英特尔中国研究院：技术与标准，双流驱动智能交通发展

有了新智慧，汽车行业面临前所未有的变革，智能交通也是如此。

在这场百年一遇的颠覆性变革中，智能汽车、地图信息、出行大数据等领域的边界正在瓦解，走向跨界融合的新模式。

今年5月，英特尔、南京溧水经济开发区、新景智能共同启动了“智能交通技术研究”项目，旨在搭建开放的技术和产业交流平台，赋能智能交通标准建设。如今，英特尔子公司Mobileye也加入了智能交通研究院的创新研发工作。

据了解，智能交通研究院将重点研究智能交通边缘计算平台、智能交通互联系统等智能交通的各个方面，以及智能交通的标准化问题。目前，用于后续技术研发和测试的传感器已经部署在位于南京溧水经济技术开发区的试验路段上。

近日，2020智能交通技术与标准论坛在南京市溧水区举行。英特尔中国研究院院长宋继强、Mobileye大中华区总经理童在现场做了主题演讲，分享了英特尔中国研究院和Mobileye对智能交通领域技术和标准的新思维。

智能边缘计算

虽然目前道路交通领域发展迅速，但在表象之下仍有许多问题有待深入解决。其中有些问题可以借助科技力量解决，比如计算。

在过去的几十年里，计算经历了几次高级发展。万物智能时代，数据量正以25%的年复合增长率递增，这也对计算提出了更高的要求。

虽然近年来数据量呈爆炸式增长，但高质量数据的来源也是一个值得思考的问题。英特尔表示，一些满足特定需求的数据很难获得。"国内外公开数据集的代表性不强."

“如今，数据是生产要素。我们应该根据数据的类型进行选择，甚至发明合适的硬件来处理、传输和存储数据。”英特尔中国研究院院长宋继强说。

据他介绍，为了更好地处理、传输和存储数据，需要结合四类硬件:作为通用处理器的CPUGPU用于处理图形和矢量数据；ASIC加速神经网络；FPGA满足特殊计算要求。

同时，将这些不同种类的硬件结合起来涉及到“异构计算”——宋继强认为，架构创新将成为未来十年计算创新的关键驱动力。

事实上，这一切都与智能交通的发展息息相关。

以路边设备为例，传感器感应到的信号传输到车辆进行处理，整个过程时间可能以毫秒计算。所以不太可能把所有的实时闭环计算需求都上传到云端，而是在边缘(路边)解决。

宋继强说，借助边缘的低延迟和计算能力，可以在路边同时实现交通信息的数字化和模拟。同时，边缘计算不仅需要不同的处理器进行匹配组合，还需要具备在线学习的能力。

Edge在数据存储方面也有独特的优势。英特尔表示，路边可以对采集的视频进行分析，并以结构化文本的形式存储，从而“用历史数据判断未来”。而且这样减少了数据占用的空间，提高了数据检索和使用的效率，避免了人们对隐私的担忧。

智能交通标准的推广

事实上，就安全要求而言，交通领域并不像一台出了问题就能重启的电脑。它对基础设施有一些隐含的要求。如果要提前考虑这些隐含的要求，就需要制定相关的标准——这也正是英特尔目前正在推进的。

宋继强在接受媒体采访时透露，目前行业内关于智能交通的标准案例并不多，这是多行业多部门的事情。形成一个大规模的系统不是一件简单的事情。“所以英特尔扮演了召集人的角色。”

时间上，英特尔已经正式发布了智能驾驶安全的标准，基于Mobileye责任敏感安全模型(RSS)。该模型定义了安全和适当的响应行为，车辆可以在不积累数百万英里的情况下学习如何安全驾驶。

目前包括百度Apollo、法雷奥在内的很多厂商都有组装RSS。中国交通运输部下属的标准制定组织中国智能交通产业联盟也采用RSS作为其即将推出的自动驾驶汽车安全标准框架。

此外，英特尔研究院正在牵头推进第二个标准(自动驾驶汽车决策安全测试标准)，并有来自百度Apollo、蔚来、威马、博世、腾讯等多个领域的合作伙伴。

但由于参与人员众多，且对各自领域的了解也比较深入，在标准工作的推进过程中，总是不可避免地会产生激烈的内部讨论。

对此，英特尔表示，一个课题项目是要评审的，需要提交申请，经历标准峰会，共同提出建议。而且，参与者讨论的最终目的是解决问题。所以一个标准可能很短，但一定是去伪存真，去粗取精的内容。

2018年，英特尔中国研究院成立了自动驾驶实验室，开始致力于相关工作。“目前,(该实验室)的最佳成果是，它基于Mobileye的RSS模型发布了关于自动驾驶安全的标准。与此同时，在过去的两年里，我们也获得了许多专业知识。”宋继强说。

为了进一步验证技术和标准，英特尔还对智能交通路口做了足够的研究，比如“关键场景分析”，更好地做自动驾驶的安全模拟测试，做方向性的量化测试案例。目前，相关积累已应用于丽水。Mobileye大中华区总经理童·莫砺锋说:

现在要在丽水做整个试点，实现路口甚至整个路段的标志标线或者基础设施和交通状况的实时更新，尽可能的覆盖路边和车载终端可能遇到的问题，然后解决问题。

英特尔在丽水的智能交通项目可能是一个很好的例子，促使案例从实验室原型演变为标杆示范应用，进而形成相关标准并推向……孔国家成为工业的雏形。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。有了新智慧，汽车行业面临前所未有的变革，智能交通也是如此。

在这场百年一遇的颠覆性变革中，智能汽车、地图信息、出行大数据等领域的边界正在瓦解，走向跨界融合的新模式。

今年5月，英特尔、南京溧水经济开发区、新景智能共同启动了“智能交通技术研究”项目，旨在搭建开放的技术和产业交流平台，赋能智能交通标准建设。如今，英特尔子公司Mobileye也加入了智能交通研究院的创新研发工作。

据了解，智能交通研究院将重点研究智能交通边缘计算平台、智能交通互联系统等智能交通的各个方面，以及智能交通的标准化问题。目前，用于后续技术研发和测试的传感器已经部署在位于南京溧水经济技术开发区的试验路段上。

近日，2020智能交通技术与标准论坛在南京市溧水区举行。英特尔中国研究院院长宋继强、Mobileye大中华区总经理童在现场做了主题演讲，分享了英特尔中国研究院和Mobileye对智能交通领域技术和标准的新思维。

智能边缘计算

虽然目前道路交通领域发展迅速，但在表象之下仍有许多问题有待深入解决。其中有些问题可以借助科技力量解决，比如计算。

在过去的几十年里，计算经历了几次高级发展。万物智能时代，数据量正以25%的年复合增长率递增，这也对计算提出了更高的要求。

虽然近年来数据量呈爆炸式增长，但高质量数据的来源也是一个值得思考的问题。英特尔表示，一些满足特定需求的数据很难获得。"国内外公开数据集的代表性不强."

“如今，数据是生产要素。我们应该根据数据的类型进行选择，甚至发明合适的硬件来处理、传输和存储数据。”英特尔中国研究院院长宋继强说。

据他介绍，为了更好地处理、传输和存储数据，需要结合四类硬件:作为通用处理器的CPUGPU用于处理图形和矢量数据；ASIC加速神经网络；FPGA满足特殊计算要求。

同时，将这些不同种类的硬件结合起来涉及到“异构计算”——宋继强认为，架构创新将成为未来十年计算创新的关键驱动力。

事实上，这一切都与智能交通的发展息息相关。

以路边设备为例，传感器感应到的信号传输到车辆进行处理，整个过程时间可能以毫秒计算。所以不太可能把所有的实时闭环计算需求都上传到云端，而是在边缘(路边)解决。

宋继强说，借助边缘的低延迟和计算能力，可以在路边同时实现交通信息的数字化和模拟。同时，边缘计算不仅需要不同的处理器进行匹配组合，还需要具备在线学习的能力。

Edge在数据存储方面也有独特的优势。英特尔表示，路边可以对采集的视频进行分析，并以结构化文本的形式存储，从而“用历史数据判断未来”。而且这样减少了数据占用的空间，提高了数据检索和使用的效率，避免了人们对隐私的担忧。

智能交通标准的推广

事实上，就安全要求而言，交通领域并不像一台出了问题就能重启的电脑。它对基础设施有一些隐含的要求。如果要提前考虑这些隐含的要求，就需要制定相关的标准——这也正是英特尔目前正在推进的。

宋继强在接受媒体采访时透露，目前行业内关于智能交通的标准案例并不多，这是多行业多部门的事情。形成一个大规模的系统不是一件简单的事情。“所以英特尔扮演了召集人的角色。”

时间上，英特尔已经正式发布了智能驾驶安全的标准，基于Mobileye责任敏感安全模型(RSS)。该模型定义了安全和适当的响应行为，车辆可以在不积累数百万英里的情况下学习如何安全驾驶。

目前包括百度Apollo、法雷奥在内的很多厂商都有组装RSS。中国交通运输部下属的标准制定组织中国智能交通产业联盟也采用RSS作为其即将推出的自动驾驶汽车安全标准框架。

此外，英特尔研究院正在牵头推进第二个标准(自动驾驶汽车决策安全测试标准)，并有来自百度Apollo、蔚来、威马、博世、腾讯等多个领域的合作伙伴。

但由于参与人员众多，且对各自领域的了解也比较深入，在标准工作的推进过程中，总是不可避免地会产生激烈的内部讨论。

对此，英特尔表示，一个课题项目是要评审的，需要提交申请，经历标准峰会，共同提出建议。而且，参与者讨论的最终目的是解决问题。所以一个标准可能很短，但一定是去伪存真，去粗取精的内容。

2018年，英特尔中国研究院成立了自动驾驶实验室，开始致力于相关工作。“目前,(该实验室)的最佳成果是，它基于Mobileye的RSS模型发布了关于自动驾驶安全的标准。与此同时，在过去的两年里，我们也获得了许多专业知识。”宋继强说。

为了进一步验证技术和标准，英特尔还对智能交通路口做了足够的研究，比如“关键场景分析”，更好地做自动驾驶的安全模拟测试，做方向性的量化测试案例。目前，相关积累已应用于丽水。Mobileye大中华区总经理童·莫砺锋说:

现在要在丽水做整个试点，实现路口甚至整个路段的标志标线或者基础设施和交通状况的实时更新，尽可能的覆盖路边和车载终端可能遇到的问题，然后解决问题。

英特尔在丽水的智能交通项目可能是一个很好的例子，促使案例从实验室原型演变为标杆示范应用，进而形成相关标准并推向……孔国家成为工业的雏形。

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