高精地 交通事 交通流 驾驶行 安全 分 边缘计算应用 信号控制优化 诱导信息生 成 安全警告信息生成 视觉智能识别 雷达视频融 合 车道控制器 可变标志 RSU 边 云 ' 1 、 Al 全域感知与数据采集系 统 2 、智能交通信号控制系统 3 、交通违法智能抓拍与预警系 统 4 、突发事件检测与应急响应系 统 5 、行人与非机动车安全保障系 统处理，获取可用的道路交通 信息。但无法识别位置信息。 激光雷达 ■ 核心功能 口全维度数据采集：实时获取车辆 ( 车速、轨迹、车牌 ) 、行人 ( 位置、过街状 态 ) 、非机动车 ( 车道占用、行驶方向 ) 、环境 ( 天气、路面状态 ) 、设施 ( 信号灯灯色、标志完整性 ) 的动态与静态数据； 口数据预处理与清洗：过滤传感器噪声 ( 如雨天摄像头反光干扰 ) 、剔除无效数 、运行状态：实时车速、加速度。行驶方向、车道位置、车头时距、轨迹坐标 4. 行为特征：违法行为、变道意图、停车状态、避让行为 1 . 位置与状态：实时坐标、行走方向、移动速度、停留时长 2. 行为特征：违法行为、过街状态、群体属性 3 、特殊属性：是否为弱势行人 ( 老人、儿童、视障人士等 ) 1 . 类型与属牲：车辆类型、车身颜色、载人 / 载货状态 合规性 2. 运行状态：实时车速、行驶方向、车道位置、轨迹 3.

................................. 122 4.19 有遮挡的十字路口交叉碰撞预警场景参考架构 ..................... 127 4.20 行驶车道建议场景参考架构 ..................................... 132 4.21 交通拥堵提醒场景参考架构 ............................. ......................... 184 4.31 绿波车速引导场景参考架构 ..................................... 189 4.32 公交车道共享场景参考架构 ..................................... 195 5 总结 ........................................ 2. 9 交通 管控智能部门-交通信号 管控需求图》 Stk2.10 潮汐车道管理需求 10 《附录 A.2. 2. 10 交 通管控智能部门-潮汐车 道管理需求图》 Stk2.11 车速建议需求 5 《附录 A.2. 2. 11 交 通管控智能部门-车速建 议需求图》 Stk2.12 应急车道使用需求 10 《附录 A.2. 2. 12 交 通管控智能部门-应急车 道使用需求图》

主要目的 人类驾驶员路径规划、导航指引 服务自动驾驶系统 (机器)，辅助感知、规划与决策 核心要素 道路网络、兴趣点(POI)、基本交通规则 按需提供车道拓扑、关键语义要素、精确道路属性等 精度要求 道路级别 (典型精度5-10米) 按需达到车道级或更高精度 (如信号灯等关键要素位 置，<50cm) 更新频率 相对较低 要求高，强依赖众源数据实现近实时或高频更新 服务对象 人类驾驶员 自动驾驶系统 friendly) ★ ★★ ★★★ ★★★ ★★★ 核心价值，持续提升： 提供更适合自动驾驶系统执行的路径（如车道级、 考虑曲率/坡度/可通行性），在高阶自动驾驶中始终是地图的核心能力。 决策支撑 (规 则/拓扑) ★ ★★ ★★★️ ★★★ ★★★️ 核心价值，高阶关键： 提供复杂的交通规则（如潮汐车道、特殊路口通 行）、道路拓扑关系，是实现安全、合规、高效智能驾驶决策的基础，重 要性随级别升高而凸显。 智驾地图与智能座舱的融合：舱驾共用一张图 10 资料来源：公开资料、泰伯智库 “一张图”的内涵 “舱驾一体”架构下，理想状态是座舱的导航显示、HMI交互（如AR导航、3D环境渲染）与 智驾系统的环境感知、定位决策（如车道级导航、路径规划）能够基于统一的地图数据源和动 态信息层。例如，腾讯地图的“智驾地图8.0”提出实现“人驾-车驾”无缝切换，共用一张图以 降低算力需求。 现状与实践 目前，多数宣称“舱驾一体

汽标委 C-NCAP IMT2020（5G）推 进组 C-V2X 工作组 Euro-NCAP 1 前向碰撞预警 无 无 CCRs-FCW 无 无 2 无 无 无 无 无 3 无 EBW-同车道 行驶 无 无 无 4 无 无 CCRH（高速行驶） 无 无 8 / 32 表 1 安全类预警应用列表 5 交叉路口碰撞预 警 无 ICW-左侧来车 SCP SCPO 无 6 无 ICW-右侧来车 10 紧急制动预警 EBW- multiple vehicles 无 无 无 无 11 异常车辆提醒 无 AVW-同车道 无 无 无 12 无 AVW-临近车 道 无 无 无 13 车辆失控预警 无 CLW-同向车道 无 无 无 14 无 CLW-对向车道 无 无 无 15 道路危险状况提 示 无 无 无 无 Local Hazards 16 限速预警 无 无 无 无 Advanced 5.1.2 场景描述及参数定义 前向碰撞预警（FCW）——高速度差追尾场景描述为： 1） TxV（在 C-NCAP 中也称为 GVT）与 RxV（在 C-NCAP 中也称为 VUT）处于同一车道， 中间存在其它车辆遮挡。 2） TxV 处于静止状态，一直发送 BSM 消息。 3） RxV 接收到 TxV 发送的 BSM 消息。 4） RxV 通过 V2X 应用判断，识别与 TxV 存在碰撞风险。

层数，建筑间距等是否满足规划及消防等规范要求 18 建筑物及构筑物的±0.000 标高、道路标高是否合理 场地内的主要道路布局及主入口位置、地下车库入口位置是否合理 场地内的停车场、停车位、消防车道、及建筑消防扑救场地是否合理 交通组织是否合理，车流、人流是否顺畅 竖向图 检查建筑、构筑物的名称（或编号）、建筑、构筑物的主要室内外设计标 高，以及场地四邻的道路、地面、水面等关键性标高 高度不能低于 6 米（如果 不想太压抑，最好 8~12 米），大门宽度最好是单向 2+1+1（双向则*2），即 2 条货车车道 +1 条小车车道+1 条人行道（可作电动车道或叉车道）。若将小车道及人行道放在专设消防 门，可在大门减少这 2 条车道。车道要设置隔离墩。车道要设置减速带。 网络图片 68 园区大门的数量，从车辆进出来说，出入口越多越好。而从管理角度来说大门越多越难管理。 大门要设置警示牌（可利用门头的柱子）， 内容有： 门头警示内容（根据大门位置、空间来确定） 出口、入口标识 限速警示（5~15 公里/h）、及其他警示（如禁烟火、 禁危化品、禁假冒伪劣产品、鸣笛等） 标注专用车道 一车一杆及跟车距离 停车收费价目表 停车费支付结算的二维码 4）进出口收费 数字化时代，进出园区已可实现智能化的无人值守（参见拙文《物流园区数字化和信息平台 建设参考手册》），且有效防

目，同时保留腿部或车体的基础照明，既保障弱势群体安全，又让驾驶员清晰识别目标，见下图7。 在遮蔽精度方面，高精度ADB能够在较远距离下快速识别对向车、同向前车，生成与目标轮廓高度 吻合的独立暗区，横向遮蔽范围精准控制在单车道内，避免过度遮蔽影响本车视野，同时径向遮蔽阴影 极短，减少跟车时的视野盲区，见下图3、图4。此外，遮蔽精度的提升使得高精度ADB相较传统远光的 光通量损失更小，在实现防眩光功能的同时，能为驾驶员提供充足的远光照明。 图8 照明光毯功能效果展示图 图9 照明光毯道路增强实测图 表2 普通ADB与高精度ADB关键指标测试结果对比表 关键指标 遮蔽精度 普通ADB 高精度ADB 宽度小于1车道、径向无暗影 宽度大于两个车道、径向存在盲区暗影 照明损失率 小于10% 大于30%以上 遮蔽跟随 实时跟随目标物，无滞后、丢失情况 无法做到实时跟随滞后、丢失目标 弱势交通 参与者保护 精准识别行人、非机动车并进行精准照 单目标物识别，或者多目标物共用一个 遮蔽框 测试结果显示，照明光毯可以显著地增强目标车道地面前方的照明强度，同时能够准确地沿着直 道、弯道驾驶轨迹或道路标线进行预测性照明，且光毯照明范围均匀性一致，无局部过曝或昏暗区域， 周边光照过渡自然，未引起驾驶员和周边道路交通参与者的不适。 在道路增强照明方面，照明光毯可在目标车道前方延伸，对前方地面照明起到增强的作用，同时可 以根据车辆速度动态调整照明范

推行政府主动服 务，建立企业之 家实现政策与服 务的上情下达， 下情上报 企业间互动平 台 形成区域供求链， 促进企业间互惠 互助 中小企业服务 让中小企业快速 且低成本驶上企 业经营快车道 企业服务云将是支撑政府高效运作、助力区域经济转型的战略工具 企业服务云是统一服务标准化和业务管理创新的基石 Microsoft Confidential 5 企业服务云实施覆盖战略 2012 12 企 业 服 务 云 整 体 建 设 思 路 云 ＋ 端 GIS 服务 区域协作 招商服务 整合招商资源、规 范招商流程 中小企业服务 让中小企业快速且 低成本驶上经营快 车道 政企互动 推行政府主动服务、 建立企业之家 企业间互动 形成区域供求链，促 进企业间互惠互助 决策支持中心 为政府决策以及企业 经营提供量化智慧源 Microsoft Confidential 平台 推行政府主动服 务，建立企业之 家实现政策与服 务的上情下达， 下情上报 企业互动平台 形成区域供求链， 促进企业间互惠 互助 中小企业服务 让中小企业快速 且低成本驶上企 业经营快车道 云计算平台 网络信息化基础设施（有线、无线） 云计算平台（计算和存储资源） 政府高效运作、区域经济转型

园区 AI 巡检模型图 仓门是否开启识别 周界 / 车间防护 栏 非法闯入识别 着装识别 中控室 睡岗离岗识别 睡岗离岗识别 车道 非法闯入识别 打电话 / 玩手机 车间 抽烟识别 固废 区 烟火识别 高空作业区 爬高提醒 仓库 烟火识别 仓门是否开启识别 占道堆积识别 园区食堂 明厨亮灶 园区智能 AI 巡检 - 非法闯入识别 建议部署区域：园区周界、车间防护栏区域、车行道、其他禁止闯入区域 管理人员接收到告警信息 : XX 位置过道堆积，请及时 清理！ 管理人员接收到告警信息 : 摄像头斜视照射监控区 摄像头斜视照射监控区 园区智能 AI 巡检 - 打电话玩手机识别 建议部署区域：车间、车道、地下室、消防通道等 打电话玩手机识别：上班期间，违规长时间打电话玩手机检测，若有立即进行告警给主管部门 玩手机打电话示意图 玩手机打电话识别 DMEO （可播 放） 上班期间，禁止玩手机！

据实时采集和全量数据刻画，实现由路口级、方向级到车道级、车 辆级的精细化治理，实现全域全覆盖、全时全天候的精准实时感知。 图 7 雷视拟合解决方案框架 技术特点 探测距离 >1000 米；全天候 500 米 车道级车身级定位能力，减少立杆 部署；三维联合检测，准确率 95% 精准规划，简标定，自配准， 自校准，减少封路 10 车道全覆盖，无盲点 统一网管，全网实时监控，远 程批量升级 务互联互通，高效协同，进而提升管控、运维效率。 设备互联互通，助力公路机电设备智能化升级 5.2 技术特点 技术特点 实现穿透雨雪雾特殊天气以及夜间低照度条件下的感知。1 公里超远距，10 车道双向覆盖 能力，减少立杆，降低部署成本。 隧道、收费站、服务区等设备搭载公路行业操作系统后，不仅各种传感器、控制器可以互 联互通，并可和手机、穿戴设备互联，实现周边环境实时感知，更高精度的人员定位，提 智慧公路时空大数据以提升管理与服务效能为发力点，实现时空交通态势研判预警及车道级主动管控，提高 行车安全及道路通行能力，提升运营管理、研判决策和应急处置水平，同时为司乘人员提供精准的信息服务。 技术特点 包含公路主体及附属设施监测、交通运行状态监测和公路气象环境监测，融合多种监测设备， 实现人、车、路、环境的状态感知，为全方位服务、全业务管理等提供数据支撑。 全要素融合 包含车道级服务、全天候通行、自由流收费、在途信息发布和智慧服务区，主要面向驾乘人员，

车 牌 识 别 道 闸 一 体 机 无 人 值 守 机 器 人 鼎椎咨询 — 8— 优点 ● 解决停车场面积广、结构复杂、车流量大、进出繁忙造成的车场混乱、车道拥堵、空气污染、停车体验不佳等问题 ● 有效提高停车场吞吐量和车位利用率，从而吸引人流、汇聚人气，给商业经营带来价值 停车引导系统，核心产品为车位相机和引导屏，通过车位视频检测终端对每个车位进行检测，实时发布余位信息，帮 通过智能图像识别算法捕捉车位占用状态，识别车牌，实时上传至 平台，完全取代传统停车方案现场人工拍照识别。车主离场时，可 使用移动客户端自助缴费，并获取电子发票，从而实现路侧停车收 费无人值守。 ETC 安装在城市内临 近交通路口的行 车道上方，实时 采集经过的车辆 信息，按车辆检 索欠费数据，自 动发起欠费追踪。 地 磁 安装在路侧停车位所在的地图 上，使用雷达、地磁等多种传 感器实时监测车位上是否有车 辆停放，通过 NB/LoRa 城市静态交通治理一体化、智慧运输、双智路口、智能 网联、交通安全事故预防治理、交通情指勤督业务智库、 交通时空优化业务智库 — — 上游中游为主 下游为辅 全球泊 ( 智慧停车 ) 车道管理云终端、泊位管理云终端、车道对 讲云终端、场内车位引导、充电桩 城市级全场景智慧停车解决方案、“停找充”一体化方 案、 轻量化升级改造方案、路内停车精细化管控方案 无人值守云托管服务、租赁运营 上游中游为主