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Con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, el concepto de desarrollo de ciudades está evolucionando de ciudades inteligentes a ciudades inteligentes. Sin embargo, estos dos conceptos no son simplemente progresistas, sino que tienen diferencias significativas en la connotación y los métodos de implementación.

Las ciudades inteligentes se centran en el uso de la tecnología de la información para transformar digitalmente todos los aspectos de la ciudad, como la presentación y gestión de la infraestructura, los servicios públicos, etc. de la ciudad en forma digital. Las ciudades inteligentes obtendrán información en tiempo real a través de capacidades de modelos grandes de IA y otras tecnologías de información avanzadas, haciendo que los sistemas físicos sean "inteligentes".

En el campo del transporte, la mayoría de los esfuerzos de digitalización actuales solo transforman las formas de transporte físico en formas digitales, pero no logran resolver de manera efectiva las dos cuestiones clave de la eficiencia y la seguridad del transporte. Los atascos de tráfico siguen siendo frecuentes y la sombra de los accidentes de tráfico nunca ha desaparecido.

Hasta que el desarrollo a gran escala de la integración vehículo-carretera-nube y el anuncio de la lista de ciudades con aplicaciones piloto nos hayan traído un nuevo amanecer. La construcción de la red de nube para automóviles y carreteras realmente logra la conexión orgánica del extremo de la nube (nube central, nube regional) (sistema de computación de borde) (vehículos conectados inteligentes, infraestructura de carretera inteligente), proporcionando una nueva forma de pensar para solución de problemas y métodos de tráfico.

En esta arquitectura, se utiliza tecnología de detección avanzada para obtener información sobre el estado del vehículo y de la carretera en tiempo real; se utilizan potentes capacidades de predicción para predecir cambios en el flujo de tráfico y posibles problemas de antemano basándose en mecanismos precisos de toma de decisiones, control de señales de tráfico y ajuste; ruta del vehículo. Combinado con grandes modelos de IA, todo el proceso de recopilación de datos, anotación, modelado, capacitación, pruebas, generación y aplicaciones en la nube es inteligente. La nube central es como un cerebro inteligente que controla el estado operativo de toda la ciudad y el transporte, logrando un cambio importante en la productividad urbana inteligente y parece haber iniciado la Ley de Moore de las ciudades inteligentes.

En el pasado, la gestión urbana y las mejoras de la infraestructura eran a menudo inversiones cíclicas y de gran escala, pero los resultados fueron insatisfactorios y la mejora de la eficiencia del transporte no ha alcanzado el nivel ideal. Hoy, la madurez de la ruta tecnológica de integración vehículo-carretera-nube ha cambiado por completo esta situación y ha abierto un nuevo capítulo para el desarrollo de las ciudades inteligentes.

En este proceso, la infraestructura vial inteligente es importante, pero hay otro papel clave que no se puede ignorar: el sistema informático de borde de carretera (MRS) desarrollado independientemente por Moguolian. Actualmente, MRS juega un papel importante en la conexión de personas, vehículos y vehículos no motorizados, sentando una base sólida para lograr un entorno de transporte más eficiente y seguro.

Como empresa líder en inteligencia artificial, MOU siempre está centrada en el usuario y comprometida con la construcción de redes de inteligencia artificial para el transporte y los automóviles. Se ha formado un conjunto de soluciones tecnológicas maduras que pueden implementarse, replicarse y promoverse en torno a la integración del vehículo, la carretera y la nube. En 2023, Mogou AutoLink lanzó el último paquete MOGO, que cubre una gama completa de productos en los tres extremos del automóvil, la carretera y la nube: el final de la carretera, MOGO AI Station, una estación base de carretera digital con IA, que puede realizar rápidamente operaciones en tiempo real. digitalización de carreteras; Mogou AutoLink crea múltiples categorías, múltiples modelos de vehículos autónomos estandarizados, todos los modelos están equipados con funciones V2X de colaboración vehículo-carretera como estándar, la nube, la plataforma de nube de transporte inteligente AI, puede potenciar completamente el nivel L0-L4; Los vehículos inteligentes conectados, mejoran la seguridad y la eficiencia del tráfico y optimizan la gestión del tráfico. La digitalización de carreteras se puede realizar rápidamente en escenas de autopistas, escenas urbanas y escenas de parques panorámicos.

Recientemente, después de las pruebas e informes emitidos por China Automobile (Beijing) Intelligent Connected Vehicle Research Institute Co., Ltd. (denominado "China Automobile Connect"), la estación base de carretera digital Mushroom AutoLink AI y su sistema (MRS) alcanzaron el requisitos de los estándares y métodos de prueba del sistema de detección lateral "Vehículo-Carretera colaborativa" de la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones (borrador para aprobación) "más altos requisitos. Los resultados de las pruebas muestran que la estación base de carretera digital con IA de Moguolian puede lograr una cobertura de detección, una precisión del tiempo de detección del sistema y un retraso de detección que cumplen o superan el estándar SL3. Al mismo tiempo, la precisión de posicionamiento, el ángulo de rumbo y la precisión de detección de tamaño han alcanzado el nivel líder en la industria. A través de años de desarrollo tecnológico y acumulación de experiencia, Moguolian ha formado un conjunto completo de soluciones integradas para automóviles, carreteras y nube que se pueden implementar, copiar y promover. Combina el big data de tráfico masivo de las tres terminales de Chelu Cloud para construir una. gran modelo de IA para lograr Desde la percepción hasta la cognición, la toma de decisiones colaborativa y la simulación y el entrenamiento de modelos basados ​​en datos en la carretera, la conducción autónoma respalda la implementación a gran escala de una conducción autónoma más inteligente y segura.

Actualmente, se ha implementado en carreteras abiertas, autopistas, parques, lugares escénicos, aeropuertos y otros escenarios en Beijing, Shenzhen, Hunan, Yunnan, Hubei, Sichuan, Liaoning, Shandong, Tianjin y otras ciudades.

Su sistema MRS desarrollado de forma independiente, como parte informática central de la infraestructura de carretera en el sistema integrado vehículo-carretera-nube, es un sistema informático de carretera que sirve específicamente al negocio integrado de vehículo-carretera-nube. Basado en los datos de detección originales o los datos estructurados del equipo de detección en la carretera, a través del procesamiento de datos en tiempo real de alto rendimiento, la fusión de sensores, el cálculo y el análisis, puede proporcionar datos de detección de tráfico dinámico en tiempo real para la plataforma básica de control de la nube y los conectados. vehículos.

Tiene capacidades informáticas y de detección integradas de alta precisión, y todos los indicadores cumplen con el estándar SL3 del "Sistema colaborativo de detección en carretera vehículo-carretera" de la Academia de Tecnología de la Información y las Comunicaciones. Al mismo tiempo, también tiene la capacidad de reciclar equipos viejos y respaldar actualizaciones de sistemas basadas en equipos informáticos existentes en la carretera, lo que reduce en gran medida los costos de construcción y el desperdicio de recursos. Además, los ricos escenarios de aplicación le permiten cubrir completamente diferentes áreas, como vías urbanas abiertas, autopistas y parques, y adaptarse a diversos entornos de tráfico complejos. Además, está totalmente adaptado al sistema integrado vehículo-carretera-nube y tiene la capacidad de conectarse al estándar de comunicación carretera-nube de la plataforma básica de control de la nube, lo que garantiza una transmisión fluida y un procesamiento eficiente de datos.

Como núcleo inteligente de la estrategia de nube de carreteras y automóviles conectados de Mushroom, su innovación radica no solo en la integración y optimización del nivel de hardware, sino también en la aplicación e innovación en profundidad de los algoritmos de IA:

Modelo de percepción de alta precisión:El modelo de percepción integrado con algoritmos de aprendizaje profundo puede identificar con precisión a varios participantes del tráfico, incluidos peatones, vehículos no motorizados y varios tipos de vehículos, y puede mantener una alta precisión incluso en entornos complejos y condiciones climáticas extremas.

Algoritmo de predicción en tiempo real:El modelo de predicción que integra el análisis de secuencia espaciotemporal y el aprendizaje por refuerzo profundo no solo puede predecir con precisión las tendencias del flujo de tráfico, sino que también proporciona advertencias en tiempo real sobre eventos de tráfico (como accidentes y congestión), proporcionando una base para la gestión preventiva.

Algoritmo de optimización de decisiones:Se utilizan algoritmos avanzados de optimización de operaciones y aprendizaje automático para optimizar dinámicamente el control de las señales de tráfico, la asignación de recursos de la red de carreteras, etc. para garantizar la máxima fluidez del tráfico y al mismo tiempo reducir las emisiones de carbono y el consumo de energía.

Desde la perspectiva de la arquitectura del producto, el sistema MRS incluye 5 módulos: Zhidao OS, motor de percepción de fusión de borde de carretera, motor de computación de borde de carretera, datos de soporte e interfaz para compartir datos. Cada módulo asume funciones importantes.

Como capacidad subyacente de MRS, Zhidao OS incluye la capa de kernel, la capa de abstracción de hardware y los servicios de interfaz estándar de acceso a datos. La capa del kernel es la capa funcional más básica que interactúa con el hardware subyacente y admite multitarea y multiprocesamiento, administración de memoria, soporte de controladores de hardware y funciones de seguridad. La capa de abstracción de hardware implementa una interfaz de hardware unificada para dispositivos de detección en la carretera y puede procesar de manera uniforme la salida de datos estructurados de cámaras, radares de ondas milimétricas, lidar y otros dispositivos. El servicio de interfaz estándar de acceso a datos cubre el estado operativo del vehículo en tiempo real y la recopilación de datos de percepción, la recopilación de datos del equipo de detección en la carretera, la recopilación de datos de las instalaciones de tráfico, etc., proporcionando una rica fuente de datos para su posterior procesamiento y análisis.

El motor de detección de fusión de borde de carretera puede realizar identificación de algoritmos, análisis de fusión y procesamiento de los datos de detección originales o datos estructurados de las instalaciones de detección de carretera para obtener información de resultados de detección de mayor precisión. Puede realizar las funciones de identificación, detección y posicionamiento de los participantes del tráfico, como vehículos de motor, vehículos no motorizados y peatones, y generar información característica que incluye el tipo de participante del tráfico, la velocidad, la ubicación y la dirección del movimiento.

El motor informático de borde de carretera es uno de los núcleos del sistema MRS. Puede recibir datos de dispositivos de detección en la carretera y motores de detección de fusión de bordes en tiempo real, y realizar procesamiento y análisis de alta velocidad para obtener eventos de alta precisión, flujo de tráfico y otros datos para respaldar la toma de decisiones y el control de los sistemas de transporte inteligentes.

En términos de detección de eventos de tráfico, puede realizar detección automática, recordatorios de alarmas y registro de procesos de atascos, accidentes de tráfico, estacionamiento anormal, conducción retrógrada, cambios de carril ilegales, peatones que se pasan semáforos en rojo, lanzamiento de objetos y otros eventos. Por ejemplo, cuando se detecta un evento retrógrado, se puede enviar una alerta temprana al vehículo principal a tiempo; cuando se detecta un evento de ocupación de la carretera en construcción, se puede solicitar al vehículo que evite atascos y accidentes;

En términos de detección del flujo de tráfico, puede detectar con precisión el flujo de tráfico, la velocidad promedio del vehículo, el tiempo de ocupación, la longitud de la cola y otra información, y respalda la finalización de estadísticas de información del flujo de tráfico basadas en carriles. Estos datos son de gran importancia para optimizar el control de las señales de tráfico y asignar racionalmente los recursos viarios.

Además, el motor informático de borde de carretera también tiene una función de videovigilancia de área completa y admite múltiples estándares de codificación de video. Puede ver imágenes de video en tiempo real y captar las condiciones de la carretera de manera oportuna. Al mismo tiempo, puede obtener el estado de los semáforos y proporcionar información precisa sobre el tráfico de los vehículos. Además, a través del monitoreo en tiempo real del hardware, el estado del hardware, incluido el rendimiento, la temperatura, el voltaje y otra información, se puede monitorear en tiempo real para garantizar el funcionamiento estable del sistema.

Los datos de respaldo provienen principalmente de instalaciones de transporte y otras infraestructuras, incluidos datos de monitoreo del estado de la infraestructura, datos de semáforos y datos de monitoreo del entorno meteorológico del tráfico. Estos datos proporcionan al motor de cálculo una base para la toma de decisiones, permitiéndole generar resultados de cálculo más precisos. La interfaz de intercambio de datos se utiliza para garantizar la interacción estandarizada de datos entre MRS y la infraestructura vial inteligente y las plataformas básicas de control en la nube. Proporciona conversión de datos estandarizada y salida de servicios en forma de una interfaz común para admitir conducción remota, conducción asistida y advertencias de seguridad. , etc. aplicación.

La importancia del sistema MRS no sólo se refleja en sus poderosas funciones y análisis preciso de datos, sino también en su mejora significativa en la eficiencia del despacho de tráfico, similar a los sistemas de despacho del ferrocarril de alta velocidad y la aviación civil. Mediante una programación precisa, el tren de alta velocidad permite que los trenes circulen eficientemente en líneas complejas y lleguen a cada estación a tiempo; la aviación civil utiliza sistemas avanzados de gestión del tráfico aéreo para garantizar el despegue y aterrizaje ordenado de las aeronaves en el aire y en el aeropuerto, evitando los vuelos. retrasos. El sistema MRS en la red de nube de automóviles y carreteras es como el núcleo de despacho del ferrocarril de alta velocidad y la aviación civil. Puede realizar una gestión precisa del flujo de tráfico en la ciudad y maximizar la utilización de los recursos viales.

Con el continuo avance de la tecnología, las perspectivas de desarrollo de los sistemas MRS son extremadamente amplias. No solo se limitará a sus funciones actuales, sino que también conectará más dispositivos inteligentes, como farolas inteligentes, vehículos sanitarios inteligentes, vehículos logísticos inteligentes, drones, robots, etc., para construir conjuntamente un ecosistema de ciudad inteligente más completo. Por ejemplo, las farolas inteligentes pueden ajustar automáticamente el brillo y el rango de iluminación en función del flujo de tráfico en tiempo real y las condiciones de iluminación ambiental, y también pueden cooperar con el sistema MRS para monitorear las condiciones de la carretera y retroalimentación de información. Los vehículos sanitarios inteligentes pueden planificar rutas de limpieza de manera eficiente; la guía del sistema MRS y, según las diferentes áreas, ajuste la frecuencia y la intensidad de la limpieza según la situación y transmita el estado de recolección de basura en tiempo real. Los vehículos logísticos inteligentes combinados con el sistema MRS pueden lograr una distribución de carga más precisa y planificar de manera óptima; las rutas de transporte y monitorear el estado de mercancías y vehículos pueden ser controlados por el sistema MRS. Puede realizar misiones de patrulla aérea, detectar las condiciones de las carreteras y enviar imágenes, y también puede entregar suministros de emergencia en circunstancias especiales. una mejor orientación del servicio en lugares públicos a través del sistema MRS, o cooperar en fábricas y almacenes para lograr un manejo y almacenamiento eficiente de la carga.

A nivel mundial, diferentes empresas de tecnología están explorando soluciones tecnológicas similares. En el futuro, Starlink de Musk planea conectar robots Tesla, Optimus Prime, drones y otros equipos. Por el contrario, la "solución china" de integración vehículo-carretera-nube tiene ventajas obvias.

La red integrada vehículo-carretera-nube es superior a Starlink en términos de retraso en la carretera, precisión de percepción y seguridad. El sistema MRS se implementa en el borde de la carretera, y puede transmitir y procesar datos a corta distancia, reducir retrasos y garantizar decisiones de tráfico oportunas y precisas. Starlink depende de las comunicaciones por satélite y es susceptible a retrasos por interferencia en entornos urbanos, lo que afecta su aplicación. los efectos a través de una variedad de dispositivos de detección en la carretera trabajan juntos para detectar información detallada con alta precisión, proporcionando soporte de datos precisos para la gestión del tráfico. Starlink es débil a la hora de capturar cambios sutiles en el terreno e información precisa debido a su larga distancia; La tecnología de procesamiento y cifrado localizada para garantizar la seguridad de los datos del tráfico. Las comunicaciones por satélite Starlink enfrentan mayores riesgos de seguridad frente a ataques cibernéticos, que pueden afectar gravemente al sistema de transporte.

En resumen, la "solución china" de integración vehículo-carretera-nube es sin duda la mejor opción para realizar un transporte urbano inteligente. El mundo físico conectado por la red Chelu Cloud también liderará la actualización de las ciudades inteligentes a ciudades inteligentes.