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科学技術の急速な発展に伴い、都市の開発コンセプトはスマートシティからスマートシティへと進化しています。ただし、これら 2 つの概念は単に進歩的なものではなく、その意味合いと実装方法に大きな違いがあります。

スマートシティは、都市のインフラストラクチャや公共サービスなどをデジタル形式で表示および管理するなど、情報テクノロジーを使用して都市のあらゆる側面をデジタル変革することに重点を置いています。スマートシティは、AI ラージモデル機能やその他の高度な情報技術を通じてリアルタイムで情報を取得し、物理システムを「インテリジェント」にします。

交通分野における現在のデジタル化の取り組みのほとんどは、物理的な輸送形態をデジタル形態に変換するだけで、輸送効率と安全性という 2 つの重要な問題を効果的に解決できていません。今でも渋滞は頻繁に発生しており、交通事故の影は決して消えません。

車両、道路、クラウドの統合の大規模な開発とパイロット適用都市のリストの発表が私たちに新たな夜明けをもたらすまで。車と道路のクラウドネットワークの構築は、クラウド（中央クラウド、地域クラウド）エッジ（エッジコンピューティングシステム）エンド（インテリジェントコネクテッドビークル、インテリジェント路側インフラ）の有機的な接続を真に実現し、車道クラウドネットワークの新しい考え方を提供します。交通問題の解決とその方法。

このアーキテクチャでは、高度なセンシング技術を使用して車両と道路の状態情報をリアルタイムで取得し、強力な予測機能を使用して、正確な意思決定メカニズム、信号制御、調整に基づいて交通の流れの変化と起こり得る問題を事前に予測します。車のルート。 AI の大規模モデルと組み合わせることで、データ収集、アノテーション、モデリング、トレーニング、テスト、生成、クラウド アプリケーションのプロセス全体がインテリジェントになります。中央のクラウドはスマートな頭脳のようなもので、都市全体と交通機関の稼働状況を制御し、都市のインテリジェントな生産性の大きな変化を実現し、スマートシティのムーアの法則を開始したようです。

これまで都市経営やインフラ整備は循環的かつ大規模な投資が多かったものの、その成果は芳しくなく、輸送効率の向上も理想的な水準には達していません。現在、車両、道路、クラウドの統合技術ルートの成熟により、この状況は完全に変わり、スマートシティの開発に新たな章が開かれました。

このプロセスにおいては、インテリジェントな道路インフラが重要ですが、もう一つ無視できない重要な役割があります。それが、Moguolian が独自に開発した路側エッジ コンピューティング システム (MRS) です。現在、MRS は人、車両、および非電動車両を接続する上で重要な役割を果たしており、より効率的で安全な輸送環境を実現するための強固な基盤を築いています。

大手人工知能企業として、MOU は常にユーザー中心であり、交通機関や自動車向けの人工知能ネットワークの構築に取り組んでいます。車両、道路、クラウドの統合を中心に、実装、複製、推進できる一連の成熟したテクノロジー ソリューションが形成されています。 2023年、Mogou AutoLinkは最新のMOGOパッケージをリリースしました。これは、車、道路、クラウドの3つの端（ロードエンド、MOGO AIステーション、リアルタイムリアルタイムを迅速に実現できるAIデジタル道路基地局）の全製品をカバーしています。道路のデジタル化、Mogou AutoLink は複数のカテゴリ、標準化された自動運転車の複数のモデルを作成し、すべてのモデルにクラウド、AI スマート交通クラウド プラットフォームが標準装備されています。インテリジェントなコネクテッドカーを実現し、交通の安全性と効率を向上させ、交通管理を最適化することで、高速道路のシーン、都市のシーン、風光明媚な公園のシーンで道路のデジタル化を迅速に実現できます。

最近、中国汽車（北京）知能接続車両研究院有限公司（以下「中国自動車接続」）によるテストと報告書を経て、マッシュルーム オートリンク AI デジタル道路基地局とそのシステム（MRS）は、情報通信技術アカデミーの「車路連携道路」側方検知システムの試験方法および基準（承認案）」の最高要件。テスト結果は、Moguolian の AI デジタル道路基地局が、SL3 規格を満たすか上回るセンシング カバレッジ、システム センシング時間精度、センシング遅延を達成できることを示しています。同時に、位置決め精度、方位角、サイズ検出精度は業界最高レベルに達しました。長年の技術開発と経験の蓄積を通じて、Moguolian は、実装、コピー、推進できる、自動車、道路、クラウド向けの統合ソリューションの完全なセットを形成しました。これは、Chelu Cloud の 3 つの端末からの大量の交通ビッグデータを組み合わせて、実現する大規模な AI モデル 知覚から認知、協調的な意思決定、路側データ対応のシミュレーションとモデル トレーニングに至るまで、自動運転は、よりスマートで安全な自動運転の大規模実装をサポートします。

現在、北京、深セン、湖南、雲南、湖北、四川、遼寧、山東、天津などの都市の一般道路、高速道路、公園、景勝地、空港などの場面で導入されている。

独自に開発したMRSシステムは、車両・道路・クラウド統合システムにおける路側インフラのコアコンピューティング部分として、特に車両・道路・クラウド統合ビジネスにサービスを提供する路側コンピューティングシステムです。路側センシング機器のオリジナルセンシングデータまたは構造化データに基づいて、高性能リアルタイムデータ処理、センシングフュージョン、計算、分析を通じて、クラウド制御基本プラットフォームと接続されたリアルタイムの動的交通センシングデータを提供できます。車両。

高精度の統合センシングおよびコンピューティング機能を備えており、すべてのインジケーターが情報通信技術アカデミーの「車路連携路側センシング システム」の SL3 規格を満たしています。同時に、古い機器をリサイクルし、既存の路側コンピューティング機器に基づいてシステムのアップグレードをサポートする機能も備えており、建設コストと資源の無駄を大幅に削減します。さらに、豊富なアプリケーションシナリオにより、都市の一般道路、高速道路、公園などのさまざまなエリアを完全にカバーし、さまざまな複雑な交通環境に適応できます。さらに、車両・道路・クラウド統合システムに完全に適応しており、クラウド制御基本プラットフォームの道路・クラウド通信規格に接続する機能を備えており、シームレスなデータ伝送と効率的なデータ処理を保証します。

Mushroom のコネクテッド カーおよび道路クラウド戦略のインテリジェント コアとして、その革新性はハードウェア レベルの統合と最適化だけでなく、AI アルゴリズムの徹底的な適用と革新にもあります。

高精度の知覚モデル:深層学習アルゴリズムと統合された知覚モデルは、歩行者、非電動車両、さまざまな種類の車両を含むさまざまな交通参加者を正確に識別でき、複雑な環境や極端な気象条件でも高い精度を維持できます。

リアルタイム予測アルゴリズム:時空間シーケンス分析と深層強化学習を統合した予測モデルは、交通の流れの傾向を正確に予測できるだけでなく、交通イベント（事故や渋滞など）に対してリアルタイムで警告を提供し、予防管理の基盤を提供します。

意思決定最適化アルゴリズム:高度な運用最適化と機械学習アルゴリズムを使用して、交通信号制御や道路ネットワークのリソース割り当てなどを動的に最適化し、二酸化炭素排出量とエネルギー消費を削減しながら最大限の交通のスムーズさを確保します。

製品アーキテクチャの観点から見ると、MRS システムには、Zhidao OS、路側エッジ フュージョン認識エンジン、路側エッジ コンピューティング エンジン、サポート データ、およびデータ共有インターフェイスの 5 つのモジュールが含まれています。各モジュールは重要な機能を担っています。

MRS の基礎となる機能として、Zhidao OS にはカーネル層、ハードウェア抽象化層、およびデータ アクセス標準インターフェイス サービスが含まれています。カーネル層は、基礎となるハードウェアと対話し、マルチタスクとマルチ処理、メモリ管理、ハードウェア ドライバのサポート、およびセキュリティ機能をサポートする最も基本的な機能層です。ハードウェア抽象化レイヤーは、路側センシング デバイス用の統合ハードウェア インターフェイスを実装し、カメラ、ミリ波レーダー、LIDAR、その他のデバイスから出力される構造化データを均一に処理できます。データ アクセス標準インターフェイス サービスは、車両のリアルタイムの動作状態と認識データの収集、路側センシング機器のデータ収集、交通施設のデータ収集などをカバーし、その後の処理と分析のための豊富なデータ ソースを提供します。

路側エッジフュージョンセンシングエンジンは、路側センシング設備のオリジナルセンシングデータまたは構造化データに対してアルゴリズムの同定、フュージョン解析、処理を実行して、より高精度のセンシング結果情報を取得できます。自動車、非自動車、歩行者などの交通参加者の識別、検出、測位機能を実現し、交通参加者の種類、速度、位置、移動方向などの特徴情報を出力できます。

路側エッジ コンピューティング エンジンは、MRS システムの中核の 1 つです。路側センシングデバイスやエッジフュージョンセンシングエンジンからのデータをリアルタイムで受信し、高速処理と分析を実行して高精度のイベント、交通流などのデータを取得し、インテリジェント交通システムの意思決定と制御をサポートします。

交通イベントの検出に関しては、交通渋滞、交通事故、異常駐車、逆行運転、違法車線変更、赤信号の歩行者、物体の投げ込みなどのイベントの自動検出、アラームリマインダー、プロセス記録を実現できます。たとえば、逆行イベントが検出された場合は、主要車両に適時に早期警告を送信できます。工事用道路占有イベントが検出された場合は、車両に渋滞や事故を回避するよう促すことができます。

交通流検出に関しては、交通流、平均車両速度、占有時間、待ち行列の長さなどの情報を正確に検出でき、車線に基づいた交通流情報統計の完成をサポートします。これらのデータは、交通信号制御の最適化や道路資源の合理的な配分にとって非常に重要です。

さらに、路側エッジコンピューティングエンジンは全域ビデオ監視機能も備えており、複数のビデオエンコーディング規格をサポートしており、リアルタイムでビデオ画像を表示し、タイムリーに道路状況を把握できます。同時に信号機の状況を取得し、車両に正確な交通情報を提供します。さらに、ハードウェアのリアルタイム監視により、性能、温度、電圧などのハードウェアの状態をリアルタイムに監視し、システムの安定動作を確保します。

サポートデータは主に交通機関やその他のインフラから取得され、インフラ状態監視データ、信号機データ、交通気象環境監視データが含まれます。これらのデータは、計算エンジンに意思決定の基礎を提供し、より正確な計算結果を出力できるようにします。データ共有インターフェースは、MRS とインテリジェントな路側インフラおよびクラウド制御基本プラットフォーム間のデータの標準化された相互作用を保証するために使用され、標準化されたデータ変換とサービス出力を共通インターフェースの形式で提供し、遠隔運転、運転支援、安全警告をサポートします。 、などのアプリケーション。

MRS システムの重要性は、その強力な機能と正確なデータ分析だけでなく、高速鉄道や民間航空の配車システムと同様に、交通配車効率の大幅な向上にも反映されています。高速鉄道では、正確なスケジュール設定により、複雑な路線を効率的に運行し、時間通りに各駅に到着することができます。民間航空では、高度な航空交通管理システムを使用して、飛行機の離着陸を回避し、航空機の飛行を回避します。遅れます。車と道路のクラウドネットワークにおけるMRSシステムは、高速鉄道や民間航空の配車の中核のようなもので、都市内の交通の流れを正確に管理し、道路資源を最大限に活用することができます。

技術の継続的な進歩により、MRS システムの開発の可能性は非常に広がります。現在の機能に限定されるだけでなく、スマート街路灯、スマート衛生車両、スマート物流車両、ドローン、ロボットなどのより多くのスマートデバイスを接続し、より完全なスマートシティエコシステムを共同構築します。たとえば、スマート街路灯は、リアルタイムの交通量と周囲の照明条件に基づいて明るさと照明範囲を自動的に調整でき、また、MRS システムと連携して道路状況を監視し、情報をフィードバックすることで、スマート衛生車両が効率的に清掃ルートを計画できます。 MRSシステムのガイダンス、およびさまざまなエリアに応じて、状況に応じて清掃の頻度と強度を調整し、MRSシステムと組み合わせたスマート物流車両により、より正確な貨物の配送を実現し、最適な計画を立てることができます。ドローンは、輸送ルートの監視、物品や車両の状態の監視を行うことができ、MRS システムによって制御することができます。ドローンは、空中パトロール任務を実行し、道路状況を検出して画像を送信することができ、また、特殊な状況では緊急物資を届けることもできます。 MRS システムを通じて公共の場所でのより良いサービス指導を行ったり、工場や倉庫で協力して効率的な荷役と保管を実現したりできます。

世界中で、さまざまなテクノロジー企業が同様の技術ソリューションを模索しています。将来的には、マスク氏のスターリンクはテスラ、オプティマスプライムロボット、ドローン、その他の機器を接続することを計画している。対照的に、車両、道路、クラウドを統合する「中国のソリューション」には明らかな利点があります。

車両、道路、クラウドの統合ネットワークは、路側での遅延、認識精度、安全性の点で Starlink よりも優れています。 MRS システムは道路の端に配備されており、至近距離でデータを送信および処理し、遅延を軽減し、タイムリーで正確な交通判断を保証します。Starlink は衛星通信に依存しているため、都市環境では干渉による遅延の影響を受けやすく、アプリケーションに影響を与えます。路側のさまざまなセンシングデバイスが連携して詳細な情報を高精度にセンシングすることで、スターリンクは長距離であるため、地上の微妙な変化や正確な情報を捕捉することが苦手です。交通データのセキュリティを確保するためのローカライズされた処理および暗号化技術は、交通システムに重大な影響を与える可能性のあるサイバー攻撃に直面すると、より大きなセキュリティリスクに直面します。

つまり、車両、道路、クラウドの統合という「中国のソリューション」が、スマートな都市交通を実現するための最良の選択であることは間違いない。 Chelu Cloud ネットワークによって接続された物理世界は、スマートシティのスマートシティへのアップグレードにもつながります。