虽然智能交通已经建设多年，但车与路的天然连接，还远远不够。直到车路协同的出现。

车路协同在市场期许中高开高走

车路协同，最近几年欢呼于智能交通最绕不开的热词。那么，车路协同是什么呢？大致来看，其是下一代车联网核心技术之一，通过车与车(V2V)、车与路(V2I)、车与人(V2P)、车与云(V2N)等信息交互和共享，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。

2019年3月，工信部部长曾表示，5G应用80%将用于物和物之间的通讯，以无人驾驶汽车为代表的5G技术应用可能是最早的应用。

2020年2月，尽管还在疫情的寒风中，发改委、工信部等11个国家部委联合下发了“关于印发《智能汽车创新发展战略》的通知”，通知提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。《战略》提出的主要任务包括：推进智能化道路基础设施规划建设，建设广泛覆盖的车用无线通信网络，建设覆盖全国的车用高精度时空基准服务能力，建设覆盖全国路网的道路交通地理信息系统，建设国家智能汽车大数据云控基础平台，提升网络安全防护能力等。

用高开高走来形容车路协同在我国的历程合适，如此看到，车与路的和谐统一，是大众所期也是市场需求所致。

车路协同面临的挑战

任何新技术出现，都会有需要买过的坎，我们称之为技术的改进与升级，只有这样才能不断在场景应用磨合中，与市场需求同步和一致。主要有以下几点：

其一，法律制度与政策标准谨慎制定与技术创新快速的矛盾。也就是说，建设步子迈得太大，技术的天马行空，但法律和政策如何合理有效的约束，形成大众遵守的行为规则、追溯体系和征信体系是一个复杂又不得不做的政府课题。

其二，伦理道德问题制约商业化和大规模普及，以往高速公路运营企业主要建设、养护道路设施，出行者通过付费享受通行服务。车路协同阶段会提供新服务，也会有一些新参与单位。比如通信运营商可以赠送手机、赠送后装车载设备，并通过物联网收流量费的方式来获得收益。

车载终端公司可以通过人机交互提供出行服务，还可以利用服务区、景区、保险公司通过产品推荐、景点推荐，向第三方信息服务商收取相关费用，同时获得用户出行的大数据信息，从而为产品的营销和定制提供大数据决策；最后就是紧急施救服务。未来车路协同商业模式仍需要不断探索，因为高速公路的收费标准很难调整，车路协同如何做到可持续发展是应该思考的问题。

其三，公共信息安全与公民个人隐私也面临威胁。车路协同技术源于国外，荷兰A58高速公路做了车辆编队行驶和车路协同，基于手机端的车路协同来显示道路上的限速信息，同时也支持自动驾驶，涉及到道德伦理和隐私的问题在实际项目应用，还是出现不少难解之题。在国内我们如何破局，还得慎行。

其四，交通管理和服务面临新机遇。这方面的转变有很多，举一例来说明，比如车路协同让交通管理到治理理念上的转变。原有的交通管理信息相对封闭，信息都用于自身的交通管理应用，使用完以后伴随着管理任务的结束就失去了信息应用价值。

车路协同下的信息可以用于交通出行者的一些出行服务，比如说交通的疏导、控制，还有事件这些交通管理信息，就可以转化为服务交通出行者出行的服务信息。另外，伴随着自动驾驶、车联网、网联汽车技术的发展，车载终端的感知能力、智慧化程度越来越高，这些手段也极大的丰富了交通管理信息采集，可以提升城市交通状态的认知，进而提升智慧交通的决策，提升交通管理效率，也推动交通的变革。

其五，对驾驶人员技能重新定位。到自动驾驶阶段以后，驾驶证考试要求是否要适当进行调整，比如对自动驾驶与酒驾的新认识。

其六，在技术层面，目前来看端边云的架构比较合适。车路协同主要涉及三个端口：车端、路侧端和云端，其中路侧端和云端因为车路协同环境下计算节点下沉至边缘层(即路侧)的需求而经常被同时提及。

再考虑到三个端口间信息传输渠道的重要性，对于车路协同系统平台更完善的拆解方式是以下三个核心组成部分：智能车载系统(车端)、智能路侧系统(路侧端+云端)和通信平台。其中，智能车载系统负责车载端的海量数据实时处理和多传感器数据融合，保证车辆在各种复杂的情况下稳定、安全行驶；智能路侧系统负责路况信息搜集与边缘侧计算，完成对路况的数字化感知和就近云端算力部署。

通信平台负责提供车-车、车-路间实时传输的信息管道，通过低延时、高可靠、快速接入的网络环境，而真实交通场景下，由于参与者数量众多、行人和路况随机性强等特点，车载操作系统必须具备在100毫秒内完成从指令接收、任务运算处理到决策执行的整个过程，要不然，数据采集与分析到处理如果不及时，那车路协同变毫无意义还处处显危机。

当然，技术层面车路协同面临的问题不止零星半点，也不一一介绍，毕竟这个新技术还在摸着石头过河阶段，看上去很美的事物，实际建设中困难重重，就好比智能手机，系统开发极为复杂，呈现给用户体验，却是简单高效，这也是车路协同需要追求的技术路径。

聪明的车，汽车的自我进化

让车聪明起来，这是车路协同必经，这也是一条的探索之路。

车路协同规范驾驶行为与交通安全

之前提到无人驾驶是一种驾驶形态，要探讨车路协同对无人驾驶的影响也可以从两个层面来看。

一是对驾驶人行为的影响。车路协同环境对驾驶人的影响是多方面的，驾驶行为过程总体上可以分为感知、判断和操作3个阶段。其中，车路协同环境对驾驶行为的影响主要体现在前2个阶段。感知阶段是后续各个阶段的基础，快速获得准确的信息是保障后续正确判断、准确操作的基础，影响驾驶人感知速度和准确程度的主要影响因素是注意力分配和信息负荷大小。

在使用车路协同系统时，驾驶人的精神状态如眨眼频率、心跳频率等均表明驾驶人的紧张程度的感知会比不使用车路协同系统时低。相比与年轻人，车路协同系统对老年人的作用更大，它能够提高驾驶人的感知水平，缩短驾驶人的感知时间。

二是对行驶安全可靠性的影响 。传统的驾驶行为主要由以驾驶人为核心的感知、判断和操作过程构成闭环的控制系统。车路协同技术的安全应用，改变了汽车的驾驶过程。车路协同技术安全应用可以分为2类：一类是以预警为目的的安全辅助系统，另一类以自动控制为目的的安全辅助系统。

从系统可靠性的角度看，以预警为目的的安全辅助系统可以认为是在感知阶段与驾驶人的感知并联了自动感知系统。该系统的并入，能够提高驾驶人的感知水平，缩短驾驶人的感知时间。另一方面，车车/车路协同在感知的基础上还进行危险的判断与预警。尽管该系统判断和预警的结果还需要驾驶人在此基础上做出决策，但也会有效缩短驾驶人的判断决策时间。对于并系统，系统的可靠性要高于其单个的子系统可靠性。

因此从一定意义上说，以预警为目的的车路协同安全应用系统的引入，可以提高感知过程的可靠性。与以预警为目的的安全辅助系统不同的是，具有自动控制功能的安全辅助控制系统在对车辆的安全状态进行判断后，不但给驾驶人预警信息，还在必要的情况下向车辆的自动控制机构(如制动控制机构、加速控制机构)发出自动控制指令。

从系统可靠性的角度出发，该系统不但在驾驶人控制系统的基础上在感知环节并联了自动感知子系统，还在操作阶段并联了自动控制子系统。正如前面论述的一样，在各个子系统可靠性不变的情况下，整个系统的可靠性会有所提高，因此车路协同技术的引入，应该可以提升行车过程的安全可靠性。

　　诚然，车路协同是当下与无人驾驶相关的革命性技术，但在强调其对提升行车安全性能的同时，要重视该技术的应用对驾驶人的影响，虽然是无人驾驶，但科技依然以人为本。