自动驾驶技术加速落地，算力能为车路协同带来什么？
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业界有观点称，为突破单车智能技术瓶颈，为自动驾驶提供更加安全、高效的感知，需要加快完善产业链基础配套，加大车路协同场景下路侧感知、边缘计算基础设施，为自动驾驶提供运行条件。
目前，全球智能网联汽车、自动驾驶产业正进入加速发展新阶段，国内相关技术创新活力增强，全国累计开放测试道路2万多公里，总测试里程超过7000万公里，部署路侧通信单元rsu8千多套，自动驾驶出租车、干线物流、无人配送等多场景示范应用蓬勃发展。
图灵奖获得者惠特菲尔德·迪菲认为，智能网联汽车未来可能会带来各种各样的好处。一是交通成本会进一步下降；二是安全性会大大上升；三是城市内交通效率会得到提高；四是交通更加灵活、快速，出行更便利。
工业和信息化部装备工业一司汽车管理处处长吴锋表示，智能网联汽车融合了物联网、云计算、大数据、人工智能等多种创新技术，是全球汽车产业转型升级的重要战略方向。
他透露，2022年我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车新车销售达700万辆，同比增长45.6%，市场占比提升至34.9%。今年上半年，具备组合驾驶辅助功能的乘用车新车销量占比达到42.4%，较去年同期增加接近10个百分点。
在智能网联汽车迅速发展势头下，车路协同这一更加安全的自动驾驶商业化方案已成为业界共识。通过借助路侧感知的“上帝视角”，智能单车可提前洞察存在的视野盲区，让自动驾驶更加安全高效。
为推动车路协同场景，建设高等级智能化道路，加快路侧感知、边缘计算等基础设施的标准、产品创新成为关键。
在近日举行的浪潮信息边缘计算大会上，38家企业宣布共建边缘开放的融携实验室，并发布了面向通信、交通、水利、能源等行业的最新成果。其中，针对城市路口车路协同及高级别自动驾驶汽车提出的算力需求，浪潮信息联合百度发布首代车路协同路侧计算单元rscu，加速智慧交通，将为北京市即将建成的首个支持l2至l4自动驾驶的测试路段提供路侧边缘的人工智能算力支撑。
浪潮信息边缘计算产品部总经理孙波表示，车路协同不仅是要让路侧具备感知、计算、通信能力，更重要的是会跟城市智能相结合，会参与到智慧交通、智慧城市等系统性的决策分析中。
百度车路协同首席架构师王淼则说，路侧边缘计算单元把路段所有传感器数据整合起来，同时提供一个计算平台，实现路侧的数字化。而路侧的数字化、智能化，将从车辆延展到交通管理，甚至与城市治理、城市大数据运行形成整体的数据聚合，实现“软件定义交通”。
以此次发布的车路协同路侧计算单元rscu为例，孙波指出，基于双方在基础设施、操作系统、算法、应用等方面优势，灵活的算力设计不仅能够满足l2至l4高等级自动驾驶融合应用的算力需求，提升感知精度，降低数据传输延迟，还可通过百度智路os操作系统连接上层场景，更好支持面向智慧城市、智慧交通、高级别自动驾驶等全场景，构建软硬件统一的交通算力底座，释放边缘路侧算力，赋能城市智慧交通发展。
在吴锋看来，整体而言，中国智能网联汽车已经从小范围测试验证转入技术快速发展、生态加速构建的新阶段。
他表示，在深化政府示范和试点应用方面，工信部将会同交通运输部、住建部等部门加快启动智能网联汽车准入和上路通行试点，支持l3级及更高级别的自动驾驶功能商业化应用。“目前，这一工作的初步准备已基本完成，进入最后发布程序。”(完)
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