车路云一体化系统是通过新一代信息与通信技术将人、车、 路、云的物理空间、信息空间融合为一体，赋能网联车辆实现协同信息提醒/预警、协同辅助驾驶和协同自动驾驶等不同级别融合应用。作为支撑车路云一体化系统的基础设施， 路侧设备的 延时性能被提出严苛要求。

根据北京最新发布的《车路云一体化路侧基础设施 第1部分：建设指南》， 路侧 摄像机从采集图像到编码成视频流，整体时延不超过65ms 。工信部发布的《车路协同 路侧感 知系统技术要求及测试方法》则指出，路侧域感知时 延 D _rss

（ D _rss =传感器延迟 D _os +路侧传输处理延迟 D _st

）， 面向辅助驾驶类应用的感知能力等级（SL2），不能超过200ms；面向自动驾驶类应用的感知能力等级（SL3），不能超过100ms 。

然而行业现有路侧方案中， 低延时相机的视频流延时普遍在90ms左右 ，再结合 MEC 进行解码、检测、跟踪、融合等处理，路侧延时将达到150ms-200ms，无法完全满足车路云场景对实时数据的应用需求。

为此，臻识科技开创性地推出了“视频流+结构化流双流＜40ms”的超低延时技术方案 。该 方案基于视频全链路优化技术，将视频流延时大幅压缩；又通过 提升模型上板速度和优化多目标检测、目标结构化、多目标跟踪等算法，将结构化流延时控制在40ms内，从而实现在40ms内同时提供视频流和结构化流双流数据的超低延时方案。

在实际应用中，部分场景中的MEC可直接基于相机输出的结构化流进行分析和融合处理， 确保路侧端延时低至50ms ；若采用依托相机视频流结合低延时MEC的方式， 路侧 延时也可控制在90ms以内。

路侧延时与车辆面对突发情况时的“事件有效反应距离”紧密相关，面对同一突发情况，“事件有效反应距离”越短，留给车辆或司机操作的距离就越长，从而降低了事故发生的概率。以60km/h的车速计算，臻识低延时方案通过减少100ms-150ms的 路侧感知延时 ， 将“事件有效反应距离”缩短了1.67m-2.51m，为车辆和司机留下了更多的操作空间。

目前，臻识基于该技术已推出了低延时相机和低延时MEC两种形态的产品， 未来，臻识还将继续面向趋势，带来雷视融合低延时等更多产品方案。赋能车路云一体化建设。