雷视一体机应用实战 | 昆山中环快速路态势感知系统项目详解

近期，江苏昆山中环快速路系统交通态势全域感知采集系统建设备受行业关注，尤其是关于雷视一体机的规模应用、以雷视一体机为基础的数字孪生系统以及态势感知系统平台搭建等方面，再度引发行业人士激烈讨论。

昆山中环快速路系统交通态势全域感知采集系统建设以中环快速路交通畅通、安全管控和满足未来一段时间科技设施发展的角度出发，采用雷视融合一体机作为前端感知单元，集成了毫米波雷达和视频模组两个传感模块，在满足数据采集的高精准、全天候、大区域的同时，还具备视频直观可视化的优势。

此次雷视融合一体机在产品性能方面通过多传感器融合算法，将雷达检测的交通目标数据和从视频中提取的图像数据进行融合，提高了数据检测的精准性和产品应用的高扩展性。此外，雷森雷达还遵循运用了C-V2X的技术架构，为即将到来的车路协同建设做好了准备。

摘自 赛文交通网

信号交叉口时空利用认知新技术研究和应用展望

近日，在交通缓堵新技术及应用实践论坛上，公安部交通管理科学研究所助理研究员汤若天对交通精细化治理方面的研究和实践方面以《信号交叉口时空利用认知新技术研究和应用展望》为题做了精彩报告。

在面临着交叉口治堵存在“无全链条智能化缓堵治理措施”、“数据利用深度不足”和“治堵经验推广成本高”三大问题，公安部交通管理科学研究所依托国家重点研发计划课题：“安全效率协同导向的道路交通设施与空间组织一体化设计”，探索了一种交叉口时空认知和利用评价技术，该技术具有数据需求量小、不需要人工标定和机器训练、不依赖地图等优点，能够赋能现有的交叉口感知设备，助力精细化治理的大范围推广。

交叉口时空利用评价技术可以应用于以下四个方面：（1）交叉口时空状态监测；（2）交叉口拥堵问题的研判；（3）交通组织的辅助决策；（4）信号配时方案的比选与优化。

摘自 赛文交通网

国家级「智能交通运营商」的出现

在大热的智能交通或智能网联汽车之政策链、产业链、创新链、资金链以及技术链逐步形成并开始试点示范的当下，行业一直在呼吁“智能交通运营商”的出现。

2021年9月，天翼交通科技有限公司（以下简称“天翼交通”）成立之初就被赋予“国家级智能交通运营商”的市场角色。天翼交通是由央企中国电信、中智行，以及苏州市国资平台先导产投三方共同出资设立，依托中智行在自动驾驶领域的技术积累，集成中国电信的通信能力，天翼交通从诞生之时，就注定要成为中国智慧交通领域的“国家队”，同时也承担着打造车路协同“建设+运营”一体化的重任。

2022年8月，天翼交通联合中智行发布的“轻车·熟路”新一代基于车路协同的自动驾驶系统。该系统首次实现以轻量化自动驾驶车+高级别全息智能道路，依赖纯路端感知在城市级公开道路上达成长距离、长时间L4自动驾驶。目前，“轻车·熟路”系统已经率先在苏州应用实践。

摘自 赛文交通网

智能网联汽车准入试点公开征求意见，自动驾驶进入规范化发展时期

11月2日，工业和信息化部（以下简称“工信部”）、公安部就《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知（征求意见稿）》征求意见。中央两部门提出，在试点城市的限定公共道路区域内，对试点准入的智能网联汽车产品开展上路通行试点。

按照《征求意见稿》的思路，试点工作总计包含四部分：一是试点城市，二是试点汽车生产企业，三是试点产品，四是试点使用主体。总体精神是工信部、公安部遴选符合条件的道路机动车辆生产企业和具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对通过准入试点的智能网联汽车产品，在试点城市的限定公共道路区域内开展上路通行试点。

据了解，此项试点工作的申报城市应为地级以上城市（含直辖市下辖区），由拟申报试点城市主管部门牵头，联合拟申报试点的汽车生产企业、使用主体组成联合体进行申报。

摘自 ITS智能交通

智慧交通评价指标国家标准发布

《智慧城市评价模型及基础评价指标体系 第5部分：交通》（GB/T 34680.5-2022）（以下简称《智慧交通评价指标》）近日经市场监管总局（标准委）批准发布，将于2023年5月1日起正式实施。该标准由交通运输部科学研究院、中国电子技术标准化研究院等单位联合起草。

该标准规定了智慧城市交通评价指标体系框架，描述了评价指标说明和指标权重，适用于指导开展智慧城市交通建设发展和服务水平的评价。智慧交通评价指标共涉及4个一级指标评价要素，包括13个二级指标、21个三级指标。该标准对21个三级指标的内涵、量化方法等内容分别作出了说明，是评估城市智慧交通应用与服务水平的主要依据。

摘自 ITS智能交通

徐建闽：交通+AI，不能脱离交通基础

华南理工大学土木与交通学院教授、智能交通系统与物流技术研究所所长徐建闽介绍说，如今，AI技术现已应用于交通目标检测、驾驶行为分析、交通流参数提取、出行规律挖掘、交通预测与管控、信号优化控制等诸多领域。

“就交通而言，更应该从实际交通问题出发，以交通领域的基础理论和关键技术为前提，再交叉融合人工智能、现代通信、自动控制等其他新技术。”徐建闽说，所以他认为更合理的提法应该是“交通+AI”，交通才是基础，脱离了交通这个基础AI就无法发挥其在交通领域的作用。

徐建闽认为，在今后相当长的时期内，“交通+AI”的主要研究方向会聚焦于城市或城市群的交通态势预测、拥堵区交通信号配时优化控制、新型混合交通流（网联车/非网联车，燃油车/新能源车）车路协同优化、各类交通方式的出行规律挖掘与高品质交通规划、绿色低碳交通措施及管控、灾害作用下大范围交通应急管控与救援疏散等。

摘自 赛文交通网

高精地图的城市“攻坚战”

今年7月，北京正式开放国内首个无人化出行服务商业化试点，小马智行和百度成为首批获许企业，30辆Robotaxi实现了常态化运营并开展收费服务。除了通过携带摄像头、激光雷达、传感器等各种设备增强感知能力，Robotaxi能够在“主驾位置无安全员”的情况下和其他社会车辆“并驾齐驱”，还有一个重要倚仗——高精地图。与普通导航地图为“人”服务相比，高精地图主要为“车”服务。按照业内流行一种说法，激光雷达和高精地图是两根拐杖——靠激光雷达来增强感知能力，靠高精地图来提高规划能力。通过这两根拐杖，就可以帮助车企快速地实现高超前的智能驾驶功能。

高精地图主要经历三个发展阶段：（1）起步：与自动驾驶“深度绑定”；（2）发展：由高速场景迈入城市出行；（3）未来：探索多元化路径。

根据智研咨询的预计，到2025年国内外自动驾驶高精地图市场规模将有望达到89.6亿美元。其中，中国高精地图市场规模将由2021年的10.2亿美元增长至2025年的32亿美元。

摘自 赛文交通网

李瑞敏：MaaS可持续的商业模式难觅

目前，MaaS的发展主要面临以下几个挑战。

一是，可持续的商业模式难觅。在这个方面，MaaS所面临的挑战可能比预期的更大，究其原因就是其实质的益处、盈利的模式等尚未明晰，在此背景下，MaaS有可能成为一种只是被炒作的社会技术现象，而缺乏对其理想状态的实现，无法获得所谓的好处（例如促进可持续交通的发展）。

二是，规模庞大的用户群体难找。MaaS终极目标（之一是吸引私人小汽车转向可持续交通方式）的实现面临着极大的挑战，对于未来MaaS的发展，了解MaaS对用户（尤其是目前的小汽车出行者）的潜在吸引力和用户需求——即，MaaS可能为他们解决什么问题——对于MaaS的成功至关重要。

三是，如何客观定位技术的力量。目前许多新的交通服务、技术和业务难以被视为“颠覆性的”，因为它们仍然试图通过传统的运输方式赚取收入。而在交通运输领域，或许只有当出行所需的时间和出行是一种衍生需求的核心原则受到挑战时，真正的“颠覆”才会发生。同样，对于MaaS而言，如果不能在改变出行方式等方面发挥明显的作用，似乎也难以谈得上是什么“颠覆”性的东西。