引言：隨著人工智能和智能交通技術的快速發(fā)展，群體智能作為新一代人工智能的重要方向，正在逐步成為智能交通系統(tǒng)的核心。群體智能通過多個簡單個體的協(xié)作和交互，形成集體智慧和決策能力，從而解決復雜的問題。而“通感算”車路云網(wǎng)絡正是實現(xiàn)這一目標的關鍵技術之一。本文將探討“通感算”車路云網(wǎng)絡如何成為構建群體智能的基礎，并分析其在智能交通系統(tǒng)中的應用。

一、群體智能的概念與特點

（一）群體智能的概念

群體智能源于對自然界中生物群體行為的觀察和研究，如蟻群、蜂群等。在這些生物群體中，個體雖然相對簡單，但通過相互之間的信息交流和協(xié)作，能夠完成復雜的任務，表現(xiàn)出超越個體能力的智能行為。在人類社會中，群體智能也有著廣泛的應用，如互聯(lián)網(wǎng)上的眾包、社交網(wǎng)絡中的信息傳播等。群體智能的理論基礎主要涉及數(shù)學模型、收斂性與時間復雜度等方面。群體智能算法通過模擬自然界中的群體行為來解決復雜優(yōu)化問題，常見的算法包括粒子群優(yōu)化（PSO）和蟻群優(yōu)化（ACO）。

然而，群體智能在實際應用中面臨多種挑戰(zhàn)和限制。首先，群智激發(fā)匯聚機理尚不清晰，對群體智能系統(tǒng)的認知有限。其次，高質(zhì)量訓練數(shù)據(jù)的缺乏也是一個重要問題。此外，在廣義的群體智能技術研究中，存在多種動態(tài)的數(shù)據(jù)源，目標模糊且多樣化，群體行為模式間的關聯(lián)往往更加深層復雜。隱私保護等倫理問題也給研究帶來了挑戰(zhàn)。

（二）群體智能的特點

1. 分布式：群體智能是由眾多分散的個體組成，不存在中心控制節(jié)點，具有分布式的特點。

2. 自組織：個體之間通過簡單的規(guī)則進行交互和協(xié)作，能夠自發(fā)地形成有序的結構和行為，具有自組織的特點。

3. 適應性：群體智能能夠根據(jù)環(huán)境的變化調(diào)整自身的行為和結構，具有較強的適應性。

4. 魯棒性：由于群體智能是由眾多個體組成，即使部分個體出現(xiàn)故障或失效，整個系統(tǒng)仍能保持一定的功能，具有較強的魯棒性。

二、“通感算”車路云網(wǎng)絡的概念與架構

（一）“通感算”車路云網(wǎng)絡的含義

“通感算”車路云網(wǎng)絡是一種融合通信、感知和計算的新型網(wǎng)絡體系。它通過5G、C-V2X（車聯(lián)網(wǎng)）等無線通信技術，將車輛、路側(cè)設備和云端平臺連接起來，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時傳輸和處理。該網(wǎng)絡體系不僅能夠提供系統(tǒng)級的實時數(shù)字孿生服務，還能在系統(tǒng)級層面解決群體安全、效率和博弈問題。

具體來說，“通感算”車路云網(wǎng)絡包括以下幾個關鍵組成部分：

通信層：利用5G和C-V2X技術，實現(xiàn)車輛與路側(cè)設備、車輛與云端平臺之間的高效通信。

感知層：通過車載傳感器和路側(cè)感知系統(tǒng)，收集環(huán)境信息，包括路況、交通情況、行人等。

計算層：云端平臺進行數(shù)據(jù)處理和分析，提供決策支持和控制策略。

應用層：基于上述三層的支持，實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的各種應用，如自動駕駛、交通管理等。

（二）車路云網(wǎng)絡架構

“通感算”車路云網(wǎng)絡由車輛、道路和云端三個部分組成。

1. 車輛：作為移動的感知節(jié)點和計算終端，車輛配備了各種傳感器和通信設備，能夠?qū)崟r采集周邊環(huán)境信息，并與道路和云端進行通信。車輛還可以通過計算技術實現(xiàn)自主駕駛、智能導航等功能。

2. 道路：道路上安裝了各種傳感器和通信設備，實現(xiàn)對交通狀況的實時監(jiān)測和信息傳輸。道路還可以通過與車輛和云端的交互，實現(xiàn)交通信號的智能控制、路況預警等功能。

3. 云端：云端負責對車輛和道路上傳的海量數(shù)據(jù)進行存儲、分析和處理，為車輛和道路提供智能決策支持。云端還可以通過與其他系統(tǒng)的交互，實現(xiàn)交通管理、城市規(guī)劃等功能。

三、“通感算”車路云網(wǎng)絡在構建群體智能中的作用

（一）提供信息交互平臺

“通感算”車路云網(wǎng)絡為車輛、道路和云端之間提供了高效的信息交互平臺。通過這個平臺，車輛可以實時獲取道路和周邊環(huán)境的信息，道路可以了解車輛的位置和狀態(tài)，云端可以對全局的交通狀況進行分析和預測。這種信息交互使得個體之間能夠更好地協(xié)作和協(xié)同，為群體智能的形成提供了基礎。

（二）實現(xiàn)智能感知與決策

“通感算”車路云網(wǎng)絡中的感知技術和計算技術能夠?qū)崿F(xiàn)對車輛、道路和周邊環(huán)境的智能感知和決策。感知技術可以獲取各種狀態(tài)信息，計算技術則可以對這些信息進行分析和處理，為車輛和道路提供智能決策支持。例如，車輛可以根據(jù)感知到的路況信息自動調(diào)整行駛速度和路線，道路可以根據(jù)交通流量自動調(diào)整信號燈時間。這種智能感知和決策能力使得個體能夠更加高效地完成任務，提高整個系統(tǒng)的智能水平。

（三）促進分布式協(xié)作

“通感算”車路云網(wǎng)絡的分布式架構使得車輛、道路和云端之間可以進行分布式協(xié)作。個體之間通過簡單的規(guī)則進行交互和協(xié)作，能夠自發(fā)地形成有序的結構和行為。例如，車輛可以通過與其他車輛的協(xié)作實現(xiàn)車隊行駛，提高行駛效率和安全性；道路可以通過與周邊道路的協(xié)作實現(xiàn)交通流量的均衡分配。這種分布式協(xié)作能力是構建群體智能的關鍵。

（四）增強系統(tǒng)的適應性和魯棒性

“通感算” 車路云網(wǎng)絡能夠根據(jù)環(huán)境的變化調(diào)整自身的行為和結構，具有較強的適應性和魯棒性。當部分車輛或道路出現(xiàn)故障時，系統(tǒng)可以通過重新分配任務和資源，保證整個交通系統(tǒng)的正常運行。同時，系統(tǒng)還可以根據(jù)不同的交通狀況和需求，動態(tài)調(diào)整交通管理策略，提高系統(tǒng)的效率和適應性。

四、“通感算” 車路云網(wǎng)絡構建群體智能的技術挑戰(zhàn)與解決方案

（一）技術挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)融合與處理：“通感算” 車路云網(wǎng)絡中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)需要進行有效的融合和處理，以提取有價值的信息。然而，不同類型的數(shù)據(jù)具有不同的特點和格式，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效融合和處理是一個挑戰(zhàn)。

通信可靠性：車輛在高速移動過程中，需要與道路和云端保持穩(wěn)定的通信連接。然而，無線通信環(huán)境復雜多變，如何保證通信的可靠性是一個挑戰(zhàn)。

安全與隱私保護：“通感算” 車路云網(wǎng)絡涉及到大量的敏感信息，如車輛位置、行駛軌跡等。如何保證這些信息的安全和隱私保護是一個挑戰(zhàn)。

算法優(yōu)化：構建群體智能需要高效的算法支持，然而，現(xiàn)有的算法在處理大規(guī)模分布式系統(tǒng)時往往存在效率低下、收斂速度慢等問題。如何優(yōu)化算法以適應     “通感算” 車路云網(wǎng)絡的需求是一個挑戰(zhàn)。

（二）解決方案

數(shù)據(jù)融合與處理：采用先進的數(shù)據(jù)融合技術，如多傳感器融合、數(shù)據(jù)挖掘等，對不同類型的數(shù)據(jù)進行融合和處理。同時，利用云計算和邊緣計算技術，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲和處理，提高數(shù)據(jù)處理的效率和可靠性。

通信可靠性：采用多種通信技術相結合的方式，如 5G、V2X 等，提高通信的可靠性和穩(wěn)定性。同時，優(yōu)化通信協(xié)議和算法，減少通信延遲和丟包率。

安全與隱私保護：采用加密技術、身份認證技術、訪問控制技術等，保障信息的安全和隱私保護。同時，建立健全安全管理體系，加強對系統(tǒng)的監(jiān)測和維護，及時發(fā)現(xiàn)和處理安全漏洞。

算法優(yōu)化：研究和開發(fā)適用于 “通感算”     車路云網(wǎng)絡的群體智能算法，如分布式優(yōu)化算法、強化學習算法等。同時，結合實際應用場景，對算法進行優(yōu)化和改進，提高算法的效率和性能。

五、如何通過“通感算”車路云網(wǎng)絡實現(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的融合？

通過“通感算”車路云網(wǎng)絡實現(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的融合，主要依賴于以下幾個關鍵技術和策略：

系統(tǒng)級實時數(shù)字孿生服務：通過建立“通感算”網(wǎng)絡體系，為車輛（包括自動駕駛和非自動駕駛車輛）以及各種智能設備（如機器人、無人機等）提供系統(tǒng)級實時數(shù)字孿生服務。這種服務能夠在系統(tǒng)級層面解決復雜問題，實現(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的融合。

融合型智能控制技術：融合型智能控制技術通過將多種智能技術和控制策略相融合，解決單一傳統(tǒng)控制技術在非線性系統(tǒng)、復雜系統(tǒng)和存在不確定因素影響系統(tǒng)中的有效性、適應性和可擴展性不足的問題。這種技術旨在提高控制系統(tǒng)的科學技術性、魯棒性和適應性。

全流程AI：單點智能的能力提升往往不足以改變整個體系的效率，需要高度系統(tǒng)化、協(xié)同化的全流程AI才能實現(xiàn)綜合產(chǎn)能的提升。通過全流程AI，可以實現(xiàn)從物理世界的感知到數(shù)字化和復雜計算再到將數(shù)字世界的控制應用于物理世界的閉環(huán)系統(tǒng)。

多智能體技術：多智能體技術在解決產(chǎn)業(yè)實際復雜問題時具有獨特優(yōu)勢，每個智能體都具有獨立性和自主性，能夠在全局系統(tǒng)中保持一致性。這種技術有助于實現(xiàn)單點智能與全局智能的融合。

信息物理融合系統(tǒng)（CPS） ：信息物理融合系統(tǒng)集成先進的感知、計算、通信、控制等信息技術和自動控制技術，構建物理世界和虛擬世界人、機、物、環(huán)境、信息等相互映射、適時交互的系統(tǒng)。這種系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)單點智能與系統(tǒng)智能的無縫融合。

六、案例分析：北京移動與蘑菇車聯(lián)的合作

北京移動與蘑菇車聯(lián)的合作是“通感算”車路云網(wǎng)絡的一個典型案例。雙方通過構建車路云網(wǎng)絡，建立“通感算”網(wǎng)絡體系，為車輛以及各種智能設備（機器人、無人機等）提供系統(tǒng)級的實時數(shù)字孿生服務。通過車路云網(wǎng)絡在系統(tǒng)級層面解決群體安全、群體效率與群體博弈問題，為構建單點智能與系統(tǒng)智能的融合網(wǎng)絡奠定基礎。

在實際應用中，該網(wǎng)絡體系已經(jīng)在北京亦莊高級別自動駕駛示范區(qū)共同推動 5G 車路云聯(lián)合測試項目，項目基于蘑菇車聯(lián)AI數(shù)字道路基站、蘑菇車聯(lián)自動駕駛車輛/多品牌智能網(wǎng)聯(lián)車輛、移動云、移動5G專網(wǎng)，進行車路云端到端數(shù)據(jù)應用時延和路側(cè)感知精度測試，并實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)感知流賦能網(wǎng)聯(lián)車輛的高階應用場景。

歷時24天，測試結果顯示各項指標表現(xiàn)優(yōu)異，其中，車路云端到端應用時延 91.09ms，大幅優(yōu)于200ms以內(nèi)的行業(yè)標準，完全滿足車路協(xié)同自動駕駛時延要求，5G 專網(wǎng)空口時延達到 10.55ms；路云端基礎設施的數(shù)據(jù)質(zhì)量達到業(yè)界最高的“雙 SL3”技術要求（信通院-2024），充分滿足車企對于路側(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量的需求，為數(shù)據(jù)上車應用打下堅實基礎。

這項測試也同時表明，蘑菇車聯(lián)車路云一體化方案同時支持C-V2X和5G-A兩種通信方式，可結合各地不同基礎設施條件靈活部署，為車路云一體化大規(guī)模落地提供有力支撐。

七、“通感算” 車路云網(wǎng)絡構建群體智能的應用前景

1、智能交通

在車聯(lián)網(wǎng)場景中，通感算一體化技術可以實現(xiàn)對道路本身及其環(huán)境的識別和感知，包括對車輛的位置、速度以及運動方向的識別。這使得車輛能夠?qū)崟r感知周圍環(huán)境，提高行車安全性和效率。

通過5G基站的通感一體技術，可以在車路協(xié)同場景中替代傳統(tǒng)的路側(cè)雷達，實現(xiàn)對車輛和行人的感知，從而降低后續(xù)工程維護費用。這種技術的應用不僅提高了交通管理的智能化水平，還減少了基礎設施的建設和維護成本。

在車路云網(wǎng)絡中，通過建立“通感算”網(wǎng)絡體系，為車輛及各種智能設備提供系統(tǒng)級實時數(shù)字孿生服務，解決群體安全、群體效率與群體博弈問題。這種服務能夠?qū)崿F(xiàn)對交通系統(tǒng)的全面監(jiān)控和優(yōu)化，提升整體交通管理水平。

通感一體技術在城市道路環(huán)境下首次實現(xiàn)了超視距感知，為車輛和行人的實時感知以及道路的全域感知提供了高可靠保障。這種技術的應用大大提升了交通系統(tǒng)的反應速度和安全性。

2、智慧城市

通感算一體化網(wǎng)絡通過軟硬件資源的協(xié)同與共享，實現(xiàn)多維感知、協(xié)作通信和智能計算功能的深度融合，進而使網(wǎng)絡具備新型閉環(huán)信息流智能交互與處理及廣域智能協(xié)作的能力。這種能力為智慧城市的建設提供了強大的技術支持。

在智能家居和城市基礎設施方面，通感算一體化技術可以實現(xiàn)對環(huán)境的實時監(jiān)測和管理，提升城市管理的智能化水平。例如，在智慧路燈、智能停車等領域，通過感知數(shù)據(jù)的實時分析和處理，可以優(yōu)化資源配置，提高城市運行效率。

在安全防護和無人機監(jiān)管方面，通感算一體化技術也展現(xiàn)出其強大的應用潛力。通過高頻段通信和雷達技術的一體化，可以實現(xiàn)對特定區(qū)域的實時監(jiān)控和管理，確保公共安全。

通感算網(wǎng)絡在智能交通和智慧城市中的應用場景豐富多樣，涵蓋了車聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同、實時數(shù)字孿生服務、超視距感知、多維感知與智能計算、智能家居與城市基礎設施、安全防護與無人機監(jiān)管等多個方面。

END

“通感算” 車路云網(wǎng)絡作為一種新興的技術架構，為構建群體智能提供了堅實的基礎。通過提供信息交互平臺、實現(xiàn)智能感知與決策、促進分布式協(xié)作以及增強系統(tǒng)的適應性和魯棒性，“通感算”車路云網(wǎng)絡可以有效地促進群體智能的形成和發(fā)展。然而，在構建群體智能的過程中，“通感算” 車路云網(wǎng)絡也面臨著數(shù)據(jù)融合與處理、通信可靠性、安全與隱私保護以及算法優(yōu)化等技術挑戰(zhàn)。通過采用先進的數(shù)據(jù)融合技術、多種通信技術相結合、加密技術等安全措施以及優(yōu)化算法等解決方案，可以有效地克服這些挑戰(zhàn)，推動“通感算” 車路云網(wǎng)絡在構建群體智能方面的應用。

       原文標題 : “通感算”車路云網(wǎng)絡才是構建群體智能的基礎