389
“中国式过马路”曾是交通管理难题的一个缩影，不过，随着智能化的深入，凑够一小撮人就过的马路也在悄然升级。现在走过一个城市路口时，你可能会发现配置也智能了：比如人脸识别/抓拍、语音告警功能，还有会发光的斑马线、道钉……；当你开车通过路口时，车流量大的方向，绿灯放行时间就长，但现场并没有交警控制信号灯，这其实是因为红绿灯已经实现了“换脑”，通过 AI+交通大数据，能自动调节红绿灯……
路口——作为城市道路中的重要场景，也是关键的交通枢纽。从上世纪交警手持交通指挥棒，到部署交通信号灯，再到实现摄像头+交通信号灯的管控，路口也见证了中国道路交通不断深入的数字化历程。未来，路口也将成为一个较大的边缘智能体，体现一座城市的交通管理水平和智慧化程度。
政策红利催生路侧智能改造升级
在大刀阔斧推进的智慧交通项目中，交通大脑、ETC、路灯、高速公路……纷纷成为重点工程。数据显示，我国智慧交通行业市场规模呈逐年递增趋势，从2011年的420.4亿元增至2019年的1510.2亿元，复合增长率为17.33%。随着“十四五”迎来开局之年，在“加快建设交通强国”方向的指引下，智慧交通机遇空前。
在近两年路侧基础设施的升级过程中，智慧灯杆是最火爆的项目之一，据公开数据，2015-2019年，中国智慧路灯市场规模（按销售额计）从1.4亿元增长至19.6亿元，年复合增长率为93.4%。特别是近两年，路灯存量改造和增量新建的需求加大，亿元级项目金额占比大幅上升。数据显示，2020年亿元级项目占比约17%，较同期上升11个百分点。
智慧灯杆的火爆引起了我们对于现存项目的思考，它作为智慧城市、物联网与 5G 基站建设的综合载体和便民服务终端，成为城市信息采集和状态感知的综合入口，从一个小场景关联起多项重要工程，有其特殊性和重要性。那么，还有哪些场景是重要的升级节点？站在“十四五”承上启下的关键节点，行业企业又该抓住哪些新机会？
“十四五”规划明确：将进一步“加快交通强国建设”，并出台了一系列智慧交通建设规划文件，其中作为配合“十四五”规划的交通建设的纲领性规划文件之一，交通部的《数字交通规划发展纲要》全方位规划了智慧交通的发展方向。发展目标明确为：到2025年，交通运输基础设施和运载装备全要素、全周期的数字化升级迈出新步伐，数字化采集体系和网络化传输体系基本形成。
根据纲领文件指引，推动交通基础设施数字化、布局重要节点的全方位交通感知网络是规划重点，例如公路重点路段、互通枢纽等重要节点，都要实现交通感知网络的覆盖。
随着政策红利和市场需求的释放，路口会成为下一个风口吗？
智慧路口呼之欲出
当前对于大型、中型城市来说，最突出的交通问题就是路口容易拥堵。高德地图去年提出了“路口延误指数”，基于路口的停车延误和停车次数，对全国50个城市的路口服务水平进行了等级评价。结果显示，早晚高峰时段服务水平较低路口占比较大的城市，主要分布在珠江三角洲，排名前三的城市分别为深圳、东莞和西安；红绿灯路口延误榜中，超大城市深圳第一，北京第三。
为什么在智能化越是深入的大型城市，路口的服务水平反而没有得到相应提升呢？行业人士指出，城市人口密度大、机动车保有量飞速增长、原有硬件设施改造难等等，都是路口工程中巨大的痛点。传统路口的交管设备相对简单，主要包括信号控制、监控、检测、信息采集与诱导系统设备等。但近年来，需要检测的行为、需要采集的流量和特征数据、以及需要处理的数据都越来越多，简而言之，智能化需求提升了，而大部分路口都匹配不上这些智能需求。
既然供需矛盾短时间内难以调和，在现有基础上改造升级、提高资源利用率和整体调度效率，让一部分路口先智慧起来，都成为当前落地智慧路口的可行方式。
“全息路口”成为业界主推
全息路口号称赋予路口“上帝视角”，生成车辆时空、过车身份、违法抓拍、车辆轨迹、信号灯状态等多元数据，为路口精细化管理提供完整数据支持，减轻中心侧计算、存储以及网络传输压力。
如果说现有智慧路口的升级改造属于解决智能管理的“温饱”问题，那么全息路口可以视作“温饱”后奔向“小康”的技术探索。华为、高新兴等都在全息路口上进行探索。
华为全息路口+AI超微光卡口
华为安防部门去年改名为“华为机器视觉”后，推出的最为重磅的方案就是全息路口，完整方案包括全息路口、AI超微光卡口、毫米波雷达、ITS800边缘计算节点和路口高精地图。其中，两款主打产品：全息路口、AI超微光卡口是年中才开始推向市场，目前还处于推广期。据了解，华为智能交通管理业绩去年实现了同比翻番，接近两位数的业绩也让华为对这一市场更有信心。
AI超微光卡口市场上还有多种名称：环保卡口、生态卡口、丹霞卡口……尽管各厂家名称不同，但本质诉求是夜间无白光爆闪、降低补光灯对驾驶员的影响。华为称之为没有光污染的卡口系统，这一系统的主要策略可以说是“用AI换图像，用算力换数据”，通过内置合计20TOPS超强算力，保证白天车内图像清晰，夜间低照度环境下，降低图片噪点，全彩不偏色。
全息路口背后提供大算力支持的正是ITS800边缘计算节点，它采用了昇腾Ascend310 AI处理器。昇腾AI处理器的算力担当是采用了达芬奇架构的AI Core，实现了高通量、大算力、低功耗，适合处理深度学习中神经网络必须的常用计算如矩阵相乘等。在ITS800边缘计算节点中，它可以提供16路并发解析，包括8路视频+4路雷达拟合。
华为认为原有的控制主机技术已经落后，硬件本身需要被新技术替代。对智能交通管理市场的判断，华为认为再过几年有望达到三、四十亿的规模量级，未来两三年市场都将处于转型期，现在正是机会窗口期。
高新兴：全息路口+AR+V2X云边端方案
高新兴的方案主要包括全息路口+AR实景+V2X云控平台，这是一套完整的端边云方案，包括“获取-付出-给与”三大部分。在“获取”方面，利用摄像头、毫米波雷达、激光雷达等路侧感知设备对交通态势、交通事件、交通参与者等信息进行检测、识别、跟踪；对机动车、非机动车、行人等交通参与者在路口的通行秩序进行智能监管，对违法行为进行准确采集并形成处罚依据；此外，还与信号机打通，获取路口的实时灯态，并通过AR技术将路口环境极其直观地呈现给交通管理者，利用车联网逐渐打通各种V2X应用，保障安全和效率。
在“付出”上，实现交通信息从路口到区域再到全局，逐级汇聚，形成从微观到宏观的全息感知。利用MEC对来自路侧感知设备、车载终端、中心平台、第三方应用等的多源信息进行一体化融合，进一步形成路况信息、预警信息，实时对路口的交通元素进行全面刻画；利用交通大数据平台对路口交通信息、交通事件、V2X应用进行深度处理和分析。
最后，通过交通监测AR实景指挥系统和V2X云控平台“给与”智慧路口最直观和全面的交通应用，形成数字化上帝视角，并通过RSU对交通参与者“给与”预警提示。
从高新兴的整套方案中可以看出，在感知层面与现有方案有着本质的区别，通过更加多维度的认知，包括路口的规划、周边环境再到路口的信息化设施、管控现状、交通事件等，进行全面的感知。
智能路侧一体化设备是其智慧路口的关键方案，囊括了智能交通信号机、视频雷达车检器、激光雷达等路侧传感器，实现车路协同通信的RSU单元，以及MEC边缘计算产品。MEC主要基于移动边缘计算技术，可兼容接入多种路侧设备，并提供路侧数据汇聚、路侧智能感知、路侧智能预警等服务，这款移动边缘计算主机也是业内首款通过信通院MEC设备测试的产品。
哪些技术迎来机会？
要实现路口的智能调度，关键技术之一是检测。当前路口多是固定点检测器，包括地感线圈、地磁、微波、雷达、摄像机等。其中，雷达+摄像头融合，正在成为诸多融合感知单元的首选。根据行业公开数据，预计到2025年路侧智能感知（包括雷达、摄像头等）市场规模累计将超过400亿元。
毫米波雷达因具有探测距离远、测速精度高、集成度高、受天气条件影响较小等特点，在智能车路协同系统中广泛应用。激光雷达铺设成本较高，单套设备价格有的高达数万元。不过，在复杂路口，激光雷达有明显优势，可以精准识别目标属性，通过与摄像头融合，还能极大提高数据获取的准确性与可靠性。目前，激光雷达在路侧应用还处在早期，如果未来在使用量上形成规模，价格有望继续下降。
边缘计算服务器也将得到推广。真实的交通场景中，对计算的需求十分复杂，有的需要根据实时局部信息快速分析计算并将结果反馈给周边车辆，比如危险路况避让、交通事故预警，有的场景则需要汇总全局信息，俯瞰大局统一分析，比如交通态势分析，道路限行控制。
高新兴科技集团总工程师李大成告诉与非网，在云边端融合的大背景下，智慧路口是一个非常理想的云边端融合的应用场景，全局、区域、路口交通流与云边端架构完美契合。路口负责全息感知；边缘负责汇聚、计算；云端负责融合、决策。云端再将决策的结果发到路口进行执行，形成业务闭环。此外，路口信号控制优化算法可以在云侧训练，端侧执行。云端利用深度学习技术和交通流平行仿真技术，结合端侧采集的实时和历史路口全息感知数据、区域协同管控策略、全局交通OD数据，不断优化信号配时优化方案，将优化后的方案下发到端侧执行，通过云边端协同推动路口的智能优化。
如何看待“智慧路口”发展前景？
益普索中国消费科技研究院院长周啓群告诉与非网，路口包括了很多城市管理功能的交汇，其中承载了很多技术设备。他强调了发展智慧路口必须正视的一个问题，“路口作为整个城市规划架构中的处理节点，需要被优化。但是，要解决智慧交通的本质问题，需要从整个城市的运行结构去优化，甚至需要对城市区域重新进行功能定位、规划和疏解，改变原有道路交通承担的属性，包括流量的承载等，这是解决问题的关键。通过智慧路口解决交通流量问题，只是末端的、被动的处理方式，目前效果还比较有限。”
从车路协同角度看智慧路口的发展，周院长认为，安全是重中之重，汽车行驶起来每一秒都会遇到车路协同的管理要求，需要一整套环境保障来实现，因此在专用通道实现相对容易，比如高速公路，在进出之间实现车路协同。路口作为一个复杂的操作节点，有其重要性和特殊性，但是在车路协同中还属于比较末端的节点。
“过去，路口主要还是用于交通管控。未来，智慧路口的发展将会跟车路协同应用紧密结合，更多赋能出行者。随着车联网技术发展进程的推进，智慧路口的功能模块将不断丰富与提升，并且各个模块将以高度集约化的形式出现”，这是李大成对智慧路口发展趋势的判断，“多维度的协同出行生态正在形成，这个趋势是不可阻挡的。具体而言，智慧路口是多项技术共同发展、催化的结果，交通设施的逐渐完善还需要感知检测能力、边缘计算能力的提升，缺一不可，任何一种能力的缺失都无法真正实现有意义和有实战价值的‘智慧路口’。”
根据行业公开数据，中国城市道路平均每327米就有1个交叉口。超大城市的交叉口平均间距为360米，高于其他规模类型的城市。西北、华北地区城市的交叉口平均间距偏大，东北地区城市的交叉口平均间距较小。而城市道路交叉口形态又较为复杂，据统计，十字交叉口在城市交叉口中的占比为31.9%，丁字交叉口在城市交叉口中的占比为58.7%。重点城市中，近40%的交叉口是异型交叉口。
路口改造项目潜力和挑战之大，由此可见。目前，最突出的有三大挑战：
一是数据孤岛，当前路口数据多受限于固定的检测器，不管这些检测器采用哪种感知技术，数据断点是一个极大的局限。一个路口的检测器布得再全，也无法知道相邻路口的交通状态，或是难以将一辆车在两个路口的检测关联起来，容易形成数据孤岛。到目前为止，建设成本低、可靠度高、覆盖面广的交通监测体系仍是很多城市交通管理中的一大挑战。
二是缺乏对新型互联网数据的分析处理能力。随着高频率、高精度的数据越来越多，信号控制相关的算法、产品都需要突破才能将这些数据优势真正地发挥出来。
三是缺乏算法和大数据分析计算能力，无论是信号优化、路况态势研判、轨迹分析、图像识别等都涉及到需要先进算法支持，以及对实时数据的大规模计算能力。
一位行业人士表示，要实现真正的智慧路口并不容易。在人们最终享受到便利和成果之前，还需要底层技术不断强大且准确地适配，以及上层建筑的支持与合理的规划，只有接受了真实场景的不断验证与修正，路口才能真正智慧起来。
下载ECAD模型
