单车智能是实现自动驾驶的基础。即便是在以车路协同为主要手段的技术方案中，单车智能也是不可或缺的。

编者按：技术的发展与政策利好让车路协同在今年迎来了一次飞跃。多地政策纷纷加速车路协同的建设，上周，安徽首条5G示范运行线正式开通、湖南支持L4级别车路协同测试的高速道路长益复线也正式通车；据湖北日报报道武汉将新增78公里5G自动驾驶开放测试道路……这也引发了业内关于车路协同与单车智能之间关系再一次的探讨。

8月22日，由中国电动汽车百人会、智能汽车与智慧城市协同发展联盟主办，中国电器科学研究院股份有限公司承办，广州市人民政府支持的第三届全球智能汽车前沿峰会（GIV2020）在广州召开。高层论坛上，多位行业专家、企业代表发表了对车路协同的看法，圆桌会议1更是以“车路协同还是单车智能”为题进行了闭门讨论。

今年对于车路协同来说，是十分重要的一年。

一方面，是政策的持续利好。2月份发布的《智能汽车创新发展战略》中明确指出车路协同是未来的重要发展方向；3月份，国家发改委、工信部联合印发《关于组织实施2020年新型基础设施建设工程(宽带网络和5G领域)的通知》，提出要建设C-V2X规模示范网络，验证典型应用场景下的C-V2X车路协同平台功能和交互能力，并对大规模测试数据进行规范和分析；3月24日，工信部印发的《关于推动5G加快发展的通知》中也提出要促进“5G+车联网”协同发展，推动将车联网纳入国家新型信息基础设施建设工程。

另一方面，是基础技术的支撑。在去年底正式商用之后，今年7月，3GPP完成了5G-V2X的第一版标准即R16的冻结，能够在更低时延和更高可靠性方面支撑自动驾驶的应用场景。

基于此，车路协同与单车智能之间的关系再度被提出。从智能化实现角度来看，车路协同与单车智能是两条不同的技术路线；但是落到智能交通这个大背景之下，单车智能与车路协同并不是非此即彼的选择题，而是需要协同发展的两条发展脉络，两者之间相互补充与促进，才能最终实现面向全域的完全自动驾驶。

单车智能是基础，车路协同是进阶补充

单车智能是实现自动驾驶的基础。即便是在以车路协同为主要手段的技术方案中，单车智能也是不可或缺的。

从技术角度来看，一方面，单车智能可以作为冗余与备份系统，让车辆在路侧设备没有覆盖或者出现故障、通讯被干扰的情况下仍然能够安全可靠地完成行驶任务；另一方面，单车智能也能作为车路协同的终端触手，收集必要的数据，来辅助进行新功能开发、系统升级等。

而如果从产品与商业化角度考虑，不可能等到路端全部建设完毕再进行相关功能的开发，因而在车路协同尚未覆盖的区域，自动驾驶的实现还是有赖于单车智能化程度。“对于车厂来说，开车的车不能是只适用于特定区域的用途，所以从主机厂角度，首先还是要开发能够单车智能的车，否则的话就变成了只是特定用途的专用车。”广汽新能源总经理古惠南还从车辆的普适性角度论证了单车智能的必要性：

第一，国产车只在中国卖？还是要卖到全球？站在全球的视角，全球都有可能车路协同吗？如果不行，想占领全球，单车智能是必经之路。

第二，全中国从城市到乡村都能做到车路协同吗？作为主机厂来说，肯定是面向全球，包括城市和乡村。所以打造单车智能是必须的。

而随着自动驾驶的进阶，从L3级向上，要保证系统的安全可靠，在感知、算力上的投入大幅度增长，而受限于成本、零部件开发时间以及车端有限的空间，硬件设备不可能无止尽升级或增加。此时，道路侧（场端）的补充将起到十分重要的作用。与会嘉宾一致认为，车路协同是对单车智能的赋能，能够实现效益的最大化，所以两者之间是和谐统一的。

东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌指出，车路协同是把路和车考虑成完整的系统，用聪明的道路弥补智能网联汽车的不足，提高它的安全性、可靠性以及相关的功能，快速的大规模的推动系统的实施，达到系统的优化。

车路协同对单车智能的进阶补充至少体现在三个方面：

第一，提升智能系统的感知能力。车端的传感器在感知时依然会受到视角、视野范围以及恶劣天气的限制，路侧单元能够帮助提升单车的感知能力，尤其是超视距的感知，能够让系统在更充分信息的辅助下提前进行决策。

第二，降低单车的生产成本和开发周期，提升量产的可能性。完全依赖于单车智能实现L4及以上的自动驾驶，首先成本高，有数据显示，以Robo-taxi为例将会增加10-20万美元的成本；其次开发周期也长，新产品完成车规级认证将耗费大量时间，再加上系统与整车的验证与测试，都会延长。

第三，实现全局的调度与规划。单车智能只是进行车辆自身的规划，缺乏全局意识，而从车路协同的角度，可以实现全局的统筹调度，既辅助决策提供最优解，也能提升道路通行效率，这是单车智能做不到的。

车路协同的发展难题

作为单车智能的进阶补充，车路协同能够在感知、决策等层面弥补单车智能上存在的不足，但是车路协同当前发展也存在着自己的问题。

首当其冲的，是责任的鉴定。我们知道，L3级自动驾驶在责任鉴定上就处于一个尴尬的位置，当驾驶员与车载智能系统同时都具备车辆控制能力的时候，该如何判定两者之间责任的边界？而在车路协同模式下，路侧单元也将成为责任主体之一。如果发生事故，责任的主体是车端设备，也就是说主机厂，还是路侧设备及其提供商？如果没有法规层面的明确界定，那么必将拖慢车路协同的应用。

其次则是在网联环境下的隐私信息保护。国家智能汽车零部件质量监督检验中心智能网联汽车首席专家胡静在会议中提到，全国汽车标准化技术委员会智能网联分标委将开展车载信息互动标准的评审，标准中关于信息上传和公布中有一项是驾驶员与乘员信息的公布。对于私人用户而言，是否愿意接受个人信息的上传公开将会是一个难题。

再次，当前车路系统的商业模式尚未建立。

从路端建设而言，国内是由政府在主导与推进，这也是与会嘉宾认为车路协同在中国最易实现的原因。在新基建国策发布之后，多地政府开始相应纷纷推出当地的新基建政策。北京计划在三年内铺设网联道路300公里，建设超过300平方公里示范区；安徽、湖南、湖北、广东等地也均在建或扩建智能网联测试道路或者示范区。

路端的建设可以通过政府引导企业参与来解决，但是用户端该如何收费？“公众通信网的收费模式是对数据而言的，现在基本上是预付费或者按需付费，比如按流量或者包月。但是在车路协同情况下，用什么样的商业模式还值得探索。”在百人会此前举办的“车路协同在中国如何进一步发展”的闭门研讨会上，中国工程院院士邬贺铨曾如此表示。车路协同是否要参考手机的收费模式？还是收取智能网联服务的服务费，又或者两者兼有？当前车企在车联网信息服务上的服务收费模式还没有完全走通，到了车路协同下，用户是否有付费意愿以及愿意为此花费几何，需要行业的进一步。

从建设速度与技术发展来看，当前车路协同从示范运营到真正商业化落地之间还将有很长一段路要走，在示范运营的过程中，也会进行商业模式的进一步探索。

最后，是标准制定与测试认证体系的建立。长安汽车智能化研究院副总经理何文表示，当前车端、路端还有很多标准需要统一，路端的建设要预留应用的前瞻性，要从应用场景部署的角度，制定一体化的车端和路端演进路径与实施计划；而车路协同涉及范围广，为了保证用户体验的一致性需要建立统一的准入、测试评价标准以及完整的测试认证体系，这是车路协同商业化应用的必要前提。

从场景与应用出发，寻找车、路发展的节奏协同

当然，单车智能与车路协同之间的矛盾是两者在发展过程中存在的割裂问题。在产品层面，单车智能足以支撑L2及以下自动驾驶技术，因而面向车路协同的产品布局较少；而车路协同示范区的建设正在全国范围内由点到面铺开，数量越来越多，但配合进行相应测试的车辆并不足够，也难以形成有价值的成熟应用。

禾多科技创始人兼CEO倪凯认为，应该在路（场）端建设的时候，就考虑到与未来应用层面的深层次协同。他表示，车路协同率先落地的场景可能会分为三个部分：高速公路、泊车与整个城市、园区和港口。

在具体应用中，这三个场景也存在差别。高速公路方面重视路端的预警作用，比如超视距的事故与道路状况预警等；泊车则是全局调度，可以更精准地提供定位与导航；而城市、园区、港口，则将从多个方面对车辆进行赋能，涵盖红绿灯信息通报、在各类道路使用者之间的信息共享以及对车辆编队行驶、远程驾驶的支持等等多种应用。

从能够落地的场景与实际应用出发，逐步找到车、路之间智能化协同发展的节奏，并在此过程中，完善法规与标准的制定、进行商业模式探索，将是车路协同实现真正落地的一条可行之道。

执笔：王珺