车路云一体化融合控制系统白皮书_34页_2mb

车路云一体化融合控制系统白皮书总结

核心内容

车路云一体化融合控制系统（SCCVRCI）是依托新一代信息与通信技术，将“人-车-路-云”系统融合，实现协同感知、决策与控制的智能网联汽车信息物理系统。其目标是提升车辆行驶安全、交通运行效率及节能性能，同时支撑国家智能汽车和交通强国战略，构建统一的智能网联汽车产业生态。

主要观点

• SCCVRCI 是智能网联汽车发展的关键支撑系统，通过融合车、路、云数据，实现全域协同控制。
• 系统由六个核心部分构成：网联式智能汽车、路侧基础设施、通信网、云控基础平台、云控应用平台及相关支撑平台。
• 云控系统采用三级云架构（边缘云、区域云、中心云），满足不同应用场景对实时性与服务范围的需求。
• 云控系统支持多种功能分类，从感知增强到全域融合控制，服务于不同等级的智能网联汽车及交通参与者。

关键信息

系统架构及组成

• 系统架构：由网联车辆、路侧基础设施、通信网、云控基础平台、云控应用平台及相关支撑平台组成。
• 云控基础平台：
  • 由边缘云、区域云和中心云组成，形成逻辑协同、物理分散的云计算中心。
  • 边缘云负责实时与弱实时服务，区域云负责区域级交通管控，中心云负责宏观数据分析。
• 云控应用平台：
  • 为智能网联汽车提供安全增强、效率提升、节能优化等服务。
  • 支持实时协同与非实时协同应用，如远程驾驶、辅助驾驶、安全预警等。
• 路侧基础设施：
  • 包括RSU、RCU、感知设备（摄像头、雷达等）及交通信号设施，实现车路互联与环境感知。
• 通信网：
  • 集成5G、MEC、V2X等技术，保障车路云之间高可靠性、低时延、大带宽的通信能力。

系统特征

• 车路云泛在互联：通过标准化通信机制，实现全域节点互联互通。
• 交通全要素数字映射：构建物理交通的实时数字映射，支持各类协同应用。
• 应用统一编排：优化应用间协作，提升整体系统性能。
• 高效计算调度：实现资源按需分配，保障系统运行效率与稳定性。
• 系统运行高可靠：通过融合感知、集中计算与多重备份，确保系统高可用性。

系统关键技术

• 边缘云架构技术：支持实时与弱实时应用，实现低时延、高并发数据处理。
• 动态资源调度技术：通过负载均衡、生命周期管理，提升系统资源利用率。
• 感知与时空定位技术：实现多源异构数据融合，提供高精度、高可靠定位服务。
• 车辆与交通控制技术：支持协同决策与控制，优化交通运行与车辆行为。
• 云网一体化技术：实现通信、计算与存储资源的统一管理与调度。

产业相关方及应用

• 政府及行业监管机构：推动基础设施建设、标准制定与示范应用。
• 供应商/运营商：提供IT基础设施、感知设备、通信服务及高精地图。
• 网联车辆提供商：提供各类网联车辆，是系统的主要服务对象。
• 出行业务服务商：包括物流、公共交通、网约车等，利用云控系统优化服务。
• 特定业务服务商：如环卫、矿区、港口等，利用云控系统提升效率与安全性。

产业数据体系

• 数据包括交通参与者、车辆及道路三类，涉及运动状态、属性、大数据等。
• 数据交互需满足高效、安全、可靠的要求，采用不同通信类型（V2X、V2I等）以适应不同场景。
• 数据交互安全涵盖采集、传输、分发、云平台及存储等环节，需建立统一标准与合规机制。

典型应用场景

• 智能网联驾驶应用：提升车辆安全、效率和节能。
• 智能交通应用：优化交通运行，如红绿灯控制、路径规划。
• 基于大数据的服务：如预测性故障诊断、定制化保险、交通管理建议等。
• 社会车辆与公共服务车辆协同：实现优先通行、安全管控等。

面临的挑战

• 跨部门管理不统一：多头管理导致推进效率低下，影响系统集成与应用落地。
• 数据权属不清：车辆、乘客、道路等数据的归属与使用问题制约产业发展。
• 基础设施部署成本高：需大量资源投入，且现有基础设施标准不统一，共享难度大。
• 共享商业模式不清晰：企业缺乏动力进行资源共享，影响基础设施整合。

发展建议

• 统一基础设施建设规划：推动国家级平台建设，制定统一标准与政策，明确各方职责与利益分配。
• 研究数据权属问题：明确数据所有权与使用权，推动数据分级共享与产业协同。
• 推动数据与通信标准制定：建立统一的数据格式和通信协议，支持多行业互联互通。
• 鼓励跨行业、跨品牌基础设施研发：支持多样化、差异化的产品开发，促进系统集成。
• 加强应用示范试点：整合现有示范项目，探索商业模式，完善系统架构与平台建设。