2022年12月16 —17日，由合肥市人民政府和中國電動汽車百人會聯合主辦的2022全球智能汽車產業峰會在安徽合肥舉行，由安徽省發改委指導本屆論壇圍繞智能汽車發展的全球新變革與新戰略主題，設置了五場主題論壇和兩場閉門會議，與行業組織，高校，龍頭企業代表共同探討中國智能汽車發展新路徑

其中，商湯爵英汽車道路合作總經理吳偉在12月16日舉行的雙智論壇上發表了精彩演講。以下為現場演講實錄:

大家好，我來介紹一下商湯絕影在車路協同領域的最新進展，以及我們的一些應用場景。

雙智意味著國家現在有了非常明確的政策導向，為汽車城市協同發展和產業升級帶來了巨大的機遇目前雙智城市有十幾個如果從這個維度去思考，首先要弄清楚以雙智摩城的協調來說，它的技術架構是什么樣子的從商湯科技的角度，我們把摩城和雙智摩城的架構分為四層

第一層是智能基礎設施，包括車輛的一些邊緣硬件，包括之前的一些智能燈桿，一些設備都包含在基礎設施中第二層是信息網絡的多網融合，進行數據聚合第三層是新的網絡設施，這也是我們商湯努力的主要方向第四層是智慧城市+智能網聯汽車的應用層，我們希望通過應用層把這些技術串聯起來總的來說，我們希望通過四層技術架構，實現Motown的融合發展，開啟Motown智聯AI與工業的融合，重構數據的價值，等等

在我們的理念下，我們要打造這種雙智能城市的車路協同，主要方案叫做軟件定義車路協同我們的認知是，在過去的傳統交通建設中，已經有很多硬件基礎設施，包括路邊的MCU其實更新的技術還是很快的如果政府重復投資建設，資金還是會很高所以我們希望以軟件定義的方式使用交通道路協同的軟件模塊，讓里面的軟件快速升級

這和行業內一些頂級車企有點類似他們在自動駕駛自行車上使用這樣的陰影模式，不斷迭代升級他們的模型我們也希望把車路協同做成這樣一個軟件系統，可以通過云端拉，不斷升級路側和云端的模型，不斷提升自己的能力，無論是算法倉庫的類型，還是現有算法的精度

如果要體現軟件定義的車路協同，我們希望實現按需定義，持續運行的模式基于這一理念，我們構建了車路協同的整體產品矩陣，包括L4自動駕駛小巴和自動駕駛掃地機在路邊，我們也是主要通過重度AI計算的路邊計算單元，在云端，我們構建了智能計算和云控制平臺，迭代升級連續模型

有了這樣的基礎設施和算法框架，其實我們希望實現這樣一個車城融合的數字化基礎我們認為雙智是智能汽車，是智能城市過去城市里建了很多優秀的基礎設施，最終都被智能汽車使用和賦能但是，以前每天有很多智能汽車在路上跑，現在每輛車都有很多傳感器，所以在一定程度上，汽車是城市攝像頭的一大維度補充

從這個角度來說，我們構建了這樣一套思路和框架，從汽車的一些體驗到陸云的基礎設施來賦能智能汽車，移動的感知源也可以賦能雙智城市的建設。

另一個需要解決的是雙智能城市或者車路協同的平臺云平臺不可能脫離過去智慧城市的建設而獨立存在在過去，智慧城市政府可能已經建立了一個平臺系統，包括交警和交通控制等方面的6+1平臺那么如何才能做到無感嵌入，讓雙智的應用開放，為他們產生商業價值呢在這其中，我們和現有的智慧城市做了一些系統的溝通和設計，比如它的整體云控制平臺，我們的AI平臺，整體的數字孿生服務

下面我們來看幾個與Motown相關的應用第一個例子是看我們的智能汽車是如何賦能智慧城市的，或者是對比之前固定攝像頭的建設和現在移動視頻源的使用其實過去在智慧城市領域，很多應用都沒有覆蓋到，比如道路養護，環衛等其實用固定攝像頭很難覆蓋，因為固定攝像頭可能感知的距離只有50到100米，他的立柱成本也很高，政府負擔不起這么大的預算，也無法實現全覆蓋但是現在我們想到了一個辦法我們制作了一個輕型傳感器裝置，并將其安裝在公交車上一般來說，公交車的路線設計可以覆蓋整個城市其實我們就是用這種邊緣計算的方法，覆蓋所有這些感知源道路來發現一些道路病害，拉到云平臺上進行聚合，最后推送到各個局，產生大量的價值目前已覆蓋多個行業，孵化了20多個應用場景而且輕量化的邊緣裝備很便宜，大概只要2000元左右，比之前的立桿10萬元要低90%以上但是覆蓋面很大，一輛車每天能跑500公里實際上對于固定攝像頭只能開50米，實際上對可視化面積有非常大的提升

與摩城網相關的另一個應用是與智慧出行服務相關的應用場景我們在做的自駕接駁小巴，現在已經在楓溪實現了常態化運營線路，達到32公里這是公交線路上比較長的一條線，每天都正常運營，包括上海的機場等也進入了常態化小巴的銜接目前已取得18個牌照，累計運營27萬公里

另一個與車—城網絡有關我們也希望讓車路協作成為下一代智能交通，所以我們也在打造這是在一線城市建設數字雙路口，提高通行效率，我們希望通過車路協同路側和云側拉通，實現路側信息的云端匯聚

我們還在研究一件事，就是過去智能汽車是分級的，現在也需要道路分級事實上，當一些傳感器出現故障時，車方有時會執行降級策略，例如從L4到L2的降級策略我們現在也在研究，因為路邊的天氣不能保證它不會出錯當你犯錯時，賽車會有什么反應這也是我們研究的內容，即路側設施的分級和退化

最后，我們來看兩個案例一個是和廣州羊城通在廣州做的一個項目，就是廣州公交集團的部分公交車安裝我們的車路協同感知設備，實現開裂，堵補等相應道路病害的識別，同時實現相關城市運營管理的識別更好的是，我可以通過云平臺更新這些算法我不需要這些算法是完整的其實可以越用越智能

另一個是跟我們車路協調的情況，跟車路有關我們在上海臨港構建了行業領先的車—路—云—網—圖全棧技術智能汽車基礎設施協同系統在滴水湖地區，明年將實現全無人駕駛L4班車滴水湖地區的觀光道路將通過車路協調的方式來保證其功能和運行安全