朱偉華、任強

（1.杭州市數(shù)據(jù)質(zhì)量研究院，杭州 310024；2.北京卓眾出版有限公司，北京 100083）

0 引言

2022年以來，越來越多習慣開車導航的車主朋友會發(fā)現(xiàn)，有些城市的導航地圖能夠?qū)t綠燈倒計時進行提醒。這些具備提醒能力的十字路口，95%以上都是采取固定頻率切換紅綠燈。這種固定頻率的紅綠燈，讓一些地圖互聯(lián)網(wǎng)公司能夠采取簡單的視頻分析算法，對車輛拍攝的紅綠燈圖像動態(tài)分析，然后就能夠以秒這個精度，為車主提供紅綠燈倒計時服務(wù)。車主在使用手機導航地圖時，能夠?qū)崟r獲得前方紅綠燈的動態(tài)信息，可有效減少司機低頭看手機而降低通行效率的問題。導航地圖的紅綠燈動態(tài)信息，恐怕是車主當下最能直觀感受到的“車路協(xié)同”服務(wù)。

1 自動駕駛時代的“車路云網(wǎng)圖”應保障時空可信

在中國信通院去年發(fā)布的《車聯(lián)網(wǎng)白皮書（2022）》中，已經(jīng)從“車路協(xié)同”這個概念出發(fā)，提出了“車路云網(wǎng)圖”智能協(xié)同方案[1]。產(chǎn)業(yè)界更是把這個方案上升到智能網(wǎng)聯(lián)汽車“中國方案”的高度。目前各地政府主導建設(shè)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試道路，主要是由單一市場主體或者技術(shù)聯(lián)盟完成建設(shè)，本質(zhì)上是“車路云網(wǎng)圖”的內(nèi)部協(xié)同，即車輛、道路、云端、通信網(wǎng)絡(luò)和實時地圖這5 套系統(tǒng)間的“機器對機器”自動化交互。要實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車可信賴的自動駕駛，必須建立借助通用技術(shù)實現(xiàn)外部協(xié)同的基礎(chǔ)上。而最關(guān)鍵的協(xié)同，就是“車路云網(wǎng)圖”的時間、空間協(xié)同（圖1）。

圖1 數(shù)字公路、時空同步示意圖

所謂時間、空間協(xié)同，意思是車輛什么時間、位于什么坐標點，5 套系統(tǒng)應當有共識。對于駕駛者而言，看到手機上紅綠燈提醒，自然會抬頭看路，然后根據(jù)自己所處的位置決定何時加油門起步。但對于處于自動駕駛狀態(tài)的車輛而言，它不具備時間、空間感知能力，必須要靠時間、位置數(shù)據(jù)之間的比對，才能判斷自己的位置。而且這個比對精度，不能是秒，至少應該是毫秒級，因為1 s 之內(nèi)，車輛已經(jīng)移動若干米。即使政府開放紅綠燈實時數(shù)據(jù)，在毫秒這個時間維度下，車輛從車路協(xié)同平臺獲得的紅綠燈信號5 s 倒計時，究竟從幾點幾分幾秒幾毫秒開始，得以車輛和紅綠燈背后那套系統(tǒng)的時間實時同步為前提。

車輛時鐘如果與紅綠燈時鐘存在秒級誤差，意味著車輛起步的延遲或者提前，很難保障交通效率和交通安全。傳統(tǒng)汽車是不需要考慮時鐘同步的，大多數(shù)人的車輛時鐘與手機時鐘都存在分鐘級誤差，但這并不影響駕駛安全。對于尚不具備高等級自動駕駛功能的車輛而言，時鐘同步同樣并不重要。事實上，目前絕大多數(shù)智能網(wǎng)聯(lián)汽車的導航娛樂系統(tǒng)時鐘與車輛自動駕駛系統(tǒng)的時鐘都做不到同步，交通信號燈之間更不存在高精度的時鐘同步機制，更不存在車輛與交通信號燈之間的時鐘同步。

對于自動駕駛車輛而言，除了時間，還需要空間位置這個關(guān)鍵參數(shù)。有了時間、位置，車輛的一切行為都是可計算、可預測的。自動駕駛車輛借助攝像頭、雷達建立的空間地圖中，自身和道路設(shè)施究竟位于什么坐標點，是由各自所依賴的地圖和算法模型決定的，不同車輛對于彼此處于什么坐標點，如果不基于統(tǒng)一的空間基準，自然會得出不同的結(jié)論。如果所有車輛都使用北斗，那么借助北斗的納秒級授時和分米甚至厘米級定位能力，就能夠解決上述時空管理問題[2]。

2 時空基準是機器智能時代的數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)設(shè)施

中國科學院楊元喜院士在最近撰寫的《泛在感知與航天測繪》一文中指出：要解決泛在感知信息與測繪信息的匹配與融合問題，首先需要解決感知信息的時間標簽和空間位置問題，然后需要解決泛在感知信息與全球影像信息或地理空間信息的快速配準難題，進而建立泛在感知信息的時間序列分析或空間統(tǒng)計分析模型和方法[3]。把楊院士這篇論文的結(jié)論，用在汽車自動駕駛領(lǐng)域可以驗證本文的觀點。

首先，得給車輛攝像頭、毫米波雷達獲取的道路、車輛和行人數(shù)據(jù)打上時間戳和位置戳，這2 個戳都得溯源國家時間和位置基準，否則難以得到各方承認。其次，得解決上述數(shù)據(jù)與地圖的快速匹配難題，這個需要借助機器學習。最后才能借助時空數(shù)據(jù)的智能計算，實現(xiàn)真正意義上的可信、安全自動駕駛。

所以，一個看似對人類駕駛者簡單的時空感知問題，到機器自動駕駛階段，就需要解決時間高精度同步、統(tǒng)一位置基準等問題，反而變得復雜無比。要將這個復雜問題簡單化，必須建立國家數(shù)字質(zhì)量基礎(chǔ)設(shè)施，借助計量、標準、檢測、認證等質(zhì)量技術(shù)手段，推動具備自動駕駛功能的車輛、道路、云計算平臺、通信網(wǎng)絡(luò)以及實時地圖，統(tǒng)一溯源國家時空基準。

筆者此前撰寫論文指出：數(shù)字經(jīng)濟亟需國家數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)設(shè)施。進入數(shù)字經(jīng)濟時代，無論智慧城市、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)還是智能網(wǎng)聯(lián)汽車，不再僅局限于用一套軟件解決問題，而是一個軟件要跟其他的軟件和實時環(huán)境測量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)交互。兩個軟件之間的交互，本質(zhì)上是機器與機器的交互，這種交互要保障人類的安全，就必須確保參與交互的機器所輸入、輸出的數(shù)據(jù)是可信的。要解決可信問題，首先就要解決數(shù)據(jù)的時空屬性可信，其次才是其他測量數(shù)據(jù)的可信。隨著國際單位制的量子化，一切測量數(shù)據(jù)都是時間的函數(shù)，因此，有了可信的高精度時間數(shù)據(jù)，一方面可以對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進行校準，另一方面可以借助可信時間戳解決業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)加密認證等問題。

對于智能網(wǎng)聯(lián)汽車而言，一個迫在眉睫的應用就是對車載雷達、攝像頭進行實時校準。雖然汽車產(chǎn)業(yè)可以借助雷達和攝像頭的圖像進行自校準，但這種自校準本身并不溯源相關(guān)測量基準，也無法自證清白。這導致一旦車輛發(fā)生惡性質(zhì)量安全事故，要區(qū)分清楚是傳感器質(zhì)量問題導致機器錯誤決策，還是算法問題導致機器錯誤決策，亦或者是路側(cè)控制單元給出的路況數(shù)據(jù)錯誤導致車輛錯誤決策，并沒有第三方可以提供可信證明。

同樣，道路安全治理也難以依賴未經(jīng)第三方驗證的車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)就開展遠程執(zhí)法。我們目前在街頭看到的“電子警察”，本質(zhì)上只是個取證攝像頭，真正執(zhí)法的仍然是人類警察，而不是“電子”。要真正實現(xiàn)“電子警察”實時智能化執(zhí)法，首先得有可信的第三方數(shù)據(jù)作為電子證據(jù)，而且這個證據(jù)必須從源頭上做到“時空可信”。這樣，當車主拿出不在現(xiàn)場的其他圖像、視頻證據(jù)時，也得具備同等的時空可信度，否則警方的電子證據(jù)就具有更高的可信度。

3 結(jié)束語

我們在傳統(tǒng)汽車時代已經(jīng)錯失掌控標準話語權(quán)的產(chǎn)業(yè)機會。在數(shù)字時代，真正的標準話語權(quán)，并不是看得到的那些軟硬件專利、標準，而是看不到的時空管理的數(shù)據(jù)基準、標準話語權(quán)。在數(shù)字世界，掌控了時間和空間定義的話語權(quán)，就掌控了數(shù)字世界的規(guī)則制定權(quán)。毫無疑問，從物理疆域延伸到數(shù)字時空疆域，只有大國才具備爭奪話語權(quán)的資格[4]。

要保障中國道路智能網(wǎng)聯(lián)汽車的行駛安全，必須以統(tǒng)一的時空管理基礎(chǔ)設(shè)施為前提，目前產(chǎn)業(yè)界還缺乏對這一問題重要性的共識，希望本文能拋磚引玉，引發(fā)各方關(guān)注，共同推動這一數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。