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GIV2022交通运输部公路科学研究院周炜:对营运车辆智能化、智能车辆使

时间:2022-12-20 02:05 来源:网络 阅读量:16056   
2022年12月16-17日,由合肥市人民政府和中国电动汽车百人会联合主办的“2022全球智能汽车产业峰会”在安徽合肥举行,由安徽省发改委指导。本届论坛围绕“智能汽车发展的全球新变革与新战略”主题,设

2022年12月16 -17日,由合肥市人民政府和中国电动汽车百人会联合主办的“2022全球智能汽车产业峰会”在安徽合肥举行,由安徽省发改委指导。本届论坛围绕“智能汽车发展的全球新变革与新战略”主题,设置了五场主题论坛和两场闭门会议,与行业组织、高校、龙头企业代表共同探讨中国智能汽车发展新路径。

其中,在12月16日举行的“科学家论坛”上,交通运输部公路科学研究所所长、俄罗斯工程院外籍院士周伟发表了精彩演讲。以下为现场演讲实录:

大家好,我是交通运输部公路科学研究所的周伟。关于车辆的智能运营,我们的想法是从道路运输行业和设备使用的角度,尊重和认可其思路和技术路线。我将从以下四个方面来阐述我们对这个问题的思考和理解。

一、交通活动的属性和定位。

它是一种生产经营活动。俗话说,逢山开路,遇水架桥。其生产要素包括人、机器、材料、法律和环境。运输也是一种生产经营活动,生产的目标是提供高质量的运输支持。就运输管理而言,运输管理包括运输企业的生产组织和管理行业的安全生产监督。运输管理的主要要素是生产要素和生产过程。营运车辆作为生产资料,也称生产工具,由适应性、有效性、可靠性等因素构成。对于非营运车辆,我们认为是消费品,满足人的个性化需求。

第二,自动驾驶车辆的应用现状。

自动着陆是一个非常紧迫的问题。存在的问题,从推动实施主体来看,生产端热,使用端不会用,不敢用,不赚钱。这样上下两端就无法形成良好的生态。从实施过程来看,从车辆生命周期角度推广使用的思路、路线、政策不够完善和准确,导致RD和生产热端,社会使用冷端。从长远来看,这件事是不可持续的。所以我们在探索自动驾驶的商业化。我们对这个问题有以下判断:

长尾理论和长尾效应。长尾效应是一个经济学和统计学的概念,但是对于自动驾驶车辆的应用也有类似的关系。比如自动驾驶车辆测试,即使50天也能满足99.9%的问题,但还是有0.1%的问题。即使是5000天的测试,也不一定能找到原因或者遇到这个问题。同样,检测的里程和费用也是一样的。如何解决这个长尾问题?能解决长尾问题吗?有几个判断。

基本上,第一,自动驾驶智能汽车已经具备了落地应用的基础和条件,第二,通过有条件的使用,这种思路和思维可以有效推动商业应用。俗话说,走不动就绕。怎么才能绕过去?我们的使用条件落在“长尾”的“头”,也就是说,在可靠性和稳定性高的领域,而不是被用在“尾”。基本思路是建立车辆技术状况与车辆实际使用状况的匹配,改善运营状况。这样,我们就可能解决长尾效应的问题。

对于自动驾驶车辆的分类,目前SAE的分类是L0-L5,所以这个分类有一系列的标准和规范,但是我们认为是车辆的自动分类,而不是车辆的智能分类。系统的自动分类和车辆的智能分类还是有一定区别的。关于这个区别,我们认为“智能车”和“智能车”有本质的区别,“智能车”就是保持车辆原有的特征,遵守原有的法律法规。“智能车辆”不一定要完全符合车辆法规,但它可能在外形和技术性能上与原车或我们的传统车辆有着本质的不同。

司机和安全官员。驾驶员的位置就是方向盘的位置,这是一个法定的位置,也就是责任主体的位置。有些智能车辆一会儿由人驾驶,一会儿由机器驾驶。如果那个位置叫安全员可能不合适,建议还是把那个位置叫司机位置比较好。对于无人车,可能会涉及到远程控制。即使是遥控也必须符合司机的技术性能和特点。

还有就是高精度定位和高精度地图的问题。高精度定位的问题可能与国家安全和其他安全要求相冲突。此外,高精度地图在一些沟壑或建筑物的覆盖下,会遇到信息不稳定、不完整的问题。对于无人驾驶和无条件自动驾驶的概念也很重要,这是一个非常漫长的过程。现在的根本问题是有条件的自动驾驶,这也是我们解决长尾问题的一个根本出发点。也就是说,我们是在稳定可靠的有限条件下使用,而不是无限条件下。

关于车路协同,我们认为本质上是车路协同,既包括物理协同,也包括信息协同,同时未来要实现管理协同。

登陆主要有以上障碍。解决这些障碍对于登陆使用非常重要。这些障碍属于政策法规、标准规范、测试评估、网络安全和基础设施,但是一定不要忘记一个很重要的条件就是检测和维护。

第四,智能运营车辆管理的思路。

车辆管理方面,车况要与其使用条件相匹配。按照行业管理的要求,不允许非法经营,合法经营是有规则的。本规则与车辆安全相关,包括车辆技术条件、车辆使用条件、从业人员条件、企业管理条件、行业监管条件。

对于车辆的分类,需要分阶段应用。我们有一本书《运营车辆智能化应用发展报告》,2020年12月出版,可以作为参考。如果将车辆的智能操作商业化应用,需要考虑以下技术路径问题。

这个思路其实很简单,就是从风险最小的角度来解决问题。比如对于货运车辆来说,最大的风险就是载货量大,所以要从轻、微的角度来解决这个问题。对于客运来说,客车型号越少,载客量越少,风险越小。至于车速,车速越低风险越小,条件越封闭风险越小。由此可见,运营车辆的智能化应用是从轻微型货运车辆和中小型客运车辆开始的,使用低负荷、低速度的封闭半开放区域是一条非常重要的路线。也就是说,高风险降低为中风险,中风险通过设置条件提升为低风险。

在使用过程中,首先可以用于城市公共交通和城市微循环,比如自动驾驶出租车、城市物流配送、各种封闭场景。

运营车辆的智能化应用也需要一些保障,包括政策法规的保障、标准规范的保障、测试评估体系的保障,其中测试评估包括规范测试和封闭场地的验证性测试。这是法律测试的内容。对于自愿测试,它包括可靠性测试和演示测试,其中模拟测试可能被集成到各种测试的交叉点或各种测试的内部。

同时,我们认为检查和维护系统非常重要,任何设备在使用中都会出现可靠性问题,所以需要进行检查和维护。现在对网络安全的要求很高,也提出了很多问题,就不赘述了。关于道路基础设施,我们认为关键核心路段需要车路协调,这对基础设施提出了更高的要求。比如桥梁、隧道、弯道、事故黑点,都可以通过车路协同的方式解决信息不完整的问题,这对于提高应用的安全性和安全性非常重要。

这就是我们对车辆智能运行或智能车辆使用的思考和认识。我们可以一起讨论这个问题,如果有什么不对的地方,请给我们批评。

谢谢你

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