正文:自動駕駛的又壹件大事。9月19日，仲晶高精地圖與星雲互聯簽署戰略合作。星雲互聯聯合創始人首席運營官、仲晶地圖副總裁首席運營官·楊柯、智能網聯地圖事業部首席運營官出席簽約儀式。雙方將專註於智能網聯汽車、智能城市和車路協作。
上海仲晶信息技術有限公司(以下簡稱“仲晶地圖”)是壹家高精地圖產品及服務提供商，是仲晶股份有限公司的子公司，成立於2010，擁有多年智慧城市經驗。2015起，與國內主機廠合作開發高精地圖。仲晶地圖成立於2018，主要為汽車廠商、系統集成商和交通管理部門提供自動駕駛、智能網聯、智能交通等方面的高精地圖及相關解決方案。目前，仲晶地圖在京、滬、錫設有R&D中心、數據生產中心和營銷中心。
今年5月，仲晶地圖獲得導航電子地圖甲級測繪資質，成為國內第18家獲得該資質的公司。因為地理信息涉及國家安全，只有獲得“甲級資質”，才有資格采集制作厘米級精度車道級高精地圖和地下停車場高精地圖。
北京星雲互聯科技有限公司(NEBULA-LINK.COM)是中國創新型高新技術企業，專註於車路協同技術領域，集R&D、V2X產品制造與銷售、新壹代智能交通系統、智能網聯汽車技術與服務於壹體。在北京、上海和長沙設有R&D中心和分支機構。
目前，星雲互聯已為國內多家智能網聯測試示範區、汽車廠商、自動駕駛企業、公共道路智能交通升級提供方案支持和產品落地應用，是中國V2X技術標準的主要貢獻者之壹。星雲互聯依托智能車載終端V-Box、增強型車路協同路側系統T-Station、標準V2X協議棧軟件、聯網雲平臺X-Cloud等系列產品，形成車輛協同安全輔助駕駛(C-DAS)和車路協同交通主動控制整體解決方案，可有效支持協同輔助駕駛和自動駕駛，也是智慧城市的重要組成部分。
星雲互聯自2015成立以來，已經從壹家致力於創新的研究型公司發展成為智能網聯汽車和智能交通領域成熟的產品和技術服務供應商。
采訪記錄:
在簽約儀式上，於之汽車采訪了星雲互聯聯合創始人、首席運營官石勇，仲晶地圖副總裁楊柯，智能網聯地圖事業部首席運營官，他們對合作內容進行了詳細闡述。
第壹個問題是，雙方在這次合作中將扮演什麽樣的角色，有哪些戰略考慮促使了這次合作？
第二個問題是，經過閉園這樣的試驗項目，未來還會有什麽更多更深層次的合作？
第三個問題是，這樣壹個方案的大概成本是多少？妳們各自的優勢是什麽？
楊柯(仲晶地圖):首先，仲晶做高精地圖，重點在路的這壹邊，尤其是市級高精地圖是核心之壹，有“停車”的場景。這次和星雲的合作也主要集中在道路上。
因為車路協同需要很多智能化和基礎設施的接入，比如智能路側終端、智能車載終端、路側感知系統，這些車路協同的產品和軟件。仲晶不做，所以我們選擇組合采用星運互聯的車路協同和智能網聯的系統產品。雙方高度互補的業務將發揮最大的協同效應，為自動駕駛場景提供完整的“端-管-雲”解決方案。
第二，其實我們目前的合作主要集中在技術層面。基於仲晶的高精度仿真建模能力，尤其是三維高精度建模能力，結合仲晶高精地圖成本低的優勢，後面我再來回答成本問題，從而形成三維監控平臺級解決方案。
第三，關於地圖成本，仲晶母公司在成立之初就專註於其智能交通，這使我們在城市道路交通方面積累了大量的3D地圖構建能力和經驗，並且由於交通和地圖之間的協同效應，大大降低了城市道路的3D地圖構建成本。
戰略合作框架，仲晶和星雲互聯已經正式啟動V2X領域的技術合作項目。我們將* * *聯合開發V2X雲數據監控系統解決方案的應用和演示，實現數十個V2X場景的數據集成和後臺監控功能開發。仲晶將提供高精度地圖，構建高自由度智能網聯顯示模型，並作為子系統集成到星雲互聯智能網聯數據與監控管理中心。
石勇(行雲互聯):行雲互聯主要專註於車路協同產品和解決方案的應用，包括智能車載終端、智能路側終端、路側感知、應用算法、V2X協議棧、雲平臺。我們與仲晶的合作基於仲晶的3D地圖建模和地圖采集能力，雙方可以最大限度地實現優勢互補。
目前，車路雲融合協同是智能網聯汽車和智能交通的發展趨勢。星雲互聯擁有V2X智能路側、車載終端產品和算法，可以在雲平臺上采集道路數據和車側、路側通信數據。借助仲晶的三位數高精地圖數據資源，車路協同應用場景可以得到更好的呈現和展示，同時可以做更立體、更細粒度的監控和運營管理優化，這是雙方合作的壹個起點，也是相互發揮的壹種方式。
關於雙方未來的合作項目，星雲互聯將與仲晶在車企R&D能力建設、封閉測試區、城市開放道路、高速公路、仿真平臺建設等領域展開合作。
上面第三個問題是關於成本的。V2X硬件產品的成本主要受限於市場規模，未來大規模應用後會大幅下降。目前，星雲互聯與仲晶地圖的合作形成了V2X+高精地圖的集成方案，將有助於雙方在智能網聯汽車測試或示範區項目中降低系統集成和部署的成本。
閻誌汽車:請問楊總，此次合作，仲晶智能網聯汽車測試監控平臺將打通哪些數據？打通後會有什麽樣的變化？
楊柯:從技術上講，應該首先完成基於5G的V2X數據交換。具體的數據，壹個是路側感知數據，尤其是三維高精地圖之間的數據，要進行匹配和認證。
有壹些流媒體數據，特別是位置，感應，比如我們監控設備裏的壹些視頻。在道路維度上，未來有壹個命題其實叫視頻融合，特別是音視頻的視頻流在監控過程中，通過這些視頻在系統上顯示出來。這是第壹個階段，第二個階段是通過系統把所有可以監控的內容都顯示在地圖上，另外就是設備，包括車流量，車流量，仿真和模擬的過程數據都可以顯示在這個監控系統上。
在監控的過程中，會涉及到運營、決策等不同角色的介入，決策部門會提供依據。
包括道路養護，包括行業內視頻流的應用，包括壹些交警行業，包括壹些特殊行業，我指的是開放園區。
對於封閉的園區，尤其是對於車輛的狀態和位置，這個層面是全方位的。
這些數據實際上是事件驅動的數據，事件驅動的數據需要智能硬件作為載體來承載。包括例如交通信號相關的、智能的、視聽的。那麽這部分正是星雲互聯所擁有的。可以完全封裝在智能硬件中，然後按照規則傳輸，通過平臺在後端接收。它通過這個長鏈接技術向這個平臺發送數據。
實際上本質上是仲晶的端到端平臺和星雲互聯的端到端平臺，仲晶平臺和星雲互聯平臺的關聯已經建立。在這種情況下，形成了壹套基於高精度數據顯示接口，即高精度三維地圖顯示接口的監控解決方案。
閻誌汽車:請問星雲互聯總經理石勇，星雲互聯的車載設備是否采用通用協議？還是內部私下協議？
石勇:V2X技術的應用離不開行業或國家標準的制定。目前，由星雲互聯編寫的《協同智能交通系統專用短距離通信第3部分:網絡層和應用層技術要求》已經頒布並作為國家標準使用，該標準已經可以覆蓋十余類V2X應用場景的數據交互需求。同時，星雲互聯也在牽頭制定協同智能交通系統車載通信系統(二期)的應用層和應用數據交互標準。因此，目前星雲互聯的車載和路側設備所采用的通信技術都符合上述標準，並且可以與其他同樣符合標準的設備互聯。同時，星雲互聯的產品還支持世界其他壹些主要國家和地區頒布的V2X通信協議標準。
我不了解汽車:我們都知道V2X大部分講的是通信系統，那麽其中產生的數據歸誰所有呢？
石勇:V2X或智能車輛基礎設施合作系統是壹個復雜的系統。其實裏面產生的數據種類很多，權屬方也是多種多樣的。比如地圖數據來自地圖商家，紅綠燈數據來自交警，車輛數據來自用戶。但我們要強調的是，V2X系統的核心意義是人、車、路、雲之間的信息共享與協作，所以現階段與其討論V2X產生的數據歸誰所有，不如更多地探討交通系統的每個參與者如何更好地為V2X系統產生數據。
基於以上考慮，如果要回答數據歸誰所有的問題，其實更清楚。對於與運行環境相關的數據，如地圖、紅綠燈、路側感知、氣象環境等。，誰來負責建設和運營，數據就歸誰所有；至於車輛數據，本質上應該屬於車輛用戶。交通系統中的其他參與者可以使用車輛實時廣播的信息來優化駕駛行為或交通運營管理，但只有某些有資格的實體才能收集和記錄車輛數據。星雲互聯也在與部分交通管理部門和智能網聯汽車示範區運營主體探討未來車路協同數據的采集、管理、運營和使用機制。
楊柯:從交付的角度來看，封閉式園區是互動的，有自己的運營企業。
比如襄陽的5G東風檢測站，首先所有的數據都屬於檢測站，誰是我們的發貨方。這個是根據業務來考慮的，車聯網、智能化、網聯也是壹樣。比如整套的壹級供應商，在合作商業化項目中拿到了這個訂單，他要交付給他的甲方，從所有權的角度來說，數據是完全依附於甲方的，我指的是數據運營產生的數據。
那麽對於高精地圖來說，關於信息安全和傳輸，因為高精地圖有兩個要素:壹是絕對的準確性，二是壹定的新鮮度。絕對精度，因為仲晶本身在交通領域做了很多積累，我們通過CAD圖紙生產，包括我們自主研發的生產工具，所以絕對精度是可以保證的。
相對新鮮現在被業界公認為眾包。眾包是指是否有壹個好的管理方法，通過傳感器收集自行車的反饋，然後進行合並、壓縮和處理。從標準來看，眾包還沒有形成國家標準，所以很多都是在技術層面討論，還沒有應用，所以現在城市內部推送高精地圖的速度很慢。
所以在新鮮度方面，目前沒有什麽好的辦法。他只能說承諾壹年更新兩次或者幾次。導航電子地圖還不能眾包，更別說我們的三維高精地圖了。
5G時代，在局域網內通過V2X標準協議保證傳輸相對安全。
但是絕對數據的安全性還是要類似於傳統的vpn和這種專線，特別是對於新鮮度的保證，目前還沒有統壹的好的方法，這部分還是需要討論的。
如何認識Auto:請問楊總，市級3D/2D高精地圖的測繪已經到了什麽階段？接下來會有什麽樣的計劃？
楊柯:現在我們可以向妳公開壹組數據。目前，仲晶擁有全國最大的市級道路高精地圖和停車高精地圖，道路高精地圖已覆蓋全國70+城市。到今年年底，計劃達到100個城市。這些都是市級的。現在我們可以形成壹個完整的路網，把城市網格化、網格化，掌握城市地理系統中的曲率和高程信息，這樣也就生成了壹個整個城市的三維地圖。