日前，百度董事长兼首席执行官李彦宏在今年两会期间提交的《关于加快自动驾驶商用和智能交通普及，让老百姓出行更绿色便捷，实现碳达峰目标的提案》得到了工信部的回复，工信部表示将继续坚持“单车智能＋网联赋能”发展战略，加大网联基础设施建设力度，加快道路基础设施升级改造，营造良好的网联化发展环境。

值得注意的是，不久之前，蔚来因一起由NOP领航辅助功能所引发的交通事故被舆论推上风口浪尖。事实上，特斯拉在产品上市的9年时间里，在全球范围内已发生数百起交通事故，累计造成175人死亡。与传统燃油车相比，虽然智能电动汽车因驾驶辅助系统致人殒命的概率仍相对较低，但与自动驾驶最终“高效率、零事故”的目标仍相去甚远。

因此，此次工信部积极推进“单车智能＋网联赋能”战略，与因单车智能导致的交通事故频发有着密不可分的联系。

车路协同是单车智能的“指挥官”

目前，以单车智能为核心的自动驾驶技术路线正在全球遭遇发展瓶颈。早在2018年，部分汽车厂商便宣称其在售产品搭载了L2辅助驾驶功能。沃尔沃甚至在2018年曾承诺，其将在2021年推出L4自动驾驶量产汽车。但时至今日，真正意义上能实现L3自动驾驶的量产车仍未诞生，以至于不少企业为了凸显“进步”，衍生出诸如L2.5、L2.9自动驾驶汽车的新概念。这种现象也从侧面印证了单纯依靠传感器被动探测、信号反馈和执行机构完成指令的单车智能，在高阶自动驾驶发展的过程中仍然有很大的局限性。事实上，目前行业达成的共识是，若要在自动驾驶探索的道路上进一步实现降低事故风险和概率，车路协同将是绕不开的一环。

国内自动驾驶领域从政策制定方到行业参与方，都开始重视“车路协同”对于加速自动驾驶应用发展的意义，安全性更高、经济性更强、5G技术应用领先等优势，使其成为符合中国道路交通实际情况的不二之选。

此前，小马智行执行董事莫璐怡用“士兵和指挥官”形象地比喻单车智能和车路协同的关系。“单车智能是军队里的士兵，车路协同更像是指挥官。”莫璐怡表示，提高单车智能水平是为了让军队里的士兵单兵作战能力足够强，可以处理各种不同的突发情况；而车路协同则是把所有士兵协调在一起，实现统一“作战”。

利用自身优势抓紧突破技术难关

事实上，中国的技术优势以及体制优势，决定了自动驾驶中国方案必须通过多措并举来实现。“对于传统燃油车工业起步较晚的中国来说，电子电气革新给汽车领域带来的换道超车机会。渴望打破传统燃油汽车的种种技术壁垒，是中国站上自动驾驶赛道的核心驱动力之一。”汽车行业资深专家唐志军表示，除了技术的优势之外，中国在移动互联网、人工智能、5G、云计算等ICT领域的积累也需要与产业连接，去释放技术红利。“车与路共同来承载数智技术创新，能够有力支撑中国智能产业化的进程。”此外，车路协同需要顶层设计、多部门统筹、产业联动，而中国城市管理者对数字转型的共识、智能技术的理解、产业的把控力、资源的统筹调配等有着先天的机制优势，这同样是车路协同推进的重要保障。

尽管自动驾驶的车路协同时代大幕正在逐渐拉开，但正如众多新兴产业一样，核心关键技术仍然是产业链上下游需要加紧攻关的一大课题。

根据《智能网联汽车技术路线图》所拟定的技术图谱中，车路协同系统内在包含的基础技术可依据其构成划分为智能车载单元关键技术、智能路侧关键技术、通信平台关键技术和其他关键技术。其中V2X技术是将车辆（V）与一切事物（X）相连接的新一代信息通信技术，是车路协同最核心的基础技术。

据了解，此前北京市发展和改革委员会同意由北京千方科技股份有限公司（以下简称“千方科技”）牵头组建车路协同自动驾驶北京市工程研究中心，主要致力于基于C-V2X技术的车侧和路侧等关键装备设备，车路协同自动驾驶成套场景化、设计与工程化解决方案等车路协同领域方面的相关研究。

千方科技自主研发的V2X技术可提供完备的V2X系统解决方案，在智慧高速、智能路口等应用示范项目上积累了丰富的项目落地应用经验。2018年11月，千方科技作为V2X终端供应商之一，实现世界首例跨通信模组（芯片）、跨终端提供商、跨整车厂商的V2X“三跨”互联互通，标志着其V2X从行业孵化阶段逐步进入应用部署阶段。此外，2020年9月，千方科技发布集感知、计算、控制、交互、通讯、管理和服务于一体的“边缘智能体”，能实现路口、路段级全息感知与数字孪生、信号控制与优化、非现场执法、车路协同等功能。

得益于在核心技术上的创新突破，千方科技边缘智能体-智能路段产品级解决方案成功落地京台高速旧宫新桥至兴亦路出口段，支撑北京经济技术开发区启动建设全球首个网联云控式高级别自动驾驶示范区。

协同方案需符合国情

中国特色的自动驾驶方案，自然也需要一条有中国特色的道路。那么，当前中国自动驾驶的车路协同到底处于什么阶段？对此，中国公路学会自动驾驶工作委员会主任委员冉斌将车路协同分为协同感知、协同决策、协同控制和车路一体化四个阶段。而截至目前，国内的车路协同仍处于协同感知阶段。

目前主流的利用基站与无线通信技术进行人、车、路之间协同感知的V2X技术，需要部署大量传感器、雷达等硬件改造，而国内各地公路条件不同、数字化水平不同，加上当下汽车智能化水平各不相同，客观上导致智能道路的需求和标准无法统一，这就给车路协同的建设带来了新的挑战。车路协同需要兼顾各地的道路现状、发展规划与经济效益。道路智能化也成为“聪明的车”配上“智慧的路”这一车路协同的本质要义所在。

基于此，行业各方也在不断寻找一条更为适合的路径。比如，百度Apollo联合清华大学智能产业研究院推出的《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》白皮书中便提出，道路智能化分级标准概念，从C0-C5实现对车路协同测试和应用进行的6个等级的分类。其中，C4级智能道路投入产出比更高，其覆盖的智能汽车等级范围从L2＋到L5。也就是说，C4级智能道路不仅能为高级自动驾驶车辆提供协同服务，还能让L2＋、L3级辅助驾驶车辆具备高级自动驾驶能力，促进自动驾驶规模商业化落地。

千方科技副总裁、千方研究院院长孙亚夫在接受记者采访时表示，按照规划，上路测试的自动驾驶车辆在经过规定里程的测试后，便可以申请开展特殊时段和特殊天气场景下的测试，从而进入到更高级别的测试场景。“千方科技通过地面的道钉感知，及天气传感器、毫米波雷达、激光雷达等感知，在恶劣天气下也能实现准全天候通行。”孙亚夫说。

不过，车路协同是对传统分散式交通技术的一次深刻变革，涉及到复杂的技术改造和产业链条，无法一蹴而就。但万变不离其宗的是，车路协同需要跨行业跨部门协同推进，技术上，需要继续推进通信技术的演进与迭代；政策上，需要政府积极推进示范区建设并进行有效评估，有序推进基础设施建设；标准上，协同各部门进行标准打通，避免各部门重复投资造成浪费；产业上，协同相关部门、企业进行研发，攻克关键技术。