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大家好，很高兴大家来参加米文动力“边缘计算前沿实践”系列公开课，本系列公开课重点介绍米文动力在边缘计算实践中的应用案例，以及对边缘计算技术路线的展望，本期重点介绍边缘计算在车路协同中的应用。
01、米文动力是做什么的？
作为以视频为核心的AIoT边缘解决方案提供商，米文动力致力于为边缘计算场景用户解决批量落地过程中遇到的所有问题。
硬件方面，米文动力针对不同的场景需求提供各种低功耗、不同算力的硬件计算产品。
软件方面，为硬件用户提供如远程系统升级、批量烧写工具等各种免费的增值服务。
同时，在部分场景中，米文动力也提供云边协同的完整解决方案，为客户扫清障碍，解决最终的人工智能场景落地难题。
因此，如果您要解决的是一个边缘问题，您的任何疑问，在米文动力都会得到解答。
02、车路协同的概念
车路协同系统是以路侧系统和车载系统为基础进行构建，通过无线通讯设备实现车、路信息交互和共享的智能交通系统。
可以看出这都是技术属性很强的名词，初见这个名词，很多人会觉得比较玄妙，但我们都知道，技术本身是不直接产生价值的，只有与具体的业务场景相结合，才会体现其价值所在，因此，先让我们来看一下车路协同的前世今生。
通常很多场景会特地强调车路协同技术的特殊性，但从我的角度来看，技术也仅仅是解决问题的其中一种手段。
那车路协同要解决的问题是不是只有技术才能解决呢？其实并不是，我很喜欢网上王少飞先生的这个定义，在这里借鉴一下。
车路协同1.0
这是一个凸面镜，在很多低等级公路，凸面镜用非常低的成本，有效的帮助驾驶员扩大了视野，虽然这样的通信方式是单向的，也有很多局限性，但是在很多地方也大大降低了交通事故的发生率。
车路协同2.0
这是可变速度控制系统。从2013年起很多地方开始推广应用可变速度控制系统，根据道路和天气状况，利用分段设置的电子显示屏和交通指挥中心系统，动态调整高速公路每一路段最高限速值，并配合超速抓拍系统，及时控制车辆速度，有效预防车辆追尾和多车相撞等事故。
车路协同3.0
随着技术的进一步提升以及全国交通的迅猛发展，出现了更多辅助驾驶员的设备。比如公路隧道主动发光诱导设施，改善隧道内路沿轮廓的视觉效果，并以固定的频率闪烁，增强驾驶员分辨道路线形的能力。主动发光不仅可以最大程度避免烟雾的干扰，还可以脱离对汽车灯光的依赖，可视距离更远效果更好，即使在烟雾天气中清晰指示出车道轮廓，诱导驾驶员视线进而提升隧道安全行车条件，从而提高隧道的行车安全。
同时，通过使用线圈、微波、视频、地磁等类型的车辆检测器，进一步解决了驾驶人在小半径曲线段、路口的视野盲区问题。
车路协同4.0
随着物联网技术的兴起，如高速公路ETC系统，和基于物联网技术的主动发光交通标志也走上了历史舞台。这些技术都能解决对应的问题，也同时具有其局限性，比如这里面大部分的系统，都是单向通信的系统，即使是双向，其频率也很低。
车路协同5.0
基于蜂窝V2X的智能车路协同系统，也就是现在常说的车路协同系统。在这个系统中，车辆、道路之间的交互不再是单向的，而是能够达到更加高频的双向通信，再加上近年来高速发展的人工智能技术，使得车和路之间的交互，以及车对路的感知可以达到一个前所未有的高度。
上图是车路协同的典型架构，里面涉及到的名词和硬件都很多，而米文动力在车路协同领域里面，主要是作为MEC硬件提供商，与合作伙伴一起服务这个场景。
那使用了这么多先进的技术，车路协同跟之前的有什么不一样呢？
首先是效率，车路协同可以从整体上提升一个城市的交通管理水平，可以提升运输组织的运营效率，减少道路拥堵。
其次是绿色安全，车路协同可以显著减少道路安全事故，并且能够通过提升出行效率，进一步降低城市碳排放，有助于实现碳中和。
最后是创新的基础，车路协同基础设施的建立，能够有助于智能汽车的测试，并且给一站式出行服务，和精准公交等提供了运行环境。
03、车路协同的价值场景
最近，在国家级无锡车联网先导区中，米文动力有幸参与其中，提供了路侧智能边缘计算设备MIIVII EVO Xavier，作为MEC为构建路侧的全息感知能力提供算力支撑。包括觉非科技在内的多个合作伙伴在项目中使用该设备，对实时获取的道路数据进行融合，并进一步进行识别。
在车联网先导区里面，我们列出了以下18种的价值场景。
这些价值场景大致可以分成两类：
一类是对于实时性要求比较低的，比如可以接受超过1秒延迟的。
另一类是对实时性要求非常高的，在事件发生后，希望响应的时间越短越好，尤其是和交通安全相关的场景，由于人的反应一般为0.2～0.3秒，而车辆制动产生效果一般需要0.3秒的时间。所以如何在反应时间内提供充分的预判时间，尤为重要。
针对这些场景，米文动力提供了如下的设备，首先有刚才提到过的MIIVII EVO Xavier，作为MEC在多个车路协同的试点项目中得到使用；其次是MIIVII Apex Xavier，主要被广泛使用在各种低速无人驾驶场景中；而基于Orin的产品也在未来的规划中。
04、车路协同中信息交互的技术难点
在服务这些价值场景的过程中，我们发现以下几点是MEC中重要的技术难点。
分别是算力、同步性、延迟以及远程运维。在接触的很多客户中，至今仍然有不少客户在边缘端使用台式机的GPU来作为MEC，但MEC往往部署在路侧，不但会承受室外高低温的变化，还会经常承受比室内更大的湿度，因此实际MEC长时间稳定运行需要整个设备的三防处理。
另外，台式机显卡的功耗要远远大于的嵌入式设备的功耗。那为什么有那么多人仍然要使用台式机的显卡呢？
答案在上图可以找到，Y轴的左半部分是嵌入式的边缘设备，也就是通常说的Jetson系列，Y轴的右半部分，则是我们通常说的显卡。
可以看到，目前为止，即使是最强的嵌入式边缘设备——Jetson AGX Xavier，其算力相对于右边的显卡来说也只是个弟弟。
算力的贫乏，是目前仍然有不少人使用台式机的GPU替代嵌入式边缘设备的原因之一，虽然这种方式相当于饮鸩止渴，将问题留到了维护阶段，但是大家可以看到，Orin的出现给整个格局带来了非常巨大的变化。
虽然它的计算能力还不及目前最强的3080Ti和3090，但是要考虑到3080Ti的功耗为350瓦，而Orin则只是一个嵌入式设备。
在这样的情况下，嵌入式边缘设备的算力问题不再是一个巨大的问题，但其可靠性，节能等优势则仍然将继续得以保持。
因此，嵌入式边缘设备将来在车路协同应用中会得到更加广泛的使用。
05、米文动力独家专利—精准时钟同步
在车路协同应用中，一个智慧路口，往往需要四组或者更多的传感器来对马路的四个方向进行覆盖，但由于施工部署的限制，一般每组传感器需要使用一个MEC来进行处理，这种情况下，对于实时性高的应用，MEC之间的同步性就显得非常重要了。
时间同步方面，米文动力有特殊的专利——精准时钟同步。
一方面，能够使得通过GPS进行授时的时间精度，不受系统调度和传输通信的影响，设备之间的授时精度大大提高。另一方面，设备还支持各种不同的对外授时方式，使得连接到MEC上面的传感器之间，时间也可以做到高度同步，同步误差在1us以内。
传感器同步方面，米文动力支持多种同步方式，可以有效接入各种不同的传感器，其中的PPS可以用于对激光器和雷达的同步，Sync out，则可以用于对工业相机的同步，为多传感器融合提供底层支持。
上图是IMU数据同步前和同步后的对比结果，可以看到，在同步前，获取的数据会由于系统调度而呈现杂乱的分布。而同步后，数据则按照时间均匀分布，变成了一条直线。
针对低延时的问题，米文动力则是提供了两种解决方案。MIIVII EVO Xavier提供了四组完全独立的POE接口，通过直接接入工业相机，可以把延迟控制在100ms左右；MIIVII Apex Xavier通过GMSL2来接入更高画质的传感器，其延时则可以进一步控制到60ms以内。结合强大的算力，可以对时间敏感的数据提供更加及时的处理。
06、米文动力在车路协同场景的应用实践
由于车路协同场景往往分布较为分散，因此当需要对设备进行现场远程维护的时候，往往需要付出比较高昂的人力成本。
针对这些痛点，米文动力为用户提供了边缘服务系统，不但可以远程查看设备状态，还可以在自己的企业空间中创建不同的项目，来进行差异化管理，甚至可以在自己进行授权的情况下，访问远程的设备，来进行进一步的维护。同时，平台也提供了简单的大屏显示功能，方便用户管理自己的资产。
除了上面提到的技术点外，米文动力还与觉非科技进行了合作，一起向用户输出最终的解决方案。在这个方案里面，使用MIIVII EVO Xavier接入2组毫米波、相机、激光雷达，同时通过时间同步技术，在不同的MIIVII EVO Xavier之间进行高精度的时间同步，通过多传感器的融合，为车路协同提供精准的感知功能，不但可以对路面运动的物体进行识别分类，同时还可以输出违章、事故、封路、施工等信息。
我的分享到此结束，感谢大家的聆听！
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