導讀：在新基建背景下，中國車路協同的后發優勢更大，已經成為智慧交通規劃的重要組成部分，并在政府的引導下展開有序競爭；車路協同產業涉及產業鏈條長，玩家豐富，跨界融合特征突出，已形成千億級的市場規模；車路協同是補足單車智能的柳暗花明之路，主要包括四大關鍵技術，涉及三個主要環節。
2004年，在美國電影《我，機器人》中，威爾·史密斯所乘坐的自動駕駛汽車不僅可以做到準確甄別周遭交通和前方路況，還能幫助駕駛者做更精準的駕駛決策。彼時，“智能交通”的概念也已經成為各國交通研究的主流方向。十余年過去，盡管“智能的車+聰明的路”尚未進化完全，但隨著自動駕駛產業的單車智能發展進入瓶頸，車路協同產業愈發受到廣泛關注。
不同于一些專注單車智能自動駕駛企業的發展路徑，車路協同更加側重路端、云端與車輛的交互，是囊括車端感應、路端感應、通信技術與云控技術的整體解決方案。
因此，車路協同可以被定義為通過多技術交叉與融合，采用無線通信、傳感探測等技術手段，實現對人、車、路信息的全面感知，發揮協同配合作用，以實現交通安全、高效、環保的智慧交通發展路徑。
如今，車路協同已經成為中國新基建背景下，智慧交通規劃中的重要組成部分。嗅覺靈敏的資本也開始在車路協同頭部廠商頻繁“下注”。
2022年3月1日，專注提供V2X系統解決方案與軟硬件產品的星云互聯完成了2億元B輪融資；“單車智能”與“車路協同”兩手抓的希迪智駕，在2021年內連續拿到了總金額達7億人民幣的兩輪投資。
賽道已熱，老玩家摩拳擦掌，新玩家躍躍欲試。
一、車路協同的“前世今生”
1950年代末，車路協同產業的雛形——一條埋入大量通信設備的高速公路在新澤西州出現，開辟者為通用汽車公司，其也成為車路協同主流路線V2X（Vehicle to X）解決方案的提出者。
1990年代，日本將智能交通系統確立為國家項目。2006年，歐盟開啟車路合作系統（CVIS）項目。
2011年，中國科技部正式設立智能車路關鍵技術研究項目，稱為863計劃。車路協同雖然在中國起步較晚，但政府對于車聯網、自動駕駛技術發展的積極引導，使車路協同在短期內快速積累了后發優勢。
相比于自動駕駛，車路協同更容易實現。
理論上，通過大量來自車端和路端的雷達、傳感器，以及通信設備、云端計算的“高級輔助”，人們就可以克服出行過程中可能遇到的各種問題，實現更加自動化的交通。
在實際發展中，由于車路協同的項目動輒上億，牽涉層面甚廣，車路協同若要進入良性發展循環，平衡政府、車廠、公路運營單位等多方的利益訴求必不可少。
車路協同在中國市場的發展壯大，依賴于政府的鼓勵、引導與支撐。由清華大學智能產業研究院（AIR）聯合北京市高級別自動駕駛示范區、北京車網科技發展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研究院共同發布的車路協同自動駕駛數據集DAIR-V2X，也在數據格式、接口等標準制定方面起到基礎作用，于今年2月24日正式發布，供境內用戶下載使用。
事實上，車路協同曾一度因得不到巨頭們的青睞而被“雪藏”。率先在特斯拉、谷歌等科技巨頭加持下發展的單車智能，因為單車成本過高、經濟性與安全性無法權衡等因素，為法律法規所掣肘，難以實現商業化落地。
無奈之下，車路協同再度回歸公眾視野，成為補足單車智能的柳暗花明之路。
車路協同，即利用5G（第五代移動通信技術）等車載網絡傳感器與高精度地圖的緊密配合獲知路況，并將相關信息傳輸到車端，極大地拓展汽車的感知范圍、改善汽車的感知能力，提升自動駕駛的安全性，推動了自動駕駛落地的速度。
無論是建立自動駕駛系統等級評價認證體系和準入機制，還是制定自動駕駛運營管理辦法和保險配套、事故處理機制等政策，完善的制度與周全的法規都將為車路協同的發展埋好伏筆。
二、全景掃描車路協同產業鏈圖譜
從技術角度劃分，車路協同主要包括四大關鍵技術：智能車載技術、智能路側技術、通信技術、云控技術。
智能車載：指安裝在車輛終端，是拓寬駕駛員視野、增加駕駛員對行車環境和車輛運行狀態的感知、加強行車安全的單元；
智能路側：即采集道路狀況、交通狀況，通過通訊網絡將信息傳遞至指揮中心或路側處理單元處理，通過網絡傳遞至有信息請求的車載端；
通信技術：指車載端與路側端之間的通信，用于車與路信息采集、路況信息采集，以及車與車之間的通信中繼；
云控技術：即具備數據存儲、計算、決策的云端技術。
車路協同涉及的玩家類型也較為豐富，包括車企、終端服務商、科技互聯網方案提供商、車聯網公司、圖商及定位系統提供商、通信方案供應商、云計算服務商等。
由于車路協同產業涉及產業鏈條長，角色豐富，跨界融合特征突出，已形成千億級的國內市場規模，催生出一批車聯網優秀企業，甚至吸引華為、中興、百度、中國移動等企業跨界布局。
根據參與主體，目前車路協同產業涉及多個環節，將其分為芯片模組（芯片研發、通信模組）、終端設備（車載終端硬件、路測終端硬件、整車制造）、運營服務（平臺運營、服務-高精地圖、安全認證、邊緣計算等）三個主要環節。
1、終端設備：車路協同的“眼睛”，幫助車輛互通互聯、感知世界
終端設備是車路協同的“眼睛”，具體分為車載終端和路側終端。
車輛和道路通過智能化改造，可使車輛之間實現互聯、監測，車輛與路側端也可以進行信息傳導，達成智慧交互。
對于車端來說，智能車載單元借助當前主流的LTE-V2X以及新一代5G-V2X信息通信技術，可以實現車輛之間、車路之間、車與行人、車與云端之間的全面信息交互。
隨著智能網聯汽車的發展，軟件定義汽車已成為汽車產業發展的戰略共識，它是汽車智能化的核心，也是產業可持續迭代和汽車全生命管理的重要支撐。當前，該領域的競爭主要發生在車載操作系統層面，代表公司有蘋果、百度、阿里、華為。
在硬件層面，智能車載終端融合了里程定位技術、GPS技術及汽車黑匣技術，可廣泛用于行車安全監控管理、智能集中調度管理等多個層面。
在這場圍繞車端的智能變革中，國內多家主機廠也積極參與進來，構成了新基建背景下車路協同的有機載體。
當前技術水平下，再聰明的車也難免出現感知盲區。
這時，智慧的路體現出車路協同中來自路端的關鍵作用。筆者認為，一條智能的道路至少需要三個要素：RSU（路側單元）、路側智能感知一體化設備和MEC邊緣計算。
智能路側系統在車路協同體系中，能夠通過部署智能設備，收集路側信息，彌補車載端感知盲區。其通過智能傳感器設備，結合智能車載信息，也能夠解決確定性的交通決策問題，提前預知道路狀況信息，提升道路通行效率，甚至幫助交通管理體系建立統一決策體系，加強城市管理。
中國車路協同產業中，關于智能路側建設已經取得了一定進展。
圍繞試點單位的智慧公路正在各個省市展開部署，交通部門正在規劃對道路本身進行智能化改造。一些雷達、智能攝像頭企業早已積極投身至智能網聯示范區的建設當中，圍繞高速公路、港口、礦區、機場等封閉園區的布局也在同步展開中。
未來，按照規劃發展路線，智能路側的發展分為智慧基礎設施、智慧系統平臺、智慧信息服務、智慧路產管理、智慧交通管控、智慧輔助決策等。其中智慧基礎設施建設作為發展重點，需要先行部署。
多種類型企業自帶天然優勢也已涉足于此。比如，千萬科技能夠提供“智慧公路解決方案”；Apollo也在路側感知傳感器方案、算法、V2X終端硬件及軟件方面均有布局。
不僅有集成商、設備商聚焦，車聯網廠商、 互聯網企業、通信企業也早已看中這塊市場蛋糕。
2、運營服務：車路協同的“大腦”，基于大數據決策實現更智慧的交通
車路協同的運營服務環節，包括云計算、平臺運營、高精地圖和安全認證等業務。
在云計算服務領域，云端可以通過網絡管理各個邊緣云，實現中心云、邊緣云在資源、安全、應用、服務上的多項協同。云計算領域所涉及到的企業主要為華為云、騰訊云、阿里云以及百度智能云、京東智能云等。
云控平臺包括云控基礎平臺和云控應用平臺，在車路協同產業發展中承擔“指揮者”的角色。
在功能上，云控平臺能為智能汽車及其用戶、管理及服務機構等提供車輛運行、基礎設施、交通環境、交通管理等動態基礎數據，幫助增強智能網聯駕駛服務能力，降低交通事故傷亡率，減少交通擁堵時間，提升交通效率。
其自身也具有高性能信息共享、高實時性云計算、大數據分析、信息安全等基礎服務機制。
提到云，就不得不提及智能交通系統的“計算加速器”——邊緣層，它負責與路側系統協同，完成對路況的數字化感知和就近云端算力部署。
在邊緣層出現之前，傳統智能交通系統建立在中心云計算的基礎上，在前端實現實時采集數據的情況下，數據上傳至云端，在云端上實現計算，并將結果發布至路口信號機和移動終端上，實現云端的信號燈系統戰略控制和路口協調控制。
隨著車路協同系統的推進，海量實時數據的處理至關重要。
車輛行駛安全服務需要在毫秒級延時的情況下通知開車人或控制車輛采取措施，原來的中心計算方式無法保證車路協同的時效性。
邊緣計算可以將云端的計算負荷整合到邊緣層，在邊緣計算節點（ECN）完成絕大部分的計算，并通過LTE-V/5G路側單元（RUS）等傳輸手段，實時將結果發送給裝置車載單元（OBU）的車輛。
車路協同云可以通過與車輛邊緣計算節點以及道路側邊緣計算節點之間的交互，對車輛密度、速度等的感知，來引導道路上的車輛規避擁堵路段，實現交通的高效調度。
總而言之，邊緣計算能夠幫助車路協同系統實現道路的最大利用率、減少不必要的停留，從而減少道路擁塞、降低燃油損耗，使交通更加“智慧”。
云控基礎平臺的物理架構，目前已經基本形成車端-邊緣云-區域云-中心云四級支撐體系。包括騰訊、百度、阿里、華為等多家企業也布局于此，在行業內已經形成了先發優勢。
百度智能云已經覆蓋多個地區，百度宣布預計到2030年，百度智能云服務器臺數超過500萬臺；阿里也將云計算、大數據、人工智能、IoT 等技術用于智慧高速公路的建設；華為也搭建了城市智能運營中心解決方案架構等。
由于云控平臺具有國家基礎設施屬性，入行門檻高，所以其他創業公司要想再切入此領域，較為困難。
當前我國云控平臺仍處在發展初期，用以支撐的云控基礎平臺與滿足測試監管、智慧交通服務的產業發展需求仍存差距。
高精地圖在車路協同領域，或可被視作云平臺之上的基礎設施。
高精地圖的實時更新是保障自動駕駛安全最重要的一道屏障。OEM廠商及合作伙伴會將車輛實時產生的感知數據上傳至云端，高精地圖商將實時更新的地圖數據上傳至云端，再由云端將數據分發給車輛，以保證車輛對路況的實時知悉。
目前，以高德地圖、四維圖新、寬凳科技等高精地圖企業，已經可以利用邊緣計算、云計算、大數據、車道級GIS引擎等技術為道路管控平臺實現動態資產管理、車道級路網監測、精準應急救援及仿真決策服務等功能提供支撐。
三、車路協同發展幾何
車路協同具有獨特的中國優勢，是未來智能交通最核心的技術方案，而自動駕駛是起點，終局是智能交通、智能城市，甚至是智能社會。
車路協同的具體過程，即車開到路口，路口的攝像頭等設備檢測到車流量、車速等信息，再把這些信息實時反饋給智能信號燈系統，系統會自動調節紅綠燈的時長，讓車輛快速通行。
通過車、路、人、環境之間的實時交互聯動，相信未來中國的一線城市將不再需要限購和限行，車路協同也能幫助提升交通效率，基本解決擁堵問題。
在2020中國電動汽車百人會論壇全體大會上，中國公路學會自動駕駛工作委員會主任冉斌曾經指出，目前車路協同還處于協同感知階段，還需要幾年的發展進入協同決策和控制階段，最終實現車路一體化。
車路協同歸根結底，是一場關于“協同”的挑戰。隨著產業鏈上各方技術逐漸成熟和標準、法規的日趨完善，車路協同將迎來一場“中國式”的發展——以政府為主導，在各方企業的協同下共同實現更智慧的交通出行。
目前車路協同在國內尚還未敲定通用標準，企業仍需各自摸索。這也意味，各家企業需要通過搶占技術優勢以確定行業標準，否則就將面臨淘汰的結局。
來源：億歐汽車，作者劉慧瑩
