聪明的车+智慧的路,车路协同能否助力中国自动驾驶弯道超车?

发布网友发布时间：2022-04-23 09:16

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热心网友时间：2023-10-11 06:52

还记得那句著名的广告语么——车到山前必有路，有路就有XX车，虽说是为了吆喝卖车，但也折射出了千百年来互为依存的车、路关系。及至100多年前，机械取代了畜力，汽车横空出世，并随之催生了现代路网和交通规则的出现，车和路的关系变得更加密不可分。当下，汽车的智能化、网联化已成大势，尤其是在5G、AI、大数据等硬核科技的加持下，新型的车路关系正在形成……

在日前闭幕的“第五届i-VISTA智能网联汽车国际研讨会”上，来自*、高校、科研机构以及汽车、通信、IT等行业的专家学者，围绕“5G融和智联新生态”的主题展开头脑风暴，最后达成共识：推进车路协同，应是中国乃至世界发展智慧交通的必由之路。

因为档次高、规模大，而且议题紧扣技术热点，前瞻行业趋势，已是第五届的智能网联汽车国际研讨会，不仅被誉为全球智联汽车产业的“头脑峰会”，更被视作行业的风向标。

在本届研讨会上，5G新基建和车路协同，成为频繁出现的两大热词，这也反映出：在5G新基建的推动下，车路协同迎来了发展的新机遇，中国自动驾驶有了明确的发展方向。

一、车路协同在中国备受关注

目前，全世界范围内的自动驾驶解决方案主要有三大类：单车智能（AV）、智能网联汽车（基于V2V的通信）、车路协同（CADS）。

其中，单车智能，它的车载系统很复杂，要求很高、也很昂贵，20万美元上下，但是它的视觉、计算功能却很有限。而最近兴起的智能网联汽车，可以克服很多单车智能的缺陷和障碍，提升它的性能，降低它的成本，也称之为聪明的车。

所谓车路协同，就是通过聪明的车、路感知设备以及I2X和V2X的信息交互对交通环境进行实时高精度感知（网络互联化）；它涵盖了不同程度的车辆自动化驾驶阶段；考虑车辆与道路供需间不同程度的分配协同优化（系统集成化）；通过车、路高效和协同执行感知、预测、决策和控制功能，形成以车路协同自动驾驶为核心的新一代智能交通系统。

简而言之，车路协同主要是把路和车考虑成完整的系统。

东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌曾在演讲中提到：由于车路协同的安全性、可靠性高，能用聪明的道路弥补智能网联汽车的不足，所以大大降低了自动驾驶的门槛。打个形象的比方，智慧的路如同是给车加了外挂，即便智能汽车某些性能达不到“聪明”绝顶，在车路协同的配合下，也能胜任智慧出行的需求。反之，如果没有智慧道路的助攻，势必对单车智能水平提出更高要求，这将导致智能汽车的研发制造成本显著增加。有数据标明，与追求单车智能相比，车路协同可帮助单车成本节省50%—90%。

2020年2月22日，11部委联合下发《智能汽车创新发展战略》，提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。

3月，工信部印发《关于推动5G加快发展的通知》，提出促进“5G+车联网”协同发展。11月，*颁布《新能源产业发展规划（2021-2035年）》强调协同推动智能路网设施建设，建设支持车路协同的无线通信网络，推进智能化道路基础设施建设。

由于智慧公路成为了“十四五”期间公路建设投入的重点，加上“新基建”战略实施带来的机遇，智能网联车路协同已经驶上“快车道”。

二、中国为什么要大力发展车路协同？

中国大力发展车路协同，仅是其长远成本相对较低、安全性高、可靠性高吗？

非也！

在自动驾驶领域，中国还是一个追赶者，而美国属于一个先行者。

谷歌母公司旗下的Waymo早前是谷歌自动驾驶部门，现在独立出来了，一直到现在都是全球自动驾驶领域的领头羊，在技术榜单中长期居于榜首。另外，美国还有非常多的自动驾驶领域的强者，比如出行领域的优步，汽车制造商的通用、福特，科技公司的特斯拉、苹果，等等。同时，美国在自动驾驶方面的相关法律法规也更加完善。

不可否认的是，中国虽然近几年借助通信技术、智能网联的超前发展，自动驾驶进入了快车道，但无论是自动驾驶里程还是核心技术水平都还有一定的差距。而中国自动驾驶相关产业要想追美、超美，就必须得走自己特色自动驾驶技术路线。

车路协同，正是中国在无人驾驶上弯道超车的机会。并且，在一定程度上，能否发展好车路协同，决定了我国自动驾驶产业未来的前景与命运。

三、好的不一定就是对的，中国适合发展车路协同吗？

有美国的相关专业人士就指出：L5级完全自动驾驶必须满足在所有道路、天气条件下的正常与安全行驶，这是几乎不可能完成的。由此可见，聪明的车+智慧的路，才是实现完全自动驾驶真正可行的路径。

车路协同的优势并非只有中国看到，美、日、欧等国如今也对这方面投入了更多的关注。目前，在推进车路协同方面，我国仍然是处于行业引领地位，这既得益于我国拥有一定的先发优势，一定程度上也源于我国特殊的国情。

首先是交通场景：国外地广人稀，交通环境单一，路边没有明确标识的地方都可以停车，单车智能就可以实现很好的效果；而中国人口密度大且集中，交通环境复杂多样，无法依靠单车智能实现高级别自动驾驶，必须依靠车路协同。

其次是基础设施投入：4G 不足以支撑车路协同的发展，只有高宽带、低时延、广连接等特性的5G才能充分满足需求。据德国数据公司IPlytics的数据显示，2019年8月前，中国已部署约35万个5G基站，大约为美国的10倍，中国在基础设施上有很大的优势。

在已经结束的“ 第五届i-VISTA智能网联汽车国际研讨会” 上，来自中汽院智能网联的夏琴就透露：中国的5G已经进入到规模化发展的一个阶段，现在三家运营商已经开通的5G基站已经超过了60万个，同时每周新增5G基站都在1.5万个左右。

四、车路协同当前落地的难题以及挑战

尽管车路协同是目前最好的自动驾驶解决方案，也是中国最适合发展的自动驾驶技术路线，但不可否认的是，车路协同对全世界而言都是一个全新的技术，整个行业都处于“摸着石头过河”的阶段。

看上去很好的东西，想要快速实现却非常困难。目前，国内落地的车路系统项目都在示范园区内，想要“出圈”大规模推广、应用到开放道路环境中，还需要克服大量的难题以及做好大量的准备工作。

比如基础设施改造成本方面：百度前自动驾驶事业部总经理、现自动驾驶初创企业中智行CEO王劲透露，将普通道路大规模升级为智能道路早期一公里所花费的成本最高能达到 400万元每公里，即便是随着许多设备自身成本在降低，道路改造的费用在未来也会在100万元每公里左右，这些成本是任何一家私营企业都负担不起的，需要全社会的共同投入。

另外，虽然我国的5G基础设施领先，但距离全面部署还有很长的距离，而且，车路协同的许多设备暂且没有专用频道，测试时也是与智能手机混用 5G 网络，这在以后肯定是不行的。

再比如个人隐私问题：匿名性是现代社会的基础，也是信息时代的悖谬。当车路协同真正实现时，想要获取一辆车的行驶轨迹、车辆状态甚至车内情况都轻而易举，如何保障公共信息安全与公民个人隐私安全又是另外一个难题。

还比如在硬件技术方面，路测的感知单元对于安全性、稳定性、可靠性、维护性有严格的要求，需要进行缜密的设计和反复的验证。而在组网技术方面，车辆和基础设施之间的通信方案目前也没有行业统一的方案。

同时，车路协同需要依靠多传感器融合技术，实时构建道路的交通流模型。由于在路侧的感知单元量众多，感知单元相互之间也会进行共享和同步，此时的传感器融合将是对数据更高层次的融合，相比对单个感知单元的融合，技术难度将会增大。

无论是成本、技术、隐私、标准、法律法规等方面，车路协同要想大规模落地还有很多的困难需要解决，车路协同的发展，需要*、科技企业、车企、通讯企业等多方参与。

但不可否认的是，目前已经有数十个车路协同相关项目落地，这些难点得到解决也只是时间问题。

写在最后：

汽车诞生一百年后的今天，借助5G和新基建，传统的交通正在将车和路融合在一起，更聪明的车和更智慧的路，二者相合，车路协同，将会带来全新的高级智能出行方式。

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