在基于车联网 (C-V2X) 的车路协同应用中，路侧感知设备获取的交通目标与交通环境信息由路侧边缘计算设备进行分析处理，生成各类I2V (Infrastructure-to-Vehicle) 消息，并由路侧单元（RSU）通过无线链路发送给各类道路交通参与者（包括联网车辆和弱势交通参与者），用于提升交通安全与交通效率。作为路侧感知设备的激光雷达，由于其3D成像和精确测距等卓越性能，受到越来越广泛的应用。基于英特尔架构的路侧边缘计算设备，在处理激光雷达生成的3D点云中（无论是深度学习还是传统计算机视觉），都显示出了卓越的性能。本文介绍了基于第 11 代英特尔酷睿处理器和英特尔OpenVINO工具套件分发版的集和诚路侧MEC设备，用于支持基于深度学习的3D点云处理和镭神雷视一体机（激光雷达与摄像头）的感知融合计算。我们为车联网产业界提供了高性价比的路侧感知和路侧边缘计算解决方案。 背景：中国的智能交通基础设施的快速发展 近几年，国家有关部门出台多项产业政策支持智能交通发展，如《交通强国建设纲要》、《国家综合立体交通网规划纲要》和《国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》 等，均强调全方位布局交通感知系统是实现交通基础设施智能化的重要步骤。 车联网作为半导体、智能计算、无线通信、汽车制造和交通运输等行业深度融合的新型产业形态，在提升交通安全与交通效率方面拥有巨大的潜能。随着人工智能、边缘计算和移动组网等技术的快速发展，车联网的功能与性能也不断的完善和提升之中，将在未来的智能交通系统中将发挥重要的作用。我国高度重视车联网产业的发展，相继出台了《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》和《智能汽车创新发展战略》等系列政策文件。中国产业界一直在积极推动围绕C-V2X技术构建的车路协同技术路线。 路侧基础设施是车联网新基建的重要组成部分，其技术与标准体系正在持续完善之中，而相关的细分产业链（包括路侧感知、路侧边缘计算和路侧通信等）也在加速形成。 2020 年 8 月出台的《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》 明确指出要让泛在感知设施深度覆盖交通运输行业。2021 年 9 月，中国IMT-2020 (5G) 推进组所辖的C-V2X工作组发布研究报告《基于边缘计算的路侧感知融合系统研究》系统性地介绍了路侧感知融合的技术和产业发展现状[1]。 作为全球最领先的芯片厂商，英特尔也与包括镭神与集和诚在内的国内广大合作伙伴，加速研发相关的产品与解决方案，促进基于车联网的车路协同早日实现商用。 车路协同中的路侧感知与路侧边缘计算 如图 1 所示，车路协同依靠路侧感知设备（包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达在内的各类交通传感器）采集交通目标的原始信息（包括2D视频图像和3D点云等），交给路侧边缘计算设备进行分析计算（包括目标检测与目标分类）以及与感知融合，生成结构化数据用以表示交通目标的属性（例如车辆的速度与航向、交通事件的类别与影响范围等）。这些结构化数据被进一步处理成V2X消息，准确地说是I2V消息。这些I2V消息被RSU (路侧单元) 经由PC5 无线空中接口、或者5G/4G基站经由Uu无线空中接口发送给包括机动车和行人在内的道路交通参与者。