【ZiDongHua 之驾驶自动化收录关键词：智能网联汽车 边缘计算 边缘计算 传感器 】
　　
　　智微智能JMC-7312加速助推V2X车路协同
　　
　　随着汽车产业电动化、智能化、网联化的快速发展，智能网联汽车产业与其他实体产业的融合发展正逐渐成为未来我国汽车产业发展的新动力。为推动智能网联汽车发展，我国提出车路云一体化发展路径，通过汽车、交通、通信等行业协同发展，加速智能网联汽车落地应用。
　　
　　预计 2025 年、2030 年车路云一体化智能网联汽车产业产值增量为 7295 亿元、25825 亿元，产业发展将积极推动我国经济增长。国家也将加大力度推动智能网联汽车同其他实体经济的融合发展，并结合产业自身优势，在汽车产业转型中占领战略制高点。因此车路云一体化在我国具有战略性意义。
　　
　　而智能化路侧设施作为路侧的基础支撑，在车路云一体化中发挥着重要的价值，《基于 C-V2X的智能化网联化融合发展路线图》的2025 发展目标，要求智能化路侧设施主要部署在试点城市主城区有信号灯交叉口和试点高速公路部分重点路段；2028 年发展目标，要求智能化路侧设施主要部署在一线、二线重点城市主城区有信号灯交叉口以及重点高速公路分合流区和隧道。
　　
　　智微智能为国内领先的数智化产业基础设备提供商，JMC-7312为车路云一体化产业界提供了路侧感知和路侧边缘计算解决方案。
 
　　
　　车路协同解决方案架构
　　
　　在车路协同的应用中，MEC（多接入边缘计算）发挥着无可替代的重要作用。根据部署的位置和对时延与算力的具体需求，MEC有多种形式，包括路侧MEC和网络边缘MEC等。
 
　　
　　采用INTEL i7/i9高性能的处理器的JMC-7312路侧MEC设备，具备无风扇散热、扩展性强、I/O资源丰富、铝型材质、减震设计、宽温设计等，非常适合部署在路侧等严苛环境，为车路协同应用提供稳定可靠的高算力保障。JMC-7312 MEC提供计算加速能力，支持视频AI分析、雷达信息分析等，利用激光雷达和摄像头坐标位置标定，分别采集获取激光雷达点云信息和摄像头视频图像信息，然后通过融合处理对可探测范围内的移动障碍物（机动车、非机动车、行人等）进行检测、识别处理后计算出关联目标的方位、距离、速度及运动方向等信息，并可根据实际路况场景做进一步警告威胁判断。
　　
　　JMC-7312特性描述：
　　
　　01
　　
　　AI算力：
　　
　　JMC-7312提供 PCIex16设备扩展，支持ASIC加速卡扩展，AI算力可达到200TOPS以上 ，具备超强的 AI 推理能力，支持外接激光雷达、毫米波雷达、超高清摄像头等传感器，使得在网络边缘部署具有强大优势。
　　
　　02
　　
　　工业环境适用：
　　
　　经过严格测试和认证，满足泛工业领域严苛要求，保证系统长时间稳定可靠运行。支持-20 ~60℃宽温，可用于较极端的环境温度下，完善的异常检测和防护机制，确保稳定运行。
　　
　　03
　　
　　可靠稳定：
　　
　　产品批量部署在车路协同项目上，可以根据客户需求提供远程管理、远程监控等增值服务。
　　
　　基于英特尔®架构的MEC设备， 为实现车路协同的各类场景提供强大可靠的性能AI算力支持，对来自不同种类传感器的信息进行实时的高效分析并将结果融合，显著提升了智能交通系统的安全与效率。
　　
　　处理半静态的数据时可以将JMC-7312部署在位置稍高的MEC处理，包括信号灯灯色（相位、配时）、交通拥堵的情况、交通事故情况和其他交通事件等状态过程。而比较实时的信息可以将JMC-7312部署在位置靠近路侧的MEC处理，例如汽车、摩托车、自行车、行人等运动实体的位置、移动方向和移动速度等。