百度发布Apollo智能交通白皮书
智慧交通解决方案白皮书
处理海量数据
随着交通数据的不断增加，如何有 效处理、分析和利用这些数据成为 重要挑战。
高可靠性和低时延
智慧交通系统需要具备高可靠性和 低时延，以满足实时、安全的交通 管理需求。
加强网络安全
智慧交通系统需要重视网络安全， 采取严格的加密和安全措施，以防 止黑客攻击和数据泄露。
管理难题与政策建议
缺乏跨部门协调
智慧交通解决方案白皮书
xx年xx月xx日
目 录
• 智慧交通概述 • 智慧交通的解决方案 • 智慧交通的技术实现 • 智慧交通的挑战与对策 • 智慧交通的案例分析 • 智慧交通的未来展望
01
智慧交通概述
智慧交通的定义
智慧交通定义
智慧交通是以先进信息技术为支撑，以大数据、云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术为手段，实现交 通基础设施和运载工具的智能化、信息化、网络化，从而提升交通运输效率、改善交通安全和提升能源利用效 率的综合性交通运输体系。
采用智能交通信号控制系统， 根据实时交通流量调整信号灯 时间和相位，提高交通运行效
率。
交通监控系统
通过视频监控、GPS定位等技术 手段，实时监测交通运行状况， 及时发现和解决交通拥堵、事故 等问题。
停车管理系统
采用智能停车管理系统，实现车位 预约、在线支付等功能，提高停车 位使用效率。
智能出行服务系统
物联网技术
通过RFID、传感器等技术实现物体之间的 信息交互，例如智能停车、智能公交等。
云计算技术
通过将计算、存储、应用程序等资源集中 在云端，为终端设备提供强大的计算和存 储能力，例如云端交通大数据处理、云端 智能驾驶等。
04
智慧交通的挑战与对策
技术难题与解决方案
基于incopat的智能网联汽车专利信息分析
基于incopat的智能网联汽车专利信息分析摘要：智能网联汽车是一种跨技术、跨产业领域的新兴汽车体系，其搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术。
智能网联汽车是汽车产业发展的未来方向，已经成为国际竞争的重要科技领域，智能网联汽车的专利布局情况对我国此类汽车的性能、安全性与未来发展走势等多个方面有着深远影响。
因此，本文利用incopat软件从专利整体态势、重要申请人专利分析角度，对智能网联汽车的专利情况进行了基础性的分析。
关键词：智能网联汽车；汽车工业；专利1 引言知识产权（intellectual property），也被翻译为智力成果权、智慧财产权或智力财产权，是“基于创造成果和工商标记依法产生的权利的统称”，专利权作为其中最主要的三种知识产权之一，是指国家根据发明人或设计人的申请，以向社会公开发明创造的内容，以及发明创造对社会具有符合法律规定的利益为前提，根据法定程序在一定期限内授予发明人或设计人的一种排他性权利。
知识经济时代,专利作为一个企业乃至国家提高核心竞争力的战略资源,突显出前所未有的重要地位，同时，专利包含了当前最新的科技成果，是了解技术发展方向，企业技术布局分析的重要信息源。
智能网联汽车是一种跨技术、跨产业领域的新兴汽车体系，其搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术。
随着智能网联汽车产品的不断发展，其上所遵循的技术标准中涉及的专利技术日趋增多，智能网联汽车产品的知识产权保护问题日益凸显，由此而产生的专利产权纠纷也逐年增多，智能网联汽车的专利布局情况对我国此类汽车的性能、安全性与未来发展走势等多个方面有着深远影响。
本文所选用的专利数据库是Incopat科技创新情报平台，Incopat是北京合享新创信息科技有限公司开发的世界首个可用中文检索和浏览全球专利的科技创新情报平台，检索截止时间为2022年12月01日，使用“智能网联汽车”相关关键词基于incopat软件在中国专利库中进行检索，以 2003～2022年的专利数据为依据，从专利申请与授权量、专利申请人、专利技术、专利有效状况等方面进行专利文献分析，梳理智能网联汽车在中国的专利发展现状及特点。
百度《Apollo智能交通白皮书》发布
龙源期刊网
百度《Apollo智能交通白皮书》发布
作者：路沙
来源：《中国信息化周报》2020年第14期
近日，百度Apollo正式对外发布“ACE交通引擎”，首次披露Apollo智能交通解决方案，系统解读百度在人工智能、自动驾驶、车路协同方面的业务规划。
当天，完整介绍百度“ACE 交通引擎”的《Apollo智能交通白皮书》同步在Apollo官网发布。
据悉，“ACE交通引擎”利用百度Apollo在自动驾驶、车路协同方面的领先优势，推动人工智能与基础设施、运输装备、运输服务、行业治理的深度融合，通过大数据、云计算、人工智能等手段不断提升城市治理体系和治理能力现代化水平，构建实时感知、瞬时响应、智能决策的现代化智能交通体系。
百度“ACE交通引擎”采用了“1+2+N”的系统架构，即“一大数字底座、两大智能引擎、N
大应用生态”。
其中一大数字底座指“车”、“路”、“云”、“图”等数字交通基础设施，包括小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图。
两大智能引擎分别是Apollo自动驾驶引擎和车路协同引擎。
N大应用生态，包括智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等。
截至目前，Apollo拥有自动驾驶路测牌照数150张、全球智能驾驶专利1800件、测试里程300万公里、全球开发者36000余名、生态合作伙伴178家、開源56万行代码。
在技术、生态等多个领域，Apollo凭借十项“第一”，全面引领中国交通出行产业智能化前进步伐。
百度“ACE交通引擎”综合解决方案已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践、显露头角。
智慧交通解决方案白皮书
通过物联网技术手段，实现停车位的自动 感知和预约管理，为车主提供更加便捷的 停车服务。
公共交通优化
智能车辆
通过大数据分析和技术手段，对公共交通 线路和班次进行优化设计，提高公共交通 的覆盖范围和服务质量。
通过智能驾驶技术和大数据分析，实现车 辆的自主导航和优化行驶，提高道路运行 效率和安全性。
03
平台层
在大数据中心的基础上，搭建各种应用平台，包括交通管理平台、公 共交通平台、智能车辆平台等，实现数据共享和业务协同。
应用层
针对不同领域的需求，开发各种智慧交通应用，包括智能交通信号控 制、智能停车、公共交通优化等。
智慧交通的应用场景
智能交通信号控制
智能停车
通过实时感知交通流量和路况信息，对交 通信号灯进行智能控制，提高道路通行效 率和安全性。
推广电动汽车
鼓励使用电动汽车，减少燃油消耗和排放，降低 交通运行成本。
降低交通拥堵成本
实时路况监测与预警
01
通过实时监测交通流量和路况信息，提前预警和疏导交通拥堵
，减少拥堵时间和范围。
智能停车系统
02
推广智能停车系统，方便驾驶员寻找停车位，减少停车时间和
成本。
提倡共享出行
03
鼓励共享出行方式，如共享单车、共享汽车等，减少车辆数量
随着科技的发展，智能化和信息化成为交通领域的趋势，为解决交 通问题提供了新的思路和方法。
政策支持和市场需求
政府对智慧交通的发展给予了大力支持，同时市场需求也在不断增加 ，为智慧交通解决方案的发展提供了良好的环境和机遇。
目的和范围
目的
本白皮书旨在介绍智慧交通解决方案的概念、技术、应用和 发展趋势，为政府、企业和研究机构提供参考和借鉴。
apolloscape 使用方法
《深入理解Apolloscape的使用方法》序章一、导言最近，Apolloscape在技术领域引起了广泛的关注。
它作为一种先进的技术工具，为我们的工作和生活带来了许多便利。
在本文中，我将为您介绍Apolloscape的使用方法，并共享一些个人观点和理解，希望对您有所帮助。
二、Apolloscape的基本概念Apolloscape是什么？它是一个基于大规模实景数据和高精度3D地图的开放式自动驾驶和机器人技术评台。
通过Apolloscape，用户可以获得丰富的数据资源和精准的地图信息，为自动驾驶和机器人技术的发展提供了强大支持。
Apolloscape的开放性和灵活性也为用户提供了广阔的应用空间。
三、Apolloscape的使用方法详解1. 数据获取和处理使用Apolloscape，首先需要获取实景数据和地图信息。
用户可以通过Apolloscape评台提供的数据采集工具，对需要的场景进行数据采集。
在数据采集完成后，还需要对数据进行处理和整合，以便后续的应用和分析。
2. 地图创建和更新Apolloscape的一个重要功能是地图创建和更新。
用户可以利用Apolloscape的工具和算法，根据实景数据生成高精度的3D地图，并不断对地图进行更新和优化。
这为自动驾驶和机器人的定位和导航提供了可靠的基础。
3. 应用开发和测试除了数据获取和地图创建，Apolloscape还支持应用开发和测试。
用户可以在Apolloscape评台上，基于实景数据和地图信息，开发和测试各类自动驾驶和机器人应用。
这为技术研究和产品开发提供了便利和支持。
四、对Apolloscape的个人观点和理解经过对Apolloscape的使用方法的了解和探讨，我对其有了更深入的理解。
我认为，Apolloscape作为一种先进的技术工具，为自动驾驶和机器人技术的发展提供了重要支持。
它的开放性和灵活性，为用户提供了丰富的数据资源和应用空间。
Apolloscape的高精度地图和强大的功能，也为技术研究和产品开发带来了便利。
自动驾驶和无人驾驶 最好的案例
自动驾驶和无人驾驶最好的案例1、阿里达摩院：自动驾驶“混合式仿真测试平台”路测是自动驾驶落地的核心环节，研究显示，自动驾驶汽车需要积累177亿公里的测试数据，才能保证自动驾驶感知、决策、控制整个链路的安全性。
传统纯虚拟仿真测试平台能快速跑完自动驾驶路测里程，但仍然面临极端场景训练效率低下的关键问题。
达摩院自动驾驶混合式仿真测试平台解决了这一难题，平台打通了线上虚拟固定环境与线下真实路况不确定性的鸿沟，不仅可以使用真实路测数据自动生成仿真场景，还可通过人为随机干预，实时模拟前后车辆加速、急转弯、紧急停车等场景，加大自动驾驶车辆的避障训练难度。
针对极端场景数据不足的问题，平台可以任意增加极端路测场景变量。
在实际路测中，复现一次极端场景的接管可能需要1个月的时间，但该平台可在30秒内即完成雨雪天气、夜间照明不良条件等特殊场景的构建和测试，每日可支持的场景构建数量达百万级。
规模化解决极端场景的复现难题，使得关键场景的训练效率提高上百万倍，达摩院致力于推动自动驾驶加速迈向L5阶段。
故专家点评为：攻坚克难。
2、百度Apollo：ACE交通引擎ACE交通引擎，即自动驾驶、车路协同、高效出行。
ACE交通引擎是百度多年在人工智能、自动驾驶、车路协同方面的积累和实践，集自动驾驶生态和百度AI能力全力赋能城市交通。
其采用了“1+2+N”的系统架构，即“一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态”。
一大数字底座指“车”“路”“云”“图”等数字交通基础设施，包括小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图。
两大智能引擎分别是Apollo自动驾驶引擎和车路协同引擎。
N大应用生态，包括智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等。
目前，百度“ACE交通引擎”综合解决方案已在北京、长沙、保定等10余个城市落地实践，并在最近接连中标重庆、阳泉、合肥的车路协同新基建项目。
跟随智能交通的趋势和潮流，实施智能引领新路径，建设交通强国新支撑，助力交通科学治理新手段，百度在路上。
2020-2021年车路云一体化融合控制系统白皮书
车路云一体化融合控制系统白皮书20209目录1.车路云一体化融合控制系统 (1)1.1.系统定位 (1)1.2.系统架构及组成 (2)1.2.1.系统架构 (2)1.2.2.云控基础平台 (3)1.2.3.云控应用平台 (8)1.2.4.路侧基础设施 (8)1.2.5.通信网 (9)1.2.6.车辆及其他交通参与者 (9)1.2.7.相关支撑平台 (9)1.3.系统特征 (10)1.4.系统关键技术 (10)1.4.1.边缘云架构技术 (11)1.4.2.动态资源调度技术 (11)1.4.3.感知与时空定位技术 (11)1.4.4.车辆与交通控制技术 (12)1.4.5.云网一体化技术 (12)1.5.系统功能分类 (12)2.车路云一体化融合控制系统产业相关方及应用 (15)2.1.主要产业生态参与者及作用 (15)2.1.1.政府及行业监管机构 (15)2.1.2.供应商/运营商 (16)2.1.3.网联车辆提供商 (17)2.1.4.出行业务服务商 (17)2.1.5.特定业务服务商 (18)2.2.产业数据体系 (18)2.2.1.数据种类及特点 (18)2.2.2.数据交互需求 (20)2.2.3.数据交互安全 (20)2.3.典型应用场景 (21)3.车路云一体化融合控制系统产业应用面临的挑战 (23)4.车路云一体化融合控制系统发展建议 (25)1.车路云一体化融合控制系统1.1.系统定位车路云一体化融合控制系统（System of Coordinated Control by Vehicle-Road-Cloud Integration，SCCVRCI），是利用新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理层、信息层、应用层连为一体，进行融合感知、决策与控制，可实现车辆行驶和交通运行安全、效率等性能综合提升的一种信息物理系统，也可称为“智能网联汽车云控系统”，或简称“云控系统”。
云控系统定位包括：1.国家《智能汽车创新发展战略》和交通强国战略的有力支撑。
无处不在的百度AI上天入地,乘风破浪
40应用宰例Ubiquitous Eaidu Al:Cidinffi the Wind and Waves无处不在的百度Al:上天入地，乘风破浪文/钱皓、木宇编辑/张心怡技术革命最终的归宿就是融入日常，在你享受生活便利的背后，它们隐而不现，却无处不在。
2020年年底，百度发布了《了不起的中国AI》系列视频，回顾了百度AI所取得的一系列成绩，在我们看得见与看不见的地方，百度AI正在重塑百业，成为必不可少的基础设施，深入各个场景改善我们的生活。
这世间的巨变，往往都是在悄无声息中完成的，透视“了不起的中国AI”，亦是把握时代隐现的脉搏，见证中国产业互联网的崛起。
APPLICATION CA5E赋能百业，无处不在AI最大的价值就是深入到产业链中，帮助传统产业进行智能化升级，进而铸造工业互联网，《了不起的中国AI》系列视频中，通过“上天、入地、乘风、破浪”四个场景，以极强的画面冲击力，充分体现了百度AI如何赋能百业和重塑生态。
如果将产业比作人体，那么百度智能“云智一体”就类似于“大脑”，通过改造产业中枢神经，从基因上进行编辑，重塑产业躯体。
首先，百度智能云可“上测天意”。
早在2018年7月，百度智能云就与重庆市气象局签署了战略合—人工智能(AI)、大数据(Big作框架协议，利用ABC—Data)和云计算(Cloud Computing)“三位一体”技术，共建了“天枢”大数据平台和气象云资源中心，对接8颗观测卫星，自建4部多普勒雷达和2000多个地面气象观测站，与周边省份气象部门共享10部多普勒雷达和近万个地面观测站的数据。
It Empowers All Industries应用桌例一举打通了气象观测系统的“任督二脉”，月气温预测准确率和月降水预测准确率显著提升。
值得一提的是，“天枢”对冰雹、大风等能源革命”“建设智慧能源系统”。
百度智能云基于百度AI中台推出的能源AI中台，掀起了行业基础设施的一次革新。
特殊天气的预测率甚至达到100%o预防重于救灾，在气象工作最重要的使命上，百度智能国网山东电力凭借百度智能云协助搭建的“AI中台”，在各个业务场景实现了全面落地，云提供了最坚实的技术支撑。
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百度发布Apollo智能交通白皮书
作为国内外第一个车路行融合的全栈式智能交通解决方案，百度“ACE 交通引擎”是中国特色智能交通建设的最优解。
“ACE 交通引擎”利用百度 Apollo 在自动驾驶、车路协同方面的领先优势，推动人工智能与基础设施、运输装备、运输服务、行业治理的深度融合，通过大数据、云计算、人工智能等手段不断提升城市治理体系和治理能力现代化水平，构建实时感知、瞬时响应、智能决策的现代化智能交通体系，让城市的运行更顺畅，生活更加美好。
百度“ACE 交通引擎”总体架构（图片来源：百度AI）
百度“ACE 交通引擎”采用了“1+2+N”的系统架构，即“一大数字底座、两大智能引擎、N 大应用生态”。
其中一大数字底座指“车”、“路”、“云”、“图”等数字交通基础设施，包括小度车载 OS、飞桨、百度智能云、百度地图。
两大智能引擎分别是 Apollo 自动驾驶引擎和车路协同引擎。
N 大应用生态，包括智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等。
截至目前，Apollo 拥有自动驾驶路测牌照数150张、全球智能驾驶专利1800件、测试里程300万公里、全球开发者36000余名、生态合作伙伴178家、开源了56万行代码。
在技术、生态等多个领域，Apollo 凭借十项“第一”全面引领中国交通出行产业智能化前进步伐。
以下为报告原文：。