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智慧交通领域,BATH的终战即将被引爆?

新智驾
2020-10-13 · 17:09
[ 亿欧导读 ] 传统的交通行业正处在变革和创新的窗口期中,智慧交通方案将重塑这个行业,而在过去积累了技术基础的百度、腾讯、华为、阿里巴巴纷纷入局,各显神通。
智慧城市 大数据,大数据,云计算,智慧交通,互联网+出行

文章来源于:新智驾,作者:安琪,图片来自“Unsplash”

【编者按】百度从自动驾驶出发,为城市交通赋能;腾讯专注资源整合,致力于生态建设;华为垂直化布局,打造智慧城市;阿里则是倚靠阿里云平台,落地具体交通场景。随着各家的智慧交通方案的到位,传统的交通行业也迎来了改变的契机。

本文转载自新智驾,原作者安琪;由亿欧汽车整理,供业内人士参考。


2020年于智慧交通行业而言,是极具意义的一年。

后疫情时代“新基建”热潮的来临,让“智慧交通”的字眼频频出现在媒体文章之中;国内密集爆发的智能网联示范区也在加紧各种道路、车辆测试工作。

事实上,科技互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位,一场科技变革也蓄势待发:

  • 今年4月,百度推出了全栈式智能交通解决方案“ACE交通引擎”;

  • 6月,华为在线上详述了其“交通智能体”解决方案;

  • 9月,在全球数字生态大会智慧交通专场上,腾讯也正式亮相了城市智慧交通解决方案“We Transport”;

  • 同样,阿里在云栖大会上正式发布城市大脑3.0的核心技术体系,其智慧高速解决方案也在不断升级;

有别于传统交通企业的方案,这些方案的技术底座是5G、云计算大数据、AI技术等新兴技术。也正是这些新兴技术,让交通的数字转型有了更多的想象空间。

本文尝试对BATH在智慧交通方面的最新布局进行一次梳理,窥探其触手在交通行业伸到了何处。

百度:以自动驾驶切入,智慧交通业绩颇丰

在“新基建”话题火爆交通行业之前,人工智能、大数据、云计算这些信息技术,早已成为BATH近年来发展的关键词。

但在四家竞争中,百度Apollo的自动驾驶技术显然是一个独特又关键的存在。

百度的自动驾驶之路,最早可以追寻到2013年。经过7年的发展,系统的一次次迭代,百度逐渐成为国内自动驾驶的领头羊。

但单车智能的发展很难满足自动驾驶的安全要求,所以百度认为,自动驾驶的最优解是聪明车+智能路的结合。也就是说,车路协同是可以借助的外力。

在这个技术路线探索的过程中,百度发现,在自动驾驶领域收集的海量数据不仅可以用来指导无人车的发展,也可以赋能交通,解决目前交通管理中存在的感知、研判、和控制痛点。

因此在今年4月,百度发布了一个全栈式智能交通解决方案“ACE交通引擎”,系统地呈现了百度“一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态”的业务规划。

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从路线来看,可以看到小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图是这个架构的数字底座,通过车、路、云、图等基础技术的智能化来赋能其他场景。

而Apollo自动驾驶和车路协同则是这个架构的两大引擎。

通过这些技术基础,百度的方案能在智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等N个场景上落地。

可见,百度对智慧交通的理解,并不止于路端的改造升级,而是通过自身的业务板块将自动驾驶、车路协同、智能云纳进统一的版图进行联动。 

凭借着“ACE交通引擎”,百度Apollo的智能交通项目在近段时间迎来了集中爆发,与国内10余个省市开展智能交通的落地合作。

  • 9月3日,合肥市与百度Apollo在自动驾驶、智能交通、智能网联等领域全面深化合作;

  • 6月24日,百度与成都市高新区进行签约,将联合推动四川省第一个智能驾驶标杆项目建设;

  • 5月8日,百度Apollo与广州开发区签订战略合作协议,将在自动驾驶、智能交通等领域开展全面合作;

  • 4月21日,百度与南京市、秦淮区两级政府以及亚信集团签订了三方战略合作协议;

  • 3月24日,百度Apollo中标山西省交通强国建设试点自动驾驶车路协同示范区(城市路段)项目;

  • 3月23日,百度Apollo中标合肥市智能网联汽车塘西河公园5G示范运行线设计采购施工一体化项目,将建设中国首个大型5G车路协同示范线;

  • 3月17日,百度Apollo中标重庆永川区“西部自动驾驶开放测试基地”建设项目。

如此密集的城市合作签约中,“自动驾驶”“车路协同”是高频词汇。可见自动驾驶确实是百度在智慧交通项目落地上的一大助力。

但就像自动驾驶的实现不能依靠一家企业单打独斗,智能交通的发展也不能只依赖一家企业的支撑。

百度也在积极寻找合拍的智能交通合作伙伴。

今年8月19日,百度还首次举办了一个面向智能交通领域的区域合作伙伴大会,以此吸引更多的交通合作伙伴,不断促进智慧交通技术的迭代升级和业务落地。

至此,百度Apollo在智能交通领域的底牌已然十分清晰:一手是“ACE交通引擎”方案,用以吸引城市合作,另一手则是不断扩张的百度Apollo合作生态,两者有望形成一种良性的循环。

腾讯:资源整合,“We Transport”出炉

一直以来,腾讯在交通层面的触手也不算少:腾讯乘车码、公共出行服务、智慧高速、智慧停车等,但始终缺少一个系统性的框架。

因此在9月10日,腾讯在全球数字生态大会智慧交通专场上,正式亮相了城市智慧交通解决方案“We Transport”。

同时,腾讯直接在会上腾讯启动了智慧交通生态合作伙伴计划,并发布《腾讯未来交通白皮书》。

可见,无论是技术业务谱图,还是生态合作伙伴,腾讯都势在必得。

从解决方案“We Transport”来看,腾讯将在交通建设、交通管理、交通营运和交通出行服务四个具体场景进行落地。

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  • 也就是说,腾讯将会助力建设智慧道路、交通大数据中心、智能网联先导区建设等主要场景,赋能交通基础设施;

  • 同时,发力交通综合监控和指挥、交通安全管理与应急、综合智能缓堵整治等场景,为交通管理部门提供便利;

  • 此外,还会与合作伙伴为智慧园区、公交、地铁等城市公共交通输出针对性的运营解决方案;

  • 最后,构建MaaS一体化出行服务平台,通过腾讯自有的C端触达能力如乘车码、小程序、腾讯车联等能力来让用户获得更好的体验。

这是一个非常庞大而分散的产业链条。

对此,腾讯整合了自身的业务资源,提出了一个全新的业务和能力图谱。其中包含了一个动态的数据底座和一个“5+5+3+3架构”。

5+5+3+3.png.png

动态的数据底座里面既包含了腾讯自有的数据,同时也包含了交通运输数据,从而获得源源不断的数据来源。

同时,通过“5+5+3+3战略架构”,可以将整个数据底座上的信息充分的运用起来,提供给各个城市或者地区使用。

而“5+5+3+3战略架构”,则是五大基础设施、五大核心引擎,三大能力平台和三大生态。

  • 五大基础设施包含:大数据、AI、腾讯云、5G和GIS(空间位置信息系统);

  • 五大核心引擎包含:V2X数据服务引擎、高精差分服务引擎、信息安全引擎、交通大数据引擎及城市级仿真引擎;

  • 三大能力平台包含:车路协同边缘计算平台,自动驾驶云平台及交通云控平台;

  • 三大泛在生态包含:内容生态、社交生态、服务生态;

这一系列操作一气呵成,不难看出在新基建背景下,腾讯想在智慧交通领域大展拳脚的愿景。

当然,腾讯过往并非没有积累。

在自动驾驶和车路协同领域,目前腾讯在北京首钢冬奥园区已经做了5G边缘计算的车路协同场景验证;

在虚拟仿真技术层面,腾讯的TAD sim也已经落地了国家智能网联汽车(长沙)测试区;

此前,腾讯与广州地铁联合推出全国首个轨道交通智慧大脑“穗腾OS”;

今年6月,腾讯还与西安交通局达成战略合作,共同构建西安公共交通领域的智慧大脑;

7月,腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”,推动交通大数据在交通产业发展中融合应用。

通过资源的整合,腾讯在智慧交通层面的能力和规划更加一目了然,在项目合作和生态建设上也更具吸引力和竞争力。

华为:交通智能体+多线操作

事实上,华为在2017年就进入了交通领域。2018年,华为推出主打交通信号优化的“TrafficGo方案”。

同年10月,推出华为云EI城市智能体,跟应急、环保、水务、水利、燃气等场景共同成为城市智能体的组成部分。

不过,在此后的一年多里,华为的智慧交通信息大多停留在新品发布的阶段。

直到今年6月23日,华为才透露更多信息,在线上首次详细完整地介绍了其“交通智能体”解决方案。

“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗,以智慧城市为建设目标,面向新基建,为交警客户打造的端到端完整解决方案。

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据雷锋网了解,这个方案主要分为三大部分:感知层、交管大脑、执行体。

在感知层面,华为布局了软件定义摄像机SDC、全系路口等产品和方案。通过感知端的智能化升级,实现路网全息感知(全智能、全要素、全天候),实现路口数据全量精准刻画;

而“交管大脑”层则通过感知数据的汇聚,挖掘视图资源,赋能执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信控优化策略等7大业务。

最终在执行层上,基于大数据情报串联实战应用,实现交通业务上的管理闭环。

目前,华为的“交通智能体”在天津、无锡、深圳、湖南等城市已经应用落地。

  • 在天津生态城,主要是围绕交通信号优化展开应用;

  • 在湖南全省道安云项目,华为则是提供了大数据平台、云平台技术;

  • 在国家智能交通综合测试基地(无锡),华为则是发力于城市级的C-V2X网络,部署了自研芯片的RSU和T-Box等产品;

  • 在深圳,华为则与深圳交警开展全市智能灯控一张网、人工智能辅助执法、提升大数据打击效率等方面的工作。

可以看到,不同于百度和腾讯,华为的智慧交通方案更加垂直化,在硬件上也更加底层和深入。

但这不意味着,华为在智慧交通的布局只在交警端有动作。

智能汽车是未来智慧交通的一个核心组成,华为也这上面花了大力气。

在9月26日的北京车展上,华为就全面展出了其在汽车方面的布局。

展台上,华为展出了包括激光雷达、角雷达、双目摄像头、鱼眼摄像头、多合一电驱动系统,以及全新一代的MDC智能驾驶计算平台等产品,几乎囊括了全部智能驾驶汽车所涉及的硬件。

从感知、规划、到控制,这些硬件对于打造一辆聪明的车来说,无疑是至关重要的。

此前,华为C-V2X产品线总裁吕晓峰就表示:智慧的路+聪明的车,是智慧交通和自动驾驶的终极方向。

因此除了打造智能汽车硬件之外,华为还自研了一系列的车路协同产品:5G 车载模组 MH5000、路测单元、网关等产品。

而在自动驾驶方面,华为除了自研MDC智能驾驶计算平台等,还能够提供包含虚拟仿真在内的自动驾驶云服务、高精度地图产品,促进智能驾驶快速发展。

虽然这些能力都分散在不同的组织架构,但依然是华为智慧交通大框架上不可缺少的核心组成。

阿里:交通大脑+内外联动

跟华为一样,阿里的智慧交通业务板块也分属不同的组织架构。

作为改善城市交通拥堵的探索性项目,杭州城市数据大脑项目在2016年6月启动。其中交通大脑,就是阿里云城市大脑中最为核心的业务,与城管、文旅、卫生健康等业务并行。

在2014-2019年间,阿里通过全资收购高德地图(定位与导航)、合资成立千寻位置(高精地图)、收购浩鲸科技(运营商ICT、交通)等一些列进行了交通大脑的版图布局。

2019年8月15日,阿里云联合千方科技、高德地图推出“城市大脑•交管联合解决方案”。这个交管联合方案主要包括:三层基础架构、四大核心能力和六大应用场景。

  • 三层基础架构:数据层、算法层、应用层; 

  • 四大核心能力:阿里云计算的底层服务能力、千方科技和交管的业务融合能力、高德地图的交通信息服务能力、三方合力打造的数据接入能力;

  • 六大应用场景:交通指挥管控应用、交通信号优化应用、交通缓堵治乱应用、交通运行评价应用、预警预测研判应用、公众出行服务应用。

此外,阿里云推出的四款AI视觉平台天曜、天鹰、天机、天擎能够对城市道路的交通事件、事故进行全方位的感知。

但阿里云的智慧交通方案也远不止于。

2019年6月14日,阿里云联合高德地图推出了智慧高速解决方案,通过底层数据处理和视频感知,来处理高速公路上不同场景下的问题,实现异常事件发现处置、未来路况预测、公众出行引导、出行安全治理等应用。

同年的杭州云栖大会期间,阿里云还联合多家生态伙伴发布了智慧高速自由流解决方案。基于这个方案的“高速自由流稽核项目”于2019年末正式落地广东。

这个项目采用了阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术,能够快速处理海量数据,能在海量图片中准确识别车辆,更加清晰地反应车辆在高速公路上的实际通行与收费情况,解决高速收费站撤站后带来的难题。

在智能车端方面,阿里的智能网联汽车业务资源主要集中在斑马网络。

2020年5月,斑马网络实现了战略重组,阿里将AliOS的完整技术体系和核心技术人才全都注入了斑马网络。后者拥有AliOS底层架构代码完整的所有权和使用权,并可授权汽车品牌或其指定合作伙伴使用。

而在更高级的自动驾驶层面,则是由阿里的达摩院来负责。

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2020年的云栖大会上,阿里发布了首款自动驾驶物流小车——小蛮驴,来满足末端物流场景、提供最后三公里配送服务的物流需要。

同时,阿里还亮相了自动驾驶车辆的技术图谱。

在算法层面,达摩院提出了“小前台、大中台”算法架构,利用自动驾驶机器学习平台AutoDrive来提升算法的研发效率。同时,阿里还进行了软硬协同设计,以减少硬件成本,同时带来功耗降。

总地来看,阿里虽然也没有形成智能汽车、自动驾驶、交通大脑统一的业务大版图,但每个板块的定位和发展都是非常清晰且深入,并且资源也都相互共享。

其内部生态包括了达摩院、高德地图、数据智能、IoT物联网等团队,外部则是有千方科技、浩鲸科技、斑马网络、千寻位置、公路科学研究院等合作伙伴。

通过内外的联动,也得以勾画出阿里在大交通上的版图模样。

随着各家的智慧交通方案的到位,传统的交通行业正在被重塑。但对于交通行业来说,无论怎么升级,保证安全、提升效率才是真正的关键。玩家只有认真地在产品上打磨这两点,才能在赛道上立足脚跟,放眼未来。

本文经授权发布,版权归原作者所有;内容为作者独立观点,不代表亿欧立场。如需转载请联系原作者。

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