深圳市金溢科技股份有限公司CTO兼首席科學家、博士何寧發表了《車路協同應用探索》主題演講。

以下為何寧演講內容。

（深圳市金溢科技股份有限公司CTO兼首席科學家、博士何寧）

大家好，今天非常高興有機會在這里向大家報告一下金溢科技在探索車路協同應用模式方面所做的一些思考和努力。主要有以下及方面內容：

● 車路協同需求

● 車路協同推廣契機

● 車路協同應用探索

一、車路協同發展需求

總體來說，車路協同強調了車與各種交通要素之間的一種交互，通過這種交互的后續信息來達到交通的高效、安全和環保。

首先，車和路的協同發展不是在今天才有的，車和路從它們出現的第一天開始就有了協同發展和協同進步的需求。從第一輛車到新能源汽車，從以前的泥濘道路到現在的光伏公路，實際上它們本身是同步在進展的。

當然除了道路本身之外，道路的基礎設施實際上也是在與車的發展是一個協調同步的過程。比如在一開始少量車的時候是沒有必要區分路權，這就沒有任何交通標志。

在車輛增多區分路權成為必要的時候就出現了信號燈，1868年是第一次出現信號燈。當交通進一步發展，車輛的情況變得復雜的時候就出現了交通標志，1897年是第一次出現交通標志，當時是一個標志用來提醒自行車，這是在英國出現的。

隨著交通的情況進一步復雜多變，動態的交通標志出現，因為我們需要反映不同的情況，靜態的標志已經不足以滿足需求。在未來自動駕駛車輛開始出現，實際上它又反過來推動道路這邊也要進行相應的升級，能夠與車輛進行實時的對話和高效交互。

我們最終希望達到自動駕駛第三級、第四級、第五級層次的時候，實際上面臨的情況更加復雜，技術難題也是非常多的。比如自動駕駛在發展的過程中，在感知、理解、決策三個方面現在都面臨很大的挑戰。

● 感知是車載的傳感器技術還需要進一步提升，成本也需要進一步降低，尤其是激光雷達目前的成本非常高。在理解上，如果人在駕駛車輛，經過一個沒有交通信號燈的十字路口時，司機可以通過眼神、手勢與行人做交流，大家彼此明白意圖，知道誰獲得相應的路權。但自動駕駛車輛雖然有傳感器，卻沒有辦法通過傳感器來實現意圖的交流。

另外交通的環境本身也是非常復雜多變的，尤其是在中國在混合交通流的時候有各種各樣的情況，目前的自動駕駛車輛還遠遠沒有達到訓練足夠便利所有的復雜環境，在這種情況下面臨的風險也是非常大的。

因此如果從路側能夠對車的發展進行支撐，比如我們的路端能夠為車輛提供盡量多的信息，這樣就可以保證環境感知的可靠性和完整性，它能夠采集到車載傳感器所不能采集到的信息，從而作為一個非常有力的補充。

● 因為它是一種交互，這種交互不是一種傳感、不是一種感知，這種交互能夠讓交通的參與方的意圖得到非常精準的詮釋，這樣不會去誤解，不會只是靠猜測這輛車要發生什么樣的行為，而是能夠準確的知道，因此做出相應的判斷。

● 如果是路端能夠為自動駕駛車輛提供足夠的決策依據甚至指令，自動駕駛車輛本身發展的復雜度也會大大降低，成本也會大大降低。因為它不需要便利所有的復雜性，如果一個路段沒有傳統的標志標線，或者在進行改道操作的時候，如果有路側設施能夠把本地路況的信息通過電子的方式傳遞給來往的車輛，自動駕駛車輛接收到信息，它就能夠準確的知道我怎么通過一個以前從來沒有遇到過的路口，自然效率就會大大提升，安全性也會提升。

實際上現在提到的車路協同更多的是指V2X，V2X目前基于的技術是有多種選擇的，比如說在美國、歐洲是基于2.11P的通信技術。目前在中國LTV或者CV2X使用率更高。未來5G也是很快就會到來，5G車聯網提供高可靠性、低時延的技術，其實都是車路協同的底層通信技術。

實際上這些技術出現已經有很多年時間了，到現在它的推廣還是面臨很多問題。因為若車輛的滲透率沒有足夠高，車與車的交互不能夠給大家提供足夠的體驗。這是雞和蛋的問題，如果你沒有體驗，你就不希望在車上裝載車路協同的設備。

二、車路協同推廣契機

目前在中國這種情況是在發生變化的，因為現在國家也是剛剛發布了智慧高速、智慧公路和國家新一代交通控制網的紅頭文件，要求在全國9個省市開始推廣智慧公路的建設，其中車路協同在中間的第二個方向和第六個方向都是車路協同相關的，一個是在高速公路上、一個是在城市的復雜交通環境里面如何推廣車路協同，這實際上是給車圖協同的發展提供了一個很好的契機。

而且我們可以看到，其實智慧公路和車路協同的關系還不僅于此，不僅是說提供一個方向，廣義上的車路協同包括感知、控制、協同和服務。從這個角度來講，實際上車路協同和智慧公路基本上是涵蓋了智慧公路的8個特征中6個最重要的特征。

基于此，金溢科技也提出了“1個中心、2個切入點、3個實現目標”的智慧路建設思路。

1個中心是構建完備的智能車路協同系統。

2個切入點一個是道路協同管理和路側設施建設，這是從路這一側如何進行支撐，另外一個是營運車輛主動安全控制，為什么是營運車輛？因為交通部一手管著路，另外一手管著營運車輛，而且運營車輛對交通安全的需求也是非常高的，因此從營運車輛入手，從道路基礎設施建設入手，這是兩個非常好的切入點，幫助我們更好的推動車路協同系統的發展。

3個實現目標，我們是用了擬人化，是有感覺的路、能思考的路和會說話的路。有感覺的路是指如何對交通的環境和交通的道路設施狀態進行監測，也包括交通流、交通狀況。在獲取這些交通信息之后，我們會對信息進行提取、分析、處理、決策，這是一個思考的過程。在思考之后你就有行動，這個行動除了車輛自己提供之外，還需要把這些交互出去，就是我們提到的會說話的路，你需要有一個信息的交互。

基于構建的系統，包括車路協同后臺的管理平臺、也包括智能路側系統，智能路側系統是和傳感器相連，這樣能夠更好的去獲取路邊的狀態，同時車上也有車載系統。

這是金溢開發的車路協同的設備，這個V2X設備裝在車上，它能夠隨時獲取車的狀態信息，并且向周邊播報出去。這樣每一輛車能夠獲取到其它車輛發來的信息，它能夠基于這些信息去構建一個完整的它周邊交通的態勢，也包括基礎設施的一些狀態，這樣它就能夠非常清楚的知道我這邊在發生什么。

金溢的路側設施的產品，它是跟傳感器在進行聯動的，同時它自己也會有一個分析處理決策以及通信的功能。

這些是路側傳感器，傳感器的類型多種多樣，比如說氣象傳感器、一氧化碳傳感器、用在隧道里面的可見光傳感器、能見度檢測器、團霧檢測、濃煙度檢測等等。除了傳感器本身之外，還有路側交互設施，眾所周知，目前車輛上并沒有裝載非常多的用于車路協同的設備。我們檢測到的情況，除了能夠把信息傳給裝了V2X設備的車輛之外，其它車輛我們要去通知它，就會有各種各樣的路側交互設施。比如可以在檢測到一些信息之后，把它發到路邊的情報板，也能夠及時通知哪怕沒有裝載V2X設備的車輛。

三、車路協同典型應用

在具體應用上，目前有遠期和近期的應用。遠期的面向自動駕駛會有更多的應用探索，

危險路況的預警，當路側設備檢測到道路存在的危險狀況的時候，比如落石、塌方，這些可以通過什么方式來監測呢？在一些易塌方區域有安裝位移傳感器或者安裝監控設備，在容易塌方區域發生塌方的時候它能夠迅速的檢測到，并且把這些信息通過路側設備V2X的方式廣播給來往的車輛，如果車輛上裝載了這個設備，它就能夠及時的做出反應。

如果沒有裝載怎么辦？實際上在現階段可以通過路側的路邊情報板，我們跟路側的基站進行聯動，在檢測到之后，除了把消息發給來往車輛之外，也發給路邊情報板，路邊情報板可以及時的廣告說前方出現了擁堵。

這和我們傳統的檢測有一個很大的區別，傳統的會直接把信息上報給路網監控中心，這邊可能會有人工的巡視員檢測之后再去發送消息比如說到路邊情報板，這一來一去的時間可能就比較長，但是很多時候交通事故是發生在塌方后的那么幾秒鐘或者十幾秒鐘的時間。如果通過路側設備把信息傳遞給來往車輛設備，這些事故是可以避免的。

另外在參與智慧高速試點的時候，我們在橋梁上安裝橫風的監測器檢測風速，如果風速達到一定的預值之后，能夠立即把這個消息播報出去。來往的車輛能夠通過車速來判斷是否能夠安全通過橋梁，這也是其中的一個應用案例。

在交通信號播報上，實際上更多的是把交通信號的標的通過路側設備把它廣播出去，包括一些靜態信息、也包括動態信息、同時也包括交通燈的信息。實際上很多社會交通信號燈的判斷并不是我們想象的那么簡單，它可能會存在很多誤判的情況。

我還記得當時我在過清華大學旁邊有一個路口，就是一個斜的交叉口，連我自己有時候都沒有辦法判斷。它有兩個交通信號燈，一個是給斜的面向來路的，它是一個丁字路口，另外一個是給橫向的車的。因為它是斜著安裝的，所以我在過路口的時候就分不清楚，要仔細看一下才能分出來這是給我的信號，還是給斜路的信號。如果人都很困難的時候，自動駕駛在這里一定會遇到很多問題。而我們國家其實有新的政策規定，如果參與路側的自動駕駛車輛闖了紅燈會立即被吊銷測試的資格。這種情況電子化播報，其實對自動駕駛的車輛是非常有效的一個輔助。

在交通協同控制上包括很多方面，這里舉了兩個例子，比如說交匯處的協同，因為我們都知道車載的傳感器是需要在4G范圍內檢測，有些交匯口實際上中間可能有一些障礙物，你在等到發現有車跟你撞的時候已經來不及避免了。在這種情況下，我們可以從道路設施這邊做檢測，把雙向來車的信息播報給來往的車輛，這樣它可以及時的去提醒避免危險。交通信號燈也是如此，它可以及時調整交通燈的信息，也是一個協同的情況。

信息服務，其實這個更多的是在探索之中，V2X能夠為來往的車輛提供什么樣的信息服務。未來在服務區、在一些旅游的集散地都可以為來往車輛提供很多類似于服務設施的占用提醒或者服務預約，但這些都在探索之中。

還有交通的監控監測，比如說發生事故立刻進行現場的預警，同時把這個消息上報給后臺，優化處置的流程。包括交通狀況的監測，實時了解周邊車輛的所有狀態信息，把這些信息收集之后，經過大數據的分析處理，能夠非常有效的分析出這里真實的交通情況是怎樣的，它就遠遠比只是靠攝像頭所能夠獲取的信息要多很多，因為它連車輛加速減速的信息都能夠獲取。

最后用一個圖的形式來綜合表現可能會有哪些應用場景，因為這些場景實際上是在剛才講的五大類里面，這里不再一一表述。最后是車路協同研發中心，金溢作為車路協同研發中心的牽頭單位，我們希望借助車路協同研發中心整合車路協同領域的研發力量，大家一起努力推動車路協同技術的進步。張毅老師也是在這個行業當中的專家，我也非常榮幸，非常感謝！謝謝！