我眼中的智慧交通

导语

2019年9月19日，国家印发了《交通强国建设纲要》，《纲要》提出，到本世纪中叶，全面建成人民满意，保障有力，世界前列的交通强国。

我眼中的智慧交通是什么样的呢？我想通过下面两个故事来描述我的愿景，然后围绕这两个愿景，谈谈我对智慧交通的思考。

故事一：

你要出门和女朋友约会了，如果你去迟了，女朋友会生气，因此你需要高效的出行，输入目的地，平台会提醒你，如果现在打车过去，你会迟到，平台会建议你先打车到地铁站，坐一段地铁，出站后再打网约车。好，你确认这个方案后，一辆网约车就来接你了，把你送到了地铁站。进地铁站，也不用买票，手机应用会提醒你哪一节车厢人少有座，快到站还会提醒你准备下车。等你走出地铁站，网约车刚好开到你所在的那个出站口，中间交通无缝切换，直接把你送去目的地。你结束行程，虽然切换了三种交通工具，但是在一个平台，直接统一支付，出行效率一下子就提上来了。

故事二：

某个周五下班，你要开车去和朋友约饭，由于路途比较远，开车的话，时间刚刚好，但是过去找停车位需要花费很多的时间，我通过手机应用定位要去的商场，然后，平台会规划出最佳的行驶路径，一路绿波通行，到商场门口之后，我就直接下车去商场和朋友赴约，同时，手机开启自动泊车功能，车辆会自动定位附近有车位的停车场，自行的开到地库，并停下来，等快吃完了，手机应用开启自动召车，车会自动从地库出来，然后完成支付，开到商场门口，走出商场的我就直接上车，直接开车回家。整个过程中，省去了停车和找车位的痛苦，完成了一次高效的赴约。

交通是经济发展的命脉，也是人类赖以生存的重要条件，交通加快了经济发展，促进了社会的进步。智慧交通有主要的四大参与方: 人、车、路、环境，未来的城市智能交通，不仅要有“聪明的车”，还要有“智慧的路”。车路协同具有独特的中国优势，是未来智能交通最核心的技术方案。

车路协同的发展

车路协同是实现智慧交通的必然技术途径。车路协同通过“端”、“管”、“云”三层架构实现环境感知、数据融合计算、决策控制，从而提供安全、高效、便捷的交通服务。5G 赋能智慧交通，将车、路、人、云连接起来，形成一张可随时通信、实时监控、及时决策的智能网络。

通常，我们把V2X（Vehicle To Everything）称之为车路协同，V2X包含四个部分：V2V（车对车）、V2I（车队基础设施）、V2N（车对网络）、V2P（车对行人），说到车联网，目前有两套 V2X 直接通信的关键规范——C-V2X（蜂窝车联网）和基于 802.11p 的专用短程通信（DSRC），它们都在 5.9 GHz ITS 频谱上运行，并且都能在没有蜂窝网络、移动信号覆盖或网络运营商的地方正常运作。

1992年，ASTM最早提出了DSRC（专用短距离通信技术）这个是单向或者双向、短距离至中距离的无线通信信道，是V2X的初步发展形态。由于DSRC只能在特定小范围内对高速运动中的目标进行识别和双向通信，因此，主要应用在不停车收费、出入控制、车队管理、车辆识别、信息服务等领域。另外，DSRC是针对低移动场景的Wi-Fi技术，容易发生网络拥堵和缺乏性能保障，大规模应用性能不稳定。比如在高速场景、高密度场景下有可靠性较差，时延抖动较大的缺点，安全性要打问号。于是，在蜂窝移动通信技术发展成熟后，V2X又进一步发展为C-V2X。

2015年，3GPP正式启动基于C-V2X的技术需求以及标准化研究。经过两年的研究，2017年4月，中国在ISO/TC204第49次全会上提出的C-V2X标准立项申请获得通过，C-V2X成为ISO ITS系统的候选技术。相较于DSRC，C-V2X借助已存在的LTE网络设施来实现V2V、V2N、V2I的信息交互。因此，C-V2X 直接通信在高密度环境、传输范围、可靠性和性能方面等拥有显著优势，人们也越来越重视C-V2X的发展。

不久之后，美国联邦通信委员会正式投票决定，放弃DSRC并转向C-V2X，意味着由我国主推的C-V2X成为全球车联网唯一的国际标准。

智慧交通的重要单元

与智慧交通息息相关的重要单元，我们通常看到的就是信号灯、汽车、高精度地图、边缘设备以及路侧设备，让这些异构设备的消息进行互通以及汇聚分析成了智慧感知中的重要环节。

我们都知道交通信号灯一般由红、绿、黄组成。依据其形式、用途不同分为机动车信号灯、非机动车信号灯、人行横道信号灯、车道信号灯、方向指示信号灯、闪光警告信号灯、道路与铁路交叉道口信号灯等。信号灯的出现一开始就是为了缓解交通拥堵和放置马车轧人的情况发生的，英国铁路信号灯工程师J. P. Knight从女性红、绿两色的着装上受到启发，提出了设计带有红、绿两种颜色交通信号灯的想法，并把想法变成了现实。我国的第一个交通信号灯出现在上海的英租界，当时在南京路的两个重要的十字路口最先安装了信号灯，并由交警手动的控制。交通信号灯作为智慧交通的重要单元，如何让信号灯变的更加智能，如何让路口的通行变的更加高效，它背后的智能信控系统的实时决策变的至关重要，影响智能信控系统决策的主要有两个因素，第一，我们都知道，智能信控系统的决策需要数据，如果数据不准确，数据源不全面，就有可能造成拥堵；第二，在进行决策的时候，只考虑到了单个路口，没有把整个路段，整条街道，或者整个区域作为全盘考虑。如果我们能够真正把这两个因素考虑到，那么通行效率会更加的高效。

现在越来越多的人出行都使用地图，地图不仅能够帮我们导航定位，还能规划出行方案以及推荐附近美食、停车位、打车等信息。对于个人而言，我们对于地图的诉求主要有三方面：导航精准、定位精准和路线规划合理并且时间短。我们日常使用的地图，已经在准确性和实效性满足我们出行的要求，但是对于自动驾驶车辆，对准确性和实效性要求很高，否则就就很容易出事故。因此需要把路上的交通基础信息比如：信号灯、防护栏、路灯、马路牙子、车道线、文字、箭头、充电桩、道路指示牌等都要录入到地图中，而这样的地图被称之为“高精度地图”，高精度地图的出现，让我们的路径规划变的更加的高效，以往的导航只知道在这条路上行驶，而高精度地图的出现可以完成车道级的导航，避免行驶在拥堵的车道上影响通行的效率。地图不仅要为人类的司机服务，也要为自动驾驶汽车服务，所以地图对客观世界道路信息的映射必须越来越细、越来越及时。未来，地图还在最优路径规划、交通事故的处理上发挥巨大的作用。帮助优化交通的整体效率，真正为用户的出行节省时间。

由于当前自动驾驶法规、安全问题以及相关制度的问题，还不能大规模的普及，而很多低速的场景却炙手可热，比如：物流行业、自动泊车。一开始的故事二中的泊车场景，就很好的展望了未来的停车场景，最近一次，我在友商车辆的试驾过程中，这种场景已经能够很好的在停车场内部实现了，并且车辆自身可以学习好几个停车场的路线，也就是说可以把自己常用的地方都存储在车辆中，以后到达之后，人可以直接下车不用开进地库，并且车辆的自学习能力也非常的强，学习一次路线，只要你按着停车路线开一次，整个学习过程就完了，之后每次到固定的位置下车，然后车辆就自行的行驶到停车位上。可见学习成本是非常低的。和车辆密切相关的部件就是车载T-BOX，它是车车通信、车路通信以及车云通信的重要部件，同时它也和车载HMI有着密切的关系，通过把周边车辆的信息、周边的路侧信息以及云平台下发的信息下发给T-BOX，之后将事件通过OBU传输给车载HMI，如何将这些多源有用的信息展示给客户是非常重要的，是提高交通通行和运行效率中很重要的一环。为了能够让车辆之间进行互通，因此需要打通这些异构设备以及各个厂商之间的消息，这就要标准的推行。各个厂商也可以通过标准来卡位，占据更多的话语权。

我们都知道路侧有摄像头、各种型号的雷达以及传感器，如何将这些异构设备的信息进行汇聚和融合呢？这就需要用到边缘设备，边缘设备将这些异构设备的识别信息进行融合，然后输出结果，之后将结果推送给路侧设备RSU，RSU通过PC5的方式广播给周边的车辆，同时，RSU通过UU的方式将识别的结果上报到云平台，这样平台可以对路侧的数据进行分析和决策，并把决策的结果推送到整个路段、整条街道或者整个区域的路侧RSU，这对于提升全局的交通通行效率提供了很大的帮助。

智慧交通中车路协同的发展趋势

从《C-V2X产业化路径和时间表》白皮书，可以发现，车路协同的产业化需要经历三个阶段：

第一阶段：2019年-2021年为C-V2X产业化部署导入期，在这一阶段，C-V2X通信设备、安全保障、数据平台、测试认证方面可基本满足，C-V2X产业化初期部署需求，同时，在国家和联网示范区，先导区及部分特定园区部署路侧设施，形成示范应用，车企逐步在新车前装C-V2X设备，鼓励后装C-V2X设备，车、路部署相辅相成，形成良性循环，C-V2X生态环境逐步建立，探索商业化运营模式。

第二阶段：2022-2025年为C-V2X产业化部署发展期，根据前期示范区、先导区建设经验，形成可推广的商业化运营模式，在未来典型城市和道路进行推广部署，并开展应用。

第三阶段：2025年以后为C-V2X产业高速发展期，逐步实现C-V2X全国覆盖，建成全国范围内的多级数据平台，跨行业数据实现互联互通，提供多元化出行服务。

未来的智能交通市场，无论是基于交通信号灯的控制、路侧RSU设备和车载T-BOX设备的传统智能交通市场，还是基于车路协同的核心平台-云控平台为代表的软件市场，都存在大量的需求和市场机会。

车路协同和自动驾驶并不是完完全全独立的两个分支，车路协同提供上帝视角、高清地图、云端自动驾驶仿真环境等服务，可辅助自动驾驶更加安全，交通更加高效、自动驾驶更加经济的快速商业落地。未来车路协同的自动驾驶足够安全，想做地铁一样有安全感，车空间内乘车人不开车，私密的车内空间将会有更多的车内消费（元宇宙、游戏、学习、远程会议、社交等等丰富的车内生活）；车路协同是整体解决城市交通拥堵、交通通勤效率、交通安全的终极方案，是未来智慧城&智慧车的社会刚需。

基于数字孪生的车路协同仿真平台，实现了人-车-路-网的全息仿真映射，同时在安全、环保、效率等维度设计评估优化方法，实现车路协同平台感知、决策、控制的闭环仿真测试，为加速自动驾驶算法的落地起到了积极的作用。

智能交通的终极场景一定是“一站式出行”，我们平常出行都是人找车，人找出行路径，而终极场景所有的交通基础设施都是为人提供服务，只要在APP上输入了对应的目的地，之后系统就会给出详细的出行方式，什么时间到什么位置，就会有车来接你，之后下车要转车的时候，系统会推送从那个出口下车，下车之后另外一种公共交通会刚好到那个位置，然后将你送到目的地，整个过程中，不用去支付，到目的地之后，支付会全部一起结算，整个的出行过程中都是动态的，系统会帮助我们规划出最佳的出行方式和路径，提高我们的出行效率。因此MaaS（Mobility as a Service，出行即服务）应运而生，它的主要目的就是把各个交通设施进行整合，进而满足一站式出行的需求，当然憧憬是很美好的，但是打通交通设施之间还需要下很大的功夫，相信在不久的未来，出行将变的更加安全高效。

智慧交通中车路协同存在的一些问题，如何应对？

1、大规模的验证尚未完成

完成了实验室内和小规模实验场环境的功能、性能、互操作和协议一致性验证。但是可规模化程度较低，密集环境下的系统确定性、互干扰水平、异构设备的通行、安全性等尚未完成广泛验证，缺乏对交通和通行效率的综合评定。

2、缺乏营运管理主体

各示范区依托不同主体自建平台。基础设施、平台等相关运营主体尚不明确；商业模式不明晰；安全监管主体、手段尚未建立；产业链太长，牵扯企业太多，缺乏强有力的主导方。

3、产品规模化的部署

产品的规模化应用，产品的成本仍旧很高，产品的安全认证体系需要进一步的推动落地。

4、行业缺乏统一标准

行业发展水平参差不齐，缺乏严格的行业标准；加强跨行业协同，加快汽车、交通行业的应用标准制定，以及对基础通信标准的引用。

就现阶段而言，基础设施的改造基本上由政府主导；如果民间灵活的介入基础设施改造，可能会加速技术的发展和推广，企业如果持续找不到盈利模式，则很难为继。

另一方面，车路协同涉及的管理单位太多，各方都投入了大量的精力用来处理各个部门的关系，开发统一的标准，这就进一步减缓了车路协同规模化的进程。

从全世界的范围来看，不论是单车智能，还是车路协同，都离不开彼此的协同发展。未来若想长期发展，还需要产业与政府之间的深度合作，才能迅速推动车路协同的发展。

对于上面的问题，有什么应对方案呢？

首先，需要建立统一的系统架构，随着云计算、大数据、传感网络等技术的发展，高精度定位、高精度地图以及相关感知设备都有了可靠的技术保证，因此跨设备的异构设备通信和信息融合需要建立统一的系统架构。

其次，需要建立统一的行业标准，我们都知道，通信行业的快速发展，依赖于高度统一的标准，车路协同技术诞生之初就是一个开放的体系架构，只有构建统一的标准体系，才能实现车路协同感知、计算、通信、服务、应用各个层级之间以及同一层级不同模块之间的信息互联互通。

另外，需要一批持续性的政策支持，车路协同涉及到车载终端、汽车辅助驾驶系统、智能路侧系统、车联网通信系统、边缘计算、云控平台等多个子系统的开发和商业化部署，任何政策的调整都可能会对企业前期大量的研发投入带来风险。友好的政策支持，将会促进车路协同的规模化应用。

最后，需要建立一个车路协同示范特区，目前车路协同的相关测试大都是基于封闭试验场或者指定的开放道路进行开展。示范区内可以提前布局一些关键技术研究和试点示范。进行各个产品的迭代升级、验证和优化，从而形成体系化的车路应用标准，最终推向全国的规模化应用。

智慧交通还是一个等待探索的前沿领域，以上都是我个人从业经验的一些分析和观点，未来我将继续探索车路协同的相关领域，关注智能交通的进展，相信会有更多的技术涌现来加持智能交通，让出行变得更加安全、高效和低碳。

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