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杜豫川:基于信息物理系统(CPS) 的车路协同发展路径

来源: 时间:2020-09-18 13:14:23 浏览次数:

9月11日,以“数字赋能交通,车联网引领新经济”为主题的2020数字网联交通大会暨第三届中国道路交通安全智库大会在南京召开。下面是同济大学交通运输工程学院副院长杜豫川教授的分享:

9月11日,以“数字赋能交通,车联网引领新经济”为主题的2020数字网联交通大会暨第三届中国道路交通安全智库大会在南京召开。下面是同济大学交通运输工程学院副院长杜豫川教授的分享:

非常高兴有这样一个机会介绍我们最近在车路协同方面的思考,希望可以跟大家有一些启迪。我今天用20分钟的时间给大家分享三个问题:为什么要做车路协同,车路协同的发展路径以及怎么才能车路协同。

第一个问题是为什么要做车路协同。车路协同这个事情最早是从自动驾驶里面的车企在发展中间碰到了困境而产生的一个问题。在过去的十几年时间里,走得快和猛的都是车企,单车智能是主要的发展路径。谷歌、waymo、百度等等一些企业他们最早走的都是单车智能的发展路径,但是发展到后来碰到了一个非常大的瓶颈,这个瓶颈和大会主题有非常大的关系,就是安全里面的长尾效应问题,达到99%很容易,但是达到99.9%就非常难了,代价非常大,而且做不到。这时候车企就发现这样一个发展路径,或者这个产品要落地的可能性就非常小。在这样一个情况下开始反思我们该怎么走,车路协同这样一个技术路径就被车企和传统的智能交通企业和相关的信息企业提出来。我个人理解这是最初的行业需求,但是我们回头去看交通行业,特别是智能交通行业或者是道路交通管理和道路交通建设为主的企业,不能单纯迎合车企的想法,如果那样就是和他们一起造车了,其实我们不是为了造车。

第二个问题是车路协同的发展路径。我们的初心是什么?对于智能交通或者是交通行业而言,我们去看车企单车智能方案碰到瓶颈后,再做智能车路协同应该怎么思考这个问题。这是车路协同发展的路径图,我认为车和路在过去100多年的发展里面有三个重要的耦合点。

第一个耦合点是在1886年燃油汽车诞生以后。就是现代意义的汽车,车和路有了第一个耦合点。实际上燃油汽车的选择在现代汽车里面并不是最早出现的形式。19世纪40年代时的电动汽车就有了大规模的应用,但是1886年奔驰造出来燃油汽车后被淘汰掉,是因为车和路开始耦合了。当时通行通道并不多,电动汽车都在城市里面开,即使像巴黎这样的大城市,几十公里的续航里程也足够使用。最早是以电动汽车的技术路线在做。奔驰和他的夫人很伟大,造出燃油汽车以后实现了一次108公里的出行,从一个城市到另外一个城市,路途没有加油站,奔驰夫人开车去药店买了柴油,把这个工作完成。因此打通了长途出行的需求,才开始造标准的道路,解决城市和城市出行的连接问题。然后是什么帮助内燃机汽车打败了电动汽车?

第二个耦合点是造高速公路。有了燃油车以后,城市之间的出行有了非常大的需求。开始拥堵,这个情况下我们开始造高速公路。历史都是西方社会帮我们完成的。在70年、80年,中国复制的时候都认为是理所当然的应该这样干,所以这两个耦合点是西方的工业革命帮助全球完成以后我们简单复制的,而且享受了30年。我们开始造汽车的时候,已经完成了车和路第一阶段的两个耦合点,我个人称为力学耦合。

第三个耦合点就是车路协同耦合点。信息化时代来了以后,汽车发生了变化,它的网联化、智能化和100年以前最早出现燃油车、标准车以后的时代有点类似了。我们的的工具有了新的升级,它需要我们的道路有一个跟它耦合的升级才能够进一步的发展。这个时候我个人认为提出车路耦合是非常重要的技术形态的升级,绝不是简单的在规模上去修,在这个耦合点里面我们用什么样类型的智慧高速和网联智能汽车耦合就非常重要。但是我们今天面对的问题非常复杂,因为我们没有前者来引导我们,不像当年奔驰和他的夫人在100多年前打败电动汽车。那个年代是西方完成了,我们在几十年后跟着去做,所以今天我们的思考非常混乱,我们有很多观点也很正常,因为中国和世界其他国家一样站到了最前面。而且我们还很有可能成为这个时代最领先的突破,因为做车路协同这个路线,我个人感觉中国肯定比西方有更好的环境,因为我们政府的管理能力更强。这个耦合点里面最重要的是什么?我们反思一下车和路的耦合在前面实现的是什么?我觉得,其实是在土地资源上设施建设怎么能保证土地资源社会成本更优的利用,就像第二个耦合点建高速公路一样,我们为什么建高速公路?不只是单纯想这个车开的快一点,当然快一点是结果。但是,我们为什么建?我们希望单车道的承载能力有更大的提升。大家知道每个小时单车道只能过600辆左右的车,做高速公路以后可以过1800-2000辆,甚至再高一点都有可能,这个投入使得土地资源集约利用效益更大。所以我个人的观点是未来要做智慧高速和智能网联汽车耦合,我们要进一步提升这个土地资源的集约利用效益,在安全可控的情况下达到更高的通行效率,这是我们的目标。所以基于这样一个观点我们可以想象为什么要做智慧高速,实际上大家有没有想过政府为什么要做高速公路,政府为什么要修路,未来我相信如果我们能够把车辆通行到3000辆、3500辆的情况下,政府一定会修高速公路,甚至改造成智能高速,要和智慧车辆耦合,进一步提升土地资源的承载能力,这是我个人想象的,但是不一定马上实现。

基于这样的思考,我们认为做车路协同终极的目标是什么,利用新基建的投入进一步提升突然资源的集约存在效益,使得社会的运行成本更低了。达到这个目标怎么去走呢?什么才是我们想象的车路协同?车路协同环境下单车的智能碰到了很多瓶颈,由于只看到了周边的环境和个体的闭环决策,所以我们今天要讲车路协同,车路协同我们的认识是什么,是要在全息信息环境下做群智的协同,也就是未来车并不是单纯的向路要一些信息,路也会给车提供一些信息,类似于我们的空管一样,飞机在哪些地方飞、飞多少速度,虽然是飞机自动控制系统在操控,但实际上是空管决定了大的路径、飞行高速、飞行速度等等,我们的铁路也是一样,所有的交通工具里面只有车是自己想开就开的,想开到哪里就开到哪里,红绿灯对车的控制,绿灯时间长、过的车多,如果没有那么多还是要变成红灯。所以未来车路协同要走向闭环控制,走向闭环控制基础都已经有了,5G的到来使得今天可以谈这个问题,当然不是马上能实现的,但我们可以谈这个问题,5G有非常好的特性,一个是低时延、高容量,另外一个是什么,未来要谈的重点是什么,就是我们的算力分布,我们怎么把这些算力分布道不同地方支持我们的闭环控制,在5G这样一个时代里面,我们怎么能够把车和路连为一体完成一个闭环控制系统,达到我们的终极目标,我们做车路协同是干什么,我们要把路这样一个有限土地资源的效益在安全可控下发挥到最大。

第三个问题是怎么才能车路协同。因为时间关系,简单看一下。我们最近提了一个概念,我们要把车和路做成一个信息物理系统CPS,这是工业自动化里面一个标准的理念,我相信大家如果看一些书都应该可以看到。但是在这个领域里面怎么去做是非常有挑战的,因为把我们的真实物理世界映射到数字空间里面,这个映射是非常难的,虽然有IT企业说自己能做,包括华为、百度这样一些头部企业。但是对于实时的高频数据的处理,等一下王教授也会分享学校在做的底层技术的研究,20赫兹、50赫兹的实时数据处理还是有非常大的挑战。我们的反馈系统怎么构建,我们怎么样保证,因为车本身也是一个闭环的控制系统,它怎么样和你协同,这里面有非常多的技术挑战,今天就不展开了。当然我们也初步构建了一些概念模型,来试图去诠释这个系统应该怎么去构建,包括车和路之间的物理信息模型以及这里面的控制模式、数字孪生的分层架构等等,这些东西我们都做了一些构建,当然也参考了国外在这上面的工作,这个工作还是比较长时间的过程,不会是一年两年就能实现的。所以说我们希望需要用一点时间去积累,把这样一个构想逐步从我们对对象的梳理、对模型的构建、对控制体系的闭环,形成一个整体可推广、可复制的,也就是我们仰望星空以后要落地的,我们怎么去落地?我们需要有一个比较长的过程,而且不是靠一个单位,需要靠非常多的单位一起来做才有可能落地的过程。

最后,我给大家分享一下我们在上海做的实践。我们利用洋山深水港这样一个物流通道,想做货运通道CPS系统,我跟参与企业也在聊这个想法,主要参与的车企是上汽。我个人认为上汽不应该只做车,他应该考虑做整个的物流系统,这个系统是CPS系统,他要考虑和整个道路与汽车的耦合,一定要有落地的实体把技术串起来,不能车做车的、路做路的,我们认为谈一个协议就能够车路协同了,大家一定要统一认识,我们是要做一个未来的交通系统,不是只做一个自主开的车或者是可以监控车的路侧设备,我在这个体系构建里面希望变成大家能交互、能够共同控制的系统。我们的目标是什么,35公里东海大桥在极端情况下已经非常拥挤了,如果再造一座东海大桥需要多少钱,200-300亿的投资还找不到桥位,要解决洋山深水港从3千万标箱往4千万标箱走这个历程,我们不造大桥怎么办,我们只能把东海大桥变成数字的东海大桥,和我们的智能集卡进行耦合,把它的通行能力提升到现在的一倍,这是我们的终极目标,不是一年两年能实现的,我们希望能够用3-5年的时间初步打造这样一个系统,如果这个系统成功了,我相信这是全世界在车路协同的商业应用里面第一个可落地的中国方案,我们中国可以站到车路协同最前沿的地方。我们仰望星空的同时一定要脚踏实地,我们有非常多的实实在在的技术帮助支撑我们的这样一些理念最终落到实际的效应,帮助我们在车路协同这样一个关头走到世界的最前沿。

希望大家有兴趣的话,能够在这个话题和我们做进一步的交流探讨。谢谢!