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Dal 16 al 17 agosto 2024, nel distretto di Dadong, città di Shenyang, si terrà ufficialmente la quarta conferenza sui veicoli intelligenti connessi di Shenyang con il tema "Collaborazione veicolo-strada, potenziamento della nuova qualità". La conferenza è stata co-sponsorizzata dal governo popolare municipale di Shenyang e dall'Associazione cinese dei 100 veicoli elettrici. Ha invitato leader di ministeri e commissioni nazionali, funzionari del governo locale, noti accademici ed esperti, rappresentanti aziendali nazionali ed esteri e media mainstream concentrarsi sullo sviluppo del settore dei veicoli intelligenti connessi. Verranno discussi trend, esplorazione della commercializzazione, modelli operativi e altre questioni chiave per promuovere congiuntamente lo sviluppo di alta qualità del settore automobilistico intelligente e connesso.

Essendo uno dei temi centrali della conferenza, lo sviluppo e l'applicazione su larga scala dell'integrazione veicolo-strada-cloud ha ricevuto grande attenzione e accese discussioni da parte del governo, dell'industria e delle imprese. Guo Xingrong, CTO di Moguolian, ha partecipato al forum di esplorazione aziendale e di pratica applicativa dell'integrazione veicolo-strada-cloud e ha dimostrato in modo esaustivo al settore le pratiche mature e le innovazioni tecnologiche di Moguolian nel campo dell'integrazione veicolo-strada-cloud.

Guo Xingrong ha affermato che quando la costruzione integrata veicolo-strada-cloud passerà dalla fase di test e verifica su piccola scala alla fase di costruzione dell'implementazione su larga scala, come far sì che l'infrastruttura stradale abbia un valore maggiore è la chiave per garantire l'efficacia della costruzione integrata veicolo-strada-cloud. In questo processo, le scoperte e le innovazioni tecnologiche devono essere apportate da quattro aspetti: 1) se il software e l'hardware hanno formato prodotti standardizzati, 2) se i tre terminali di Chelu Cloud sono collegati e collegati, 3) come generare prodotti utilizzabili e utili dati di alta qualità, 4) Come i dati potenziano le applicazioni. Tra questi, i dati rappresentano sia una risorsa di base che una risorsa strategica, e sono anche la forza trainante principale per lo sviluppo sostenibile dell’integrazione veicolo-strada-cloud.

Nel dicembre 2023, 17 dipartimenti, tra cui la National Data Administration, hanno recentemente pubblicato gli "Elementi dati che promuovono lo sviluppo innovativo di veicoli intelligenti connessi e altri aspetti per accelerare la costruzione di trasporti intelligenti.

In quanto nuovo fattore di produzione, i dati costituiscono la base per la digitalizzazione e l’intelligenza del settore dei trasporti. Gli elementi dei dati sul traffico includono vari tipi di dati come il flusso del traffico, lo stato dei veicoli, il comportamento di guida e le strutture di trasporto. Sono caratterizzati da ampia scala, tipi diversi e bassa densità di valori. Nell'ambito del sistema integrato veicolo-strada-cloud, dati di alta qualità e altamente disponibili possono promuovere la gestione del flusso di traffico, migliorare l'efficienza del processo decisionale di guida autonoma e migliorare l'accuratezza dell'analisi e della previsione della situazione del traffico sicurezza della guida autonoma e capacità di circolazione stradale.

Guo Xingrong ha inoltre spiegato che l'elevata disponibilità dei dati significa che i dati possono riflettere realmente le condizioni del traffico stradale e garantire che i dati possano essere richiamati in modo tempestivo e accurato quando gli utenti ne hanno bisogno, garantendo l'efficacia del processo decisionale del sistema. Quantità di alta qualità hanno caratteristiche quali accuratezza, completezza, coerenza, tempestività e affidabilità, garantendo che i dati sul traffico possano essere attendibili e utilizzati. Se la qualità dei dati è scarsa, l’infrastruttura non può funzionare e può portare a decisioni o operazioni errate, il che è inaccettabile in un settore dei trasporti che si basa sulla sicurezza. Pertanto, solo generando dati di alta qualità e altamente disponibili possiamo fornire una base accurata per l’analisi collaborativa e il processo decisionale globale sull’integrazione veicolo-strada-cloud.

Per l'integrazione veicolo-strada-cloud, come ottenere un'elevata disponibilità e un'elevata qualità dei dati sul traffico? Guo Xingrong ha introdotto che il prerequisito per un'elevata disponibilità dei dati è il libero flusso e la piena condivisione dei dati. Una delle sfide principali nell'attuale costruzione integrata di veicolo, strada e cloud è che i dati sui tre terminali veicolo, strada e cloud sono separati. l'uno dall'altro Molti dati vengono archiviati nei dipartimenti, nei veicoli e nei cloud pertinenti. Nei rispettivi sistemi aziendali sono presenti numerosi "camini di dati" e "isole di informazioni" che non realizzano il flusso interdominio. condivisione dei dati, limitando così l’uso del valore dei dati.

A questo proposito, Momogu AutoLink ha creato una soluzione completa per il collegamento a tre terminali di veicolo, strada e cloud, aprendo con successo le barriere tra accesso, dati cloud e veicoli intelligenti connessi e costruendo un'architettura comune per il governo e i servizi intelligenti. fornitori di servizi di gestione dei dati connessi. Il sistema integrato unificato, sicuro e affidabile veicolo-strada-cloud apre la strada all'elaborazione collaborativa e all'applicazione dei dati sul traffico.

Sul ciglio della strada, Momogu AutoLink sviluppa in modo indipendente prodotti software e hardware come stazioni base stradali digitali AI e sistemi di rilevamento del ciglio della strada (MRS), che possono condurre una percezione in tempo reale ininterrotta e in qualsiasi condizione atmosferica degli elementi del traffico stradale e formare intersezioni e strade continue sezioni basate sui big data del traffico. Il gemello digitale in tempo reale offre capacità di percezione oltre l'orizzonte per i veicoli connessi intelligenti. Il Roadside Sensing System (MRS) è integrato con il modello Mushroom Connected BigFusion e il modello di previsione VAE, che integra lidar, radar a onde millimetriche, telecamere e altri dati di sensori. Dopo l'elaborazione profonda della rete neurale, completa la segmentazione panoramica e la classificazione degli oggetti in tre parti. scene dimensionali Esegue compiti come il rilevamento, la stima del flusso della scena, la stima dello stato di movimento, la correzione della posa del veicolo e la stima dei voxel occupati e forma la traiettoria di movimento dell'oggetto in movimento nei successivi 5 secondi, l'intenzione di guida del veicolo, il informazioni sul processo decisionale del veicolo autonomo e informazioni sulla traiettoria pianificata futura del veicolo autonomo, per aiutare i veicoli connessi intelligenti a condurre analisi della situazione del traffico e fornire una pianificazione del percorso ottimale globale.

Recentemente, dopo i test e i report condotti dall'Intelligent Connected Vehicle Research Institute Co., Ltd. di Guoqi Automobile (Pechino), la stazione base stradale digitale Momogu AutoLink AI e il sistema MRS hanno soddisfatto i requisiti più elevati del "doppio SL3". La precisione del tempo di rilevamento del sistema della stazione base stradale digitale AI raggiunge 4,4 millisecondi e il ritardo di rilevamento è di 41,57 millisecondi, entrambi superiori allo standard SL3. Allo stesso tempo, la precisione di posizionamento, l'angolo di rotta e la precisione di rilevamento delle dimensioni hanno raggiunto il livello leader del settore.

Sul lato cloud, Momogu AutoLink ha creato una piattaforma cloud AI per i trasporti intelligenti, che può essere considerata il "super cervello" del trasporto urbano globale. Può identificare, analizzare e integrare in modo intelligente enormi dati di traffico eterogenei come immagini e video trasformare i dati statici in dati dinamici. La conoscenza e i ritratti del traffico consentono ricerche e giudizi accurati sulle tendenze di sviluppo del traffico. Allo stesso tempo, si basa su motori di intelligenza artificiale e motori di calcolo algoritmico per ottenere un controllo decisionale collaborativo tra veicoli, veicoli e strade, nonché tra veicoli e cloud. Può anche eseguire calcoli e analisi efficienti di eventi di traffico specifici, in modo più accurato prevedere il flusso del traffico e regolare dinamicamente i tempi dei semafori, gestire e ottimizzare in modo efficace il flusso del traffico e fornire una guida strategica per migliorare la capacità di traffico delle strade urbane.

Per i veicoli a guida autonoma, Mogo Auto ha sviluppato completamente il sistema di guida autonoma MogoAP, che è perfettamente connesso con il sistema MRS stradale e può essere installato su vari veicoli a guida autonoma come autobus a guida autonoma, spazzatrici, auto di pattuglia e veicoli per le consegne. Ad esempio, il primo autobus a guida autonoma prodotto in serie a carico frontale sviluppato da Moguolian Oltre alle funzioni V2X standard e alle capacità di guida autonoma L4, è anche il primo a implementare l’applicazione del radar laser semisolido e dell’auto-guida. ha sviluppato il controller di dominio Orin sui modelli di autobus, per favorire l'aggiornamento intelligente del trasporto pubblico urbano.

Allo stesso tempo, Mogujia utilizza mezzi tecnici come la fusione di dati multi-sorgente e multi-terminale, la fusione di informazioni multimodali, una rete di trasmissione a latenza ultra-bassa, un processo decisionale e un controllo di rilevamento collaborativo per integrare profondamente veicoli intelligenti connessi alla rete, infrastrutture stradali e piattaforme cloud e, da una prospettiva globale, attraverso la collaborazione tra più veicoli, la condivisione delle intenzioni, il processo decisionale collaborativo, ecc., possiamo migliorare in modo completo l'accuratezza delle previsioni del sistema e l'efficienza del processo decisionale per la situazione complessiva del traffico, e trovare la "soluzione ottimale" per alleviare la congestione del traffico e migliorare la sicurezza stradale.

Sulla base delle innovazioni tecnologiche di cui sopra, Mushroom AutoLink ha formato una serie di soluzioni mature che possono essere implementate, copiate e promosse e sono implementate a Pechino, Shanghai, Shenzhen, Tianjin, Sichuan, Liaoning, Hunan, Yunnan, Shandong, Hubei e altri luoghi L'implementazione copre vari scenari come trasporti pubblici, punti panoramici e collegamenti con parchi, verificando ulteriormente le capacità di implementazione e l'efficacia di implementazione delle sue soluzioni.

Con l'approfondimento della zona pilota dell'Internet dei veicoli a livello nazionale, progetti pilota per lo sviluppo collaborativo di infrastrutture di città intelligenti e veicoli intelligenti connessi, progetti pilota per l'accesso e l'accesso su strada di veicoli intelligenti connessi e progetti pilota per il " integrazione veicolo-strada-cloud" applicazione di veicoli intelligenti connessi, ecc. Lo sviluppo, l'integrazione veicolo-strada-cloud è pieno di forte vitalità. Spinte dal potere dell’innovazione tecnologica, le società di guida autonoma integrate veicolo-strada-cloud rappresentate da Moguolian aiuteranno più città a muoversi verso l’aggiornamento intelligente e contribuiranno al grande progetto di integrazione veicolo-strada-cloud.