到底什么是车路协同

几年前，某企业负责人在某次会议上宣布其公司联合交警部门在某国道某处实现了车路协同管理，邀请各位领导专家现场参观体验。这在当时无疑是一条重磅消息，大家都对几天后参观体验充满了期待。

关于车路协同，李彦宏在《智能交通》一书中的定义是：采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车与车、车与路、车与人之间动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人、车、路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。

我当时对这个车路协同管理之所以充满期待，是因为我觉得车路协同就是这样高大上的概念，5G、V2V、V2P、V2I等等在我脑子里转了好几天。可是当我真实地亲临现场体验时，真的失望透顶，5G通信技术在哪里、人车路实时信息交互在哪里呢？

据企业负责人介绍，这个路段因穿村而过，国道上通行车辆多，很多车辆通过村庄时都不减速甚至超速行驶，每年都有造成人员伤亡的交通事故发生。所以当地交警部门和企业就想出了这么一个车路协同管理试点的方法，在距离村庄不远处安装测速抓拍设备，如果抓拍到通过的车辆超速，就在前方不远处的一块电子屏上显示“××（车牌号）车辆已经超速，请减速安全驾驶”的安全提醒标语。测速、抓拍车牌、电子屏提醒，技术实现上很简单，不需要5G、不需要车路通信、车车通信，相比大家普遍认同的车路协同的概念，我当时想这大概就是个车路协同的噱头！

不过这个车路协同管理试点施行后确实发挥了作用，几年来这个路段再也没有发生过人员死亡的交通事故，保证了村民的出行安全。因此，当地交警部门把这个做法推广到了其他具有类似交通安全隐患的路段，同样取得了交通事故和人员伤亡大幅下降的成效。

这件事使我静下心来思考到底什么是车路协同？上述车路协同的概念同自动驾驶、智能网联、车联网等一起，成为近几年智能交通领域的热词、高频词，引得一些地方政府、互联网头部企业、造车新势力、传统主机厂纷纷躬耕其中，不惜为此竞折腰，风投资金融了A轮融B轮，钱是烧进去了，却有人黯然退场，但又有新人投身入局，可谓你方唱罢我登场，虽然如此，如今却仍然不见商业化落地。

究问原因是什么呢？其实，是我们自己把车路协同想象得太高大上了，超越了车路协同发展的阶段、现实基础和法律道德约束去做车路协同的工作，必然难以规模化推广应用落地。

虽然车路协同概念的提出和兴起是近几年的事，但我们仔细想想，事实上车路协同却不是新鲜事，可以追溯到200年前汽车发明后在公开道路上行驶那天起，就必须要通过车路协同才能保证安全、快速行驶，否则那一定是寸步难行。字面上是车和路的协同，实际上是车辆操控者和道路上的标识标线以及周围环境的信息交互，本质上是车辆的操控者和道路的协同问题。

如果车是由人类驾驶员操控的，那么协同的方式就是靠人的“眼观六路耳听八方”实现的；如果车是由系统操控的（自动驾驶），那么协同是由车路无线通信交互进行实现的，如果是基于5G的无线通信技术，那么就是我们今天熟知的5G-V2X的车路协同的技术路线。

从时间上纵观汽车道路交通发展的历史，我们不难发现随着交通法律法规、交通规则的不断完善以及科学技术的进步，车路协同不断动态演进的，这种演进是以促进道路交通安全、效率不断提升为目标的。

最开始汽车在道路上行驶是靠驾驶员“宁停三分不抢一秒”的文明礼让，后来出现了交通标志标线和交通警察，驾驶人员根据标志标线的指引在路上行驶、在十字路口靠交警的指挥手势有序交替通行，再后来随着技术的进步出现了交通信号灯，在信号灯路口驾驶员通过观察红绿灯的变化交替通行，因此，从车路协同演进的阶段特征上来看，上述的场景都有V2I（信号灯、标志标线）、V2V（转向灯、刹车灯）和V2P（斑马线、观察行人）的信息交互，只不过信息交互方式靠人眼观察、靠人脑决策，都是为了保证交通秩序、安全和效率，这样看来本文最初的那个案例是一个典型的简单车路协同应用场景。

今天，随着新一代通信信息、云计算、大数据、人工智能、物联网等技术的兴起，人们提出了C-V2X、5G-V2X等基于无线通信技术交互模式的车路协同概念并为此实践。但我们首先要认识到交通系统的构建绝不仅仅是依靠技术就可以实现的，而是一个极其复杂的系统工程，而且交通的外溢影响非常广泛，它涉及的不仅仅是交通领域自身的问题，而是影响到社会的方方面面。

因此对于5G-V2X车路协同我们当然可以大胆假设，但实践上务必要小心求证，这方面我们国家采取了“审慎包容”的务实态度。5G-V2X的内涵主要应该是基于5G无线通信的开放道路自动（无人）驾驶车路协同场景，如果是人类驾驶车辆占绝对主导地位的当下，一个城市要对其道路进行大规模的5G-V2X的智能化升级，这一定是投入产出比极差的低效投资，或者说超越了车路协同的发展阶段，出现了不切实际的“大跃进”。

也许有人会反驳我的观点，有的地方已经实现了基于车路通信的有人驾驶公交车信号路口优先通行，当然必须承认这是一种较为典型的基于无线通信的车路协同场景，但实现方式并不必然一定要基于5G-V2X车路协同技术。

既然车路协同是一个不断向上演进的过程，或者说有不同的发展阶段，那我们为什么不像自动驾驶那样把车路协同也进行分级呢？

自动驾驶正是因为有了L0-L5的不同阶段的分级，因此，今天提起自动驾驶，我们就会清楚地理解到底是辅助驾驶还是由系统控制的自动驾驶，是有条件自动驾驶还是完全自动驾驶，那我们就会对其所具备的自动驾驶能力有个清晰的认识。

车路协同我觉得也有必要进行一个分级，而且我认为最高等级的车路协同一定是基于智能网联的完全自动驾驶形式的车路协同，也就是说自动驾驶、智能网联是车路协同的最高阶形式，很好地把车路协同、智能网联、自动驾驶融合起来了。

具体怎么分级，我根据个人理解，参照自动驾驶的分级方法，以最复杂的城市道路车路协同为例，进行了一个L0-L4级的分级设想（见附表），当然这一定是不成熟的，很多地方也还值得商榷，只是抛转引玉而已。

城市道路交通车路协同技术分级

有了上述分级方法以后，可以轻而易举地判断出我们已经跨越了L0、L1级的车路协同阶段，正处于L2级的发展阶段，而且我们发现由低级向高级的车路协同演进，都会带来交通安全和路网运行效率的提升，这就是车路协同演进的目标所在。

在L2级阶段，基于5G-V2X车路协同的自动驾驶正在各地的智能网联试验区如火如荼地开展着测试，尤其是国家“双智”政策的出台，必然兴起一阵发展高潮，但距离商业化落地还有一段较长的路程要走。以人类驾驶员为操控方式的驾驶依然占据主导地位，虽然一些造车新势力的车辆号称依靠车辆自身感知决策具有辅助自动驾驶功能，但目前还是交通法律的禁止地带。车辆ADAS系统有效提升了驾驶过程中的安全性，但交通拥堵问题仍然严重。

在L2级阶段，虽然感知决策仍然以人眼人脑为主，但笔者认为一个间接的车路协同媒介会发挥日益重要的作用，那就是高德、百度等公司导航地图，导航地图会实时接入各类交通实时信息，展示交通路网实时的动态，通过人工智能的技术为驾驶员规划建议出行路径以及未来预约出行方式等，可以把车辆均衡地“分派”到路网中，能够有效地缓解城市交通拥堵的问题，提升路网整体运行的效率，这个也是车路协同另辟的一条蹊径，很值得期待。

现在的难题是由L2级向L3级跨越的过渡问题，一种方式是在特定的区域或者路段的开放道路上实现了5G-V2X与人类驾驶混合行驶模式，然后将这个区域逐步扩大直至全域实现混合行驶，进入到L3级阶段，同时自动驾驶车辆逐步替代人类驾驶车辆。

另一种方式是全路域进行智能化升级改造，在公交、出租车等公共出行领域率先实现5G-V2X车路协同自动驾驶，与其他人类驾驶车辆混合行驶，进入到L3级阶段，同时自动驾驶车辆逐步替代其他人类驾驶车辆。看似可行，其实问题很多，一是全域道路智能化改造升级和自动驾驶车辆成本畸高的问题，二是人机混合驾驶车辆混行的安全性问题，三是可复制可推广的问题，一地可行能否在所有城市大规模推广应用需要打问号。

从这些问题来看，我对开放道路的自动驾驶的前景是持不太乐观的看法。

然而不管怎么说，各方势力对车路协同的自动驾驶仍然是乐此不疲，但城市开放道路的5G-V2X车路协同自动驾驶规模化商业化落地至关重要（以后可能是6G等等，但技术应该会是向前兼容），L2级向L3级的跨越是一个坎儿，重要的是要有场景，要有合适的实现路径，要坚持长期主义（我不知道今天从事车路协同的企业是否做好了长期主义的准备），要能提升交通安全和路网运行效率。要有规模化，5G-V2X车路协同自动驾驶不应该成为万绿丛中一点红的点缀，几百辆上千辆的自动驾驶车辆在路上行驶，相比动辄百万数百万辆的城市汽车保有量，实在不值得一提！

至于L4级的车路协同，因为涉及到更远的将来，技术的发展也许会超过我们的预期，可以作为一种愿景，至于能否实现，引用分级表中那句话，除非有颠覆式的交通理论支持，否则可能性不大。

当然交通的变革，不仅仅是技术问题，还有法律法规、制度规则、道德伦理等诸多因素的考虑，为了在更广泛的意义上厘清车路协同的涵义，本人提出了车路协同分级的建议，观点不一定正确，请专家学者多批评指正。

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