日前，由中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)、中國(guó)信息化百人會(huì)、湖州市人民政府主辦的“2019全球未來(lái)出行大會(huì)”在浙江德清舉行。在“智能網(wǎng)聯(lián)汽車開啟智慧物流新時(shí)代”的主題論壇中，中寰與上海國(guó)際港、京東集團(tuán)、地上鐵、圖森未來(lái)、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(dòng)下，全球出行產(chǎn)業(yè)正在經(jīng)歷一場(chǎng)前所未有的深刻變革。同時(shí)，電動(dòng)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(guò)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(shí)感知道路運(yùn)輸過(guò)程中的不安全因素，并通過(guò)安全監(jiān)控管理平臺(tái)，實(shí)時(shí)呈現(xiàn)、預(yù)警，以安全共管云平臺(tái)方案，為商用車安全管理提供工具、手段和依據(jù)。 

中寰通過(guò)對(duì)車輛運(yùn)輸過(guò)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(píng)分機(jī)制，自動(dòng)化、可定制化地向監(jiān)管部門和運(yùn)輸企業(yè)輸出各級(jí)綜合管理、考評(píng)報(bào)告、道路風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)分析、運(yùn)輸經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)分析等。 

陳紅濤博士指出：“針對(duì)近期發(fā)生的多起超載事故，全社會(huì)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(tái)。中寰智能載重算法，對(duì)載重預(yù)警準(zhǔn)確率在90%以上?？山Y(jié)合中寰智能副駕平臺(tái)對(duì)物流運(yùn)輸企業(yè)、保險(xiǎn)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(guó)利民?！?nbsp;

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(shí)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(shí)候，我們會(huì)問(wèn)他們最關(guān)心的問(wèn)題是什么？ 

相當(dāng)一部分的司機(jī)會(huì)說(shuō)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(huì)發(fā)現(xiàn)，很有可能一次的交通事故會(huì)給一個(gè)家庭甚至是給一個(gè)企業(yè)帶來(lái)非常巨大的影響。 

澳洲做了一個(gè)公益性的活動(dòng)，就問(wèn)行人去年交通事故造成的死亡人數(shù)大概是253個(gè)，問(wèn)他們從你個(gè)人的角度來(lái)說(shuō)，你可以接受的數(shù)量是多少，他說(shuō)70個(gè)左右是可以接受的，然后導(dǎo)演就叫了70個(gè)人過(guò)來(lái)，其中大部分人是他的家庭成員，然后問(wèn)他你可以接受的人數(shù)是多少，他說(shuō)我可以接受的是零。每一次的交通安全事故，對(duì)每一個(gè)家庭來(lái)說(shuō)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(gè)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(guó)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(bào)告，在所有的道路交通事故中有大類型，一個(gè)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(gè)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(gè)小時(shí)10公里的大面積的擁堵。第三個(gè)是這個(gè)月在無(wú)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(lái)說(shuō)，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(guò)智能攝像頭進(jìn)行人臉識(shí)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(guò)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(duì)駕駛員的行為做很好的檢測(cè)，比如說(shuō)在整個(gè)行車的過(guò)程中，左顧右盼，接打電話，低頭，疲勞，閉眼所有的危險(xiǎn)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(guò)這些記錄可以對(duì)每一個(gè)駕駛員進(jìn)行打分，從二個(gè)維度去建立模型。 

一個(gè)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(duì)他進(jìn)行建模，有了這些建模的信息以后，就可以對(duì)他進(jìn)行有針對(duì)性的安全教育。 

原來(lái)我們進(jìn)行的安全教育通常都是千篇一律的，每一個(gè)人的教材基本都差不多，結(jié)合每一個(gè)駕駛員的駕駛的行為，可以編制有針對(duì)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(gè)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(huì)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(guò)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(gè)方面，比如說(shuō)車輛的故障檢測(cè)，我們可以通過(guò)CAN總線獲取車輛的故障碼數(shù)據(jù)對(duì)車輛進(jìn)行健康的分析，同時(shí)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(cè)趯?shí)際的調(diào)研過(guò)程中發(fā)現(xiàn)，比如說(shuō)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(zhǎng)的時(shí)間，通過(guò)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(kù)存的準(zhǔn)備，提高維修的項(xiàng)目。 

另外我們也可以對(duì)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(lái)說(shuō)比較簡(jiǎn)單，實(shí)際在運(yùn)行的過(guò)程中，要考慮多種的因素去實(shí)現(xiàn)整個(gè)的載重算法，實(shí)際檢驗(yàn)的效果來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確率會(huì)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(wú)錫的事故或許是可以避免的。 

還可以做到ADAS的主動(dòng)安全預(yù)警，可以做到一個(gè)是前向碰撞預(yù)警，第二個(gè)是車道偏離，第三個(gè)是行人碰撞的預(yù)警和車距過(guò)近的預(yù)警。有了剛才的這些手段，比如說(shuō)通過(guò)ADAS判斷主動(dòng)安全的預(yù)警，當(dāng)司機(jī)已經(jīng)極度疲勞的時(shí)候，只是報(bào)警他基本是不會(huì)醒過(guò)來(lái)的，這時(shí)候我們必須要通過(guò)自動(dòng)處理來(lái)去避免一些事故的發(fā)生，這時(shí)候我們就需要配備AEBS，當(dāng)檢測(cè)到真正的有風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)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(lái)說(shuō)，應(yīng)該是一套完整的從預(yù)警到控制的系統(tǒng)。 

第三個(gè)是從“路”的角度，這也是從國(guó)內(nèi)的解決方案來(lái)說(shuō)，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(shuō)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(guò)ADAS地圖數(shù)據(jù)獲取超長(zhǎng)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(shuō)包括連續(xù)轉(zhuǎn)彎，連續(xù)下坡，弱勢(shì)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(guó)有117萬(wàn)的公里長(zhǎng)度，高速大概覆蓋了80%，城市內(nèi)道路大概是30%，全國(guó)已經(jīng)覆蓋了339個(gè)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(shí)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(chǎng)景，比如說(shuō)蘭州的這次事故17公里的長(zhǎng)下坡，如果有了ADAS地圖，可以提前告訴司機(jī)，同時(shí)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?cè)贏DAS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(huì)知道前方的路況，然后車輛來(lái)判斷應(yīng)該采取一個(gè)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(shuō)一個(gè)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(gè)駕駛行為的控制方式。 

這是一個(gè)算法，但是在實(shí)際的運(yùn)行過(guò)程中，我們會(huì)考慮很多的因素，比如說(shuō)車輛的載客，滾動(dòng)阻力系數(shù)，人工阻力系數(shù)等等，我們做了一個(gè)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(guò)PCC控制的，通過(guò)PCC來(lái)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(wàn)左右，這是一個(gè)相當(dāng)可觀的數(shù)字了。 

所有的技術(shù)不能解決所有的問(wèn)題，必須要配備其他的方式，首先風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)管理，比如說(shuō)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(chǎng)景來(lái)分高危，嚴(yán)重和一般，根據(jù)不同的報(bào)警的級(jí)別進(jìn)行不同的處理。比如說(shuō)通過(guò)人工的干預(yù)和公司管理行為的控制，有一些獎(jiǎng)懲的辦法，在實(shí)際的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)有一個(gè)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(gè)作為告警的方式有的時(shí)候還比較管用。 

最后喊一個(gè)口號(hào)：安全共管，利國(guó)利民，謝謝大家！