清华大学李克强：车、路、云一体是未来发展方向

2020年1月10-12日，中国电动汽车百人会第六届年度论坛在钓鱼台国宾馆正式举行。本次论坛以“把握形势，聚焦转型，引领创新”为主题，继续秉承“传递权威信息，广泛讨论，促进交流合作”的目标，试图帮助业内人士梳理分析产业形势，探讨回应产业关切，寻找未来3-5年产业调整的方向和路径。在10日上午的自动驾驶论坛上，清华大学车辆与交通研究所教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强表示，现有的自动驾驶和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和方法来完善。同时，未来的发展不是自行车的智能化，也不是完全由云单独控制，而是两者的融合，即车、路、云一体化的系统，这是未来的发展方向。

以下为嘉宾精彩实录，未经本人审核，已删除。很高兴有机会参加这个论坛，也很高兴给大家做一个智能网联汽车云控制基础平台和应用的交流报告，这是我们在智能网联汽车方面做的一个重要工作。众所周知，汽车的发展其实是需求驱动的，比如交通安全要求，出行效率要求。要解决一些传统的汽车和交通问题，需要有自动驾驶和智能交通。但是现有的自动驾驶和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和新的方法来完善。这里很重要的一点是，未来的发展既不是单车的智能化，也不是单纯的云端控制，而是两者的融合，所以我们称之为车、路、云一体化的系统，这是未来的发展方向。这一发展方向可以改善现有的交通安全问题、出行效率问题等一系列交通驾驶问题，我们称之为新一代智能交通系统和新一代智能汽车系统。事实上，国际社会在这方面也做了一系列探索，包括美国提出的智能化、信息化、共享化和智慧城市的融合，要求网络化和智能化的融合；最近，欧洲宣布依靠不同智能水平的基础设施来支持自动驾驶。这里说的基础设施分类(A、B、C)，最高层(A)需要自动驾驶的协同决策，第二层需要协同感知。众所周知，“协同”这个词并不完全依赖于路侧，也不完全依赖于车侧。两者融合之后，我们再做感性的决策，按照这个思路去发展。欧洲提出的联网道路分类的思路，中国是2016年提出的。智能网联汽车是智能和网联的融合，融合中的第三个层次是欧盟所说的A级，需要融合协同感知、决策和控制。未来的发展就是这个思路。在国家项目的支持和业界的合作下，我们正在做一系列的研究和推广工作。刚才李院士讲了智能化和网络化融合形成新产品。我们强调的是融合，不是简单的叠加。现在要么是独立的，要么是简单叠加的，都不是新的产品形态。国际上提到的信息物理系统，在新一代智能汽车和智能交通中是一个非常好的应用。集成后，它必须具有本地属性。因为各个国家的交通基础设施、信息基础设施、司机行为都不一样，所以未来在中国做新一代的自动驾驶，一定是一个整合的中国方案。当然，美国有美国的方案，中国有中国的方案。所以未来智能网联汽车的发展要符合中国的基础设施标准和中国的运营标准。在这种情况下，产品结构会发生变化，会出现新的汽车产品。所以，未来我们会让智能基础设施、智能操作系统、信息安全系统，以及针对这个系统的汽车、自行车新硬件架构，都在这个系统下运行。其中非常重要的一部分是云的协作关系。这个云也可以叫做云平台。其实到现在为止，中国的云还是单纯的提供服务，我们的协同感知和协同决策的概念是一个云控制的概念。刚才吴院士讲了终点、道路、边缘、区域、中心。至少在未来，车端的应用和边缘的应用可以马上使用，真正的端和边缘可以融合。涉及基础部分、基础数据连接、基础数据处理以及为后端提供决策控制的支撑模块，我们称之为云控基础平台。在这种情况下，它与真实的物理系统是一致的，是通过映射重建的。这是一个典型的信息物理系统。在汽车和交通系统中，数字信息被映射到云端，然后通过决策控制进行连接。这个过程当然需要低延迟和高可靠性。在这样的控制系统中，基础平台很重要，不可能做一个基础平台让各家去配合。基础平台是未来云控系统中的国家基础设施，这是它在未来的作用。在这种情况下，这个基础平台可以实现协同感知、协同决策和数据分发。我们一直在沿着这些路线做这件事。云控系统的具体应用在这个操作系统下可以分为两部分。数据不需要上传到远程云中心，自动驾驶低延迟高可靠。未来的信息至少要在路边单元录入，处理一次，然后送到边缘云处理，再在区域内分发。这个架构在LTE-V时代可以做一些功能，在5G时代以后可以做更多的功能。但是这个原理和连接概念未来会包括几个关键技术，比如车怎么处理，怎么上传，边怎么算，怎么发等等。，形成这样的使用场景和环境。在这种情况下，有一个非常清晰的商业模式。大家都知道，我们说的云，几个云，几个系统，都是相互隔离的，可能在企业内部也是相互隔离的。在未来，我们可以合作和整合……孤立的云系统，而我们可以在云平台上做基础的应用，包括协同感知决策，包括我们现在说的各种服务，其中可以整合公共服务。作为一个典型的应用，在国家发改委的支持下，我们开发了云控系统，并开始部署应用。第一个项目是国家发改委制造业创新项目支持的。我们开展了道路100公里左右范围内的云控应用研究工作，包括高速公路、快速路、封闭园区，还包括边缘(路端、车端等)的基础设施建设。)携带应用。此外，在长沙“双100”工程的建设和应用中，我们还开展了云控制平台技术的应用研究。未来，在这种云控架构下，可以形成真正的车、路、网、云一体化系统。我们支持基础设施建设，其未来的功能可以真正实现各种协同预警、决策指导、协同管理。有一些具体的应用例子。首先，协同感知和融合感知。在过去，很难在汽车上使用传感器，并在汽车端进行大量的计算处理。现在可以在路边做大规模快速的信息融合。然后传输到边缘匹配高精地图；然后发送到车上进行实时控制。在这种大规模系统下，可以实现实时的全球协同感知和监测。另外，应用服务，感知监测后如何实现应用服务，可以实现局部区域的典型应用，比如大门口的流量流入，在低延迟、有限布局的情况下；在V2X的受限工作条件下，工作应用可以通过协同感知和协同决策来实现。此外还可以做车辆的协调运行调节和安全节能控制。以前这个系统是通过车辆的个体感知和融合来实现的。现在它可以将所有车辆的信息传输到边缘，通过感知和决策的实时协作和融合来实现其运行。未来的云控系统会是这样的发展路径:不仅是现在的网络链接和运行监管，还有普通的非实时服务，更重要的是协同自动驾驶。这是一个全新的产品形态和运营形态，要按照这个实践路线图来推进。我觉得我们未来的发展目标是智慧城市和智慧交通，其中会完成一系列复杂的系统工作，而云控制平台将是非常重要的基础设施。2020年1月10-12日，中国电动汽车百人会第六届年度论坛在钓鱼台国宾馆正式举行。本次论坛以“把握形势，聚焦转型，引领创新”为主题，继续秉承“传递权威信息，广泛讨论，促进交流合作”的目标，试图帮助业内人士梳理分析产业形势，探讨回应产业关切，寻找未来3-5年产业调整的方向和路径。在10日上午的自动驾驶论坛上，清华大学车辆与交通研究所教授、汽车安全与节能国家重点实验室主任李克强表示，现有的自动驾驶和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和方法来完善。同时，未来的发展不是自行车的智能化，也不是完全由云单独控制，而是两者的融合，即车、路、云一体化的系统，这是未来的发展方向。

以下为嘉宾精彩实录，未经本人审核，已删除。很高兴有机会参加这个论坛，也很高兴给大家做一个智能网联汽车云控制基础平台和应用的交流报告，这是我们在智能网联汽车方面做的一个重要工作。众所周知，汽车的发展其实是需求驱动的，比如交通安全要求，出行效率要求。要解决一些传统的汽车和交通问题，需要有自动驾驶和智能交通。但是现有的自动驾驶和智能交通受到一系列限制，需要新的思路和新的方法来完善。这里很重要的一点是，未来的发展既不是单车的智能化，也不是单纯的云端控制，而是两者的融合，所以我们称之为车、路、云一体化的系统，这是未来的发展方向。这一发展方向可以改善现有的交通安全问题、出行效率问题等一系列交通驾驶问题，我们称之为新一代智能交通系统和新一代智能汽车系统。事实上，国际社会在这方面也做了一系列探索，包括美国提出的智能化、信息化、共享化和智慧城市的融合，要求网络化和智能化的融合；最近，欧洲宣布依靠不同智能水平的基础设施来支持自动驾驶。这里说的基础设施分类(A、B、C)，最高层(A)需要自动驾驶的协同决策，第二层需要协同感知。众所周知，“协同”这个词并不完全依赖于路侧，也不完全依赖于车侧。两者融合之后，我们再做感性的决策，按照这个思路去发展。欧洲提出的联网道路分类的思路，中国是2016年提出的。智能网联汽车是智能和网联的融合，融合中的第三个层次是欧盟所说的A级，需要融合协同感知、决策和控制。未来的发展就是这个思路。在国家项目的支持和业界的合作下，我们正在做一系列的研究和推广工作。刚才李院士讲了智能化和网络化融合形成新产品。我们强调的是融合，不是简单的叠加。现在要么是独立的，要么是简单叠加的，都不是新的产品形态。国际上提到的信息物理系统，在新一代智能汽车和智能交通中是一个非常好的应用。集成后，它必须具有本地属性。因为各个国家的交通基础设施、信息基础设施、司机行为都不一样，所以未来在中国做新一代的自动驾驶，一定是一个整合的中国方案。当然，美国有美国的方案，中国有中国的方案。所以未来智能网联汽车的发展要符合中国的基础设施标准和中国的运营标准。在这种情况下，产品结构会发生变化，会出现新的汽车产品。所以，未来我们会让智能基础设施、智能操作系统、信息安全系统，以及针对这个系统的汽车、自行车新硬件架构，都在这个系统下运行。其中非常重要的一部分是云的协作关系。这个云也可以叫做云平台。其实到现在为止，中国的云还是单纯的提供服务，我们的协同感知和协同决策的概念是一个云控制的概念。刚才吴院士讲了终点、道路、边缘、区域、中心。至少在未来，车端的应用和边缘的应用可以马上使用，真正的端和边缘可以融合。涉及基础部分、基础数据连接、基础数据处理以及为后端提供决策控制的支撑模块，我们称之为云控基础平台。在这种情况下，它与真实的物理系统是一致的，是通过映射重建的。这是一个典型的信息物理系统。在汽车和交通系统中，数字信息被映射到云端，然后通过决策控制进行连接。这个过程当然需要低延迟和高可靠性。在这样的控制系统中，基础平台很重要，不可能做一个基础平台让各家去配合。基础平台是未来云控系统中的国家基础设施，这是它在未来的作用。在这种情况下，这个基础平台可以实现协同感知、协同决策和数据分发。我们一直在沿着这些路线做这件事。云控系统的具体应用在这个操作系统下可以分为两部分。数据不需要上传到远程云中心，自动驾驶低延迟高可靠。未来的信息至少要在路边单元录入，处理一次，然后送到边缘云处理，再在区域内分发。这个架构在LTE-V时代可以做一些功能，在5G时代以后可以做更多的功能。但是这个原理和连接概念未来会包括几个关键技术，比如车怎么处理，怎么上传，边怎么算，怎么发等等。，形成这样的使用场景和环境。在这种情况下，有一个非常清晰的商业模式。大家都知道，我们说的云，几个云，几个系统，都是相互隔离的，可能在企业内部也是相互隔离的。在未来，我们可以合作和整合……孤立的云系统，而我们可以在云平台上做基础的应用，包括协同感知决策，包括我们现在说的各种服务，其中可以整合公共服务。作为一个典型的应用，在国家发改委的支持下，我们开发了云控系统，并开始部署应用。第一个项目是国家发改委制造业创新项目支持的。我们开展了道路100公里左右范围内的云控应用研究工作，包括高速公路、快速路、封闭园区，还包括边缘(路端、车端等)的基础设施建设。)携带应用。此外，在长沙“双100”工程的建设和应用中，我们还开展了云控制平台技术的应用研究。未来，在这种云控架构下，可以形成真正的车、路、网、云一体化系统。我们支持基础设施建设，其未来的功能可以真正实现各种协同预警、决策指导、协同管理。有一些具体的应用例子。首先，协同感知和融合感知。在过去，很难在汽车上使用传感器，并在汽车端进行大量的计算处理。现在可以在路边做大规模快速的信息融合。然后传输到边缘匹配高精地图；然后发送到车上进行实时控制。在这种大规模系统下，可以实现实时的全球协同感知和监测。另外，应用服务，感知监测后如何实现应用服务，可以实现局部区域的典型应用，比如大门口的流量流入，在低延迟、有限布局的情况下；在V2X的受限工作条件下，工作应用可以通过协同感知和协同决策来实现。此外还可以做车辆的协调运行调节和安全节能控制。以前这个系统是通过车辆的个体感知和融合来实现的。现在它可以将所有车辆的信息传输到边缘，通过感知和决策的实时协作和融合来实现其运行。未来的云控系统会是这样的发展路径:不仅是现在的网络链接和运行监管，还有普通的非实时服务，更重要的是协同自动驾驶。这是一个全新的产品形态和运营形态，要按照这个实践路线图来推进。我觉得我们未来的发展目标是智慧城市和智慧交通，其中会完成一系列复杂的系统工作，而云控制平台将是非常重要的基础设施。

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