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|自动驾驶道路很长，中国的机会在哪里？( 二 )


那么现在的车路协同到底是指什么？针对这个问题 ， 交通、通信、汽车三大行业也是各有各的见解 。 目前 ， 国内各种学会、协会、联盟、企业也编制了多本白皮书、蓝皮书 ， 来描绘智能车路协同系统（IVICS）的应用场景 。 但事实上 ， 由于道路交通特征和管理体制机制的差异 ， 高速公路的典型应用场景与城市道路便有很多的不同 ， 更别提其他更多更细致、复杂的场景了 。
|自动驾驶道路很长，中国的机会在哪里？
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但车路协同至少应包括单车与线形、路况、气象、环境之间的协同 ， 多车之间的行驶速度、微观驾驶行为的协同 ， 交通监控中心与车辆的协同等 ， 协同的手段依然是主动需求管理、主动交通管理、主动安全管理 。
值得一提的是 ， 相比此前国外只集中做单车智能的提升 ， 也就是基于人工智能理论及计算单元技术的提升 ， 到现在除了我国 ， 也已有不少国家都开始在智能基础设施上发力了 。 譬如：新加坡基本完成智慧交通基础设施的部署；荷兰也很领先；通用汽车在过去五年时间都在积极游说美国政府实现基础设施智能化 。
|自动驾驶道路很长，中国的机会在哪里？
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去年 ， 谷歌则收购了一家名为Car Avenue的公司 ， 这家公司跟密歇根州政府的交通厅合作拿下了一条20公里的道路 ， 它们将靠近左侧的车道改造成了自动驾驶车道 ， 这也在一定程度上可以看出 ， 从今年开始 ， 美国整个自动驾驶产业也觉得只靠单车智能是解决不了太多问题的 ， 也需要回归到和基础设施联动 ， 进行车路协同来解决一系列相关问题的道路上来 ， 而这恰恰是目前中国领先的 。
成本问题突出
当然 ， 要在国内全面实现车路协同也并非一朝一夕的事 ， 需要解决的问题也有很多 。 车路协同不同于单车智能 ， 只是某一个企业纯技术方面的问题 ， 要做好车路协同 ， 产业融合、政府支持都很关键 。
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除了融合发展之外 ， 由于涉及道路改造 ， 车路协同面临现实的改造成本问题 。 根据交通部和国家统计局数据 ， 2018年末全国公路总里程484.65万公里 ， 高速公路里程14.26万公里 ， 城市实有道路长度43.22万公里 。 有观点推测 ， 单公里车路协同改造费用约100万元 ， 这意味着国内整个车路协同的改造成本将是万亿级 。
不过也有业内人士表示 ， 随着产业的发展 ， 成本将大幅下降 。 而且与单车智能相比 ， 车路协同路线实际上将为整个智能出行系统「省钱」 。 其逻辑在于道路足够「智慧」的话 ， 单车便不用十分「聪明」 。 考虑到国内汽车保有量高达2.6亿辆 ， 通过车路协同所节约的单车智能改造成本 ， 也有很大想象空间 。
雅斯顿小结
毫无疑问 ， 在基础设施建设与发展上中国拥有得天独厚的优势 。 车路协同也确实是目前最符合现实意义 ， 最容易落地 ， 最能帮助中国在未来的自动驾驶竞赛中取得良好成绩的一项技术 ， 但单车智能这块硬骨头我们也不能忘记 。 毕竟车路协同只是辅助 ， 拥有一辆智能的车才能随意行驶于全世界 。
图 | 来源于网络
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