“协同”有道，“无人”驾成！——车路协同自动驾驶系统发展漫谈

《中国交通信息化》记者   刘睿健

近日，由百度Apollo支持建设的支持高级别自动驾驶车路协同的高速公路G5517长常北线高速长益段正式通车。该智慧高速路段覆盖了干线、互通、隧道、桥梁、服务区等典型的高速公路场景，路侧和云平台系统采用了百度Apollo车路协同方案。在该高速路段中，依托路侧先进的面向自动驾驶的全量感知能力和强大的云平台处理能力，并且利用C-V2X和5G通信能力，长益复线高速能够支持L4级别的自动驾驶。

在自动驾驶这条赛道上，中国和国外跑出了不同的发展路线。国内是以百度Apollo为代表的“车路协同”技术路线，而国外则是以谷歌母公司旗下自动驾驶公司Waymo为代表的“单车智能”技术路线。由于我国人口密度大、交通环境复杂多样，依靠单车智能实现自动驾驶难度大，但在5G基站等基础设施建设方面具有先天优势，因此，“车路协同”作为最适合中国国情的自动驾驶技术发展路径，逐渐成为各行各业科技巨头们竞相争夺的美糕。随着国内支持L4级别自动驾驶的智慧高速通车，无人驾驶似乎离我们越来越近了。交通运输部公路科学研究院北京交科设计院总工程师盛刚分析认为，根据我国车路协同自动驾驶水平，理想状况下，预计未来车路协同自动驾驶领域的直接投资将在3万亿元左右，最保守估计万亿级市场是存在的！面对如此庞大的市场规模，借着国家大力推进“新基建”的东风，当前，科技巨头们开始纷纷布局车路协同项目，自动驾驶产业正在加速成熟。

那么，自动驾驶的春天真的要来了吗？笔者以为下此结论还为时过早，更不宜过度乐观。国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京在其发表的《交通领域新型基础设施建设需要有新思路和新办法》一文中就曾指出，对于所谓的“车路协同”，目前国内无论是在概念上、功能设计上、科技项目上，还是示范上都与15年前美国和日本组织实施的VII、Smartway项目类似，没有原创也没有新概念，我国专家并没有研究为何发达国家还没有将该类项目规模应用和产业化。我们目前的状态是把国外10多年前的概念和设计换上“车路协同”的新衣，在国内要求各方面立项和投资，但是国内所列的车路协同项目中有关服务类的应用已被ITS许多成熟的应用和系统覆盖，因此造成国内车路协同、车联网等说得很多，但苦于找不到刚性应用和商业出路，虽然在智慧公路示范工程中都安排了部分车路协同内容的建设，但是在设计阶段就已经发现这个系统可能就没有用户。对此，笔者的看法是，针对车路协同和自动驾驶，行业关注的焦点仍需放在解决关键技术问题、建立技术标准及规范等基础层面，以智能技术为基石，以车与路的“协同”为发展道路，不心急求成规模化市场应用，稳步推进无人驾驶技术发展才当下最该做的事情。

在第二十二届中国高速公路信息化大会的“车路协同与自动驾驶”论坛上，业内专家针对车路协同与自动驾驶技术的发展问题展开研讨，对此颇具启示意义。

当前，我国车路协同自动驾驶技术快速发展，但与之匹配的相关标准却相对滞后。虽然车路协同发展未来可期，但是制定自动驾驶技术相关标准显得尤为迫切。

2019年5月15日，工业和信息化部发布《2019年智能网联汽车标准化工作要点》，提出将加快自动驾驶相关标准制定，并将有序推进汽车信息安全标准制定。完成驾驶自动化分级等基础通用类标准的制定，组织开展特定条件下自动驾驶功能测试方法及要求等标准的立项，启动自动驾驶数据记录、驾驶员接管能力识别及驾驶任务接管等行业急需标准的预研。

东南大学交通学院副教授、中国公路学会自动驾驶（标准化）工作委员会副秘书长张健在第二十二届中国高速公路信息化大会“车路协同与自动驾驶”论坛上介绍，车路协同自动驾驶标准总体分为八大类，即智能道路系统标准规范、智能车载系统标准规范、智能通讯系统标准规范、系统集成标准规范、支撑系统标准规范、系统试验试点标准规范、系统实施标准规范和系统应用标准规范。

协同欲成，标准先行。针对车路协同自动驾驶技术标准体系发展规划，张健表示，2020-2023年，中国公路学会计划实施11个方面的框架和标准规范的建设工作，包括总体系统标准规范的框架体系、自动驾驶道路设计标准规范、智能路侧系统技术标准规范、车载OBU控制系统、车辆底盘域系统和其他系统、V2I与V2X的通信标准体系框架，I2V、I2I与I2X的通信标准体系框架，信息与控制中心标准规范、系统云平台标准规范、系统试验标准规范、系统试点标准规范。2020-2024年，车路协同自动驾驶技术标准体系建设工作计划具体如下。

张健指出，从整体的计划来看，大部分工作内容都是在2022年前完成初步启动，且2020年和2021年是工作进度安排的关键年份。

所谓车路协同，即基于无线通信、新一代互联网等技术实现对路、车的智慧感知，并通过智慧通信实现车车、车路信息实时交互，确保车辆主动安全控制和道路协同管理，提高道路通行能力和安全水平。盛刚指出，自动驾驶的实现途径有三条，即车的高度智慧（靠车载传感器探测车辆周边的交通环境信息实现自动驾驶）、路的高度智慧（依靠路侧传感器、高精度地图等实现自动驾驶）、车和路的融合智慧（“智慧车辆+一定程度的智慧公路”支撑实现自动驾驶，即车路协同），而车路协同是实现高速公路自动驾驶场景应用的重要途径之一，是降本、增效、安全的可行途径之一。

对于车路协同自动驾驶系统，如果说人工智能、视觉计算、智能感知、全球定位等技术为汽车提供了“脑”力，那么无线通信、新一代互联网等技术无疑为“协同”提供了“智”力。可以说，技术是“自动”之基，“协同”之要，车与路能不能协同，关键要看核心技术上能否取得突破，能否为协同之需提供支撑。

对于车路协同的基础设施来说，技术的重要性主要体现在：智能感知、边缘计算之于车载设施、路侧设施；高精度定位之于北斗定位设施；高精度地图、智慧管控之于云控管理平台；通信传输、智能供电之于通信网、能源网等等。

盛刚认为，实现车路协同必须解决以下九大关键技术：

华为路网数字化解决方案部总裁李晋波将车路协同技术架构组成分为云、图、网、路、车五个部分。其中，“云”基于分层部署实现边云协同；“图”用以实现动态感知和高精定位，以及上图切片的实时分发；“网”基于PC5+Uu接口实现大于500m的覆盖范围和小于20ms的时延；“路”完成融合感知计算（包括雷达、摄像头，边缘计算）；“车”实现PC5+Uu并发。

李晋波重点强调了车路协同的四大关键技术：一是用以实现雷视拟合，全天候感知、车辆完整刻画的多传感融合技术；二是用以实现“动态感知+高精地图”的动态孪生技术；三是用以实现车辆轨迹跟踪、车道诱导的云控算法；四是解决隧道场景和城市峡谷定位的关键技术。

随着车联网技术的不断发展，在“新基建”的推动下，作为智能制造的关键技术，“数字孪生”在工业互联网探索的过程中受到更多的关注，成为当前科技领域的一大重点概念，而对于车路协同和自动驾驶来说，数字孪生技术不可缺位。

那么，什么是数字孪生，具有什么功能呢？据北京万集科技股份有限公司北京研究院副院长、V2X首席技术官周浩介绍，面向智能网联服务的数字孪生交通系统是指通过对道路及基础设施、交通气象环境、交通参与者等物理实体的状态精准感知、信息实时传输、数据高效计算、模型科学预测、软件精准执行，将物理空间中的数据要素映射到数字空间，在数字空间对道路交通系统实时重构，提供基于描述、诊断、预测和决策的交通管理与服务，解决智能网联汽车运行过程中的复杂性和不确定性问题，全面提升智能网联汽车和智能网联交通的智能化水平。周浩进一步介绍，通常来讲，数字孪生具有描述、诊断、预测和决策四大功能等级，对于面向智能网联的数字孪生系统来说，一是对道路交通系统进行精确、实时的描述；二是通过历史数据的统计分析，诊断系统可能存在的问题；三是通过一些模型，科学地预测道路交通系统未来的变化；四是在诊断和预测的基础上，对现实系统进行辅助决策，保障道路交通系统的安全、高效运行。根据上述系统功能需求，数字孪生系统的三大技术要素为：以数据为基础，用数据来描述道路交通系统中的物理实体，实现物理实体到数字虚体的转化；以模型为核心，用模型驱动数字虚体在数字空间中运行，实现对描述数据的自我学习和未来推演；以软件为载体，用软件来实现道路交通系统在数字空间中的重构，承载系统的描述、诊断、预测和控制功能。周浩强调，交通环境中需要的数据是微观的、实时的、精确的，能够真实细致地描述道路及基础设施、交通气象环境和交通参与者的当前状态，这些数据是描述、诊断、预测和决策的基础。自动驾驶车辆搭载了昂贵、复杂的传感器系统，以解决这些问题，而数字孪生系统可以为自动驾驶车辆提供这些功能服务。周浩认为，数字孪生交通系统的构建，能够全面支撑高等级自动驾驶，解决自动驾驶在超视距和非视距感知、驾驶意图交互、动态交通事件感知和最优路径规划方面的固有问题，促进高等级自动驾驶的快速落地。

车路协同为智慧交通注入了新的活力，成为现代道路交通发展的必然选择，但从行业发展的角度来看，目前车路协同还处于初级阶段，许多设计和规划方案等有待完善。当前，与其谈论自动驾驶可能的潜在市场有多大，倒不如把关注的焦点放在车路协同自动驾驶系统的一系列基础性问题和困境上来，寻找解决对策。

湖南省交通规划勘察设计院智能分院院长李永汉指出，现今，国家对智慧高速、智能网联汽车等新兴技术的发展给予了大力度的支持，也发布了相关的试行文件，但是明确表明允许自动驾驶车辆进入正在实际运营的高速公路上行驶的法律法规还没有正式出台。因此，自动驾驶项目建成后，能否达到预期目标，还存在着一定程度上的未知。李永汉建议，相关地方领导组应实时关注政策发布的动态，必要时和省级政府部门进行沟通请求协调，办理测试许可证明，从而为后续开展的车路协同工作奠定政策基础。在相关测试方面，李永汉认为，与传统的车辆测试相比，在智能网联汽车的开放环境测试过程中，存在诸多新的风险，而目前国内与自动驾驶测试相关的法律法规还不够完善，同时，测试规范、技术标准不够统一。因此，在智慧高速的道路环境下进行智能网联汽车测试，存在测试技术不规范不统一、管理部门不具体、管理权责不清晰、交通违法和事故责任认定依据不充分等问题。为防范这类风险的发生，李永汉表示，省、市级政府应明确智能网联汽车测试的主管部门及其管理责任，组织企业、科研院所、职能部门等力量，加快编制智能网联汽车测试技术标准和规范，尽快弥补省级智能网联汽车道路测试法规的空白。

针对高速公路车路协同系统建设中的一些不足，盛刚提出以下建议：一是完善高速公路车路协同发展政策，包括完善高速公路车路协同技术研究、试点、推广等相关政策，加强行业政策引导；研究制定高速公路车路协同应用效果考核评价办法，强化监督检查，促进工程质量、管理水平、智慧程度稳步提升；二是加快推动适应法律法规制修订，如将《道路安全交通法》及相关条例中“仅允许有资格的驾驶人驾驶机动车上路”规定中“驾驶人”的概念扩大到自动驾驶系统，以承认其合法地位；三是加快完善标准规范体系建设，包括进一步完善高速公路车路协同建设、管理、养护、运营的行业标准规范，形成一套健全的车路协同自动驾驶标准体系，规范我国高速公路车路协同有序健康发展；四是加强关键技术和装备研发与支持，如对高速公路车路协同的内涵、架构、关键技术等进行系统研究，明确定义其理论体系并形成行业共识；开展复杂环境感知、车路通信、边缘计算、网络安全等基础前瞻技术研究；建立健全高速公路车路协同测试评价体系等；五是加强跨行业合作，完善自动驾驶产业链，如建立覆盖产学研用车路协同全产业链条的协同机制，推动科研与产业化有序发展；加强汽车、电信等行业协同发展，确保车与路同步推进，实现效率最大化；六是加强示范工程推动和经验推广，如推进ETC系统与车路协同协调发展，并将试点成功经验推广至全国；七是探索共赢商业模式，加快商业化、产业化、应用化落地；八是探索新的运营管理模式；九是加大各产业链人才培养；十是加大高速公路车路协同推广力度，进一步拓宽宣传渠道。

随着数字世界的变化发展，交通因自动化而渐渐转型变革，自动驾驶和其他类似的智能交通系统都在逐渐实现对周围环境的感知，甚至可以实时对其他车辆和行人的移动自动作出反应。未来，道路上的汽车一旦实现了这些自动感知功能，驾驶员和行人的安全性将会大大提高。业界普遍认为，车路协同是一场能够造福社会的汽车革命，而这场大变革不是孤立发生的，是数字化、网联化、智能化等颠覆性技术的群体性突破，这就使人们对这场汽车变革产生了更高的期待。

未来的汽车，作为一个聚集了广泛新概念、新技术的核心移动智能产品，将改变长期困扰人们的能源环境状况，提升交通安全和交通效率，并促进智慧城市的发展、改变居民的生活方式和出行体验。随着汽车革命的纵深发展，汽车的属性已经由一个典型的机械产品转化为机械产品基础上的电力电子产品、互联网产品、电子信息产品，它是一个硬件产品，更是一个由软件定义的移动智能终端。而智能驾驶有赖于人、车、路、云多个方面的紧密协同，同时，这几个方面在智能化功能上存在替代关系，如路端在感知、传感上多分担一些，车端就简单一些，这就是车路协同之道的内涵所在。

协同之路，未来可期，自动驾驶给我们带来了无限的遐想。未来，车路协同自动驾驶系统的发展之路又将如何？不少业内专家都提出了自己的构想。

盛刚将高速公路车路协同自动驾驶的发展分成四个阶段：2020-2025年为以车载信息辅助服务为主的初级车路协同阶段；2025-2035年为以车载信息全面和高度辅助驾驶为主、少数自动驾驶的部分自动驾驶阶段；2035-2050年为自动驾驶与高度辅助驾驶并存的高度自动驾驶阶段；2050年以后为以自动驾驶为主的全自动驾驶阶段。

盛刚认为，未来车路协同技术发展大致有三个方向：一是DSRC技术方向，这也是当前美国、日本的主要技术路线，可结合ETC技术实现；二是C-V2X（LTE）技术方向，该技术基于蜂窝通信网络的通信物理层协议，带宽更大，但延时较大；三是C-V2X（5G NR）技术方向，属于LTE-V下一代技术，连接密度更高、延时很低、可靠性更高。针对我国高速公路发展现状，盛刚指出，在取消高速公路省界收费站工程顺利实施的背景下，我国未来可考虑进一步发展基于ETC的DSRC的车路协同应用。

黑龙江省交投信息科技有限责任公司总经理宁书勋提出，未来可以在自动驾驶测试场建设的基础上，构建虚拟仿真测试、封闭受控测试、特定商业场景测试及开放道路测试的全方位智能网联车辆、自动驾驶车辆及相关设备智能化、网联化测试验证体系，并按照“仿－场－路－区”的构建思路，最终建成特色鲜明的国家级自动驾驶测试场及智能网联技术示范区；拓展“无人驾驶+创新旅游”服务，实现短途无人驾驶接驳应用示范落地；实现智能网联汽车技术作为车辆间、车路间、车网间信息传输及展示平台的技术应用落地；大规模采用边缘计算技术，实现路面信息全感知，为智能网联车辆提供基于行车安全的盲区预警服务。

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指出，车路协同是实现自动驾驶的必由之路。而车路协同是一个大课题，需要车与路之间不断磨合进步的过程，对于自动驾驶来说，既是一个试错的过程、迭代进步的过程，也是一个烧钱的过程……冉斌强调，在车路协同自动驾驶系统的发展建设过程中，要加强几个生态圈的建设，如面向产品端的产业链的生态圈、面向产业链投资的基金的生态圈、各种示范工程产业园生态圈的建设等等。如今，我们可以预见，车路协同的产业爆发期已为期不远矣！

“协同”应有道，“无人”驾乃成！尽管自动驾驶发展道路布满荆棘，但“车”与“路”的双剑合璧，一定会让自动驾驶迎来朝霞满天！