作為世界第二大經濟體的中國,已步入以智慧交通為代表的大交通時代,其中,車路協同已演繹成為一種理念、一種態度,一種路線;車路協同產業涉及面廣、產業鏈長、跨界融合特征突出,是交通問題,也是汽車、更是通信問題;還關系到自動駕駛的落地,從而也是物流問題,如何認識車路協同?如何深度布局?如何加速落地?都是業界需要考慮的。
一、車路協同的再認識
早在上世紀90年代,日本、美國、歐洲等國家就提出了車路協同的概念,并實施一些解決方案;2011年,中國科技部在863計劃中設立智能車路關鍵技術研究項目……這是車路協同在我國國家層面的首次亮相。
車路協同?簡單地說:就是車的任務分配給車,路的任務分配給路,按照各自的優勢做好合理分工和緊密配合;形象地說:就是以“聰明的車”走“智慧的路”;更進一步地說:就是“智慧的車”“聰明的路”“靈活的網”“強大的‘云’”四個領域的融合,分別對應的是智能車端、智慧路側、通信網絡和云端平臺。
總之,車路協同就是實現人-車-路的有效協同,最終達成提高交通效率、保證交通安全的目的,其背后隱藏著巨大價值。車路協同雖然在我國起步較晚,但政府的政策支持與積極引導,使得車路協同在短期內快速積累了后發優勢。
國內車路協同政策主要聚焦智慧交通、車聯網兩個方向,其中,智慧交通旨在更進一步發揮“新基建”的重要支撐作用;車聯網政策主要集中于大力推動車聯網基礎實施建設、商業化應用、相關的5G,V2X等高新技術發展、信息安全保障等幾方面。對于車路協同,業界內外難免有認識誤區,我們在此一一厘清。
1、車路協同與自動駕駛
車路協同不等于自動駕駛,如果只從自動駕駛角度看車路協同,格局就太小了,車路協同的具體含義更廣泛,是智慧交通大戰略生態產業鏈上的重要一環,不僅有助于自動駕駛,而且還有其它大量的功能,比如說交通態勢分析、完善的信息服務、動態交通組織、交通安全預警、業務聯動等等,其建設價值更大。
在西方國家,車路協同技術,收集的不只有車輛或道路的相關資訊,同時也包含“駕駛人行為研究”及“車禍情境分析”,通過人的行為數據分析,進而找到智慧交通建設的具體方向。
車路協同技術,不僅創造安全、快捷的智慧車輛行駛環境,進而還要規劃出安全導航駕駛、即時資訊截取與管理、行駛氣候狀況管理等相關技術。
所以說,車路協同服務邊界,遠在自動駕駛之外,自動駕駛只是其中的很小一部分,當然也是最重要的一部分。車路協同的初期目的確實是希望能藉由先進通訊及自動控制等技術,使得車輛得以自動駕駛,以提升交通安全與運輸效率。
車路協同自動駕駛,簡單來說是指智能車輛與智能道路相結合,通過智能車輛搭載的先進環境感知設備獲取車輛周圍的詳細信息,通過智能道路獲取道路交通環境中交通參與者的狀態信息,實現車輛與道路系統協同的有效感知。
也就是說,車路協同的自動駕駛系統是由智能道路分擔部分自動駕駛車輛的功能,由道路協同車輛實現自動駕駛。
就自動駕駛本身來說,在全球有兩大主流方向,一是由單車智能化主導,一是由車路協同驅動。
有一種觀點是,只有基于車路協同的自動駕駛,才能安全駛入快車道,其實,車路協同與單車智能相輔相成,是自動駕駛的高階發展形態的必然趨勢。
目前,車路協同與單車智能更多是在協同推進,車企不斷加強應用功能的開發,自動駕駛企業不斷提升單車傳感器、控制器性能和可靠性,通信服務商做好網絡建設和運營服務,最后形成安全的、可控的、系統的車路云一體化系統——單車智能+路側智能+云端數據處理三大要素融合。
2、車路協同的3個版本
車路協同主要包括四大關鍵技術:智能車載技術、智能路側技術、通信技術、云控技術,以技術階段的不同,可將車路協同劃分為1.0、2.0、3.0版等,版本不同,發揮的價值則不同,這是技術命題,更是產業命題。
在我國,車路協同技術不斷創新迭代,經歷了早期課題研究階段和功能測試階段,迅速走向商用探索階段,直至目前的創新示范階段,而其版本也越來越高,特別是具備數據存儲、計算、決策的云端技術助力版本的快遞提升。
從落地角度說,我國車路協同試點經歷了“智能網聯示范區-車聯網先導區-雙智城市”三個階段,解決了技術驗證的問題,也證明了車路協同的可行性,但要明白,車路協同的價值與功能,不僅關乎技術上成熟的問題,還關乎經濟上可行的問題,而且不可能一蹴而就。
智能網聯汽車是車路協同的核心載體與核心服務對象,其發展的不同階段,也對應車路協同的不同階段。車路協同的1.0版,已成為過去式,當時主要作用是加強運輸跟蹤和管控,停留在“提示提醒”范疇,由于龐大的車流極大地提高了車端、路側端與通信端各端口間協同部署、協同決策的技術難度,效果很難得到保障。
目前可以說處于2.0版,從自動駕駛角度說,可以為L2+智能輔助駕駛提供安全預警,也應用在一些實際的交通場景中。例如,在高速公路上,可以實現合流分流區預警、隧道預警、長下坡預警、團霧預警、車輛碰撞預警、車道偏離預警、車速引導等功能。
在城市交通中,可以與智能交通信號控制、智能停車等系統配合,實現交叉口沖突預警、特殊車輛優先、區域同行優化、自主代客泊車等。
從交通管理角度說,實現了備受推崇的“上帝視角”全息路口,通過擬合多方向的雷達和視頻探頭信息,產生車輛車牌、位置、速度、軌跡等多種基礎數據,為交通組織疏導和事故快速處理提供支撐。
同時,基于車路協同的低速的無人配送,封閉空間的自動駕駛,已取得了相當成就,主要用于礦山,港口,園區一些封閉區域,如港口,特別是傳統碼頭,基于車路協同技術部署了自動駕駛卡車。2.0版目前最大問題是,路側設備覆蓋率不高且不均勻,車端設備滲透率低。
所謂的車路協的3.0版,從智能網聯汽車角度看,就是無人駕駛的完全落地;從智慧交通來說,就是融入智慧城市建設。涉及的各項技術具備極高難度,仍處于理論研究和探索階段,表現為,車路協同的融合技術方案還需完善,測試驗證體系還需健全,商業模式還需探索。
暢想3.0版,可實現全方位實時車車、車路動態實時信息交互,并在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上開展車輛主動安全控制和道路協同管理,側重路端、云端與車輛的交互,是囊括車端感應、路端感應、通信技術與云控技術的整體解決方案。
隨著相關應用科技的導入,車路協同未來的發展動向及定位,將不再只是單一技術、產品或服務的提供,而是必須提供更為人性化及貼近使用者需求的整體服務,世界各國基本都基于C-V2X技術推進車路協同。
車路協同的高端愿望,就是搭建協同高效的車路協同商業運營體系、敏捷統一的車路協同信息調度體系、共享互通的車路協同數據標準體系。
2023年9月,我國首條滿足車路協同式自動駕駛等級的全息感知智慧高速公路在蘇州投用。搭載了自動駕駛系統的測試車輛能夠依靠車路協同的方式實現L4級別的自動駕駛,即進行“高度自動駕駛”階段。
其實能夠達到L4級別的自動駕駛測試場景的路段為6.5公里,在55個點位布設激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、路側天線RSU等感知設備270套。再如北京亦莊高級別自動駕駛示范區,覆蓋經開區160平方公里的范圍,然而,離開經開區,則做不到車路協同。
綜合上述示范點建設,就顯示了系統建設成本高的問題,包括安裝邊緣計算單元設備、感知設備、V2X路側單元設備等,以及所配套的通信網絡建設和軟件開發等,設備部署數量多、調試交付周期長,導致建設成本較高,使得目前的方案不能實現規模化復制。
然而,車路協同的3.0版,包括覆蓋面與滲透率,目前我國智慧道路的覆蓋率還是十分有限,過于依賴高精地圖、車路協同的自動駕駛技術是不合格的,因此很多車企更強調單車智能。
目前正處在一個由點及面的初步擴展階段,即以單個“孤島”區域,向成片規模覆蓋的階段,車路協同的終極目標是實現全國范圍內的統籌運營,形成一張全面覆蓋的網絡,只要到了那時候,市場要素形成,經濟效應才會出現。
3、車路協同標準化的重要性
由于車路協同,特別是路側系統涉及多個專業領域和技術范疇,因此需要制定統一的標準和協議,以確保不同廠商的設備相互兼容和可靠通信;目前已出臺了一些相關的標準,但還不足以規范當前所有設備產品,再加上當前不同廠商之間的設備和技術還存在一定的差異,面臨基礎設施建設缺乏標準、建設成本高、數據運營壁壘等困難與挑戰,因此標準化工作需優先推進和完善。
車路協同系統的集成的復雜性,突出表現在完善標準體系的重要性,車路協同的設施建設的標準,整體應由政府進行主導,設備供應商、軟硬件集成商和汽車廠商參與制定。各地政府及有關部門都積極響應國家號召,相繼出臺車路協同的實施標準,為車路協同行業帶來的產業鏈增量市場,也使得產業在法治層面得到了明確和保障。
車路協同生態體系以智能化、網聯化、綠色低碳化為典型特征,構建實時感知、瞬時響應、智能決策、協同控制的新型體系架構標準十分重要。
二、車路協同落地要點
當下車路協同建設過程中存在的若干問題,影響了其落地,在智能車載系統面臨重重挑戰的同時,智能路側系統面前也橫亙著種種亟待突破的門檻。
今年1月份五部委聯合下發的《關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》,看作是國內車路協同建設的一個里程碑,在通知的引導下,各地不斷擴大測試示范區域范圍、增加開放測試道路里程及豐富應用場景,帶動車路協同市場快速增長。增長背后,車路協同面臨的問題和挑戰也愈發突出,主要集中在誰建、誰用,誰管上。
1、誰建
車路協同系統三個核心組成部分:智能車載系統(車端)、智能路側系統(路側端)云端和通信平臺。一般來說,車載系統,即智能車載單元(OBU)以車企為主體;而路側,智能路側單元(RSU)與云端和通信平臺,以政府為主導,實踐中形成了四種主導模式。
一是汽車廠商主導模式。汽車廠商在銷售整車的同時向客戶提供車聯網服務,可以選擇自己提供或與第三方運營商合作,實現車路協同。從車企角度來看,積極性并不高,他們更傾向不斷加碼單車智能,車輛自動駕駛程度越高,意味著更直接的競爭力,技術變現可能性也越高。
二是運營商主導模式。由運營商依靠平臺優勢或技術優勢組建車聯網系統,提供車聯網服務,該模式的優勢在于車聯網對各類終端普遍兼容,終端間的交互性更優。
這種模式是賦予企業為車路協同建設的探索者和推動者,百度率先提出車路協同方案,在2018年年底正式開源Apollo車路協同技術方案,向業界開放車路協同領域的技術和服務。
包括阿里等在內的頭部科技公司紛紛進軍車路協同汽車制造領域,傳統車企和科技公司之間通過博弈和融合,將孵化出車載系統新品牌,催生新業態。
這些百度,阿里等頭部企業都可以作為第三方運營商,獨立或合作搭建車聯網服務平臺,并承擔后續的運營維穩工作,汽車廠商可以定制或采購第三方服務商的網絡服務。
該模式的優勢在于服務提供商有更大自主權,但也對服務商的成本投入和運營能力提出要求,行業壁壘較高。
三是政府主導模式,一般是政府下轄行政部門,或者是政府主導的國資背景的企業來代表政府實施。從政府層面看,車路協同一直都是非常重要的工作內容,并且堅定穩步推進,另一方面,道路基礎設施的智能化改造離不開政府支持。
車路協同需要在智能車載系統和智能路側系統二者之間搭建起一條穩定的信息傳輸橋梁,這便是通信平臺,這些設施和從4G到5G的全面升級都可歸入“新基建”,以政府主導更為合適。
政府在基礎設施建設方面投入巨大,具有較高的信息化水平,地方政府積極推進智慧城市建設,將信息技術與城市管理相結合,均有利于車路協同的發展
另一方面,車路協同的商業價值的出圈,在于規模化,在于擴大覆蓋區域,形成全國聯網,這需要國家和政府層面力量的極大支撐。
事實上,在政府層面,對于車路協同的推動不止于中國,縱觀世界各國對車路協同的規劃,基本都是從國家層面進行推動,美國就在去年規劃,用10年時間到完成全國高速公路的C-V2X設備的100%覆蓋。
從以上情況分析,結合國情,以政府為主導的建設更有利于車路協同的發展,政府也有這個積極性,在目前財力雄厚的地市更是如此,其方法是,以政府為主導,實現單城打通,之后通過有效市場,形成全國網絡。
綜上所述,車路協同需要政府的頂層設計,統一引導,戰略規劃,只有在政府的規范指導與支持下,才能實現車路協同解決方案的最終落地,實現智能化和數字化交通基礎設施,開啟智慧大交通新時代。
但車路協同還處在初期建設階段,政府也是一邊學習經驗一邊落地,所以在推動過程中大部分以概念推動,用戶具體的需求和實際建設出現不匹配的情況。
在地方政府債務壓力下,路側基礎設施該由誰來投資,市場開始由前幾年的投資活躍回歸冷靜,2023年車路協同市場投資規模呈下降趨勢,近五年首次出現負增長。
所以,隨著車路協同產業的完善,其模式也應變化,由政府主導推動為主要模式,逐漸過渡到以企業為主體,政府作為引導。
2、誰用
說到誰用,首先要厘清車路協同的性質,車路協同是交通問題,是汽車、通信產業問題,還是國計民生問題。
交管應是車路協同的使用者,通過車輛行駛數據的記錄和分析,幫助交管部門掌握城市交通運行狀況,優化交通路線和控制交通流量,提高道路交通的效率和安全。但通過大模型對海量的交通數據進行挖掘和分析,從而為交通管理和決策提供科學依據方面還達不到。
車企是使用者,可以幫助車輛感知視野盲區信息,解決自動駕駛發展的瓶頸和降低車端成本;政府其它部門也是使用者,車路協同可加強城市治理,助力智慧城市,路側的感知信息也可以用到城管、安防、清掃等等領域。
對于車路協同的使用,政府與企業關注點有差異,企業更關心的應用是自動駕駛的落地情況,而政府的應用角度則是智慧城市與未來交通,自動駕駛只是未來交通環節中的一環而非全部,車路協同所要達到的應用效果,是系統性的為現有的交通系統、城市管理提供支持,甚至是城市公共安全。
盡管車路協同技術在理論上具有諸多優勢,當前階段,車企與交管部門對此技術的熱情都不高。對交管部門來說,從多個示范區探索車路協同與智慧交管融合的情況來看,實際效果并不理想,這是因為車路協同路側基礎設施數據價值還未釋放,缺乏互信互認機制。目前交管已有的智能化管理體系就可滿足其基本業務需求,車路協同與現有裝備來比,投資性價比相對較低。
對車企而言,無論是長安、一汽等主機廠商還是小馬、文遠、輕舟等自動駕駛公司,短期內仍以單車智能技術路線為主,主要是因為車路協同路側基礎設施覆蓋率低、商用模式不清晰、路側數據質量低、時延無法保障,需要有一個穩定可靠全面的數據的輸入,才能夠去依托路側數據去支撐自動駕駛。
因此,從應用角度來說,未來的工作是將車路協同技術應用與現有的交通管理體系、車機系統進行融合,調動車企、交管,乃至政府的使用積極性。
車路協同的路作為現代交通基礎設施的信息化、智能化主要部分,應該有四個基本功能和要求:一是感知能力、二是傳輸能力、三是計算能力、四是應用支撐,在目前車路協同2.0版,相關基礎設施建設上還存在諸多問題,導致C-V2X在車端的安裝率低下,無法充分利用車路協同帶來的價值。
就目前的覆蓋率來說,車端就算裝載車路協同設備,在使用過程中也是不連續的狀態,體驗并不能滿足需求,反饋到車企這邊,自然不愿意增加成本為車輛安裝相關設備,倒不如把更多的資源投入到單車智能的競爭力上,從而實現技術變現因此,點狀的示范項目如何構成全國一張網是未來要解決的問題。
在車路協同的應用上,還存在一個共性問題:系統可靠性待提高。車路協同路側系統精度,易受戶外惡劣環境干擾,戶外環境中的干擾可能對信號傳輸和數據處理產生不利影響,降低系統的精度和可靠性。
車路協同路側系統需要滿足不同天氣、不同時間段的服務能力,同時需要覆蓋更廣泛的區域,從最初的路口示范,逐漸向路網、全域覆蓋演進,實現路側系統的全天時、全域感知能力。
總之,不論誰用,車路協同的服務能力待提升,目前路側方案的服務時域、空域范圍局限在白天,且基于目前方案的感知精度、時延等指標已遇到瓶頸,亟須突破。
如果依靠車路云一體化系統,可通過道路信息來計算車流量,更合理地進行城市道路規劃,為高精度地圖測繪提供數據等等,真正實現科技賦能大交通,才能打造真正的智慧交通和智慧城市。
鑒于目前的車路協同應用體驗的不盡如人意,業內有“唱衰”車路協同發展,并對基于車路協同的自動駕駛不以為然的想法。其實,隨著車路協同技術以及基建的進步,受益的不僅僅是車企,更多是用戶及政府。因為車路協同技術一旦覆蓋到每臺汽車產品上,并配合智能道路,道路交通的通行效率將會大大提高,對經濟等方面都是一大助力。
3、誰管
誰管,就是誰來運營的問題。車路協同本質上可以看作是包括未來交通形式和城市管理的系統性工程,其中涉及的環節非常復雜,比如大規模路側C-V2X安裝、數據儲存與運用、云端部署乃至配套的法律法規,在這種情況下,管理者應是政府的一個職能部門,或者幾個職能部門一體管理。
點狀的路側設備覆蓋,無法形成統一的數據收集、處理和運營機制,各地數據無法聯通,自然也沒有統一的調度運營平臺,以城市為單位,通過政府層面,建立城市級全區域覆蓋的車路協同體系,包括基礎設施、統一的數據管理、處理和服務平臺,涵蓋城市級車路協同路側/車端設備搭載、統一服務管理,這里的管理者,當然是以政府或政府授權的單位管理更合適。
然而,管理有一定的難度,管理的重點是路側設施,而路側設施主要反映在系統復雜性和集成度,車路協同路側系統涉及多種類、多個數量的設備,這種復雜的系統組成架構可能導致系統易出現故障或性能下降的情況,即使每款路側設備可保證產品的高可靠性,對于由眾多設備組成的路側系統穩定性依然會打折扣。
誰管,還有一個權責劃分清晰的問題,如果采用路側數據支撐自動駕駛,一旦發生事故,車企、路側設備運營方、駕駛員之間難以確定責任主體,導致責任推諉和糾紛的產生。
車路協同路側系統需要進行大量的數據處理和復雜的計算,目前有人指出可通過高度集成、分布算力集群等設計方式有效提升系統,降低方案成本,降低管理成本。
落地車路協同,實現人、車、路、環境的交互,應從建設者、使用者、管理者的角度出發,以“建設、管理、養護、服務”全生命周期數字化為主線。車路協同可能有萬億市場的商業化機遇,車路協同是應該列入基礎公共服務還是要走市場化路線,直接影響著政府、企業和社會各方的利益分配,也影響到了誰來管的問題。
如果車路協同的路側設施投建運被“一步到位”的列入基本公共服務,那么投建運的主體就是交通管理部門和路段公司;車路協同的路側設施投建運走市場化路線,由某個第三方來擔任主體,管理者當然是第三方企業,但由于車路協同涉及大量敏感數據信息,投資運營主體需要有政府背景的企業參與。
一種觀點是地方國資背景企業與第三方企業合資模式,有助于降低政府的財政壓力,實現風險共擔和利益共享。
當前,我國已經形成了較為完整的車路協同產業鏈體系,主要分為基礎層、平臺層和應用層,包含車載設備和智能交通系統、道路基礎設施建設、數據處理和管理、服務提供商以及車輛制造和技術供應商等。
因此,要立足公路工程設施數字化、智能化發展趨勢,從更好地支持車輛在公路上進行自動駕駛的需求出發,妥善解決誰管理的問題。總的來說,我國車路協同產業架構已逐漸成熟,但商業模式尚且還在探索中。誰建設、誰買單、誰維護等等,都是正在試點解決的問題
結語:現實是,構建完善的車路協同交通網絡并非幾家車企便能解決,需要國家和政府的大力推動,發展車路協同是長期命題,希望各方發力,打造出適合中國國情、中國產業的“中國方案”。
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