经过多年发展，“单车智能+车路协同”的智能网联汽车发展中国方案已然成为行业共识。不过，单车智能与车路协同究竟有无轻重缓急，仍存在诸多争议。不久前，华为终端BG CEO、智能汽车解决方案BU CEO余承东便表示，过于依赖高精地图、车路协同的自动驾驶技术是不合格的，达成高度拟人的单车智能是华为今后的研发方向。单车智能与车路协同孰轻孰重？“两条腿走路”是要齐头并进还是角力前行？

近日，《中国汽车报》大型视频访谈节目《金台话车》以“‘单车智能+车路协同’的中国方案当如何发展”为主题，邀请行业专家、企业代表和高校学者围绕单车智能与车路协同目前发展现状、两条路线应如何协同发展等问题展开热烈讨论。

访谈嘉宾：

◆清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师 姚丹亚

◆中汽政研汽车产业发展与交通研究部部长 宋瑞

◆长安汽车公司产品CEO、高级总工程师 吴礼军 

◆高新兴科技集团高级副总裁、智能网联事业部总经理 吴冬升

主持人：

《中国汽车报》社社长 辛宁

车路协同推进难

《中国汽车报》：关于业内存在的单车智能与车路协同争论有何看法？

清华大学自动化系系统工程研究所教授、博士生导师姚丹亚

姚丹亚：有人认为目前道路有很大不确定性，所以要依靠单车智能。但是从不确定性上看，道路一旦修建好，不确定性远小于汽车。将车与路融合，实际上是解决系统中的不确定性，让智能网联汽车能够真正上路行驶。

自动驾驶最核心的需求是安全，业内有一种声音是自动驾驶的安全性远好于有人驾驶，但是数据证明可能并非如此。2018年Waymo给出的无人驾驶接管数是50次/百万公里，2021年是70次/百万公里。而美国有人驾驶的事故数是3～5次/百万公里。尽管接管数不能完全等同于事故数，但出现驾驶员接管的情况意味着很有可能出现事故。对比这几个数据，似乎目前无人驾驶不一定比有人驾驶更安全。

中汽政研汽车产业发展与交通研究部部长宋瑞

宋瑞：不管是哪条路线，最终目标都是实现无人驾驶。在实现这一目标的过程中，有很多过程性产物能够给交通管理带来较大帮助。按照《智能网联汽车技术路线图2.0》，智能网联汽车需要进行环境感知、决策、控制、执行，才能实现无人驾驶。在环境感知的过程中，牵扯到单车智能和车路协同的选择。单车智能感受到的是相对近距离的信息，而车路协同可以实现超视距的感知。如果单车智能相当于一个不依靠工具而凭借个人经验上路的人，那么车路协同就是在个人经验的基础上加上工具的支持，以获得更多信息。通过车路协同可以节省大量人力、降低单车成本，有利于最终实现无人驾驶。

长安汽车公司产品CEO、高级总工程师吴礼军

吴礼军：长安汽车始终坚持既要单车智能、又要车路协同。车路协同有几个好处：一是车路协同本身是高级感知系统；二是车路协同是双向、可回应、可主动分享驾驶意图；三是车路协同能够让单车智能更智能、更安全。在5G技术快速发展的背景下，车路协同的发展已经形成很好地基础。车路协同实际上可以降维使用，作为辅助和补充的手段。

高新兴科技集团高级副总裁、智能网联事业部总经理吴冬升

吴冬升：整体上看，智能网联汽车产业有两个核心目的：一是通过汽车智能化、网联化赋能自动驾驶；二是智能网联、车路协同本身就是智能交通、智慧城市的组成部分，是建设智慧城市必须进行的工作。

《中国汽车报》：无锡、天津、长沙、重庆成为国家级车联网先导区，重点从开放道路上验证车路协同技术的可行性。开展试点的城市远超于此，目前看，这些车路协同试点发展现状如何？

姚丹亚：车路云融合强调协同，一定要从政府层面推动。因此，先导区的试点示范把汽车、交通、通讯等多领域整合起来，将智能辅助驾驶与交通管理、城市基础设施结合起来，实际上是在帮助未来实现智能驾驶上路“排雷”。4个先导区现在都已经做了大量工作，也出现很多结论性的东西。因此，这些试点对探讨车路协同赋能有人驾驶、辅助驾驶是有促进作用的。

吴礼军：国内车路协同试点实际上经历了“智能网联示范区-车联网先导区-双智城市”三个阶段。这些试点解决了技术验证的问题，也证明了车路协同是可行的，实现看图解特马玄机图少不了车路协同。示范区建设主要存在的问题是还没有找到商业模式，建成了聪明的路，这个路谁来买单、谁来维护？没有投资主体，大家积极性不高。

吴冬升：目前各类试点、先导区、示范区的现状主要有三方面：一是路侧、车端的小规模部署，还未形成城市级的大规模部署。二是推动应用场景的打造，其中也涉及运营模式、商业模式的探索。三是标准制定工作，各个示范区都在进行地方标准、团体标准的制定工作。

《中国汽车报》：车路协同试点推进的难点有哪些？各城市试点有所侧重还是多雷同？

宋瑞：推进难点主要是感知难、通讯难、控制难、集成难、测试难。各地车联网先导区的重点各有侧重。无锡车联网先导区是工信部、公安部和江苏省共建，主要是国家智能交通示范测试基地；天津则依托国家智能网联汽车质量监督检测中心，进行共性技术研发、标准修订和测试服务等；长沙的车联网先导区主要结合当地特色，推动景区、园区等特色场景和公交车、环卫车等重点车辆的车联网改造。各地都是结合地方特色和产业优势确定分工，这样才能更广泛的试点，发现、解决问题。

吴礼军：首先是车路协同产业链条过长，参与者多、涉及的管理部门多，整合协调的难度较大。其次，商业模式是当前车路协同试点最大的难点。路端基础设施的建设、维保谁来掏钱，是个很重要的问题。第三，大众认知度、接受度低，用户需求也不强烈，导致试点推广效果不佳。最后，行业标准有待完善。

各地试点既有雷同也有差异。相同点在于试点多在重点高速公路、城市道路规模部署V2X网络，实现与5G和智慧城市发展的统筹衔接。其中，无锡的特色在于政府部门间的协同机制完善；天津则发挥了在标准制订、测试环境上的优势；长沙的场景创新有优势，推动公交、出租等公共服务车辆的车路协同试点；“大城市+大农村”的重庆得益于道路特点，能够提供丰富的道路场景。

吴冬升：难点首先是规模化，现在无论是通讯计算的部署，还是上车辆，抑或是道路部署，规模和体量是远远不够的。规模化又引出谁来投资、谁来运营的问题。此外，商业化也是一大难点，这其中不仅有经济价值，也有社会价值的实现，比如如何让老百姓有体验感、政府怎么能享受到相关价值。

《中国汽车报》：全面覆盖车路协同存在哪些局限？目前它有可行的发展路径吗？

姚丹亚：要想对四个试点城市实现全域覆盖，需要政府投入极大。所以，目前试点还是在局部区域来做，这就导致实际上测试不出来车路协同对交通管理真正的影响。

发展路径首先可以把车路协同降维，先服务于有人驾驶。车路协同最早提出并非为了无人驾驶，而是为了依靠通讯解决交通管理中出现的仅靠驾驶员无法解决的、有大量交通需求的问题。因此，把车路协同先和有人驾驶、低级别辅助驾驶结合起来，再推动高级别无人驾驶是一个比较好的路径。其次，服务于行业的“有人驾驶+智能驾驶+辅助驾驶”，比如在公交线路上实现全覆盖。第三，在小级别城市形成全覆盖。此外，还有其他更细致的探索方式，如把智能驾驶元素引入常发拥堵、事故路段，探讨它的效果。或者搭建一个确定性较强的环境，如无人驾驶专用公路。这一点目前有关部门已经在立项推动，如果能够成功，我国无人驾驶将迈出很大一步。

吴礼军：局限主要在装机率、渗透率“两率”的限制上。在发展路径上，可分为三阶段入手。在初期“两率”较低的情况下，优先推动预警或提供功能落地；在“两率”达到中等程度，可推进L3级自动驾驶或限定区域中低速无人驾驶业务；在“两率”实现高覆盖后，可支持全天候、全场景无人驾驶业务。

吴冬升：发展路径主要有2条。一是车端可行的发展路径是从当下的车路协同赋能汽车L2、L3级自动驾驶，在主动安全方面如协同式ACC、协同式ABS等功能上发挥更多价值。另外，未来车路协同能够全面赋能汽车智能化工作，不仅仅是无人驾驶，而是车辆整体智能化工作。二是从路端出发，未来路端的演进路径是从小规模部署到区域级、小城市全域级，再到全域部署。总体来看，车路协同的演进路径是向未来汽车全场景、道路全域级演进。

单车智能桎梏多

《中国汽车报》：相较车路协同，单车智能技术已经先行，那么单车智能现状怎样？

姚丹亚：根据此前一家新势力车企进行的辅助驾驶实验，平均百公里接管次数为0.48次。这一数据指出，目前辅助驾驶还并未成熟，单车智能的推动还是相对缓慢，多途径、多路线共同促进自动驾驶才更有效。

吴礼军：经过近几年的快速发展和量产应用，当前单车智能已取得很大发展。目前L1级趋于标配，L2级功能渗透率逐年提升，相关数据显示，2021年L2级新车渗透率已达23.5%，L级功能已开始具备量产应用水平。

吴冬升：当下L2级的应用越来越高，L3级功能在一些车型上也陆续推出，如TJP、HWP等相关的L3级功能，不过L3级在界定上还存在一定模糊地带。各地也在进行L4级相关试点工作。针对L4级自动驾驶，行业已形成“铁三角”商业模式，即车企、出行公司和自动驾驶公司三方合力，形成商业闭环，进行L4级无人驾驶的示范运营。

《中国汽车报》：为什么有不少车企高管强调单车智能应该先行？单车智能将是最终方案吗？从技术角度上看，单车有望实现完全的自动驾驶吗？

吴礼军：车企强调单车智能，主要是由于单车智能有以下几大特点：一是单车智能精度高、不受网络影响，稳定性、可靠性较高；二是中东等汽车出口市场不受网络限制，消费者的智能化体验很好，是一大卖点。不过单车智能在技术成熟度上还有待提升。

单车智能可以先行发展，它能够给整车赋能，增加整车卖点。但单车智能一定不是最终方案，不可能仅靠单车智能实现完全自动驾驶。因为它的感知存在盲区，无论是传感器的视角范围还是天气对感知的影响，都对单车智能的环境感知有很大影响。如果没有车路协同，L4级以上高等级自动驾驶将很难实现。

吴冬升：从车企来看，一定会优先选择单车智能，因为车辆对车企来说是可控的。未来无人驾驶需要实现三个里程碑：一是需要实现真正无人化；二是要允许可运营、可收费；三是车辆本身可量产。车路协同当前要解决技术成熟度、产品成熟度和产业成熟度三个问题。

车路协同给单车智能的赋能主要有四个体现：一是单车智能无法解决的超视距、鬼探头等典型场景，可以由车路协同赋能；二是可以降低单车智能居高不下的成本；三是车路协同可以从网联化的角度提升车辆的安全冗余；四是从交通优化的角度看，仅靠单车是无法实现局部或全面交通优化的，必须要有车路协同的赋能。

《中国汽车报》：当前L2级辅助驾驶功能渗透率已超20%。L3以上单车智能发展存在哪些问题？

宋瑞：无论是单车智能还是车路协同，L3级以上功能面临的核心问题是技术成熟度。只有当技术真正达到一定成熟度，涉及到的监管法规、管理模式等内容自然会有相应的跟进。目前在探索的汽车安全沙盒监管制度以及相关的试点示范实际上都在为L3级以上自动驾驶技术的监管做准备。其次，在技术成熟的情况下，要解决的就是成本问题。如果一辆L3级以上的车辆比请一个司机开普通车辆的费用还高，那是无法推广开来的。第三，消费者认知问题也十分关键。很多消费者认为无人驾驶就是不能出事，但并非如此，无人驾驶目标是实现更安全的驾驶，事故率比有人驾驶要低，并非没有事故。

总的来看，当前政府已经给予自动驾驶发展很大包容度，在此基础上，企业、行业机构要共同努力提升技术水平、加快测试规范的制修订进程，媒体也要在宣传中帮助消费者树立正确的认知。

吴礼军：首先是国家正式法规尚未出台，车企和驾驶员的责任划分问题并未得到明确。其次，技术成熟度还不够，量产成熟度不足、用户体验感不强、安全性问题也要更加重视。第三，成本较高，智能化成本很大程度上影响了智能化渗透率。

坚持协同并进的中国方案

《中国汽车报》：中国方案已达成共识，但如何发展仍有盲点，主要体现在哪些方面？

姚丹亚：“中国方案”怎么走，要从路端、车端两个角度来看。首先，政府必须要建设道路基础设施。当前不应强调车路协同基础设施是为了给无人驾驶服务，而是应当回归初心，提升现有交通管理水平、提高交通安全和效率的角度建设基础设施。其次是建设的钱从哪里来？我们必须要把车路协同基础设施看作路灯、信号灯之类的为保证交通运行而建的基础设施，追求的是其产生的社会效益，而非经济回报。在完成基础设施建设后，其产生的大量数据在二次应用时，才应该讨论商业模式怎么走。现在的问题是需要一定的验证结果向政府证明，这些基础设施的建设能够降低城市交通百万公里事故率和事故死亡率。

车路云融合一定少不了车的参与，在无人驾驶汽车尚未普及之时，我们应当先服务于有人驾驶，其次通过手机服务于有人驾驶，然后在加入V2X模块的情况下实现辅助驾驶，之后再探讨无人驾驶。

宋瑞：从技术角度看，要解决技术的高可靠性问题、产品的低成本问题，以及消费者体验度问题。在解决这些问题的基础上，商业模式才能更好地得到应用。

吴冬升：“中国方案”实际上涉及的是“人-车-路-云-网-图”等多层面的协同发展。除了车和路的问题，其实网、云等方面也都存在问题。比如在网端，C-V2X专网如何与运营商的5G网络形成可靠协同，目前还存在挑战；云端推进较快，但如何构建云控平台、打造从地方到省级到国家级的架构，还需要大量工作。

《中国汽车报》：在推进智能网联汽车方面，有哪些堵点需要合力打通？

吴礼军：堵点主要有四个方面：首先是路侧设备覆盖率、车端设备安装渗透率较低；其次，数据尚未打通，数据存储通信和运营管理责任主体没有明确；第三，跨领域、跨行业的关键看图解特马玄机图仍待突破；最后，还需解决相关主体的利益、立场问题。

吴冬升：汽车并非独立存在的，首先就要做好汽车与交通、城市的融合发展。其次，传统汽车和保险、金融行业有很多的结合点，智能网联汽车，尤其是依托C-V2X的智能网联汽车，将来要如何与保险、金融行业跨界融合，这一点十分重要。第三，随着规模化进程，未来一定会产生大量数据，哪些数据可以开放、哪些数据能够产生经济或社会效益，也需要共同探索。最后，智能网联汽车必须落脚到安全问题上，它所面临的安全挑战一定是大于传统汽车的。

《中国汽车报》：车企、智能驾驶技术供应商、智能网联提供商及智能交通系统建设方，应如何协同发展？角力前行还是齐头并进？

吴礼军：单车智能与车路协同并不存在“角力”，而应该协同前进。在协同发展的过程中，各方需要做好自己份内的事情：车企必须做好应用功能的开发；智能驾驶技术供应商则应该提升单车传感器、控制器性能和可靠性，推进技术迭代升级；网联服务供应商要做好网络建设和运营服务；交通系统建设方要做好硬件基础设施的投入和商业模式的建立；政府要发挥好牵头作用。

关于路端基础设施如何回收成本，其实可以从高速公路通行费入手。在现有通行费的基础上加一部分车路协同费，就能确保一定成本的回收，否则维修、保养等费用就很难承担。

吴冬升：车路协同和智能网联汽车的概念并不一致。智能网联汽车不仅要解决车路协同，还要解决车与车、车与人之间的协同。因此，不仅仅是单车智能先行还是车路协同先行的问题，还要解决网联化时代车与车之间的协同。从零部件角度看，C-V2X相关部件从早期的几万块级到量产后的千元级，未来作为一个关键零部件可能就是百元级，所以车企方面是具备先行前装上量的条件的。路端则要依托新基建和新城建协同跟进。

《中国汽车报》：通过这次沙龙，大家对自动驾驶“中国方案”形成了一个更深刻的认识。在推动“中国方案”发展的过程中，首先要确保政府、企业、公众对自动驾驶有正确的认知，单车智能与车路协同是不可分割的整体。其次，未来自动驾驶是一个生态，车路协同是重要支撑点。我们必须在数字经济时代的背景下理解自动驾驶生态，各方发力、相互融合。此外，在商业模式上，政府的投入一定是公益性的，要站在促进数字产业、数字政府、数字社会的层面建立基础设施。还需要注意的是，万物互联时代我们必须关注到车与车、车与人、车与路、车与环境之间的连接，以新视角重新看待产业安全问题。

    来源：中国汽车报