英特尔中国研究院:技术与标准 双流驱动智能交通发展
有了新的智慧，汽车行业面临着前所未有的变化，城市智能交通也是如此。
在这场百年一遇的颠覆性变革中，智能汽车、地图信息、旅行大数据等诸多领域的边界正在瓦解，走向跨境融合的新模式。
今年5月，英特尔、南京溧水经济开发区、新泾智能联合推出“智能交通技术研究”项目，旨在搭建一个开放的技术和行业交流平台，助力智能交通标准建设。今天，英特尔的子公司Mobileye也加入了智能交通研究所的创新研发工作。
据了解，智能交通研究所将专注于智能交通的各个方面，如智能交通边缘计算平台和智能交通互联系统，以及智能交通的标准化。目前，用于后续技术研发和测试的传感器已经部署在南京溧水经济技术开发区试验段。
近日，2020智能交通技术与标准论坛在南京溧水区召开。英特尔中国研究院院长宋继强和美孚国际大中华区总经理童在现场发表了主旨演讲，分享了英特尔中国研究院和美孚国际在智能交通领域的技术和标准方面的新思路。
智能边缘计算
尽管道路交通领域发展迅速，但仍有许多问题需要深入解决。其中有些问题可以借助科技来解决，比如计算。
在过去的几十年里，计算经历了几次高级发展。在万物智能化的时代，数据量正以25%的复合年增长率增长，这对计算提出了更高的要求。
虽然近年来数据量呈爆炸式增长，但高质量数据的来源也是一个值得考虑的问题。英特尔表示，一些符合特定需求的数据很难获得。"国内外公共数据集代表性不强."
“今天，数据是生产要素。我们必须根据数据的类型进行选择，甚至发明合适的硬件来处理、传输和存储数据。”英特尔中国研究院院长宋继强说。
他认为，为了更好地处理、传输和存储数据，需要结合四种类型的硬件：作为通用处理器的CPUGPU用于处理图形和矢量数据；专用集成电路加速神经网络；FPGA满足特殊计算要求。
同时，结合这些不同种类的硬件涉及到“异构计算”。宋继强认为，架构创新将成为未来十年计算创新的关键驱动力。
事实上，这些都与智能交通的发展密切相关。
以路侧设备为例，当信号被传感器感知后传输给车辆进行处理时，整个处理时间可能以毫秒计算。所以不太可能所有的实时闭环计算需求都上传到云端，而是在边缘(路边)解决。
宋继强说，边缘的低延时和计算能力，可以将路边的交通信息数字化，同步应用。同时，边缘计算不仅需要不同的处理器进行匹配组合，还具有在线学习的能力。
在数据存储方面，edge也有独特的优势。英特尔表示，路边可以对采集到的视频进行分析，并以结构化文本的形式存储，从而“用历史数据判断未来”。而且这样减少了数据占用的空间，提高了数据检索和使用的效率，避免了人们对隐私的担忧。
智能交通标准的推广
事实上，就安全要求而言，与出现问题时可以重启的计算机不同，交通领域对基础设施有一些隐含的要求。如果要提前考虑这些隐含的要求，就需要制定相关的标准——，这正是英特尔目前正在推进的。
宋继强在接受媒体采访时透露，行业内智能交通标准的案例并不多，这是一个多行业、多部门的合作。形成大系统不是一件简单的事情。“所以英特尔扮演召集人的角色。”
时间上，英特尔正式发布了基于Mobileye责任敏感安全模型(RSS)的智能驾驶安全标准。该模型定义了安全性，并定义了适当的响应行为，这样车辆就可以学习如何安全驾驶，而无需累积数百万英里。
目前包括百度阿波罗、法雷奥在内的很多厂商都安装了RSS。中国交通运输部下属的标准制定机构中国智能交通产业联盟(China Intelligent Transport Industry Alliance)也采用RSS作为其即将推出的自主车辆安全标准框架。
此外，英特尔研究院正在率先推广第二标准(自主车决策安全测试标准)，并与百度阿波罗、威来、魏玛、博世、腾讯等各领域合作伙伴展开合作。
但由于参与人数众多，对各自领域的了解比较深，在推进标准工作的过程中，内部的激烈讨论总是不可避免的。
对此，英特尔表示，一个Topic项目需要审核，一个申请需要提交，会召开一个标准峰会，大家一起提建议。而且，参与者讨论的最终目的是解决问题。所以一个标准可能很短，但一定是去伪存真，得到粗中有细的内容。
2018年，英特尔中国研究院成立了自主驾驶实验室，并开始致力于相关工作。“这个实验室最好的成就是基于Mobileye的RSS模型，该模型发布了自动驾驶的安全标准。与此同时，在过去两年里，我们也获得了许多专门知识。”宋吉强说。
为了进一步验证技术和标准，英特尔还对智能交通路口做了足够的研究，比如“关键场景分析”，以便更好的做自主驾驶的安全模拟测试，做方向量化测试案例。目前相关积累已经应用到丽水。美孚国际大中华区总经理童说：