聰明的路，智慧的車；新型的城市在建設

動駕駛技術是影響未來汽車產業發展的重要因素。隨著自動駕駛技術的成熟和商業化的加速，汽車將不再是從屬于人的駕駛工具，車的核心價值部件由體現動力和操作系統的傳動系統轉向體現自動駕駛水平的智能軟件系統和處理芯片，駕駛員的雙手、雙腳、雙眼將被解放，出行過程中的娛樂、社交、消費場景被徹底打開，開辟萬億級市場。車路協同自動駕駛作為一系列先進信息通信、互聯網等多個領域技術的集大成者，在高等級智能道路的加持下，將成為建設新型智慧城市以及新一輪科技創新和產業競爭的高地。

什么是車路協同自動駕駛？

　　自動駕駛目前有單車智能自動駕駛（Autonomous Driving，AD）和車路協同自動駕駛（Vehicle- Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICAD）兩種技術路線。其中AD主要依靠車輛自身的視覺、激光雷達等傳感器、計算單元、線控系統進行環境感知、計算決策和控制執行。VICAD在AD的基礎上，通過先進的車、道路感知和定位設備（如攝像頭、雷達等）對道路交通環境進行實時高精度感知定位，按照約定協議進行數據交互，實現車與車、車與路、車與人之間不同程度的信息交互共享（網絡互聯化），并涵蓋不同程度的車輛自動化駕駛（車輛自動化），以及考慮車輛與道路之間協同優化問題（系統集成化）。通過車輛自動化、網絡互聯化和系統集成化，最終構建一個車路協同自動駕駛系統。VICAD不僅可以提供更安全、更舒適、更節能、更環保的駕駛方式，還是城市智能交通系統的重要環節，也是構建新型智慧城市的核心要素。

　　VICAD是AD的高級發展狀態，是一個循序漸進的由低到高的發展過程。清華大學智能產業研究院、百度Apollo發布的《面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望》白皮書認為，其可以分為三個發展階段。第一階段是信息交互協同，實現車輛與道路的信息交互與共享；第二階段是協同感知，在第一階段的基礎上，發揮路側的感知定位優勢，與車輛進行協同感知定位；第三階段是車輛與道路可實現協同決策與控制功能，能夠保證車輛在所有道路環境下都能實現高等級自動駕駛。

　　我國VICAD研究和發展迅速，第一階段VICAD已在多個城市開展規模性測試驗證和先導示范，并逐步開展商業化運營先行先試；第二階段VICAD也在部分城市進行了建設部署和測試試驗，道路的協同感知能力得到了充分驗證，部分場景下基礎設施的協調和控制也得到了探索。

　　我國諸多企業正在大力發展車路協同自動駕駛。中智行在車路協同自動駕駛方面走在行業前列。通過車、路雙智升維融合，其在全球范圍內打造了基于車路協同的高級別自動駕駛方案，以路為主、車為輔，整體實現降本增效，更快實現規模應用。

　　蘑菇車聯是較早完成“車路云一體化”方案驗證的自動駕駛企業之一，CTO郭杏榮此前曾表示，通過對云端數據的融合計算，實現大范圍智能預測和調度，為自動駕駛車輛提供大范圍預警，車、路、云三方配合能夠確保更加安全的自動駕駛落地。

　　為了盡早實現自動駕駛規模商業化落地，需要針對車路協同深度融合系統進一步開展深入研發測試，加快建設部署高等級智能道路，在保障自動駕駛安全運行和快速規模商業化落地的同時，為智能交通、智慧出行和智慧城市建設提供高維數據，帶來更多新智能應用。

鋪設“聰明的路”讓車路協同成為現實

　　當下，汽車產業正在經歷一場深刻的變革，電動化、智能化、網聯化和共享化成為未來汽車產業發展的主要趨勢。清華大學講席教授張亞勤表示：“一方面，能源消耗、環境保護、供需失衡、交通擁堵和行車安全給汽車產業可持續發展帶來的挑戰與日俱增，要求汽車行業必須把握新機遇提供全新解決方案。另一方面，新一輪科技革命推動科技公司、創業公司及新型模式運營公司等外部力量加速跨界進入汽車領域，汽車的產品屬性、產業價值鏈和生態結構都將完全不同。”

　　《“十四五”國家信息化規劃》指出，要加快智能網聯汽車道路基礎設施建設、5G-V2X車聯網示范網絡建設，提升車載智能設備、道路基礎設施和智能管控設施的“人、車、路、云、網”協同能力，實現L3級以上高級自動駕駛應用。

　　《面向自動駕駛的車路協同關鍵技術與展望》白皮書認為，時下，單車智能自動駕駛規模商業化落地面臨較大挑戰，而車路協同自動駕駛可以解決自動駕駛安全、ODD限制、經濟性等一系列問題，助力自動駕駛車輛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力升級，加速自動駕駛應用成熟落地，是未來自動駕駛發展的必然選擇。

　　白皮書特別指出，在此過程中，高等級智能道路是發展車路協同自動駕駛的一大剛需。不同等級智能駕駛汽車需要不同能力等級的道路支撐，以實現車路協同自動駕駛的規模商業化落地。

　　如何建設高等級智能道路？

　　目前，雖然車路協同自動駕駛已成為我國發展高等級自動駕駛的明確技術路線，但不同等級的自動駕駛車輛要實現規模商業化落地，對道路的能力有著不同要求。其中，L4和L5級別車輛只需要較低能力的道路即可實現，而L2、L3等級的車輛要想實現規模商業化應用，則需要較高能力的智能道路為自動駕駛車輛提供支撐。

　　我國公路數量龐大，需要分級規劃建設。數據顯示，截至2020年末，我國公路總里程約為519.81萬公里，高速公路里程約為16.10萬公里，高速公路里程數居世界第一。要將如此龐大的公路體系建設成為智能化公路，需要一個合理的建設規劃與技術路徑。公路智能化建設不是一蹴而就的，各地公路的自身條件不同，對智能化的需求也不相同。白皮書認為，我國智能道路的建設應兼顧各地公路不同的功能需求，將智能公路的智能化等級進行劃分，不同公路采用不同的智能化等級進行規劃與建設。

　　從服務于不同等級自動駕駛車輛規模商業化落地的角度而言，白皮書認為，接下來需要加大力度建設具備協同感知（全量高精度協同感知）、協同決策、協同控制能力的智能化道路，部署建設配套智能設施（感知設施、計算設施、通信設施、定位設施等）和云計算網絡（MEC、區域云或中心云），從而全面支撐車路協同自動駕駛技術演進、規模化測試驗證和商業化落地。

　　建設高等級智能道路、大力發展車路協同自動駕駛、構建安全便捷高效的智能化出行服務體系，是建設現代化經濟體系的內在需要，也是全面建成社會主義現代化強國的有力支撐。

　　車路協同自動駕駛規模商業化落地是一個循序漸進、由局部到全面逐漸發展的過程。首先，需要實現關鍵技術突破，如VICAD系統、車路高效通信、云控平臺等；其次，智能車輛的滲透率和智能道路覆蓋率需要達到一定水平；最后，需要在政策法規和標準方面提供足夠的保障和支持。

　　在政策法規層面，國家和地方已出臺了關于自動駕駛的道路測試管理規定，在一定程度上推動了全國范圍內自動駕駛公開道路測試進程，加快了自動駕駛應用的步伐。在標準層面，工業和信息化部、國家標準化管理委員會、交通運輸部、公安部歸口管理的相關標準化組織已經牽頭制定了不少自動駕駛、智能網聯、車路協同相關的技術標準，但是道路基礎設施、云控基礎平臺、功能安全和預期功能安全等車路協同自動駕駛核心技術標準仍需要加快研制，汽車、信息通信、交通、安全等行業標準組織間也需要加強有效協同，盡快構建完善車路協同自動駕駛標準法規體系。

　　高等級智能道路具有顯著經濟性

　　部署建設高等級智能道路具有顯著經濟性，不僅可以滿足車路協同自動駕駛車輛規模商業化落地的發展需求，也可以解決低等級自動駕駛和車聯網的發展問題，支撐開展智能交通、智能交管、智能高速、智慧出行服務，開展新型智慧城市建設。

　　公安部統計數據顯示，截至2020年末，全國汽車保有量達2.81億輛。白皮書認為，結合公路總里程數據，可推算只要在每輛汽車上節省1.98萬元的成本，就可以在每公里的道路上投入100萬元用于智能化改造。而且隨著車路協同自動駕駛大規模落地，可以預測每公里智能化道路的升級改造成本會低于100萬元。

　　以北京市為例，只要在每輛車上節省2000元的成本，就可以在每公里的道路上投入約50萬元和每個路口投入81.84萬元進行智能化設備升級改造。

　　從宏觀角度而言，部署建設高等級智能道路有兩大優點。一是避免重復投資建設。高等級智能道路具有全量高精度感知識別能力，可以充分發揮道路系統和設備設施的優勢，研究提供交通監控執法、輿情監控、公共安全管理等能力，為交通、公安、城建等多個政府部門提供基礎數據和基礎能力服務，實現設備設施的最大化利用，避免重復投資建設和設備浪費。

　　二是允許探索更多服務模式和商業模式。高等級智能道路具備車輛、道路、行人、云端高維數據的匯聚和實時處理分析能力，除服務于車路協同自動駕駛外，還可以不斷探索開展更多商業化運營服務創新，比如智慧交管服務、城市智慧出行、車輛安全管理等，通過各類服務為高等級智能道路帶來盈利，最大限度發揮智能道路價值。

　　使能新型智慧城市建設

　　高等級智能道路是未來智慧城市建設的重要基礎設施，是構建數字孿生城市的關鍵基礎，通過道路全息感知、邊云智能決策等手段，能夠實現物與物、物與人、物與網絡、人與人之間的泛在連接，可以提升傳統基礎設施的建設質量、運行效率、服務水平和管理水平，解決城市供需平衡面臨的一系列突出問題，助力城市高質量發展。

　　通過智能道路構建城市全面感知體系，提升城市安全管理水平。接下來，在智能道路建設的基礎上，通過智能道路實現對城市的全面感知（智能化）、態勢監測（可視化）、事件預警（可控化），提高城市綜合治理和安全管理能力。

　　智能道路支撐構建節能環保體系，助力實現“雙碳”目標。通過建設高等級智能道路對構建節能環保新型智慧城市具有極大的促進作用，例如通過道路智能化實現設備復用，避免重復建設，節約政府財政支出，節省電力能源等。

　　隨著高等級智能道路的全面感知能力、大數據匯聚處理能力、車路協同服務能力等得到深度利用，一站式出行將成為可能，便捷換乘、便捷支付、共享出行將在不久的將來成為現實。

全球車路協同自動駕駛發展現狀

　　美國、歐洲和日本等主要發達國家和地區在發展單車智能自動駕駛的同時，對車路協同自動駕駛也給予了高度關注，在政策法規、技術研發、示范應用等方面開展了一系列創新探索。

　　美國在保持單車智能自動駕駛領先優勢的基礎上，開始重視車路協同自動駕駛技術研究、測試驗證和商業化探索。美國自動駕駛目前還是以單車智能自動駕駛為主，為保持自動駕駛的全球領先地位，美國交通部（DOT）連續發布《自動駕駛戰略V1.0-V4.0》《智能交通系統戰略計劃（2010-2014）、（2015-2019）、（2020-2025）》等頂層規劃，支持開展自動駕駛技術研究、測試驗證和商業化探索。同時，美國也開始重視發展車路協同自動駕駛，提出了網聯自動駕駛（CAV）的概念，美國聯邦公路管理局（FHWA）開發了CARMA平臺和CARMA云，以支持協同駕駛自動化（CDA）的研究和開發；美國聯邦通信委員會（FCC）為C- V2X分配了5.905GHz~5.925GHz專用頻譜，并把5.895GHz~5.905GHz頻段的10MHz從DSRC轉給C-V2X。在車輛與智能交通系統深度融合方面，由DOT主導的美國國家ITS參考架構ARCIT已經演進到9.0版本，考慮了車路協同自動駕駛。

　　歐洲在發展單車智能自動駕駛的同時，高度重視單車智能與車路協同自動駕駛協同發展。歐盟道路運輸研究咨詢委員會（ERTRAC）在2019年發布了《Connect-ed Automated Driving Roadmap》，提出的目標是：2022年網聯自動駕駛實現與大數據可信平臺開放數據交互；2025年下一代V2X提升L4自動駕駛能力。為推進車路協同落地，ERTRAC明確提出了ISAD（Infrastructure Support levels for Automated Driving），對道路基礎設施進行了等級劃分，支持自動駕駛發展。

　　日本車路協同基礎設施優勢較強。日本在車路協同方面，2007年就完成了Smartway東京地區部分公路的試驗，2009年完成大規模測試和推廣應用。2011年，基于Smartway項目發展的ITS Sport System在全日本高速公路上開始安裝使用，已經在全國安裝了1600個ITS Sport System路側設備，城際高速公路安裝間隔為10至15公里，城市高速公路安裝間隔約為4公里。ITS Sport System為智能車路提供了自適應巡航、安全行駛、盲區檢測、道路匯集援助、電子付費等服務，這些道路基礎設施為發展車路協同自動駕駛提供了良好基礎。