腾讯刘畅：智能巡检确保车路协同

4月28日，在深圳深铁皇冠假日酒店举办的“2021全球自动驾驶技术高峰论坛”上，腾讯公司的刘畅博士做了主题为《腾讯智能道路巡检方案应用实践》的报告，并指出，精准计算的智能道路巡检，便于预检测和预养护，可以极大地减少支出开销和危险存在的可能性。

我们常常可以看到这样的画面：一位司机开着路政车，一位巡检员按照路线工作，看到路面上有病害就停车拍摄。但是，如果车流量非常大很危险，或者天气状况糟糕，没有办法拍怎么办？还有些道路，压根不让停又怎么办？

自动驾驶技术再好，智能化程度再高的汽车，没有好的路况作为基础，将大打折扣。

4月28日，在深圳深铁皇冠假日酒店举办的“2021全球自动驾驶技术高峰论坛”上，腾讯公司的刘畅博士做了主题为《腾讯智能道路巡检方案应用实践》的报告，并指出，精准计算的智能道路巡检，便于预检测和预养护，可以极大地减少支出开销和危险存在的可能性。

“智能道路巡检市场非常大。”刘畅认为，这是国家的政策导向所定。从2016年开始推广到现在，包括“十四五”规划，道路巡检都纳为重点解决的问题。

低调的腾讯做了并不低调的事

今年年初，腾讯智能道路巡检方案已在深圳市交通运输局福田管理局管辖路段率先展开应用，迈出了我国道路巡检智能化的第一步。据数据分析，在深圳市交通运输局福田管理局管辖道路的实际应用过程中，腾讯智能巡检方案将巡检效率提升了10倍；单条道路一次巡检的路害识别率达到90%，两次巡检识别率接近100%。

在这则新闻报道之前，腾讯是近乎沉默的低调。

当华为、小米等纷纷高调宣布进入智能汽车市场时，在自动驾驶领域，腾讯已经悄然布局多年，而且取得了突破性进展。此前，腾讯的自动驾驶团队集中在北京，其智能道路巡检方案已经做了很多年。

谈到当初选择进入的时间契点，刘畅表示，国家在道路建设、道路养护的时候，需要对一些道路上的病害进行检测和修复。“之前基本都是采用人工的手段，腾讯希望用一种智能的方式去解决这个事情。我们做自动驾驶的时候，会遇到如光照、拖车、推着婴儿车的行人等，这都是很常见的长尾问题。智能道路巡检所做的工作，就是检测长尾。”

根据国家交通部数据显示，2019年全国公路养护里程达495.31万公里，同比2018年增加了19.53万公里，占公路总里程的比重达98.8%。

多年来，国家在道路养护层面投入一直非常大，而且很多地方都是哪里坏了修哪里。

关键是，如何从“亡羊补牢”转向“未雨绸缪”？

从2016年开始，预检测和预养护的概念开始推广，于是智能道路巡检方案顺势形成，目的在于提前预判道路大概会存在的问题，以及可能成为潜在的危险因素。刘畅认为，预检测和预养护，可以极大地减少支出开销和危险存在的可能性。”

依托仿真平台和云平台设计

进入智能巡检应用案例展示环节，有一幕让人印象特别深刻：在深圳福田区，正常的作业流程是一位司机和一位巡检员，开着车按照既定的路线去巡检，看到路面上有病害就停车，掏出手机对着病害拍照。当时的车流量非常大，路况繁杂，不能停车拍照，巡检员只有先记住这个位置，然后开过去了再回来巡检。

这很危险，也很低效。

刘畅回忆，当时深圳这边的客户直接提出核心诉求，能不能用智能化的方式，精准识别无遗漏，巡检员不下车，直接在车端解决。“智能道路巡检在优势上做到精准识别，回馈到最开始客户的痛点，包括识别的精度、准确率，场景的可适应和部署。此外，原来市政所都有自己的管理系统，但我们可以把结果对接到其系统里。”

目前，腾讯智能道路巡检方案逻辑设计上，一是核心算法，二是平台，三是车端。

据刘畅介绍，腾讯更多是依托仿真平台和云平台，其核心算法在这上面进行开发、应用、测试，部署到最终的车端。仿真平台，就是对场景完全的重建，在自动驾驶中模拟各种各样的极端场景，比如在全国很多区域，包括城区、高速、白天、夜晚、雪天等各种天气都做测试；云平台则是在腾讯内部，包括对外依托于腾讯云开发的一套完整闭环的环境，支持包括设备标注、协同管理等等完整的闭环。

不只是汽车拖着计算机跑

有人认为，道路巡检听起来并不难，就是检测道路上的病害和裂缝。

刘畅对此并不认同，特别是需要“智能”。“它是数据驱动，本身就是长尾。”一开始的时候，团队都不知道去哪里采集数据，哪里有裂缝、有坑洼呢？

最初，无论人或者自行车，都作为数据采集端，可以做腾讯云上做采集、结算，并将结果返回到对接的各客户，市政部门、养护局做进一步的道路养护决策；目前，腾讯自动驾驶的模式，就是一台车顶着计算机在跑。腾讯现在达到了云端解决方案，这个顶着计算机的车不用再做计算，只做一些基本的传感，去获取需要足够支撑做决策的信息。

“第三个阶段是‘面’，也是我们下一步需要解决的事情，就是做C端触达，每个人每个手机，C端都可以作为终端采集者。现在还是道路养护这个例子，每个人都可以拿着个手机，随看随拍，并且录入到系统。”刘畅透露了未来的规划。

在架构设计层面，腾讯智能巡检分四层：感知层、计算层、数据层、展现层。其中感知层就是车端的传感配置，腾讯用了四个相机，一个主视角60度，鱼眼在车前做122度到190度之间的拍摄，双目组成深度，IMU、GPS则做旋转和定位。“鱼眼视角能放大视野看到的病害，本来是十厘米的缝，鱼眼上能看到的更长。”

“技术都是相通的，都是以多传感去获取环境建模，只不过这个传感设备是在静态的上帝视角去假设，还是在动态的车端去假设，这是非常值得思考而且挺有意思的事情，也是未来探索的方向。”刘畅觉得，智能道路巡检领域真的大有可为。