瞧一瞧：自动驾驶产业进入“两条腿”时代：车路协同的中国式飞跃

在现代科技体系中，中国人民翘首以盼弯道超车的领域有很多，以自动驾驶、新能源等作为新生产要素的汽车行业，固然是其中最具钱景的1个。

问题是，以单车智能为核心的自动驾驶技术线路在全球遭受瓶颈。马斯克的L4放了个烟雾弹，许多无人车照旧只在封闭道路上行驶。2021年了，人类还没有开上量产的L3级自动驾驶汽车。

这类情况下，我们发现中国与其他国家虽然在自动驾驶的大方向上保持同频，但技术线路和侧重点却其实不相同。比如，不同于某海外车企坚持以视觉为主的L4单车智能方案，百度Apollo就坚持推动“单车智能+网联赋能”的中国方案。

在单车智能普遍缺少有效突破方案的现状下，车路协同成为自动驾驶商业化落地的重要机遇，这也让“两条腿走路”的中国方案成为推动全部产业继续向前突破的关键气力。

不过，车路协同技术触及到复杂的技术改造和产业链条，没法一挥而就，如何才能加速车路协同更快助力中国产业弯道超车？好在思考这1问题的有识之士也很多。

刚刚传来消息，6月24日，清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo举行联合发布会，共同推出全球首份车路协同技术创新白皮书《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》（以下称“白皮书”）。

这是目前这是中国对车路协同技术研究最深入的报告，不单单停留在为前沿技术鼓与呼的层面，更是1份清晰的落地指南，可以看作中国方案助力产业奔腾的起跳时刻。

要充分理解车路协同之于产业、之于城市和全部中国的意义与价值，我们要想思考1个问题：我们期待的无人化出行，究竟是怎样的？

“单腿时期”的突围

对很多人来讲，想象中的自动驾驶多是这样的：早上出门随手招来1辆无人车，然后倒头开始补觉或玩手机，汽车丝滑而安稳地穿梭在车流中，将你送到上班地点，你下车招招手不带走1片云彩——在这个场景下，1辆足够聪明的车仿佛是核心。而现实是，以单车智能为核心的自动驾驶技术以怎样的节点与情势落地，仍然困扰着产业。白皮书中认为，致使这1现象的缘由主要来自3个方面：首先是安全。目前，安全问题仍然是影响自动驾驶范围商业化落地的关键缘由。单车智能在应对极端天气、不利照明、物体遮挡等挑战性交通场景方面，能力依然有待提升。其次是ODD限制。自动驾驶运行设计域(OperationalDesignDomain，ODD)是指自动驾驶系统功能设定的运行条件，包括环境、地理和时段限制、交通流量及道路特点等。目前车辆在限定路段中行驶时，依然没有完全解决准确感知辨认和高精度定位问题。另外还有经济性。为了确保自动驾驶安全，高等级的自动驾驶车辆需要部署更多传感器，大大增加了硬件本钱，难以保证车辆的经济性，从而阻碍了范围商业化进程。

这1系列缘由，致使了当前L2市场渗透率和利用范围依然较小，L3级别以上自动驾驶仍处在实验和区域性示范为(博客,微博)主，范围商业化遥遥无期。既然单车智能这条突围之路遇到了透明天花板，那末，换1条道路接着“打怪”，依托车路协同来尝试推动自动驾驶商业化仿佛就成了唯1的选项。理论上看，车路协同技术可以通过对道路交通环境进行实时高精度感知定位，为车辆提供更高维度的智能要素，车辆与道路之间协同感知、协同决策、协同控制，从而有效解决车载自动驾驶系统的压力。因此，在白皮书中，也将车路协同看作是单车智能的高级发展情势。从产业发展趋势上看，车和路的同时精进，是今天自动驾驶产业的必由之路。关键在于，这个机会为什么会被中国抢先抓在手里。中国方案的登场

有3个条件，决定了中国自动驾驶必须以“两条腿”走路：

1.超车需要捷径。必须承认，渴望脱离传统燃油汽车的种种技术壁垒，是中国站上自动驾驶赛道的核心驱动力之1。而换道超车不能循序渐进，在单车智能的主流模式以外，寻觅并建立中国产业独特竞争优势成为必定。

2.技术需要释放。除传统的汽车制造、工艺等长时间积累以外，中国在移动互联网、人工智能、5G、云计算等ICT领域的积累也需要与产业联接，去释放技术红利。车与路共同来承载数智技术创新，能够有力支持中国智能产业化的进程；

3.机制提供保障。车路协同需要顶层设计、多部门兼顾、产业联动，而中国城市管理者对数字转型的共鸣、智能技术的理解、产业的把控力、资源的兼顾调配等等，有着先天的机制优势，车路协同得以与如火如荼的智能城市建设携手并进。

可以说，从进入自动驾驶赛道的那1刻，单车智能与车路协同的中国式方案，就确立了其存在的必要性与价值。如今看来，也帮助中国产业界抢到了率先自动驾驶商业化阶段的门票。

接下来，车路协同技术需要不断激起产业意愿与社会投入，而这也是此次清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo联合发布车路协同白皮书的意义所在：进1步构成产业共鸣、推动车路协同与自动驾驶产业进入下1个全新阶段。

中式道路的改造

中国特点的自动驾驶方案，除在车上下工夫，自然也需要1条有中国特点的路。

那末问题来了，目前主流的、利用基站与无线通讯技术进行人、车、路之间协同感知的V2X（VehicletoX)技术，需要部署大量传感器房屋拆迁补偿纠纷有哪些
、雷达等硬件改造，而国内各地公路条件不同、数字化水平不同，加上当下汽车智能化水平各不相同，客观上致使了智能道路的需求和标准也没法统1，这就给车路协同的建设带来了新的挑战，需要统筹各地的道路现状、发展计划与经济效益。

道路智能化，成为阻挡在车路协同眼前的头号困难。而在白皮书中，清华大学智能产业研究院与百度为中国智能交通的建设提供了1个新的思路——分级。

双方提出了适应车路协同自动驾驶的道路智能化分级标准（从C0-C5级）6个等级。其中，C4级智能道路投入产出比更高，其覆盖的智能汽车等级范围从L2+到L5。也就是说，C4级智能道路不但能为高级自动驾驶车辆提供协同服务，还能让L2+、L3级辅助驾驶车辆具有高级自动驾驶能力，增进自动驾驶范围商业化落地。

如果全中国道路都铺上C4级道路的“履带”，就能够让具有辅助驾驶能力的智能汽车和处于测试阶段的L2自动驾驶汽车，具有安全上路的能力。路与车左右开弓，能够更快让自动驾驶出行图景从想象走进现实。

从此刻驶进未来

接下来，中国更好地拥抱车路协同、推动自动驾驶商业化落地，需要怎样的产业要夙来提供动能，蕴藏着巨大的商业机会，也是1个大众关心的问题。

目前看来，有3个产业角色是必不可少的：

1是产业生态的推动者。

车路协同自动驾驶需要跨行业、跨地域互联互通，触及到复杂的产业链。如何将上下游供应商和城市管理相干部门等都集合在1起，构成产业共鸣，发挥协同优势，需要令人佩服的组织者与推动者。

这也是清华大学智能产业研究院与百度发布车路协同白皮书的第1个价值，作为中国自修路拆迁怎么赔偿
动驾驶领域学术界和产业界的两大风向标，来共同发力探索新的解决方案，吸引更多产业火伴达成共鸣、共襄盛举。

2是基础设施的建设者。

车路协同对更高维的智能基础设施提出了要求。比如车路协同融会后，会产生更高维度的数据，包括空间维度(范围、视角、盲区)、时间维度(动/静态、时间范围)、类型维度(多源多层)等，需要更灵活的算力和算法机制来进行实时在线处理。如果没有足够的技术积累与实践经验，冒然进场可能会因准备不足而吃亏，这也为企业进入车路协同产业造成了阻碍。需要在AI产业基础设施上具有深厚底蕴的企业，以开放心态来帮助产业及开发者，推动全部行业的快速发展。

3是行业标准的奠定者。

如何集约经济地完成城市道路智能化升级改造，需要政府、技术企业、供应商等坐在1起打磨出可范围化复制的方案。另外还需要兼顾斟酌，车路协同不能局限在1城1池的单1区域中，未来要与全国道路车辆互联互通，这就需要统1的技术标准与建设规范，为数据交换、网络互联奠定良好的基础。这是白皮书的另外一重价值所在，助力政府通盘问量多方要素，推动行业标准的建立。

生态、基建、标准的逐一解锁，会让车路协同的变革动能不断释放。

正如白皮书中所说的那样，车路协同是对传统分散式交通技术的1次深入变革，也是现代化综合交通体系的科技支持。某种意义上来讲，也是中国自动驾驶及汽车产业弯道超车的奔腾契机。

全球变局下的新产业故事，正以此为站点，飞奔向未来。

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（李佳佳HN153）

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