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“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)才是構(gòu)建群體智能的基礎(chǔ)

2024-11-21 13:36
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引言:隨著人工智能和智能交通技術(shù)的快速發(fā)展,群體智能作為新一代人工智能的重要方向,正在逐步成為智能交通系統(tǒng)的核心。群體智能通過多個簡單個體的協(xié)作和交互,形成集體智慧和決策能力,從而解決復(fù)雜的問題。而“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)正是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文將探討“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)如何成為構(gòu)建群體智能的基礎(chǔ),并分析其在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用。

一、群體智能的概念與特點

(一)群體智能的概念

群體智能源于對自然界中生物群體行為的觀察和研究,如蟻群、蜂群等。在這些生物群體中,個體雖然相對簡單,但通過相互之間的信息交流和協(xié)作,能夠完成復(fù)雜的任務(wù),表現(xiàn)出超越個體能力的智能行為。在人類社會中,群體智能也有著廣泛的應(yīng)用,如互聯(lián)網(wǎng)上的眾包、社交網(wǎng)絡(luò)中的信息傳播等。群體智能的理論基礎(chǔ)主要涉及數(shù)學(xué)模型、收斂性與時間復(fù)雜度等方面。群體智能算法通過模擬自然界中的群體行為來解決復(fù)雜優(yōu)化問題,常見的算法包括粒子群優(yōu)化(PSO)和蟻群優(yōu)化(ACO)。

然而,群體智能在實際應(yīng)用中面臨多種挑戰(zhàn)和限制。首先,群智激發(fā)匯聚機理尚不清晰,對群體智能系統(tǒng)的認(rèn)知有限。其次,高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的缺乏也是一個重要問題。此外,在廣義的群體智能技術(shù)研究中,存在多種動態(tài)的數(shù)據(jù)源,目標(biāo)模糊且多樣化,群體行為模式間的關(guān)聯(lián)往往更加深層復(fù)雜。隱私保護(hù)等倫理問題也給研究帶來了挑戰(zhàn)。

(二)群體智能的特點

1. 分布式:群體智能是由眾多分散的個體組成,不存在中心控制節(jié)點,具有分布式的特點。

2. 自組織:個體之間通過簡單的規(guī)則進(jìn)行交互和協(xié)作,能夠自發(fā)地形成有序的結(jié)構(gòu)和行為,具有自組織的特點。

3. 適應(yīng)性:群體智能能夠根據(jù)環(huán)境的變化調(diào)整自身的行為和結(jié)構(gòu),具有較強的適應(yīng)性。

4. 魯棒性:由于群體智能是由眾多個體組成,即使部分個體出現(xiàn)故障或失效,整個系統(tǒng)仍能保持一定的功能,具有較強的魯棒性。

二、“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)的概念與架構(gòu)

(一)“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)的含義

“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)是一種融合通信、感知和計算的新型網(wǎng)絡(luò)體系。它通過5G、C-V2X(車聯(lián)網(wǎng))等無線通信技術(shù),將車輛、路側(cè)設(shè)備和云端平臺連接起來,實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時傳輸和處理。該網(wǎng)絡(luò)體系不僅能夠提供系統(tǒng)級的實時數(shù)字孿生服務(wù),還能在系統(tǒng)級層面解決群體安全、效率和博弈問題。

具體來說,“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)包括以下幾個關(guān)鍵組成部分:

通信層:利用5G和C-V2X技術(shù),實現(xiàn)車輛與路側(cè)設(shè)備、車輛與云端平臺之間的高效通信。

感知層:通過車載傳感器和路側(cè)感知系統(tǒng),收集環(huán)境信息,包括路況、交通情況、行人等。

計算層:云端平臺進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析,提供決策支持和控制策略。

應(yīng)用層:基于上述三層的支持,實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的各種應(yīng)用,如自動駕駛、交通管理等。

(二)車路云網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)由車輛、道路和云端三個部分組成。

1. 車輛:作為移動的感知節(jié)點和計算終端,車輛配備了各種傳感器和通信設(shè)備,能夠?qū)崟r采集周邊環(huán)境信息,并與道路和云端進(jìn)行通信。車輛還可以通過計算技術(shù)實現(xiàn)自主駕駛、智能導(dǎo)航等功能。

2. 道路:道路上安裝了各種傳感器和通信設(shè)備,實現(xiàn)對交通狀況的實時監(jiān)測和信息傳輸。道路還可以通過與車輛和云端的交互,實現(xiàn)交通信號的智能控制、路況預(yù)警等功能。

3. 云端:云端負(fù)責(zé)對車輛和道路上傳的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、分析和處理,為車輛和道路提供智能決策支持。云端還可以通過與其他系統(tǒng)的交互,實現(xiàn)交通管理、城市規(guī)劃等功能。

三、“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建群體智能中的作用

(一)提供信息交互平臺

“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)為車輛、道路和云端之間提供了高效的信息交互平臺。通過這個平臺,車輛可以實時獲取道路和周邊環(huán)境的信息,道路可以了解車輛的位置和狀態(tài),云端可以對全局的交通狀況進(jìn)行分析和預(yù)測。這種信息交互使得個體之間能夠更好地協(xié)作和協(xié)同,為群體智能的形成提供了基礎(chǔ)。

(二)實現(xiàn)智能感知與決策

“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)中的感知技術(shù)和計算技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛、道路和周邊環(huán)境的智能感知和決策。感知技術(shù)可以獲取各種狀態(tài)信息,計算技術(shù)則可以對這些信息進(jìn)行分析和處理,為車輛和道路提供智能決策支持。例如,車輛可以根據(jù)感知到的路況信息自動調(diào)整行駛速度和路線,道路可以根據(jù)交通流量自動調(diào)整信號燈時間。這種智能感知和決策能力使得個體能夠更加高效地完成任務(wù),提高整個系統(tǒng)的智能水平。

(三)促進(jìn)分布式協(xié)作

“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)的分布式架構(gòu)使得車輛、道路和云端之間可以進(jìn)行分布式協(xié)作。個體之間通過簡單的規(guī)則進(jìn)行交互和協(xié)作,能夠自發(fā)地形成有序的結(jié)構(gòu)和行為。例如,車輛可以通過與其他車輛的協(xié)作實現(xiàn)車隊行駛,提高行駛效率和安全性;道路可以通過與周邊道路的協(xié)作實現(xiàn)交通流量的均衡分配。這種分布式協(xié)作能力是構(gòu)建群體智能的關(guān)鍵。

(四)增強系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性

“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)環(huán)境的變化調(diào)整自身的行為和結(jié)構(gòu),具有較強的適應(yīng)性和魯棒性。當(dāng)部分車輛或道路出現(xiàn)故障時,系統(tǒng)可以通過重新分配任務(wù)和資源,保證整個交通系統(tǒng)的正常運行。同時,系統(tǒng)還可以根據(jù)不同的交通狀況和需求,動態(tài)調(diào)整交通管理策略,提高系統(tǒng)的效率和適應(yīng)性。

四、“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建群體智能的技術(shù)挑戰(zhàn)與解決方案

(一)技術(shù)挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)融合與處理:“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)需要進(jìn)行有效的融合和處理,以提取有價值的信息。然而,不同類型的數(shù)據(jù)具有不同的特點和格式,如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效融合和處理是一個挑戰(zhàn)。

通信可靠性:車輛在高速移動過程中,需要與道路和云端保持穩(wěn)定的通信連接。然而,無線通信環(huán)境復(fù)雜多變,如何保證通信的可靠性是一個挑戰(zhàn)。

安全與隱私保護(hù):“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)涉及到大量的敏感信息,如車輛位置、行駛軌跡等。如何保證這些信息的安全和隱私保護(hù)是一個挑戰(zhàn)。

算法優(yōu)化:構(gòu)建群體智能需要高效的算法支持,然而,現(xiàn)有的算法在處理大規(guī)模分布式系統(tǒng)時往往存在效率低下、收斂速度慢等問題。如何優(yōu)化算法以適應(yīng)     “通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)的需求是一個挑戰(zhàn)。

(二)解決方案

數(shù)據(jù)融合與處理:采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合技術(shù),如多傳感器融合、數(shù)據(jù)挖掘等,對不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合和處理。同時,利用云計算和邊緣計算技術(shù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和處理,提高數(shù)據(jù)處理的效率和可靠性。

通信可靠性:采用多種通信技術(shù)相結(jié)合的方式,如 5G、V2X 等,提高通信的可靠性和穩(wěn)定性。同時,優(yōu)化通信協(xié)議和算法,減少通信延遲和丟包率。

安全與隱私保護(hù):采用加密技術(shù)、身份認(rèn)證技術(shù)、訪問控制技術(shù)等,保障信息的安全和隱私保護(hù)。同時,建立健全安全管理體系,加強對系統(tǒng)的監(jiān)測和維護(hù),及時發(fā)現(xiàn)和處理安全漏洞。

算法優(yōu)化:研究和開發(fā)適用于 “通感算”     車路云網(wǎng)絡(luò)的群體智能算法,如分布式優(yōu)化算法、強化學(xué)習(xí)算法等。同時,結(jié)合實際應(yīng)用場景,對算法進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn),提高算法的效率和性能。

五、如何通過“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的融合?

通過“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的融合,主要依賴于以下幾個關(guān)鍵技術(shù)和策略:

系統(tǒng)級實時數(shù)字孿生服務(wù):通過建立“通感算”網(wǎng)絡(luò)體系,為車輛(包括自動駕駛和非自動駕駛車輛)以及各種智能設(shè)備(如機器人、無人機等)提供系統(tǒng)級實時數(shù)字孿生服務(wù)。這種服務(wù)能夠在系統(tǒng)級層面解決復(fù)雜問題,實現(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的融合。

融合型智能控制技術(shù):融合型智能控制技術(shù)通過將多種智能技術(shù)和控制策略相融合,解決單一傳統(tǒng)控制技術(shù)在非線性系統(tǒng)、復(fù)雜系統(tǒng)和存在不確定因素影響系統(tǒng)中的有效性、適應(yīng)性和可擴展性不足的問題。這種技術(shù)旨在提高控制系統(tǒng)的科學(xué)技術(shù)性、魯棒性和適應(yīng)性。

全流程AI:單點智能的能力提升往往不足以改變整個體系的效率,需要高度系統(tǒng)化、協(xié)同化的全流程AI才能實現(xiàn)綜合產(chǎn)能的提升。通過全流程AI,可以實現(xiàn)從物理世界的感知到數(shù)字化和復(fù)雜計算再到將數(shù)字世界的控制應(yīng)用于物理世界的閉環(huán)系統(tǒng)。

多智能體技術(shù):多智能體技術(shù)在解決產(chǎn)業(yè)實際復(fù)雜問題時具有獨特優(yōu)勢,每個智能體都具有獨立性和自主性,能夠在全局系統(tǒng)中保持一致性。這種技術(shù)有助于實現(xiàn)單點智能與全局智能的融合。

信息物理融合系統(tǒng)(CPS) :信息物理融合系統(tǒng)集成先進(jìn)的感知、計算、通信、控制等信息技術(shù)和自動控制技術(shù),構(gòu)建物理世界和虛擬世界人、機、物、環(huán)境、信息等相互映射、適時交互的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的無縫融合。

六、案例分析:北京移動與蘑菇車聯(lián)的合作

北京移動與蘑菇車聯(lián)的合作是“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)的一個典型案例。雙方通過構(gòu)建車路云網(wǎng)絡(luò),建立“通感算”網(wǎng)絡(luò)體系,為車輛以及各種智能設(shè)備(機器人、無人機等)提供系統(tǒng)級的實時數(shù)字孿生服務(wù)。通過車路云網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)級層面解決群體安全、群體效率與群體博弈問題,為構(gòu)建單點智能與系統(tǒng)智能的融合網(wǎng)絡(luò)奠定基礎(chǔ)。

在實際應(yīng)用中,該網(wǎng)絡(luò)體系已經(jīng)在北京亦莊高級別自動駕駛示范區(qū)共同推動 5G 車路云聯(lián)合測試項目,項目基于蘑菇車聯(lián)AI數(shù)字道路基站、蘑菇車聯(lián)自動駕駛車輛/多品牌智能網(wǎng)聯(lián)車輛、移動云、移動5G專網(wǎng),進(jìn)行車路云端到端數(shù)據(jù)應(yīng)用時延和路側(cè)感知精度測試,并實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)感知流賦能網(wǎng)聯(lián)車輛的高階應(yīng)用場景。

歷時24天,測試結(jié)果顯示各項指標(biāo)表現(xiàn)優(yōu)異,其中,車路云端到端應(yīng)用時延 91.09ms,大幅優(yōu)于200ms以內(nèi)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),完全滿足車路協(xié)同自動駕駛時延要求,5G 專網(wǎng)空口時延達(dá)到 10.55ms;路云端基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)質(zhì)量達(dá)到業(yè)界最高的“雙 SL3”技術(shù)要求(信通院-2024),充分滿足車企對于路側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求,為數(shù)據(jù)上車應(yīng)用打下堅實基礎(chǔ)。

這項測試也同時表明,蘑菇車聯(lián)車路云一體化方案同時支持C-V2X和5G-A兩種通信方式,可結(jié)合各地不同基礎(chǔ)設(shè)施條件靈活部署,為車路云一體化大規(guī)模落地提供有力支撐。

七、“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建群體智能的應(yīng)用前景

1、智能交通

在車聯(lián)網(wǎng)場景中,通感算一體化技術(shù)可以實現(xiàn)對道路本身及其環(huán)境的識別和感知,包括對車輛的位置、速度以及運動方向的識別。這使得車輛能夠?qū)崟r感知周圍環(huán)境,提高行車安全性和效率。

通過5G基站的通感一體技術(shù),可以在車路協(xié)同場景中替代傳統(tǒng)的路側(cè)雷達(dá),實現(xiàn)對車輛和行人的感知,從而降低后續(xù)工程維護(hù)費用。這種技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了交通管理的智能化水平,還減少了基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和維護(hù)成本。

在車路云網(wǎng)絡(luò)中,通過建立“通感算”網(wǎng)絡(luò)體系,為車輛及各種智能設(shè)備提供系統(tǒng)級實時數(shù)字孿生服務(wù),解決群體安全、群體效率與群體博弈問題。這種服務(wù)能夠?qū)崿F(xiàn)對交通系統(tǒng)的全面監(jiān)控和優(yōu)化,提升整體交通管理水平。

通感一體技術(shù)在城市道路環(huán)境下首次實現(xiàn)了超視距感知,為車輛和行人的實時感知以及道路的全域感知提供了高可靠保障。這種技術(shù)的應(yīng)用大大提升了交通系統(tǒng)的反應(yīng)速度和安全性。

2、智慧城市

通感算一體化網(wǎng)絡(luò)通過軟硬件資源的協(xié)同與共享,實現(xiàn)多維感知、協(xié)作通信和智能計算功能的深度融合,進(jìn)而使網(wǎng)絡(luò)具備新型閉環(huán)信息流智能交互與處理及廣域智能協(xié)作的能力。這種能力為智慧城市的建設(shè)提供了強大的技術(shù)支持。

智能家居和城市基礎(chǔ)設(shè)施方面,通感算一體化技術(shù)可以實現(xiàn)對環(huán)境的實時監(jiān)測和管理,提升城市管理的智能化水平。例如,在智慧路燈、智能停車等領(lǐng)域,通過感知數(shù)據(jù)的實時分析和處理,可以優(yōu)化資源配置,提高城市運行效率。

在安全防護(hù)和無人機監(jiān)管方面,通感算一體化技術(shù)也展現(xiàn)出其強大的應(yīng)用潛力。通過高頻段通信和雷達(dá)技術(shù)的一體化,可以實現(xiàn)對特定區(qū)域的實時監(jiān)控和管理,確保公共安全。

通感算網(wǎng)絡(luò)在智能交通和智慧城市中的應(yīng)用場景豐富多樣,涵蓋了車聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同、實時數(shù)字孿生服務(wù)、超視距感知、多維感知與智能計算、智能家居與城市基礎(chǔ)設(shè)施、安全防護(hù)與無人機監(jiān)管等多個方面。

END

“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的技術(shù)架構(gòu),為構(gòu)建群體智能提供了堅實的基礎(chǔ)。通過提供信息交互平臺、實現(xiàn)智能感知與決策、促進(jìn)分布式協(xié)作以及增強系統(tǒng)的適應(yīng)性和魯棒性,“通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)可以有效地促進(jìn)群體智能的形成和發(fā)展。然而,在構(gòu)建群體智能的過程中,“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)也面臨著數(shù)據(jù)融合與處理、通信可靠性、安全與隱私保護(hù)以及算法優(yōu)化等技術(shù)挑戰(zhàn)。通過采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)、多種通信技術(shù)相結(jié)合、加密技術(shù)等安全措施以及優(yōu)化算法等解決方案,可以有效地克服這些挑戰(zhàn),推動“通感算” 車路云網(wǎng)絡(luò)在構(gòu)建群體智能方面的應(yīng)用。

       原文標(biāo)題 : “通感算”車路云網(wǎng)絡(luò)才是構(gòu)建群體智能的基礎(chǔ)

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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