2020年智慧交通智能感知研发中心建设项目可行性研究报告

2020年智慧交通智能感知研发中心建设项目可行性研究报告

2020年8月

目 录

一、项目概况 ...................................................................................... 3 二、项目实施的必要性 ....................................................................... 4

1、激光雷达在无人驾驶领域的快速发展及技术演进要求行业内企业保持持续研发投入以确保产品、技术的先进性 .................................................................. 4 2、智能感知融合是感知技术发展的必然趋势，是我国在智能网联行业应用的关键技术 .................................................................................................................. 5 3、智慧交通云控平台是巩固公司“车-路-云”业务协同发展的必由之路 .......... 6

三、项目实施的可行性 ....................................................................... 7

1、公司多年在激光雷达、智能感知、大数据方向的深耕为本项目的顺利实施提供保障 .................................................................................................................. 7 2、北京在云计算、大数据等IT行业的人才与技术储备有利于公司本项目的实施 .............................................................................................................................. 9 3、公司多年在激光雷达领域累积的产品化能力有助于研发成果落地 ............ 9

四、项目投资概算 ............................................................................ 10 五、项目建设周期 ............................................................................ 11 六、项目预期经济效益 ..................................................................... 11

一、项目概况

智慧交通智能感知研发中心建设项目实施地点在北京市海淀区，通过在北京市海淀区已有的场地，配备研发设备、引进研发人才等，加大对智能交通相关大数据、智能感知融合、激光雷达等技术的研发。本项目将为公司布局智能交通的战略提供必要的技术支持，有利于提高公司的研发创新能力和核心竞争能力。项目总投资20,884.00万元，建设期36个月。

项目拟围绕智能感知开展如下3个方向的研发工作：

二、项目实施的必要性

1、激光雷达在无人驾驶领域的快速发展及技术演进要求行业内企业保持持续研发投入以确保产品、技术的先进性

在全球新一轮科技革命背景下，无人驾驶技术使得传感器、信息通讯、大数据等新技术和新兴产业跨界相连，构建起新的汽车产业生态，引发了传统汽车产业的变革。

激光雷达作为汽车实现L3及以上级别自动驾驶的必要传感器之一，按照扫描方式的不同主要可分为机械式、MEMS、Flash等激光雷达。在无人驾驶领域，我国现阶段主要以机械式激光雷达为主。机械式激光雷达主要由光学元件、机械旋转件等部件组成，并受到光路调试、装配复杂等因素的影响，呈现出成本较高、体积较大，且生产周期相对较长的特点。随着激光雷达技术的不断迭代和演进，我国激光雷达技术将从机械式激光雷达向基于MEMS激光雷达进一步演进。基于MEMS的激光雷达主要是利用MEMS微振镜取代机械式激光雷达中的机械旋转机构，从而从根本上降低激光雷达成本较高的问题。MEMS微振镜是一种硅基半导体元器件，通过微振镜的“微动”反射激光改变扫描范围，从而实现机械旋转件的功能。基于MEMS的激光雷达使用半导体工艺替代机械结构的加工工艺将大幅减少激光雷达的成本，缩小体积。

基于MEMS的激光雷达是未来实现L3级别以上无人驾驶汽车量产的重要传感器之一，公司有必要保持持续的研发投入，深入对关键

光电器件、集成芯片、光学器件等的研究，并结合点云数据处理和智能识别算法，使得MEMS激光雷达符合汽车产业链的要求，以顺应未来无人驾驶市场化应用的需求，确保公司保持产品及技术的先进性，维护公司核心竞争力。

2、智能感知融合是感知技术发展的必然趋势，是我国在智能网联行业应用的关键技术

目前，我国智能网联领域感知单元一般采用多源传感器协同使用，包括视觉感知、毫米波雷达、激光雷达等，多源传感器的协同作用识别道路车道线、行人车辆等障碍物，为安全驾驶保驾护航。由于不同传感器感应数据的维度、特征、形式等存在差异，使得智能感知融合技术成为感知技术发展的必然趋势。智能感知融合主要是指运用传感设备（如激光雷达、毫米波、高清摄像头等）对车、路、人等交通参与要素进行全面检测获取信息数据，充分利用不同时间与空间的传感器数据资源，采用计算机技术按时间序列、空间序列对决策和被测对象进行一致性解释和描述，从而实现相应的决策和估计，是智能网联行业的关键技术，可提高道路智能化水平，有助于实现无人驾驶。

本项目将针对智能感知设备、多源传感器信息融合技术进行研究与开发，公司将加大对多源传感器前端融合的研究，通过嵌入式的方式将部分深度学习和数据处理技术应用在前端，满足传感器实时性分析的要求；其次，公司重视对多传感器AI模型的研究及数据集的搭建，通过不同传感器获取的数据搭建深度学习网络，为多传感器的融合和

决策提供保障；此外，公司将持续投入对基于智能感知融合技术的场景开发，实现应用场景信息的精确感知、计算、传输和服务，使得智能感知融合技术更有效的为车端的感知增强、智能交通管理等应用领域服务，最终为以自动驾驶为核心的智能网联应用场景的实现提供必要条件。本项目的实施是公司顺应感知技术发展的必然趋势，为公司在智能网联行业的发展提供关键技术支撑。

3、智慧交通云控平台是巩固公司“车-路-云”业务协同发展的必由之路

公司现有产品包括ETC-OBU、ETC-RSU、V2X-OBU、V2X-RSU、车载激光雷达、路侧激光雷达等，已经形成车生态、路生态的产品集群。

智慧交通云控平台的研发和建立，实现了基础设施管理运维统一服务，实现了标准互联与数据共享服务，通过车、路、云数据的实时交互，实现从网联辅助信息交互、网联协同感知到网联协同决策与控制。为整个车联网未来应用服务的衍生及拓展提供数据基础，为智能网联驾驶应用提供实时运行环境，支持应用在路网范围全域协同，服务不同等级智能网联汽车及其交通，提升安全、效率、舒适、节能等方面的性能。同时，公司基于多年交通核心设备研发、运维经验，实现产品的智能运维、故障预警、自动报修为一体的智能运维模块，极大地提升智能网联关键设备可靠性，为未来车联网时代奠定基础。另一方面，公司基于高精度地图搭建的大数据数字孪生平台，基于高精

度定位、高精度地图、高精度GPS时间，实现了基于真实场景、三维平台场景、虚拟仿真场景的数据互通互联，按照时间和空间序列对真实场景进行数字化孪生模拟，构建真实的仿真测试场景，提升了仿真的效能，同时将仿真结果通过智慧交通云控平台直接作用到了真实车辆，提高自动驾驶车辆实车测试效率。最后通过大数据智能网联平台，构建智能网联应用场景，在打造基于未来场景，例如V2X场景、智慧边缘基站、设备故障预警、二次事故预警等场景过程中，也提高对公司现有产品的经验累积和技术迭代，确保核心产品的竞争力。

公司在智慧交通云控平台方向研发投入是巩固公司“车-路-云”业务协同发展的必由之路。

三、项目实施的可行性

1、公司多年在激光雷达、智能感知、大数据方向的深耕为本项目的顺利实施提供保障

激光雷达作为智能感知设备可部署于车路协同系统中车路两端。多年来，公司提前布局激光雷达感知设备及相关感知融合等边缘计算技术的研究，坚持自主研发为主、产学研为辅的发展路线，在光学结构、激光发射、接收电路设计等方面具有数十年的技术积累和储备。公司已经配备光学试验平台、光谱仪、高速CCD、逻辑分析仪、防静电工作台等专业试验设备，截至2020年6月30日，公司关于激光雷达产品，已经累计获得专利达150余项，涵盖自动驾驶、智能交通、机

器人等多个领域的应用。公司研制的8线激光雷达、32线激光雷达已经完成产品化，并结合实际测试及应用情况进行算法优化。第二代车载局部视场激光雷达及路侧32线全视场激光雷达开始小批量试剂，并配合LTE-V2X通信终端在多家联网示范项目中进行测试及应用。公司开发了基于多线束激光雷达、高精度摄像头等多传感器融合的智能基站，利用边缘计算技术，将传感器获取的信息进行融合、分析，对道路交通中的车、人、障碍物等特征提取，形成事件预判、预警，并通过路侧基站上的V2X路侧终端传送到云端平台、其它V2X路侧终端、V2X车载单元、移动设备等。根据高级别无人驾驶（L3以上）应用场景中对激光雷达的要求，公司积极布局固态激光雷达的研发工作，在发射模块、扫描模块及接收模块方面的系统方案设计、指标测试及验证等方面均有实质性进展。

公司凭借对动态称重、ETC、激动检测等方面多年技术积淀和数据探索，同时结合大数据存储、人工智能、地理信息系统、模式识别、云计算等核心技术，已于2016年研发推出了基于交通行业的智能大数据分析平台。

公司在激光雷达、智能感知、智慧交通云控平台等智能网联关键技术领域具有先发优势，上述技术及产品的前期积累为本项目的实施提供了充足的技术保障。

2、北京在云计算、大数据等IT行业的人才与技术储备有利于公司本项目的实施

北京作为我国政治文化中心，高校及科研机构众多，具有充分的科研资源和雄厚的技术及人才储备。同时，北京作为我国软件产业领跑者和主要汽车产业基地之一，拥有一批成规模的互联网企业和雄厚的汽车产业基础，在云计算、大数据等IT领域和汽车制造工业领域均有着深厚的产业经验积累和丰富的技术、人员储备，为智能网联产业的发展奠定良好的条件。此外，北京智能网联汽车产业政策支持力度高，北京市政府先后出台了《北京市智能网联汽车产业白皮书》和《北京市智能网联汽车创新发展行动方案（2019年-2022年）》，积极推进北京市智能网联产业化。

北京综合实力优越，在云计算、大数据技术等相关的科研资源、技术、人才储备方面和产业政策方面均有明显优势，为本项目的实施奠定了良好的基础。

3、公司多年在激光雷达领域累积的产品化能力有助于研发成果落地

激光雷达是专业及技术综合度较强的产品，是集光、机、电等技术为一体、进入门槛较高的产品，就其研究和生产而言，一方面，需要对不同专业及技术有深度的理解，并对光学精密制造、精密机械加工等具备产品化的理解；另一方面，需要成熟的产业链支撑。公司已经具备批量生产激光雷达的经验，并应用于30个多个省份，对不同地

域环境下激光雷达的应用经验丰富，为项目的成功奠定扎实基础，有助于研发成果产业化落地。

四、项目投资概算

项目总投资20,884.00万元，建设期36个月。项目投资构成如下表：

五、项目建设周期

根据规划，工程建设周期规划为以下几个阶段：初步设计、场地投入、设备购置及安装、人员招聘及培训、系统调试及验证、试运行等6个阶段，具体的项目建设进度安排如下：

六、项目预期经济效益

本项目不产生直接经济效益，故未进行效益测算。