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Vom 16. bis 17. August 2024 findet im Bezirk Dadong der Stadt Shenyang offiziell die 4. Shenyang Intelligent Connected Vehicle Conference mit dem Thema „Vehicle-Road Collaboration, New Quality Empowerment“ statt. Die Konferenz wurde von der Volksregierung der Stadt Shenyang und der China Electric Vehicles Association of 100 gemeinsam gesponsert. Zu der Konferenz waren Führungskräfte aus nationalen Ministerien und Kommissionen, Beamte der lokalen Regierung, bekannte Akademiker und Experten, in- und ausländische Wirtschaftsvertreter sowie Mainstream-Medien eingeladen Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung der intelligent vernetzten Fahrzeugindustrie. Trends, Kommerzialisierungserkundung, Betriebsmodelle und andere Schlüsselthemen werden diskutiert, um gemeinsam die qualitativ hochwertige Entwicklung der intelligent vernetzten Automobilindustrie voranzutreiben.

Als eines der Kernthemen der Konferenz hat die groß angelegte Entwicklung und Anwendung der Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration große Aufmerksamkeit und hitzige Diskussionen seitens der Regierung, der Industrie und der Unternehmen erhalten. Guo Xingrong, CTO von Moguolian, nahm am Anwendungspraxis- und Geschäftsexplorationsforum zur Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration teil und demonstrierte der Branche umfassend die ausgereiften Praktiken und technologischen Innovationen von Moguolian im Bereich der Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration.

Guo Xingrong sagte, wenn der integrierte Bau von Fahrzeug, Straße und Cloud von der kleinen Test- und Verifizierungsphase zur groß angelegten Implementierungsbauphase übergehen werde, sei es der Schlüssel zur Gewährleistung der Wirksamkeit, wie man der straßenseitigen Infrastruktur einen größeren Wert verleihen könne der Fahrzeug-Straße-Cloud-integrierten Konstruktion. In diesem Prozess müssen technologische Durchbrüche und Innovationen aus vier Aspekten erzielt werden: 1) ob Software und Hardware standardisierte Produkte gebildet haben, 2) ob die drei Terminals der Chelu Cloud verbunden und verknüpft sind, 3) wie nutzbare und nützliche Produkte generiert werden können hochwertige Daten, 4) Wie Daten Anwendungen stärken. Unter ihnen sind Daten sowohl eine grundlegende als auch eine strategische Ressource und auch die zentrale treibende Kraft für die nachhaltige Entwicklung der Fahrzeug-Straße-Cloud-Integration.

Im Dezember 2023 haben 17 Abteilungen, darunter die Nationale Datenverwaltung, kürzlich die „Datenelemente zur Förderung der innovativen Entwicklung intelligenter vernetzter Fahrzeuge und anderer Aspekte zur Beschleunigung des Aufbaus intelligenter Transportmittel“ herausgegeben.

Als neuer Produktionsfaktor sind Daten die Grundlage für die Digitalisierung und Intelligenz der Transportbranche. Verkehrsdatenelemente umfassen verschiedene Arten von Daten wie Verkehrsfluss, Fahrzeugstatus, Fahrverhalten und Transportmöglichkeiten. Sie zeichnen sich durch großen Umfang, vielfältige Typen und eine geringe Wertedichte aus. Im Rahmen des integrierten Fahrzeug-Straßen-Cloud-Systems können hochwertige und hochverfügbare Daten das Verkehrsflussmanagement fördern, die Effizienz der Entscheidungsfindung beim autonomen Fahren verbessern und die Genauigkeit der Verkehrssituationsanalyse und -vorhersage verbessern Sicherheit des autonomen Fahrens und Auswirkungen auf den Straßenverkehr.

Guo Xingrong erklärte weiter, dass hochverfügbare Daten bedeuten, dass die Daten die Straßenverkehrsbedingungen wirklich widerspiegeln und sicherstellen können, dass die Daten rechtzeitig und genau dann abgerufen werden können, wenn Benutzer sie benötigen, wodurch die Wirksamkeit der Systementscheidungsfindung sichergestellt wird. Qualitativ hochwertige Mengen weisen Merkmale wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Zuverlässigkeit auf und stellen sicher, dass Verkehrsdaten vertrauenswürdig und nutzbar sind. Wenn die Datenqualität schlecht ist, kann die Infrastruktur nicht funktionieren und kann zu falschen Entscheidungen oder Abläufen führen, was in einer Transportbranche, die auf Sicherheit setzt, nicht akzeptabel ist. Daher können wir nur durch die Generierung hochwertiger, hochverfügbarer Daten eine genaue Grundlage für kollaborative Analysen und globale Entscheidungen zur Fahrzeug-Straße-Cloud-Integration liefern.

Wie kann bei der Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration eine hohe Verfügbarkeit und hohe Qualität der Verkehrsdaten erreicht werden? Guo Xingrong führte aus, dass die Voraussetzung für eine hohe Datenverfügbarkeit der freie Datenfluss und die vollständige gemeinsame Nutzung von Daten sei. Eine große Herausforderung beim aktuellen integrierten Aufbau von Fahrzeug, Straße und Cloud bestehe darin, dass die Daten auf den drei Terminals Fahrzeug, Straße und Cloud getrennt seien Viele Daten werden in relevanten Abteilungen, Fahrzeugen und Clouds gespeichert. In den jeweiligen Systemen von Unternehmen gibt es eine Vielzahl von „Datenschornsteinen“, die den domänenübergreifenden Datenfluss nicht realisieren Teilen von Daten, wodurch die Nutzung des Datenwerts eingeschränkt wird.

In diesem Zusammenhang hat Momogu AutoLink eine Komplettlösung für die Drei-Terminal-Verbindung von Fahrzeug, Straße und Cloud geschaffen, die Datenbarrieren zwischen Zugang, Cloud-Daten und intelligent vernetzten Fahrzeugen erfolgreich geöffnet und eine gemeinsame Architektur für Regierung und Intelligenz aufgebaut Das einheitliche, sichere und zuverlässige integrierte System zwischen Fahrzeug, Straße und Cloud ebnet den Weg für die kollaborative Verarbeitung und Anwendung von Verkehrsdaten.

Am Straßenrand entwickelt Momogu AutoLink unabhängig Software- und Hardwareprodukte wie digitale KI-Straßenbasisstationen und Straßenrandsensorsysteme (MRS), die bei jedem Wetter eine ununterbrochene Echtzeitwahrnehmung von Straßenverkehrselementen ermöglichen und Kreuzungen und durchgehende Straßen bilden können Abschnitte basierend auf Big Data zum Verkehr. Der digitale Zwilling in Echtzeit bietet über den Horizont verteilte Wahrnehmungsmöglichkeiten für intelligente vernetzte Fahrzeuge. Das Roadside Sensing System (MRS) ist in das Mushroom Connected BigFusion-Modell und das VAE-Vorhersagemodell eingebettet, das Lidar-, Millimeterwellenradar-, Kamera- und andere Sensordaten integriert. Nach der Verarbeitung eines tiefen neuronalen Netzwerks vervollständigt es die Panoramasegmentierung und Objektklassifizierung in drei Schritten. Es führt Aufgaben wie Erkennung, Szenenflussschätzung, Bewegungszustandsschätzung, Korrektur der Fahrzeughaltung und Schätzung der besetzten Voxel aus und bildet die Bewegungsbahn des sich bewegenden Objekts in den nächsten 5 Sekunden, die Fahrabsicht des Fahrzeugs Die Entscheidungsfindung des eigenen Fahrzeugs und die zukünftige geplante Flugbahn des eigenen Fahrzeugs unterstützen intelligente vernetzte Fahrzeuge bei der Durchführung von Verkehrssituationsanalysen und der Bereitstellung einer globalen optimalen Pfadplanung.

Nach Tests und Berichten durch Guoqi Automobile (Beijing) Intelligent Connected Vehicle Research Institute Co., Ltd. erfüllten die digitale Straßenbasisstation Momogu AutoLink AI und das MRS-System kürzlich die höchsten Anforderungen des „Dual SL3“. Die Systemerfassungszeitgenauigkeit der AI Digital Road Base Station erreicht 4,4 Millisekunden und die Erfassungsverzögerung beträgt 41,57 Millisekunden, was beides über dem SL3-Standard liegt. Gleichzeitig haben die Positionierungsgenauigkeit, der Kurswinkel und die Genauigkeit der Größenerkennung das branchenführende Niveau erreicht.

Auf der Cloud-Seite hat Momogu AutoLink eine intelligente Transport-KI-Cloud-Plattform entwickelt, die als „Superhirn“ des städtischen globalen Transports angesehen werden kann. Sie kann umfangreiche heterogene Verkehrsdaten wie Bilder und Videos intelligent identifizieren, analysieren und integrieren Wandeln Sie statische Daten in dynamische Daten um und ermöglichen Sie eine genaue Recherche und Beurteilung von Verkehrsentwicklungstrends. Gleichzeitig stützt es sich auf Engines für künstliche Intelligenz und algorithmische Computing-Engines, um eine kollaborative Entscheidungssteuerung zwischen Fahrzeugen, Fahrzeugen und Straßen sowie Fahrzeugen und der Cloud zu erreichen. Es kann auch eine effizientere Berechnung und Analyse spezifischer Verkehrsereignisse durchführen, und zwar noch genauer Prognostizieren Sie den Verkehrsfluss, passen Sie das Timing von Ampeln dynamisch an, steuern und optimieren Sie den Verkehrsfluss effektiv und bieten Sie strategische Leitlinien zur Verbesserung der Verkehrskapazität städtischer Straßen.

Für selbstfahrende Fahrzeuge hat Mogo Auto das selbstfahrende System MogoAP vollständig entwickelt, das perfekt mit dem MRS-System am Straßenrand verbunden ist und in verschiedenen selbstfahrenden Fahrzeugen wie selbstfahrenden Bussen, Kehrmaschinen, Streifenwagen usw. installiert werden kann Lieferfahrzeuge. Zum Beispiel der erste von Moguolian entwickelte selbstfahrende Bus mit Frontlader in Massenproduktion. Zusätzlich zu den standardmäßigen V2X-Funktionen und L4-Selbstfahrfähigkeiten ist er auch der erste, der die Anwendung von halbfestem Laserradar und selbstfahrenden Fahrzeugen implementiert. hat den Orin-Domänencontroller für Busmodelle entwickelt, um die intelligente Aufrüstung des öffentlichen Nahverkehrs zu unterstützen.

Gleichzeitig nutzt Mogujia technische Mittel wie Multi-Source- und Multi-Terminal-Datenfusion, multimodale Informationsfusion, Übertragungsnetzwerke mit extrem geringer Latenz, kollaborative Sensorentscheidungen und -steuerung, um intelligente, netzwerkverbundene Fahrzeuge tief zu integrieren. Straßeninfrastruktur und Cloud-Plattformen, und aus globaler Sicht können wir durch die Zusammenarbeit mehrerer Fahrzeuge, den Austausch von Absichten, die kollaborative Entscheidungsfindung usw. die Vorhersagegenauigkeit und Entscheidungseffizienz des Systems für die gesamte Verkehrssituation umfassend verbessern Finden Sie die „optimale Lösung“, um Staus zu entlasten und die Verkehrssicherheit zu verbessern.

Basierend auf den oben genannten technologischen Innovationen hat Mushroom AutoLink eine Reihe ausgereifter Lösungen entwickelt, die implementiert, kopiert und gefördert werden können und in Peking, Shanghai, Shenzhen, Tianjin, Sichuan, Liaoning, Hunan, Yunnan, Shandong, Hubei usw. implementiert werden Andere Orte Der Einsatz deckt verschiedene Szenarien wie öffentliche Verkehrsmittel, malerische Orte und Parkverbindungen ab und überprüft die Implementierungsfähigkeiten und die Einsatzeffektivität seiner Lösungen weiter.

Mit der Vertiefung der landesweiten Pilotzone „Internet der Fahrzeuge“, Pilotprojekten für die gemeinsame Entwicklung von Smart-City-Infrastruktur und intelligent vernetzten Fahrzeugen, Pilotprojekten für den Zugang und Straßenzugang intelligent vernetzter Fahrzeuge sowie Pilotprojekten für die „ „Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration“ Anwendung intelligenter vernetzter Fahrzeuge usw. Die Entwicklung der Fahrzeug-Straßen-Cloud-Integration strotzt vor starker Vitalität. Angetrieben durch die Kraft der technologischen Innovation werden die von Moguolian vertretenen Unternehmen für integriertes autonomes Fahren in Fahrzeug, Straße und Cloud mehr Städte bei der Umstellung auf eine intelligente Modernisierung unterstützen und zum großen Entwurf der Integration von Fahrzeug, Straße und Cloud beitragen.