智能汽车元年 赵一新：车城网平台是智慧城市核心 极端通勤比例在逐步下降

智能汽车元年 赵一新：车城网平台是智慧城市核心 极端通勤比例在逐步下降女主播的故事 下载,日本无翼乌全彩无遮挡漫画大全,东奔西游, ｜ 随着大数据、人工智能、5G、物联网、云计算、区块链等技术的快速发展，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。3月11日，由搜狐汽车与搜狐科技联合主办的“开启智能汽

｜

随着大数据、人工智能、5G、物联网、云计算、区块链等技术的快速发展，智能汽车已成为全球汽车产业发展的战略方向。3月11日，由搜狐汽车与搜狐科技联合主办的“开启智能汽车元年——2022汽车营造社思享汇”活动在北京顺利召开。来自研究院、主机厂以及智能汽车芯片领域的企业嘉宾，分别就智能汽车技术的发展趋势展开演讲，共同探讨智能汽车的定义、功能与场景需求以及供应链生态圈的搭建策略与协作之道。

以下为中国城市规划设计院城市交通研究分院院长赵一新的演讲实录：

大家下午好！我今天跟大家分享的是“双智试点”和城市通勤监测。

先看一下“双智试点”。“双智试点”大家都有所了解，从2020年文件发布一共是两年时间，我们要在今年年底完成试点工作。试点工作只是我们“聪明的车”和“智慧的路”试点的起点，未来还有很多工作要持续推进。在试点工作里面，比较明确的有5项任务。第一个，建设智慧化基础设施。也就是道路和市政设施如何更智慧化。另外是新型网络设施。物联网、北斗、5G等等支撑我们车路协同的基础设施。还有一个是车城网。智能汽车应用场景中，城市是比较重要的应用场景。示范、完善标准是试点工作基本内容。

试点工作的主线是以车城网平台作为核心，建立车和城之间的互动。所有的应用，包括基础设施、车，最终会集成在平台的两类设施上，一类是如何让我们传统基础设施更智慧，市政交通感知能力更强，以及它能够跟车有很好的互动。第二类是网络设施，通信网、车联网、位置网、能源网等等，完成车路协同目标。大家对无人驾驶，智慧驾驶的未来比较看好，现在比较好的应用的场景还在城市特定的场景，像环卫、园区物流配送应用更好一点。

这是“双智”大致的流程框图。我们也在编制未来的“双智”建设规划。两年试点只是找到方向，未来智慧网联汽车和基础设施之间的互动工作还要长期往前推进。在这个规划里面，找需求还是很重要的，我们如何在城市应用的场景里面找到合适的需求，为我们车和路之间提供很好的应用环境。

接下来，有五个主要内容，跟大家分享一下。

一个是全面感知和自动采集设施运行数据。随着道路改造，我们看到越来越多智慧多功能路灯杆，它挂的传感器越来越多，包括探头和气象传感器、5G基站、边缘计算单元等等，通过智慧化手段，都能发挥智慧路的功能。我们本身的交通感知，像激光雷达、超声波雷达、探头等等，都会让基础设施能够更好地发挥作用。

目前城市道路内，大概有16类设备系统，涉及到70余种基础设施，根据不同的应用场景进行分阶段智慧化。从单车智能到车路协同技术路线的改变，能够发挥中国政府对基础设施投入的优势。随着城市更新和道路逐渐改善，把16类70多种基础设施逐渐智慧化，为我们车路协同技术路线提供很好的道路基础设施支撑。

通讯的基础设施，主要是以5G、北斗以及车联网、位置网、通信网、能源网这两类设施组成。在基础设施原来的功能基础上再叠加一些为车服务的功能，通过智慧化的改造，能够让基础设施和路之间产生很好的互动。

第三块车城网平台。住建部这两年在推CIM平台，就是城市信息技术模型平台，目标是完成数字孪生的愿景。让车和城市之间能够互动，底层的两类设施还有数据的汇聚和应用，我们和城市里面比较稳定的或者是服务比较清晰能够产生应用层的链接，对政府企业和公众都能提供很好的服务。

目前在第一批和第二批城市里面，比较典型的应用示范，包括智能网联车的测试，像长沙、重庆、武汉、成都正在建的，主要是车辆的测试，还有城市开放道路的测试，L3级别、L4级的测试。还有智能网联公交和环卫等相对来说是固定路线的固定业务，这个是比较清晰的应用场景。像智慧物流配送，包括Robotaxi应用，还有自动泊车，自主收费，车辆的监管。还有应用示范，现在路的智慧化也是住建部门中比较重要的工作。如何让这类基础设施和车之间产生互动，这两年做的比较多的是多杆合一，智慧综合感。如何把包括5G基站，各种各样的边缘计算单元，探头等等跟综合感结合在一起，如何让路更聪明，把原来街面上重复的照明杆，电话杆整合，这是城市建设的目标。

最后是规范。我们发现标准规范有很大的问题。因为原来车有车的规范，路有路的规范，两个结合在一起的规范很少。试点工作就希望在车和城市之间有很好的协同。两个板块之间协同的难度比较大。从车辆标准来说，车本身智慧化的标准规划，工信部做的还不错，像基础设施的智慧化，住建部门做的并不是很好，这类规划并不是很多。

再有一个层次，车和路之间融合规范更少。“双智试点”需要突破最终要落脚在规范上。固定的运营场景，比如说环卫车，这个车在A城市跑，B城市不能跑了，试点就没有意义了。以上就是双智大概基本情况。从工作逐步推进的过程来看，这个工作复杂度很高，两年时间，也只是这项工作刚刚开始。

第二部分，从城市角度观察城市通勤，我们监测的结果，看似跟车没太大关系。我们也关注智慧基础设施，我们对多杆合一和充电桩也有监测报告。车在城市里面还是要服务于人，通勤的人口是城市刚性出行中最多的一类人。这类人的特征是什么？智能汽车如何来服务于这类人？这是目前住建部全球基础设施建设实验室做的一项工作。第二个，通勤报告。有国家级评价，也有城市级平台，都是基于各种各样海量的大数据对城市运行进行分析。这里面也有一些车和道路的运营状况，对城市车辆运行状况，也在监督。

说一下我们通勤监测的情况，我们这些数据能不能对未来智能汽车有一定借鉴的意义。因为人在城市里出行，大家的时间预算很重要，在城市规划里面，45分钟通勤指标很重要，我们希望城市通勤时间不要太长，最好在四十五分钟以内，不可能百分之百，因为有超常规的出行，目前平均比重是76%。很多国家要求是在80%以上，我们还是有一定提升的空间，也就是说我们城市交通出行效率还不是特别高，尤其在超大城市，尤其是北京，后面大家会看北京所有的数据都是最差的。跟它城市特点有关系，也跟它的道路，跟它的交通运行都有关系。像这个指标，纽约也提了，45分钟通勤要达到90%。

这个报告有两年的数据。像超大城市，像北上广深一线城市，基本上挺难改善的，比例还在降低，长时间的出行还是比较多的。像大型城市，像南京、合肥、杭州，45分钟的比例在提升，也就是说比较良性的结果不断的出现。

还有一个是跟时间有关，60分钟以上的通勤时间是不希望出现，我们定义为60分钟以上是极端的空间，全国比重是12%。去年报告发的时候，有一条新闻，全国大概有1000万人，在承受60分钟以上的极端出行，当天大家还深有同感。甚至有一些网友晒出来，从燕郊或者是廊坊，远远不止60分钟，可能三个小时，每天早上五点出门，晚上很晚才能回家。去年报告发完以后，蔡奇同志也有批示，北京如何能够改善长距离通勤的问题。

我们看了一下，两年对比，极端通勤比例还是在下降，这个是好的趋势，超过60分钟通勤的人的比例在下降，大概算了一下有几百万人的通勤时间在缩短，只有5个城市在增长，大部分在下降。是什么原因造成的？我们分析一下，发现1%的降低大概是100万人。通过大数据分析，发现居住地的变化造成极端通勤在某种程度上的缓解。

另外平均通勤时耗，目前是36分钟。我们发现北京依然通勤时耗最长的城市，平均是47分钟。其实大城市也不一定做不好这个事情。我们通过两年的数据比较发现，上海的通勤时间在降低，对于上海接近3000万人口的城市来说是非常难的一件事情，上海都做到了，北京未来也可以做到。

还有是空间距离，我们看城市到底有多大。根据目前中国通勤空间定义的话，中国最大的城市就是北京，通勤半径是41公里，直径82公里的原点，包含了90%通勤人口聚集地。90%通勤人口划出来的，因为有的是椭圆的，有的是圆的，布局都不一样，城市越大半径越大。空间距离有利于做城市规划，包括基础设施规划的判断，我们城市道路到底到什么程度，怎么布局轨道设施，平均通勤距离，空间基本上缩短了，大家对通勤质量需求还是比较明确的，21个城市在缩短，只有3个城市在增加。

还有定义的幸福通勤，我们认为通勤小于5公里的这些人比较幸福，能够在短距离内完成上下班，这个比重我们觉得还不错，基本上在50%左右。当然超大城市会差一点，北京更差。北京有38%，一如既往在引领比较差的通勤。

还有轨道的覆盖，轨道在城市里面的作用是比较大的，尤其通勤作用比较大。对通勤的覆盖评判轨道交通，客流和服务的水平是重要指标。这里面是全国所有城市平均值，一般是800米，10分钟的步行距离，是平均的15%，这个指标越高越好，我们轨道交通的投资就会划算，如果低的话，我们投资不是很划算，甚至会产生一定浪费。有一个反差的现象，武汉下降跟疫情有一定的关系，因为我们数据是19、20年的数据。

最后一个指标，就是公共交通指标，公共交通指常规地面跑的。公交这两年在城市里面的服务，尤其服务于通勤的，其比例下降比较明显。尤其在轨道交通服务能力并不是很强的城市，公交能力下降比较大，现在智能公交车有了，如何通过我们智能公交车为城市公共交通提供很好的服务，智能车肯定会降低一定的人员投入成本，客流和通勤的分布，以及和道路基础设施，这些都密切相关，有了智能公交车以后，如何让它在城市环境里面发挥更好的作用。

以上就是我分享的内容。谢谢大家！

windows10的,天极网,精灵ip, http://www.xinzhiliao.com/zx/jianshen/39962.html