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과학기술의 급속한 발전과 함께 도시의 발전 개념도 스마트시티에서 스마트시티로 진화하고 있다. 그러나 이 두 개념은 단순히 진보적인 개념이 아니라, 그 함의와 구현 방식에 있어서 상당한 차이를 가지고 있다.

스마트 시티는 정보 기술을 사용하여 도시의 인프라, 공공 서비스 등을 디지털 형식으로 제시하고 관리하는 등 도시의 모든 측면을 디지털 방식으로 전환하는 데 중점을 둡니다. 스마트 시티는 AI 대형 모델 기능과 기타 고급 정보 기술을 통해 실시간으로 정보를 얻어 물리적 시스템을 '지능화'하게 만듭니다.

교통 분야에서 현재 대부분의 디지털화 노력은 물리적 교통 형태를 디지털 형태로 변환할 뿐 교통 효율성과 안전이라는 두 가지 핵심 문제를 효과적으로 해결하지 못합니다. 아직도 교통체증이 자주 발생하고, 교통사고의 그림자도 사라지지 않고 있습니다.

차량-도로-클라우드 통합의 대규모 개발과 시범 적용 도시 목록 발표가 우리에게 새로운 새벽을 가져올 때까지. 자동차-도로 클라우드 네트워크 구축은 클라우드(중앙 클라우드, 지역 클라우드), 엣지(엣지 컴퓨팅 시스템), 엔드(지능형 커넥티드 차량, 지능형 도로 인프라)의 유기적 연결을 진정으로 실현하여 문제 해결을 위한 새로운 사고 방식을 제공합니다. 교통 문제와 방법.

이 아키텍처에서는 첨단 감지 기술을 사용하여 차량 및 도로 상태 정보를 실시간으로 얻습니다. 강력한 예측 기능을 사용하여 교통 흐름 변화를 예측하고 정확한 의사 결정 메커니즘을 기반으로 교통 신호 제어를 최적화합니다. 차량 경로. AI 대형 모델과 결합하면 데이터 수집, 주석, 모델링, 교육, 테스트, 생성 및 클라우드 애플리케이션의 전체 프로세스가 지능화됩니다. 중앙 클라우드는 스마트 브레인과 같아서 도시 전체와 교통의 운영 상태를 제어해 도시 지능형 생산성의 대대적인 변화를 실현하며, 스마트 시티의 무어의 법칙이 시작된 것으로 보인다.

과거에는 도시 관리와 인프라 업그레이드가 순환적이고 대규모 투자인 경우가 많았으나 결과가 만족스럽지 못했고 교통 효율성 향상도 이상적인 수준에 도달하지 못했습니다. 오늘날 차량-도로-클라우드 통합 기술 경로의 성숙으로 인해 이러한 상황이 완전히 바뀌었고 스마트 시티 개발을 위한 새로운 장을 열었습니다.

이 과정에서 지능형 도로 인프라도 중요하지만 무시할 수 없는 또 다른 핵심 역할이 있는데, 바로 모궈리안이 독자적으로 개발한 도로변 엣지 컴퓨팅 시스템(MRS)이다. 현재 MRS는 사람과 차량, 무동력 차량을 연결하는 중요한 역할을 하며, 보다 효율적이고 안전한 교통 환경을 달성하기 위한 견고한 기반을 마련하고 있습니다.

MOU는 인공지능 선두기업으로서 항상 사용자 중심으로 교통과 자동차 분야의 인공지능 네트워크 구축에 최선을 다하고 있습니다. 구현, 복제 및 홍보할 수 있는 일련의 성숙한 기술 솔루션이 차량, 도로 및 클라우드의 통합을 중심으로 형성되었습니다. 2023년 Mogou AutoLink는 자동차, 도로, 클라우드의 세 끝에서 모든 제품 범위를 포괄하는 최신 MOGO 패키지를 출시했습니다. 도로 끝, AI 디지털 도로 기지국 MOGO AI 스테이션, 실시간 디지털화를 신속하게 실현할 수 있습니다. 도로; 자동차 끝, Mogou AutoLink는 여러 카테고리, 표준화된 자율 차량의 여러 모델을 생성하며, 모든 모델에는 차량-도로 협업 V2X 기능이 표준으로 탑재되어 있으며, AI 스마트 교통 클라우드 플랫폼은 L0-L4 수준의 지능형 연결을 완전히 강화할 수 있습니다. 도로 장면, 도시 장면, 아름다운 공원 장면에서 도로 디지털화를 신속하게 실현할 수 있습니다.

최근 China Automotive (Beijing) Intelligent Connected Vehicle Research Institute Co., Ltd.(이하 '중국 자동차 인텔리전스')의 테스트 및 보고 결과 Mushroom AutoLink AI 디지털 도로 기지국과 해당 시스템(MRS)이 요구 사항을 충족했습니다. 정보통신기술원의 "차량-도로 협업 도로" 측면 감지 시스템 테스트 방법 및 표준(승인용 초안)"의 최고 요구 사항입니다. 테스트 결과에 따르면 Momoji AutoLink의 AI 디지털 도로 기지국은 SL3 표준을 모두 충족하거나 초과하는 감지 범위, 시스템 감지 시간 정확도 및 감지 지연을 달성할 수 있습니다. 동시에 위치 정확도, 방향 각도 및 크기 감지 정확도가 업계 최고의 수준에 도달했습니다. Momogu AutoLink는 수년간의 기술 개발과 경험 축적을 통해 Chelu Cloud의 3개 터미널에서 수집되는 대규모 트래픽 빅데이터를 결합하여 구현, 복사, 홍보가 가능한 완전한 자동차, 도로, 클라우드 통합 솔루션 세트를 구성했습니다. 인지부터 인지, 협업적 의사결정, 길가 데이터 기반 시뮬레이션 및 모델 훈련까지, 자율주행은 보다 스마트하고 안전한 자율주행의 대규모 구현을 지원합니다.

현재 베이징, 선전, 후난, 윈난, 후베이, 쓰촨, 랴오닝, 산둥, 텐진 및 기타 도시의 일반 도로, 고속도로, 공원, 명승지, 공항 및 기타 현장에서 구현되었습니다.

자체 개발한 MRS 시스템은 차량-도로-클라우드 통합 시스템에서 도로 인프라의 핵심 컴퓨팅 부분으로 차량-도로-클라우드 통합 비즈니스를 구체적으로 지원하는 도로 컴퓨팅 시스템입니다. 노변 센싱 장비의 원본 센싱 데이터 또는 정형 데이터를 기반으로 고성능 실시간 데이터 처리, 센싱 융합, 계산, 분석을 통해 클라우드 관제 기본 플랫폼 및 커넥티드에 대한 실시간 동적 교통 센싱 데이터를 제공할 수 있습니다. 차량.

고정밀 통합 감지 및 컴퓨팅 기능을 갖추고 있으며 모든 지표는 정보 통신 기술 아카데미의 "차량-도로 협업 도로 측 감지 시스템"의 SL3 표준을 충족합니다. 동시에 오래된 장비를 재활용하고 기존 도로변 컴퓨팅 장비를 기반으로 시스템 업그레이드를 지원하여 건설 비용과 자원 낭비를 크게 줄일 수 있는 능력도 갖추고 있습니다. 또한 풍부한 적용 시나리오를 통해 도시 개방 도로, 고속도로, 공원 등 다양한 영역을 완벽하게 포괄하고 다양하고 복잡한 교통 환경에 적응할 수 있습니다. 또한 차량-도로-클라우드 통합 시스템에 완벽하게 적응하고 클라우드 제어 기본 플랫폼의 도로-클라우드 통신 표준에 연결할 수 있어 데이터의 원활한 전송과 효율적인 처리를 보장합니다.

Mushroom의 커넥티드 카 및 도로 클라우드 전략의 지능형 핵심인 Mushroom의 혁신은 하드웨어 수준의 통합 및 최적화뿐만 아니라 AI 알고리즘의 심층적인 적용 및 혁신에도 있습니다.

고정밀 인식 모델:딥러닝 알고리즘이 통합된 인식 모델은 보행자, 무동력 차량, 다양한 유형의 차량 등 다양한 교통 참여자를 정확하게 식별할 수 있으며, 복잡한 환경과 극한 기상 조건에서도 높은 정확도를 유지할 수 있습니다.

실시간 예측 알고리즘:시공간 순차 분석과 심층 강화 학습을 통합한 예측 모델은 교통 흐름 추세를 정확하게 예측할 수 있을 뿐만 아니라 교통 이벤트(사고, 혼잡 등)에 대한 실시간 경고를 제공하여 예방 관리의 기반을 제공합니다.

의사결정 최적화 알고리즘:고급 운영 최적화 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 교통 신호 제어, 도로 네트워크 리소스 할당 등을 동적으로 최적화하여 교통 원활성을 극대화하는 동시에 탄소 배출 및 에너지 소비를 줄입니다.

제품 아키텍처 관점에서 볼 때 MRS 시스템에는 Zhidao OS, 도로변 융합 인식 엔진, 도로변 컴퓨팅 엔진, 지원 데이터 및 데이터 공유 인터페이스의 5개 모듈이 포함됩니다.

MRS의 기본 기능인 Zhidao OS에는 커널 계층, 하드웨어 추상화 계층 및 데이터 액세스 표준 인터페이스 서비스가 포함되어 있습니다. 커널 계층은 기본 하드웨어와 상호 작용하고 멀티 태스킹 및 다중 처리, 메모리 관리, 하드웨어 드라이버 지원 및 보안 기능을 지원하는 가장 기본적인 기능 계층입니다. 하드웨어 추상화 계층은 도로 감지 장치를 위한 통합 하드웨어 인터페이스를 구현하고 카메라, 밀리미터파 레이더, LiDAR 및 기타 장치에서 출력되는 구조화된 데이터를 균일하게 처리할 수 있습니다. 데이터 액세스 표준 인터페이스 서비스는 차량의 실시간 작동 상태 및 인식 데이터 수집, 노변 감지 장비 데이터 수집, 교통 시설 데이터 수집 등을 다루며 후속 처리 및 분석을 위한 풍부한 데이터 소스를 제공합니다.

노변 융합 센싱 엔진은 노변 센싱 시설의 원본 센싱 데이터 또는 구조화된 데이터에 대해 알고리즘 식별, 융합 분석 및 처리를 수행하여 보다 정밀한 센싱 결과 정보를 얻을 수 있습니다. 자동차, 비자동차, 보행자 등 교통 참가자의 식별, 감지 및 위치 확인 기능을 실현할 수 있으며 교통 참가자 유형, 속도, 위치, 이동 방향 및 기타 특성을 포함한 특성 정보를 출력할 수 있습니다.

길가 엣지 컴퓨팅 엔진은 MRS 시스템의 핵심 중 하나입니다. 도로변 감지 장치 및 엣지 융합 감지 엔진으로부터 데이터를 실시간으로 수신하고 고속 처리 및 분석을 수행하여 고정밀 이벤트, 교통 흐름 및 기타 데이터를 확보하여 지능형 교통 시스템의 의사 결정 및 제어를 지원할 수 있습니다.

교통 이벤트 감지 측면에서 교통 체증, 교통 사고, 비정상 주차, 역행 운전, 불법 차선 변경, 보행자 신호등 위반, 물건 던지기 및 기타 이벤트에 대한 자동 감지, 알람 알림 및 프로세스 기록을 실현할 수 있습니다. 예를 들어, 역행 이벤트가 감지되면 조기 경고가 주 차량에 제때에 전송될 수 있고, 건설 도로 점유 이벤트가 감지되면 교통 정체 및 사고를 방지하기 위해 차량에 메시지를 보낼 수 있습니다.

교통 흐름 감지 측면에서 교통 흐름, 평균 차량 속도, 점유 시간, 대기열 길이 및 기타 정보를 정확하게 감지하고 차선에 따른 교통 흐름 정보 통계의 완성을 지원합니다. 이러한 데이터는 교통 신호 제어를 최적화하고 도로 자원을 합리적으로 할당하는 데 매우 중요합니다.

또한, 도로변 엣지 컴퓨팅 엔진은 전역 비디오 감시 기능을 갖추고 있으며, 다양한 비디오 인코딩 표준을 지원하고, 실시간으로 비디오 이미지를 보고 도로 상황을 적시에 파악할 수 있습니다. 동시에 신호등의 상태를 파악하고 차량에 대한 정확한 교통 정보를 제공할 수 있습니다. 또한, 실시간 하드웨어 모니터링을 통해 성능, 온도, 전압 등 하드웨어의 상태를 실시간으로 모니터링하여 시스템의 안정적인 운영을 보장할 수 있습니다.

지원 데이터는 주로 인프라 상태 모니터링 데이터, 신호등 데이터, 교통 기상 환경 모니터링 데이터를 포함한 교통 시설 및 기타 인프라에서 나옵니다. 이러한 데이터는 계산 엔진에 의사 결정의 기초를 제공하여 보다 정확한 계산 결과를 출력할 수 있도록 합니다. 데이터 공유 인터페이스는 MRS와 지능형 도로 인프라 및 클라우드 제어 기본 플랫폼 간의 표준화된 데이터 상호 작용을 보장하는 데 사용됩니다. 원격 운전, 보조 운전, 안전 경고를 지원하는 공통 인터페이스의 형태로 표준화된 데이터 변환 및 서비스 출력을 제공합니다. , 등 응용 프로그램.

MRS 시스템의 중요성은 강력한 기능과 정확한 데이터 분석뿐만 아니라 고속철도 및 민간 항공의 배차 시스템과 마찬가지로 교통 배차 효율성이 크게 향상된다는 점에서도 나타납니다. 고속철도는 정확한 일정 관리를 통해 열차가 복잡한 노선에서 효율적으로 운행하고 모든 역에 정시에 도착할 수 있도록 해줍니다. 민간 ​​항공은 첨단 항공 교통 관리 시스템을 사용하여 비행을 피하면서 공중과 공항에서 항공기의 질서 있는 이착륙을 보장합니다. 지연. 자동차-도로 클라우드 네트워크의 MRS 시스템은 고속철도와 민간항공의 배차 핵심과도 같으며, 도시 내 교통 흐름을 정밀하게 관리하고 도로 자원 활용을 극대화할 수 있습니다.

지속적인 기술 발전으로 MRS 시스템의 개발 전망은 매우 광범위합니다. 현재의 기능에 국한되지 않고 스마트 가로등, 스마트 위생 차량, 스마트 물류 차량, 드론, 로봇 등 더 많은 스마트 장치를 연결하여 보다 완전한 스마트 시티 생태계를 공동 구축할 것입니다. 예를 들어, 스마트 가로등은 실시간 교통 흐름과 주변 조명 상태에 따라 밝기와 조명 범위를 자동으로 조정할 수 있으며, MRS 시스템과 협력하여 도로 상태와 피드백 정보를 모니터링할 수 있습니다. MRS 시스템의 안내 및 다양한 지역에 따라 상황에 따라 청소 빈도와 강도를 조정하고 쓰레기 수거 상태를 실시간으로 전송합니다. MRS 시스템과 결합된 스마트 물류 차량은 보다 정확한 화물 분배를 달성하고 최적의 계획을 세울 수 있습니다. 운송 경로, 물품 및 차량 상태 모니터링, 드론은 MRS 시스템으로 제어할 수 있습니다. 공중 순찰 임무를 수행하고, 도로 상태를 감지하고, 이미지를 전송하며, 특별한 상황에서는 비상 물품을 전달할 수도 있습니다. MRS 시스템을 통해 공공장소에서 더 나은 서비스 안내를 제공하거나 공장 및 창고에서 협력하여 효율적인 화물 처리 및 보관을 달성합니다.

전 세계적으로 다양한 기술 회사가 유사한 기술 솔루션을 모색하고 있습니다. 머스크의 스타링크는 앞으로 테슬라, 옵티머스 프라임 로봇, 드론, 기타 장비를 연결할 계획이다. 이와 대조적으로 차량-도로-클라우드 통합의 '중국 솔루션'은 분명한 이점을 가지고 있습니다.

차량-도로-클라우드 통합 네트워크는 도로변 지연, 인지 정확도, 안전성 측면에서 스타링크보다 우수하다. MRS 시스템은 도로 가장자리에 배치되어 근거리에서 데이터를 전송 및 처리할 수 있어 지연을 줄이고 적시에 정확한 교통 결정을 보장합니다. Starlink는 위성 통신에 의존하며 도시 환경에서 간섭 지연에 취약하여 애플리케이션 효과에 영향을 미칩니다. 다양한 노변 감지 장치가 함께 작동하여 세부 정보를 높은 정밀도로 감지하여 교통 관리를 위한 정확한 데이터 지원을 제공합니다. Starlink는 장거리 거리로 인해 지상의 미묘한 변화를 포착하는 데 약하고 정확한 정보를 사용합니다. 교통 데이터 보안을 보장하는 암호화 기술 스타링크 위성 통신은 교통 시스템에 심각한 영향을 미칠 수 있는 사이버 공격에 직면할 때 더 큰 보안 위험에 직면합니다.

요컨대, 차량-도로-클라우드 통합의 '중국 솔루션'은 의심할 여지 없이 스마트 도시 교통을 실현하기 위한 최선의 선택입니다. Chelu Cloud 네트워크로 연결된 물리적 세계도 스마트 시티를 스마트 시티로 업그레이드하는 데 앞장설 것입니다.