2026年数字化园区39-园区内智慧出行标准化白皮书（百度2022）-新版方案.docx

2022

园区内智慧出行标准化
白皮书

全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会智能网联基础设施 标准工作组 (SAC/TC426/WG8)
2022 年 7 月

园区内智慧出行标准化白皮书

致 谢
在住房和城乡建设部主管部门的指导下,全国智能建筑及居住区数字化标准化 技术委员会智能网联基础设施标准工作组(SAC/TC426/WG8) 开展了《园区内智慧出 行标准化白皮书》编制工作。本白皮书编制过程中得到了智能网联基础设施相关行业 内领导和专家的悉心指导，并给予了建设性的意见和建议，在此致以衷心的感谢。

指导专家

张永伟 马 虹 陈山枝 曾 澜 马春野 葛雨明

指导单位
全国智能建筑及居住区数字化标准化技术委员会(SAC/TC426)

主编单位
北京百度智行科技有限公司
中国电动汽车百人会

参编单位(排名不分先后)
高新兴科技集团股份有限公司；北京五一视界数字孪生科技股份有限公司；深圳市矽 赫科技有限公司；上海市政工程设计研究总院城市交通与地下空间院；上海上实龙创 智能科技股份有限公司；浙大城市学院；蘑菇车联信息科技有限公司；中国信息通信 科技集团有限公司；长沙行深智能科技有限公司；博世(中国) 投资有限公司；杭州 飞步科技有限公司；大唐高鸿智联科技(重庆)有限公司

参编人员(排名不分先后)
于 涤 王 赛 程 周 彭 伟 刘子恒 郭 祎 邓福岭 夏 娜 孙 玥
刘 杨 李嘉琦 黄样胜 李 扬 洪宝璇 游克思 唐俊杰 彭永昱 李成军
渠 军 谭业辉 路 宏 贾元辉 李 想 朱久艳 曾少旭 陈王耀 洪鹏达
张海城 郝建霞 蒋剑文 侯大卫 毛 旭

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前 言

汽车正在迎来一场百年一遇的大变革， 自动驾驶汽车、新能源汽车等不断落地， 汽车由单纯的交通运输工具逐渐转变为智能移动空间， 智能机器人。同时人工智能、 5G 和 C-V2X 等新技术推动基础设施数字化、网联化，加速了汽车与道路、城市建设 的深度融合， 使出行出现新的模式， 有效提升城市居民出行水平。智慧出行与新能源 汽车的结合， 可以提高出行车辆的易用性和安全性， 未来更多的汽车生产商也将向出 行服务商的身份转变； 与智能化技术的结合， 将提升用户体验和运营效率； 网联化将 使汽车向移动智能空间转变， 为智慧出行提供更多想象力。现阶段受限于政策法规、 技术创新、基础设施建设等影响， 自动驾驶在公开道路上短期内难以商业化落地， 而 作为封闭园区内的智慧出行最有可能率先实现商业化。基于此， 课题组通过多方调研、 咨询、讨论， 从不同角度对国内外园区内出行现状、面临的问题及未来趋势进行分析， 探讨标准体系。园区内的智慧出行和公开道路智慧出行有诸多相识之处， 本文件不做 重点研究，仅提出园区内智慧出行的标准化需求。
第一部分：智慧出行的概述，明确本文件研究范围。
第二部分：阐述园区智慧出行体系架构。
第三部分：阐述园区智慧出行标准规划。
第四部分：分析问题与提出发展建议。

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目 录
第一章 概述 1
1.1 智慧出行发展背景 1
1.2 智慧出行发展情况 1
1.3 发展智慧出行的政策环境 2
1.3.1 国际智慧出行政策 2
1.3.2 国内智慧出行政策 3
1.4 发展园区智慧出行的价值 4
1.4.1 公开道路智慧出行短期内较难商业化落地 4
1.4.2 园区智慧出行或成为破局关键 5
1.4.3 智慧出行产品体系应用价值 5
第二章 园区智慧出行体系 12
2.1 园区智能基础设施 12
2.1.1 基础设施 13
2.1.2 能源设施 15
2.1.3 位置定位 16
2.1.4 信息通讯 17
2.2 车载终端 18
2.2.1 车载感知 18
2.2.2 车载设备 19
2.3 园区智能基础平台 19
2.3.1 基础数据库 19
2.3.2 云控平台 20
2.4 园区智慧出行应用 21
2.4.1 智慧共享出行 21
2.4.2 智慧接驳站 24
2.4.3 自主代客泊车 25
第三章 园区智慧出行标准规划 27
3.1 现有标准情况 27
3.2 园区智慧出行的标准体系 27
3.2.1 体系框架 27

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3.2.2 体系内容 28
3.2.3 园区内出行标准体系 30
第四章 问题与建议 32
4.1 发展园区智慧出行面临问题 32
4.1.1 自动驾驶量产解决方案不明确 32
4.1.2 基础设施不完善 32
4.1.3 商业模式还不清晰 32
4.1.4 行业发展仍受法律、法规掣肘 32
4.2 发展园区智慧出行的建议 33
4.2.1 加强智慧出行发展顶层设计 33
4.2.2 构建产学研用一体化的创新发展体系 33
4.2.3推动智慧出行标准制定推广 33

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第一章 概述
1.1 智慧出行发展背景
我国处于城市加速发展和社会经济的转型时期， 到 2020 年， 我国城镇人口已由 1978 年的 1.72 亿人增加到 9.02 亿人，城镇化率达到 63.9%。伴随着城镇化率的迅 速提高， 人们的生活水平也不断提高， 汽车保有量迅猛增长， 城市拥堵问题越来越严 重，城市交通问题日渐成为限制城市综合快速发展的新痛点， 智慧出行的需求日益增 长。
智慧出行， 是指借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念， 将传统交通运输业和互联网进行有效渗透与融合， 利用移动通讯、地理信息系统、物 联网、大数据等技术实现车城实时感知， 从而实现优化出行路线， 提高出行效率， 提 升出行舒适感， 降低交通事故。《智能汽车创新发展战略》指出， 到 2020 年， 实施智 慧出行可以降低恶性交通事故 30%、降低温室气体排放 15%，平均节约通勤时间 15%- 20%。自动驾驶可提升道路设施的使用效率， 部分自动驾驶可将高速公路的通行能力 提高 10%-25%，一支自动驾驶的汽车车队可将高速公路的通行能力提高至原来的 5倍， 从而更好地解决城市交通拥堵的问题， 有助于缓解大城市病， 提升城市管理成效和改 善市民生活质量。
1.2 智慧出行发展情况
自动驾驶发展至今，全球已有多家企业在未来推出自动驾驶汽车。以自动驾驶 为核心的未来智慧出行生态，极有可能衍生出一个万亿级别的巨大市场。但与此同 时，自动驾驶是一个典型的跨界融合产业，产业链条很长，需要众多参与主体在高 度竞争的市场中逐步补上短板、走向成熟。而随着自动驾驶的颠覆性、带动性与产 业发展空间巨大，未来整个产业价值链上下游领域也会得到更大发展。
不难看出，未来自动驾驶和智慧出行产业要实现进一步的发展和壮大，满足更 多出行应用场景的需求，这就需要整个产业持续的迭代和进化，通过技术的不断创 新升级，同时在产业和生态之间实现更多的融合和共生，由此才能打造出下一代的 智慧出行新生态，领跑智能汽车的新时代。低速/限定场景的应用有望率先爆发。
目前，我国正在积极发展智能网联汽车。 2021 年，科技公司纷纷涌入造车领域， 百度、滴滴、小米等陆续入局， 开启了智能网联汽车发展的新局面。据报道， 2021 年

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中国自动驾驶行业市场规模约 2350 亿元。智慧出行带来新一轮科技创新和产业发展， 进入产业爆发前的战略机遇期， 正在催生大量新技术、新产品和新服务。智慧出行涉 及车用操作系统、新型汽车电子电气架构、车载通信、服务平台、安全技术、芯片等， 未来必定带动上下游产业的发展。
1.3 发展智慧出行的政策环境
1.3.1 国际智慧出行政策
(1) 德国
作为大众、奔驰、宝马等多家全球知名汽车品牌的发源地， 德国是世界上较早重 视自动驾驶汽车发展的国家之一。 2013 年，德国允许博世、奔驰等公司的自动驾驶 汽车在国内进行道路测试， 可以在德国高速公路、城市道路和乡间道路等多种环境下 开展自动驾驶汽车的道路测试。 2017 年，德国联邦参议院通过了《道路交通法第八 修正案》。2021 年 5 月 28 日， 德国联邦委员会全体会议通过了一项立法， 允许 L4 级 自动驾驶汽车于 2022 年出现在德国的公共道路。该法案要求， 自动驾驶汽车必须在 德国公共道路的指定区域行驶， 并始终保持随时可远程接管状态； 其次， 如果自动驾 驶公司进行商业化运营， 必须购买相应责任保险。一旦自动驾驶汽车出现故障， 技术 人员可通过远程控制将其关闭； 最后， 该法律还对自动驾驶汽车的结构、条件和设备 的要求进行重新规范，并调整了对自动驾驶汽车的测试许可证要求。
(2) 美国
在国家层面， 美国也出台了相关法律。 2016 年 9 月 20 日， 美国交通运输部颁布 了《联邦自动驾驶汽车政策指南》，首次将自动驾驶汽车安全监管纳入联邦法律框架 内。该文件强调安全性为第一准则， 针对自动驾驶汽车的设计和研发提出了 15 项安 全规范， 包括自动驾驶系统如何检测障碍物、如何将道路信息展示给驾驶人等。 2017 年 7 月 27 日，美国众议院通过了《自动驾驶法案》，将首次对自动驾驶汽车的生产、 测试和发布进行管理，具有标杆性的价值和意义。 2020 年初，美国白宫和交通部公 布了自动驾驶汽车准则 4.0 (AV4.0)，该准则确立了自动驾驶在美国的领先地位， 明 确了自动驾驶的十大原则。
(3) 英国
英国政府于 2015 年创建了联网和自动驾驶车辆中心(CCAV)，并且在英国格林威

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治、布里斯托尔等地进行了多项“自动驾驶汽车”试验项目。 2016 年 7 月，英国商 务部和运输部大臣公开表示， 该国将清除束缚自动驾驶行业发展的相关法规， 以确保 先进的驾驶辅助系统能够被安全使用， 并支持捷豹、沃尔沃、日产等自动驾驶汽车制 造厂商在英国进行公共道路测试。 2017 年，英国政府对外宣布对自动驾驶汽车的保 险政策做出相应改变，希望同种保险政策不仅能为传统驾驶模式下的机动车驾驶人 提供保险，也能为自动驾驶模式下的机动车提供保险。 2018 年 5 月，新交通法规指 出， 驾驶员能够在驾驶过程中使用特定的 ADAS 系统， 如： 遥控泊车、高速公路驾驶 辅助等功能。
(4) 日本
2016 年 5 月，日本制定自动驾驶路线图，表明自动驾驶汽车将在 2020 年允许 上路行驶。 2017 年，日本对外发布了《日本自动驾驶政策方针 1.0 版》，随后每年 该政策方针都会进行更新。近期已更新至《日本自动驾驶政策方针 4.0 版》，对自 动驾驶服务、道路普及路线图、技术测试和验证等多方面进行了规定。 2018 年，日 本政府发布《自动驾驶系统安全技术指南》，主要对 L3 和 L4 级别的自动驾驶汽车 需满足的安全要求进行了规定，指出 L3 级别的车辆需要能够自动识别驾驶员是否 处于控制车辆状态，并且能够在必要时发出警报； L4 级别车辆需要能够判断车辆是 否难以进行自动驾驶，并告知车辆驾驶员。
1.3.2 国内智慧出行政策
“十三五”期间， 我国智能网联汽车和自动驾驶技术快速发展， 从政府到企业到 社会组织， 从整车企业到零部件供应商， 从传统车企到科技企业， 从技术标准到技术 实践等各方力量共同推动智能网联技术运用到实际生活当中。 5 年来， 智能网联汽车 发展的政策支持前所未有， 我国把智能网联汽车纳入国家智能制造发展重点领域， 出 台智能网联汽车产业发展战略、产业发展规划等多项政策支持智能网联汽车产业发 展。北京、上海、重庆、长沙、长春、武汉、深圳等地也相继出台智能网联汽车相关 政策与法规，推动本地智能网联汽车产业快速发展。
2015 年， 国务院印发《中国制造 2025》，明确指出到 2020 年要掌握智能辅助驾 驶总体技术及各项关键技术， 初步建立智能网联汽车自主研发体系及生产配套体系； 到 2025 年要掌握自动驾驶总体技术及各项关键技术， 建立较完善的智能网联汽车自

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主研发体系、生产配套体系及产业群，基本完成汽车产业转型升级。
2017 年，交通部发布关于印发《智慧交通让出行更便捷行动方案(2017—2020 年)》的通知， 旨在推动企业为主体的智慧交通出行信息服务体系建设， 促进“互联 网+”便捷交通发展。
2017 年，工业和信息化部、国家标准化管理委员会发布《国家车联网产业标准 体系建设指南(智能网联汽车)》，提出到 2025 年系统形成能够支撑高级别自动驾驶 的智能网联汽车标准体系， 促进智能网联汽车“智能化+网联化”融合发展， 以及技 术和产品的全面推广。
2018 年，工信部在《新一代人工智能产业创新重点任务揭榜工作方案》指出， 到 2020 年， 突破自动驾驶智能芯片、车辆智能算法、自动驾驶、车载通信等关键技 术，实现智能网联汽车达到有条件自动驾驶等级水平。
2019 年，《交通强国建设纲要》印发实施。《纲要》指出， 交通领域的科技创新应 当“富有活力、智慧引领”，要做到完善科技创新机制， 强化前沿关键科技研发， 并 大力发展智慧交通。推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与 交通行业深度融合。
2020 年， 国务院印发了《新能源汽车产业发展规划(2021—2035 年)》，鼓励发 展新能源汽车的同时， 也明确新能源汽车应坚持电动化、网联化、智能化的发展方向， 并成为智能网联技术率先应用的载体。
2021 年， 国务院印发了《国家综合立体交通网规划纲要》，推动智能网联汽车与 智慧城市协同发展， 建设城市道路、建筑、公共设施融合感知体系， 打造基于城市信 息模型平台、集城市动态静态数据于一体的智慧出行平台。
1.4 发展园区内智慧出行的价值
1.4.1 公开道路智慧出行短期内较难大规模商业化落地
基于自动驾驶汽车的智慧出行为人类打造出一幅有“诗和远方”的美好、理想出 行蓝图。诗和远方固然很美， 但现实总是有一些冷冰冰的技术和门槛等待人类一步一 步的跨越。目前， 公开道路智慧出行商业化落地还存在很多问题， 一是缺乏完善的高 级别自动驾驶测试理论和方法， 尚未形成覆盖不同等级自动驾驶的完整测试体系； 二
是我国人口密集、交通环境复杂， 当前各地已开放的测试道路和测试场景有限， 尚不

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能满足各类主体的测试需求； 三是支持道路测试的法律法规标准还亟待完善等。受限 于以上产业和技术的限制，商业化落地仍需时日，大部分企业也未实现盈利。目前 “萝卜快跑”等出行服务平台已经在北上广深超一线城市开展示范应用， 为未来公开 道路的智慧出行商业化落地奠定基础。
1.4.2 园区内智慧出行或成为破局关键
园区是国家城市经济的承载平台和主要增长动力聚集区，各种类型的园区成为 了城市中最重要的人口和产业汇集区。园区的形态是多种多样， 包括产业办公、生产 制造、会展中心、企业园区、写字楼和城市综合体等类型。相比较来说， 特定场景的 自动驾驶产业对技术要求偏低、需求更大， 实现落地运营更容易， 因此， 许多自动驾 驶初创企业和科技公司从特定范围、特定领域、特定路线的自动驾驶需求入手， 带动 整个行业的发展前行。
第一，特定场景的自动驾驶面对的环境相对简单，对于高精度地图的要求和传 感器精度要求较低，现有技术水平可以较好满足需求。
第二，特定场景自动驾驶的主要目标是提升运营效率，降低人力成本，与面向
消费者的乘用车诉求不同，对系统可靠性、传感器性能和成本的要求不同。 第三，特定场景自动驾驶对法律的要求低，不涉及公共道路交通法规。
第四，地图测绘方面，特定场景自动驾驶区域相对可知可控，绘制和更新频率 低。
第五，园区里是低速行驶，在同样的处理和反应速度下，不会有严重危及生命 安全情况。
1.4.3 智慧出行产品体系应用价值
(1) 共享单车
共享单车(自行车)企业通过在校园、社区、公共服务区等提供服务，完成交 通行业最后一块“拼图”，与其他公共交通方式产生协同效应。公共自行车具有很 多优点，例如不存在大气和噪声污染，同时骑车还有利于强身健体，能解决出行最 后 1 公里难题。共享自行车又分为传统的有桩和现在较为流行的无桩共享自行车。 无桩共享单车的优点是可以随借随还，通过手机扫码租车，缺点是维修保养难、淘

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汰率较高。与“有桩”公共自行车相比，这种随时取用和停车的“无桩”理念给市 民带来了极大便利的同时，也导致共享自行车“乱占道”现象，需在园区规划时提 供停车引导区和加强园区的管理工作。图 1-1 分别为有桩共享自行车和无桩共享自 行车。

图 1-1 共享自行车
(2) 共享电动车
共享自行车后，也出现了新的交通工具，共享电动自行车，也叫共享电动车， 具有方便、快捷、省时省力等特点，价格略贵于共享单车。瞄准 3 公里-10 公里出 行，与单车的 0-3 公里形成互补。

图 1-2 共享自行车
(3) 自动驾驶小巴
自动驾驶小巴具有外观时尚， 速度低， 在封闭区域内安全性较高， 市场接受度高， 能提供短途接驳及旅游观光功能。图 1-3 为百度和金龙联合研发的阿波龙， 图 1-4 为 东风悦享的 Sharing-Van, 图 1-5 为驭势科技的小巴， 图 1-6 宇通和文远知行联合研

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发的小宇园区车, 图 1-7 为蘑菇车联自动驾驶小巴。

图 1-3 百度/金龙阿波龙

图 1-4 东风悦享的 SharingVan

图 1-5 驭势科技小巴

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图 1-6 宇通/文远知行小宇园区车
图 1-7 蘑菇车联小巴

(4) 自动驾驶公交车
自动驾驶公交车适用于园区内固定线路的出行，具有出行载客量大、空间大等 特点。目前已经批量投放，在部分地区开启商业化示范运营。图 1-8 为百度/金龙 合作的自动驾驶巴士，图 1-9 为深兰科技的熊猫公交等。

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图1-8 百度/金龙自动驾驶巴士

图1-9 熊猫公交
(5) 自动驾驶出租车 Robotaxi
Robotaxi 能按照出行需求提供个性化出行方案，相比自动驾驶公交车能够节省 时间，避免人多嘈杂，且能提供全天候的出行服务。图 1-10 为百度的Robotaxi， 图 1-11 为上汽的 Robotaxi，图 1-12 为蘑菇车联的 Robotaxi。

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图1-10 百度Robotaxi

图1-11 上汽Robotaxi

图1-12 蘑菇车联Robotaxi

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1.5 未来园区智慧出行的发展趋势
未来出行需求的多样化，出行逐渐变成了一种360度全方位体验，人们开始追 求灵活、简单和便捷的生活方式。出行逐渐变成每个人不可缺少的第三生活空间。
出行工具越来越智能化，从个体出行的角度来看，出行工具从轮子上的沙发， 逐渐成为了轮子上的智能终端。出行工具大脑可以基于对大数据的分析，根据用户 偏好，提供个性化的、场景化的服务推荐，并为产业上下游企业带来更多的商机。 无人驾驶汽车等尖端技术的加速落地将会使智慧出行变得更加彻底、广泛的运用。
公共出行调度管理智慧化，从园区内出行的角度来看，通过各类出行系统、服 务和应用数据的分析，可以为园区管理者或者拥有者提供科学的决策依据，有效提 升公共资源的利用率，促进园区绿色出行。

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第二章 园区智慧出行体系
园区智慧出行架构体系主要由四部分组成，包括信息获取终端、数据、平台和 应用。信息获取终端由园区智能基础设施和车载设备等组成，负责采集园区运行信 息，产生和传输动静态数据，是园区智慧出行架构的基础；平台负责动静态数据的 分类、处理，是实现数据增值，赋能出行应用的核心；在此基础上，打造园区智慧 出行、智慧接驳站、智慧停车等方面的应用服务，提升园区智慧出行效能。

图2-1 园区智慧出行体系架构

2.1 园区智能基础设施

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交通设施

地图定位

信息通讯
数 字 化 标 识
摄 像 头
激 光 雷 达
毫 米 波 雷 达

R
S
U
高 精 定 位
高 精 地 图
智 慧 站 台
4G
/5
G
基
站
能源设施

园区智能基础设施包括交通设施、能源设施、信息通讯、地图定位等四个方面 的内容，作为园区的“肢体”和“感官”，可与平台联动，实现园区的实时感知、 动态控制和信息服务。

图 2-2 园区智能基础设施组成框图

园区智能基础设施

充 换 电 设 施

2.1.1 基础设施
基础设施主要指服务于园区道路的监测设备、处理设备等。设备类型包括但不 限于激光雷达、毫米波雷达、摄像头及数字化标识、站台等，能够实现以下功能： 行人、车辆等目标的检测和监控、事故状态的检测和监控、具有碰撞风险对象的检 测识别、碰撞风险信息的发送等。
(1) 激光雷达
激光雷达以激光作为载波，可以用振幅、频率、相位作为信息载体。具有分辨 率高、抗干扰能力强，隐蔽性好、对小目标物体识别能力强等特点，可对一定距离 的道路进行连续扫描，获得该路段实时、动态车流量点云数据，通过数据处理获得 车流量等参数，根据对车流量大小的比较以及短暂车流量预测，从而自动调节信号 灯周期。路侧激光雷达一般会安装在高度 6m-7m 的电线杆横杆上，一般靠近道路中 央，以完整、准确感知交通环境的各种车辆、人员、基础设施的状态。
(2) 路侧摄像头
摄像头是在智能道路系统中应用最为普遍的感知设备。伴随视觉处理技术的进

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步，视频可处理的有效信息倍增，有利于摄像头更好辨别道路上的标识行人等信 息。多个摄像头配合，能够清晰拍摄到对应车道上的车辆通行情况，可实现违章行 为抓拍、违停抓拍、测速以及监控等主要功能。
(3) 毫米波雷达
毫米波雷达即指电磁波频段在30 GHz -300 GHz (波长1-10mm)的雷达，根据 收发之间的时间差测得目标的位置数据。作为路侧设备可对多车道(含正向车道和 反向车道)范围内多个目标进行检测，并可对目标进行轨迹跟踪监测，如对车辆和 行人等目标的距离、速度和角度测量以及跟踪，尤其擅长速度测量。在大雾、火灾 浓烟、 雨雪等能见度较低的情况下亦可实时准确地检测各类交通事件。
(4) 数字化标识
数字化标识是实现信息服务与交通管控的基础，现有交通标识的设计和配置主 要依托人机工程学理论，通过视觉感知向驾驶者传递交通信息。数字化交通标识是 指传统道路基础设施进行改造后形成的数字化车道线、道路标识、道路施工安全标 志、护栏等。数字化交通标识加强了交通标识在信息传递实时性、稳定性、准确性 的功能，智能汽车通过感知数字化交通标识信息，保证车辆严格遵守交通规则行 驶。同时，数字化交通标识还保障了信息可变性，充分考虑各种动态影响因素(如 天气、道路环境)对其信息表达产生的影响，以确保出行者能够根据动态影响因 素，解析出符合实际情况的标志信息。
数字化的道路基础设施能有效提升智能网联汽车和路侧设备对其的识别度。在 实际建设中，需要对交通标识、标牌与标线的信息进行采集，然后将所采集的信息 进行数字化，并将数字化交通标识、标牌与标线的数据分别部署在交通信息管理中 心、车联网 C-V2X 基站或者云控平台，进行系统化平台管理。当智能网联车靠近 时，基于车路协同技术，车载单元能够接收到路侧设备发送的道路基础设施信息， 提示智能网联汽车前方情况，使人、车、路高效协调，提升出行安全。

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图2-3 数字化交通标识示意图
(5) 智慧站台
智慧站台是园区出行中必不可少的一环，传统站台的建设虽拥有成熟的产业链
及产品，但却不能满足自动驾驶运营的场景。智慧站台结合 5G、AI (人工智 能,Artificial Intelligence)、 IoT(物联网, Internet of Things)、云计算、 大数据等技术为乘客提供行前、行中、行后的全场景解决方案。
智慧站台内部集成多种智能化设备进行站台终端和服务的管理，智能 AI 嵌入 式主机可远程实现应用的管理和更新；监控摄像模块可实现云端实时视频查看和本 地存储，摄像头捕捉的人脸和道路车辆信息可快速传至云控平台进行 AI 分析，实 现实时客流统计和车辆统计及车辆违章占道检测；融入 GNSS 定位的车辆、实时客 流情况等数据可传至云控平台进行智能计算，实现智慧排班；利用 4G/5G 终端管理 云盒可在云端管理平台实现设备的远程用网、用电管理。
2.1.2 能源设施
园区能源设施以充电桩为主，充电桩的功能类似于加油站中的加油机，可以固 定在地面或墙壁，安装于公共停车场或者居民小区停车场或充电站内，可以根据不 同的电压等级为各种型号的电动汽车充电。作为电网配用电侧的电动车辆充电桩， 其结构的特殊性决定了自动化通信系统的特点是被测点多且分散、覆盖面广、通信 距离短。随着园区的发展和多样性，网络拓扑要求具有灵活性和扩展性的结构。
园区内的充电桩的建设应互联互通、智能高效的充电设施网络，保障园区内的

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充电需求。园区内的出行包括共享汽车、电动两轮车等，考虑到园区内不同的实际 需求，应设置不同分类的充电桩，传统分类包括交流充电桩(俗称“慢充”)和直 流充电桩(俗称“快充”)。
2.1.3 地图与定位
地图与定位主要包括高精度定位和高精度地图，作为园区的基础设施，也是智 能网联汽车做出有效驾驶决策的先决条件，以实现区域内的决策和协同控制。
(1) 高精定位
高精度定位涉及的硬件产品包括全球导航卫星系统(GNSS)、实时动态载波相 位差分技术(RTK)、惯性测量单元(IMU)、传感器等。其中，使用最广泛的定位 方法是融合定位。 GNSS/RTK定位精度高，动态测量下能达到厘米级，不存在累计误 差问题，但其定位更新频率低，并且信号容易被遮挡； IMU更新频率高，但有累计 误差问题。将其结合起来实现优势互补，在GNSS/RTK定位间隔中使用IMU进行位移 和方向变量的累加，用户接收机在进行GNSS观测的同时，也接收到基准站发出的修 正数，对其定位结果进行修正，从而提高定位精度，实现低延迟、高精度、高频率 的实时定位。
高精度定位服务可为智能网联汽车、智能手机等智能终端提供精准定位的时空 信息，破解特殊场景下定位不精准难题。当前北斗系统已实现全面组网，可为全球 用户提供全天候、全天时的高精度定位、导航和授时服务，同时融合导航与通信能 力，星基增强、短报文通信和国际搜救等多种服务能力。借助北斗地基增强系统， 可实现广域实时米级、分米级、厘米级和后处理后毫米级的定位精度。
(2) 高精地图
高精地图也称自动驾驶地图、高分辨率地图，是面向自动驾驶汽车的一种新的 地图数据。高精地图绝对位置精度接近1 m，相对位置精度能够达到10 cm -20 cm。它能准确和全面地表征道路特征，并要求更高的实时性。此外，高精地图记录 驾驶行为的具体细节，包括典型驾驶行为、最佳加速点及刹车点、路况复杂程度以 及对不同路段信号接收情况的标注等。

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图 2-4 高精度地图更新与分发闭环架构
高精地图可以为智能网联汽车提供道路信息，辅助车辆传感器缩小识别范围和 效率、提升车辆感知冗余、降低误判，同时和C-V2X (vehicle to everything)结 合进一步突破传感器感知局限，帮助车辆实现车道级路径规划。高精度地图主要分 为两个类别：静态高精度地图和动态高精度地图。静态高精度地图处于底层，是目 前研发的重点。它一般由含有语义信息的车道模型、道路部件、道路属性三类矢量 信息，以及用于多传感器定位的特征图层构成。动态高精度地图则建立于静态高精 度地图的基础之上，它主要包括实时动态信息，既有其他交通参与者的信息(如道 路拥堵情况、施工情况、是否有交通事故、交通管制情况、天气情况等)，也有交 通参与物的信息(如红绿灯、人行横道等)。
2.1.4 信息通讯
信息通讯网络提供满足汽车、交通、城市智能化发展所需要的低时延、大容 量、高可靠的通讯能力。随着 5G 的应用，通信网建设可结合 5G 商用进程，在社区 内科学规划和部署建设 5G 网络，以满足智能汽车、城市出行等应用对信息的需 求。主要包括 4G\5G 通信基站、 C-V2X 路侧单元(Road Side Unit ，RSU)，主要 实现车车、车路、车云等全方位网络连接。
(1) 4G\5G 通信基站
4G\5G 通信基站主要功能就是利用第四/第五代通信技术提供无线网络覆盖，以 实现有线通信网络与无线终端之间的无线信号传输。出行服务应用中主要通过 Uu
空口实现基站与 RSU、RSU 与车辆的网络通信，满足对延时要求不高的场景需求。

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(2) C-V2X 路侧单元(Road Side Unit；RSU)
C-V2X 路侧单元是部署在路侧的通信网关，采用蜂窝车联网通信技术，实现车 与路通信的装置，是连接路侧各类设备、传感器以及车辆，开展车联网业务不可缺 少的核心单元。 RSU 汇集道路智能感知设备、智能交通基础设施以及周边车辆的信 息，通过有线或无线的方式上传至云端平台，并可将周边交通信息下发至相关车 辆。 RSU 除了支持 Uu 空口通信，也支持 C-V2X 与车辆的直连通信， 直连通信可满足 时延要求高的场景需求，同时支持北斗、 GPS 等方式的定位与授时。

图 2-5 C-V2X 路侧单元功能框图
2.2 车载终端
随着C-V2X车载通信终端的渗透率逐步提升，使得汽车具备车车、车路、车云 等信息通信能力，随着激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多种感知设备的广泛应 用，汽车成为园区的移动感知终端，打造更加完善的园区基础感知体系。
2.2.1 车载感知
车载感知系统是通过多种传感器监测并获取车辆周围环境信息并传给处理器， 实现道路、车辆和行人等的识别，支持车辆控制器的决策规划。主流传感器有激光 雷达、毫米波雷达、车载摄像头三种。
(1) 激光雷达
与路侧激光雷达不同，车载激光雷达主要是用于感知车身周围环境，创建 3D 环境感知图像，服务于自动驾驶。核心功能是充当车辆眼睛，让汽车始终可以“看
到”车辆周围 360 度实时环境变化，帮助车辆识别道路上或道路附近物体，以避免

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发生碰撞。
(2) 毫米波雷达
车载毫米波雷达对静止物体测量不敏感，对金属物体容易产生误识别，一般不 单独使用，主要与摄像头搭配使用服务于车辆的自动驾驶/辅助驾驶。主流工作频 段在24GHz和77GHz，24GHz毫米波雷达将退出市场， 77GHz-79GHz将成为市场主流。 当前国内毫米波雷达企业产品主要以24GHz毫米波雷达为主，随着工业和信息化部 发布《汽车雷达无线电管理暂行规定》的发布，我国车载雷达使用频段将由24GHz 调整到77 GHz -79GHz，在2022年将停止24GHz频段车载雷达产品的生产和销售，未 来77GHz-79GHz雷达将成为市场主流。
(3) 摄像头
车载摄像头目前被广泛应用于汽车上，摄像头分类方法有多种，根据摄像头 CMOS镜头数量将之分为单目、双目；根据摄像头的视角分为广角、鱼眼。随着自动 驾驶快速发展以及ADAS系统装车率持续上升，单车摄像头安装量快速增长。
2.2.2 车载设备
作为C-V2X车联网场景中道路智慧化升级的关键设备， C-V2X车载设备用于车 车、车路之间的数据通信，通过PC5短距离直接通信与Uu蜂窝通信方式将信息传输 到车辆、路侧及云端，保障交通信号灯、交通标识、停车位置、车辆状态等海量信 息及时传递，以实现V2V/V2I场景中的车速引导、限速预警、拥堵提醒等应用，为 辅助驾驶、无人驾驶提供车路协同信息服务。
2.3 园区智能基础平台
依托园区智能基础平台，汇聚、治理、分析各类基础数据，建设形成视觉感 知、三维时空信息、数字孪生等基础平台，支撑建设园区自动接驳、园区智慧泊车 及智慧充电等应用。园区智能基础平台包括基础数据库和云控平台。
2.3.1 基础数据库
基础数据库负责汇聚道路、汽车、公共设施、地理信息等动态和静态数据。建 设架构统一、底层数据打通的基础数据库，进行数据计算、治理与分析，实现园区 基础数据的共享。从数据类型上来看，静态数据主要包括电子地图、建筑模型、基

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础设施等；动态数据主要包括车辆运行信息、交通流数据、路侧信息和车辆事故信 息等。
与静态数据不同，动态数据在感知、采集和更新频率需求更高。路侧设施通过 传感器感知道路状态、障碍物信息等，并与车端上传的车辆行驶信息相融合，利用 边缘云进行计算分析，生成实时局部动态地图，通过通信网络下发给车端。车辆根 据行驶定位实时获取局部路段动态地图结合车端感知信息，进行路径规划和行为决 策，支撑高等级自动驾驶。
表 2-1 基础数据库数据情况

数据类型
数据内容
数据特点
传输对象
技术手段

静态数据

电子地图、建筑模型、市 政设施、停车场等
数据量巨大，插入 规模和频率巨大， 数据的删除和修改
操作极少

车-云、路 -云等

以 5G Uu
为主

动态数据
交通参与者实时状态、交 通事件数据、交通流数据
高可靠、超低时
延、中高频率
车-车、车 -路等
以 PC5 为
主
(来源：根据公开资料整理)
2.3.2 云控平台
云控平台以基础数据库为统一的数据基础，打通人与车、车与路、路与路之间 的信息壁垒，打造一系列支撑园区智慧出行应用需要的开放服务，重点包括远程驾 驶平台，远程调度平台，出行服务平台和智能展示平台。
平台以统一的架构连接管理基础设施，将路侧感知设备、电力设施、服务设施 等在内的基础设施与智能化车辆整合到一个平台里面，采取统一的接口、标准及规 范进行管理、运营、维护，打破各个方案厂商固有的技术壁垒，保证总体技术架构 的兼容性。依托大数据、物联网、人工智能等技术，可以实现交通全要素动静态信 息的全息展示和数据画像，推动建筑、道路、车辆、设施等动静态要素一网感知， 助力车城融合一体化基础能力体系形成，为相关业务应用、决策及产业发展提供基 础能力支撑。

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(1) 远程驾驶平台
远程驾驶平台负责实施园区内自动驾驶车辆的远程监控、行程规划和优化、遥 控接管、远程遥控指令下达等任务，还能按需要提供高精地图信息。远程驾驶由智 能机器实施，也可以由位于遥控驾驶舱的远程安全员实施。接管的典型工况如通过 狭窄路口、不规则施工区域、道路阻塞、施工路段绕行等场景。
(2) 远程调度平台
远程调度平台