未来信号机会向边缘计算终端过渡，它的作用不仅仅是信号控制，还包括一定覆盖范围内的车和车之间各种跟安全、效率有关的综合计算和分析服务，也可以整合通信，是一个综合控制和服务器。

2月21日，《智能汽车创新发展战略》出台，将中国特色的自动驾驶——车路协同推向了风口。

从建设单位，到运营，到应用厂商，无一不盯紧这个市场。

交通信号控制作为城市道路交通管理的核心，在车路协同项目中，到底能发挥什么作用？

 信号机与车辆通信技术路线 

车路协同系统中包含车载单元、路侧单元（信号机及检测设备）和中心优化控制系统。

上海城建设计集团智慧城市院规划设计分院院长高翔介绍，车载单元与信号机之间的通信方式主要采用两种技术路线。

一种是通过中心平台之间的交互，在边缘计算概念未出现前，都是采用这种方式。各种各样的信息源采集完之后，通过通信链路到了中心，控制中心和其他平台中心打通，再通过其他平台传输给用户或车辆。

比如当前比较熟悉的车内信号灯，是通过信号中心平台将数据传给其他平台，然后其他平台再将数据传给手机或车辆用户。但是，数据传给中心，中心通过计算再返回，会有一定的延迟，所以仅适合于对实时性要求不高，计算量不大的场景。

第二种就是通过信号机+MEC（边缘计算）+RSU。在自动驾驶的某些场景下，对安全性要求非常高，需要大计算量、低延迟的计算，比如碰撞预警等，就需要通过边缘计算来实现。在一些团体标准里，对一些自动驾驶场景也设置了延迟指标，若经过中心计算后再返回，可能达不到延迟指标，因此这些场景就需要采用边缘计算的方式。 

其中，通讯方式也包括两种，一种是采用短程专用通讯网络（DSRC），具有建立网络连接快、通讯时延小、质量高等优点，广泛应用于紧急信号通讯及常规业务保障，用于紧急优先申请和特殊事件应用。

2019年在北京1700处信号控制系统项目中，就要求信号控制器车路协同检测设备具备与交通控制设备、车载终端设备连接能力，通过高速短程无线通信，高速建立与车辆之间的信息交换，通过与控制设备连接获得控制状态，同时将车辆信息发送至路侧控制设备及中心信息系统。

要求信号机内部车路协同路测单元（RSU）采集信号控制数据、路口周边交通数据，并为LTE-V2X直连、DSRC直连、云端车路协同平台互联等车路通信预留硬件接口，能够直接接入信号机全部相位状态，可监视信号机运行模式。

另外一种是国内主推的LTE-V。

 应用场景 

在车路协同应用中，信号机在实施信息推送时变成了路侧智慧节点，作用是集交通感知和信号控制、网联通信以及数据交换于一体的设备，进而实现完成路口的车路协同的相应功能。

2018年，无锡车联网（LTE-V2X）城市级示范应用项目在200多（至今已达400多）路口信号控制机中加装相应设备实现车路通讯及协同。

场景演示包括向车辆推送前方路口交通信号灯的实时灯色信息及剩余时间信息， 以提醒司机行驶速度 ；推送路口进口车道交通状态信息，为司机路线选择和诱导提供依据 ；路口检测器提供视频点播功能，车载终端可获取对应路口检测器交通运行情况的视频信息 ；信号机向车辆推送前方道路车辆限行、禁行等交通管制信息；推送前方学校、行人过街等安全提示信息、前方道路施工信息、前方道路施工绕行信息 、前方道路交通事故信息、前方道路车辆抛锚等交通事件信息。 

2018年，国内首条开放的道路智能驾驶公交示范线于长沙试运行。该智慧公交示范线通过将信号灯接入车联网系统的RSU，实现V2I（车辆与路口信号灯）之间的通信，实现了基于交通信号灯的协同式车速引导，从而提高了智能公交车的运行安全性和通行效率。

当特殊车辆通过交叉口时，通过V2I与交通信号灯互动，根据交通流状况与车辆通行优先级动态调整交通信号灯配时。

另外，当前比较热的“车内信号灯”也是信号机在车路协同中的应用，利用车路协同技术，将交通信号灯倒计时从路口直接“搬进”车内，包括推荐车速等。

也有业内人认为，这些场景都是由应用需求推动，技术上打通了，但还未发现真正的实用价值，目前看到的车路协同由应用推动的主要是自动/辅助驾驶应用场景。

未清晰的技术和商业模式 

当前在车路协同项目中，大部分信号机只是作为车的一种信息源，是车辆的读取场景之一。

高翔表示，目前在车路协同项目中车辆读取的信号配时方案多是固定配时。

车辆该如何读取信号机数据？

当前国内很多信号系统采用自适应控制，车辆读取的是固定配时还是自适应或感应控制配时方案，读取的技术方案不一样，如果读取的是自适应或感应控制配时方案，那么更新频率要求要更高，这就要考验车辆的控制逻辑。如果车辆基于信号配时的车速控制逻辑，是基于固定的绿灯倒计时或红灯倒计时来制定策略，那么当配时方案一直在变化，车辆对速度的引导将变得复杂。

对于车企来说，对信号机和配时的理解可能还不够深入，另外车企要关注的场景非常多，目前可能将更多的重点放在安全方面。

从商业模式角度考虑，已经有厂商提出推广应用的难度在于数据开放，应该如何开放。政府提供这些信息是有偿还是无偿提供给企业，还是要通过第三方？这些问题还有待明确。

 未来信号机将向智能终端过渡 

赛文研究院数据显示，2019年智能网联汽车、车路协同细分市场投资显得比较活跃，多个城市多个过亿、多个千万级项目发生。

随着政策的驱动，未来还将会有更多的示范项目建设，信号机作为交叉口重要交通设备，市场机会有多大？

有观点表示，这件事还是具体要看应用情况，就像电子车牌，车路协同和电子车牌都属于技术推动，有了技术再找应用场景，而非应用场景驱动。

高翔认为，关键在于如何定义信号机，如果定位是狭义的传统交通信号机，仅仅作为车路协同的一个信号控制的信息源，是很难在自动驾驶领域有新的市场份额的；如果定位成车路协同里的边缘计算终端，那么信号机的应用会非常广，各种功能需要升级，市场潜力就会非常大。

其实在没有边缘计算的概念之前，交通信号控制机就是一种典型的“边缘计算”设备，只是其输入输出的主要是与信号控制相关的信息。而现在自动驾驶领域的MEC，提供了更强大的算力、更丰富的应用场景。

高翔表示，未来信号机会向边缘计算终端过渡，它的作用不仅仅是信号控制，还包括一定覆盖范围内的车和车之间各种跟安全、效率有关的综合计算和分析服务，也可以整合通信，是一个综合控制和服务器。

在实际案例中，已经有信号机实现了这种转变。

但也有人认为，由于交通管理的信号机数据传输在公安专网内，而边缘计算并不完全只计算交通管理类数据，还有属于公网内的数据，从信息安全角度看，边缘计算产品物理上很可能最终分成两部分，公安专网内的边缘计算和公网内的边缘计算。因此信号机内的边缘计算功能并不如想象中的那么完整，其市场价值也会被分解。

 结语 

政策在变，市场在变，企业策略也在变。

无论是信号机厂商，或是其他企业，当新场景出来之后，如果还是一成不变，就会面临被市场淘汰的风险，如果能够适应新场景，随着新模式、新需求的到来，市场份额也将会增加。