自动驾驶之路——聪明的车还是智慧的路？

在2020年7月于上海举行的世界人工智能大会上的一次远程亮相中，马斯克告诉观众，他的公司距离突破只有几个月的时间。“我仍然有信心，我们将在今年完成5级自动驾驶的功能或基本功能，”他说，“我认为对于5级自动驾驶来说，基本的挑战已经不存在了。”但行业内普遍的反应是这个不可能实现。在过去的18个月中，即使是最乐观的行业人士也承认，自动驾驶汽车比预期的更具挑战性，许多公司已经取消或推迟了部署L3级和L4级车辆的计划。

一段时间以来来，自动驾驶的重点都在使车变得更智能，即单车智能，包括Waymo、Tesla、Uber等新势力以及通用、梅赛德斯-奔驰等传统车企都是如此。车路协同实际上是人们发现单纯的智能车难以解决降低成本以及确保安全等难题而选择的第二条道路。从某种意义上说，自主智能驾驶不能承受之重，由V2X来分担。车路协同既大幅降低成本，也提高效能。车路协同包括聪明的车、智慧的路（包括高速的边和云）。

车

聪明的车可以分为智能车（自主智能车）、网联车和智能网联车。车辆不但包括小客车、公交车、货车等，还包括物流配送车、微交通的电动自行车和电动踏板车。

智能车（AV），智能车也叫作自动驾驶车，也成单车智能驾驶，通过自身携带的传感器。感知道路环境并通过自身的车载计算优化控制路径和控制车辆行驶。

网联车（CV），网联车本身无智能。网联车通过车载通信单元OBU接收路侧通信单元RSU传来的路侧边缘计算决策的控制指令远程遥控车辆。因此，可以说网联车本身没有智能，它的的智能水平完全取决于道路（边缘计算）的智能水平。

智能网联车（CAV），智能网联车具备自主智能驾驶，同时安装OBU，可接收RUS传来的实时道路环境信息和控制指令，通过车载边缘计算（或完全接受路侧边缘计算的控制指令）控制车辆行驶。

网联车、智能车和智能网联车的对比。

表4 网联车、智能车和智能网联车对比表

自动驾驶的主要应用

根据中国汽车工程学会标准《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》（T/CSAE 53-2017），车联网基础功能涵盖安全、效率和信息服务三大类17个应用。其中安全类的应用数量、种类最多，也是自动驾驶需要解决的最基本的问题。

表1 车辆网基础功能表

智能车分级

2020 年3月工信部发布《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示，公示截止到2020年4月9日，这项标准将于明年1月1日正式实施。《汽车驾驶自动化分级》是我国智能网联汽车标准体系的基础类标准之一。其中包括了对驾驶自动化的定义、驾驶自动化分级原则、驾驶自动化等级划分要素、驾驶自动化各等级定义、驾驶自动化等级划分流程及判定方法、驾驶自动化各等级技术要求等。汽车驾驶自动化功能将划分为0-5共6个等级：其中最高级别的自动驾驶为完全自动驾驶，也就是驾驶自动化系统在任何可行驶条件下持续地执行全部动态驾驶任务和执行动态驾驶任务接管。

表2 驾驶自动化等级与划分要素的关系

路

智慧的路包括感知、通信、决策。感知部分需要对道路上所有参与者、道路环境实时检测。通信解决车与道路的交互通信。一方面，网联车将自己位置信息实时地传递给RSU；另外一方面，RSU将处理好的警告或控制信息传递给网联车。决策部分通过路侧设置的边缘计算单元处理传感器采集的信息，生成高精度动态局部地图（LDM），实时对车辆警告或控制信息进行决策。

道路分级

2019年中国公路学会自动驾驶工作委员会、自动驾驶标准化工作委员会发布了《智能网联道路系统分级定义与解读报告》（征求意见稿），将交通基础设施系统分为 6 级。

表3 交通基础设施系统分级要素对比表

车路协同

车路协同是采用V2X等先进的无线通信技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，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的智能交通系统。

图 1 车路协同架构

车路协同感知数据

车路协同感知在结合现有的智能交通感知设备的基础上，增加了更加精密的路侧感知设备、车载感知设备和5G移动大数据。路侧感知设备包括激光雷达、毫米波雷达和带目标识别功能的视频摄像机；车载感知则智能车辆安装的视频、激光雷达、毫米波雷达等设备，需要通过V2I实时上传到边缘计算节点；此外还包括慢行交通的位置数据。

图2 车路协同感知体系

车路协同控制流程

• 信息感知，一方面采用路侧传感器，以上帝的视角，感知路面所有交通要素包括信号灯、机动车、非机动车、行人，甚至抛洒物；另一方面，可通过V2I接收智能网联车车载传感器采集的路面信息，统一传输到路侧计算边缘进行处理。

• 感知数据融合，对各类数据进行实时融合处理，直接生成局部动态地图。

• 车路协同决策，根据实时道路环境进行线路规划、车道规划、速度预测等。生成车辆行驶安全警告和车辆控制命令。

• 安全警告和车辆控制，利用I2V向网联车发布安全警告信息和车辆控制命令。

图3 车路协同控制流程示意图

车路协同分级

可结合道路智能分级和车辆智能分级对车路协同（道路+车辆）智能进行分级，可分为C0至C5共六级。

• C0级无智能，由人类驾驶员全权操控汽车，可以得到警告或干预系统的辅助。

• C1初步智能，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的一项操作提供驾驶支持其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。

• C2部分智能，通过驾驶环境对方向盘和加减速中的多项操作提供驾驶支持其他的驾驶动作都由人类驾驶员进行操作。

• C3有条件智能，由车路协同自动驾驶系统完成所有的驾驶操作根据系统要求，人类驾驶者需要在适当的时候提供应答。

• C4高度智能，由车路协同自动驾驶系统完成所有的驾驶操作，根据系统要求，人类驾驶者不一定需要对所有的系统请求做出应答，包括限定道路和环境条件等。

• C5完全车路协同智能，在所有人类驾驶者可以应付的道路和环境条件下均可以由车路协同自动驾驶系统自主完成所有的驾驶操作。

车路协同等级与车辆智能等级、道路智能等级的关系如下图。（相对合理的定性划分。其中假设两个低一级的车辆和道路智能叠加可产生高一级的车路协同智能等级，适用于三级以下。）

图4 车路协同智能等级与车辆、道路智能等级示意图

车路协同优化配置

对于自动驾驶而言，聪明的车和智慧的路是不同的实现途径，因此建设途径和投资方向就有不同的选择。当然采取道路和车辆两个方向齐头并进的建设方式，可以在最短的时间内取得实质进展，但可能造成重复建设和投资较大的问题。

另外一个可能比较好的建设方式是重点建设道路智能，在路侧设置边缘计算能力，统一处理感知和决策，再通过I2X对网联车辆进行控制。通过车路协同可以大大降低自动驾驶的门槛，单台车可以节省50%—90%的费用。

图4 车路协同配置

小结

总之，车路协同是从车和路两个不同的角度统一整合解决自动驾驶的方案。放眼世界，目前中美两个大国在自动驾驶方面的角力也在不断增强。我国发挥政府主导科技发展，基础建设能力强等优势，以车路协同为出发点，解决自动驾驶单车智能发展的瓶颈，无疑是一项正确的选择。