聪明的车or智慧的路？自动驾驶的未来将走向何方

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。
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。

在千方科技看来，自动驾驶的快速演进，更大的背景是交通行业正在从信息化时代走向数字化时代的转型期，交通基础设施也面临着从支撑性系统向生产性系统的转变。生产系统的特点是在用户需求不断升级之下存在系统运行和管理的持续迭代要求，从而催生出全生命周期第三方数字运营服务的需求。 不明白的也可以再百度下。

易车原创 前面几期,易车科技从自动驾驶企业到自动驾驶的技术,做了深度解析,主要围绕车端的硬件设备、软件算法以及底层架构等方面,今天我们将视野拉高,更加宏观的来聊聊自动驾驶目前的两大发展方向——单车智能和车路协同。

单车智能:它的重心更倾向于车辆驾驶的自动化程度,而单车智能的技术实现路线也被分为两种,一种是以Waymo为代表的,以多线激光雷达、多种传感器进行感知;第二类以特斯拉为代表,基于摄像头和视觉感知。

车路协同:则是在单车智能的基础上,通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起,助力自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级,加速自动驾驶应用成熟。

简单来说,单车智能和车路协同的本质是技术和成本在车侧和路侧的分配。

其中,单车智能是国内外大多数无人驾驶企业所在推进的方案,但是这并不意味着这将成为实现无人驾驶的最优解,也不能笃定说车路协同就是最优解。虽然L4-L5级的自动驾驶最理想的模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同,从聪明的车配上智慧的路,车端智能和路侧智能协同呼应,但车端智能和路端智能的发展不是完全同步的关系,自动驾驶的路线选择面临感知能力、决策能力(算力)等不同能力在车侧和路侧分配的问题,所以对应的自动驾驶成本也不同。

目前来说在自动驾驶这条赛道内,各家企业的技术路线还真不是完全趋同的,有的是主攻单车智能,尽可能的把车武装到牙齿,激光雷达、毫米波雷达、摄像头、高精定位等硬件设备全都配全并且选用的都是参数拉满的配置,代表企业如AutoX和小马智行等;有的是单车智能和车路协同齐头并进,两手都要抓,代表企业如百度Apollo以及蘑菇车联等。

单车智能的代表企业,国内来说AutoX算是较为突出的,AutoX总裁肖健雄曾表示:自动驾驶不能单纯依靠路车协同实现,目前道路智能化还难以真正做到全覆盖。要提升自动驾驶的安全性以及驾驶体验,必须改进单车智能的技术,以应对雨雾等各种极端天气,确保用户能够得到安全的Robotaxi体验。

同时,车路协同与单车智能相辅相成,车路协同是对单车智能的一种有益补充。假如国家层面加大道路基础设施建设,可以辅助提升自动驾驶的道路精准度,同时也能增加道路交通的安全性。

可见肖健雄对于单车智能还是更加看重的,其认为路侧的设施存在故障、维修、养护等一系列问题,只能当做是一种辅助作用,重点还要把车做到最为智能与安全,提升传感器冗余,做到万无一失。

今年7月,AutoX发布了第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5,是为无人驾驶而从零开始打造的,一共具备了超过50个传感器,配备了规模庞大的传感器集群,总像素达到2.2亿像素每帧,配备了高清的4D毫米波雷达并可实现0.9度分辨率。每秒钟成像的激光雷达点云实现了1500万,算力平台支持2200TOPS的算力平台。这套惊人的硬件总成表现了AutoX要把车做到最“聪明”的决心。

车路协同以百度Apollo为例,百度的技术路径是“聪明的车+智能的路”双剑合璧力图实现自动驾驶最优解。

单车智能方面,百度Apollo推出了联合北汽极狐共同打造的新一代共享无人车Apollo Moon。

硬件方面,Apollo Moon搭载的第五代套件采用了1颗主激光雷达,13颗摄像头和5颗毫米波雷达的多冗余传感器组合。车辆前部加装了一颗成本很低的前向激光雷达,将在系统失效情况下用于冗余系统。虽然减少了激光雷达的使用,但Apollo Moon增加了摄像头的个数,同时还大幅度提升了图像分辨率和帧率,视觉感知能力正在发挥越来越大的作用。

另外Apollo采用的计算平台提供的算力超过800TOPS,用了更多车规级的器件,为无人化实现了主计算系统和备份安全系统的一体化设计,采用水冷散热设计,不仅体积减小,结构简化,整体噪音也极低,车内非常静谧。

在路侧方面,Apollo Air是目前全球唯一仅通过路侧感知就能实现开放道路L4自动驾驶闭环的技术。

Apollo Air技术可以在没有车端传感器、仅借助路端轻量感知和红绿灯信息的情况下,通过利用V2X、5G等无线通信技术实现“车-路-云”的信息交互,从而赋能自动驾驶。

相较于单车智能,车路协同技术路线通过超视距的道路感知、车路云多个终端的智能信息互通互联,不仅可以扩大车辆感知范围、保障自动驾驶安全,还能降低对车端感知系统的要求,从而进一步降低单车自动驾驶的成本。

根据百度自身统计,车路协同已经可以解决单车智能在路测时遇到的54%左右的问题,减少62%的接管次数,降低30%的单车成本。

目前百度已经在北京、广州、上海开展了车路协同方案的落地实践。

在北京,百度针对12.1公里28个路口进行车路协同智能化改造,搭建支撑L4级自动驾驶车辆测试运行的基础环境;建设车路协同边缘计算支撑平台,搭建了边缘计算服务框架,实现设备管理、车路协同算法同步等边云一体化功能。

2020年8月,黄埔区、广州开发区与百度Apollo开启“广州市黄埔区广州开发区面向自动驾驶与车路协同的智慧交通‘新基建’项目”,覆盖黄埔133公里城市开放道路的102个路口和路段。

上海嘉定汽车城开展开放道路智能网联汽车测试环境建设,项目建设里程37.8公里,覆盖范围约65平方公里,通过对56个路口以及重点路段进行智慧化改造,提供了更加丰富的测试场景。

通过这两家的技术路线我们看出,各家虽然都表达了单车智能+车路协同两条腿走路的愿景和目标,但实际实施过程中还是各有侧重的,这也让双方走向了不同的岔路,未来哪方能立足于市场还得拭目以待了。

单车智能存在的局限性:

1、超视距感知、视觉盲区无法感知到。

无论是摄像头还是激光雷达,本质上都是探测电磁波,与人类的视觉感官类似,人看不到的地方,这些设备也探测不到。视觉盲区典型的例子就是“鬼探头”,如下图中,行人出现时,减速已经来不及了。

2、恶劣环境感知。

单车智能有许多长尾问题有待解决,比如暴雨天气下,单车感知系统几近失灵,激光雷达因积水反射,噪点增多,摄像头画面模糊,目标识别的置信度降低。

在黑夜场景下,单车视觉感知条件严重不足,曝光时间延长,感光范围缩小,雷达因缺少摄像头反馈的颜色和语义信息支持,无法辨别障碍物。

3、高成本设备利用率低。

在一辆车上装激光雷达等设备,很贵。然而一辆车大部分时间是停着不动的,行驶的时间只占一小部分(停一晚上开车去上班,停一天开车下班)。这样昂贵的设备利用率很低,不划算。

讲单车局限性一定要讲两个例子,Uber自动驾驶撞出事故、特斯拉自动驾驶车祸,这是典型的单车智能局限性的体现。数据表明,传统汽车大约每50万英里发生一起事故,单车智能自动驾驶汽车大约每4.2万英里发生一起事故。

所以要有车路协同。把昂贵的设备安装在路上,由路上的设备来进行感知(有时候也做一些计算工作)。车路协同是由“路”来“告诉”车周边的情况,例如前方200米有车,注意减速;在路线上前方5公里处有车祸,提前绕行。(车速很快,需要高带宽低时延的传输方式,所以车路协同是5G很好的应用工具)

这样车和路就成了一个统一的整体。

路侧设备采集到了所有的车的信息,这些数据可以上报到一个统一的中心,由这个中心根据这些数据进行分析并加以应用,这个中心就是所谓的“云脑”:

1、出现车祸、拥堵能及时的告诉所有车辆,设定了目的地之后根据交通状况计算出行时间;

2、通过大数据提前预知什么时间、什么地方会发生拥堵,提出预警;

3、根据预测的交通流,给出出行建议,几点出发走那条路会最顺畅。

从车路协同道路设施来说,智能路牌、信号灯等车路协同的设施能够保证单车智能对于外界数据和信息的获取,保证交通的统一调度以及安全行驶。在理想状态下,车路协同确实是能很好地解决单车智能的这些弱点。

车路协同存在的局限性:

车路协同对单车智能也是存有依赖性的,其中有一点是十分重要的,不论是车路协同和单车智能的网络安全防护并非不可破。

对于黑客来说,破坏单车智能网络,可能只是几辆车的交通事故,但是车路协同网络安全性故障,带来的可能是整个交通网络的瘫痪甚至更严重。所以,一旦车路协同遭到侵入,这时单车智能的重要性就体现出来了,暂且不提如何实现不堵车的问题,保证车辆行驶时的安全性则只能由单车智能接管。

另外要想实现全域范围的L5自动驾驶,那就需要全路段都铺设智能设备,那么且不说政策何时能够完全匹配,光是这些路端设备的维修、保养和检测就需要投入很大的人力和物力,并且如果某一个路口的设备出了问题,还是要看车辆能否足够智能来应对。

从双向通讯的角度来看,车路协同中的每一辆单车都是体系中十分重要的一环,是平台数据的重要来源,如果车辆非智能,那么车联网也无法落地,也将失去意义。

总的来说,根据美国交通部的说法,车联网的核心价值是提升消费者的出行安全,减少交通事故。那么,窥一斑而见全豹,从最重要的网络安全与道路安全的角度去看车路协同和单车智能,两者未来一定需要融合发展。

对于美国而言,人工智能领域全球领先,人才储备充足,基础科研实力强,美国的人工智能企业数量位居全球首位,遍布基础层、技术层和应用层。另外,美国拥有发达的集成电路技术,高端芯片设计领域一直保持领先态势,为高性能车载芯片的发展打下良好基础。另一方面,美国在通信行业和5G领域落后于中国的发展,且基础设施的投资一般由市场主导而非政府主导,网联化推动进程缓慢。不论是单车智能“谷歌派”还是“特斯拉派”,背后的核心能力都是人工智能算法和决策芯片,而这正是美国的战略优势所在。

对于中国而言,以华为为代表的通信企业在5G技术方面世界领先,且4G和5G基站数量多,覆盖广,2020年底中国5G基站数超过60万个。2020年2月《智能汽车创新发展战略》预计到2025年,智能交通系统和智慧城市相关设施建设取得积极进展,车用无线通信网络(LTE-V2X 等)实现区域覆盖。另外,从中国的道路情况来看,中国高速公路总里程世界第一,公路总<a class="hidden" href="https://car.yiche.com/bentianlicheng/" tit

大部分消费者被夸大宣传的“自动驾驶”误导

2021年8月12日下午，上善若水投资管理公司创始人、意统天下餐饮管理公司创始人、美一好品牌管理公司创始人林文钦，驾驶蔚来ES8汽车启用自动驾驶功能(NOP领航状态)后，在深海高速涵江段发生交通事故，不行逝世，终年31岁。

一时间，大众舆论的关注焦点从车祸转到了“自动驾驶”。而蔚来则表示，NOP领航功能并不等同于“自动驾驶”，而是自动驾驶辅助功能。

NOP是导航系统、高精地图与蔚来NIO Pilot自动辅助驾驶系统的深度融合，在Pilot功能已实现的巡航车速控制、车距保持、转向辅助和转向灯控制变道功能的基础之上，使车辆在高精地图覆盖范围内的大部分高速公路及城市高架路段内，按照导航规划的路径实现自动汇入主路、变道以及自动切换至下一条高速/高架等功能。

NOP的正常工作非常依赖于摄像头、毫米波雷达等传感器的状态。如发现车辆提示传感器受限，或怀疑传感器出现异常，则NOP的功能可能会失灵。NOP的正常工作非常依赖于摄像头、毫米波雷达等传感器的状态。如发现车辆提示传感器受限，或怀疑传感器出现异常，则NOP的功能可能会失灵。

目前市场上通用的自动驾驶分类方式采用的是国际汽车工程师学会(SAE)于2014年制定的J3016自动驾驶分级标准。SAE对自动化的描述分为6个等级，即L0级至L5级，以动态驾驶任务(DynamicDrivingTask，DDT)为核心来进行自动驾驶分类。

L0到L2为辅助驾驶，L3到L5属于自动驾驶。目前L2级别的高级辅助驾驶技术上基本实现，渗透率正在逐步提升，自动驾驶技术已经开始向L3级别迈进，实现从辅助驾驶(ADAS)到自动驾驶(ADS)的飞跃。

在中国，工信部也同样与2020年3月发布了《汽车驾驶自动化分级》，将自动驾驶分成了6个等级。

目前“自动驾驶”已经成为了新能源汽车在技术上宣传的卖点之一。特斯拉进入中国市场后，将“自动驾驶比人类驾驶更安全”的概念灌输到了部分消费者的心里。作为造国内造车新势力龙头之一的未来，在2020年9月北京车展上发布了(NOP)。2021年1月，小鹏汽车业推出了NGP(自动导航辅助驾驶功能)，理想也在2021年5月底发布新款理想ONE是把NOA(自动导航辅助驾驶)当做卖点。

新晋车企的介入也倒逼传统车企在智能化浪潮下进行改革。传统车企一方面在汽车智能化上积极布局，投入研发经费;另一方面，凭借技术积累，与谷歌、百度、阿里、华为等互联网企业展开合作，布局智能汽车领域。

政策和市场将推动自动驾驶加速发展

从目前车企自动驾驶技术的发展来看，基本仍处于L1或者L2级别，也就是辅助驾驶，随时需要人类驾驶员接管。对于“自动驾驶”黑科技的营销也给消费者在购买和使用时造成了误解。

2021年，8月12日，工信部发布《工业和信息化部关于加强智能网联汽车生产企业及产品准入管理的意见》，明确规定“企业生产具有驾驶辅助和自动驾驶功能的汽车产品的，应当明确告知车辆功能及性能限制、驾驶员职责、人机交互设备指示信息等信息”，并对具备自动驾驶产品的汽车提出各项具体要求。如若发现生产、销售的汽车产品存在数据安全、网络安全、在线升级安全、驾驶辅助和自动驾驶安全等严重问题的，将依法依规立即停止相关产品的生产、销售，采取措施进行整改，并及时向相关部门报告。

目前，无论是中国，还是全球其他国家和地区，都在积极推动自动驾驶的落地。在企业加大科研投入的同时，中央和地方政策也加速落地。未来，在政策和市场的推动下，我国自动驾驶行业将加速成熟，“自动驾驶”所造成的车祸也将逐渐减少。

—— 以上数据参考前瞻产业研究院《中国智能网联汽车（ICV）行业发展模式与投资战略规划分析报告》

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