2018年4月12日，由北京千方科技股份有限公司承辦的“中國(guó)人工智能+交通發(fā)展論壇”在北京隆重召開(kāi)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院交通信息與控制工程系主任、教授王華作《物聯(lián)網(wǎng)感知的道路智能基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)與應(yīng)用》的主題演講。
以下文字整理自現(xiàn)場(chǎng)實(shí)錄。
今天我演講的題目是《物聯(lián)網(wǎng)感知的道路智能基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)的應(yīng)用》。作為AI的論壇，當(dāng)我們談到AI的時(shí)候，大多數(shù)人的頭腦里出現(xiàn)的景象應(yīng)該是我們的生物的大腦形象，然后所有信息都涌向大腦，再由大腦進(jìn)行分析和決策。但如果我們反過(guò)來(lái)觀(guān)察人體這個(gè)復(fù)雜的生物體的時(shí)候，就會(huì)發(fā)現(xiàn)人的大腦并不是絕對(duì)的信息中心，也就是我們機(jī)體對(duì)外界刺激產(chǎn)生的反應(yīng)是沒(méi)有經(jīng)過(guò)大腦決策做出的。例如，膝跳反射這種最為簡(jiǎn)單的非條件反射，反射的神經(jīng)中樞是低級(jí)神經(jīng)中樞，位于脊髓的灰質(zhì)內(nèi)，并不是由大腦進(jìn)行分析決策的。但是，在完成膝跳反射的同時(shí)，脊髓中通向大腦的神經(jīng)會(huì)將這一神經(jīng)沖動(dòng)傳往大腦，使人感覺(jué)到膝蓋被叩擊了。也就是膝跳反射先完成，然后感覺(jué)到膝蓋被叩擊了。類(lèi)似的不由大腦控制的反射還有很多，比如防御反射、食物反射、性反射等。這種不由大腦處理的神經(jīng)反射，是生物在不斷進(jìn)化中獲得的最優(yōu)的處理外部刺激的解決方案，這樣的方式會(huì)帶來(lái)兩種好處：
第一個(gè)好處，降低了大腦處理信息的信息量，減輕了大腦的負(fù)擔(dān)，因?yàn)榇蟮男畔⒘勘厝粠?lái)大腦體積的增加，可想而知，每個(gè)人肩膀上扛一個(gè)超大個(gè)兒的腦袋在叢林里存活的幾率會(huì)多低；
第二個(gè)好處，縮短了機(jī)體反應(yīng)時(shí)間，對(duì)于突發(fā)的事件，我們的身體可以快速采取措施，而不必冒由大腦決策后再動(dòng)作給我們帶來(lái)的長(zhǎng)時(shí)間反應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)，這自然也增加了我們?cè)谧匀恢械拇婊顜茁省?/p>
剛才公安部交通管理科學(xué)研究所領(lǐng)域首席研究員姜良維主任給大家所展示的，對(duì)于突發(fā)的交通事故，后面的車(chē)輛需要及時(shí)快速地獲得事故信息，從而及時(shí)采取措施，這種情況如果采用先由無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)傳遞給信息中心，信息中心再將信息發(fā)布給后面車(chē)輛的方式，其處理的時(shí)間和網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)难舆t帶來(lái)的后果將是不可想象的。剛剛北方工業(yè)大學(xué)的劉小明教授也闡述了相似的信號(hào)控制分層決策思想：在交叉口的信號(hào)優(yōu)化中，對(duì)于信號(hào)周期和綠信比這類(lèi)影響實(shí)時(shí)性和控制穩(wěn)定性的參數(shù)，需要由現(xiàn)場(chǎng)端完成；而對(duì)于不需要頻繁更新、復(fù)雜控制的決策則由信息中心遠(yuǎn)端來(lái)完成。說(shuō)到這里，我今天要闡述的觀(guān)點(diǎn)，就是對(duì)于龐大的道路網(wǎng)絡(luò)和復(fù)雜的交通系統(tǒng)，我們不能完全依賴(lài)一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)匯聚中心和中心AI的處理和決策，我們應(yīng)該擁有遍布交通網(wǎng)絡(luò)的感知神經(jīng)元和底層的AI分布處理能力，來(lái)解決和處理突發(fā)性的、時(shí)效性高的事件和信息。我們開(kāi)發(fā)研究道路基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵就是，要讓我們的道路遍布最基本的感知單元，使道路網(wǎng)自身具有感知的能力，具有思維的能力和具有分析決策的能力。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，就是老板都希望他的員工聰明，我希望我們的智能交通也是一樣的。不是說(shuō)所有的決策都放在信息中心、放在統(tǒng)一的大腦里，而是需要在全感知的框架下，實(shí)現(xiàn)分布式的、分層級(jí)的AI分析決策體系。
智能交通發(fā)展到這個(gè)時(shí)代，我們已經(jīng)擁有了物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及智能終端等強(qiáng)大的技術(shù)支持和實(shí)用性的成果。但是回顧一下過(guò)去就會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們搞智能交通這么多年，道路基礎(chǔ)設(shè)施其實(shí)沒(méi)有本質(zhì)上的改變。現(xiàn)在的道路基礎(chǔ)設(shè)施是沒(méi)有思考、沒(méi)有感知的，用我的話(huà)說(shuō)就是“又聾又啞”。道路網(wǎng)自身不知道跑在其上的車(chē)輛是什么狀態(tài)，道路也不能告訴車(chē)輛道路的狀態(tài)是什么，比如雨、雪、結(jié)冰，哪里有了“血栓”（交通擁堵）以及哪里發(fā)生交通事件。
道路基礎(chǔ)設(shè)施的現(xiàn)狀，歸納起來(lái)：
其一，道路為車(chē)輛提供最基礎(chǔ)的通行條件，也就是載運(yùn)工具獨(dú)享道路提供的時(shí)間和空間，一直以來(lái)道路基礎(chǔ)設(shè)施提供的服務(wù)沒(méi)有發(fā)生根本的變化；
其二，在駕駛員獲取交通及相關(guān)信息中，靜態(tài)視覺(jué)信息仍是道路提供信息主體，這是我說(shuō)道路“啞”的緣故，也就是基礎(chǔ)設(shè)施提供的信息渠道還是極其單一的，并且信息仍以靜態(tài)的居多；
其三，我們現(xiàn)在所獲得道路網(wǎng)的交通數(shù)據(jù)，都是從第三方的檢測(cè)手段得到的。比如說(shuō)視頻、線(xiàn)圈、雷達(dá)，這些都是相當(dāng)于把人放到了ICU病房里，貼上各種檢測(cè)儀器，然后才知道這個(gè)人哪里出了毛??；
其四，從道路的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)來(lái)看，我們得到的道路信息都是斷面的、單點(diǎn)的方式去獲得的，包括視頻和雷達(dá)，從整個(gè)路網(wǎng)的宏觀(guān)角度看，都是斷面信息的狀態(tài)呈現(xiàn)的；
其五，信息始終是由道路向車(chē)輛方向單向流動(dòng)的，路和車(chē)之間沒(méi)有信息的交互，也就是雙向的信息流動(dòng)，道路不能了解其承載的載運(yùn)工具的狀態(tài)和信息，舉個(gè)例子，交通事故，道路自身沒(méi)有感知的能力，這就是我為什么說(shuō)道路基礎(chǔ)設(shè)施“聾”的原因。所以，最后可以看出，智能交通發(fā)展了20多年了，道路基礎(chǔ)設(shè)施還沒(méi)有感知的能力，AI的能力。車(chē)輛可以無(wú)人駕駛了，車(chē)輛之間可以實(shí)現(xiàn)網(wǎng)聯(lián)了，但我們的道路基礎(chǔ)設(shè)施還是傻乎乎，智商為0的。
根據(jù)以上分析，我們團(tuán)隊(duì)提出了物聯(lián)網(wǎng)感知和底層分布式AI的道路智能基礎(chǔ)設(shè)施。要讓我們的道路通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)的感知層，使得道路就像我們的皮膚一樣，能夠隨時(shí)隨地感受到我們的服務(wù)者，車(chē)輛、人，他們?cè)诘缆返谋砥ど咸幱谑裁礃拥臓顟B(tài)。比如說(shuō)出現(xiàn)了交通事故、道路出現(xiàn)結(jié)冰、交叉口信號(hào)燈與車(chē)輛的信息交互。關(guān)于基于智能道釘?shù)闹悄艿缆坊A(chǔ)設(shè)施，在去年常熟2017智能交通年會(huì)上，我對(duì)一些基本的概念做了介紹，這次我主要是從要實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)感知層、分布式AI以及提供精細(xì)定位三個(gè)核心技術(shù)向大家介紹。
智能道釘作為物聯(lián)網(wǎng)感知的神經(jīng)元，自身外形看上去很簡(jiǎn)單，但當(dāng)把他們大面積布設(shè)到道路的表面，就可以利用智能道釘?shù)母呙芏?、大?guī)模、多樣性的檢測(cè)等優(yōu)勢(shì)，形成道路網(wǎng)的最根本的感知能力。在此基礎(chǔ)之上，智能道釘之間利用無(wú)線(xiàn)通訊的低功耗的局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)技術(shù)，組網(wǎng)在一起，形成遍布道路網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)層。基于這個(gè)龐大的網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)元之間可以進(jìn)行信息的交互和AI的智能分析，從而服務(wù)于交通管理、交通控制以及精確的地理信息服務(wù)。簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是由于智能道釘這個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)元，道路擁有了自己的皮膚，具備了感知的能力，同時(shí)也具有了思維的能力，以此為基礎(chǔ)，架構(gòu)出我們的智能交通，從而為我們的智慧城市服務(wù)。
現(xiàn)在基于智能道釘已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的功能包括交通信息檢測(cè)、行車(chē)安全距離、道路前方異常、行車(chē)引導(dǎo)、交叉口輔助、智能停車(chē)和高精度定位等多項(xiàng)功能，后續(xù)的功能還在不斷推出中，由于時(shí)間關(guān)系，相關(guān)的內(nèi)容我這里就不展開(kāi)了。我僅講基于智能道釘對(duì)道路進(jìn)行感知和決策的三個(gè)技術(shù)。從我們智能交通系統(tǒng)來(lái)講，我們的智能交通分為三部分，第一就是感知，第二是傳輸，第三是決策。那么我們最關(guān)鍵的一點(diǎn)，就是作為AI智能必須獲得大量的、全面的和真實(shí)的信息。這是我們用MEMS的三維感知技術(shù)，獲得車(chē)輛在路網(wǎng)上的運(yùn)行狀態(tài)。獲得信息之后要把信息進(jìn)行傳遞，所以我們利用了研究的低功耗的無(wú)線(xiàn)傳輸技術(shù)。另外，針對(duì)智能交通最迫切的需求之一，高精度的定位技術(shù)，我們提出采用智能道釘?shù)牡鼗ㄎ粚?dǎo)航技術(shù)。接下來(lái)我分別展開(kāi)。
第一個(gè)是道路的感知能力，我們采用的是三維立體檢測(cè)技術(shù)，核心觀(guān)點(diǎn)是把智能道釘放到了行車(chē)線(xiàn)上，這是與現(xiàn)在市場(chǎng)上看到的放在道路中間的地磁檢測(cè)器有著本質(zhì)區(qū)別的。為什么要這么做？后面再給大家講。檢測(cè)單元放到道路正中間或者放到行車(chē)線(xiàn)，都會(huì)出現(xiàn)三種情況。第一是車(chē)輛在檢測(cè)器的左邊通過(guò)，第二是在檢測(cè)器右邊通過(guò)，第三就是在檢測(cè)器上面通過(guò)。去年跟深圳的單位交流的時(shí)候，他們就說(shuō)他們應(yīng)用了一款國(guó)內(nèi)的地磁產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)漏檢率達(dá)到50%，他們說(shuō)調(diào)出視頻監(jiān)控分析一下。我說(shuō)不用看監(jiān)控了，大部分原因肯定是很多車(chē)是從道路的行車(chē)線(xiàn)上開(kāi)過(guò)去的，造成埋設(shè)在道路中間的檢測(cè)器沒(méi)有檢測(cè)到，他們后來(lái)分析視頻也基本上是這個(gè)情況。怎么來(lái)解決這個(gè)問(wèn)題呢？首先我們先對(duì)最基本的感知單元采用高敏感度感知器件，其次我們利用感知單元間的聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，對(duì)感知單元感知到的信息通過(guò)無(wú)線(xiàn)交互和運(yùn)用AI分析算法，使得我們不是單一依靠單個(gè)檢測(cè)器的數(shù)據(jù)，而是利用感知單元架構(gòu)的感知網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析和判斷。
這是在深圳愛(ài)國(guó)路上我們布設(shè)的感知斷面，這個(gè)斷面是由四個(gè)智能道釘組成的感知網(wǎng)絡(luò)，這個(gè)網(wǎng)絡(luò)不是簡(jiǎn)單的感知單個(gè)車(chē)道，針對(duì)每個(gè)車(chē)道，四個(gè)感知器都進(jìn)行了信息的分享，這樣我們不但可以感知到每個(gè)車(chē)道的流量，同時(shí)還可以感知到在車(chē)道中間的車(chē)輛的情況。先看一下這個(gè)感知界面，四個(gè)車(chē)道，不光可以感知到車(chē)道上走過(guò)的車(chē)輛信息，還可以感知到車(chē)道1和2之間走了多少車(chē)，車(chē)道2和3之間走了多少車(chē)，這是我們做的傳感網(wǎng)絡(luò)段面能夠?qū)崿F(xiàn)的。大家可以看到旁邊停了一輛車(chē)，可以看到車(chē)道二和三、三和四之間都有車(chē)輛的通過(guò)?，F(xiàn)有地磁產(chǎn)品存在的漏檢問(wèn)題，利用我們的物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)和底層AI就不會(huì)出現(xiàn)這個(gè)情況。當(dāng)然我們還利用了太陽(yáng)能自主供電，這也是市場(chǎng)上地磁產(chǎn)品不具備的，這不是我今天介紹的重點(diǎn)，這里就不介紹了。
這是我們對(duì)停車(chē)場(chǎng)的感知。這是深圳的一個(gè)超市門(mén)前，放了兩個(gè)感知點(diǎn)。這是去年12月份，在青島海信的研發(fā)中心，我們建立了一套智能停車(chē)的檢測(cè)系統(tǒng)。停車(chē)的感知方式，我們其實(shí)是和現(xiàn)有的停車(chē)檢測(cè)方式是不一樣的。大家知道現(xiàn)在的停車(chē)檢測(cè)方式都是停車(chē)位的三分之一處檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)，我們是把它放到了停車(chē)位邊上，首先感知單元不是單一的點(diǎn)，我們是利用所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行AI分析，這里算法就不介紹了。另外有燈光的提示，可以給人傳遞一個(gè)信息，未來(lái)也給車(chē)輛傳遞一個(gè)信息。這是我講的第一個(gè)層面，就是感知。
得到這些信息我們?cè)趺窗堰@些信息傳出來(lái)，現(xiàn)在現(xiàn)有的傳輸方式其實(shí)很多，WIFI、ZigBee、DSRC等，我們的團(tuán)隊(duì)在研究的時(shí)候是怎么考慮的呢？首先看一下，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸是核心。面對(duì)車(chē)路協(xié)同的物聯(lián)網(wǎng)又提出了更高的要求，第一是環(huán)境復(fù)雜性，因?yàn)樵谡麄€(gè)城市中，既有建筑物、無(wú)線(xiàn)設(shè)施干擾，也有幾千萬(wàn)伏的高壓電線(xiàn)影響信號(hào)。第二是網(wǎng)絡(luò)的多變性，網(wǎng)絡(luò)之間的拓普結(jié)構(gòu)是隨時(shí)變化的，不像在會(huì)場(chǎng)里的WIFI，其網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)是很穩(wěn)定。第三是傳輸?shù)姆€(wěn)定性，我們?cè)诟咚俟飞宪?chē)的速度很快，需要在很短時(shí)間內(nèi)就要把信息傳遞出去，如果像WIFI這樣連接速度很慢的話(huà)就達(dá)不到要求。另外還有信息的全面性，我們要獲得全面的信息，包括車(chē)的信息以及路自身的信息。那么通過(guò)現(xiàn)在的對(duì)比，我們團(tuán)隊(duì)用了一個(gè)大家最熟知的，或者感覺(jué)最不高大上的無(wú)線(xiàn)通訊技術(shù)——藍(lán)牙5.0技術(shù)，我們?yōu)槭裁匆x擇藍(lán)牙？從這幾個(gè)參數(shù)可以看出，第一是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的延遲，對(duì)于我們感知層各個(gè)神經(jīng)元之間的傳輸以及神經(jīng)元與車(chē)輛的傳輸，必須要延遲越少越好，而WIFI就弱了一點(diǎn)，還有通信距離、傳輸率以及成本等原因。其實(shí)我們團(tuán)隊(duì)考慮利用藍(lán)牙，最重要的原因是現(xiàn)在藍(lán)牙的普及率最高，所有廠(chǎng)商賣(mài)的手機(jī)都會(huì)把藍(lán)牙放在里面，每輛車(chē)上都有藍(lán)牙設(shè)備，這就使得我們已經(jīng)擁有了最普及的硬件基礎(chǔ)。另外，我們選擇藍(lán)牙作為通信協(xié)議的另外一個(gè)原因，是我們認(rèn)為藍(lán)牙是未來(lái)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的最強(qiáng)勁的引擎。我估計(jì)在藍(lán)牙5.2之后，可能基于藍(lán)牙的室內(nèi)定位這項(xiàng)技術(shù)就會(huì)出來(lái)。因?yàn)樵诔?.0的時(shí)候就已經(jīng)業(yè)內(nèi)有人討論了。還有藍(lán)牙的Mesh技術(shù)，我們現(xiàn)在的技術(shù)都是點(diǎn)到點(diǎn)，或者一點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)的。那么我們利用藍(lán)牙的Mesh網(wǎng)絡(luò)，就可以建立多對(duì)多的通信方式。使傳輸?shù)倪^(guò)程中不依靠于某一點(diǎn)，而是像海浪一樣統(tǒng)一向一個(gè)方向傳遞，可能有一處海浪碰到了巖石的阻擋，但是信息可以通過(guò)其他的海浪傳遞到海岸上去。這就是Mesh的一個(gè)強(qiáng)大特點(diǎn)，它打破了原來(lái)單點(diǎn)對(duì)多點(diǎn)的傳輸方式。我們利用Mesh技術(shù)開(kāi)發(fā)了高速公路的預(yù)警系統(tǒng)，每個(gè)檢測(cè)單元都可以檢測(cè)到車(chē)輛，比如說(shuō)智能道釘檢測(cè)到車(chē)速，然后根據(jù)車(chē)速去判斷出后車(chē)應(yīng)該與前車(chē)的安全距離，根據(jù)安全距離相應(yīng)地利用燈光進(jìn)行提示，或者用無(wú)線(xiàn)方式，給后車(chē)進(jìn)行相應(yīng)的提示。如果后車(chē)進(jìn)入了安全距離以?xún)?nèi)，這個(gè)車(chē)輛就會(huì)接受到信息，駕駛員也會(huì)看到這個(gè)單元進(jìn)行燈光的提示，這是我們的系統(tǒng)。
還有剛才姜主任提到的交通事故，前面發(fā)生交通事故，后面的車(chē)并不知道，如果通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)的感知層感知到，然后把信息通過(guò)Mesh網(wǎng)絡(luò)傳遞出去，使后面的車(chē)輛及時(shí)獲得前端的信息，就可以避免交通事故的發(fā)生。
第三，是基于藍(lán)牙的定位技術(shù)，由于時(shí)間限制，不能詳細(xì)講解了。這里給大家看一下基于智能道釘?shù)亩ㄎ坏囊曨l。這是我們?cè)诘叵峦＼?chē)場(chǎng)建立的感知網(wǎng)絡(luò)，這是我們開(kāi)發(fā)的APP，藍(lán)色點(diǎn)就是車(chē)輛在走。我們現(xiàn)在可以達(dá)到95%置信度的定位精度是2米。1米精度的置信度在85%左右。
總結(jié)一下，我們要用智能道釘——道路自己的神經(jīng)元細(xì)胞實(shí)現(xiàn)整個(gè)路網(wǎng)的感知、信息融合、數(shù)據(jù)傳輸以及數(shù)據(jù)分析，讓道路真正智能起來(lái)。時(shí)間關(guān)系，感謝一下我們的團(tuán)隊(duì)。再次感謝千方科技，感謝大家，謝謝！
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