智慧高速"升级"势在必行，激光雷达正在激活百亿新市场

【编者按】智慧化改造沪杭甬高速、杭州湾跨海大桥，实现湾区全域高速公路智慧化，把大数据、人工智能、5G及自动驾驶等一系列新技术应用到高速公路上，近期支持车路协同，远期支持自动驾驶等新技术。智慧高速离我们越来越近了。

本文转载自高工智能汽车，原作者头条报道；由亿欧编辑，仅供行业内人士参考。

4月17日，一个跨度30年、投资超10万亿元的浙江大交通建设计划出炉，包括但不限于沪杭超级磁浮、沿海高铁、环杭州湾智慧高速公路、萧山机场综合枢纽…

杭州湾智慧高速公路是从前些年浙江首创的超级高速概念发展而来的，亮点是把大数据、人工智能、5G及自动驾驶等一系列新技术应用到高速公路上，将新建和改造杭绍甬、沪杭甬、杭州绕城等一批环杭州湾的高速公路网络。

新建杭绍甬智慧高速公路，智慧化改造沪杭甬高速、杭州湾跨海大桥，实现湾区全域高速公路智慧化；近期支持车路协同，远期支持自动驾驶等新技术。

杭绍甬初步确定将进行包括构建高精定位系统、车路协同通行系统、5G通信网络系统、新能源及无线充电系统、自动驾驶路测系统、自由流收费系统、大数据驱动的智慧云控平台、自动驾驶及货车编队系统、全新的出行体验系统、打造自有知识产权系统等十方面的改造。

智慧高速，是对高速道路基础设施的改造升级，其中包括2019年如火如荼的ETC系统，以及正在试验测试中的V2X车路协同系统。
将道路上有关行驶的信息首先进行数字化，然后针对不同的应用场景提升信息的致密度，准确度，服务更高效的交通，甚至于提供相关的决策力。这是对智慧高速的终极期许。

一、智慧高速在升级

智慧高速的建设以及目标将会是分阶段，分目标完成的，比如，智慧高速上的摄像头将更加密集，从现在的2公里一个，加密到1公里一个；每隔一定距离将设置卡口，可识别经过的每辆车车牌，实现跟踪感知违规行驶行为、实时反映路况等功能。
这其中，关键的感知监控方案，有不少讲究的地方。视频方案的问题是比较清楚的，局限于相机自身的缺陷，如易受环境影响，在光线较差或较强的环境下，误判率高；探测精度低；探测距离短等。同时在路端计算需要非常强的算力， 在云端又会有带宽和实时性的影响等。

因此，在车或人流量大的路口，仅仅依靠视频方案极易出现安全误报、错报等问题，无法实现稳定、安全的智慧道路目标。
而激光雷达本身是对光线不敏感，无论白天黑夜都不影响其感知效果，因此大大增强了感知的适应性和准确性。同时，视频方案在弱光，逆光以及强光环境中的探测效果容易出现图片模糊，甚至看不清的状况，特别在夜晚环境中，视频方案基本失去作用。
而对于激光雷达来说，并不受光线条件的限制，在弱光，逆光以及强光环境下，甚至黑夜，其点云效果均可以保持正常状态。

以往高速公路仅用过单线式的激光雷达，主要用途是区分车辆作交通流量调查，还有收费站自助发卡车道的辅助车型分类，以及用作车辆长宽高的判别（基于道路超限管控的需求，超过一定尺寸的车辆不允许驶入高速 ）。

智慧高速在初探阶段，目前有些省份已经不满足于仅通过摄像机获得道路信息，开始尝试各种传感器的融合，力求获取高精度的路况信息用做提高调度指挥效率，减少事故，提升安全运营水平，但现在主要以毫米波雷达配合摄像机的方案为主。

毫米波雷达与红外、视频、激光等光学导引头相比，毫米波导引头穿透雾、烟、灰尘的能力强，具有全天候全天时的特点。常用于道路车辆目标、车速的监测。但毫米波雷达也有自己的局限性，比如对于多目标跟踪监测、静止障碍物以及微小物体的监测显得性能不足。

相比较而言，高线束的激光雷达在分辨率、测试精度以及对道路环境致密信息的覆盖上，更胜一筹，能够满足更高级别自动驾驶和监管的需求。

比如，Innovusion（图达通）公司推出的300线图像级激光雷达，线束可达到市面上32线激光雷达的10倍，其分辨率接近早期VGA显示器的效果，可以获得物体表面更多反射点。
在垂直方向角分辨率上，垂直角分辨率可精确到0.13° ，是32线激光雷达的4.6倍，是唯一可以分辨远距离小物体的激光雷达。对行人实际可探测与识别能力达到200米以上。多目标跟踪监测、静止障碍物以及微小物体的监测，对于图像级激光雷达而言，则不在话下。

线束超过百线的激光雷达，特别是图像级激光雷达，在性能以及环境适应性上，已经大大优于传统的视觉以及毫米波雷达。

二、路侧激光雷达，势在必行

浙江、山东等一些省份已经开始探索在高速公路上实现自动驾驶，激光雷达在高速V2X项目中也将获得很大的市场，但是高速公路这类传统的领域对于新兴产品的需求量不会立马爆发，需要不断的引导。

目前，全国高速已配置了约2万套激光雷达，激光分型约使用2000套，长宽高检测设备约3000套左右，主要是在2019年底全国省界收费站取消项目中使用的。

智慧高速，特别是支持自动驾驶的高速公路，路侧要部署如RSU，边缘计算机处理(Mobile EdgeComputing, MEC)，摄像头，交换机， 5G 网络，路侧终端平台，终端平台，还要部署激光雷达等其他设备。
激光雷达是传感器单元，通过雷达可以获取高密度，图像级点云数据，包括道路静态环境和移动物体的三维信息。

相比传统的传感器，激光雷达的优势在于可以从点云图像中，获取道路斑马线以及斑马线区域经过的行人和车辆等，清晰的人行道区域有利于划定电子围栏区域。
此外，探测距离可以达到280m，利用超长探视距离可以实现超视距探测，能为行驶的车辆提供超视距的预警信息以及道路拥堵情况。通过激光雷达收集到的包括远距离处的点云数据经过网线或光纤传送至 MEC，可以对道路车流量以及车辆等待时长进行统计，进而判断道路的拥挤状况。
不同距离处的道路信息包括感知结果可以通过由MEC经过RSU反馈至客户车辆端，使得车辆可以获取远距离处的交通状况，从而达到交通预警的作用，防止碰撞等系列交通事故发生。

同时，这些道路信息也可以经MEC发送至终端服务器或展示平台进行实时道路交通状况监测，或者进行数据二次开发。
车辆就可以通过这些信息对交通是否拥挤等状况进行判断，实时进行车辆运行状态调整，选择合适的行驶道路和有效地避免碰撞等交通事故的发生。

Innovusion图达通的路侧激光雷达产品，通过光脉冲可以将周围100X40°视野范围内的场景构建出来，包括周围的静态环境和道路上行驶的车辆行人。雷达每秒能输出100万个点，并且集中在水平方向100°的视野内，可生成图像级点云，更有利于物体识别。
具有致密点云和广视角、远距离探测性能的激光雷达，相比毫米波雷达、摄像头性能翻倍，因此在进行路端布置时，可以有效的减少沿路布置数量，降低总体采购成本，简化整个系统，提高系统可靠性。

三、从高速到普速的大市场

目前，在高速公路上使用高线束的激光雷达尚在初步探索，正在结合全国各地智慧高速及车路协同的试点推广。

全国已通车的高速公路超过15万公里，未来10年内在路侧每250米布设一套激光雷达，主要用于辅助无人驾驶以及替代目前的单线激光交调、事件检测产品。
另外，在全国三万多个收费站入口治超检测项目中做车辆的长宽高尺寸识别。在高速公路应用成熟后逐步进入国省道及干线公路。不久前，山东交通运输系统发布通知，将根据《数字山东发展规划（2018—2022年）》，全面提升信息化、数字化水平。
按照“全国领先、远近结合、适度超前、先进实用、标准统一”的原则和“全天候通行、全路段感知、全过程管控”的目标，加快推进济青中线、京台高速公路泰安至枣庄段两个智慧高速公路示范项目建设。

在全国，北京和河北有延崇、京雄、大兴新机场；浙江有杭绍甬、沪杭甬等等；广东有南沙大桥和广乐；江西有宁定、昌九；吉林有珲乌；江苏有S342无锡段、G524常熟段等等；福建、湖南、河南、山东、海南等省份也都有智慧高速示范工程。

需要强调的是，高速公路相对于其他行业来说有一定的行业壁垒，产品竞争的激烈程度远不如普通民用产品市场，产品质量过关并且能准确把握用户需求点很可能在短时间内获取大批量订单。
按照高工智能汽车研究院发布的车路协同市场数据报告，未来五年仅国内示范项目对路侧（高速公路）激光雷达的需求规模就接近20亿元。考虑到新基建及5G部署的较快，这块细分市场的需求也将可能持续放大。

以目前各大一二线城市推动的5G公交等等城市公共交通智能化升级，在未来五年将为交叉路口激光雷达带来超过60亿元的市场需求。

推进交通运输基础设施数字化，完善各市公路网信息采集体系，推动数字高速建设，为智能网联汽车应用提供支撑，将成为未来智慧高速的趋势和目标。