中国汽车报||| 何宁：车路协同产业发展现状与展望 | 中国汽车报，精品课第9讲
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从多项智慧交通政策的出台 ， 到《智能汽车创新发展战略》明确道路对智能汽车的支撑能力 ， 再到今年国家明确实施“新基建”战略 ， 车路协同产业正式进入了不断加速发展的新时期 。 “5G通信、人工智能等多项技术的应用和推广正在形成合力 ， 智能车路协同应运而生 。 ”
8月7日 ， 在《中国汽车报》与广州智能网联汽车示范区运营中心联合推出的“2020智能网联汽车精品课”第9讲中 ， 深圳市金溢科技股份有限公司副总裁、首席技术官、首席科学家何宁发表题为“车路协同产业发展现状与展望”的演讲：智能车路协同以新一代通信及信息技术为基础 ， 实现感知、决策、交互各环节的全面打通和有机联动 ， 为构建数字孪生交通系统提供海量全面的数据支撑 ， 是建设数字交通的核心关键系统 ， 将为实现国家智能汽车创新发展战略、交通强国战略和网络强国战略提供强力支撑 。
从实际应用谈车路协同的必要性
根据NHTSA（美国高速公路安全管理局）的评估 ， 当V2X车路协同设备安装率达到100%时 ， 每年仅交叉路口碰撞和左转两种预警即可减少40万～60万次的交通事故 ， 19万～27万的人身伤害和780～1080例死亡 。
“这些数字说明 ， 车路协同应用实施效果值得期待 。 ”据何宁介绍 ， 从物理系统架构来看 ， 车路协同可分为车、路、云三部分 ， 车载系统主要综合实现高精度定位、车辆状态采集、车辆通信与信息发布、智能辅助驾驶应用等功能；智能路侧设备将综合实现交通信息采集与汇聚、边缘计算（可外接边缘计算服务器进行算力拓展）、信息上传（I2N）与下发（I2V）；云平台则实现全局交通网络的数据汇聚和处理 ， 设备设施的状态监控 ， 全局交通信息的决策和优化控制 。
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何宁指出 ， 从核心应用场景来看 ， 车路协同可分为V2V（车间通信）、V2I（车路通信）、V2N（车与基础设施通信）以及V2P（车与行人通信） 。 目前国内大力推进的车路协同工作主要是前两个 ， 最后一个基本还处于空白状态 。 基于此 ， 何宁分别以V2V和V2I的应用场景为例 ， 分析了车路协同技术应用的必要性和重要性 。
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首先是V2V应用场景中的典型案例——左转辅助 。 在这一场景中 ， 左转车辆将通过获取直行车辆的各项数据 ， 例如位置、速度和加速度等 ， 通过计算轨迹和运动态势 ， 确定是否会发生碰撞 ， 再把信息处理结果上报给驾驶员 ， 避免交通事故的发生 。 “这种场景比较简单 ， 也可以通过车上的雷达和摄像头实现 。 ”但何宁指出 ， 摄像头和雷达的特点是“可见才可得” ， 如果存在障碍物或行驶于有视线盲区的弯道 ， 车上的感知系统就不能发挥作用 ， 与之相反 ， 车间通信就可以解决这一问题 。
第二个是V2I中的典型应用场景——急弯提醒 。 在现实生活中的急弯提醒有多种措施 ， 传统的包括普通的标志标线、高亮或闪烁的指示牌等 。 当然 ， 也可以在急弯处设置雷达 ， 在感应到车辆时 ， 通过可变信息交通标来提醒驾驶员注意 。 但何宁表示 ， 如果采用车路协同系统的话 ， 急弯的信息将及时发送给车辆 ， 车辆又能结合自身情况 ， 例如空载还是满载、高度多少等具体情况 ， 综合判断出在当前的路段行驶的适合速度 ， 最终实现精细化、定制化和个性化的急弯提醒 。
“值得一提的是 ， 车路协同并不等于自动驾驶 ， 目前阶段的技术应用面向的主要还是有人驾驶的车辆 ， 当然 ， 未来随着自动驾驶技术的产业化落地 ， 车路协同也能对自动驾驶形成更加直接和有效的支撑 。 ”何宁表示 。
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