例如長沙市剛剛宣布啟用的100公里智慧高速項目，據悉就是通過在部分路段布局5G網絡，路側設備全息感知高速環境，與車內通信設備和云控中心形成V2X系統，助力推進基于車路協同的智能網聯汽車試驗與應用示范。
另外在浙江、廣西、江蘇、山東、湖北等地，也有類似的項目在同步推進。以至于有些人猜測，當未來道路足夠智慧了，是否就不需要在車上安裝各種傳感器就能夠實現較高水平的自動駕駛。針對這個問題，在日前由蓋世汽車舉辦的2019第七屆汽車與環境創新論壇上，多位專家展開了激烈的討論。
聰明的車PK智慧的路 誰更勝一籌?
吉利汽車研究院總工程師劉衛國指出，在自動駕駛方面，吉利前期也是一直立足于汽車本身來做的，通過給車輛加裝各種傳感器來實現智能化，但后來發現有一些問題確實是車輛本身沒法解決的，于是便開始研討如何把路端的信號加到車上，與車輛本身的智能化系統形成協同，讓車輛跑起來更容易一些。
今年5月，由吉利汽車與杭州灣新區政府共同打造的寧波杭州灣智慧城市國家級示范項目在2019年吉利汽車技術日暨第二屆龍灣論壇上正式簽約，據悉該項目旨在利用智慧道路上的傳感器感知、邊緣云計算、V2X/5G通訊等車路協同能力，參與自動駕駛車輛的行駛控制。不僅如此，為了于2022年在亞運區域內實現完全自動駕駛技術運營，吉利還參與建設了全國乃至全球第一條支持智能駕駛、無人管理的智慧高速公路——杭紹甬智慧高速，為亞運會提供更佳智能化的出行體驗。
而在車端，吉利則發布了智能駕駛系統——“爬行者”智能系統，該系統基于現有量產傳感器配置，利用V2X技術，借助“云端”“路端”“停車場端”的輔助設施，能100%實現自主泊車，解決最后一公里出行難題。
不過，盡管吉利在車路協同方面已經進行了一系列的探索，劉衛國坦言這條路線依舊面臨一些問題，比如怎樣把盡可能多的信息放到路端來提供，這就必然需要大量的投入，而一旦投入大了，如何產生最終的經濟效益也將是一個不得不考慮的問題。
沃爾沃汽車集團亞太區主動駕駛技術負責人張立存亦認為，在實現自動駕駛的過程中，路端信息的加入是一個必需的過程，因為僅靠單車的智能，很多典型的駕駛場景是無法滿足安全駕駛需求的。“不過這兩條路線的落地時間會有較大的差別，目前來看，一定是先從單車的智能化開始，然后逐步應用在部分場景、部分區域，之后隨著場景的擴充，加入路端信息，形成車路協同。”
而在騰訊周平看來，除了上面兩個條件，要實現自動駕駛的大規模商用還有一個必要條件是“很少的人”。值得一提的是，這一點目前在業內其實也已經達成了共識——當前越來越多的企業研發自動駕駛開始從限定場景做起，比如園區、港口、礦區、社區等，一個很重要的原因就是這些場景道路參與者相對較少，道路環境相對較簡單，對車速的要求較低，且車輛運營線路固定，短期內更容易實現自動駕駛。
正因為如此，可以看到近期自動駕駛領域的融資也越來越偏向這幾個方向。比如做無人駕駛卡車的圖森未來，日前就宣布獲得1.2億美元的D2輪投資，用于拓展圖森未來的無人駕駛運輸服務。剛剛完成1億美元A輪融資的AutoX，主打的方向之一也是無人駕駛商用車市場。而硅谷創業公司Voyage雖略有不同——他們瞄準的是退休社區，欲利用自動駕駛汽車車隊為此類社區提供按需網約車服務，但就無人車運營的環境來看，特征與前面幾種也基本吻合。
車路協同有望率先在中國落地
相較于單車智能化，車路協同由于可以很好地實現車與車、車與路、車與人、車與交通基礎設施之間的信息交互和共享，真正促成智慧出行，正逐漸成為自動駕駛玩家們的一個新的關注點。放眼市場，當前越來越多的企業開始從僅著眼于單車智能，逐漸向路端智能化延伸。另一方面，交通運輸部作為道路交通的主管部門，也在積極推動各地智慧交通的建設。鑒于此，縱目科技副總裁陳超卓認為，車路協同有望率先在中國做起來。
具體來看，在車路協同方面目前以科技公司發展較為迅速。比如百度，早在去年9月就發布了全球首個車路協同開源方案，主要針對的是高速公路、停車場、城市道路三大典型場景，并于今年初正式開源Apollo 車路協同解決方案。
憑借該方案，目前Apollo 在政產學研各個領域建立了廣泛的合作關系，開展車路協同聯合創新。其中特別值得一提的是與長沙的合作，基于該項合作，去年底百度Apollo就完成了全國首例L3及L4級別等多車型高速場景自動駕駛車路協同演示。今年9月26日，百度在長沙宣布，自動駕駛出租車隊Robotaxi試運營正式開啟。據悉此次百度試運營車輛是其與一汽紅旗聯合研發的”紅旗EV”，是Apollo自動駕駛技術迭代的最新成果，該車在自動駕駛軟硬件、產線前裝量產能力、車內人機交互、安全冗余保障以及云端車隊管理等方面進行了全方位升級優化，并前裝了Apollo定制版OBU，能夠和智能網聯路側設備進行L4級車路協同感知駕駛，實現聰明的車與智能的路緊密結合，堪稱中國首批前裝量產L4級自動駕駛乘用車。
騰訊也于今年5月發布了其5G車路協同開源平臺，該平臺實現的應用場景主要包括四個：高精度定位、實時路況更新、輔助安全駕駛和規避交通違章，從人、車、路三個維度，提升駕駛體驗和駕駛安全，助力5G時代智能網聯汽車應用的快速落地。在騰訊看來，智能汽車和智慧道路二者之間的結合可以帶來很多好處，比如降低車端的傳感器成本，提升車輛識別的準確率和識別的范圍，降低自動駕駛車輛的復雜程度等。
不僅僅是企業，政府部門亦在規劃對道路進行智能化改造。今年2月，交通運輸部發出通知，決定在北京、河北、吉林、江蘇、浙江、福建、江西、河南、廣東九省加快推進新一代國家交通控制網和智慧公路試點，路運一體化車路協同列為重點方向之一。隨后，各地都開始加緊建設車路協同的試點工程，如杭州下文將杭紹臺高速公路列為全省智慧高速公路試點示范項目，江西則在昌九高速南昌新祺周到永修收費站近10公里路段上試點打造“智慧高速”。
在道路工程施工方面，同樣在積極謀變。過去交通工程里所做的車道線、交通標牌、紅綠燈，都是給人看的，而未來的自動駕駛汽車主要是靠傳感器來識別這些標志，因此若還沿用之前那套設計理念，將不符合智能汽車的識別邏輯。故近兩年一些交通工程開始考慮在項目中采用新的車道線材料、新的交通標志設計理念，就是為了幫助智能汽車更好地識別。
正是這樣多管齊下，盡管在部分自動駕駛關鍵技術方面，中國并沒有走在全球前列，但在發展車路協同，推動自動駕駛加速商業化這條路上，目前國內政產學研已經達成了高度的一致，這是中國相較于其他很多國家不同的地方。也正是因為這一特色，使得中國在自動駕駛商業化這場角逐中，有望趕超其他國家，走在最前面!
