“智能汽车”、“智能道路”的全球智能网联交通理念迈进。

这从近两年地方政府招标项目要求的变化就可以发现。

如今年7月濮阳市政府采购中心发布的智慧交通项目交通信号控制系统项目，将采购联网自适应信号机126台，激光视觉一体机120台。

根据激光视觉一体机的要求，项目明确要求产品以雷达监控为主，视频为辅，不低于400万像素，不低于1500线，使雷达目标位置和速度信息叠加在视频图像上。

在功能上，需要实现对交通流量、车道速度、车头时距、车头时距、车道时间占有率、车道空间占有率、排队长度、交通状态、车型的感知和统计，识别畅通、缓慢、拥堵的交通状态。

一个具体的应用例子是“绿色波段”。“石勒聚变”，一个过去就存在但没有被放大的技术术语，现在引起了很多关注。

一方面，时宇等视频IOT企业今年开始将“整合石勒”上升到公司战略层面。另一方面，速腾聚创也向新智家透露，将积极布局路侧石勒一体化的产品。同时，另一方面，还有智能驾驶企业西地智家，科技公司百度，阿里，腾讯等。，而他们也拿着石勒整合的相关计划，在路边等待着。

“石勒融合”并不是一种新的解决问题的方法，对于擅长在各个领域使用这种技能的玩家来说也并不少见。新鲜的是，几个毫不相干的功夫门派，这次终于要在同一个十字路口相遇混战了。

互联网公司、高速公路行业技术产品供应商、视频IOT公司、车载级雷达供应商、智能驾驶公司...五大势力都在练同一个剑派，叫“雷视合一”。当然，如果你仔细观察，你会发现他们每个人的出发时间都不一样，招式也不一样。

更吸引人的胡萝卜是，期待已久的车路协同很可能被撕开，从而摆脱单点智能，开始真正的“智能车+智能路”之战。

但问题是，为什么是现在？为什么是他们？当“雷视界融合”方案搬到交通领域，真的会奏效吗？最后谁会赢？

五种力量

在自动驾驶行业，普遍认为多传感器融合是未来自动驾驶感知的主要发展趋势。

同样的故事趋势，如今也在智能交通领域重演。

感应线圈、断面雷达、地磁钉是主要的传统车辆检测器，但共同的问题是只能获得某个断面或瞬时车辆的车道和速度信息。

新一代智能车辆检测器，即AI摄像头和前方交通毫米波雷达，可以获取所有车道的全局实时数据，以及每辆车的精确位置和矢量化数据。

但是AI摄像头和交通毫米波雷达也有各自的缺点。比如摄像头在恶劣环境下会出现误报和漏报，而毫米波雷达在恶劣环境下可以应用，但是看不到清晰的图像，无法识别车辆的车牌、车型、标识和车身颜色。

因此，相机和雷达的结合，优势互补，已经成为……去年流量感知方案中的一匹黑马挑战者。

代表流派之一是时宇科技、海康威视、大华股份等视频IOT企业。

他们原本擅长视频技术，在To G的交通领域工作多年。近年来，他们纷纷转型，开始融合视频为核心，雷达、大数据、人工智能等技术，做交通领域的整体场景解决方案。

例如，时宇科技今年推出了“石勒一体化”的口号，并发布了石勒的一体机产品及相关解决方案。

时宇科技NVC产品线总监刘胜宁告诉新智家，在视频AI方面，首先落地的是交通路侧领域。例如，在城市交通管理中，基于卡口和电子警察的非现场执法系统有效减少违章驾驶行为，而对于出入口、路侧停车、车位反向搜索和诱导等静态交通管理，视频AI基础有效提升服务效率。

“交通强国战略和“十四五”规划强调，在交通基础设施建设的基础上，进一步提高交通信息化和智能化水平，围绕有序、高效、安全三要素构建整体交通网络。足够密度、全天候、高精度、多维感知的路侧设备成为建设的关键要素，尤其是雷达和视频的融合，在过去一年越来越多地应用到智能交通领域。”

另一方面，还有速腾聚创、奥思达、万基科技等汽车级激光雷达供应商，正在以雷达传感器为刀，切入智能驾驶、智能交通等细分市场。

速腾聚创告诉新智家，随着行业对高精度感知需求的不断增加，激光雷达在智慧交通领域的应用规模也在加速扩大。

速腾聚创在2018年首先开始提供集成激光雷达和摄像头的产品。目前，其激光视觉一体化的路端项目已在广州、深圳、浙江等省市落地。

此外，百度、西递智家、华为等智能驾驶公司推出了石勒整合方案。早早瞄准智慧城市的腾讯和阿里巴巴当然没有缺席。

可以得出结论，在激光视觉融合的指引下，智慧交通战场打磨产品或解决方案的主要力量有五家，分别是视频IOT企业、路边毫米波雷达供应商、智能驾驶相关企业、车载级激光雷达供应商和互联网企业。

他们有的深耕交通领域，有的擅长雷达传感器，有的是从汽车领域一路靠边站杀过来的。

每个人都有自己的杀手

不同的门派有不同的发财技巧，杀人战术当然也会各有侧重。

布莱恩·阿瑟(Brian Arthur)在他的《技术的本质》一书中提到，技术(所有技术)都是某种组合，这意味着任何特定的技术都是由当前的组件、集成组件或系统组件构建或组合而成的，同时，技术的每一个组件本身都是一种微型技术。

简单来说，新技术来源于现有技术的结合，由现有技术演变而来——而所谓的“雷达与视频的融合”也需要做好。在这些雷达中，有毫米波雷达和激光雷达。

毫米波雷达主要利用毫米波波长的电磁波来探测和识别目标。电磁波被目标反射后，通过公式计算可以得到被探测目标相对于雷达位置的距离和相对速度。

目前毫米波雷达输出信息大多是点云，是没有高度的二维信息，相机得到的图像也是二维信息。

为了实现毫米波雷达与视频的融合探测，需要对两个坐标空间进行变换，比如将毫米波雷达点云从雷达坐标系变换到摄像机获取的图像坐标系。

这就需要将两者的底层数据进行融合，这样可以在……上实现更好的检测精度一方面保证关键数据的时间一致性。

刘胜宁表示，前端集成和集成交付将是石勒集成的主要形式，如:

在特征层，雷达可以为视频提供更准确的特征区域信息，视频识别也可以用来弥补雷达的多径效应。

在数据层，通过大量的数据和基于场景的算法，同步进行雷达和视频的AI模型训练，以适应不同的业务需求。

激光雷达扫描外部环境，利用点云构建三维空间地图。

据速腾聚创介绍，在传感器硬件层面上，激光雷达和摄像头的融合主要是对时间和空间进行校准，即将激光雷达的三维点云与摄像头的二维彩色图像在空间上进行匹配，同步时间。

“对于车辆端和道路端都是如此。主要区别在于部署位置和数量不同。同时，与车端相比，路端有多个基站，也就是要融合某条路上多个基站的感知结果。”

主要技术路线不同，导致不同企业实际应用效果的差异。

例如，2020年以来，烟台市与华为、百度、科大合作，测试全息路口/智慧路口的应用，对比三家公司融合方案的实际应用情况。

据介绍，在华为全息路口，通过雷达数据和视频数据的融合，可以初步实现道路交通各要素的高精度实时采集，真实还原行人、非机动车、车辆的行驶轨迹。

帮助交通事故快速赔偿，通过AI算法准确判断行驶轨迹，自动识别和预警事故，减少二次事故和拥堵的发生，智能光控后台系统优化信号控制，这些都是华为全息路口可以实现的功能。

再比如柯达的智能路口。从功能方面来看，它侧重于两种应用:

一是多种视频融合方式呈现，如柯达将提供高点视频与地面视频的融合，从而实现高点屏幕上的动态AR标签；

二是强调在交通信号控制中使用实时车辆位置信息的价值。例如，科大将通过在交通仿真中引入实时车辆位置，对路网运行进行短期预测，从而优化交通信号方案。

烟台市局交警支队科技科副科长孙振兴表示，整体来看，华为全息路口通过采集全数据，强调轨迹热力图在交通安全中的应用；百度更倾向于车路协同方向，更注重与互联网数据的整合应用；柯达更喜欢可视化和实时信号优化。

有不同的杀手锏，其实客户关注的指标也不尽相同。

“价格、检测精度、施工难度都是用户关注的指标，但不同客户根据实际应用场景侧重点不同，不能一概而论。”速腾聚创告诉新智家，比如有的客户也会关注解决方案的功能性，有的会更关注感知信息的完整性，有的会更关注感知信息的应用能力。

模糊的边界:斗争由来已久

很多时候，为了生存，战场的边界早已模糊不清。

在智慧城市的大趋势下，视频IOT企业跨界进入智能驾驶领域，智能驾驶企业进入交通轨道。而业务大的互联网公司，早就对各个细分行业的四面出击感到惊讶。

例如，海康威视汽车电子业务专注于智能驾驶领域，路径是以视频传感器为基础，结合雷达、AI、感知数据分析与处理技术，试图成为以视频技术为核心的车辆安全与智能产品供应商。

对此，早在2016年年中，海康就成立了海康汽车科技，并于当年10月迅速展示了行车记录仪、智能后视镜、车载监控摄像头及相关配件。

此外，海康还投资了威驰汽车科技，于2017年年中成立了海康汽车软件，并于2018年初推出了高级驾驶辅助系统和自动泊车APA+。

值得注意的是，海康还投资了毫米波雷达企业Senstek，该企业由雷达专家秦毅创立，现为红旗、一汽、现代的供应商。

此外，海康在雷达传感器上的研发项目也在紧锣密鼓的进行中，相当受重视。

今年3月，总投资8.5亿元的科技园项目在石家庄开工。根据规划，海康将在科技园建设20多个专业毫米波和激光雷达实验室，预计投入2.4亿元生产和科研设备，研发50多种高品质雷达产品，涵盖无人驾驶、车辆安全、智能交通等领域。

据了解，该项目投产后，海康石家庄科技园将成为中国最大的商用雷达R&D和市场占有率最高的生产基地之一。

从结果来看，海康汽车进步很快。资料显示，2020年，海康基于视觉和超声波雷达集成的全自动泊车产品已被多家汽车制造商指定为新项目。

2020年，海康汽车电子的客户包括SAIC乘用车、吉利汽车、长安汽车、长城汽车等。全年新增量产项目50多个，新增项目60多个，涉及车型40多个。

事实上，由于易到整合了基于云的系统、交通大数据和物联网应用，推出了以视频技术为核心的感知方案，除了海康，还有大华、商汤、欧比中广、虹软、迪法恩斯、格凌申通、德路申视等一系列在智能驾驶领域充满信心的视频IOT公司。

他们在智能驾驶领域聚集，从内到外，从零部件到整车，从硬件到软件，各有优势，在智能驾驶赛道上形成了追赶原有选手的趋势。

像从大华股份孵化出来的零跑车，之前已经推出过三款量产车型。根据零跑汽车官方数据，截至2021年8月31日，2021年零跑汽车累计订单已达35662辆。同时，据外媒报道，目前零跑汽车还计划赴港IPO，融资至少10亿美元。

你探我的窝，我夺你的洞，触犯各自的界限，将成为这些企业未来很多年的套路动作。

渡河

云开雾散，人才济济，当各方角色在同一个路口相遇，便是战场。在同一领域竞争，每个人都挥舞着kn……我们去开路，车队刚刚离开村子。是百家争鸣还是几个英雄各自为战，还是未知数。

当然，首先受益的是整个车路协调领域的发展。毕竟“智能汽车”和“智能道路”的协调构成了车路协调最基本的主体，而石勒融合的路侧感知系统可以同时支持车路协调和自动驾驶的高速应用，实现相互配合。

速腾聚创对新智家表示，在丰富、丰富、准确的实时信息加持下，在自行车智能和路侧智能的配合下，智能交通将能够实现从自行车智能到智能网联的全球跨越，向“智能汽车”、“智能道路”的全球智能网联交通理念迈进。

这从近两年地方政府招标项目要求的变化就可以发现。

如今年7月濮阳市政府采购中心发布的智慧交通项目交通信号控制系统项目，将采购联网自适应信号机126台，激光视觉一体机120台。

根据激光视觉一体机的要求，项目明确要求产品以雷达监控为主，视频为辅，不低于400万像素，不低于1500线，使雷达目标位置和速度信息叠加在视频图像上。

在功能上，需要实现对交通流量、车道速度、车头时距、车头时距、车道时间占有率、车道空间占有率、排队长度、交通状态、车型的感知和统计，识别畅通、缓慢、拥堵的交通状态。

一个具体的应用例子是“绿色波段”。所谓绿波带，是指通过计算车辆通过某一路段的时间，然后协调各个路口的红绿灯信号，使车辆在行驶中不断获得绿灯的技术，这就需要交通后端系统掌握道路上车辆流量的近期变化和实时的车辆通行数据。

大华股份智能交通算法总工程师梅御曾对雷锋网说。com认为双向绿波的一个优化痛点是排队长度难以确定，排队会阻碍绿波带内的车辆。如果不考虑排队的影响，绿波会失败。“绿灯开始时的协调、绿灯中间的协调和绿灯结束时的协调是对排队问题的经验处理。”

融合产品最大的特点和优势是可以远距离采集交通流量、排队长度、车头时距等交通信息。

“目前的车路协同技术要求路侧提供一定范围内的交通信息，便于车辆或驾驶员提前决策。迅雷与视觉的融合方案可以为车辆提供全天候、高精度、超视距、车道级的交通信息，有效提高交通安全和驾驶效率。即使是自行车智能自动驾驶，有了路侧感知系统的加持，也会更安全。”刘胜宁这样认为。

但目前来看，路边玩家整合迅雷和视界的道路并不平坦。

影响激光视觉融合的因素主要包括传感器的技术水平、产品的稳定性和数据采集的准确性，但这些因素目前都需要进一步完善。

正如惠尔仕总经理姜荣军之前接受采访时所说，一体机电视在像素级融合时，雷达数据和视频数据会存在同步问题，两者的数据处理方式不同，会造成两者数据有一定的延迟。

此外，还有传感器收集的数据的选择和平衡问题。当采集的数据出现问题时，应该选择和信任哪些数据信息，这就需要根据实际场景改进数据处理算法。

海口交警支队科技科科长陈东表示，雷达视频检测数据可以替代路面上的检测器，但无法替代网上的浮动车数据。如何更好地整合两个da……仍然是个问题。

此外，还有一些问题需要解决，比如如何利用路口原有的检测设备，如何进一步降低成本，如何提高静态目标的检测能力，如何降低产品安装调试和后期运维的复杂度。

在战争开始的时候，仍然有伟大的河流要穿越。

谁赢谁输？

在这方面，不同的派别有各自的看家本领。

刘胜宁指出，比如互联网公司拥有海量的C端客户入口，基于大数据和云计算的中层能力和业务层能力相对较强，但其硬件产品和整体解决方案仍需通过生态来完善，而海康、大华、时宇在前端数据采集与分析、集成计算与存储、场景工程等方面具有较强优势。

事实上，在目前一些城市的交通信号优化服务项目招标要求中，很多人都会提到利用滴滴、高德、百度、智慧交通管理大脑等平台对交通运行进行监测和预测，以便及时发现和解决交通拥堵问题。

我们以绿波带为例。例如，百度早在2018年就已经将其浮动车轨迹数据提供给各地交警，可以帮助交警搭建信号实时监测评估平台，进而优化绿波带。

另外，就雷达而言，百度和阿里都是速腾聚创的客户。

在车路协同激光雷达的路侧感知系统领域，速腾聚创等雷达供应商的优势主要体现在其高性能的激光雷达硬件、深厚的点云感知软件以及遍布全国的大量应用案例。

时宇、大华股份等企业在路侧算法方面积累了深厚的知识。对于绿波优化，这些视频IOT企业早已入局，对系统和算法打磨已久。

事实上，实现路侧感知方案的基本功能并不困难。真正难的是企业对客户习惯的理解和复杂生态的构建。保存多年的应用场景的算法和文档不是一瞬间就能倒出来的。

我们应该注意风景。当然，目前关于迅雷与视界融合的系统化解决方案产品还在试点的不断开发过程中。如何满足更多的智能交通应用场景，仍需进一步探索。

比如上面提到的一体机激光视觉机如何进一步降低成本，有业内人士告诉新智家，设备成本受产业链和应用规模的影响。目前一体机激光视觉机成本高主要是因为产品应用刚刚起步，没有形成规模效应。“随着用户认可度的提高和行业厂商的大力投入，产品成本会很快达到用户的预期。”

在综合激光视觉系统的安装部署项目中，视频已经非常成熟，雷达也比较成熟。因此，在设计集成激光视觉系统时，制造商需要关注集成设备的易于安装和调试等因素。

摘要

事实上，雷达融合技术在车路协调领域的作用还有很长的路要走。到了一定阶段，可能会出现多雷达融合、激光、视频融合等新的融合技术。

但正如刘胜宁所说，就像人脸识别技术近年来成功应用一样，基于ReID的技术大大提高了管理的效率。“如果时间倒转几年，这些成绩是不可预测的。”。

风起于清平之末，各派之剑此刻碰撞在每一个枝头，发出清脆的震颤。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。所谓绿波带，是指通过计算车辆通过某个路段的时间，然后协调各个路口的红绿灯信号，让车辆持续获得绿灯的技术……这就需要交通后端系统掌握最近道路上车辆流量的变化和实时的车辆交通数据。

大华股份智能交通算法总工程师梅御曾对雷锋网说。com认为双向绿波的一个优化痛点是排队长度难以确定，排队会阻碍绿波带内的车辆。如果不考虑排队的影响，绿波会失败。“绿灯开始时的协调、绿灯中间的协调和绿灯结束时的协调是对排队问题的经验处理。”

融合产品最大的特点和优势是可以远距离采集交通流量、排队长度、车头时距等交通信息。

“目前的车路协同技术要求路侧提供一定范围内的交通信息，便于车辆或驾驶员提前决策。迅雷与视觉的融合方案可以为车辆提供全天候、高精度、超视距、车道级的交通信息，有效提高交通安全和驾驶效率。即使是自行车智能自动驾驶，有了路侧感知系统的加持，也会更安全。”刘胜宁这样认为。

但目前来看，路边玩家整合迅雷和视界的道路并不平坦。

影响激光视觉融合的因素主要包括传感器的技术水平、产品的稳定性和数据采集的准确性，但这些因素目前都需要进一步完善。

正如惠尔仕总经理姜荣军之前接受采访时所说，一体机电视在像素级融合时，雷达数据和视频数据会存在同步问题，两者的数据处理方式不同，会造成两者数据有一定的延迟。

此外，还有传感器收集的数据的选择和平衡问题。当采集的数据出现问题时，应该选择和信任哪些数据信息，这就需要根据实际场景改进数据处理算法。

海口交警支队科技科科长陈东表示，雷达视频检测数据可以替代路面上的检测器，但无法替代网上的浮动车数据。如何更好的整合两个数据还是个问题。

此外，还有一些问题需要解决，比如如何利用路口原有的检测设备，如何进一步降低成本，如何提高静态目标的检测能力，如何降低产品安装调试和后期运维的复杂度。

在战争开始的时候，仍然有伟大的河流要穿越。

谁赢谁输？

在这方面，不同的派别有各自的看家本领。

刘胜宁指出，比如互联网公司拥有海量的C端客户入口，基于大数据和云计算的中层能力和业务层能力相对较强，但其硬件产品和整体解决方案仍需通过生态来完善，而海康、大华、时宇在前端数据采集与分析、集成计算与存储、场景工程等方面具有较强优势。

事实上，在目前一些城市的交通信号优化服务项目招标要求中，很多人都会提到利用滴滴、高德、百度、智慧交通管理大脑等平台对交通运行进行监测和预测，以便及时发现和解决交通拥堵问题。

我们以绿波带为例。例如，百度早在2018年就已经将其浮动车轨迹数据提供给各地交警，可以帮助交警搭建信号实时监测评估平台，进而优化绿波带。

另外，就雷达而言，百度和阿里都是速腾聚创的客户。

在车路协同激光雷达的路侧感知系统领域，速腾聚创等雷达供应商的优势主要体现在其高性能的激光雷达硬件、深厚的点云感知软件以及遍布全国的大量应用案例。

时宇、大华股份等企业在路侧算法方面积累了深厚的知识。对于绿波优化，这些视频IOT企业早已入局，对系统和算法打磨已久。

事实上，实现……的基本功能并不困难路边意识计划。真正难的是企业对客户习惯的理解和复杂生态的构建。保存多年的应用场景的算法和文档不是一瞬间就能倒出来的。

我们应该注意风景。当然，目前关于迅雷与视界融合的系统化解决方案产品还在试点的不断开发过程中。如何满足更多的智能交通应用场景，仍需进一步探索。

比如上面提到的一体机激光视觉机如何进一步降低成本，有业内人士告诉新智家，设备成本受产业链和应用规模的影响。目前一体机激光视觉机成本高主要是因为产品应用刚刚起步，没有形成规模效应。“随着用户认可度的提高和行业厂商的大力投入，产品成本会很快达到用户的预期。”

在综合激光视觉系统的安装部署项目中，视频已经非常成熟，雷达也比较成熟。因此，在设计集成激光视觉系统时，制造商需要关注集成设备的易于安装和调试等因素。

摘要

事实上，雷达融合技术在车路协调领域的作用还有很长的路要走。到了一定阶段，可能会出现多雷达融合、激光、视频融合等新的融合技术。

但正如刘胜宁所说，就像人脸识别技术近年来成功应用一样，基于ReID的技术大大提高了管理的效率。“如果时间倒转几年，这些成绩是不可预测的。”。

风起于清平之末，各派之剑此刻碰撞在每一个枝头，发出清脆的震颤。

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