车路协同面临诸多挑战 规模化需要产业融合

智慧基础设施建设和智能网联汽车携手入局，为国家智慧城市建设开辟了新赛道。具体来说，未来我国将推动智能网联汽车与智慧城市协同发展，通过建造城市道路、建筑、公共设施融合感知体系，打造城市动静态数据融为一体的智慧出行平台。

随着汽车智能化水平的不断提升，国家层面多次发布政策、文件用以推动智能网联汽车发展。其中包括，《智能汽车创新发展战略》《关于促进道路交通自动驾驶技术发展和应用的指导意见》《国家车联网产业标准体系建设指南》等，而各个城市也在加速推进自动驾驶的落地。

自动驾驶的未来，到底是单车智能，还是车路协同？中美在这件事上技术分歧，选择了两条截然不同的道路。美国单车智能，中国的车路协同，对比全球其他市场，中国在道路资源管理方面具备一定优势，在5G发展方面无论是技术还是应用，都已经走在世界前列，有了5G的基础，保证道路可以实施给予车辆足够的支持，可以借机抓住车路协同机会，实现弯道超车。

车路协同，顾名思义就是车和道路互相协同，这是整个城市的路网和所有车一起协同，从宏观的角度来统一协调调度，提高整个城市的交通效率。从根源上解决交通拥堵，这也是未来智慧城市的一个部分。

目前，车路协同依然处于发展初期，具体实现的技术，商业模式和建设模式都还在探索尝试，正因为这种不确定性，带来了产业发展的丰富多样，也必然带来困惑和质疑。

车路协同在未来还将面临诸多挑战。首先是交通系统属性发生了变化。车路协同使车辆中原本在传统交通系统中不易显现特性凸现出来，如自组织、网络化、非线性、强耦合、泛随机及异粒度，由此导致传统交通流的研究方法已经不再适用。接着是交通的组织成分发生了变化。随着车路协同的发展，网联汽车应运而生，加之自动驾驶引进，在自动驾驶车和人驾驶车长期共存的场景下，需要的模型将更加复杂。其次的挑战是交通系统的边界问题，按照交通的结构，交通系统中没有了主次之分，没有统一目标，只要有人存在的地方就有交通系统，因此交通系统将被视为开放的复杂系统。

5G无线网络技术支持智能汽车的发展进程中，必定能够实现提升汽车之间以及汽车和周围环境之间可靠沟通的水平，5G技术是无人驾驶车辆互联的关键促成器。另外，汽车内部的数字服务也有赖于5G技术的实现，凭借超低延迟处理大数据的能力为汽车制造者提高乘客体验。

此外，当前5G应用中还存在一些问题。比如，5G虽然传输量更大，但频率高，传输距离也变短，所以5G基站目睹要比4G基站大四倍左右，全国需要大约1200多万个，5G的功耗也比4G高很多，一个5G基站全负荷功率约3.8千瓦，按照工业用电来看，实现全面覆盖是一笔惊人的账目。

硬币两面看，5G在无人驾驶应用对其安全性无疑存在一定风险。一方面，车辆部件和系统在借助5G网络与外部进行连接时，也增加了可能受到攻击的范围。另一方面，基于无人驾驶车辆对无线网络的依赖，5G基站的建设和维护显得至关重要，保持基站长时间正常工作并且增加基站的分布覆盖是保障可靠数据传输的关键。

如果要实现无人驾驶汽车能常态化地在城市道路上运行，并在汽车总量中达到一定的占比，那么就要求无人驾驶汽车本身的环境感知能力、车载人工智能的计算能力达到一定水平。同时车联网的发展也要能支撑车辆与车辆之间的信息沟通，而且所有的这些性能还要建立在整车成本不能太高的基础上。

除此之外，城市交通系统、路侧智能设备也要被部署和升级，以适应新的道路交通生态，以及相对应的法律法规的问题需要解决。

规模化需要产业融合，今年以来，包括智能交通企业、车企、出行公司等巨头都参与到车路协同中来。

万集科技联合中国移动、轻舟智航在苏州高铁新城进行的5G车路协同项目中的自动驾驶体验。在苏州高铁新城的5G车路协同项目中，轻舟智航的自动驾驶车辆在车端安装了两个激光雷达，在约2公里长的开放测试路段上，万集科技在6个路口共部署了14套智慧基站。万集科技会将道路的全域感知数据上传至中国移动（上海）产业研究院智能车路协同平台，通过大带宽、低时延、高可靠的5G网络，为轻舟智航的自动驾驶车辆提供精准实时的交通参与者感知信息，包括交通参与者类型、长宽高尺寸、经度纬度位置、速度、航向角、轨迹等微观信息。

在这一体系中，包括了自动驾驶车辆自主感知结果和智慧基站路端感知结果，通过路端感知的有效补充，解决了单车智能存在的超远视距和非视距感知难题。万集科技、中国移动、轻舟智航的三方合作，真正打通了路-云-车协同通道，助力高等级自动驾驶在城市场景的落地。