握手5G，智能交通将迎来四大质变！
2020-06-17 11:31:55 来源：ITS智能交通责任编辑: 罗超
摘要:当下，对于任一ToB市场，5G+AI正在并行创未来！5G和AI人工智能是未来全球科技行业发展的两个重要趋势。2019年6月6日，工信部向中国移动、中
当下，对于任一ToB市场，5G+AI正在并行创未来！
5G和AI人工智能是未来全球科技行业发展的两个重要趋势。2019年6月6日，工信部向中国移动、中国电信、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，标志着中国5G正式进入商用阶段。
三大运营商加快网络建设速度，计划2019年底信号覆盖50余个城市，2020年底覆盖地级市以上城市。5G网络寄托了整个移动互联网产业链未来的希望，也将深度赋智能交通产业，引发产业的深度变革。
关于智能交通与AI的话题，已经不绝于耳，甚至有些审美疲劳了。4G改变生活，5G改变社会，那么，未来，5G与智能交通，能发生哪些质变呢，能开启哪些新的市场成长空间，打造新的增长点呢？
无人驾驶，曾几何时如空中楼阁，然，有业界预测，2021年将可以实现中国式无人驾驶的商业落地。
5G+AI新一代无人驾驶通过更安全的交通出行，降低交通事故的发生，让民众更有安全感；更加惠民、便民的无人驾驶共享出行方式将可增加人民的幸福感；由无人驾驶赋能的更加智慧、智能的生活方式也将提升大众的获得感。
无人驾驶是近两年极为受人瞩目，它其实就是一种智能驾驶形态，利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
无人驾驶汽车在不断增加的传感器阵列驱动下，每天将会产生4000G的数据，而4GLTE的速度约为12Mbps，延迟为50ms，对无人驾驶的连接、安全的自治系统需求难以满足。
在实现5G无线网络技术后，其速度可以达到10Gbps和1MS的延迟，能够支持智能汽车的发展进程，提升汽车之间以及汽车和周围环境之间可靠沟通的水平，5G技术是无人驾驶车辆互联的关键促成器。
另外，汽车内部的数字服务也有赖于5G技术的实现，凭借超低延迟处理大数据的能力为汽车制造者提高乘客体验、增加移动收入提供工具。
当然，2019年5G在无人驾驶应用还是一种初级探索阶段，将无人驾驶车辆与更多的网络连接结合，对其安全性无疑存在一定风险。
一方面，车辆部件和系统在借助5G网络与外部进行连接时，也增加了可能受到攻击的范围。
另一方面，基于无人驾驶车辆对无线网络的依赖，5G基站的建设和维护显得至关重要，保持基站长时间正常工作并且增加基站的分布覆盖是保障可靠数据传输的关键。
针对以上问题，汽车制造业需要全面制定5G基站的建设计划，同时借助现有安全技术研发完善无人驾驶车辆的网络安全机制。
如今已从万物互联迈入万物智联时代，各行各业都在拥抱智能。以智慧交通为例，汽车流量的实时监控、智能化交通管制等，能帮助城市改善拥堵问题。
我国即将进入5G时代，相比4G，5G不仅速度更快，低时延为车联网提供了基础条件等特点，让交通向智慧化迈进。
V2X是2020年关于智慧路网、车路协同的关键性技术，该技术就是让车路高效协同，是车与路这两者的高度统一，有效协助。
顺理成章，其最主要的2个子系统是路侧单元和车载单元，各个交通组成单元通过路侧单元和车载单元，以有线或无线通信方式来实现车辆与车辆、车辆与路侧以及路侧与路侧之间的信息传输和共享。
路侧单元的主要功能是：收集路侧传感器检测到的各种信息（如交通流量、突发事件、密集人群、交叉口行人信息、道路异物侵入、路面湿滑状态），以无线短程通信的方式发送给车辆，以有线或无线通信的方式发送给其它路侧单元或管理中心；接收来自车载单元或其他路侧单元的信息。
车载单元的主要功能是：收集各类车载传感器采集到的信息（如定位、运动等）进行融合处理后发送给其它车载单元；接收来自其它车载单元的信息；接收来自路侧单元的信息；对接收到的信息和收集到的本车传感器信息进行融合处理，做出安全预警判断和车辆控制决策，以合适的交互方式向驾驶人提供信息，或向车辆控制单元发出控制指令。
5G赋能，让车路协同成为自动驾驶明确方向。其实当前自动驾驶的技术路线，单车智能的车路协同也备受关注。
单车智能，通过更多的传感器，联合更好的算法，让车不需要任何外力就能实现相对安全的自动驾驶。
但在实践中这个目标非常难做到，面对复杂的交通环境，包括人、车的意图，意外因素，以及交通规则的限制等，很难判断。传感器高成本也是非常重要的因素。
而利用V2X技术，在5G的保障下，最大的优势就是可以进行超视距的感知，这是单车智能无法做到的。同时还可以实现高精度和低成本的感知。
就低成本而言，如果把大多数的感知责任从车端移到云端，可以极大减少单车成本，同时提升车辆的安全性，还有很重要的一点就是能够减少车辆的耗电。
2018年交通部5号令要求“两客一危”部署实时车载监控设备预防司机疲劳驾驶和突发公共安全事件。
目前车载视频监控主要采用3G/4G网络进行实时回传，由于上行带宽受限、覆盖、时延等原因，视频监控画面质量差、不时有卡顿及马赛克(高峰期)，无法达到实时监控及及时发现高危人员的效果，存在一定的安全隐患。
AI技术的发展，智能算法在司机上岗时对于身份进行校验，防止替换班；驾驶过程中进行驾驶行为的实时检测预警，同时通过车身配置的更多的高清摄像机、雷达等传感器，对于车道偏离、前向碰撞、盲区监测进行主动预警。
通过驾驶过程的行为和习惯生成驾驶模型，驾驶技能评价、驾驶速度分析、短期安全系数分析、报警事件分析，企业可以用数据针对驾驶人进行考核，可实现针对性培训，督促驾驶人更加安全的驾驶。
移动车载类场景，包括：公交车、出租车、地铁等公共交通车辆，交巡警摩托、执法警车、巡逻车等执法巡逻车辆，校车、押运车、运钞车、危化品运输车等特种车辆。
这些车辆均需要被重点监管，但受限于当前的无线技术和网络能力，监管的范围、时效性、有效性都无法保证。
一方面，由于带宽和稳定性不足，无法实现全量实时回传，对驾驶人/乘客/车辆真实状况无法掌控，可实时视频调阅的并发路数少，画质模糊，偶发卡顿，无法有效支撑突发事件高效处置。
另一方面，车载监控视频存储在本地，设备易损坏，数据易丢失，无法可靠提供突发事件的视频调取。当前交通车辆已成为天网的监控盲区，只能在事后通过“回头看”获取线索。
随着5G网络时代的到来，使得车载监控系统从标清化向高清化、联网化、智能化的方向发展成为可能。
借助5G网络的大带宽、高可靠、低时延特性，可以满足高帧率、高质量的视频数据实时传输需求，把视频回传到后台进行云化存储，保障数据不丢失，大幅提高数据存储可靠性。
同时高清视频传输也为后续开展智能化应用提供数据基础，结合后端AI能力，对司机危险驾驶行为进行智能识别及预警，实现对运输车辆的实时监测和精细化管理。
随着经济的发展，飞机成为人们出行的主流方式，飞行提升了出行效率，但机场的重重安检却又降低了出行效率，值机、托运、预安检、安检、登机等繁琐流程，重复验证降低了出行的体验。
另一方面机场当前在管理上也多依靠人工巡检、人工视频监控，效率低，隐患大。
5G及人工智能技术的发展，让数据在各个系统中统一，通过一张脸即可通关场景，除了上述的场景可以实现自助验证通关，大大提升效率外，还可以在登机路线规划、晚到旅客精准定位、VIP客户精准服务等环节提升出行体验；接机时可以通过客人信息实现到港位置提醒，无需看屏找人。
超高清摄像机以及无人机等新的手段，可以实现机场的无死角覆盖，结合人工智能的算法，可以自动识别机场风险，诸如周界入侵检测、航班降落跟踪、航班停机路线规划等更多智能应用，在降低风险的前提下提升管理效率。
随着计算机与通信技术的高速发展，物流行业也随之发生了天翻地覆的变化，大量前沿技术得以广泛运用，极大提高了物流的效率和安全质量。
同时，随着5G移动网络不断成熟和全面商用，人工智能、大数据、云计算、物联网、AR/VR等关键技术与物流全流程深度融合，将在现代物流行业的仓储、运输、配送等多个领域内得到广泛应用，以“5G＋AI+物流”的新模式，全面促进传统物流向智慧物流转型。
物流企业除负责普通货物运输外，还覆盖食品运输、医药冷链运输、危化品运输等领域，所以针对物流车辆的管理监控非常重要。
通过在车辆上安装车载监控系统，实现车辆远程视频浏览、车辆地理位置记录跟踪，是当前的重要管理手段。
但受限于当前无线技术和网络能力，监管的范围、时效性、有效性都存在较大限制。
一方面，由于带宽和稳定性不足，视频无法实现全量实时高清回传，对驾驶人/车辆真实状况无法掌控；另一方面，车载监控视频大多离线存储在本地，设备易损坏，数据易丢失，无法可靠提供突发事件的视频调取。
传统港口环境下，龙门吊、集卡（集装箱卡车）、视频监控等关键业务系统传统上采用光纤、工业WiFi等通信手段，存在建设和运维成本高、部署不灵活、稳定性与可靠性不高等痛点。
传统港口的龙门吊机主要靠人工进行操控，工作辛苦、效率较低，并且近年来司机老龄化严重，人员短缺。
对于实现龙门吊远程操控需求迫切，远程操控对于网络要求高，网络时延要求是毫秒级（30毫秒），当前龙门吊通过光纤通讯，需部署光纤转盘，长期操控易出现故障，每个龙门吊的光电缆部署需要200万元以上，且每两年需要更换，多台同时操作时光纤拖地易缠绕。
如果采用Wifi方式只适用于单机远程操作，且传输距离比较受限；采用波导电缆、波导管方式带宽受限，带宽一般只有100M左右，最新一代也不过在200M左右。
前端在每个龙门吊安装4个实时回传高清摄像机，通过5G网络回传到中控室。
5G无线网络解决了光纤缠绕的问题，可以同时操作多台龙门吊并行工作，有效降低设备购置率，同时降低了线缆更换的维护成本；大带宽的能力保证多龙门吊的并发高清视频上行需求；低时延有效保证远程控制的精度。
码头内集卡主要有AGV和跨运车两种，主要负责码头前沿到堆场的运输。
AGV可靠性高，依靠磁钉运行，对于磁钉的安装环境要求高，且扩展难度大；跨运车与龙门吊相似，如果要实现远程操控，也受限于传统的网络的高时延。
港口环境复杂，没有红绿灯，堆场情况变化快，需要有摄像机和多种传感器对于周边环境进行感知，人与车、车与车、车与物之间的实时交互，实时决策，保障远程操控的半自动化，自动化。
在车载端，AGV车身前部和后部各安装3个5G高清摄像机，采集360度环视视频，通过5G网络与自动驾驶车辆底盘线控设备以及视频采集设备进行数据交互,实现对智能车的实时监测和管控。
在监控中心发现自动驾驶车辆有异常时，可人工接管车辆，通过远程驾驶将车辆行驶至安全地带。
城市道路管理包括城区主干道和桥梁、高架、隧道等重点道路，通常由各级道路桥梁监督管理服务中心负责维护。传统的维护主要靠巡检车辆进行日常巡检。每辆车巡检1次时间约30分钟，每天巡检2次。
路桥情况更多的采用人工靠肉眼进行评估。当前操作模式依靠巡检人员经验判断，如果路面情况严重影响通行，则马上电话通知维护值班人员至现场处理，并通过微信将现场情况拍照提供给维护人员。
巡检过程中路面视频记录在车载NVR，回到所里后拷贝至存储服务器，归档管理12个月，但数据并没有进行结构化分析，成为沉睡的数据。
5G和AI技术的发展，可以通过前端高清视频监控获取高质量路面画面，通过算法对路害进行实时分析，并根据路桥严重程度行程高中低三类优先级工单，针对高优先级的工单，可以及时通过5G网络将高清视频画面回传，支撑监控中心对路害进行分析并制定相应解决方案；中低级的路害工单则派发至对应管理所进行统筹管理。
5G对智能交通产业在行业覆盖、产业转型、业务覆盖、视频采集提档升级、感知运用、防控能力等方面带来深刻变革。
使能智能交通，从“专制专用”走向“和谐民生”；从“看见”走向“洞见、预见”；覆盖从“零散稀疏”走向“无处不在”，实现业务覆盖的全域化、自由化、简捷化；感知从“后知后觉”走向“通感联觉”，伴随着5G、感知控制技术、视频渲染技术、智能设施装备的成熟和应用，将使智能交通的业务形式更加的自由。
既能从物理世界投射到数字世界，也能把数字世界叠加渲染进物理世界，形成虚实协同的数字孪生，重构全天候、全时空、全要素、全融合为特征的智能交通新体系，也描绘出一幅关乎于智能交通的最美画卷。
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