例如长沙市刚刚宣布启用的100公里智慧高速项目，据悉就是通过在部分路段布局5G网络，路侧设备全息感知高速环境，与车内通信设备和云控中心形成V2X系统，助力推进基于车路协同的智能网联汽车试验与应用示范。
另外在浙江、广西、江苏、山东、湖北等地，也有类似的项目在同步推进。以至于有些人猜测，当未来道路足够智慧了，是否就不需要在车上安装各种传感器就能够实现较高水平的自动驾驶。针对这个问题，在日前由盖世汽车举办的2019第七届汽车与环境创新论坛上，多位专家展开了激烈的讨论。
聪明的车PK智慧的路 谁更胜一筹?
吉利汽车研究院总工程师刘卫国指出，在自动驾驶方面，吉利前期也是一直立足于汽车本身来做的，通过给车辆加装各种传感器来实现智能化，但后来发现有一些问题确实是车辆本身没法解决的，于是便开始研讨如何把路端的信号加到车上，与车辆本身的智能化系统形成协同，让车辆跑起来更容易一些。
今年5月，由吉利汽车与杭州湾新区政府共同打造的宁波杭州湾智慧城市国家级示范项目在2019年吉利汽车技术日暨第二届龙湾论坛上正式签约，据悉该项目旨在利用智慧道路上的传感器感知、边缘云计算、V2X/5G通讯等车路协同能力，参与自动驾驶车辆的行驶控制。不仅如此，为了于2022年在亚运区域内实现完全自动驾驶技术运营，吉利还参与建设了全国乃至全球第一条支持智能驾驶、无人管理的智慧高速公路——杭绍甬智慧高速，为亚运会提供更佳智能化的出行体验。
而在车端，吉利则发布了智能驾驶系统——“爬行者”智能系统，该系统基于现有量产传感器配置，利用V2X技术，借助“云端”“路端”“停车场端”的辅助设施，能100%实现自主泊车，解决最后一公里出行难题。
不过，尽管吉利在车路协同方面已经进行了一系列的探索，刘卫国坦言这条路线依旧面临一些问题，比如怎样把尽可能多的信息放到路端来提供，这就必然需要大量的投入，而一旦投入大了，如何产生最终的经济效益也将是一个不得不考虑的问题。
沃尔沃汽车集团亚太区主动驾驶技术负责人张立存亦认为，在实现自动驾驶的过程中，路端信息的加入是一个必需的过程，因为仅靠单车的智能，很多典型的驾驶场景是无法满足安全驾驶需求的。“不过这两条路线的落地时间会有较大的差别，目前来看，一定是先从单车的智能化开始，然后逐步应用在部分场景、部分区域，之后随着场景的扩充，加入路端信息，形成车路协同。”
而在腾讯周平看来，除了上面两个条件，要实现自动驾驶的大规模商用还有一个必要条件是“很少的人”。值得一提的是，这一点目前在业内其实也已经达成了共识——当前越来越多的企业研发自动驾驶开始从限定场景做起，比如园区、港口、矿区、社区等，一个很重要的原因就是这些场景道路参与者相对较少，道路环境相对较简单，对车速的要求较低，且车辆运营线路固定，短期内更容易实现自动驾驶。
正因为如此，可以看到近期自动驾驶领域的融资也越来越偏向这几个方向。比如做无人驾驶卡车的图森未来，日前就宣布获得1.2亿美元的D2轮投资，用于拓展图森未来的无人驾驶运输服务。刚刚完成1亿美元A轮融资的AutoX，主打的方向之一也是无人驾驶商用车市场。而硅谷创业公司Voyage虽略有不同——他们瞄准的是退休社区，欲利用自动驾驶汽车车队为此类社区提供按需网约车服务，但就无人车运营的环境来看，特征与前面几种也基本吻合。
车路协同有望率先在中国落地
相较于单车智能化，车路协同由于可以很好地实现车与车、车与路、车与人、车与交通基础设施之间的信息交互和共享，真正促成智慧出行，正逐渐成为自动驾驶玩家们的一个新的关注点。放眼市场，当前越来越多的企业开始从仅着眼于单车智能，逐渐向路端智能化延伸。另一方面，交通运输部作为道路交通的主管部门，也在积极推动各地智慧交通的建设。鉴于此，纵目科技副总裁陈超卓认为，车路协同有望率先在中国做起来。
具体来看，在车路协同方面目前以科技公司发展较为迅速。比如百度，早在去年9月就发布了全球首个车路协同开源方案，主要针对的是高速公路、停车场、城市道路三大典型场景，并于今年初正式开源Apollo 车路协同解决方案。
凭借该方案，目前Apollo 在政产学研各个领域建立了广泛的合作关系，开展车路协同联合创新。其中特别值得一提的是与长沙的合作，基于该项合作，去年底百度Apollo就完成了全国首例L3及L4级别等多车型高速场景自动驾驶车路协同演示。今年9月26日，百度在长沙宣布，自动驾驶出租车队Robotaxi试运营正式开启。据悉此次百度试运营车辆是其与一汽红旗联合研发的”红旗EV”，是Apollo自动驾驶技术迭代的最新成果，该车在自动驾驶软硬件、产线前装量产能力、车内人机交互、安全冗余保障以及云端车队管理等方面进行了全方位升级优化，并前装了Apollo定制版OBU，能够和智能网联路侧设备进行L4级车路协同感知驾驶，实现聪明的车与智能的路紧密结合，堪称中国首批前装量产L4级自动驾驶乘用车。
腾讯也于今年5月发布了其5G车路协同开源平台，该平台实现的应用场景主要包括四个：高精度定位、实时路况更新、辅助安全驾驶和规避交通违章，从人、车、路三个维度，提升驾驶体验和驾驶安全，助力5G时代智能网联汽车应用的快速落地。在腾讯看来，智能汽车和智慧道路二者之间的结合可以带来很多好处，比如降低车端的传感器成本，提升车辆识别的准确率和识别的范围，降低自动驾驶车辆的复杂程度等。
不仅仅是企业，政府部门亦在规划对道路进行智能化改造。今年2月，交通运输部发出通知，决定在北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东九省加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点，路运一体化车路协同列为重点方向之一。随后，各地都开始加紧建设车路协同的试点工程，如杭州下文将杭绍台高速公路列为全省智慧高速公路试点示范项目，江西则在昌九高速南昌新祺周到永修收费站近10公里路段上试点打造“智慧高速”。
在道路工程施工方面，同样在积极谋变。过去交通工程里所做的车道线、交通标牌、红绿灯，都是给人看的，而未来的自动驾驶汽车主要是靠传感器来识别这些标志，因此若还沿用之前那套设计理念，将不符合智能汽车的识别逻辑。故近两年一些交通工程开始考虑在项目中采用新的车道线材料、新的交通标志设计理念，就是为了帮助智能汽车更好地识别。
正是这样多管齐下，尽管在部分自动驾驶关键技术方面，中国并没有走在全球前列，但在发展车路协同，推动自动驾驶加速商业化这条路上，目前国内政产学研已经达成了高度的一致，这是中国相较于其他很多国家不同的地方。也正是因为这一特色，使得中国在自动驾驶商业化这场角逐中，有望赶超其他国家，走在最前面!
