このシリーズでは、自動運転衛生車両、幹線物流、ターミナル物流、採掘トラック、港湾自動運転、自動シャトル車両、ロボタクシー、バスなどに力を与える 5G 車両インターネットのソリューション、商業的価値、および典型的な事例を紹介します。前回の記事では、自動運転の衛生車両を可能にする5G Internet of Vehiclesを紹介しましたが、この記事では、幹線物流を可能にする5G Internet of Vehiclesを紹介します.次の記事では、ターミナルロジスティクスを可能にする5G Internet of Vehiclesをお楽しみに.
本文 | 呉東勝
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（一）
幹線物流業界の概要
ロジスティクスは、商品の輸送、流通、倉庫保管、梱包、取り扱い、流通、加工、および関連するロジスティクス情報などのリンクで構成されています。従来のロジスティクスは、企業に運用上の利点をもたらすことを目的とした、物理的な意味での商品の流れに関するものです。当初、各メーカーは自社製品の倉庫保管、発送、輸送のための独自の物流ラインを確立し、生産サプライヤーと流通業者の間の関係を徐々に発展させ、その後、いくつかの独立した物流チームが輸送業務を引き受けるようになり、徐々に物流から分離されました。
その直後、サードパーティの物流会社が雨上がりのキノコのように出現し、物流ラインは陸、海、空に分散するなど、輸送チャネルは多様化しました。この時代の物流業界に対応するのがオフラインの小売事業であり、物流技術は生産サプライヤーの生産効率向上だけでなく、製品輸送の効率化を加速させることにも焦点を当てています。したがって、伝統的な物流技術は輸送業界と密接に関連しており、物流ネットワークの構築、物流ルートのインテリジェントな選択、保管場所の選択、物流ルートの計画など、多くの輸送関連の最新技術が物流業界に統合されています。 .
今日の電子商取引時代において、世界の物流業界には新しい発展傾向があります。現代のロジスティクス サービスの中心的な目標は、ロジスティクスの全プロセスにおいて最小の総合コストで顧客のニーズを満たすことです。多数の電子商取引企業の出現により、商品の輸送はメーカーや流通業者に限定されなくなり、誰もが物流ネットワークのノードになるまでに発展しました。 -コマース Web サイト、物流および輸送サービスを提供するには、すべて物流チームが必要です。
今日、物流業界は、小売業界の発展に歩調を合わせ、無限の小売業界の新しい時代を一緒に作成するために、緊急に革命を必要としており、したがって、新世代の物流技術が出現しようとしており、自動運転技術はそれらの1つ[1 ]。
経済と貿易の急速な発展は貨物需要の成長を牽引し、物流産業は中国の国民経済の柱産業であり、重要な近代的サービス産業となっています。2020年、中国の社会物流の総費用は14.9兆元になり、GDPの14.67%を占める。中国の物流および輸送構造では、道路貨物が絶対的な支配的地位を占めており、道路貨物は長い間、社会全体の貨物量の70%以上を占めています。
現在、わが国には半径 500 キロの幹線輸送用に 500 万台の大型トラックがあり、半径 50 キロの地域輸送には 1,000 万台のトラックが使用されており、電子商取引の物流および食品配達市場サービスに使用されています。同時に、閉鎖されたシーンでは、中国には多くの港があり、毎年大量の貨物が処理されます.また、中国の鉱山地域は鉱物資源が豊富で、年間生産量は数億トンです. . 輸送車両とドライバーの需要は日々増加しています。このうち幹線物流とは、道路輸送ネットワークの基幹的な役割を担う線輸送を指し、輸送距離が長い（省間輸送で500キロ以上、省間輸送で200～500キロ）。 -トラックとトラクターをベースにしたデューティトラック。
道路貨物物流業界は多くの課題に直面しています。
(1) トラックドライバーの不足と働きがいの低さ
現在、物流業界の道路輸送は深刻なトラックドライバー不足に直面しており、その不足は中国だけで1,000万に達しています。
重労働、高い安全リスク、社会的地位や福利厚生の確保の難しさなどの要因により、トラック ドライバーの仕事に対する満足度は低下しています。この状況は、個々のトラック ドライバーでより顕著です。統計によると、私の国の個人トラック ドライバーの割合は 70% 以上に達し、ドライバーの 60% 以上は対応する保険に加入していません。
トラック ドライバーの 70% 以上が 1 日 10 時間以上働き、トラック ドライバーの 40% が 1 日 12 時間以上働きます。さらに、貨物の運転手は、固定費支出の 10% 以上を占める可能性のある、オイルの紛失、タイヤの紛失、商品の紛失だけでなく、さまざまな罰金に直面する可能性があります。
同時に、トラック運転手は採用が難しく、「高齢化」傾向にあり、2020年には中国のトラック運転手の53.40%が40歳以上になり、高齢化現象が顕著になっています。
(2) 道路貨物市場は非常に細分化されており、無秩序な競争を引き起こしている
中国の道路貨物市場は 1 兆レベルの規模を持っていますが、その輸送能力の 60% は小規模な車両と個人の個人投資家の手に委ねられています。非常に細分化された市場では、物流会社は低価格での無秩序な競争を通じてのみより多くの注文を獲得でき、交渉力が低下します。
さらに、物流会社は一般的に、ドライバーの採用と管理が困難であるという問題を抱えており、人材管理とトレーニングのコストとプレッシャーが増大しています。
(3) 道路貨物事故が多発し、巨額の損失をもたらす
2019 年の中国の 100 万キロあたりの交通事故件数は 3.7 であったのに対し、米国では 1.3 であり、中国では 3 倍近く高くなっています。私の国では、約 700 万台の都市間中型および大型トラックの中で、毎年平均 50,700 件の交通事故が発生しており、毎年 1,000 台の車両ごとにほぼ 1 件の死亡事故が発生しています。道路運送会社の年間平均事故保険補償額は 1 台あたり約 3 万元であり、1 回の事故で平均 3 万元から 4 万元のダウンタイム損失が発生します。事故のリスクは、上流および下流の産業、特に保険会社の経済的利益にも影響を与えます。
中国では、バルク産業での貨物輸送のリスクが最も高く、それに速達が続き、危険化学品の輸送が比較的安全です。貨物リスク：バルク産業>速達>危険化学産業の構造、危険化学輸送自体の適時性要件が低い、疲労運転がほとんど発生しない、安全リスクが低い短距離固定ルートなど、さまざまな要因による危険化学産業構造。ばら積み産業のほとんどは短距離の固定ルートですが、コストとルートの制約により、ほとんどが非高速を選択し、交差点のリスクが非常に高く、ばら積み輸送業界での疲労運転の現象は非常に深刻です[2 ] .
高速道路の貨物交通事故の直接的な原因には、主にドライバー要因、設備要因、環境要因、予期せぬ要因があります。
その中で、ドライバーの要因には、主に攻撃的な運転、疲労運転、危険な運転、注意散漫が含まれます。アグレッシブな運転にはスピードの出し過ぎ、急ハンドル、追い越しや引っ掻き、安全な車間距離を保てないなど、疲労運転には十分な休息をとらない長時間の運転、体調不良など、危険な運転には電話や携帯電話の閲覧などがあります。電話、喫煙など; 気晴らし 逆行、スリップカーなどを含みます。
設備要因は、設備の死角が支配的です。視覚的死角とは、運転者が通常の運転位置にあり、視界が車体によって遮られて直接観察できない領域の一部を指します。大型トラックは、車体が高くトレーラーが長いため、乗用車に比べて走行中、特に右折時の視覚的な死角が大きくなります。
環境要因には、天候、道路状況などが含まれます。突発的な要因には、自然災害、受動的事故などがあります。
(4) 物流企業はコスト削減と効率化を強く求める
米国の道路貨物の 2 つの主なコストは、ドライバーの報酬が 39% 近くを占め、燃料とメンテナンスが 53% を占めています。
中国では、道路貨物の主なコストは通行料が 24.09%、燃料費が 22.36%、ドライバーの給与が 21.05% です。人件費と燃料費の上昇により、物流企業のわずかな利益率がさらに圧迫されており、企業はコストを削減して効率を高める必要性を強く感じています。
物流分野における自動運転技術の着陸シナリオは、主に幹線、ターミナル配送、閉鎖シナリオに分けることができます。図 1 に示すように。
図1 物流分野における自動運転技術の導入シナリオ
上記の 3 種類の適用シナリオから判断すると、物流業界の適用シナリオは比較的単純で閉鎖的であり、タスクの目的は明確であり、技術的な実装の難易度は乗用車のシナリオよりも一般的に低いです。法規制や都市生活への影響の観点から、物流車両は比較的規制が緩い。したがって、自動運転アプリケーションの実装と大規模なバッチ レプリケーションの形成が容易になります。
したがって、自動運転技術の商用化により、物流分野は非常に良いエントリーポイントになっています。
コスト面：近年、物流コスト全体に占める輸送費の割合は50%を超えており、輸送費のうち人件費や燃料費が大きな割合を占めており、圧縮の余地があります。「3 人のドライバー」を「2 人のドライバー」、「1 人のドライバー」に変えることで、自動運転技術は最終的に誰も実現せず、ドライバーのコストを効果的に削減できます。一方で、走行速度や加減速戦略を最適化することで、燃料の利用効率を向上させ、燃料費を毎年10～15%、約3万～5万/年削減することができます。車。編隊走行技術を採用すれば、複数のトラックの車間距離が短くなり、風の抵抗が減り、燃費がさらに約10％低下します。
効率の面では、自動運転は車両の連続運転時間を増加させ、高速かつ短距離で運転することができます。L4 レベル以上の自動運転大型トラックは、理論的には 24 時間稼働を実現できます。つまり、配送サイクルが短くなり、輸送量が増えます。さらに、フリート管理プラットフォームを使用して、統合されたスケジューリングと管理を行い、運転タスクと運転ルートを最適化し、道路貨物の輸送効率と運行管理効率を総合的に向上させることができます。自動運転は、稼働時間の増加と効率の向上により、物流会社の収益成長を約 2 倍にすると推定されています。
安全面：自動運転は、積極的な運転、疲労運転、危険な運転、注意散漫などのドライバー要因による安全事故を効果的に回避でき、360°の死角認識なしと超遠視距離は、人間のドライバーよりも反応速度が速く、視覚的な死角を見つけて、より安全な道路貨物を作成します。一方、自動運転の大型トラックは、車両のインターネット技術を通じて、道路の先にあるさまざまな潜在的な危険を事前に予測し、交通事故を事前に回避できます。
環境保護の観点から: 自動運転技術の適用は、運転戦略を最適化し、燃料消費を節約し、それによって道路貨物の汚染物質排出を削減し、環境に優しいロジスティクスを作成することができます[3]。
3 つの主要なシナリオの中で、幹線物流の全体的な輸送能力が最大であり、シナリオが比較的集中しています。同時に、幹線車両物流輸送は、高度な技術的再利用と強力な規模の経済性を備えた比較的標準化された製品です。
（二）
5G Internet of Vehicles が幹線物流の自動運転を強化
幹線物流は主に高速シナリオで使用され、車両は高速で走行するため、自動運転システムの環境認識範囲には高い要件があります。大型トラックの操縦性、安定性、精度の悪さから、より長い制動距離、より大きな回転半径、より正確で堅牢な制御が求められるため、知覚と制御レベルの技術にはより高い要求が課せられます。
L3自動運転大型トラックからL4自動運転大型トラックへの開発により、自動運転システムの認識、計算、および実行能力に対する要件がさらに改善されます。ドライブ・バイ・ワイヤのシャーシは、自動運転の実装に欠かせない重要なコンポーネントですが、中国のローカル OEM とサプライヤーは、この分野でドライブ・バイ・ワイヤのシャーシ技術と製品をほとんど蓄積していません。自動運転大型トラックの上流と下流の企業は、現場の問題点を解決するために協力し、製品の設計と開発に適応し、より高度な自動運転システムに適した主要な技術とコンポーネントの研究開発と生産を共同で推進する必要があります。
さらに、自動運転の大型トラックは、輸送効率にも重点を置いています。自動運転の意思決定層は、車両の加速、ブレーキ、ステアリングを制御する必要があるだけでなく、車両のスケジューリングを調整し、マクロレベルから運転経路を計画して、収容力を最適化する必要があります。
C-V2X 技術は、自動運転の大型トラックで広く使用されます。自動運転クラウド プラットフォームは、路側に設置された RSU と差動基地局を介して車両とのリアルタイム通信を確立し、路側センサーと路側ユニットを使用して車両の走行状態を監視し、交通信号などの補助情報を取得します。クラウド制御プラットフォームは、データを集約して高精度の電子マップを確立し、車両の位置、車両のスケジューリング、障害検出などのタスクを完了し、異常が検出された場合の車両のリモート テイクオーバーを実現します。
IoV ソフトウェアとハードウェアを使用すると、情報のリアルタイム性と豊富さがさらに向上します。自動運転の大型トラック認識モジュールは、認識アルゴリズムを使用して、車両の運転に影響を与える可能性のある環境内のオブジェクトを認識し、歩行者、車両、静的障害物の位置を推定し、動くオブジェクトの動きを予測し、交通標識と道路を識別しますマーキング。しかし、自動運転の判断において、車両自身の環境認識だけに頼るのであれば、それはドライバーが「直感」だけで運転していることと同じです。車両が事前に最適な走行ルートを決定できるようにするには、クラウド制御プラットフォーム、高精度マップ、車両のインターネットなどのテクノロジが必要です。車両側、道路側、クラウドからの情報を統合することによってのみ、自動運転大型トラックの意思決定レイヤーは、実際の状況に応じてワイヤー制御アクチュエーターに指示を出し、ハンドル操作、加速、減速、減速などの操作を完了することができます。パーキング。
自動運転と隊列走行を組み合わせることで、道路交通効率と車両燃費を最大化します。自動運転専用レーンでは、「自動運転＋隊列運転」の併用適用が実現しやすくなっています。
隊列走行とは、車両の縦方向の協調運動をサポートし、車両の横方向の制御も含むことができる 1 つまたは複数のメッセージの共有を意味します。交換できる情報には、位置、軌道、進行状況、予選ステータスなどがあります。編成プロセス管理は、フリートの作成、フリートへの参加、フリートの離脱、フリートの解散のプロセスを含む、ビークル間の情報相互作用によって実現されます。図 2 に示すように、隊列内の先頭車両 1、後続車両 2 および 4、および隊列外の自由車両 3 はすべて、対応するメッセージを送信して、互いの身元と編成操作を確認します。車両編成管理アプリケーションは、フリート ビジネスに効率的で便利なメンバー管理手段を提供し、車両編成のインテリジェンス レベルを向上させることができます。
図２ 編隊走行の模式図
C-V2X技術により、隊列車両間の状態共有を実現し、他の状況よりも後続車両がより接近して安定して追従できるようにすることで、隊列車両間の意思共有を実現し、先行車1が可能性を検知 待ち行列減速が必要な前方危険に対しては、後続車2、4号車と自身のブレーキ動作意図を共有することで、全車両の減速がより安定する協調的意思決定を実現空車３は、運転過程の途中で列に加わることができる。表 1 に示すとおりです。
表1 C-V2X技術を用いたフォーメーション走行
関数 |
分類 |
伝送モードと指向性 |
インタラクティブな情報 |
機能クラス |
行列認識と車両制御 |
A.ステータス共有 |
双方向 先行車1 ～後続車2、4 パイロットカー1～フリーダムカー3 |
小隊の活性化ステータス; 小隊内の車両の速度、軌道、および位置 |
サポート: 小隊内の後続車両は、そうでない場合よりも、より緊密かつ安定して追従できます。 |
サポート：リバティ3号車は、先頭の1号車が他の車両と列を作っていることをさらに認識 |
||||
ブレーキ動作の予測 |
B.意図の共有 |
一方向 先行車1 ～後続車2、4 |
減速計画 |
サポート: 先頭車1は、小隊の減速を必要とする可能性のある前方の危険を検出し、すべての車両の減速をよりスムーズにします |
列に加わる |
C.共同意思決定 |
双方向 パイロットカー1～フリーダムカー3 先行車1 ～後続車2、4 |
キューに参加しようとする; 途中でキューに参加することを許可する; キュー内の他の車両に通知する |
エンパワーメント: リバティ3号車は途中でキューに参加できます |
（三つ）
ネットワーク連携型物流自動運転の商品価値
自動運転幹線物流の参加者には、主に自動運転技術企業、OEM車メーカー、物流プラットフォーム企業が含まれます。
トランク ロジスティクスの自動運転技術企業は通常、L4 レベルの自動運転用の技術アーキテクチャと基盤となるハードウェア構成を構築しますが、もちろん、一部の企業は L3 レベルの自動運転トラックに割り込むことを選択します。L4 自動運転大型トラックの商用化プロセスは、プロトタイプ、技術検証、設計検証、生産検証、量産の 5 つの段階に分けることができます。自動運転技術企業は、自動運転センサー、コンピューティング パワー プラットフォーム、商用車のワイヤー制御シャーシのサプライヤーなど、主要なコンポーネント サプライヤーとの緊密な協力も必要です。
中国自動車工業会の分類基準によると、トラックは総重量によって重、中、軽、微の4つのカテゴリーに分けられ、そのうち総重量が14トン以上のものは重-デューティトラック（大型トラック）。大型トラックは、完成車（コンプリートビークル）、未完成車（シャシー）、セミトレーラートラクタの3つの市場セグメントに大別でき、そのうち完成車の販売が全国の半分を占めています。
中国の大型トラック OEM は市場の集中度が高く、一汽解放、東風グループ、中国重汽、陝西汽車グループ、福田グループが上位 5 社にしっかりと入り、上位 5 社の市場シェアは過去 1 年間で 75% を超えています。長い時間。2020年の大型トラックの販売台数は162.3万台で、うち完成車の販売台数は28.7万台。一汽グループは377,000台の大型トラックを販売し、市場シェアは23.3%、東風汽車は販売台数が311,100台、市場シェアは19.2%、中国重汽と陝西汽車集団はいずれも200,000台以上の車両を販売し、市場シェアを占めているそれぞれ18.5%と19.2%. 14.0%; 北汽福田も10万台以上を販売し、15万200台に達し、市場シェアは9.3%に達した。
物流プラットフォーム企業には、Ali Cainiao、JD.com、Manbang、G7、Shiqiao、SF Express、Suning、Aneng、Fuyou Truck、Debon などが含まれ、車両や貨物ソースなどの重要な生態資源を持っています。
現在、自動運転幹線物流には主に3つの事業運営モデルがあります。幹線物流自動運転技術企業の主な事業は、自動運転技術サービス、自動運転大型トラックリースサービス、自動運転貨物サービスに分けることができます。自動運転技術企業のビジネスモデルは、事業ポートフォリオと資産に応じて、アセットライトモデル、アセットヘビーモデル、およびハイブリッドモデルに分けることができます[3]。
1 つ目はアセットライト モデルです。自動運転技術企業、OEM、物流プラットフォーム企業の三者が協力関係を構築 自動車メーカーは自動運転大型トラックを物流プラットフォーム企業に販売し、自動運転技術企業は自動運転技術サービスのみを提供する。
物流プラットフォーム企業は、自動運転大型トラックを直接購入し、自動運転テクノロジー企業が提供する技術サポートに依存して、顧客に物流サービスを提供し、サービス料金を請求します。図 3 に示すように。
図 3 自動運転の大型トラックの軽量資産モデル
2 つ目はアセット ヘビー モデルです。自動運転技術企業は、OEM から自動運転大型トラックを購入し、物流プラットフォーム企業に自動運転大型トラックのレンタル サービスと自動運転技術サービスを提供するか、キャパシティが逼迫している場合は自動運転貨物サービスを顧客に直接提供します。とマイルによる料金 配送料サービス料金。図 4 に示すように。
図 4 自動運転の大型トラックと重量物資産のモード
3 つ目は混合モードです。一方では、自動運転技術会社は、物流プラットフォーム会社の自社車両に自動運転技術サービスを提供しています。一方、OEM から自動運転大型トラックを購入するか、物流プラットフォーム企業に自動運転大型トラックのレンタル サービスと自動運転技術サービスを提供するか、キャパシティが逼迫している場合は顧客に自動運転貨物サービスを直接提供します。 、およびマイレージサービス料金に応じて自動運転輸送を請求します。図 5 に示すように。
図 5 オートパイロットの大型トラック ハイブリッド モード
自動運転幹線物流のソリューションコストが30万元/台に達すれば、3年以内に黒字化できる。ソリューションのコストには、主に認識センサー、コンピューティング プラットフォーム、冗長ブレーキ、ステアリング、電源、およびその他のハードウェアと、機能安全要件によってもたらされる対応するソフトウェアが含まれます。耐用年数を 3 年とすると、年間の維持管理費の 15%。毎年、自動運転により、ドライバーの人件費と燃料費の節約は 60,000 ～ 150,000/年/年/車、30,000 ～ 50,000/年/年/車、中央値は 145,000/年/車です。年。表 2 [4]を参照してください。
表 2 大型トラックの自動運転による利益の変化
コストの変更 |
|
自動運転ソリューション取得費用 |
+30万元 |
維持管理費 |
+45,000元/年 |
ドライバーの人件費 |
-105,000元/年 |
燃料費 |
-40,000元/年 |
3年使用後の収益性の変化 |
000万 |
隊列を組んで自動運転する大型トラックは、さらなる商業的価値をもたらします。トラックは重量があり、制動距離が長いため、手動運転の場合、トラック間の最大安全距離を維持する必要があります。レーダー衝突防止システムを追加すると、知覚反応時間を効果的に短縮できますが、前の車が減速したことをレーダーが検出した後、後ろの車のブレーキを開始する必要があります。フォーメーション走行モードでは、ステアリングは手動ですが、ブレーキは自動で、先行車がブレーキ指令を出した後、V2Vは前後の車両の間で瞬時に応答し、後方の車両は前方の車両よりも先に停止することさえできます。自動的にブレーキがかかり、この瞬間的な応答により、トラックは非常に短い距離でも安全に追従できます。
隊列走行状態では、車両間の距離が非常に近いため、2台の車両の間に「気流真空ゾーン」が形成され、空気の渦が発生せず、空気抵抗、燃料消費、およびカーボンを効果的に削減できます。二酸化物の排出。NACFE (North American Council on Freight Efficiency) と米国エネルギー運輸省が実施した独立した燃料効率テストでは、少なくとも 10% の燃料節約が達成できることが示されています。
（四）
ネットワーク化された幹線物流における自動運転の代表的な事例
事例1：塩城高速道路を走行する自動運転編成
塩城高速道路は、北京の延慶から張家口の崇礼に至る全長約116キロの高速道路で、2022年冬季オリンピックの延慶と張家口の崇礼会場を結ぶ直通高速道路です。このうち、北京区間の全長は約 33.2 キロで、延慶区大福図村の西側から始まり、市境で終わり、塩城高速道路の河北区間に接続します。
2019 年 12 月には、双方向 4 車線の完全閉鎖環境で、C-V2X 車路協調技術に基づく L4 レベルの自動運転と隊列追従テストを実証しました。デモ道路区間は、板泉サービスエリアから始まり、1kmの平野区間、4つのトンネル、3kmの高架橋区間を経て、小海多山体育場の出口で終わります。
トンネル セクションには、測位信号の不良、急激な明暗の変化、摂氏マイナス 20 度の低温など、複数の不利な条件があり、輸送システムの全体的なインテリジェント レベルに対する要求が高くなります。威陽方超長トンネルで初めて、2キロのトンネルでアウディ乗用車のL4レベル自動運転、北汽福田・ツーソンの14キロの大型トラック隊列追従と乗用車3台編成運転（ 9.8kmの連続走行を含む）超ロングトンネル群区間）。
デモでは、先頭車両の手動運転モードと後尾車両の自動運転モードを使用して、隊列巡航、隊列加速、隊列車線変更、キューイング同期減速および駐車、および隊車道路協調シーン テストを実行します。テスト結果は、車両の隊列走行が、時速 80 km の速度で車両間の距離を 10 メートル維持するという技術指標を達成できることを示しています。1 人運転手による複数車両の隊列車追従は、燃料の節約 (燃料消費量の約 10% から 15% を削減できるほか、ドライバーの人件費も削減できる)、安全性の向上 (システムが完全に機能することができる) という 3 つの競争力があります。 0.1秒以内の操作、ドライバーが反応するのに1.4秒必要）、道路交通容量が向上します（車間距離が短縮され、路面に収容される車両の数が増加します）。
スマートハイウェイでは、主に C-V2X RSU、カメラ、ミリ波レーダー、スイッチなどの機器が導入されています。このうち、RSU は双方向車線の両側に 210 メートルの間隔でジグザグに配置され、カメラは双方向車線の両側に 105 メートルの間隔で対称的に配置されます。電波レーダーは、双方向車線の両側に210メートル間隔で左右対称に配備されています。ミリ波レーダーや映像などのマルチソース データのエッジ インテリジェント コンピューティングにより、高速道路の事故や歩行者などの異常な交通イベントを 24 時間リアルタイムで認識し、リアルタイムで車両に送信することができます。 C-V2Xネットワーク 減速・非常停止など[5] .
ケース2：L3自動運転大型トラック
FAW Jiefang と Zhijia は L3 自動運転大型トラックをリリースしました。これには、インテリジェンス、安全性、燃費、信頼性、相互接続という 5 つの製品上の利点があります。Zhijia L4 テクノロジー スタック ディメンション リダクション アプリケーションにより、ドライバーは高速道路で手足を解放できます。燃料節約アルゴリズムにより、燃料消費量を効果的に 10% から 20% 削減できます。安全開発プロセス、冗長アーキテクチャ設計、およびソフトウェアとハードウェアの車両レベルの認証により、運転の安全性が全面的に保証されます。また、長距離ドライブの疲労を効果的に軽減し、最終的にコスト削減と効率向上を全面的に実現します。最後に、データ エンジンと OTA リモート アップグレード機能は、データのクローズド ループを実現し、ユーザーに製品の継続的な反復アップグレードを提供します。
Manbang は Zhijia と協力して、この自動運転大型トラックに基づいて商業運転を行いました。Manbang プラットフォームには、すでに 900 万人の認定ドライバーと 400 万人の認定貨物所有者がおり、全国 339 都市と 11 万の路線をカバーしており、プラットフォームの年間取引規模は 8000 億元に達しています。新しいモデルは、Manbang プラットフォームに接続され、その優れた安全性と燃費を使用して、顧客サービスのベンチマークを作成するのに役立ちます。また、供給マッチングとルート設計の最適化を通じて、大量の実際の走行テスト データが収集され、自動運転ソフトウェア システムが効率的にトレーニングされ、OTA リモート アップデート システム [6] を使用して車両性能が継続的に改善されます。
参考文献
[1] Yuantong Research Institute. 新世代のロジスティクス産業における 5G ネットワーク技術の応用 [R]. 2019,5.
[2] G7、Kearney Consulting.中国道路貨物安全白書 2021[R].2021.
[3] Yiou Think Tank. 2021 中国の自動運転トランク ロジスティクスの商用利用に関する調査報告書 [R]. 2021.
[4] China Electric Vehicle 100. Autonomous Driving Application Scenarios and Commercialization Path[R]. 2020,6.
[5] 5G 産業応用. スマート高速道路車道連携の現状と未来を知る記事 [N]. 2020,5.
[6] Leifeng.com. Zhijia Technology と Manbang Group は戦略的協力を深め、L4 無人運転技術の実装を加速 [N]. 2020,9.
- 終わり -
▎おすすめの読み物
▎良書のおすすめ
01
2020 年に「5G and Internet of Vehicles Technology」、2021 年に「From Cloud to Edge: Edge Computing Industry Chain and Industry Applications」を発表した後、5G Internet of Vehicles の産業化が加速する中、2022 年には Dr. Wu Dongsheng 「5G 業界アプリケーション」をリードする著者チームは、もう 1 つの傑作、「自動車のインターネットの未来: 5G の自動車のインターネットの革新的なビジネス モデル」を発表しました。Chemical Industry Press から発行されたこの本は、5G Internet of Vehicles のビジネス モデルに焦点を当て、Internet of Vehicles の将来の持続可能な発展について考察しています。
呉東勝博士 編集長
ウー・ドンシェン博士、東南大学。彼は現在、Gosuncn Technology Group Co., Ltd. の上級副社長、Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area Autonomous Driving Industry Alliance の副会長、Guangzhou Vehicle-Road Collaborative Industry Innovation Alliance のディレクターを務めています。広州インテリジェントネットワーク車両デモンストレーションゾーンのオペレーションセンターのディレクター。5G、インテリジェントネットワーク接続、自動運転、ビッグデータ、人工知能などの技術の研究とアプリケーションの革新に取り組んでいます。省および市の定期刊行物に数十の論文を発表し、「5G and Internet of Vehicles Technology」などの書籍を編集し、「Guangzhou Intelligent Networked Vehicle and Smart Transportation Industry Development Report (2020)」の編集に参加しました。
購入リンク
02
People's Posts and Telecommunications Press から発行されたこの本は、5G に焦点を当て、ポイント ツー プレーンの観点からエッジ コンピューティングを解釈します。5G 時代のエッジ コンピューティングの内包とコア技術の紹介に基づいて、エッジ コンピューティング産業チェーンの状況とエッジ コンピューティングの 7 つの典型的な産業のアプリケーションの分析と紹介に焦点を当てています。産業チェーンは、上流、中流、下流をカバーしています。典型的な業界アプリケーションには、運輸業界 (自動運転、インテリジェント ネットワーク接続、インテリジェント トランスポーテーション、スマート ロード)、セキュリティ業界、クラウド ゲーム業界、産業用インターネット、エネルギー インターネット、スマート シティ、スマート ホームなどがあります。
購入リンク
03
この本は、5G IoV の全体的なアーキテクチャ、システム標準、主要なテクノロジ、典型的なサービス、およびアプリケーション シナリオを体系的に分析し、グローバルおよび国内の IoV の最新の開発を包括的にスキャンして分析し、5G IoV 業界の発展が直面する課題と課題を分析します。将来の開発見通しを予測し予測することは、5G およびインターネット オブ ビークル業界の調査、標準化、および関連製品の実現に取り組んでいる実務家にとって参考値です。
購入リンク
私たちに関しては
「5G Industry Application」は、TMT業界の上級専門家を集めた調査およびコンサルティングプラットフォームであり、企業および個人に5G時代の客観的で詳細で商業的価値の高い市場調査およびコンサルティングサービスを提供し、企業を支援することに尽力しています。 5G を使用して、戦略的変革とビジネスのリファクタリングを実現します。この公式アカウントは、通信、メディア、金融、自動車、輸送、産業、その他の分野をカバーする、5G 業界の最新の開発と詳細な分析を提供することに重点を置いています。
