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    阿里云商用车开放服务平台

    2023-03-30 17:25:05 来源:www.its114.com 评论:
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    本文为阿里云交通物流行业技术总监刘暘在2023中国商用车车联网大会上所做主题分享的速记整理而来,未经作者本人审核,如有错漏,敬请谅解。

     一、为什么阿里云会进入商用车平台

    很多人肯定疑惑为什么阿里会进入商用车车联网赛道?因为阿里云认为,交通强国目前处于促流通、保增长的过程中,物流处于高速增长的趋势中。随着疫情的结束,不论是国内的内循环,还是国际物流的大循环,都处在触底反弹、快速增长的大背景中。

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    目前据不完全统计,公路运输商用车保有量突破3000万辆,根据它们智能化的程度,划分为三个阶段。

    第一阶段,原始离线版正常运行的车辆。

    第二阶段,政府监管需求的介入,安装一些设备,包括最早的2G设备,现在的4G,加之主动安全设备,如雷达,ADAS等,进一步保证货车行驶安全。

    接下来即将进入第三阶段,现在有大量企业正在投入到新能源智能化车辆研发中,车辆传感设备在快速更新,4G毫米波雷达在快速发展,车载、车端和车机的算力在快速提升。

    所以我们判断,未来的商用车肯定是智能化的车辆,最终会走到什么样的程度?其实并不好说,有可能到了某天,就是完全自主驾驶,车辆可以7×24小时自动接货、配货。但有一点可以肯定,第三代智能商用车普及后,智能车跟云是紧密相关的。不单单可以上传感知数据,还可以和云紧密结合,在云上上传下达算法和指令,做相关路径分配和指令。

    基于这两点,一个商用车智能化的赛道处于快速发展中,其次,未来智能商用车第三代的普及过程中,会带来大量计算云存储和消耗,所以阿里云进入到这个赛道,希望能给大家提供一些便捷服务。

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    这是从云视角看市场的玩家,大家都处于什么角色,其中有超过1000家的GNSS运营服务商在提供运营,60家端侧的硬件商在提供硬件。

    当第三波智能化的浪潮降临之后,各自的角色会发生什么样的变化,谁能抓住后面这一波机遇,成为商用车服务领域的特斯拉、宁德时代?

    怎样做企业转型?运营商在维护的本地机房,要花很大力气,在机房部署应用平台。这个平台对硬件商没太多价值,但需要投入大量人力保障这个系统,保证车辆感知数据上云链路的稳定,保证正常使用功能、查询的效率。

    同样,因为机房的存在,SaaS的供应商也很痛苦。针对每一个线下机房和项目,需要每一个机房交付一套SaaS应用软件,还需要跟基础的运营商和数据做对接,重新部署一套系统。把系统部署完,还没有结束,怎么面对那么多烟囱式的应用,怎么做日后的运维和升级改造?都是问题。

    机房对运营商来说也是痛点,因为是直接管理方,要投入人员专职运作机房。里面的硬盘坏了、服务器坏了、网络断了等问题,都需要人员及时解决。同时,运输企业对运营商有一些创新应用需求时,运营商的响应非常难。流程一般是首先邀请软件开发商过来,再找硬件等设备企业,谈一谈数据怎么共享、怎么对接,定一个需求和技术方案,进行招标、交付、验收,再交给运输企业使用,一整个周期可能就要半年。但半年前的创新,可能已落后于需求了。问题怎么解决?可以找阿里云的云上服务平台——商用车开放服务平台。

    二、 阿里云商用车开放服务平台

        1、商用车服务新模式

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    阿里云商用车开放服务平台主要干三件事:统一接入、统一存算、统一应用。

    第一,做底层车联网关,支持各种国标、省标、地标、部标,只需设置一个地址,一键数据上云,后面的扩容不需要企业管。

    第二,建立一个数据中台。如何保证数据安全?阿里云做了很多物理隔离、租户隔离的方式,这是最重要的一条线。其次,会把汇聚上来的数据进行清洗治理,把数据归类,提供统一的API给上层应用调用。

    第三,最上层,提供开放式的生态服务,简单来说就是类似于应用市场。我们会邀请行业伙伴把应用程序放到应用市场,做很小的一次性投入,调用数据接口的API能力,把应用进行改造,对应用商、运营商来说,只需做数据授权和服务开通即可。

    对有些运营商来讲,已经有很成熟的应用系统了,不想改动的话可以保留原来的一套应用,原来需要从底层计算去做,现在改成API去做就好了。

    2、阿里云商用车开放服务平台优势

    (1)与传统模式对比

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    上图所示为两种服务模式的改变。

    蓝色这条是传统模式,从车载端数据的上传开始,可能会上传一份甚至多份到本地机房,单独对数据做治理、存储、打标、统计,形成应用。对物流公司来说,如果要新增一个应用就要再来一遍,如果要做新业务,可能每一次输出都需要存一遍、算一遍。

    而云上模式后,数据上传,算一次,计算之后,算一次就保存下来,后续可以一键直接调用。

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    这是服务平台的建设理念,主要是数据中台对于数据治理的方法论。

    不用管前面的数据怎样汇聚、治理,以及怎样打标、计算,只需关注最后的使用,不用做业务创新,不用管下面的指标怎么算,把原来大的团队拆成若干个小的团队,也能尝试出新的业务方向。失败了也没关系,重新来,因为底层的东西一直在这里,只需要做顶层应用就可以了。

    (2)成本大幅降低

    成本问题。平台不是为了赚钱,当然也不免费。阿里云这个平台上所有云上的服务软件是不收费的,只收云资源的成本费用。简单来说,服务平台会用到若干资源组件,跟直接买阿里云的服务一样便宜,因为云组件选型、存储优化方面很专业,所以可以把成本压到最低。

    其次,云上成本跟线下机房成本对比。云上成本首先是一个固定价值,不会随着车辆规模的提升而突破性增长,成本是线性增长的,但是线下机房就不一样。阿里上周刚做过千万级车辆数据上云的压测,结果是性能不会有任何下降。但到了本地机房,数据的每一次翻倍都可能会带来硬件底层设施的改造,以及整体基础设施、技术选型的改造。在这个过程中,所消耗的时间和金钱成本是非线性的增长。

    (3)性能质的提升

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    系统从开发到现在已经有一年半的时间了,前半年主要研发,后半年小范围内邀请伙伴做测试,包括硬件提供商、SaaS伙伴,在平台上真真实实跑通链路。我们做了性能对比,比如历史轨迹的查询、查3天的历史轨迹、超过1万的点,包括生成报表响应,从40秒提升到0.5秒。包括视频监控、指令下发,都有突破性的性能增长。

    (4)丰富的应用生态,服务垂直行业

    应用生态,这个不用多讲,欢迎大家入驻。非常小的一个投入,共同把平台流量做下来,用户可以直接一键下单使用。

    (5)轨迹还原和精准里程计算

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    作为技术团队,阿里云把原来在交通领域的算力陈列下来投入到平台里。一是路网匹配,每一个GPS的点都有一些偏离,平台可以纠偏。道路环境是在云上实时传输的,会根据历史多点轨迹追溯地进行轨迹还原和路网匹配,而不是针对每一个点,看哪条路最近,就直接移过去。比如前面有一个高架道路,后续的点都会匹配到高架上,而不会匹配到旁边的小路。

    其次,是精准里程计算。传统的里程,直接把GPS点连起来,做得好一点,可能去掉一些噪点,做一些平滑处理,让轨迹看起来好看一些。而阿里云平台,通过道路将轨迹点连接起来,甚至在一些盲区,有大的山洞或桥梁,也可以把两点通过路径的方式连起来。

    最终的结论是,通过精准里程计算,平均可以提升5%-10%的里程计算准确度。有一些设备定位性能比较差的,可以提升20%。

    (6)出行与预警服务

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    预警服务,主要分为三大块。

    一是根据不同车辆类型、不同道路等级、不同行业限速管理要求,产生动态实时预警。实时链路,每一个GPS的位置上传,都会做路径匹配。匹配完之后,拿到高德的数据,看限速是多少,是客运车辆还是危化品车辆,再进行实时提醒。这个算法不单单应用在To B商用车上,还可以考核“两客一危”车辆安全行驶的平台。

    二是高速上正在发生的事故或事件的信息,比如占道施工、车辆追尾、抛锚等,根据信息,会实时在系统里找到可能途径这些事故道路的车辆,主动提醒车辆避让。

    三是预警服务,正在某省区做试点,类似交警柔性执法。举例来说,交通违法违章的罚款扣分,不是交警的目的,最终目的是纠正车辆的违章,针对乘用车,交警会直接发信息,但很多商用车交警联系不到,可以通过平台对接,把这些信息下发到车企端。

    (7)视觉二次验证

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    因为整个数据在云上,所有的报警图片和报警视频也传到了云上,所以在这条实时上传的链路里,把每个报警图片做二次过滤后,基本可以把75%的部分过滤掉。

    阿里云可以在云上形成整个计算回流链路的闭环。举例来看,以往有很多误报警是抽烟行为,把照片拿出来看,发现是司机在吃棒棒糖。这个路径是车载视频报警,上传之后,平台做二次判断,如果判断仍然是报警,会发给客户,如果是误报警,平台会把这个误报拿出来重新进行打包,变成新的算法进行部署。

    未来畅想。

    在平台更稳定运行之后,将会拉动阿里集团的生态进行业务扩展,比如菜鸟物流、高德地图、钉钉流量入口、飞猪等进行打通。

  • 关键字: 商用车车联网 阿里云 智能交通
  •    责任编辑:melinda
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