让“智慧的车”行驶在“聪明的路”上

让“智慧的车”行驶在“聪明的路”上 字体： 小 中 大 分享到： 让“智慧的车”行驶在“聪明的路”上 2022-03-28 08:14:17 来源：人民邮电报

自动驾驶技术是影响未来汽车产业发展的重要因素。随着自动驾驶技术的成熟和商业化进程的加快，汽车将不再是从属于人的驾驶工具。汽车的核心价值部件由体现动力和操作系统的传动系统，变为体现自动驾驶水平的智能软件系统和处理芯片。司机的手脚和眼睛将被解放，出行过程中的娱乐、社交、消费场景将被彻底打通，打开一个万亿级的市场。作为信息通信、互联网等诸多领域一系列先进技术的集大成者。，道路协同自动驾驶将在高等级智能道路的加持下，成为建设新型智慧城市和新一轮科技创新与产业竞争的高地。

什么是车路协同自动驾驶？

目前自动驾驶(AD)和车辆-基础设施协同自动驾驶(VICAD)有两条技术路线。其中，AD主要依靠车辆自身的视觉、激光雷达等传感器、计算单元、线控系统进行环境感知、计算决策和控制执行。VICAD是在AD的基础上，通过先进的车辆和道路感知定位设备(如摄像头、雷达等)，实现对道路交通环境的实时、高精度感知定位。)，并按照约定的协议进行数据交换，从而不同程度地实现车辆、道路、人之间的信息交换与共享(网络互联)，并覆盖不同程度的车辆自动驾驶(车辆自动化)，考虑车辆与道路之间的协同优化(系统集成)。通过车辆自动化、网络互联、系统集成，最终建成车路协同自动驾驶系统。VICAD不仅可以提供更安全、更舒适、更节能、更环保的驾驶方式，也是城市智能交通系统的重要环节，是建设新型智慧城市的核心要素。

VICAD是AD的高级发展状态，是一个由低到高的渐进发展过程。清华大学智能产业研究院和百度Apollo发布的《自动驾驶车路协同关键技术及前景》白皮书认为，可以分为三个发展阶段。第一阶段是信息交互与协作，实现车辆与道路之间的信息交互与共享；第二阶段是协同感知。在第一阶段的基础上，发挥路侧感知定位的优势，与车辆进行协同感知定位。第三阶段是车辆和道路能够实现协同决策和控制功能，能够保证车辆在所有道路环境下实现高等级自动驾驶。

国内对VICAD的研究和开发非常迅速。第一阶段，VICAD已经在多个城市进行了大规模的测试验证和试点示范，并逐步进行商业化运营。第二阶段，VICAD还在部分城市进行了建设部署和测试试验。充分验证了道路的协同感知能力，也探索了一些场景下基础设施的协调控制。

国内很多企业都在大力发展车路协同自动驾驶。智行在车路协同自动驾驶方面走在行业前列。通过车路智能融合，在全球范围内开创了以路为主、车为辅的基于车路协同的高水平自动驾驶方案，实现整体降本增效，更快实现规模化应用。

蘑菇联盟是较早完成“车陆云一体化”方案验证的自驾企业之一。CTO郭此前表示，通过云数据的融合计算，可以实现大范围的智能预测和调度，为自动驾驶车辆提供大范围的预警。车、路、云的配合，才能保证自驾更安全的落地。

为了尽快实现自动驾驶规模商用，需要进一步深入开展车路协同深度集成系统的R&D测试，加快高等级智能道路的建设和部署，在保证自动驾驶安全运行和快速商用的同时，为智能交通、智慧出行和智慧城市建设提供高维数据，带来更多新的智能应用。

铺设“智能道路”,实现车路协同

目前，汽车工业正在经历一场深刻的变革。电动化、智能化、网联化、共享化将成为未来汽车产业发展的主要趋势。清华大学教授张亚勤说:“一方面，能源消耗、环境保护、供需失衡、交通拥堵、行车安全等给汽车工业可持续发展带来的挑战与日俱增，这就要求汽车工业抓住新的机遇，提供新的解决方案。另一方面，新一轮科技革命推动科技公司、创业公司、新模式运营公司等外部力量加速跨界进入汽车领域，汽车的产品属性、产业价值链、生态结构将完全不同。”

《国家信息化“十四五”规划》指出，要加快智能网联汽车道路基础设施和5G-V2X车联网示范网络建设，提高车载智能设备、道路基础设施和智能控制设施的“人、车、路、云、网”协同能力，实现L3级以上高级自动驾驶应用。

《自动驾驶的车路协同关键技术与展望》白皮书认为，如今，自行车智能自动驾驶规模商业化面临巨大挑战，车路协同自动驾驶可以解决自动驾驶安全性、奇数限制、经济性等一系列问题，帮助自动驾驶车辆提升环境感知、计算决策和控制执行能力，加速自动驾驶应用的成熟，是自动驾驶未来发展的必然选择。

白皮书特别指出，在这一过程中，高等级智能道路是发展车路协同自动驾驶的一大需求。不同级别的智能驾驶汽车需要不同级别的道路支持，才能实现车路协同自动驾驶的规模商用。

如何建设高等级的智能道路？

目前，虽然车路协同自动驾驶已经成为我国发展高等级自动驾驶的明确技术路线，但不同级别的自动驾驶汽车为了实现规模商用，对道路容量的要求是不同的。其中，L4和L5级车辆只需要低容量的道路，而L2和L3级车辆如果要实现规模商业应用，则需要高容量的智能道路来支持自动驾驶车辆。

我国高速公路数量庞大，需要分层次规划建设。数据显示，截至2020年底，我国高速公路总里程约519.81万公里，高速公路里程约16.1万公里，位居世界第一。将如此庞大的高速公路系统建成智能高速公路，需要合理的建设方案和技术路径。智能高速公路建设不可能一蹴而就。不同的道路条件不同，对智能的需求也不同。白皮书指出，中国智能道路建设要考虑地方道路不同的功能需求，划分智能道路的智能化等级，规划建设不同智能化等级的道路。

从服务不同等级自动驾驶汽车商业化的角度出发，白皮书认为，要加大力度建设具有协同感知(全方位高精度协同感知)、协同决策和协同控制能力的智能道路，部署和建设配套的智能设施(感知设施、计算设施、通信设施、定位设施等。)和云计算网络(MEC、区域云或中央云)，从而全面支持车路协同自动驾驶技术的演进和规模测试。

建设高等级智能道路，大力发展车路协同自动驾驶，构建安全便捷高效的智能出行服务体系，是建设现代化经济体系的内在需要，也是全面建设社会主义现代化强国的有力支撑。

路协同自动驾驶规模化商业化是一个渐进的、局部到全面的过程。首先需要在关键技术上实现突破，比如VICAD系统、车路高效通信、云控制平台等。其次，智能汽车的普及率和智能道路的覆盖率需要达到一定的水平；最后，要在政策、法规、标准等方面提供足够的保障和支持。

在政策法规层面，国家和地方政府出台了自动驾驶道路测试管理规定，这在一定程度上推动了自动驾驶全国开放道路测试进程，加快了自动驾驶的应用步伐。在标准层面，由工信部、国家标准化管理委员会、交通运输部、公安部归口管理的相关标准化组织，牵头制定了自动驾驶、智能网联、车路协同等多项相关技术标准。但车路协同和自动驾驶的道路基础设施、云控基础设施平台、功能安全和预期功能安全等核心技术标准的制定仍需加快，汽车、信息通信、交通、安全等行业标准组织间的有效协调也有待加强，以尽快构建和完善车路协同。

高等级智能道路具有显著的经济性。

部署高等级智能道路具有显著的经济性，不仅可以满足车路协同自动驾驶汽车规模化商用的发展需求，还可以解决低等级自动驾驶和车联网的发展问题，支撑智能交通、智能交通管理、智能高速和智能出行服务的发展，开展新型智慧城市建设。

公安部的统计数据显示，到2020年底，中国的汽车数量已经达到2.81亿辆。白皮书称，结合道路总里程数据，可以估算出每辆车只要节约1.98万元的成本，每公里道路就可以投入100万元进行智能化改造。而且随着车路协同自动驾驶的大规模落地，可以预测每公里智能道路的升级成本将在100万元以内。

以北京为例，每辆车只要省下2000元，就可以每公里道路投入50万元左右，每个路口投入81.84万元升级智能化设备。

从宏观上看，部署和建设高等级智能道路有两个好处。第一，避免重复投资建设。高等级智能道路具有全方位、高精度的感知识别能力，能够充分发挥道路系统和设备设施的优势，研究并提供交通监控执法、舆情监测、公共安全管理等能力，为交通、公安、城建等多个政府部门提供基础数据和基础能力服务。，从而最大限度地提高设备设施的利用率，避免重复投资和设备浪费。

二是允许更多的服务模式和商业模式被探索。高等级智能道路具有对车辆、道路、行人、云等高维数据的采集和实时处理分析能力。除了服务于车路协同自动驾驶，还可以不断探索和开展更多的商业运营服务创新，如智能交通管理服务、城市智慧出行、车辆安全管理等。，通过各种服务为高等级智能道路带来利润，实现智能道路价值最大化。

实现新型智慧城市的建设。

高等级智能道路是未来智慧城市建设的重要基础设施，是数字双城建设的关键基础。借助道路全息感知和边缘云智能决策，实现物与物、物与人、物与网、人的泛在连接，提升传统基础设施的建设质量、运营效率、服务水平和管理水平，解决城市供需平衡面临的一系列突出问题，助力城市高质量发展。

通过智能道路构建城市综合感知系统，提升城市安全管理水平。接下来，在智能道路建设的基础上，通过智能道路实现城市的综合感知(智能化)、态势监测(可视化)、事件预警(可控性)，提高城市的综合管理和安全管理能力。

智能道路支持节能环保体系建设，有助于实现“双碳”目标。高等级智能道路的建设将极大地促进节能环保的新型智慧城市建设，例如，实现设备再利用、避免重复建设、节省政府财政支出、节电节能等。

随着高等级智能道路综合感知能力、大数据汇聚处理能力、车路协同服务能力被深度利用，一站式出行将成为可能，便捷换乘、便捷支付、共享出行将在不久的将来成为现实。

全球车路协同自动驾驶仪的发展现状

美国、欧洲、日本等主要发达国家和地区在发展自行车智能自动驾驶的同时，非常重视车辆与道路的协调自动驾驶，在政策法规、技术研发、示范应用等方面进行了一系列创新探索。

在保持自行车智能自动驾驶领先优势的基础上，美国开始重视车路协同自动驾驶技术的研究、测试验证和商业化探索。目前美国的自动驾驶主要是基于自行车的智能自动驾驶。为了保持自动驾驶的全球领先地位，美国交通部(DOT)连续发布了自动驾驶战略V1.0-V4.0、智能交通系统战略计划(2010-2014年)、(2015-2019年)、(2020-2025年)等顶层计划来支持发展。与此同时，美国也开始重视车路协同自动驾驶的发展，提出了网络化自动驾驶(CAV)的概念。美国联邦公路管理局(FHWA)开发了CARMA平台和CARMA云，以支持协调驾驶自动化(CDA)的研发。美国联邦通信委员会(FCC)为C- V2X分配了5.905 GHz至5.925 GHz专用频谱，并从DSRC向C-V2X转移了5.895 GHz至5.905 GHz频段的10MHz。在车辆与智能交通系统深度融合方面，由DOT牵头的美国国家ITS参考架构ARCIT已经演进到9.0版本，兼顾车辆与道路的协同自动驾驶。

欧洲在发展自行车智能自动驾驶的同时，非常重视自行车智能和车路协同自动驾驶的协调发展。欧盟道路运输研究咨询委员会(ERTRAC)于2019年发布了“connected自动驾驶路线图”。提出的目标是:2022年网联自动驾驶与大数据可信平台开放数据交互；2025年，下一代V2X将提升L4的自动驾驶能力。ERTRAC明确提出了ISAD(infra structure Support Levels for automatic Driving，自动驾驶的基础设施支持水平)以促进车辆和道路的协调落地，并对道路基础设施进行了分类，以支持自动驾驶的发展。

日本的车路协同基础设施有很强的优势。日本在车路协调方面，2007年完成了Smartway东京地区部分道路的测试，2009年完成大规模测试和推广应用。2011年，基于Smartway项目开发的ITS Sport系统开始在日本所有高速公路上安装使用，全国已安装1600个ITS Sport系统路侧设备，城际高速公路安装间隔为10至15公里，城市高速公路约为4公里。其Sport系统提供自适应巡航、安全驾驶、盲点检测、道路拼车辅助、电子支付等服务。这些道路基础设施为车路协同自动驾驶的发展提供了良好的基础。(作者玄月)

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