互联网|未来的交通有多智能？可能都不需要红绿灯了( 二 )
所以 ， 要靠单车智能实现L4级、L5级自动驾驶 ， 在目前软硬条件遇到瓶颈的情况下 ， 还远远不够 。 据美国交通部基于600万辆交通事故分析 ， 单车智能只能解决60%左右的问题 ， 还有一部分需要通过车路协同 ， 智能社会当中的万物互联 ， 来解决80%左右的问题；同时 ， 通过“单车智能+车路协同”有效的提升到96% 。
于是 ， 中国提出了车路协同的发展路径 ， 即车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与云(V2N)等信息交互和共享 。
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这就需要车越来越聪明：
汽车除了雷达、摄像头、定位系统、计算单元、域控制器等零部件外 ， 还需要搭载智能的OBU（车载单元）来传输、接收、处理信息 。
这还需要路越来越智能：
在一条普通的道路（含红绿灯 ， 信号机 ， 交通标识……） ， 装备上一套智能路侧设备（RSU、激光雷达、毫米波雷达、摄像头、MEC、5G CPE以及智慧锥桶……） ， 还有通讯网络（低时延、高带宽、大连接的5G网络）、车联网V2X平台 。
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当让“聪明的车”开上“智能的路”时 ， 车把自身的行驶轨迹、位置、速度等信息“告诉”路；而路端通过多维感知和协同计算 ， 再把相关的碰撞信息、预警信息等内容“告诉”车；
如果接收信息的是人类驾驶员 ， 车载智能设备会以语音或画面的形式呈现路端给过来的信息 ， 作为驾驶员的“决策依据”；如果接受路端信息的是自动驾驶车辆 ， 则会由计算单元做接下来的预测、规划和决策 。
这里可以举个“栗子” ， 来阐述车路协同的简单逻辑：
智能路侧：A车 ， 你前方200米有行人突然横穿马路 ， 前方车辆遮挡住了你的视野 ， 请注意减速避让！
A车OUB：收到 ， 已减速 。
智能路侧：B车 ， 你前方50米的路面有坑洼 ， 请减速慢行！
B车OUB：收到 ， 已减速 。
可以设想 ， 在车路协同下 ， 车辆便能通过其他车辆、智能路侧来提前预知前方道路的情况 ， 达到规避路面突破事故、鬼探头等风险 ， 增强通行效率 。
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另外 ， 除了我们肉眼能看见的智能车端、智能路侧外 ， 还要融入通信技术、云控技术 。 而从中国目前的产业布局来看 ， 这些领域都涌现出众多的玩家 ， 其中尤以腾讯、百度、阿里巴巴、华为这些互联网科技跨界而来 ， 令车路协同迎来一片繁荣 。
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但这样的新技术要进入车端 ， 同时颠覆传统的人工操作、交通治理规则 ， 必定要迈过一些坎 。
一是政治层面 ， 法律制度与政策标准的制定、伦理道德问题制约、公安交通管理和执法转变 。 目前 ， 相关且明确的法律基本处于空白状态 ， 自动驾驶测试仅在少数路段开放 ， 路边的智能路侧还需要经过市政、交通等政府部门的层层核准 。
即使北京、上海、广州这些大力支持车路协同、智能交通建设的城市 ， 也只是停留在局部区域的试点示范阶段 ， 离大规模应用还有一段距离 。
根据全球未来出行大会发布的《重塑出行：共享出行与自动驾驶的融合进化》报告中表明 ， 我国的道路设施智能化水平较低 ， 仅5%的道路实现了初步数字化、智能化 ， 亟需进行升级和改造 ， 才能实现与相关主体的信息交互 。
另据华为浙江省智慧城市专家在会上表示 ， 中国在2020年智能网联车渗透率达到51.6%左右 ， 但是道路的智能网联建设只有6%-7% 。
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