「为深化智慧城市建设,推广城市数字化转型先进经验,推动物联网技术与城市发展深度融合,赋能北京城市高质量发展、高效能治理与高品质生活,北京物联网智能技术应用协会、中关村智慧城市产业技术创新战略联盟、北京测绘学会在2025年全球数字经济大会物联网与智慧城市论坛期间,联合开展2025物联网与智慧城市优秀案例征集评选活动。本次活动共征集200余个案例/成果,经评审筛选,最终发布60个优秀案例/成果,并将通过多渠道进行系列展示。诚邀各界开展合作交流,详情可咨询北物联李老师(联系电话:13521200337)。」
CASE OVERVIEW
传统城市交通系统面临事故率高、拥堵频发、管理粗放等难题。据统计,全球每年因交通事故导致的死亡人数超120万,而中国公路运输承担了76%的货运量和84%的客运量,交通安全与效率问题尤为突出。与此同时,智能网联汽车、5G通信、人工智能(AI)等技术的快速发展,为交通系统升级提供了技术基础。国家“新基建”政策明确提出推进“车路云一体化”应用,推动城市交通基础设施向“数字+智慧化”转型。在此背景下,通过在某地区率先开展“物联网驱动的车路云协同安全体系”建设,旨在通过全域感知、云端协同与主动防控,重构城市交通安全管理模式。
本案例通过多源融合感知、云边端协同决策、主动风险防控,结合国密算法实现身份可信、数据加密与完整性校验,构建安全高效智慧交通体系。
1.多源感知融合
依托物联网通信技术,基于国密算法对全部参与要素进行身份可信鉴别、数据完整性保护、数据机密性保护,构建“车-路-云-人”全要素安全、可信的感知网络:
1)车载终端:通过OBU(车载单元)实时上传车辆速度、位置、刹车状态等数据;
2)路侧设备:部署毫米波雷达、激光雷达、摄像头等,捕捉道路环境与行人信息;
3)云端平台:整合气象、交管、地图等多源数据,形成动态交通数字孪生体。通过边缘计算与5G低时延传输,实现毫秒级数据交互。
2.云端协同决策
基于AI算法与云计算平台,构建三层安全防控体系:
1)实时预警:对异常停车、违规变道等行为秒级预警,推送至车载终端与路侧显示屏;
2)风险预测:利用机器学习分析历史数据,识别事故高发路段与时段,提前部署警力;
3)应急联动:联动信号灯、电子围栏等设备,自动优化拥堵路段通行策略。
3.主动安全防控。
INDUSTRY CHALLENGES
当前,智慧城市交通行业正从“单车智能”转向“群体智能”的“车-路-云”环境的全要素感知升级,实现车辆行驶意图、路侧事件、云端全局优化策略的实时闭环。并且传统交通安全依赖事后处罚与被动防护,不具备“感知-预警-干预”一体化主动防控。因此亟需整合诸如:毫米波雷达、激光雷达、车载单元、路侧多接入边缘计算网关等多元物联网传感终端,构建厘米级精度、毫秒级延时的感知网络。然而,一方面当前异构设备兼容性不足,物联网终端设备数据格式、通信协议难以统一;另一方面极端场景下感知精度衰减,多传感器冗余配置导致成本攀升。因此需突破异构设备互操作性、边缘-云端资源弹性调度、安全与效率平衡等难点,通过“新基建”政策引导形成跨行业协同生态,真正释放车路云协同的安全价值。
SOLUTIONS AND SCENARIOS
1、解决方案
本案例解决方案以“多源感知-协同决策-主动防控”为核心,通过物联网技术融合车、路、云全要素数据,构建“端-边-云”一体化智能系统。其技术架构包括:
1)感知层:部署车载OBU、路侧雷达/摄像头/MEC设备,实现厘米级环境感知与毫秒级数据传输。
2)网络层:依托5G+C-V2X混合通信,保障低时延、高可靠的车联网数据交互。
3)平台层:基于国密算法的可信平台,实现数据加密、身份认证与跨域协同,确保安全性与隐私保护。
4)应用层:针对城市交通、高速干线、封闭园区等场景,提供实时预警、动态调度、自动驾驶支持等服务。
2、核心技术与场景支撑
1)多源感知融合技术。突破单一传感器局限,通过多模态数据(视觉、雷达、V2X信号)互补,提升复杂场景感知精度。
场景支撑:在城市交叉口环境下,融合路侧摄像头与车载盲区监测数据,消除视野盲区,提前预警闯红灯行人;在隧道/恶劣天气环境下,激光雷达与气象传感器联动,穿透雨雾检测障碍物,触发车载紧急制动。
2)云-边-端协同决策技术。通过边缘计算节点完成实时数据处理,云端负责全局优化,实现“本地快速响应+全局动态调度”。
场景支撑:在高速公路场景下,基于车流密度与事故风险,云端动态调整限速值并下发至路侧标牌,降低追尾概率;在自动驾驶混行场景下:边缘计算实时融合自动驾驶车辆与人类驾驶行为数据,生成优先通行策略。
3)主动安全防控技术。从“事后处理”转向“事前干预”,通过风险预测模型提前阻断事故链。
场景支撑:在危险路段,云端分析历史事故数据,自动触发路侧设备增强警示;应急交通事故发生后,系统秒级联动周边信号灯切换为红灯,防止二次碰撞。
4)国密算法安全基座。采用国密算法实现身份可信鉴别、数据加密与完整性校验,符合国家密码法要求。
场景支撑:在车路、车云通信场景下,通过基于国密算法的数字证书确保全部交通参与要素的身份可信,并且通过对称、非对称算法的组合方式实现数据的加密,保证数据的机密性;通过数字签名技术,实现消息防篡改,杜绝伪造指令干扰交通安全。
3、典型应用
SUMMARY OF EFFECTIVENESS AND VALUE
本案例通过技术融合与国密算法赋能,实现了交通安全从“被动响应”到“主动防控”的跨越,兼具效率提升、自主可控、绿色低碳等多重价值,为智慧城市交通基础设施的规模化推广提供了可复制的技术路径与社会范式。
通过对物联网设备的多源数据融合,结合国密算法确保交通参与要素的身份可信,并对感知数据进行完整性、机密性保护,能够对复杂交通场景的识别准确率大幅提升。如,在雨雾天气下,多传感器冗余校正可将行人识别准确率大幅提高,有效消除传统单一感知方式的盲区与误判风险。其社会价值与经济价值如下:
1、安全与效率双提升
通过“感知-决策-防控”闭环,减少人为失误与环境干扰导致的交通事故,降低社会经济损失。
2、推动产业标准化与自主可控
基于国密算法的安全体系实现核心技术自主化,打破国外加密技术依赖,为车路协同国家标准提供安全基线,助力自动驾驶产业商业化落地。
3、绿色低碳与可持续发展
动态交通调度优化减少车辆怠速与无效行驶,降低试点区域碳排放强度;同时,物联网多源感知设备的低功耗设计,高效降低市政设施改造能耗成本。
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