智能汽车|“解困”车路协同，智能数据运营商如何突破？( 二 ) 中薪|高薪|智能|协同|突破|数据

1、路侧数据与RTK结合的高精度融合定位
2020年，觉非科技与中国移动的合作持续深化，推出了RTK与路侧辅助定位相结合的高精度融合定位方案，并应用于港口、隧道和城市高架桥道路等场景。
觉非科技利用路侧的激光雷达和相机等传感器，结合激光点云、图像和高精地图数据，实现了对车辆的实时感知识别、跟踪，并实时输出精度厘米级、语义化的定位结果，通过中国移动5G，将定位结果实时传输给自动驾驶车辆。
车路协同的技术落地与5G技术的共同加持，有效降低了自动驾驶车辆传感器的使用数量与配置标准，进一步提升自动驾驶单车与管理的投产比。

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目前，觉非科技也是中国移动自动驾驶解决方案合作伙伴，并成为了中国移动首批高精度定位生态合作“纵横”计划成员。
2、智能网联的城市道路场景化解决方案
智慧路侧基础设施是智能交通系统的核心组成，具备人、车、路交互功能的智慧路侧设施构建将成为必然。
觉非科技的边缘计算终端解决方案与“车道级交通事件检测系统”目前已落地智能网联新型示范区。
其通过路侧摄像头、激光雷达、毫米波等多传感器数据，结合边缘端毫秒级实时对图像序列的变化选取目标信息进行计算处理，根据图像算法和车辆跟踪等深度学习模型，结合车道级高精地图，结构化和语义化的实时输出路况、交通事件类型及定位信息，并云端传输至业务平台。
【 智能汽车|“解困”车路协同，智能数据运营商如何突破？】

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系统以“上帝视角”的方式，实现了对于T字路口或十字路口的数字化管理。同时，觉非科技开创性地将系统与电子屏进行结合，实现了对于路口的盲区检测，通过电子屏实时提醒自动驾驶车辆盲区感知结果，尤其是辅路非机动车行驶状况，为V2X的基础要求——安全，提供了强大的保障。
3、道路资产数字化与智能巡检引擎
而面向新基建智慧交通建设领域，觉非科技结合边缘计算终端与解决方案，也推出了“道路资产数字化及智能巡检系统”。
此前，觉非科技携手蓝信科技，将系统应用于疫情阶段的高铁轨道巡检管理中。通过图像识别算法与数据训练模型，基于视觉的实时感知，满足对高铁轨道道路和周边的监控。
在疫情期间，这种自动化运作的方式，不但为巡检结果的可靠性提供保障，也确保了作业人员的人身安全。
目前，觉非科技已将此系统的应用延展至高速道路。在构建道路基础设施高精度数字化模型的同时，实现了路产自动化巡检和一体化运维管理，为道路设施的智能化管控、智能化养护和全生命周期监管提供了有效支持。
此系统目前已正式落地安徽、浙江等地重点区域高速路段。系统所产生的高精度实时数据，也将成为车路协同可持续发展的重要突破点。
站在车路云协同的起步阶段来展望，其覆盖领域之广，涉及产业链之长，政府支持力度之大，无疑都在释放着强烈的信号：车路协同的大规模应用与推广，已经成为了中国未来交通发展的一个充满潜力的选择。
车路协同“中国路径”的健康发展，未来还需要创新的商业模式和数据开放模式，尤其需要探索系统、管理、服务等方向的深度数据融合。
而现阶段，可以预见的是，掌握车路协同中所产生的大量车端与路侧数据与解决数据融合，将有可能探索出崭新的市场空间。