车路协同难实现 单车智能挑大梁？

  尽管“单车智能＋车路协同”的中国自动驾驶发展方案已成为共识，但二者之间的角力从未停歇。在日前举行的2022粤港澳大湾区车展上，华为智能汽车解决方案BU首席执行官余承东便表示，过于依赖高精地图、车路协同的自动驾驶技术是不合格。在他看来，目前中国道路环境存在较大不确定性，经常性的翻修给车路协同等技术方案带来较大挑战。而达成高度拟人的单车智能则是华为今后的研发方向。

  车路协同试点示范部署多、发展慢

  早在2016年，上海、重庆、长春、北京等地便先后开始在封闭试验场开展C-V2X的系统验证工作。随后，车路协同测试逐渐走出封闭试验场，无锡、天津、长沙、重庆四地相继成为国家级车联网先导区，重点从开放道路上验证车路协同技术可行性。

  目前，4个国家级车联网先导区建设均取得一定成果。作为首个国家级车联网先导区，无锡现已完成410平方公里、796个点段智能化改造，部署路侧通信单元、毫米波雷达、边缘计算设备等智能路网设施达1200余套。天津（西青）车联网先导区已形成无人物流车、智慧零售车、智能巡逻车、智能接驳小巴等应用场景，以及行人穿越预警（鬼探头）、拥堵感知等特定功能场景。长沙的车联网先导区则已完成73条公交线路、2027辆公交车的智能化、网联化改造，建设了统一的“车-路-云”一体化智能网联云控管理平台。于去年8月正式揭牌的重庆（两江新区）车联网先导区已有40余所高校、科研机构入驻，打造车船联动、路面积水、坡路等特色场景。

  除却无锡、长沙、天津、重庆四个国家级车联网先导区，多地政府也十分“眼馋”车路协同这一“蓝海”，开始加速车联网示范区建设。今年5月，海南省工业和信息化厅印发的《海南省车联网先导区（项目）建设实施细则》强调，要围绕赋能智慧城市、智慧公交、智慧旅游会展、智慧港口等方向，以应用场景需求为牵引，以“解绑挂帅”方式鼓励各市县先行先试，谋求车联网先导区建设突破。云南省同样明确提出发展车路协同，印发了《“十四五”推进云南省车路协同自动驾驶试点示范建设的指导意见》，将建设不少于50公里车路协同自动驾驶试点示范道路。

  尽管遍地开花，但目前我国车路协同建设仍处于一头雾水的状态。据汽车行业资深专家邵元骏介绍，现在车路协同的示范试点尚未真正运行，商业模式仍未打通、标准还未建立，均处于起步阶段。在基础设施建设方面，中国信息通信科技集团副总经理、专家委主任陈山枝指出，当前“两率”不达标问题十分突出，路测覆盖率、车端渗透率均不高，RSU和感知路侧设施的建设数量仍需提高。此外，邵元骏表示，智能基础设施除却数量不足、质量不高的问题，还存在“建设后怎么用”的问题。“目前这些基础设施的使用寿命都不是很长，3～5年左右可能就要寿终正寝，那这几年内能否大规模使用上，就是个问题。”他说。

  “现在先导区大多只能实现车路协同自动驾驶的局部功能。”在中国生产力促进中心协会常务副秘书长王羽看来，在车路协同示范样本尚不充足的情况下，部分不具备条件的地区急于推进车路协同建设是冒进的，脱离了当前发展的实际状况。他指出，车路协同面临着谁来建、怎么建、遵循什么标准建、能否满足可靠性和安全性要求、谁来测试验证和准入等一系列问题。

  建设难、资金难、验证难

  走一条全球都在摸索的道路，自然会很坎坷。尽管我国一直大力支持车路协同路线发展，已经在世界领先，但由于是探索发展，落地难是不争的事实。王羽告诉记者，目前我国车路协同发展主要存在建设难、资金难、验证难三大难点。

  “目前自动驾驶车辆作为单一产品有明确的等级划分，且相关产品标准已经越来越详细，而车路协同涉及人、车、路、网、云以及系统，等级划分是立体化的，综合考虑的因素较多。”王羽称，要想唱好车路协同这出戏，首先就要搭好台子，因此，怎么建路是首先要解决的问题。车端自动驾驶技术迭代虽然很快，转化成产品也快，而路端技术迭代到转化应用不能与之相比。路端建设往往是几百公里甚至上千公里的大工程，需要综合考量成本、方案、运行效果等问题。因此，路端的建设问题必须要做好科学的规划和可持续的升级设计。

  针对路端建设的等级标准，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曾针对智能网联道路建设提出等级划分，其中最需关注的是L2～L4自动驾驶示范道路的建设。L2智能网联道路的特点在于，道路基础设施具有比较复杂的传感系统和深度预测功能，能够与车辆进行信息交互，同时支持辅助驾驶和交通管理。而L3智能网联道路可以在数毫秒内为单个自动驾驶车辆（要求车自动驾驶等级大于等于1.5），提供周边的动态信息和控制指令，最起码可以在专用道路上实现有条件的自动驾驶。到L4级智能网联道路，道路基础设施可以在出现紧急情况时进行控制，无需驾驶员接管。如此看来，道路建设并非加大投资、增加智能化设备即可。然而，目前部分地区仅仅从政策上大力倡导车路协同发展，但对于路端建设的等级标准根本摸不清门路。

  其次，“谁来投资”也是一大难题。车路协同方案涉及车载设备、路侧设施、云端服务等多方面的建设内容，往往需要大量的资金投入。以无锡锡山区车联网小镇为例，据悉，该小镇建设范围涵盖37km路网、63个网联路口、13km公共测试道路，总投资约120亿元。“现在车路协同建设要实现自动驾驶功能应用还很难，更多是提供智能辅助和信息化支撑，且提供的信息还比较有限，难以支撑智能辅助驾驶走向自动驾驶。”王羽指出，车路协同道路提供的辅助功能如果不能实现消费出口，前期投入的巨大资金成本就很难收回。自动驾驶技术专家黄武陵也表示，现阶段智能网联车辆数量较少，载人和载货的几类自动驾驶应用所产生的商业价值还不足以覆盖规模化设施的投入。如此高额的成本投入若无法保障后续收益，车路协同的推广自然会受阻。

  即便道路有规划、资金有保障，车路协同还需解决标准体系建设问题。上述专家均表示，无标准可依也是当前车路协同发展受阻的一大原因。邵元骏表示，路端建设在使用年限、使用条件、可靠性、认证体系等方面均没有出台相关标准体系，这导致路端建设究竟靠不靠谱成为一个谜题。王羽也指出，目前对车端自动驾驶的检测，尤其是算法方面，还存在一定难度，更不用说路端的检测了。“路端是一个系统，既有硬件设施，也有软件设施，还包括整个指挥、控制和信息系统。所以，车路协同验证既涉及硬件有效性，也要验证车、路能否协同，更要检测系统的可行性，难度非常高。”王羽如是说。

  单车智能成绩斐然但问题突出

  与前路漫漫的车路协同路线相比，我国单车智能路线经过多年发展，已然取得了不小的进步。去年发布的《中国软件定义汽车产业发展趋势报告》指出，在政策导向、技术演进和市场需求的多方推动下，当前中国单车智能已取得阶段性成功。均联智行中国区产品总监杨鹏此前在接受《中国汽车报》记者采访时表示，自动驾驶在我国汽车市场的发展速度比预期更快，目前L2自动驾驶系统在我国新车上的装配率已超20％。

  中国工程院院士、清华大学教授李克强指出，当前我国主流车企已实现乘用车L2智能驾驶大规模商业化应用。据悉，2021年，我国乘用车新车市场中具备L2智能驾驶功能的车型销售476.6万辆，渗透率达23.5％，同比增长57.2％。覆盖高速/快速路、城市道路、低速封闭环境的停车场（库）等多场景、多区域覆盖的自动驾驶功能开始在量产车上搭载。无论是上汽、长城等传统车企，还是“蔚小理”等造车新势力，都在争先恐后推进智能辅助驾驶发展。其中，小鹏的城市NGP将在获得城市高精地图等相关审批后，于今年正式量产；长城旗下毫末智行的辅助驾驶系统（包括高速NOH、城市NOH等）也将于今年年底在长城34款车型上装车。

  此外，Robotaxi、Robobus、物流、矿山、环卫、通勤等场景下的多样化测试与商业化试点也逐渐铺开。根据IHS的预测，2030年中国Robotaxi规模将达1.3万亿元。以单车智能为主的小马智行，于今年4月中标了广州市南沙区2022年出租车运力指标，将在南沙区开展商业化出租车经营服务；同月，小马智行又在北京获颁首批无人化Robotaxi载客牌照。同时，各大车企也相继打造Robotaxi车队，上汽享道出行、吉利曹操出行、广汽如祺出行均先后布局Robotaxi商业化运营。

  不过，我国单车智能的发展仍受制于核心零部件发展。尽管华为、地平线、黑芝麻等国内厂商相继推出车规级AI计算芯片产品，但在芯片算力等方面仍与进口芯片存在一定差距。邵元骏指出，我国坚持“单车智能＋车路协同”道路的一大原因，正是出于对产业安全的考量。“如果我们以单车智能为主，那势必要在高精度传感器、高算力芯片上被‘卡脖子’。自主企业程序、产品做得再好，这些核心硬件不解决，我们就无法追赶国外自动驾驶发展。”他认为，车路协同方案可以将部分算力分担到路端，那么现阶段自主芯片的算力便能够支撑我国自动驾驶的发展。

  坚定“中国方案” 实现相互赋能

  全国政协经济委员会副主任苗圩曾指出，单车智能和网联赋能是实现自动驾驶的双支撑。无论是从技术发展、产业安全，还是从我国国情出发，单车智能与车路协同并行发展方为正道。正如邵元骏所言，不能将自动驾驶发展路径锁死在某一方向上。不过，针对不同发展路线，不同责任方可以有不同侧重点。

  “从现阶段的示范应用结果来看，单车智能与车路协同发展必须起头并进。但是，车企及自动驾驶方案提供商应该着力解决单车智能，智能网联供应商和智能交通系统建设者则着重推进车路协同。”黄武陵表示，单车智能模式从商业上简单明了，需要车企和自动驾驶企业作为主要发力方，逐步进行不同层级自动驾驶功能的迭代，快速推进单车智能路线。邵元骏也指出，由于路端建设必定滞后于车端建设，所以车企或自动驾驶解决方案提供商可以侧重于单车智能的发展，无需因车路协同的进展而限制整体自动驾驶的推进步伐。

  车路云协同的自动驾驶技术链条更复杂，涉及到车端、路侧、云端设施、网络覆盖、应用及算法服务等方面，其路端建设的盈利模式也更为复杂，多方协同方可真正推进车路协同发展。王羽认为，车企、路企和通信企业跨行业间的协同合作必不可少。车企在研究单车智能的同时，必须加强与路企的沟通，推进网联化进程；路企则不能局限于“路”本身，而是要和车企的应用相匹配；通信机构则需在技术标准、通信接口、场景应用等方面做好车企、路企的对接。此外，多位专家在采访中强调，行业性平台或产业联盟必须做到第三方角色，统筹多方资源、协调各方需求，在务实、求实的基础上，构建产业生态。

  “加强示范试点应用至关重要，通过示范试点带动技术迭代，技术迭代的同时又能推动示范试点规模的扩大，进而形成技术、应用的双循环健康发展。”王羽强调，车企、路企之间必须形成多样本试点应用，在此基础上提升产品技术，保证应用与技术相匹配。同时，高校、科研机构可以起到引领前沿科技的作用，确保先进技术能够从试验室“小试”、局部试点“中试”，到部分道路“大试”，最终实现产业化落地。本报记者 张奕雯《 中国汽车报 》（2022-06-13  016-017 版）