人工智能视觉分析和边缘计算赋能智能车路协同系统

智能车路协同系统(IVICS)，简称车路协同系统，是智能交通系统(ITS)的最新发展方向。车路协同是采用先进的物联网和人工智能等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。

简单的说，车路协同，就是要让“车”和“路”都能智能化起来，并让两者能协同交互，共同实现智能交通安全、舒适、节能、高效的需求。

“车”的智能化程度已经越来越高，各种传感器、雷达、AI芯片被不断的加入到汽车中。而“路”要如何实现智能化呢?这就离不开人工智能视觉分析和边缘计算这两大新兴技术的加持。

通过人工智能视觉分析和边缘计算，可以实时感知道路的运行情况，比如道路交通是否拥堵、路面是否有遗洒物品、是否有行人穿越等等路况信息，都能第一时间检测。产生的实时监测数据一方面可以为红路灯信号控制、可变车道控制等系统赋能;另一方面，通过将数据结果与车共享，从而增加车辆通行效率和安全性。

道路异常监测

众所周知，人工智能视觉分析离不开2大关键性的技术支持：算法和算力。

车路协同对于人工智能视觉分析算法提出了更高的要求，已不是简简单单的识别车牌。车辆目标检测、行人目标检测、占道目标检测、交通事件检测、车辆视频结构化均需要大量的定制算法开发来完成。而种类众多的算法，则对算力平台提出了更高的需求。

目前常见的识别算力平台主要包括3种：嵌入式平台、云服务器、边缘计算服务器。

嵌入式平台功能较为单一，算力有限，需更换前端摄像头，改造较高，数据流量带宽需求不大，延迟低;

云计算服务器功能丰富，算力强大，前端成本较低，但对流量和带宽需求特备大，延迟高;

边缘计算服务器则同时继承了嵌入式和云计算服务器的优点：高算力、低延迟、对流量和带宽需求不大、可利旧使用原有摄像头、性价比很高。

我们以目前在车路协同中得到广发应用的一款边缘计算服务器：芯研通EAT-200为例，来说明在车路协同场景中，边缘计算服务器到底应该具有哪些特点：

①算力强大

一个交通节点通常会有4路甚至更多的视频接入，每一路视频都要通过视觉分析算法来进行推理。这就对了服务器的算力提出了非常高的要求。

EAT-200采用了华为最新研制的ATLAS 200人工智能加速模块，内置华为昇腾Ascend 310 AI芯片，可提供高达22TOPS INT8算力，最多同时支持16路1080P视频@60fps解码，支持TenserFlow、Caffe等主流AI模型架构，强大的算力和丰富的功能使其在一众边缘计算设备中脱颖而出。

 

②国产化需求

随着中美关系紧张程度加剧，各种禁运、制裁风波不断，各行业对于国产化需求也越来越高。传统的边缘计算盒子大部分采用了非国产化芯片，容易在关键时刻被“卡脖子”或面临断供的风险。而芯研通EAT-200采用了华为的国产化芯片，从PCB板到完整的边缘计算服务器，都严格按照国产化需求来制作，内部算法也都是自主研发，正义意义上实现了边缘计算服务器的国产化。

③工业化定制

在车路协同环境中，边缘计算服务器并不具备条件完善的机房，这就对了边缘计算服务器自身的环境适应能力提出了比传统服务器更高的需求。同时，多网口、可扩展存储空间、多I/O口等都是一款优秀的边缘计算服务器所必须具备的基本条件。

EAT-200是一款针对工业级应用而定制化开发的边缘计算服务器。服务器可支持4网口设计、支持RS232接口、支持CAN总线接口、预留2.5"硬盘扩展位、支持LTE CAT1、5G等无线模块，支持-20°-70°宽温，真正满足工业场景的实际需求。

关于我们：

芯研通专注于PC-BASED嵌入式领域，秉承“深耕行业，专研技术，以客户需求为导向”的企业宗旨，赢得了客户的尊重和信赖。从嵌入式硬件起步，迅速发展成为信息化、智能化、自动化专用系统解决方案供应商。 如今，我们的产品被广泛应用于军工、铁路、数控、工业自动化等多个领域，为客户提供有竞争力的解决方案和服务。我们坚持聚焦战略，对机器人、AI以及物联网等领域持续进行研发投入，以前沿技术驱动创新为客户不断创造价值。 未来，芯研通™将继续致力于专业领域的发展，通过不断增强自主创新能力、持续突显灵活定制优势来应对嵌入式领域更趋日新月异的挑战。

审核编辑：汤梓红