车路协同2023——反哺场景、和谐共生

车路协同的2023，有解读时代的新视角，有探索科技创新的新舞台，有求知驭变的新玩家，也有对于未来的新洞察。

车路协同2022，孕育希望，落地为王。2023，将更进一步，反哺场景、和谐共生。来看看车路协同的2023，不得不说的新故事。

一、车路协同2023的“同”与“不同”

任何故事都有主线与由头，不管前些年对于车路协同如何定义或界定，基本上是围绕车联网建设而行，以信息的感知交互为主，使车和周围环境协同与配合，实现智能交通管理控制、车辆智能化控制和智能动态信息服务的一体化网络。

几年之后，车路协同将被重新定义，更多趋向于在之前“聪明的车+智慧的路”基础之上，以“融合的云”来做基础框架，三者互为前提、相互促进、互为交融，成为一体，来满足新时期关于车路协同的新使命。

如何来看近几年车路协同的相同，其建设本初就是为了解决现代交通面临的两大挑战：交通安全和通行效率。

传统的解决方法是采用车辆安全保障、控制诱导等方法，但随着近年来我国汽车总量不断增长，交通问题日益严重，传统解决方法处理起来存在很大的局限性。近年自动驾驶和车路协同技术的出现，为解决交通安全和通行效率问题提供了根本性解决方案。

然而目前受制于技术和成本的限制，无法满足多种复杂情况下无人驾驶，而对于一些稍微简单、结构化的场景，借助车路协同技术有望实现无人驾驶。

比如：我国高速公路基本属于封闭式道路，人对交通不利影响得到大幅度遏制，相对环境简单；其次是高速公路道路条件优良，相对具有平整的路面、简捷的线性、简单的互通结构；最后高速公路经过三十多年的发展，包括收费、监控、通信等机电设施比较齐全，这些条件更有利于车路协同自动驾驶在智慧高速中的实现。

但是，也要看到，车路协同问题依然较多：恶劣天气，大雾下的摄像头、激光雷达失效，而毫米波雷达最大有效距离为200米内；视线遮挡、公交站鬼探头、跟车闯红灯都是车协协同不得不面对的问题。

究其根本，感知单一是之前车路协同弊端之一。这就是2023车路协同需要改进之处。如何强化感知，从车载终端和路侧终端入手。车辆和道路通过智能化改造，可使车辆之间实现互联、监测，车辆与路侧端也可以进行信息传导，达成智慧交互。

对于车端来说，智能车载单元借助当前主流的LTE-V2X以及新一代5G-V2X信息通信技术，可以实现车辆之间、车路之间、车与行人、车与云端之间的全面信息交互。在安全性方面，车路协同能弥补车载端感知盲区，拓展感知范围和感知距离，综合考虑路上所有车辆的运行情况，实现实时车车、车路信息交互，有效避免障碍物影响，提升驾驶安全性。在提高交通效率方面，车路协同技术可以丰富实时的车路数据互动，确保车辆在路口有序通行，大幅提升道路通行率。

随着智能网联汽车的发展，软件定义汽车已成为汽车产业发展的战略共识，它是汽车智能化的核心，也是产业可持续迭代和汽车全生命管理的重要支撑。在硬件层面，智能车载终端融合了里程定位技术、GPS技术及汽车黑匣技术，可广泛用于行车安全监控管理、智能集中调度管理等多个层面。在这场围绕车端的智能变革中，国内多家主机厂也积极参与进来，构成了新基建背景下车路协同的有机载体。

除了感知加强，智能还需再进化。老概念与新技术，从磁传感到无线技术，车路协同不仅有初衷，还有本质诉求，归结为创新应用、提升安全效率、友好环境，引发交通运输工具变革和智慧化的道路与融合的云。2021年迎来了自动驾驶技术的爆发年，但从总体来看，全球包括国内的自动驾驶技术仍处于 L2 级别的商用发展和落地阶段。L3和L4的高等级自动驾驶呼之欲出，但还存在以安全和适用场景为代表的难题。目前还是主要局限于限定的区域。

为此，尽管“智能的车+聪明的路”尚未进化完全，但随着自动驾驶产业的单车智能发展进入瓶颈，车路协同产业愈发受到广泛关注。不同于一些专注单车智能自动驾驶企业的发展路径，车路协同更加侧重路端、云端与车辆的交互，是囊括车端感应、路端感应、通信技术与云控技术的整体解决方案。

2022年3月1日，专注提供V2X系统解决方案与软硬件产品的星云互联完成了2亿元B轮融资，由此可见，资本青睐于车路协同有韧性与远见的企业，前期修路，后期筑桥，为车路协同的2023市场化进程，再次提速。

从运输工具来看，单车智能进化，随着自动驾驶技术走入大众视野，人们对更加便捷、安全的出行也有了更多期待。

2020年，国家发展和改革委员会等11个部委联合发布的《智能汽车创新发展战略》提出，到2025年，实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。立足物联网产业先发优势，无锡大力推动车联网产业技术创新、商业模式落地，获批全国首个国家级车联网先导区和首批“双智”试点城市。目前，无锡已聚集车联网核心企业140余家，涵盖了传统车辆零部件、路侧设备、车路协同系统集成等各个环节。

车路协同，时代不同，玩家云集，玩法万变不离其宗。不仅有集成商、设备商聚焦，车联网厂商、互联网企业、通信企业也早已看中这块市场蛋糕。此外，运营商的到来，让车路协同的2023不仅仅只是科技风暴，而是科技+运营的双重革命。

融合的云玩家，就不少。华为云、腾讯云、阿里云以及百度智能云、京东智能云等，在云计算服务领域，云端可以通过网络管理各个边缘云，实现中心云、边缘云在资源、安全、应用、服务上的多项协同。

在边缘层出现之前，传统智能交通系统建立在中心云计算的基础上，在前端实现实时采集数据的情况下，数据上传至云端，在云端上实现计算，并将结果发布至路口信号机和移动终端上，实现云端的信号灯系统战略控制和路口协调控制。随着车路协同系统的推进，海量实时数据的处理至关重要。云边协同，2023更精彩。

高精地图在车路协同领域，或可被视作云平台之上的基础设施。高精地图的实时更新是保障自动驾驶安全最重要的一道屏障。OEM厂商及合作伙伴会将车辆实时产生的感知数据上传至云端，高精地图商将实时更新的地图数据上传至云端，再由云端将数据分发给车辆，以保证车辆对路况的实时知悉。

目前，以高德地图、四维图新、宽凳科技等为代表的高精地图企业，已经可以利用边缘计算、云计算、大数据、车道级GIS引擎等技术为道路管控平台实现动态资产管理、车道级路网监测、精准应急救援及仿真决策服务等功能提供支撑。

二、2023车路协同新征：场景拉锯战与持久战

车路协同，关键在于协同，其协同的包容性，不仅仅只是车和路，为了一个安全友好的交通环境，甚至文明驾驶后的自动驾驶规范，都应同步而行，协同一体。

关于2023车路协同的新视界和思考，需要了解“尴尬”现状。应用之困体现在，在封闭园区或者矿区，已经有多家企业发布了不同水平的产品，但尚未形成规模；公交车辆：与路口交通灯进行信息交互，形成公交车辆的道路优先通行、准确预测到站等功能，这个在很多地方都已经有类似推广；高速公路上已经进行示范性道路建设，但目前未大规模推广。

从场景来看，车路协同在智能交通领域上，除了给行驶的车辆提供道路信息外，还可以建立智能交通体系，给予交通管理了解道路运行情况，进行动态的交通规划，减少道路拥堵，发现道路破坏情况及时进行保养维护等。如果车路协同2023要导向服务，可以当车辆经过时，会推送该区域通过感知传感器扫描到的数据到车上，坐在车里，就可以看到周边区域的一起交通事故实时结果或者风景等。

想象一个场景，感知传感器扫描到前方路口的一起交通事故，推送到车上后，你点击该实时推送消息，就可以查看该路况传感器扫描到影像，看到交通事故处理的实况。

从之前谈到的市场痛点也可以看出，对于感知不强，可以通过道路将自身的信息数字化后通过车路通信播发到车端，包括标志、标牌、护栏、信号灯等基础设施的数字化信息，还包含动态的交通事件、施工、交通管制等信息。在车路感知协同层面，单车感知易受障碍物遮挡、天气（雨、雾）影响，产生侧车遮挡、前车遮挡感知视野的情况，使得汽车因怕鬼探头事件而无法实现更为果断的行驶决策。

通过车基感知和路基感知协同方式，实现传感融合、感知共享，最终实现车端上帝视角的感知能力，提高汽车的安全性和驾驶能力。单车路线规划决策易造成路权冲突与路径拥塞，通过路侧来对微观(路口/车道)、中观(路段/区域)、宏观(城市)的车群做车速、车道、路线规划决策，可以实现安全高效交通的运输。

此外，车路云的协同框架已经初步达成，在高精度定位、精细化信息服务和新一代传感网络构建等方面，都有了更加可靠的技术保证，但这些技术的发展没有一个统一的系统架构会反过来制约车路协同的发展。

发达国家基本建立了车路协同系统的体系框架，定义了一系列应用场景，开展了一些试验和应用，但是我国的车路协同系统架构暂时还未建立起来，因此需要跨界融合建立一个统一的车路协同系统架构从而促进车路协同的规模化应用。

值得一提的是，关于运营的协同。除了高精地图、云计算支持，从工程建设、系统建设、工程应用等方面来说，最实用的、最有效率的、最有效果的技术和手段是当下所需。比如在高速上的车路协同不是另外建一套系统，而是充分利用现有系统。

现在高速公路已经有通信、监控、收费、指挥调度、出行服务、道路养护等一系列系统，各个系统之间相互独立，只支撑自己的业务，存在一定的资源浪费。车路协同后高速建设把现有系统互通融合起来，充分发挥每一个已经布设的设备价值，发挥聚合效应。

三、结束语

从业者与一众玩家们，都以无比的执着和持久的耐心来面对全新的征程。他们所做的事情背后的逻辑很清晰，都知道艰难，只是区别在于，可以坚持下去的决心与勇气，毕竟车路协同的建设效果不是立竿见影，是长期行为。水滴石穿，有了原始积累，车路协同的2023才能缩短建设时间差，加速而来。