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2024年8月16日から17日まで、「車路連携、新たな品質強化」をテーマとした第4回瀋陽インテリジェントコネクテッドビークルカンファレンスが瀋陽市大東区で正式に開催される。この会議は瀋陽市人民政府と中国電気自動車100人協会の共催で、各国の省庁や委員会のリーダー、地方政府職員、著名な学者や専門家、国内外の企業代表者、主流メディアが招待された。インテリジェントコネクテッドカー産業の発展に焦点を当て、インテリジェントコネクテッドカー産業の質の高い発展を共同で推進するため、トレンド、商品化の探求、運用モデルなどの重要な問題について議論する。

カンファレンスの中核トピックの 1 つとして、車両、道路、クラウドの統合の大規模な開発と応用が政府、業界、企業から大きな注目を集め、熱い議論が交わされました。 Moguolian の最高技術責任者 (CTO) である Guo Xingrong 氏は、車両・道路・クラウド統合アプリケーション実践およびビジネス探索フォーラムに出席し、車両・道路・クラウド統合分野における Moguolian の成熟した実践と技術革新を業界に包括的に実証しました。

郭興栄氏は、車両・道路・クラウドの統合建設が小規模な試験・検証段階から大規模な実装建設段階に移行する際、いかに路側インフラの価値をより高めるかが効果を確保する鍵となると述べた。車両・道路・クラウド一体構造の実現。このプロセスでは、1) ソフトウェアとハ​​ードウェアが標準化された製品を形成しているか、2) Chelu Cloud の 3 つの端末が接続され連携しているか、3) 使いやすく有用なものをどのように生成するか、の 4 つの側面から技術革新を起こす必要があります。高品質データ、4) データがアプリケーションにどのように力を与えるか。その中でも、データは基本リソースであると同時に戦略リソースであり、車両・道路・クラウド統合の持続可能な発展の中核的な原動力でもあります。

2023年12月、国家データ局を含む17部門はこのほど、「データ要素はスマート交通の構築を加速するため、インテリジェント・コネクテッド・ビークルなどの革新的な開発を促進する」を発表した。

データは新たな生産要素として、輸送業界のデジタル化とインテリジェンスの基盤となります。交通データの要素には、交通の流れ、車両の状態、運転行動、交通機関などのさまざまなデータが含まれており、大規模で種類が豊富で、値の密度が低いという特徴があります。車・道路・クラウド統合システムの下では、高品質で可用性の高いデータは、交通流管理を促進し、自動運転の意思決定の効率を向上させ、交通状況の分析と予測の精度を向上させるために重要です。自動運転の安全性と道路交通容量の効果。

Guo Xingrong 氏はさらに、高可用性データとは、データが道路交通状況を真に反映し、ユーザーが必要なときにタイムリーかつ正確にデータを呼び出すことができ、システムの意思決定の有効性が保証されることを意味すると説明しました。高品質の量には、正確さ、完全性、一貫性、適時性、信頼性などの特性があり、トラフィック データを信頼して使用できることが保証されます。データの品質が低いとインフラが機能せず、誤った判断や運用につながる可能性があり、安全を前提とする運送業界では許されません。したがって、高品質で可用性の高いデータを生成することによってのみ、車両、道路、クラウドの統合に関する共同分析とグローバルな意思決定のための正確な基盤を提供することができます。

車両、道路、クラウドの統合において、交通データの高可用性と高品質を実現するにはどうすればよいでしょうか? Guo Xingrong 氏は、高いデータ可用性の前提条件はデータの自由な流れと完全な共有であると紹介し、現在の車両、道路、クラウドの統合構築における大きな課題は、車両、道路、クラウドの 3 つの端末上のデータが分離されていることであると紹介しました。企業の各システムには、クロスドメイン フローが実現されていない「データ チムニー」と「情報アイランド」が多数存在します。データの共有により、データ価値の使用が制限されます。

この点で、Momogu AutoLink は、車両、道路、クラウドの 3 端末連携のための完全なソリューションを作成し、アクセス、クラウド データ、インテリジェント コネクテッド ビークル間のデータ障壁を取り除くことに成功し、政府とインテリジェントな車両のための共通アーキテクチャを構築しました。接続されたデータ運用サービス プロバイダーは、統合された安全かつ信頼性の高い車両、道路、クラウドの統合システムにより、交通データの共同処理とアプリケーションへの道を開きます。

道路側では、Momogu AutoLink が AI デジタル道路基地局や路側センシング システム (MRS) などのソフトウェアおよびハードウェア製品を独自に開発しています。これらの製品は、全天候で道路交通要素をリアルタイムで中断なく認識し、交差点や連続道路を形成することができます。リアルタイムのデジタル ツインは、インテリジェントなコネクテッド ビークルに地平線を越​​えた認識機能を提供します。ロードサイド センシング システム (MRS) には、Mushroom Connected BigFusion モデルと VAE 予測モデルが組み込まれており、ディープ ニューラル ネットワーク処理の後、パノラマ セグメンテーションとオブジェクト分類を 3 段階で完了します。次元シーンの検出、シーンフロー推定、運動状態推定、自車姿勢補正、占有ボクセル推定などのタスクを実行し、次の5秒間の移動物体の移動軌跡、車両の運転意図、自車の意思決定情報、および自車の将来の計画軌道情報を利用して、インテリジェント コネクテッド ビークルが交通状況を分析し、グローバルな最適な経路計画を提供できるようにします。

最近、国旗汽車（北京）知能接続車両研究所有限公司によるテストと報告を経て、Momogu AutoLink AI デジタル道路基地局と MRS システムが「デュアル SL3」の最高要件を満たしました。 AIデジタル道路基地局のシステムセンシング時間精度は4.4ミリ秒、センシング遅延は41.57ミリ秒に達し、いずれもSL3基準を上回っている。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。

クラウド側では、Momogu AutoLink は、画像やビデオなどの大量の異種交通データをインテリジェントに識別、分析、統合できるスマート交通 AI クラウド プラットフォームを構築しました。静的なデータを動的なデータに変換します。知識と交通の状況を把握することで、交通発展の傾向に関する正確な調査と判断が可能になります。同時に、人工知能エンジンとアルゴリズムコンピューティングエンジンに依存して、車両、車両と道路、車両とクラウドの間で協調的な意思決定制御を実現し、特定の交通イベントの効率的な計算と分析をさらに正確に実行することもできます。交通の流れを予測し、信号のタイミングを動的に調整し、交通の流れを効果的に管理および最適化し、都市道路の交通容量を向上させるための戦略的なガイダンスを提供します。

自動運転車向けに、Mogo Auto は MogoAP 自動運転システムを完全に開発しました。これは路側 MRS システムと完全に接続されており、自動運転バス、清掃車、パトカー、自動運転車などのさまざまな自動運転車に搭載できます。配送車両。たとえば、Moguolian が開発した初のフロントローディング量産自動運転バスは、標準の V2X 機能と L4 自動運転機能に加え、半固体レーザー レーダーと自動運転機能を初めて実装しました。都市公共交通機関のインテリジェントなアップグレードを支援するために、バスモデルの Orin ドメイン コントローラーを開発しました。

同時に、Mogujia は、マルチソースおよびマルチ端末データ融合、マルチモーダル情報融合、超低遅延伝送ネットワーク、協調センシング意思決定および制御などの技術的手段を使用して、インテリジェントなネットワーク接続車両を深く統合します。路側インフラとクラウドプラットフォームを統合し、複数車両連携、意思共有、協調的意思決定などをグローバルな視点で実現し、交通状況全体の予測精度と意思決定の効率を総合的に向上させます。交通渋滞を緩和し、交通安全を向上させるための「最適解」を見つけます。

上記の技術革新に基づいて、マッシュルーム オートリンクは、実装、コピー、宣伝できる一連の成熟したソリューションを形成しており、北京、上海、深セン、天津、四川、遼寧、湖南、雲南、山東、湖北、およびこの展開では、公共交通機関、景勝地、公園との接続などのさまざまなシナリオがカバーされ、ソリューションの実装能力と展開の有効性がさらに検証されます。

国家レベルの車両インターネットのパイロットゾーンの深化に伴い、スマートシティインフラストラクチャとインテリジェントコネクテッドビークルの共同開発のためのパイロットプロジェクト、インテリジェントコネクテッドビークルへのアクセスと路上アクセスのためのパイロットプロジェクト、および「インテリジェント・コネクテッド・ビークルの「車両・道路・クラウド統合」アプリケーションなどの開発、車両・道路・クラウド統合は強い活力に満ちている。 Moguolian に代表される車両と道路とクラウドを統合した自動運転企業は、技術革新の力を原動力として、より多くの都市がインテリジェントなアップグレードに向けて進むのを支援し、車両と道路とクラウドの統合の壮大な青写真に貢献するでしょう。