1、车路协同建设进展
2019年9月，国务院印发《交通强国建设纲要》明确加强智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)研发。2020年2月，国家发改委等11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》。2021年4月和12月，住建部和工信部先后发布了第一批和第二批双智城市试点名单，确定了北京、广州、上海等16个智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点城市。2023年3月，《加快建设交通强国五年行动计划（2023-2027）》指出加快推动智慧交通建设，在自动驾驶领域组织先导应用试点。在政策的积极引导下，车路协同一路高歌猛进、快速发展，取得了阶段性建设成效。
截止2022年，国内建设超过50个智能网联汽车示范区，完成3500多公里智能化道路升级，30余个城市和多条高速部署了4000余台路侧通信单元，累计开放了超过9000公里的测试道路，已发放测试牌照超过1900张。
图1 车路协同的建设成效
在当下这样热火朝天的氛围下，如何让车路协同能够可持续发展是一个值得深思的问题，避免昙花一现、高开低走。目前还缺乏专业化的运营支持，企业找不到出口，政府找不到抓手，百姓得不到体验。具体而言，对于已经积累的大量且丰富的道路数据如何使用，实现数据价值变现；政府不想只有智能网联车，而更想把交通体系做好；对于天价投资和高密度前端设备，如何让公众有充足的获得感？
上述问题的解决，应当从建设思路、投资模式、运营方案等方面综合考虑。先花大功夫解决当下的交通痛点问题，如拥堵、停车难、秩序乱等，让企业、政府、公众均有获得感，然后再适当兼容未来。同时，考虑探索合适的商业模式，让投建方、运营方有回报，激发参与积极性。车路协同的可持续发展一定是按照循序渐进、逐步升级迭代的模式，就像登山一样，一级一级台阶往上迈，调匀呼吸、控制体力最终才能到达山顶；如果速度太快、步子太大，半山腰就泄了气。
2、立足现实，解决当前问题
2.1 “立足现实”和“兼容未来”遵循二八法则
“活下去，才有未来”。针对目前交通的痛点问题，比如拥堵、停车难、秩序混乱、信号灯配时不合理、重点车辆监管不到位、非机动车管理难度大等问题，应该花费80%左右的时间精力去攻关，先把现实问题解决好，真正改善出行现状，并且改善效果可以量化，让人直观知道前后的效果对比。然后，再花20%左右的时间精力去考虑未来创新，适当超前。绝对不能本末倒置，花大力气去做未来的事情，反而对当下问题置之不理，将造成投资浪费、使用率低。
图2 “立足现实”和“兼容未来”遵循二八法则
笔者观察到，目前有些地区的试点应用从实际场景出发，取得了良好效果。北京通过对60平方公里道路的智能化改造，实现交管执法、交通目标监测、信控优化、数据融合计算及V2X（车对外界的信息交换）功能应用等，助力缓解城市交通拥堵，目前示范区早、晚高峰道路拥堵里程已分别下降29.14%和22.41%，绿波干线全天平均停车次数降低20%，出行效率显著提升。广州积极探索自动导引停车、自主代客泊车等智慧化停车示范应用，“广州泊车”小程序用户量已达100万人次，接入近3100家经营性停车场、约145万个泊位的实时动态信息。长沙对2000余辆传统公交车进行网联化、智能化改造，在主动安全、准点率、交通信号优先等方面开展示范应用，有效提升市民出行效率，已累计服务200万以上人次。济南采取“智慧公交+智能物流”模式，用13条乡村振兴公交线路辐射全域39个自然村的服务站点，有效满足农村物流双向流动需求，方便山区群众3.2万余人。
2.2 车端和路段同时发力，提升老百姓体验感
车路协同的最终目的依然是为人服务，而不是为车服务，当前建设的车路协同项目中，普遍存在的问题是老百姓体验感不强，而体验感不强又源于“两率”达不到，即路侧覆盖率和车端渗透率。
政府主导提升RSU路侧覆盖率，即建设“智慧的路”。起步阶段，没有必要全城、全路段的100%覆盖，而是在危险路段和十字路口等重要点段优先布设，实现智能网联的辅助驾驶，包括交叉路口碰撞预警、闯红灯预警、紧急制动预警、危险路段提示等。这种思路下，根据道路等级、所在区位、通行能力等因素划分优先级，让部分道路“先智慧”，然后逐步发展、不断迭代，以点带面，“先智慧”带动“后智慧”，最终实现所有道路“共同智慧”。
图3 提升路侧覆盖率的推进路径
多方参与提升OBU车端渗透率，即发展“聪明的车”。一方面，对于营运车辆、管控车辆等可以采用前装和后装结合的方式全部安装；另一方面，通过政策引导加补贴的方式，鼓励车企量产C-V2X汽车，实现车车协同、车路协同，提高驾驶安全和交通效率。
图4 提升车端渗透率的推进路径
3、车路协同，重在“协同”
3.1 单车智能不可取
《中国软件定义汽车产业发展趋势报告》指出，在政策导向、技术演进和市场需求的多方推动下，当前中国单车智能已取得阶段性成功。截止2022年6月的统计数据显示，全国1-6月累计乘用车销量1035.5万辆，其中L2及以上等级智能网联汽车销量187.3万辆，渗透率达到20.2%；全国1-6月累计新能源乘用车销量260.0万辆，其中L2及以上等级新能源智能网联汽车销量112.3万辆，渗透率高达43.2%。但单车智能无法作为实现自动驾驶的有效路径：
一是成本高昂。自动驾驶汽车需要在安全性和稳定性上做到极致，甚至比普通汽车的要求还要严苛，不仅需要配备更多传感器、辅助定位设备、通信设备，还要求车身、传感器、计算平台及配套软硬件设备都需要经过车规级量产的考验，这必然会大幅增加车辆成本，难以实现量产应用。
二是感知长尾。基于数据驱动的深度学习技术在日常的驾驶环境中，已经能够实现单车的自动驾驶，但受车端传感器物理特性、车端算力等限制，车辆在恶劣天气、遗撒物体、鬼探头等长尾场景中的感知能力，仍然需要持续提升。
三是混行交通博弈。单车智能自动驾驶车辆还需要面对混行交通博弈等挑战，从交通全局的角度看，依靠个体智能无法取得最优的效果，因此需要车与路的统一协调管理，才能更好地权衡自动驾驶车辆的安全与效率。
3.2 智慧道路难度大
自2018年《交通运输部办公厅关于加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点的通知》发布以来，“智慧的路”建设取得了显著成就，全国有超9000公里高速公路已经和将要在其部分路段开展智慧高速建设工作。当前处于智慧道路仍然处于试点阶段，各省市各自为战，究竟应该建成什么样尚无定论，不过建设过程中存在的问题已经日益凸显。
一是城市中的智慧道路存在重复建设问题。目前多以“谁需要谁建设”的原则在推进路侧建设，除杆件共用，路口的感知设备、数据、算力均难以共享共用，存在大量重复建设、新旧设备堆叠问题。
二是智慧道路分级标准不清晰。不同等级智能驾驶汽车需要不同能力等级的道路支撑，业界初步达成了“避免过度建设，分级分类推进，追求轻量化智慧道路”的建设共识，但智慧道路如何分级，每个级别应该实现什么功能，智慧道路的分级和自动驾驶级别的关系等问题都没有统一。据笔者不完全统计，目前已经出现的智慧道路分级体系如表1所示：
表1 智慧道路分级情况
如此看来，道路建设并非加大投资、增加智能化设备即可。然而，目前部分地区仅仅从政策上大力倡导车路协同发展，但对于路端建设的等级标准根本摸不清门路。
3.3 协同发展有未来
车和路协同发展是路助车、车辅路、路与车的互联互通的必然发展趋势，同时协同发展也具备更多的投资价值和商业化前景。
图5 “聪明的车”+“智慧的路”
车路协同给单车智能的赋能主要体现在四个方面：一是单车智能无法解决的超视距、鬼探头等典型场景，可以由车路协同赋能；二是可以降低单车智能居高不下的成本；三是车路协同可以从网联化的角度提升车辆的安全冗余；四是从交通优化的角度看，仅靠单车是无法实现局部或全面交通优化的，必须要有车路协同的赋能。
图6 车路协同感知
车路协同系统的车端、路端和云端同时具备感知能力，都可以作为主车的感知信息源。主车周围车辆可通过V2V方式进行感知共享，路端感知系统和设施可通过V2I进行感知共享，云端平台也可以发挥数据优势，通过V2N方式进行数据共享，所有感知数据汇聚在车端进行融合处理，得到最终感知结果信息。
4、写在最后的话
当下，车路协同与智慧城市走到了一起，我国是世界上首个系统性开展双智协同发展的国家，16个试点城市加快推进双智建设，越来越多“聪明”的车跑在越来越智能的道路上。双智试点通过建设“车城网”平台，汇聚多层次的动静态数据，一网通览、一网统管，不断提升城市基础设施智能化水平，不仅提高了交通运行的效率和安全性，也带给市民更加方便的出行体验，为解决和改善城市病、促进智能网联汽车发展作出了积极贡献。
作者简介：
闫天朋、曾桓涛，广东省电信规划设计院有限公司智慧交通行业中心。
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