车路协同——自动驾驶的终极之路

1. 车路协同——自动驾驶的终极之路

   
     
    随着近些年自动驾驶技术的逐渐成熟，越来越多的车企公司都能够进行自动驾驶的实际路测，来对外对公众展示目前最新技术能够达到的水平。而随着技术的逐渐进步，越来越多的业内人士逐渐发现单靠单车智能似乎无法解决应对城市道路中的复杂多变的情况，而为了自动驾驶汽车越来越安全的终极目标，超越人类驾驶员便成了外界对于该项技术的渴望。要完成这一目标，单靠单车智能在目前的阶段来看，还十分难以实现，而此时车路协同技术也就应运而生，为的便是解决单车智能所无法解决与处理的一些复杂危险场景。 
     
      单车智能 vs 车路协同   
    先简单介绍一下单车智能与车路协同的定义。 
     
    其实两者的区别很好理解。   单车智能   认为自动驾驶还是得信自己（自己车），自己的传感器、自己来运算，然后自己来执行，并不需要联网，也不需要别人。而且周围交通参与者即将要进行的动作，也靠自己预测。比如路边的行人是不是要过马路、或者前车是不是要变道，都按感知和经验知识（大数据学习）来做出判断。 
     
    而   车路协同自动驾驶   （VICDA）则认为：除了自己的感知单元，我也可以接受路、其他车、信号灯等各个信息来源的消息，即便是自己的雷达不够，也有“上帝视角”来补足。我算力不够也无所谓，强大的云计算来补足算力，算好了下发给我决策，我来执行就好。我只是智慧交通网络里的小节点，与身边交通参与者发生着各种信息的交互。 
     
                                       
    而这两种思路都各有优势。   车路协同是单车智能的高级发展形式   ，能提升自动驾驶的安全性、单车不需要再那么多的雷达传感器、也不需要不断提升算力，将会整体范围降低自动驾驶普及的成本。但与此同时，车路协同需要城市的基建做出大量建造修改，这方面的成本将会是巨大的，并且也需要一个业界公认的标准或范本来进行指导，才能避免不同自动驾驶汽车与车路协同单元的输入输出源不一致。 
     
     车路协同的优势  
     
    车路协同的优势主要有以下几点： 
     
    首先，   它将极大提升自动驾驶车辆的行车安全性   。众所周知，目前自动驾驶业内极其难处理的一个场景便是“鬼探头”，即在有盲区的区域突然出现一个未知的障碍物。别说是自动驾驶汽车，对于经验不那么丰富的人类驾驶员，这种场景都是极其危险并极易出现交通事故的。而目前的单车智能针对这种场景主要是通过危险场景的识别来降低车速，减少紧急刹车时所产生的制动距离。或者是通过感知跟踪算法，对之前已经出现的障碍物，现在处于盲区遮挡的情况进行跟踪，来给出更加精准的预测。但无论哪种方式，其实都很难去完全处理这种危险场景。而车路协同设备的接入，可以给自动驾驶汽车开启“上帝视角”，给到车辆自身传感器所无法感知到的障碍物信息，来帮助决策规划算法做出更加合理安全的决策，来保障乘客的安全与舒适。 
     
                                       
    第二，   可以理解周围自动驾驶汽车的意图   。车路协同的另一个应用便是车间通讯。通过车间的信息传递可以让周围的自动驾驶汽车能够更加互相了解对方的意图，而做出更加准确的判断。从这一方面来说，也就极大降低了预测算法的难度，提升了预测算法的准确性及稳定性。 
     
    第三，   可以极大提升城市的通勤效率   。通过城市大脑的交通流调度，可以让车辆合理地选择出行路线，避免了多数车辆拥挤在城市主干道上导致交通拥塞的情况。通过交通调度算法，可以极大缓解目前困扰大家的堵车难题，甚至可以智能调度红绿灯的时长，来让道路变得更加的通畅快捷。 
     
     车路协同的问题与挑战  
     
    车路协同的优势是非常多的，能够带给我们日常生活诸多的便利，也能为自动驾驶的最终落地带来希望。但现阶段来看，车路协同也存在着不少的问题与挑战等待解决。 
     
    首先便是   网络通讯的延迟问题   。都说5G普及之后收益最大的将会是自动驾驶，这话不错，自动驾驶的数据量之大是目前的网络传输所难以承受的，随着5G技术的发展与应用，将会对自动驾驶及车路协同带来质的改变。但是另一方面，网络的延迟与稳定问题也将困扰着相关从业人员。一旦无线信号强度出现不稳定或互联网传送带宽不稳定，那么远程遥控（ 比如5G 云代驾）将非常危险，对乘客和道路上其他人造成安全威胁。 
     
    所以，   现阶段依托遥控的云代驾会被很多自动驾驶公司认为是“不安全的技术”   ，不允许通过远程遥控来控制车辆的方向盘和油门刹车。再加上现在网络延迟还是经常会有，如果遇到危及情况，加上延迟时间，急刹车根本刹不住。 
     
                                       
    其次便是   网络安全问题   。成熟安全的无人驾驶系统，要求将车辆控制模块完全与联网的模块进行彻底的隔离，彻底杜绝远程遥控可能带来严重的网络安全问题：防止黑客获得车辆控制方向盘、油门、刹车的权力。所以，有些公司认为：车辆可以实现远程遥控，是严重风险漏洞。如果黑客通过网络手段获得城市汽车的操作权，对于道路安全来说，那将是致命的。 
       
                                       
    最后便是   基建设施的维护问题   。假设：10公里道路安装50个智慧路灯杆，如果一个路灯杆在365天里有一天不正常工作，那整条道路的可靠性就只有87%。开10次有一次可能会出危险，这样的自动驾驶还可信么？如果自动驾驶的安全依赖于车辆本身时，它发生问题的概率是小范围的、可控的。但如果这种依赖放大到整个交通环境中时，出现问题的概率反而会被放大。做车的时候会不断强调安全和冗余系统，而放大到全城的交通参与者，设备是不是正常、信号是不是可靠、信息是不是及时，就更无法保障了。 
     
     总结  
     
    总体来说，车路协同将会是未来自动驾驶落地的重要环节之一，有了车路协同的帮助，自动驾驶真正的落地与运行才成为可能，且自动驾驶的安全性及稳定性才能够得到保障。但与此同时，车路协同目前也有着诸多的问题与挑战亟待解决，只有充分解决并测试了这些问题，群众对于自动驾驶这种新兴技术才能够充分信任。另一方面，车路协同的基建建设也离不开政府的大力支持，未来全自动驾驶的真正落地也需要各方面的努力配合才能够真的成为现实。 
     
    参考链接： 
    [1] https://www.zhihu.com/question/439814766 
    - End - 
   
     

2. “车路协同”才是自动驾驶技术落地的最终答案？

 文/笑笑
今天早上打车的时候，师傅突然指给我看：“你看那辆车开得贼慢贼规矩，肯定是自动驾驶。”超过去一看，果不其然。可以说，现有的量产车自动驾驶系统还是很“不人性化”，意思是一眼就能看出是机器在驾驶，并非是人。
近几年，关于自动驾驶的讨论层出不穷，现在的量产车上搭载的大多是L2以及宣传为L2+、L2.5等等的自动驾驶系统，但其实现在也已经可以体验到更高级别的自动驾驶技术了。比如谷歌母公司Alphabet旗下的Waymo就已经能够实现无需安全员的Robotaxi运营。
今年2月，国家发改委等11个部委联合印发了《智能汽车创新发展战略》，将“车路协同”作为了未来发展的重要目标，也将这个词推上了风口浪尖。
的确，有5G和新基建加持，中国是最有可能实现车路协同的。
汽车的互联网化、自动化、智能化已经是汽车发展既定的方向，而可以实现自动驾驶的汽车则被视为具有人工智能（AI）功能，能够自动驾驶、感知其周围环境、识别其附近的物体并执行推理和决策的功能。
而车路协同则是车辆需要通过5G-V2X网络，采用IoT服务，可以与道路上的其它车辆，甚至是行人、非机动车等产生交互。
简单的来说，车路协同不仅仅需要“聪明的车”，也需要“智慧的路”。
聪明的车
“在单车智能为主的无人驾驶上，我们比美国的技术落后两年。”
上海中智行技术副总裁陈胤子认为，在短时间内超越别人用大量测试积累下来的技术是很难的，但我们依然可以采用最适合中国的方式去弯道超车。事实上，车路协同可以大幅降低汽车本身的算力需求，但单车依然需要具备一定的感知能力。

无人驾驶技术主要利用激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头和传感器捕捉车辆周围的场景信息，通过AI人工智能的算法，为电脑输出指令，控制车辆的转向、刹停和速度，从而使车辆可以安全行驶。
在大多数厂商仍然投入在单车智能的研究中时，中智行去年就已经有了成熟的L4级自动驾驶，并转向了车路协同方向。

在汽车行业百花齐放的现在，很多人寄希望于自动驾驶可以改善交通拥堵、减少交通事故的发生，事实上单车搭载的传感器探测范围有限，在近距离被障碍物遮挡的车辆和行人也无法识别，单车智能的实现更多的是解放驾驶员。一旦遇见恶劣天气、突发事故，整体的车路协同就变得更为重要。
架设在道路两侧传感器能够让车辆提前预知前方几公里的路况，以及周围被障碍物遮挡的车辆、行人，能够做到更高的安全性。尤其在雨雪雾等恶劣天气，路边传感器也能良好地填补单车传感器在探测能力上的局限性，进一步提升安全性。
同时，在车路协同的系统中，车辆、路边设备还能与城市交通系统的“云大脑”实时交互，由城市云统一调度车流行进，大幅改善交通效率。例如遇到信号灯，等候车辆可以同时起步，缓解甚至消除潮汐现象。并且，城市云还可以更合理的规划车道，大幅减少加塞。

举一个比较极端的案例，一辆无人驾驶的智能车辆走在路上，就在它路过一座桥下的时候，桥上掉下了一个路灯。如果是单车智能，它可以在这个路灯落下之后识别到它，绕开它，但如果正好砸到你的车上，再智能的车也无能为力；如果是车路协同，路边感知单元在路灯掉下的同时就会通知到周边的车辆，你的车辆、身后的跟车都会自动停在桥下，路灯落地，你们只需要安全地绕开就行。
智慧的路
为了实现环境感知车路协同，路端设备的发力非常重要：目前大陆集团在智慧交通领域推广的产品包含传感系统、处理系统、网联系统一整套解决方案，来支持智慧交通三大要素：感知、决策、互联。

感知环节：大陆集团的高性能全天候的77G赫兹毫米波雷达传感器，结合自研自主知识产权的AI智能图像融合算法交通摄像头，就如同给道路安装上了眼睛，图像和雷达传感器很好地实现了互补，利用多普勒效应能够实现对于路端信息的全天候、不间断、高效准确的捕捉。
决策处理环节：给道路安上了千里眼，也需要有强大的大脑“边缘计算单元MEC”来提供算力，从而将多传感器取得的数据建立环境模型并完成传感器间的数据无缝对接，最后输出所想既所见的支持决策的结果，为传感器间信号、数据的互通提供坚实保障。
网联互通环节：在取得路端信息后，我们的路端通讯单元将和车端的车载通讯单元通过4G/5G无线网络实现信息的交互，从而实现将车端信号与路端信号通过后台系统服务架构完全融合对接，采用低延时、高覆盖的特性。

大陆集团拥有的环境传感硬件系统，可以全天候地监测道路状态，同时处理系统会将传感系统收集的各种环境信息、信号进行融合，转化为车流量信息、交通信息、路况等关键运营要素。网联系统将车与路联系到一起，把来自路端的道路和交通信息传递给车，把来自于车端的车辆信息传递给路。

大陆集团商用车及服务事业部中国区负责人顾伟透露：“大陆集团将环境感知解决方案布局在中国交通的各大应用场景，目前有一些希望合作或在洽谈的重点试点城市。之后将进一步加大智能交通领域新产品研发和项目落地，为中国智慧交通建设提供助力。”
在车路协同的初步实现上，大陆集团已经建立了本土化商用车车联网生态系统，将安全、成本、高效作为核心关注点。
维修保养模块帮助驾驶员养成节油驾驶习惯，提供给车队最及时准确和最经济的维修保养方案；智能调度、自动驾驶模块为车队提供最合理的运输路线，最高效的调度计划，最智能的管理方案；环车巡检，驾驶教练和在线工程师模块通过改良检车流程，监督和规范司机驾驶行为习惯，对车辆故障进行在线检测，并提出解决方案，来提高车队运行过程中的安全性。
车路协同
现在，大家都在摸着石头过河，在真正的国标还未统一之前，百花齐放的状态可以大大促进这方面的发展。
我们应该把握住现在中国5G技术全球领先的优势机会，将AI赋能的单车智能和5G相结合，给单点智能的车加装上全天候、全场景、360度的“千里眼”和统筹全局的“智慧脑”， 实现车、路、人、基础设施的万物互联和万物互控。
未来，每辆车都将成为信息的接收者、中转者、处理者和发出者，全局调配将在一张城市智慧网上运行。
据中智行方面介绍，2020年7月11日，中国电信股份有限公司技术创新中心、上海市经济和信息化委员会、中智行（上海）交通科技有限公司正式就“智能车路协同关键技术攻关及产业应用”签署了三方合作协议。
而为了促进V2X的大规模落地，大陆集团也在和行业标准制定者及国家相关部委积极沟通，推动相关法律法规和标准出台。
在国家的积极推动下，也许上文提到的美好场景会很快发生，未来值得期待。
本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

3. 自动驾驶依靠什么协同合作

【太平洋汽车网】自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。


苹果CEO库克曾表示：“自动驾驶乃是苹果所有AI的母体。”这是他第一次承认苹果在研发自动驾驶技术，虽然苹果公司还未表明未来自动驾驶汽车形态以及模式，但是就目前透漏的消息来看，苹果公司已然投入大量资金研究自动驾驶领域系统，未来苹果公司很有可能推出如同苹果手机一样独特的iOS系统。
今年8月中旬，英特尔收购Mobileye公司的交易落下帷幕。英特尔公司CEO科再奇称：“通过收购Mobileye，将加速其自动驾驶技术的研发进程，英特尔或将成为新一轮自动驾驶领军者”。早在收购之前，英特尔便与宝马、百度以及德尔福等公司有过密切合作，而收购Mobileye公司，或许早在计划之内。
自动驾驶企业的发展现状据资料表明，谷歌最先研究无人驾驶技术，还专门成立了Waymo公司。至今为止，该公司自动驾驶技术名列全球首位。在这之后，本田、特斯拉、Uber、福特、宝马等公司也开始了自动驾驶领域的研发之路。
即将到来的自动驾驶时代，吸引了各大企业纷纷投入跟进。作为领军者的谷歌，一直不懈追求最高的自动驾驶系统，即实现完全自动。谷歌认为，自动驾驶就是实现完全人工智能，不能依赖于人的参与。
特斯拉的研究思路与发展方向则有所不同，它们的研究方向则是“自动辅助驾驶”，在这个过程中需要手动驾驶来配合智能系统。据统计表明，目前特斯拉所推出的“自动辅助驾驶”在道路上致死率仅占全球平均水平的1/3。对于他们来说，这种汽车自动驾驶模式将降低道路致死率。
Uber最近情况则不妙，自收购Otto后，公司内部问题不断。先是高端人才不断离职，继而成品测试接连失败，并出现了人工干预比较严重，汽车突然减速以及刹车等现象，这也导致了ATG与Otto两个团队互相不满。内忧外患成为Uber目前必须要解决的问题。
（图/文/摄：太平洋汽车网问答叫兽）

4. 研究自动驾驶的车路协同控制优化的主要内容

亲亲，您好，研究自动驾驶的车路协同控制优化的主要内容是：车路协同系统，简称车路协同系统，是智能交通系统的最新发展方向。往往需要与路测设施、卫星、车队等周围环境交互信息，从而完成车辆的感知。实现车路协同现如今主要存在路测单元设施不完善、国家基础设施接口未开放、车队混合队列预测困难等问题。【摘要】
研究自动驾驶的车路协同控制优化的主要内容【提问】
亲亲，您好，研究自动驾驶的车路协同控制优化的主要内容是：车路协同系统，简称车路协同系统，是智能交通系统的最新发展方向。往往需要与路测设施、卫星、车队等周围环境交互信息，从而完成车辆的感知。实现车路协同现如今主要存在路测单元设施不完善、国家基础设施接口未开放、车队混合队列预测困难等问题。【回答】
自动驾驶汽车又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能网联汽车。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有人的主动操作下做到车路协同，自动安全地操作机动车辆。【回答】

5. 对于自动驾驶来说，车路协同比起单车智能化优势在哪儿？

科技 的不断进步，让我们对于自动驾驶的认识更加深，那么对于自动驾驶来说，什么是车路协同什么又是单车智能？车路协同相比单车智能会存在什么优势。
  
  
  
 车路协同是基于车联网发展产生的一种自动驾驶技术，车路协同这一智能系统需要进行公路的智能化建设，同时也需要对基础设施进行投资。车路协同把部分感知能力从车端转移到了交通基础设施上，路侧传感器通过5G和其他通信方式，为车辆提供环境信息。车路协同主要通过5G、高精地图、来感知路况进行 汽车 自动驾驶。
     
 而单车智能最大的特点就是倾向于个体优化，特斯拉在研究自动驾驶的过程就是使用单车智能这一自动驾驶技术。单车智能，即通过摄像头、雷达等传感器以及高效准确的算法，赋予车辆自动驾驶的能力。
  
  
  
 那么车路协同相比单车智能的优势在哪里？随着车联网的发展，我们也可以看到车联网是借助新一代信息和通信技术，实现车、路、人与服务平台的多方位链接，进而加强 汽车 的智能驾驶能力。而单车智能依靠车上的电脑进行决策分析，单单依赖深度学习难以真正在世界各路段实行自动驾驶的能力。而车路协同与5G、高精地图等技术进行链接，能够全面的推动 汽车 在不同环境中实现智能驾驶，扩大自动驾驶的范围。
     
 自动驾驶的技术在发展当中不是单一技术进行独立发展的。拥有智能分析决策系统的 汽车 还需要一个智慧的路段来辅助。在未来，自动驾驶的发展肯定离不开车路协同技术的突破。因此无论自动驾驶的技术如何变化，需要针对实际情况来利用好车路协同及单车智能技术，处理好者两者之间的关系，能够帮助自动驾驶产业的 健康 发展。

6. 无人自动驾驶服务落地，路协同将会成自动驾驶终局吗？

近期无人自动驾驶服务在重庆跟武汉两地落实实施，同时将全国首批的无人化示范运营资格在百度网络上发放公示，允许车辆内没有安全驾驶员的无人自动驾驶车辆在社会上进行商业运营。也就是说重庆、武汉两地向社会提供无人自动驾驶车辆的付费出行商业服务，可以理解为一些具有无人自动驾驶功能的车辆，在车内没有安全员的时候也向社会提供付费出行服务。
理解的朋友们都知道，现在汽车的无人自动驾驶服务跟系统虽然一直在发展，但并未发展的完全成熟。一是现存的科技还没有完全解决无人机自动驾驶技术中存在的一些安全小隐患，二是相关无人自动驾驶汽车的法规也仅支持L2级别。并且近几年相关的无人自动驾驶车辆出现车祸的新闻很多，普通民众对于无人自动驾驶技术的信任度也并不高，安全隐患存在仍然较多。
路协同大家可以理解为网络和智能车的联合，同时搭载一些感知系统，雷达探测等。通过网络的信息的及时传输来实现人车路的有效联合，保证交通安全的同时也提高现有的通行效率。虽然说社会上现存的无人自动驾驶技术发展的很快，但一些专业人士都曾表示真正的想要靠无人自动驾驶技术来降低交通事故的发生，提高交通的出行效率，解决交通领域的问题并非一朝一夕就能完成。
小编认为无人自动驾驶服务的大面积社会商业化运营还需要长时间的去发展和准备，此时无人自动驾驶技术还受到了方方面面的制约，如现有的科技水平较低和政策的限制，以及无人自动驾驶技术的发展成本较高。尽管这是一场马拉松，要走的路还很长，但是国人依旧抱着满满的期待，相信大规模无人驾驶商业化不远了。

7. 完全自动驾驶如何实现？华人运通丁磊：车路协同是唯一途径

随着5G技术的普及和互联网的快速发展， 汽车 自动驾驶已经成为炙手可热的话题，但是如何实现完全自动驾驶众说纷纭。这不，在中国规模最大、档次最高、最重要和最具影响力的行业盛会——“2021第十三届中国 汽车 蓝皮书峰会”上，受邀出席的华人运通高合 汽车 创始人丁磊就表示：车路协同是完全自动驾驶的唯一途径。丁磊的发言，让关于自动驾驶的探讨更具体，也更贴近现实。
     
 丁磊认为，当下 汽车 上的自动驾驶功能多为单体思维模式，偏向于在车上堆砌更多设备或功能，并没有认识到与道路资源进行共享的重要性。这不仅提高了单车成本，增加了用户负担，而且产生的 社会 效益也低。如果在道路两边增加相应的设备，将车和路两方面的资源进行联动，进行有效的车路协同，这种全局智能与单体智能相比，完全自动驾驶的落地难度可以得到很大的降低，更加容易实现。所以说车路城协同自动驾驶，是实现完全自动驾驶的唯一途径。
     
 关于完全自动驾驶， 社会 上讨论最多的就是风险控制和伦理。丁磊认为，驾驶员对道路风险的判断差别很大，比如要通过某个路口，有70%部分驾驶员认为可以过，有时高达90%，人为判断的标准并不统一，这与个人的安全意识有很大关系。而机器就不一样了，当完全自动驾驶设备设定了统一的判断逻辑后，其风险控制是人为意识远远不能比拟的，实现完全自动驾驶后，事故概率是不允许存在的，道路安全也会得到提升。
     
 对于完全自动驾驶的研究，其实是华人运通企业战略智捷交通的一部分。从成立之初起，华人运通就前瞻性地提出以“智能 汽车 、智捷交通、智慧城市”三智战略逐步落成勾勒未来出行的轮廓。智能 汽车 是实现智捷交通不可缺少的一部分，华人运通高合 汽车 的高合HiPhi X，其软硬件达到了非常高的水平，不仅实现了无人驾驶自动下线，还具备航空领域常用的双冗余系统，安全可靠。
     
 车路协同是实现完全自动驾驶的唯一途径，丁磊为自动驾驶指明了发展方向，华人运通也将通过自身努力的 探索 ，为 社会 贡献自己的一份力量。

8. 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？

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，来自政府、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，国务院颁布《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，需要政府、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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