云告：比如说当车速很快的时候，就像我们交通的信息化里面

云的人生哲理

云的人生哲理之有大逻辑，是云本身是一个系统，它不仅是一个抽象的系统，是系统之中独立的一个有机体，它只是几个抽象概念中的几个有机体之间的一个“叠加”关系。

看了多云的经济发展、制度建设、法律建设和技术创新，也发现在这个过程中其实还有着许许多多的云，这里有技术层面的云，也有商业层面的云，当然还有其他的，比方说谷歌的云，其他的比如今天讲的360度云、用在微信、京东的云等等。

还有云的居住面积、使用面积等等，以及在智能化、服务化方面的一些表现，还有这些都是今天所谈的，今天听到很多技术层面的相关的讨论和报告，在实际应用的过程中会遇到一些困惑，遇到的问题不是那些复杂的数据层面上的问题，而是需要我们多去解决，或者是去研发。

比如说像我们所了解的交通云，大家可能很多已经比较熟悉了，它更多地是解决线下的通行问题，它是解决交通安全的问题，另外我们在交通的信息流的基础上，要能够提供交通的信息化的服务。这种数据包括整个车道数据、各类传感器的数据，包括这些道路的基础信息化的服务，这个服务包括数据、内容以及反馈，就像我们交通的信息化里面，可能在交通事故发生以后，大家还在网上对交通事故的原因，包括事故的处理方法进行投诉，去咨询这些。还有一个交通的大数据，它是我们的交通事故的监控视频，是不是会对发生交通事故的人员、交通的周边环境，包括案发现场，或者是发生事故现场的一些复杂的交通元素进行分析，包括视频图像，或者视频图像上进行相应的加工和整理，来辅助整个交通事故的调查处理。这个过程是不是能够通过这个数据做一些智能化的分析，来辅助我们制定出，比如说当车速很快的时候，什么样的道口能够进入交通事故的现场?当车辆发生交通事故后，有没有在现场发现了各种各样的情况?

师辉:我觉得就像以前说的，这个数据来自于交通事故发生的各种类型的数据，它是由公安交管部门根据这些类型的数据来标注的，像疲劳驾驶、严重交通违法、醉酒驾驶等等都会在交管部门的交通管理信息系统上进行呈现。交通事故发生后，如果通过这些数据，能够快速锁定肇事车辆的行驶路线，能够给我们作出风险评估，从而做出相应的管控措施，从而有利于我们对事故的精准治理。

二是数据是自动驾驶系统与人工驾驶进行有效对接的必要条件，如果通过大量的数据采集，把车辆的硬件条件、传感器条件、安全员条件、高精地图条件等这些条件，全面采集到一起，才有可能对这辆车做出科学的安全评估，有可能就能够做出一整套的风险管控措施。

另外，在收集到大量数据以后，我们还需要做的是深入分析这些数据能够提供的一些驾驶辅助的技术条件，有可能这些技术条件能够帮助我们对这些驾驶辅助的技术条件进行识别，帮助我们更好地制定对于这个车辆进行安全管控的标准。

《21世纪》:“车路协同”的概念在中国不断地被提及，但我们很少在中国真正看到“车路协同”。如果说将汽车和智能网联技术结合起来，有哪些汽车在智能化的道路上可以发挥更大的作用?

李蓓:我想说的是，车路协同对于自动驾驶的发展，包括电动化、智能化、网联化的技术都会起到重要的推动作用，其中车路协同的真正应用，包括在城市的场景下的自动驾驶都需要更好的路权。