赋能智慧交通 联想与英特尔实现车联网供给侧创新 原创

建设智慧的路、构建强大的云、打通信息的网、提供精准的图、行驶聪明的车。重庆以道路情况复杂、气候多变而著称，当地政府近年来一直积极推动构建完善的车联网系统，建设智慧交通体系。

车联网作为未来智慧交通体系的重要组成部分，已通过与智能行车系统、智慧城市网络等的紧密协同，成为了未来交通领域智能化、数字化转型中重要的基础设施。在重庆，英特尔与联想等多家行业伙伴携手，推进“5G+智慧算力”在交通行业中的应用，并利用自身的先进技术与全面的软硬件产品组合，持续赋能道路交通效率提升，不断推动城市交通领域智能化与数字化转型，为中国智能交通、智慧城市的发展提供助力。

01 车路协同扩展单车智能

在飞力达供应链管理有限公司内，一辆外形与普通货车无异的新能源汽车启动，缓慢通过大门，这辆货车的主驾驶位上并没有驾驶员。在5G和自动驾驶技术的加持下，随着交通信号灯变绿，它缓缓起步，驶向1.5公里外的目的地。

自动驾驶货车所行驶的这条自动驾驶示范路线，位于重庆两路寸滩保税港。在保税港支持下，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，实现物流车从仓库至制造工厂端到端“L4＋I4”级别自动驾驶运输应用场景，提升供应链物流效率50%、降低供应链及制造企业成本20%，成为西南地区智能终端产业首个5G新能源智能网联运输车应用场景。

天翼交通科技有限公司副总经理吴湘东告诉记者，5G、融合感知、车路协同等技术正在把“聪明的车”和“智慧的路”深度融合在一起。

在自动驾驶发展中，车路协同和单车智能的路线之争正在消失，两者的融合发展已经成为共识。随着车路云网持续完善，产业链逐步成熟，车路协同系统可以适配多种业务场景，市场空间正在打开。

在重庆邮电大学岑明教授看来，从单车智能到车路协同，路端设备起到了非常重要的作用。路侧的设备不仅可以提供通信，还提供更多的边缘计算和V2X通讯以及多传感器的融合。车路协同为单车智能扩展了视野，增加了感知能力或感知的视觉，能够大大提高单车整体的安全性。

英特尔技术专家表示，车路协同中路侧设备参与到辅助自动驾驶或自动驾驶的好处是显而易见，它可以提供更多视角，帮助无论是有人驾驶的车辆还是无人驾驶的车辆获得更广泛的信息，供他们尽早决策。

02 联想布局车路协同

重庆两江协同创新区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。

在协同创新区内的自动驾驶公交车方案中，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，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。

联想集团云网融合事业部5G智慧交通业务总监李虓表示，车联网、车路协同是一个非常大的生态，联想基于端-边-云-网-智的新IT技术架构，开发了5G通信产品、边缘计算平台和先进的AI算法，赋能智慧交通。

在车路协同场景中，联想提供了RSU、OBU、MEC等智能网联相关设备，构建了联想在智慧交通上的核心能力，那就是5G通信、AI引擎、边缘计算。

李虓说，除了大带宽、低时延和多接入的特点之外，5G通信的另一个特点是引入了一种云网融合及算网融合的架构。“从表面看，5G和MEC，一个是通信技术，一个是计算技术，实际上这两者在5G云网融合架构当中是有机整合在一起的。”

交通有着非常明确的潮汐效应，这个时候算力的调度能力就突显出来。在智慧交通中，联想基于容器化技术实现了5G云化基站资源池的灵活调度与自动化管理功能，支持智能开放架构演进，实现了5G网络资源按需灵活动态调整；多样化的边缘计算服务采用容器化部署，不仅能实现资源隔离，减少虚拟层对性能的损耗，也可以降低部署时间，加快服务创新速度。

“在车路协同过程当中，我们的边缘计算设备随着路的延伸，可以触达每个园区，甚至每个城市的每一个角落。”李虓说。

03 车路协同背后的英特尔

车联网产业链整合处于初期阶段，这需要关键技术的突破，将核心器件成本降下来。在车路协同发展中，不管是硬件产品还是软件平台，亦或AI算法的通用开放非常重要。

智慧交通的产业标准化需要持续推动。英特尔在国内广泛参与了车联网和智慧交通标准的制定，同时英特尔软硬件产品与技术为方案提供了从算力、AI到平台效能的全方位加速。

比如联想基于不同系列英特尔架构处理器的边缘计算硬件产品，提供先进的资源调度方案，能够调度不同路口、不同机房间的算力资源，使计算资源得到充分利用，降低车联网建设成本；基于英特尔架构丰富的向量指令集，对AI与数据融合算法进行了深度优化，大幅降低了边缘计算处理时延。

英特尔技术专家告诉记者，英特尔芯片产品充分支持感知融合，可以部署在路侧或者运营商机房的计算设备当中。在交通安全的应用当中，系统冗余是非常重要的一个需求。感知融合不但使得传感器进行了优势互补，而且还提供了系统冗余。

在车路协同中，交通路侧感知和计算的要求更高。英特尔芯片可以用于集成式感知融合和分布式感知融合。在集成式感知融合场景中，芯片在足够算力的基础上还必须要低功耗。英特尔通常提供SoC、集成式的CPU、低功耗FPGA等多样化产品组合支持集成式的感知融合方案。

在分布式感知融合场景中，芯片需要提供更高的算力。英特尔至强和酷睿SoC处理器、独立显卡提供更强的AI算力以及媒体处理能力，保证在多种传感器、多数量的时候，能够在一个计算设备里完成处理相应工作负载。所有信号处理流程都在一个芯片支持下完成，这样成本耕地，而且可以实现深度融合。

除了丰富的硬件产品，英特尔还通过了软件工具，比如我们熟知的OpenVINO。OpenVINO通过内置模型优化器对训练好的模型进行多维度的优化。其内置的推理引擎利用统一的API，让AI模型在异构算力平台上开展高性能推理。

“无论是深度学习工具箱还是传统视觉工具箱，它们都是针对英特尔各种各样的芯片平台进行了优化，保证芯片者能够借助软件工具充分把芯片的能力发挥出来。”英特尔技术专家说。

展望未来，基于车路协同的智能交通系统是我国智能交通发展的一大特色，为国家、社会、产业、企业发展带来重大机遇，英特尔提供高性能的芯片产品以及软件工具箱以及产品参考设计，帮助合作伙伴迅速将高质量的产品投入市场，为中国智能交通、智慧城市的发展提供助力。