车路协同——自动驾驶的终极之路

随着近些年自动驾驶技术的逐渐成熟，越来越多的车企公司都能够进行自动驾驶的实际路测，来对外对公众展示目前最新技术能够达到的水平。而随着技术的逐渐进步，越来越多的业内人士逐渐发现单靠单车智能似乎无法解决应对城市道路中的复杂多变的情况，而为了自动驾驶汽车越来越安全的终极目标，超越人类驾驶员便成了外界对于该项技术的渴望。要完成这一目标，单靠单车智能在目前的阶段来看，还十分难以实现，而此时车路协同技术也就应运而生，为的便是解决单车智能所无法解决与处理的一些复杂危险场景。

单车智能 vs 车路协同

先简单介绍一下单车智能与车路协同的定义。

其实两者的区别很好理解。单车智能认为自动驾驶还是得信自己（自己车），自己的传感器、自己来运算，然后自己来执行，并不需要联网，也不需要别人。而且周围交通参与者即将要进行的动作，也靠自己预测。比如路边的行人是不是要过马路、或者前车是不是要变道，都按感知和经验知识（大数据学习）来做出判断。

而车路协同自动驾驶（VICDA）则认为：除了自己的感知单元，我也可以接受路、其他车、信号灯等各个信息来源的消息，即便是自己的雷达不够，也有“上帝视角”来补足。我算力不够也无所谓，强大的云计算来补足算力，算好了下发给我决策，我来执行就好。我只是智慧交通网络里的小节点，与身边交通参与者发生着各种信息的交互。

而这两种思路都各有优势。车路协同是单车智能的高级发展形式，能提升自动驾驶的安全性、单车不需要再那么多的雷达传感器、也不需要不断提升算力，将会整体范围降低自动驾驶普及的成本。但与此同时，车路协同需要城市的基建做出大量建造修改，这方面的成本将会是巨大的，并且也需要一个业界公认的标准或范本来进行指导，才能避免不同自动驾驶汽车与车路协同单元的输入输出源不一致。

车路协同的优势

车路协同的优势主要有以下几点：

首先，它将极大提升自动驾驶车辆的行车安全性。众所周知，目前自动驾驶业内极其难处理的一个场景便是“鬼探头”，即在有盲区的区域突然出现一个未知的障碍物。别说是自动驾驶汽车，对于经验不那么丰富的人类驾驶员，这种场景都是极其危险并极易出现交通事故的。而目前的单车智能针对这种场景主要是通过危险场景的识别来降低车速，减少紧急刹车时所产生的制动距离。或者是通过感知跟踪算法，对之前已经出现的障碍物，现在处于盲区遮挡的情况进行跟踪，来给出更加精准的预测。但无论哪种方式，其实都很难去完全处理这种危险场景。而车路协同设备的接入，可以给自动驾驶汽车开启“上帝视角”，给到车辆自身传感器所无法感知到的障碍物信息，来帮助决策规划算法做出更加合理安全的决策，来保障乘客的安全与舒适。

第二，可以理解周围自动驾驶汽车的意图。车路协同的另一个应用便是车间通讯。通过车间的信息传递可以让周围的自动驾驶汽车能够更加互相了解对方的意图，而做出更加准确的判断。从这一方面来说，也就极大降低了预测算法的难度，提升了预测算法的准确性及稳定性。

第三，可以极大提升城市的通勤效率。通过城市大脑的交通流调度，可以让车辆合理地选择出行路线，避免了多数车辆拥挤在城市主干道上导致交通拥塞的情况。通过交通调度算法，可以极大缓解目前困扰大家的堵车难题，甚至可以智能调度红绿灯的时长，来让道路变得更加的通畅快捷。

车路协同的问题与挑战

车路协同的优势是非常多的，能够带给我们日常生活诸多的便利，也能为自动驾驶的最终落地带来希望。但现阶段来看，车路协同也存在着不少的问题与挑战等待解决。

首先便是网络通讯的延迟问题。都说5G普及之后收益最大的将会是自动驾驶，这话不错，自动驾驶的数据量之大是目前的网络传输所难以承受的，随着5G技术的发展与应用，将会对自动驾驶及车路协同带来质的改变。但是另一方面，网络的延迟与稳定问题也将困扰着相关从业人员。一旦无线信号强度出现不稳定或互联网传送带宽不稳定，那么远程遥控（ 比如5G 云代驾）将非常危险，对乘客和道路上其他人造成安全威胁。

所以，现阶段依托遥控的云代驾会被很多自动驾驶公司认为是“不安全的技术”，不允许通过远程遥控来控制车辆的方向盘和油门刹车。再加上现在网络延迟还是经常会有，如果遇到危及情况，加上延迟时间，急刹车根本刹不住。

其次便是网络安全问题。成熟安全的无人驾驶系统，要求将车辆控制模块完全与联网的模块进行彻底的隔离，彻底杜绝远程遥控可能带来严重的网络安全问题：防止黑客获得车辆控制方向盘、油门、刹车的权力。所以，有些公司认为：车辆可以实现远程遥控，是严重风险漏洞。如果黑客通过网络手段获得城市汽车的操作权，对于道路安全来说，那将是致命的。

最后便是基建设施的维护问题。假设：10公里道路安装50个智慧路灯杆，如果一个路灯杆在365天里有一天不正常工作，那整条道路的可靠性就只有87%。开10次有一次可能会出危险，这样的自动驾驶还可信么？如果自动驾驶的安全依赖于车辆本身时，它发生问题的概率是小范围的、可控的。但如果这种依赖放大到整个交通环境中时，出现问题的概率反而会被放大。做车的时候会不断强调安全和冗余系统，而放大到全城的交通参与者，设备是不是正常、信号是不是可靠、信息是不是及时，就更无法保障了。

总结

总体来说，车路协同将会是未来自动驾驶落地的重要环节之一，有了车路协同的帮助，自动驾驶真正的落地与运行才成为可能，且自动驾驶的安全性及稳定性才能够得到保障。但与此同时，车路协同目前也有着诸多的问题与挑战亟待解决，只有充分解决并测试了这些问题，群众对于自动驾驶这种新兴技术才能够充分信任。另一方面，车路协同的基建建设也离不开政府的大力支持，未来全自动驾驶的真正落地也需要各方面的努力配合才能够真的成为现实。