日前，由中國電動汽車百人會、中國信息化百人會、湖州市人民政府主辦的“2019全球未來出行大會”在浙江德清舉行。在“智能網(wǎng)聯(lián)汽車開啟智慧物流新時代”的主題論壇中，中寰與上海國際港、京東集團(tuán)、地上鐵、圖森未來、丹鳥物流等行業(yè)知名企業(yè)共同圍繞智慧物流網(wǎng)聯(lián)化分享了各自的技術(shù)和實(shí)踐。

　　四維圖新旗下中寰衛(wèi)星作為商用車智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)領(lǐng)域的重要代表受邀出席。中寰產(chǎn)品總監(jiān)陳紅濤博士發(fā)表了題為《“人、車、路”協(xié)同的物流安全智能網(wǎng)聯(lián)解決方案》的演講。

　　在新一輪技術(shù)革命驅(qū)動下，全球出行產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一場前所未有的深刻變革。同時，電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化的前沿出行創(chuàng)新工具和技術(shù)正深刻地影響著物流產(chǎn)業(yè)。中寰利用自身在商用車智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域的多年積累，推出了面向道路運(yùn)輸行業(yè)、物流企業(yè)、商用車司機(jī)車主的道路運(yùn)輸安全產(chǎn)品解決方案——智能副駕。

　　依托車載智能硬件T-Box、ADAS和DMS設(shè)備，通過傳感器數(shù)據(jù)融合和智能算法，結(jié)合ADAS地圖位置服務(wù)，智能副駕從“人、車、路”三方面建立協(xié)同的安全管理機(jī)制，可及時感知道路運(yùn)輸過程中的不安全因素，并通過安全監(jiān)控管理平臺，實(shí)時呈現(xiàn)、預(yù)警，以安全共管云平臺方案，為商用車安全管理提供工具、手段和依據(jù)。

　　中寰通過對車輛運(yùn)輸過程的各項(xiàng)關(guān)鍵性數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，建立綜合分析評分機(jī)制，自動化、可定制化地向監(jiān)管部門和運(yùn)輸企業(yè)輸出各級綜合管理、考評報告、道路風(fēng)險趨勢分析、運(yùn)輸經(jīng)營風(fēng)險分析等。

　　陳紅濤博士指出：“針對近期發(fā)生的多起超載事故，全社會應(yīng)該共同努力，消除安全隱患。在這方面我們也在努力，推出了中寰商用車智能載重預(yù)警平臺。中寰智能載重算法，對載重預(yù)警準(zhǔn)確率在90%以上。可結(jié)合中寰智能副駕平臺對物流運(yùn)輸企業(yè)、保險公司、監(jiān)管部門、司機(jī)及家人提供較全面的多方安全共管，保證物流運(yùn)輸生產(chǎn)的安全進(jìn)行。安全共管，利國利民?！?

　　以下為演講實(shí)錄：

　　大家好，很高興和大家分享一下我們公司在交通安全方面做的工作。這時基于人、車、路協(xié)同的物流安全智能網(wǎng)聯(lián)解決方案。我們之前和很多的物流的司機(jī)，物流企業(yè)做交流的時候，我們會問他們最關(guān)心的問題是什么？

　　相當(dāng)一部分的司機(jī)會說如果可以給我更多的貨源，讓我可以賺更多的錢，但是我們也會發(fā)現(xiàn)，很有可能一次的交通事故會給一個家庭甚至是給一個企業(yè)帶來非常巨大的影響。

　　澳洲做了一個公益性的活動，就問行人去年交通事故造成的死亡人數(shù)大概是253個，問他們從你個人的角度來說，你可以接受的數(shù)量是多少，他說70個左右是可以接受的，然后導(dǎo)演就叫了70個人過來，其中大部分人是他的家庭成員，然后問他你可以接受的人數(shù)是多少，他說我可以接受的是零。每一次的交通安全事故，對每一個家庭來說都是不可承受的生命之痛。

　　從運(yùn)輸安全的主要的隱患主要是三個方面：帶病車輛，貨位超限和不安全的駕駛。去年貨運(yùn)車輛導(dǎo)致交通致死的事故是48.23%，但是貨運(yùn)車在全國飽有量的占比是10.73%，差不多10%的車輛造成了近一半致死亡的交通事故。2019年3月份發(fā)布的統(tǒng)計(jì)報告，在所有的道路交通事故中有大類型，一個是碰撞占比是85.4%，造成死亡的事故是85.2%，側(cè)翻的事故占比是10.8%。

　　看幾起重大的交通事故，這是2018年11月份蘭州高速的特大事故，在蘭州南的收費(fèi)口有一個17公里的大下坡，司機(jī)一路踩剎車導(dǎo)致剎車片失靈，事故造成了15人死亡，44人受傷。第二起是2018年的11月，因卡車司機(jī)疲勞駕駛，沖向了卡車的護(hù)欄，造成了幾個小時10公里的大面積的擁堵。第三個是這個月在無錫的高架橋的側(cè)翻，事故是超載引起的，造成了三死二傷的慘劇。

　　所以如何可以降低道路安全事故，我們也做了很多的工作，提出了基于人、車、路協(xié)同的解決方案！

　　首先是人。從人的角度來說，我們先解決所有的上車的司機(jī)必須是具有從業(yè)資格的，一輛大貨車的卡車司機(jī)從真正的上車到獨(dú)立開，要三年以上，所以通過智能攝像頭進(jìn)行人臉識別，判斷他是不是有資格去開車，這是第一步。

　　在具體的開車過程中，得益于人工智能大數(shù)據(jù)的技術(shù)，我們現(xiàn)在至少可以對駕駛員的行為做很好的檢測，比如說在整個行車的過程中，左顧右盼，接打電話，低頭，疲勞，閉眼所有的危險駕駛行為，我們都可以很好了去捕捉。還有急剎車，急加速，超速，急轉(zhuǎn)彎所有的不安全的駕駛行為都可以進(jìn)行記錄，通過這些記錄可以對每一個駕駛員進(jìn)行打分，從二個維度去建立模型。

　　一個是經(jīng)濟(jì)的維度進(jìn)行打分，另外是從安全的維度，包括急剎車，急轉(zhuǎn)彎，打電話的行為，車道偏離等信息對他進(jìn)行建模，有了這些建模的信息以后，就可以對他進(jìn)行有針對性的安全教育。

　　原來我們進(jìn)行的安全教育通常都是千篇一律的，每一個人的教材基本都差不多，結(jié)合每一個駕駛員的駕駛的行為，可以編制有針對性的教材，達(dá)到安全教育的精細(xì)化的管理。以上這些是從人的角度進(jìn)行安全的管控。

　　第二個是車的角度，目前我們已經(jīng)和八家廠商提供T-Box的數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括油門踏板，離合器等等的數(shù)據(jù)，我們的T-Box里面會配備一系列的預(yù)處理的算法，包括加速的算法，超速的算法，大概有幾十項(xiàng)，經(jīng)過了算法的預(yù)處理以后，可以得到一些數(shù)據(jù)，包括總的行駛里程，把這些數(shù)據(jù)應(yīng)用到各個方面，比如說車輛的故障檢測，我們可以通過CAN總線獲取車輛的故障碼數(shù)據(jù)對車輛進(jìn)行健康的分析，同時提出了預(yù)先性維修，沿途給它提供一些相應(yīng)的解決辦法。

　　因?yàn)槲覀冊趯?shí)際的調(diào)研過程中發(fā)現(xiàn)，比如說有一些配件，如果沒有很好的提前做準(zhǔn)備的話，你很有可能要等很長的時間，通過預(yù)先性維修的解決方案，我們可以和零配件的公司以及維修點(diǎn)合作，通知他們提前進(jìn)行庫存的準(zhǔn)備，提高維修的項(xiàng)目。

　　另外我們也可以對司機(jī)進(jìn)行維保提醒，消除安全隱患。我們還提出了智能載重算法，從物理學(xué)的原理來說比較簡單，實(shí)際在運(yùn)行的過程中，要考慮多種的因素去實(shí)現(xiàn)整個的載重算法，實(shí)際檢驗(yàn)的效果來說，準(zhǔn)確率會在95%左右，如果結(jié)合了載重算法加上我們所擁有的數(shù)據(jù)，以及每一輛車航行的方向，這次無錫的事故或許是可以避免的。

　　還可以做到ADAS的主動安全預(yù)警，可以做到一個是前向碰撞預(yù)警，第二個是車道偏離，第三個是行人碰撞的預(yù)警和車距過近的預(yù)警。有了剛才的這些手段，比如說通過ADAS判斷主動安全的預(yù)警，當(dāng)司機(jī)已經(jīng)極度疲勞的時候，只是報警他基本是不會醒過來的，這時候我們必須要通過自動處理來去避免一些事故的發(fā)生，這時候我們就需要配備AEBS，當(dāng)檢測到真正的有風(fēng)險的時候，已經(jīng)不可能指望駕駛員去處理，必須要自主的進(jìn)行剎車。所以從車的角度來說，應(yīng)該是一套完整的從預(yù)警到控制的系統(tǒng)。

　　第三個是從“路”的角度，這也是從國內(nèi)的解決方案來說，是少有的可以提供從路的角度進(jìn)行安全的防范。我們提出了把地圖作為傳感器，比如說雷達(dá)，激光雷達(dá)等等的傳感器，一般的距離就是幾十米到二百米左右，通過ADAS地圖數(shù)據(jù)獲取超長距離道路信息能有效的補(bǔ)充智能感知周圍道路信息的數(shù)據(jù)。

　　比如說包括連續(xù)轉(zhuǎn)彎，連續(xù)下坡，弱勢群體，車道的模型和速度的限制等等，所有的這些都已經(jīng)是包含在我們的ADAS1.0的地圖系統(tǒng)里面，目前覆蓋了全國有117萬的公里長度，高速大概覆蓋了80%，城市內(nèi)道路大概是30%，全國已經(jīng)覆蓋了339個城市。

　　在范圍上一方面我們積累更多的歷程，覆蓋更多的城市，同時又改善了一些車道分割帶的類型，中央隔離帶的類型，從精度的角度，我們提升了道路幾何，道路屬性等等。我們可以看一下ADAS地圖的應(yīng)用場景，比如說蘭州的這次事故17公里的長下坡，如果有了ADAS地圖，可以提前告訴司機(jī)，同時我們也可以讓司機(jī)提前知道前方的氣象狀況和交通狀況。

　　我們在ADAS地圖上又往前進(jìn)了一步做了一些研究，提出了PCC預(yù)先性巡航，把地圖的數(shù)據(jù)裝到我們的T-Box里面，這樣子的話，車輛會知道前方的路況，然后車輛來判斷應(yīng)該采取一個怎么樣的駕駛行為，我們結(jié)合優(yōu)秀駕駛員的行為模擬這些駕駛行為。比如說一個基本的口訣：“小坡沖、平路穩(wěn)、下坡滑，大坡提前降檔”從而實(shí)現(xiàn)最好的一個駕駛行為的控制方式。

　　這是一個算法，但是在實(shí)際的運(yùn)行過程中，我們會考慮很多的因素，比如說車輛的載客，滾動阻力系數(shù)，人工阻力系數(shù)等等，我們做了一個實(shí)車的驗(yàn)證，有三輛車是司機(jī)自己開的，有二輛是通過PCC控制的，通過PCC來控制開的更快，平均油耗節(jié)省了6.4%左右。6.4%相當(dāng)于一年可以節(jié)約1.2萬左右，這是一個相當(dāng)可觀的數(shù)字了。

　　所有的技術(shù)不能解決所有的問題，必須要配備其他的方式，首先風(fēng)險等級管理，比如說抽煙是在貨運(yùn)車上非常提神的方式，我們根據(jù)不同的場景來分高危，嚴(yán)重和一般，根據(jù)不同的報警的級別進(jìn)行不同的處理。比如說通過人工的干預(yù)和公司管理行為的控制，有一些獎懲的辦法，在實(shí)際的過程中，我們發(fā)現(xiàn)有一個辦法挺管用的，就是把告警的信息從傳統(tǒng)的“滴滴”的方式，轉(zhuǎn)換成愛人或者是孩子的錄音，把這個作為告警的方式有的時候還比較管用。

　　最后喊一個口號：安全共管，利國利民，謝謝大家！

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