四川在线记者 唐泽文  文/视频

 

·车路协同可以50+50=100

 

·5G基站布局让车路协同有优势

 

·车和路之间的流畅“对话”是关键

 

·出了事故谁负责需要有法律支持

 

·何时能“满大街”业界没有定论

自动驾驶快速成长——国际调研机构弗若斯特沙利文的研究报告显示，预计到2035年，中国及全球的自动驾驶市场规模将分别超过11000亿元及31000亿元。

全球看，自动驾驶技术路线主要分两大类：单车智能和车路协同。近日火上热搜的武汉自动驾驶出租车，采取的就是车路协同方案。

车路协同的核心，就是让车和路实现“对话”——汽车和道路同时将自己采集到的实时信息相互传输给对方，整合后的总信息通过算力模型计算出具体的自动驾驶方案。

支持“对话”的平台，就是智能网联。

智能网联汽车方面，工业和信息化部数据显示，截至今年4月，全国共建设17个国家级测试示范区、7个车联网先导区、16个智慧城市与智能网联汽车协同发展试点城市，开放测试示范道路29000多公里，发放测试示范牌照超过6800张，累计道路测试总里程超过8800万公里。

2015年，中国联通就成立子公司，专门从事智能网联的研发和运营。此前在宜宾落地的世界动力电池大会自动驾驶公交车路协同项目，就出自于联通之手。目前，联通已为90家车企超过6700万车辆提供网联服务。

车路协同跟单车智能有什么区别？什么时候，我们能看到自动驾驶车辆满大街跑？四川在线记者对话车路协同规划师、四川联通智能网联汽车项目工程师朱金龙，从一线工作者的视野来看看自动驾驶的现状和未来。

记者：单车智能和车路协同有什么区别，各自有什么优势？

朱金龙：这是目前全球自动驾驶的两条技术路线。单车智能，顾名思义，就是车自己具备完备的智能度。简单地说，在技术成熟前提下，相当于车自己就是司机，不需要人参与驾驶。

车路协同，是车和路都具备一定智能度。两者相互传递信息，计算之后给出驾驶策略，达到自动驾驶的目的。

单车智能优势在于不需要对路端进行改造，就跟现在人开车一样，只不过变成车自己开了。但这对车的智能度要求很高。

这样粗略地说比较好理解：比如要实现自动驾驶，需要智能度达到100，单车智能必须车自己就具备100智能度，而车路协同就可以车50路50，车端压力小不少。

车路协同还有一个优势，就是实现超远视距预判。如前方1公里第三车道出现交通事故，单车智能是看不到这么远的，而车路协同就可通过路侧感知设备告知车，以提前做出反应。

此外，车路协同中，路的信息还能传输给交通管理部门，为整个交通更合理统筹协调提供信息支撑。

记者：也就是说，车路协同长远看更有优势？

朱金龙：现在还没法下定论。许多车企的单车智能技术成长很快。但目前国内实际进行示范的自动驾驶项目，几乎都是车路协同方案。

这跟我们的基础设施建设有关系。5G基站布局中国在全球领先，这使得我们在车路协同方案上更具比较优势。

此外，哪怕今后单车智能很成熟了，100+50达到150不是更好吗？毕竟路端的智慧，还能给管理者提供数据支撑，让整个交通管理更科学。

记者：当下看，我们车路协同方案的自动驾驶处在什么水平？

朱金龙：全球看处在领先水平，毕竟5G信号覆盖的优势是其他地区没有的。但要达到像老司机一样，快速而稳健地行驶，还需要一段时间。

抛开技术原因，还有一些外界因素影响。

现在试点的自动驾驶系统都“很保守”——如车辆识别到电瓶车压线过来，老远就开始减速，而人类“老司机”面临这种情况会处理得更游刃有余。自动驾驶车辆的“造堵”就是这样来的。

有时不一定是技术达不到，相信随着大家接受度提升和安全焦虑度下降，这些具体的执行算法会得到进一步调教，在安全前提下，操作会更像“老司机”。

记者：车路协同的难点在哪儿？

朱金龙：难点还是不少，我们也正在努力解决这些问题。

比如“语言”的统一。车路协同，其核心在于车、路进行信息交流，也就是车和路的“对话”。要知道，在路上跑的车都来自各个品牌不同的型号，不同厂商不同供应链造成车端设备五花八门，各有各的通信协议。

就好比，一辆车说日语、一辆车说法语，道路又在说英语，怎么沟通呢？

我们现在的解决方案是，与合作伙伴一起研发了一台车端“翻译”设备，让大家“语言”互通。但最好的状况是，大家的“母语”就是一样的，这样信息传递的准确性和效率都会更高。

此外，通信信号的稳定和调控也是关键。

我们在宜宾试点时就出现过状况：车载设备和路端设备都使用了最先进产品，但到某个地方时，仍然无法满足通信性能需求。

最后发现是信号隔离出了问题——一部分通信能力被分出去当作普通信号使用。如何让“公网专用”的调控技术更完善，也是要进一步研究的事儿。

记者：什么时候能看到自动驾驶车辆满大街跑？

朱金龙：业界还没有统一定论。十年、十五年之后进行大规模应用的预测都有。

这不仅仅是技术问题，法律法规等相关配套都需完善。举个最简单例子，出事故了是车负责还是人负责？

现在的辅助驾驶技术即便再成熟，根据现行法律，出事故都是人负责。而L4级以上的自动驾驶要普及，显然现行法律法规不匹配。

另外，从车路协同技术路线的角度看，还涉及大规模的道路智能化改造，这也需要时间。当然，具备“通感一体”能力的5.5G等新技术，也在降低这一进程的成本。相信规模化普及的时间不会太远。

记者：你现在的工作重点是什么？下一步还有什么新打算？

朱金龙：现在想把更多成熟应用进行推广复制。比如我们在宜宾的试点，就涵盖了城市道路、物流线路、园区循环三个场景。这些场景也是自动驾驶最有望进行规模化运营的场景。

下一步我们打算联合更多通信企业、车企、高校共同合作，产学研联动起来，在技术标准方面深耕，破除更多类似“语言障碍”的壁垒，让车路协同发展拥有更好的环境。