近日，江蘇移動、移動研究院，聯(lián)合華為在無錫完成面向車路云一體化的核心網(wǎng)多源融合感知技術(shù)試點，是該技術(shù)在全國首次實現(xiàn)與車聯(lián)網(wǎng)的結(jié)合應(yīng)用，突破傳統(tǒng)感知與5G-A通感邊界，為車路云業(yè)務(wù)提供可靠、靈活、低時延、高精度的融合感知解決方案，標(biāo)志著中國移動在5G-A通感能力賦能場景創(chuàng)新上又邁出重要一步。
為貫徹落實《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）》（國辦發(fā)〔2020〕39號），推動網(wǎng)聯(lián)云控基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)突破和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展，工信部等五部委發(fā)布《開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點工作》的通知并推動相關(guān)項目，標(biāo)志著車路云產(chǎn)業(yè)將由過去示范區(qū)形式的小規(guī)模方案驗證，邁向城市級的規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化、商業(yè)化的落地實踐，過程中面臨諸多挑戰(zhàn)：
將過去“盆景”式的建設(shè)方案復(fù)制到整個城市，建設(shè)成本過高。
計算設(shè)備部署在室外，可靠性下降且不利于集中運維。
各類感知源數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊，跨模態(tài)差異大，復(fù)雜環(huán)境下感知能力降低，且當(dāng)前遮擋和多目標(biāo)環(huán)境存在感知盲區(qū)，無法進行軌跡穩(wěn)定跟蹤。
受業(yè)務(wù)場景需求和算力資源影響，在低空、車路和海域等場景大多采用定制化方案，計算成本高。
針對車路云一體化方案在落地實踐中的挑戰(zhàn)，江蘇移動與移動研究院聯(lián)合華為，提出了基于核心網(wǎng)的由單源基站雷達感知向多源融合感知演進的架構(gòu)和路線，為車路云一體化提供低成本、易運維、高性能的感知方案：
統(tǒng)一通感網(wǎng)元：創(chuàng)新提出編排調(diào)度框架和多源分級融合感知模型，兼顧感知精度和AI算力性能需求，實現(xiàn)一套通感網(wǎng)元同時應(yīng)用于低空、海域、車路等多個場景，解決感知任務(wù)、AI模型和算力間高效協(xié)同調(diào)度問題。
雷視多模融合：同時支持3GPP感知源(基站感知)與非3GPP感知源(攝像機、激光雷達等) ，基于路側(cè)鳥瞰視圖的特征級融合方案，解決遠處小目標(biāo)識別難、復(fù)雜場景虛警高等技術(shù)難題。
時空關(guān)聯(lián)預(yù)測跟蹤：提出多目標(biāo)數(shù)據(jù)匹配、斷點遮蔽接續(xù)以及跨鏡頭關(guān)聯(lián)等時空預(yù)測跟蹤算法，解決在遮擋/電磁下場景下，目標(biāo)識別定位精差、軌跡接續(xù)難的技術(shù)挑戰(zhàn)。
集中邊緣部署：提供超高可靠性、極簡運維和彈性伸縮能力，實現(xiàn)路口運維向中心統(tǒng)一運維演進、算力按需靈活部署。
圖1：面向車路云一體化的核心網(wǎng)多源融合感知架構(gòu)
基于上述創(chuàng)新方案，江蘇移動在無錫和風(fēng)路-立德道完成試點驗證，首次實現(xiàn)視頻、毫米波雷達和激光雷達等多源感知數(shù)據(jù)的融合與計算，對交通參與者（車輛/騎行者/行人/障礙物）與交通事件（包括超速/低速/鬼探頭/逆行/異常停車）等業(yè)務(wù)場景能夠進行高精判別，試驗結(jié)果達成SL2(感知等級)水平，滿足車路云一體化輔助駕駛的需求。后續(xù)會在此基礎(chǔ)上進一步驗證基站感知與多模一體化協(xié)同、環(huán)境感知等技術(shù)的融合及應(yīng)用，目標(biāo)達成SL3水平，滿足車路云一體化自動駕駛需求。
圖2：無錫試點感知效果演示
未來，隨著5G-A通感技術(shù)的進一步成熟，移動通信網(wǎng)絡(luò)將突破傳統(tǒng)連接邊界，逐步演進為集通信、感知、計算、智能于一體的核心中樞，催生“網(wǎng)絡(luò)即傳感器”的新型基礎(chǔ)設(shè)施范式，在能力上突破感知服務(wù)從單一功能向多維協(xié)同的跨越，在應(yīng)用場景上實現(xiàn)從車路云向低空、智能制造等全域的演進，為我國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展注入新動能。 
