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1924年，從米蘭到瓦雷澤，全長43.6公里，全封閉、無交匯、沒有行人，世界范圍內的第一條專為汽車使用的高速公路在意大利竣工，使用至今。
98年后，從去年中旬開始，全長438.619公里，全封閉、無人駕駛，從酒泉市北側到甘肅與新疆的交界處，由中交第一公路勘察設計研究院有限公司（隸屬于“中國交建”）牽頭，一條專供自動駕駛電動重卡行駛的公路技術方案也正在規劃可行性中。
如無意外，幾年后，世界范圍內第一條真正商業化的無人駕駛車輛專用公路將在甘肅建成落地。
為了實現這條公路的真正商業化，中交第一公路勘察設計研究院有限公司交通規劃設計院技術團隊向新智駕介紹，在設計這條公路之初，遵循的基本理念就是“夠實用、夠便宜、少花錢、辦夠事”。
取消沿線綠化、增加光伏發電站、取消交通安全設施、在兩車道中間放置換電站、車路協同、換電重卡、氫燃料電池重卡.....
這是一條專為滿足貨物運輸而生的公路，它身處河西走廊腹地，沿線均為荒漠無人區、地形平坦，這意味著該項目對安全性要求相對較低、道路環境簡單，也就有條件采用全封閉、全路徑、全斷面專供自動駕駛電動貨運車輛行駛的設計。
但問題是，這種技術設計方案能被大規模推廣至其他地區嗎？如果要大規模推廣的話，會面臨什么挑戰？該技術方案又有什么創新和特別之處？
要想實現商業化，首先得算一筆賬。
甘肅省酒泉市，地處河西走廊西端的阿爾金山、祁連山與馬鬃山之間，東去內蒙、西達新疆、北抵蒙古國、南下甘肅玉門等地，而這條無人駕駛電動貨卡專用公路，則串聯起了沿線礦產資源、工業園區、物流園區的交通運輸需求。
比如新疆就是碳煤儲量大省，新疆煤炭交易中心統計，新疆預測遠景儲量2.19 萬億噸，占全國的40.6%以上，居全國之首。
隨著國家“疆煤東運”戰略的提出，近年來新疆煤炭產量正不斷提升。
根據新疆煤炭交易中心預測，在2022年，新疆煤炭產量會達到約3.3億噸，且每年還在以20%以上的速度在遞增。
不過由于對煤炭的需求終端不在新疆本地，新疆臨近甘肅和青海方向的煤炭資源多是向外流出，雖說如今新疆煤炭的運輸四大環線已基本形成，但中交一公院技術團隊認為，考慮到居高不下的運輸成本、鐵路局車皮調配不足、貨運場站裝車效率低等原因制約，單單依靠鐵路運輸使新疆煤炭滿足東部沿海地區能源需求并不現實。
另外，酒泉市本身風能、光能資源豐富，近年來酒泉一直在大力發展風電基地和煤化工產業基地，其對新疆煤炭需求量也在不斷增大。
數據顯示，從2015年至2017年，甘肅省煤炭調入量分別為3250萬噸、3400萬噸和3500萬噸，其中從新疆調入1700萬噸、2380萬噸和2880萬噸，占比逐步提高，且絕大部分需要通過肅北明水進入甘肅酒泉。
因此中交一公院技術團隊透露，從2020年10月開始，中交一公院就開始策劃在酒泉新設計一條常規的傳統貨運高速公路，一方面這條公路可以作為疆外運輸新疆煤炭資源填補甘肅市場需求的快速通道，另一方面也可以滿足沿線鋼鐵生產基地、嘉東、嘉北（嘉西）工業園區、煤化工產業園、發電公司電能外送的運輸需求。
從沿線貨運需求看，該公路建成后，每天需運輸車422輛，每年需運輸貨物的總量則達1501萬噸。
不過隨著對項目可行性的深入研究，中交一公院技術團隊發現，該地區的綜合交通體系已經比較完善，如果興土木再建一條傳統貨運高速公路，并不能收回投資。
“但社會運輸需求還在，我們就分析如何能進一步降低貨運成本，而現在的公路貨運物流成本，人力成本和燃油成本各自占了兩大塊，結合當地特色，于是我們就想到了自動駕駛和換電重卡這兩種方案。”
中交一公院技術團隊表示，通過運用自動駕駛等新技術，較傳統公路貨運成本，這條新公路每公里的運輸成本僅需0.2元/噸，總運輸成本可大幅下降。
IEEE Fellow、戴升智能CEO、國際車路協同專家毛國強主導制定了這次項目智慧公路的整體技術方案，他對新智駕表示，這條公路并不是測試公路，而是需要商業運營，項目中的任何選擇都以需求驅動。
“我們在做車路協同的部署時，沒有預設任何技術路線。我們的核心需求只是基于車路協同，在確保經濟效益的前提下，讓自動駕駛電動貨卡在這條路上安全、穩定可靠地跑起來，然后再去解決各種問題。”
事實上，早在2010年中國科技部就曾在863計劃中提出要研究智能車路協同關鍵技術，近幾年北京、武漢、雄安等各地政府更是紛紛推動車路協同示范區落地，在公路上安裝5G基站、LTE核心網、激光雷達、毫米波雷達等設備，也已非新鮮事。
比如計劃在今年杭州亞運會前建成通車的杭紹甬高速杭紹段，在設計之初，就有考慮在中遠期，為高等級自動駕駛車輛提供車路協同式行車體驗。
但從整體看，目前自動駕駛車輛和車聯網還處于“各玩各”的狀態。
“路側設施究竟給自動駕駛車輛解決了什么問題，這是一筆糊涂賬。”
在毛國強看來，目前發展車路協同最大的痛點，在于缺乏清晰的商業模式，“誰也沒有辦法回答，路側設施，對提升自動駕駛車輛的安全行駛起到了什么作用。大家只是不管三七二十一，不對車輛需求進行嚴密論證，就一股腦地在路上堆各種設備了”。
另外，由于車路協同需要車與路、云平臺與車、云平臺與路側設施緊密耦合，涉及到的產業鏈較長，上下游相關的不同行業廠商眾多，行業尚未形成強有力的主導方，因此這幾年車路協同的商業化落地也始終進展緩慢。
再一方面，車路協同技術核心產品當下也還未完全達到落地水平，僅少數路段有部署RSU和其他感知設備，這也使得大部分車商對參與車路協同相關項目討論和對接興趣缺缺。
不過與其他車路協同示范區項目不同，由于酒泉公路項目是專為自動駕駛車輛設計，公路達400多公里，最終以商業運營為目的，且目前僅靠單車智能確實無法解決安全行車問題，對自動駕駛以干線物流的方式實現規模化商用有較大的推動作用，毛國強透露，很多車商一聽到這個項目就馬上想參與了，對刺激各方參與到車與路的協作中作用明顯。
而為了打通車與路協同耦合的壁壘，毛國強等人一方面要盡量降低項目部署成本，另一方面則需與車商溝通，弄清如果要使自動駕駛車輛在路上安全行駛，究竟還有什么問題待解決。
毛國強分析，自動駕駛車輛要想在高速公路上安全行駛，最核心需解決兩個問題，一是做到車道保持，二則是做好車間距保持，不過在現階段，僅靠單車智能無法做到，特別是惡劣環境、低能見度下的安全行駛，因此在路側安裝路側設施輔助安全駕駛就十分必要。
目前車聯網項目的RSU部署方案，大多是全線或者在主路部署RSU，“但我們咨詢了好多廠家，發現如果要400多公里全線部署RSU等路側設施，成本至少要20-30億元。”
在以往的車路協同項目中，為了監控車輛的運行狀態，路側RSU還需要每隔5-60秒獲得車輛運行時的重要參數，比如發動機狀態（啟動/關閉）、胎壓、電量、行駛速度、定位信息等。
但通過和車商交流，毛國強發現，設備并不需要那么頻繁地監控車輛的運行狀態，每隔15分鐘上傳一次數據就已足夠，因此也就不必要在全線部署RSU。
反復溝通和推導后，毛國強目前的規劃是，按車輛最低速度40kph估算，在路側每隔約10公里部署一套RSU，再在重點部分，比如分合流區、彎道、換電站出入口等，通過增設RSU與路側感知設備、平臺調度及車車通信的方式及時交互周邊車輛位置，也可以實現對車輛的實時監控。
根據該項目的技術方案，為了實現云平臺對車輛位置、所在車道和速度的精準實時監控，車輛控制被分為大、中、小三個時空尺度：
大時空尺度為車輛調度，如決定及動態調整車輛行車路線、導航等，通常決定車輛在幾公里或以上尺度的行駛；
中時空尺度則以路側RSU為邊界，對車輛的分段速度、車間距進行調節和控制，通常決定車輛在百米以上至幾公里的駕駛行為；
小時空尺度則為車輛的應急反應，如防碰撞、避障等，通常決定車輛在幾米至最高兩百米(即車輛視距以內)的瞬時駕駛行為。
其中大、中時空尺度由云平臺或邊緣基站管控，小時間尺度由車輛依靠單車智能與路側設施輔助完成。
“全程部署智能網聯凸起路標，每隔10公里放一套路側RSU，每套RSU的覆蓋半徑是300米，整個428公里算下來，這套技術方案既解決了問題，總成本還降到了2-3億元，是原來的10%。”毛國強表示。
同時，為了解決單車智能在雨雪、夜晚等長尾場景下的感知問題，根據規劃，在該公路兩側每間隔15米，還會部署智能網聯凸起信標，這是整個公路技術方案中另一頗為大膽和關鍵的設計。
所謂智能網聯凸起信標，一參與了該項目的智能駕駛解決方案供應商創始人對新智駕介紹，大部分的車路協同方案，都是在路側的燈桿或龍門架上放置攝像頭或激光雷達等傳感器，但酒泉至明水公路的這個技術方案，則是在地上安裝信標，“這是另一種理念，能夠大幅降低成本”。
根據介紹，凸起信標內置溫濕度、微波、地磁、震動等多種傳感器，使用無線通信自組網，可感知路面車輛位置、速度、所在車道、積水、結冰等狀況，也可通過燈光增強道路的標志線，輔助車輛實現精準識別車道線及車距預警，進而誘導調控車流。
另外毛國強還認為，這些凸起信標通過LED發光，可以起到增強車道線的作用，能大大提升自動駕駛車輛在惡劣環境下的行駛安全性。
這與美國交通部的看法不謀而合。
美國在車路協同領域的測試和研發經驗豐富。早在2009年，美國交通部就發布過智能駕駛（IntelliDrive）戰略，2015年7月，美國密西根州還開放了全球第一個網聯自動駕駛測試設施MCity，試圖模擬網聯汽車在城市、鄉村交通環境和基礎設施下的運行狀況。
去年初，美國交通部發布了系列名為《自動駕駛車輛對高速公路基礎設施的影響（ Impacts of Automated Vehicles on Highway Infrastructure）》的車聯網報告，指出道路標志線的規范化，是一種對于提升自動駕駛安全性最有意義的方式。
報告提到，從智能交通系統的角度來看，自動駕駛汽車在讀取 LED 標志（包括可變限速和可變信息標志）方面仍然面臨重大挑戰，同時認為，高速公路的路面標記應設計為在白天和夜間、干燥和潮濕條件下均可見和可檢測。
“現在看來，對于車路協同項目來說，增強車道線以使其更容易被自動駕駛車輛識別已經是一種必須去做的事，因為這樣既能明確地解決車的問題，成本還能大大降低，能形成清晰的商業模式。”毛國強表示，酒泉至明水的技術路線無疑值得也可以被大規模推廣至其他車路協同項目中。
但這實際上是對當下車路協同領域主流做法的挑戰。
一頭部智慧公路公司高管對新智駕介紹道，有觀點認為，車路協同的最終階段應該是協同控制，即通過路控制車，路的傳感器替代或大部分取代車端傳感器，當車與車在交互過程中正在或即將發生沖突時，由路側來調度車輛。
“業內大部分人談到車聯網時，都是在想如何通過路控制車，談的都是路為主，車為輔的車路協同。”
但該高管認為，現階段車路協同沒有必要也解決不了自動駕駛車輛視距范圍內的感知、控制等問題。
“就好像你在開車，車路協同坐在副駕，副駕的作用應該是提醒、警告，讓你注意到這邊有個人、那邊有個東西。它應該解決車輛超視距外，遮擋、看不見的問題，而不是去搶方向盤，不然會非常危險。”
不過目前酒泉至明水公路的技術方案，還有不少問題仍待解決。
首先仍是路端和自動駕駛車輛如何進一步緊密耦合的問題。
毛國強提到，在設計技術路線時，廠商們討論得最多的問題，就是路側設施安裝了以后，要怎么和車、云平臺對接，又要做什么去實現對車輛的管控。“做云平臺的、道路基建的、路側智能設施的、自動駕駛的...這涉及到不同廠商不同技術的相互銜接，還要經歷許多時間的磨合。”
另外就是如何確保電動貨車在公路實際投入使用時的連續、穩定、可靠運行。
按照規劃，投入使用后，公路和自動駕駛車輛要保持7x24小時、全年無休的運營。“貨車拉貨幾十噸，要在這種前衛的技術路線下，能夠實現信號的實時、穩定傳輸，做到連續的高強度運營，大家心里實際上也是不確定的。”中交一公院技術團隊表示。
但中交一公院技術團隊同時認為，從可行性和經濟性的角度看，這個項目的技術方案，有可能成為行業催化劑，刺激車、云與道路更緊密耦合，并為全國其他公路路段落地車路協同提供借鑒。
前述自動駕駛解決方案供應商創始人則對新智駕表示，如果該公路技術方案要大規模推廣，遵循的演進路線，應該先是自動駕駛車輛專用公路，再是普通公路上的專用車道，最后才是在開放的公路上混行。
從馬車跑的馬路，到汽車跑的公路，每次交通工具的變革，除了會使得道路形態發生變化，隨之而來的，還有相應的交通法規、交通組織甚至城市形態在漫長歲月里的逐漸演變。
車與路的智能化和數字化正不可逆轉地到來，從全球第一個網聯自動駕駛測試設施MCity開放到幾年后這條全球第一個自動駕駛車輛專用商業化公路的建成，大約要花10年。
那基于車聯網的自動駕駛車輛，要在普通、開放的公路上混行還要多久才能實現？這條酒泉至明水的公路又會是未來自動駕駛車輛專用高速公路的樣子嗎？
“電和電網、汽車和高速公路，他們都是花了近百年的時間，才到規模普及使用的程度。”前述智慧公路公司高管則表示，“自動駕駛車輛和車路協同也一樣，它們是時代的產物，需要整個產業一起發生巨大的變化，不要用一兩年的視野去看待它們的發展。”
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