智能車、路端加持，車路協同概念如何照進現實？|2019全球智能駕駛峰會

2004年上映的電影《機械公敵》中，曾有一幕這樣的情節：威爾·史密斯飾演的戴爾·史普納在大街上駕駛著一輛全自動汽車，這輛車不僅可以準確甄別周遭交通情況，還能識別駕駛人的狀態。

彼時影片情節驚為天人，但有一個問題是：交通環境復雜多變，威爾·史密斯的全自動汽車如何在有限的感知范圍與視距之內，應對千變萬化的復雜交通問題？

將這個問題放置于當下其實就是，即使自動駕駛車輛即將邁向量產，但汽車作為交通系統中孤立的一點，要如何獲取全局的交通信息？

有人專注于將傳感器性能與單車智能發揮到極致，但也有人著力于車路協同方案，用路端的智能賦予自動駕駛更多的智能與安全。

從HBAT巨頭們紛紛提出車路協同方案、到一些交通系統的升級改造、到自動駕駛車輛進駐各個城市的智能道路示范區，車路協同越來越從概念變成現實，也在從試點示范推向更大的試點規模。

當汽車擁有車路朋友圈

最初，國內車路協同項目僅是作為一個科研成果出現，最早見于清華大學教授/自動化系工程研究所所長、國家“863”計劃先進交通技術領域專家張毅率領的團隊項目。

該團隊從2011年開始研究車路協同技術，直到2014年才推出第一個體系研究成果，此時距離車路協同的產業化還十分遙遠。

當時，車路協同的場景測試規模還很小，僅有10家單位、10輛汽車在2個路段、1個路口進行實際道路測試和演示。而當時美國底特律的一個CAMP（Crash Avoidance Metrics Partnership）項目，已經在3000輛汽車上做測試實驗。

隨著自動駕駛行業的興起與5G、V2X技術的成熟，車路協同可以采用先進的通信技術和新一代互聯網技術，全方位實施車與車、車與路和車與人的動態實時信息交互，在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上，開展車輛協同安全和道路協同控制。

由上圖可見，車路協通過各種無線通訊的方式，將車與車、車與路、車與云端連結起來，逐步生出了自己的朋友圈。而這其中有幾個關鍵要素：車載設備、路側設備、通訊與計算能力。

而涌進車路協同領域的各路玩家，諸如互聯網巨頭HBAT的車路協同方案也大多圍繞這幾個關鍵要素進行，并且已在各不同項目中落地。

百度很早就向業界開放Apollo 無人車在車路協同領域的技術和服務，研發符合自動駕駛場景需求的路側感知能力 。9月26日，新智駕在體驗百度面向長沙市民推出的 Robotaxi （自動駕駛出租車）時，發現其Robotaxi 已經擁有了車路協同功能。

在車內可視化的交互屏幕上，百度 Robotaxi 只能感知到傳感器視距之內的車輛與人群，視距之外即盲區。而智能路端的路側感知單元與邊緣計算會將 Robotaxi 視距之外的車輛信息、紅綠燈讀秒數、前方道路施工、前車占道等內容反饋給裝有Apollo定制版OBU（車載單元）的 Robotaxi，從而使 Robotaxi 具備車路協同能力。

這樣的智能路端設備，百度在長沙智能駕駛道路示范區的32個路口皆有部署。百度自動駕駛技術總監陶吉表示，L4級自動駕駛需要具備可匹配的車路協同，而智能網聯城市道路可以驗證L4級 Robotaxi 的車路協同配合能力，能夠實現跟L4級自動駕駛車相同水準的精度、時延，很好地補充了自動駕駛車輛由于車載傳感器視覺盲區或視覺距離限制造成的能力不足。

事實上，早在去年百度就聯合千方科技在京津冀延崇高速公路北段，部署了面向自動駕駛的車路協同智能路側設備。

有趣的是，另一巨頭阿里也在今年年初豪擲35.9億收購了千方科技15%的股份，二者在車路協同上的較勁也浮出水面。不過相比百度的平臺開源，阿里更專注于封閉的路端。其發展車路協同擁有菜鳥聯盟場景、ET城市大腦等助攻，志在實現對路的掌控。

 而騰訊在其今年的數字生態大會智慧出行分論壇上，直接發布了5G車路協同開源平臺，聚焦于基于邊緣計算的車路協同。

不造車的華為選擇了從車路協同、聰明路和智能車三大領域全面發力。先后發布了C-V2X芯片、首款商用C-V2X RSU（路側單元），OceanConnect智能交通平臺，移動數據中心MDC600向此進軍。 

在此前的2019世界新能源汽車大會上，華為更是拿出了集全球首款5G車載模組、全球第一個支持5G+C-V2X技術的模組、全球第一個支持從4.5G平滑演進，三個頭銜于一身的5G車載模組MH5000。

可見，在車路協同領域，各個玩家都進入了真刀真槍的實戰階段。

政府推動、側重不同

車載單元、路側單元、邊緣計算單元...等智能車端與路端設備將車路連結在一起，有望提升駕駛智能與安全，打造智慧交通樣本。但產業化的背后意味著巨額的研發成本、測試成本、設備鋪設成本...這并非舉一家之力就可以達成。

在這場實戰中，政府起著相當重要的推動作用。2019年7月，交通運輸部發布的《數字交通發展規劃綱要》指出，推動自動駕駛與車路協同技術研發，開展專用測試場地建設。

在此之前，全國大大小小的試點示范區已暗自展開較量。雖然都同為與智能駕駛相關的試點示范區，但就其規劃以及側重點來看，各個示范區的發力點各有側重。

北京的國家智能汽車與智慧交通（京冀）示范區，就以智能汽車與智慧交通為主要方向。2017年全球第一條V2X潮汐車道在該示范區正式對外投放使用。試驗道路全長12公里，含公交專用道、潮汐車道、主輔路等復雜交通環境。具有車聯網功能的汽車在該路段行駛，可實現盲區提醒、緊急車輛接近、行人闖入、綠燈通過速度提示、優先級車輛讓行等功能。

而專門針對城市級車聯網的示范區，無錫車聯網（先導區）就是很好的例子。

2018年無錫開始構建城市級LTE-V2X 車聯網應用測試驗證環境，進行平臺建設、規?；瘧抿炞C。2019年5月，經江蘇省推薦，工信部正式支持創建了江蘇（無錫）車聯網先導區。

一年時間里，該項目建成了240個交通路口、5條城市快速道路、1條城際高速公路，道路總長280公里，覆蓋無錫城區170平方公里的區域；部署6公里半封閉城市道路、4.1公里封閉高速道路和180畝國家智能交通綜合測試基地等3種自動駕駛綜合測試環境。

而國家智能網聯汽車（長沙）測試區，則是以自動駕駛研發、產業聚集發展為主要方向。測試區建有228個智能網聯汽車測試場景，模擬場景類型最多，綜合性能領先，測試服務配套最優，5G覆蓋范圍最廣。

測試區包含一百公里開放道路與100公里智慧高速。100公里開放道路全長135公里，全線支持L3級及以上的自動駕駛車輛車測試。100公里智慧高速公路分為：標準路端（以智能駕駛車輛安全應用為主）、測試路端（以量產的自動駕駛車輛與V2X車輛測試為主）、示范路段（部署全息感知設備）。在國內高速環境下缺乏測評、示范環境的情況下，100公里智慧高速公路補足了這個空缺。

不同以上的示范區，國家智能網聯汽車（武漢）測試示范區更是頒出了首張自動駕駛商用牌照。該示范區位于武漢開發區智慧生態城，一期道路全長28公里，是全國首個基于5G通訊技術V2X車路協同系統全覆蓋的智能網聯汽車示范區，公交車、環衛車、出租車、物流車等多種車型自動駕駛場景同時開放。

據不完全統計，目前全國的示范區已經超過30個，包括上海、北京-河北、重慶、無錫（先導區）、杭州-桐鄉、武漢、長春、廣州、長沙、成都等10個國家級示范區。測試場景也逐步從封閉轉向開放、從單一到多元、從城市轉向高速，車路協同正在由試點示范推向規模。

車路協同任重道遠

舊有的汽車的供應鏈體系正在被重塑，人們對未來汽車的想象也更趨向電動化、智能化；同時未來道路也被寄予厚望，希望為汽車安全提供更多的冗余與保障，提升交通效率。

大唐高鴻車聯網事業部技術總監張杰也認為，車路協同可以通過道路管控和信息發布來實現交通流的均衡，提升交通的整體通行效率。

對自動駕駛而言，最基礎的功能是實現環境的動態感知，因此對單車智能的傳感器和算力要求非常高，使用車路協同可以有效分擔車端、路端的感知壓力和算力壓力。對限定區域的自動駕駛而言，部署路側單元和計算單元是降低成本非常行之有效的方法。

其次，車路協同還可以實現協作駕駛?；趩诬囍悄艿淖詣玉{駛只能進行個體行為控制，無法進行車與車之間的行駛意圖交互。在目前自動駕駛方案都偏于保守的情況下，行駛過程中，兩輛檢測有碰撞風險的自動駕駛車可能會存在同時停下，同時起步的情況，導致較低下的通行效率。

此外，車路協同在道路資源的動態管控和高精定位輔助方面也能發揮比較多作用。

國家特聘教授、悉尼科技大學教授毛國強此前公開表示：他們在研發一種基于在城市道路及其周邊部署大量成本較低的、集成多種傳感器的無線信標的智慧公路基礎設施來實現高精度的定位和感知，從而克服當前單純依賴車載設備進行定位和感知在復雜環境下精度與可靠性不高的缺陷，實現輔助車輛定位、行人碰撞預警、路況預警及道路健康狀況監測等智慧公路多種重要功能，保障在復雜環境下的行車安全和提高交通效率。

那么在車路協同的具體實踐中，如何形成統一的智慧交通出行體驗？以及如何保證車路協同不會造成基礎設施的重復建設和混亂？

10月26日-10月27日，由江蘇省工業和信息化廳、江蘇省公安廳、江蘇省交通運輸廳、蘇州市人民政府、長三角G60科創走廊聯席會議辦公室指導，蘇州市相城區人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會、雷鋒網新智駕承辦的2019年全球智能駕駛峰會將在蘇州舉行，共同探索車路協同的技術思考與實踐。

大唐高鴻車聯網事業部技術總監張杰，國家特聘教授、悉尼科技大學教授毛國強均確認出席本次峰會。

此次峰會將延續過去強大陣容，鏈接主機廠、國外內一級供應商，自動駕駛解決方案商、核心零部件等自動駕駛上下游企業，以及國際通訊商、5G巨頭、車路協同代表企業、 最大的出行運營商，從不同的視角共同探索自動駕駛應該如何走向量產化，單車智能和車路協同之間應該如何相互演進、并且有效促進自動駕駛的商業化進程。

更多詳細議程，點擊文末“閱讀原文”或點擊雷鋒網(公眾號：雷鋒網）官網查看：https://gair.leiphone.com/gair/ad2019。 

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