车路协同发展的问题及思考

近年来，车路协同在智慧高速等交通数字化领域进行了诸多探索和应用，国家的“十四五”规划中也强调了车路协同的重要意义，但当前车路协同仍未进行大规模商业化。为此以下梳理了业内专家对车路协同的一些看法。

内涵

千方研究院院长孙亚夫近日在接受采访时表示，车路协同一般分成3或4个层次：

1. 车路数字化交通信息交互层次：道路将自身的信息数字化后通过车路通信播发到车端，包括标志、标牌、护栏、信号灯等基础设施的数字化信息，还包含动态的交通事件、施工、交通管制等信息。

2. 车路感知协同层次：单车感知易受障碍物遮挡、天气（雨、雾）影响，产生侧车遮挡、前车遮挡感知视野的情况，使得汽车因怕鬼探头事件而无法实现更为果断的行驶决策。通过车基感知和路基感知协同方式，实现传感融合、感知共享，最终实现车端上帝视角的感知能力，提高汽车的安全性和驾驶能力。

3. 车路协同控制层次：单车路线规划决策易造成路权冲突与路径拥塞，通过路侧来对微观(路口/车道)、中观(路段/区域)、宏观(城市)的车群做车速、车道、路线规划决策，可以实现安全高效交通的运输。但，这里说的协同控制，控制的决定权还是车，不是路对车的绝对控制。

4. 路控车层次：在封闭或半开放、没有其他不可控的交通参与者、低速的环境下，比如港口、矿区、机场、停车场等，可以全部通过路侧去控制运载工具，运载工具可以大量减少自身传感器，甚至没有传感器，也没有自己的规划决策控制，路侧完全实现感知、规划决策以及控制，只有执行。

在未来很长一段时间内，单靠人工智能改变车，很难实现多个场景下的无人驾驶。道路的数字化是一个基础，会加速高级别自动驾驶的产业化落地，不是最终解决高级别自动驾驶。目前的道路是给人来设定的，要做到真正的路车适配，道路交通法规、交通工程也要发生改变，未来的道路不仅是数字化的，交通管理、运行机制也都要随着高级别自动驾驶的到来而发生变化。

问题

交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心副主任汪林认为，当前车路协同仍然无法进行大规模商业化，主要包括存在以下几个问题。

1. 车路协同的融合技术方案，还需要完善。现在提车路协同，就认为只是交通信号配时、交通事件等信息交互，对车路协同概念的理解还需要强化。不管是车辆，还是路方，对于车和路侧基础设施之间感知任务的分配，都还比较模糊，不同的厂家都在盲人摸象，按照自己的思路和需求在做研究和应用试点是不对的。

车路通讯技术发展方面，基础设施智能化和车辆智能化之间缺少协同，现在一些路侧设备加了5G读写模块，但5G车载模块可能在三、四年之后才能商用，而室外路侧设施一般是5年寿命，如果在路侧大量加装5G读写模块，5年之后车载设备还没普及，就要更换路侧设备，造成严重的浪费。此外，一些车辆控制策略和通讯技术、路侧基础设施的发展也同样缺少协同。

2. 需要进一步探索经济合理的车路通信技术方案。现在目前很多项目都在用LTE—V2X试点，标准体系健全，商业化前景好，技术也相对成熟，理论时延约20毫秒，但对于车辆高速行驶状态下，用于车路协同是不够的。5G要在2024年实现规模商业化，但现阶段主要能力体现在大宽带的数据上传下载，应用在车路协同还有差距。那么公路路侧将来采用何种通信技术方案？从交通运输系统的角度出发，希望是从ETC联网收费系统平滑升级。因为现在全国17万公里高速公路路侧有2.25万个ETC门架系统，几万个收费站出入口，ETC用户近2.3亿，路侧终端、用户都有很好的基础，能不能满足车路协同未来的应用需求？

3. 应用场景有限，大众体验“价值感”不强。一些项目把车路协同的功能分成安全类、效率类、服务类，但对于出行者而言，是必不可少的吗？未必。正因为大家觉得不是必不可少，就可以在已有智能化系统的基础上提供一些替代方案。

4. 测试验证体系不健全，安全准入无依据。安全准入尤其是信息交互准入，谁来保证传输到路侧设备的信息是可靠的？测评的方法、依据、工具链等都不是很健全。

5. 车路协同长远发展还存在法律法规约束。

6. 车路协同自动驾驶的商业模式不清晰，难以形成内在的商业闭环。

7. 信息安全隐患多。

建议

针对车路协同中存在的问题，长安大学副校长赵祥模赵祥模教授在采访中表示，目前车路协同以试点或示范的方式在一些道路实现，是因为车路协同在落地应用时受到许多关键因素的制约，所以要想实现车路协同的规模化应用就要对症下药。

1. 车路协同技术需要构建一个统一的系统架构。随着云计算、大数据、移动互联等技术的发展，为车路协同技术带来了很多重要的发展机遇，在高精度定位、精细化信息服务和新一代传感网络构建等方面，都有了更加可靠的技术保证，但这些技术的发展没有一个统一的系统架构会反过来制约车路协同的发展。发达国家基本建立了车路协同系统的体系框架，定义了一系列应用场景，开展了一些试验和应用，但是我国的车路协同系统架构暂时还未建立起来，因此需要跨界融合建立一个统一的车路协同系统架构从而促进车路协同的规模化应用。

2. 车路协同技术需要构建一个统一的标准体系。车路协同技术诞生之初就是一个开放的体系架构，只有构建统一的标准体系，才能实现车路协同感知、计算、通信、服务、应用各个层级之间以及同一层级不同模块之间的信息互联互通。目前车路协同相关企业和研究机构的技术发展很快，但是标准体系建设相对滞后，不同企业的产品之间很难实现互联互通。没有统一的标准体系，很难实现车路协同技术的大规模商业化应用。

3. 车路协同技术需要一批持续性的相关政策。车路协同涉及到车载终端、汽车辅助驾驶系统、智能路侧系统、车联网通信系统、边缘计算、云控平台等多个子系统的开发和商业化部署，任何政策的调整都可能会对企业前期大量的研发投入带来风险。例如：前几年我国基本明确采用LTE-V技术作为车联网的主流标准，之前大量的选择DSRC作为车联网标准的企业则必须面对无法收回前期投资和面临转产的风险，而随着5G/6G技术的快速演进，LTE-V技术也可能面临淘汰。不连续的产业政策，降低了相关企业的投资意愿，使他们长期持观望态度，自然而然就限制了车路协同技术的大规模商业化应用。因此，对于车路协同技术发展，我国政产学研用多方应该尽快达成共识，出台较为明确的技术路线图，形成可持续化的产业政策，从而为车路协同应用保驾护航。

4. 车路协同技术需要建立一个示范特区。目前车路协同的相关测试大都是基于封闭试验场或者指定的开放道路进行开展。相关研究表明，在车路协同车载终端（OBU）安装率（又称“渗透率”）不高的情况下，车路协同技术很难发挥出规模效应。只有基础设施大规模实现数字化，且OBU渗透率较高的情况下，车路协同技术才能在提升道路通行能力和用户出行体验方面发挥最大功效，这就要求必须对车路协同进行系统化的应用。对于车路协同的规模化应用可以参考ETC当年的发展历程，在有条件的省市、自治区等开展系统化的示范应用。我国可以尝试建立车路协同的示范特区开展先行先试，大力提升特区内智能路侧设备、交通信号灯、交通标志标线等基础设施的数字化和网联化率以及车路协同车载终端安装率，充分发挥车路协同的规模和集群效应，并在相当长一段时间内保持产业政策的持续性。在示范应用一段时间后，通过大数据和人工智能技术对车路协同集成系统的效能进行全面评估，根据评估结果对存在的问题进行系统化的整改和优化，促进感知、计算、通信、服务、应用各个层级的产品和技术升级、迭代和优化，从而形成体系化的车路应用标准，最终将成功经验在全国进行大规模推广部署。

参考链接

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/JK7WU3fXfm6aX9b1Ao2QAg

[2]https://mp.weixin.qq.com/s/JiY-QSQO59iKsTKBIhByPQ