自动驾驶并非一家企业单打独斗能够完成。
2月24日，国家11部委出台的《智能汽车创新发展战略》为行业点明了方向：在鼓励智能汽车、自动驾驶系产业发展的同时，也要鼓励智能汽车数据服务商和无线通信网络运营商，智慧城市交通系统方案供应商的发展。
概言之，就是智能网联汽车与汽车电子产业获得重大爆发空间的同时，公路智慧设施、车联网、车路协同等智慧交通项目也将迎来行业风口。
但车联网产业链条极长，涉及的领域相当庞杂，大规模落地需要车、路、云三端的打通与配合。以往关于车路协同的讨论，也大多聚焦于车端智能与云端的海量数据吞吐能力。
而此次《战略》出台，明确表明了未来智能网联驾驶的大规模商用离不开道路基础设施的支撑，智慧公路正在得到行业的重视。
那么，一条与“聪明车“智能程度相匹配的“智慧路”应该是什么样子的？智慧公路如何实现低成本、大规模的铺设？
在这种背景之下，戴升智能专注于智慧路端的建设，希望用其物联网技术来解决智慧公路全面泛在感知的极高成本问题，使得智慧公路能够迅速得到大规模应用。
究竟，戴升智能是怎么解决高成本效益的智慧公路泛在感知以及路与智能车辆的协同问题，不妨来听听 CEO 毛国强的回答。
智慧公路的行业痛点与市场爆发
戴升智能成立于2018年，核心团队员工15人。尽管成立时间不长，但创始人毛国强是一位IEEE Fellow，曾任悉尼大学终身教授，现为西安电子科技大学领军教授、国家特聘专家，在智能交通、无线通信领域有着超过20年的学术积累，是国际车路协同领域的顶级专家。
值得一提的是，毛国强也是国家十三五重点研发计划中，高速公路智能车路协同系统集成应用的项目总负责人。据悉，该重点研发计划的成果，将直接决定中国未来智慧公路的标准。
一般来说，智能汽车的覆盖率与智慧公路的覆盖率，将决定车联网的推广范围。
比如，2019年5月在江苏无锡落成的国家级车联网先导区的主要目标就是，实现规模部署C-V2X网络（通讯）、路侧单元（路端），装配一定规模的车载终端（车端），完成重点区域交通设施车联网功能改造和核心系统能力提升。也就是完成十字路口等重要交通地段的路端升级改造。
但事实上，车联网如果想往更大的范围推广，其范围就不能只限于十字路口交通地段，更要面向大量的空白公路地段。
毛国强也认为，车路协同是实现智慧交通的必经之路，而车路协同的落地推广首先要建设智慧公路，要能够解决现有交通系统的问题。“智慧公路只有在解决当前交通系统面对的紧迫问题中才能得到逐步发展与大规模推广。智慧公路要能够与现有车辆实现车路协同，才有用户基础，才有商业价值。”毛国强说。
按照他的设想，智慧公路在解决现有交通系统的安全、效率、日益增长的养护成本过程中，实现与现有车辆的互动并兼顾支持智能网联车。随着道路上网联车的覆盖率达到一定程度之后，再通过智慧公路设施的软硬件升级，给智能网联车提供全面技术支持，就是一个很自然的过渡。
毛国强说，一条智慧公路的构成需要路端、边缘设备、云端的多方配合。
- 路端硬件感知层面，需要泛在部署的物联网设备、重点部位部署的高精度传感器（高清摄像头、激光雷达、毫米波雷达）等设备来满足道路的全面信息感知需求，形成各种不同精度传感器优化组合的整体解决方案；
- 从通讯角度而言，需要华为等企业开发出适合不同覆盖范围需求、功耗需求和数据传输需求的多样化通讯手段；
- 云端则是需要边缘计算与云平台相结合，实时处理海量数据及实现数据的本地处理与决策，迅速将信息提供给道路管理者，道路需求端；
但在建设智慧公路的过程中，往往面临着几大挑战。
比如设备昂贵、施工要求高。一般而言，智慧公路的硬件安装实现都依赖于龙门架，其本身就造价不菲。加之龙门架上还要配置高精度感知设备，供电设备、通信辅助等设备。并且可能每隔一百米部署一个才能实现理想的感知精度，难以实现大规模普及。而且有些高精度感知设备的可靠性与使用寿命也亟待提高。
“整个算下来，基于高精度感知设备的系统整体成本大概是平均一公里4000-6000万。”毛国强道。
目前国内公路总里程为485万公里，高速公路里程大约在14.3万公里，这些公路里程乘以每公里4000-6000万的造价，成本投入无异于一个天文数字。
受成本和安装方式所限，目前只有不到5%的道路实现信息覆盖。如果路端的大规模部署问题不能解决，那么车路协同问题、智慧交通就只能停留在示范区阶段。
另一方面，有数据表示，随着公路信息化的兴起，近几年我国智慧公路将会呈现快速发展趋势，预计至2025年市场规模将会突破1,500亿元。可见这个市场的潜力之大。
戴升如何建设低成本智慧公路？
那么，针对现有智慧公路行业的痛点，戴升智能要如何应对？
据毛国强介绍，戴升智能意在利用大量、高成本效益、泛在部署的物联网传感器，通过多源数据融合实现高精度的全息感知，极大提高感知精度、可靠性及信息覆盖，实现智慧公路的广泛部署，并实现与有人驾驶车及自动驾驶车的车路协同。
简单来说，就是利用低成本的物联网设备的密集铺设，来极大降低高精度传感器的部署密度，然后利用大数据分析实现全面泛在监测。
戴升智能所提供的物联网设备，就是智慧信标和智能基站产品。
据了解，智慧信标集地磁传感器、温度传感器、湿度传感器、光线传感器、震动传感器等感知设备于一身。能够实现：
- 精准检测车道级车流量、车速、温度、湿度、振动、行人等多种重要指标；
- 满足公路恶劣环境下的温度、湿度、抗压及劳损要求；
- 在无外接电源的情况下通过太阳能供电工作寿命>5年，在可供电情况下工作寿命>10年；
- 支持智慧信标之间的直接通信、信标与基站、车辆之间的通信；
- 在探测到危险(如前车、行人、障碍物、交通异常)情况下可通过声音或灯光闪烁发出预警，并向车辆发出相关无线预警信号
毛国强告诉新智驾，智慧信标沿车道线（双车道）大约每隔10米部署一个，一公里路段下来可以部署200个智慧信标。
但在车路协同过程中，除了路端的信息之外，车端发布的信息也必须考虑在内。因此，如何把车载信息和路侧信息结合实现多源数据融合，实现对公路更为全面的信息掌控，也是戴升智能在做的事情。
戴升智能提供的智能通信基站可以利用多源异构传感器数据融合技术、高精度无线定位技术、云边端一体化感知、计算与通信技术，来实现数据的多源融合。
- 能够实现与道路智慧信标、车辆的大范围通信、信息采集、分析及发布；
- 与高精度感知设备的数据融合；
- 边缘计算能实现交通、路况信息的本地精准感知、分析与决策；
- 复杂环境下的高精度车道级定位；
总而言之，就是智慧信标直接沿着车道线嵌入地面部署，搜集交通信息、道路健康状况并进行相关数据的端侧处理；然后单位距离内的智慧信标处理过的数据会上传到智能通信基站，基站的边缘计算可以将智慧信标的数据进行汇总分析，进一步地通过多源数据融合提高精度，并将相关数据上传到云平台。
“同时，还可以通过智慧闪灯的形式将本地搜集的信息比如行人横穿马路、前车经过、能见度变化、交通异常等推送给司机，实现司机提醒。”毛国强介绍道。当然，这是智慧信标与有人驾驶车辆互动的情况。
相较于有人驾驶车辆，毛国强表示，未来智慧信标与网联车的互动会更加简单。随着网联车覆盖率的提升，智慧信标可以通过软硬件的升级实现与网联车的互动。
值得强调的是，戴升智能的这套智慧公路方案并非是摒弃已有的高精度传感器方案，而是与高精度传感器设备相互配合。
现有的高精度传感器方案依赖摄像头、激光雷达在龙门架上的部署，尽管可以获得高精度的感知内容，但无法实现大规模覆盖，戴升智能的方案的有效补充能够补足这个缺陷，
二者结合之下，可以实现智慧公路整体99%以上的可靠感知。
也就是说，有了这套智慧公路物联网方案之后，原本高精度传感器设备的部署间隔可以从每隔一百米变成每隔2-3公里，中间路段由物联网设备来覆盖。
因而，低成本的物联网设备也能有效降低智慧公路建设成本。
“物联网设备的成本，按照双车道来算的话是一公里20万，一公里20万和一公里4000-6000万比，那就低了好几个量级。”毛国强说。
高密度换取高精度
但在降低成本、降低高精度感知设备部署密度的同时，是不是意味着要以牺牲路端的感知精度为代价？
一般而言，龙门架上安装的高精度传感器如高清摄像头，可以获取过路车辆的车牌号、车辆的颜色和各种标识信息。而戴升智能的物联网传感器并没有直接获取这些信息的能力。
对此，毛国强说，由智慧信标与智能基站组成的智慧公路方案，不仅在感知精度上不输高精度传感器设备，甚至可以比后者实现更加精准、更丰富维度的内容感知。
举个例子，车辆经过龙门架时会被记录进入时间，同样，智慧信标也可以准确地探测到车辆顺序经过这些智慧信标设备的时间，由此得以准确地估计出车辆的运动轨迹，这个运动轨迹就可以实现和高精度传感器的数据关联，从而在智慧信标覆盖区域也能够精准估计出龙门架高精度传感器感知的车辆信息。
同时，这种数据关联能够实现多源目标跟踪，同时跟踪多辆车，以保持感知精度。
毛国强表示：“现在来说，按照饱和密度估算，可以处理在公路截面上一分钟通过150辆车的车流量，这是通过计算能力推算出来的。”
除了降低成本、不降低信息感知内容的同时，戴升智能还表示，其方案可以实现比高精度设备更精准的内容感知。
一般来说，通过传感器检测车流量，往往存在着检测不到或者检测失败情况，也就是有漏检或误检的可能。
而戴升智能的物联网方案优势在于，可以汇集多个智慧信标的数据实现高精度检测。以车流量为例，每个智慧信标都能达到95-98%的检测准确率，即存在2-5%的检测失败率。
但由于物联网传感器是沿路面约每10米部署一个，车辆行驶100米道路至少要经过10个传感器，十个传感器连续数据检测失败的概率就会非常小。
也就是说，通过设备的密集部署，用高密度换取精度，实现精准检测。
此外，毛国强还提到，这套方案也能在公路智能养护上发挥作用。
据了解，2018年度，全国收费公路支出总额9621.8 亿元。其中养护支出高达589.3亿元，比2017年的533.9亿元高上不少。
可见在国家公路总里程不断扩大的同时，高昂的公路养护成本也是道路管理者不得不面对的一个问题。
戴升智能表示，物联网感知设备能够通过日积月累的大数据来反映公路的情况，监测公路的健康状况并预测变化趋势，将损坏止于微时。
在项目的落地上，戴升智能的方案已经在齐鲁高速自动驾驶测试路段、长安大学无人车测试场上得到技术验证，获得不错的反响。并且今年计划在齐鲁交通所辖>10KM高速公路进行更大范围的部署，同时在全国多处实现示范应用 。
戴升智能项目在齐鲁高速上进行技术验证
目前，业内专注于智慧交通玩家也不在少数，比如阿里、百度等算法软件供应商，也有海康、宇视、千方科技等软硬件结合的玩家。
问及如何看待业内的竞争时，毛国强表示，戴升智能的方案并不构成与华为等强大竞争对手的直接竞争，而是他们方案的优秀补充，共同实现成本可控的智慧公路整体解决方案。
他认为，完全用高精度感知设备实现公路的信息覆盖，整个成本太高，是没法大规模推广的。“有了我们的物联网设备，就能够形成互补，形成很好的生态，可以把全国市场进一步打开。从这个角度来说，我们跟这些公司应该有很好的合作契机。”
总结：
尽管智慧公路应该给车辆提供哪些信息尚无标准与定论，整个车联网产业也大多处于试点示范的阶段。但值得肯定的是，智慧公路细分市场的开拓和新玩家的入局，都给了智慧交通的实现更多新视角与可能性。
至于玩家们能否抓住市场风口与，要看他们的运气和实力。
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