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整理

智能交通、智能网联、车路协同、自动驾驶、智能北斗、大数据与智慧城市……这些有关智能交通的热词不断被点击、被强调。

本刊整理了参加2019世界交通运输大会的知名专家学者对智能交通、智能公路和车路协同自动驾驶的核心观点，汇集成文，从智能交通的重要意义、发展方向和存在的问题，智能公路的试点和解决方案，以及车路协同自动驾驶的演进里程、技术实现方式等角度凝聚主张，以期展示智能交通发展的一角，描摹未来交通的轮廓。

智能交通的必要性

如何以加快发展智慧交通推动新时代交通强国建设？交通运输部总工程师周伟表示，加快发展智慧交通是建设交通强国的必然选择，现阶段发展智慧交通的重点任务是：推动交通基础设施全要素、全周期数字化，推动生产组织智能化、自动化，推动运输服务一体化、便捷化，推动行业治理精准化、协同化。他表示，智慧交通发展是一个现代信息技术与传统的交通运输产业不断融合的过程，是一个目标与手段共生互动的过程，是一个随着技术进步不断提升的演进过程。要实现智慧交通发展应不断强化顶层设计，谋划中长期发展；坚持重点突破，务实推动发展；努力构建以数据为关键要素的智慧交通；加强跨界协同，形成工作合力，同时防范“一窝蜂现象”“孤岛现象”和“两张皮现象”。

中国智能交通产业联盟理事长王笑京认为，智能交通系统（ITS）研发的主要内容是车路协同、主动驾驶、不停车收费等，产业界最为关注的是自动驾驶与合作式ITS、开放数据和大数据、可持续发展、智慧城市、车路网络安全、未来货运，而学术界的关注点更多的在互联、合作、自动化，以及互联服务、运输网络运行、ITS与环境、下一代货运。他认为，ITS在技术和需求的变化中不断调整和发展，应用和目标导向是ITS的特色，逻辑功能的稳定和对新技术的包容使得ITS具有强大的生命力。

交通安全得以保障，交通事故率可降低到目前的1%；交通效率提升，车联网技术可提高道路通行效率10%，CACC系统大规模应用将会进一步提高交通效率；实现节能减排，协同式交通系统可提高自车燃油经济性20%至30%，高速公路编队行驶可降低油耗10%至15%；全面带动产业发展，智能网联汽车产业将会拉动机械、电子、通信、互联网等相关产业快速发展；改变交通方式及商业模式，减轻驾驶负担，娱乐、驾车共享，方便出行……清华大学教授李克强在描述交通技术革命引发的交通系统生态变革时如是说。同时，他认为，新一代ITS技术趋势是多网融合，统一平台，统一接口，统一管理。通过综合感知、通信、计算、控制等技术，基于标准化通信协议，实现物理空间与信息空间中包括“车、交通、环境”等要素的相互映射，标准化交互与高效协同、利用云计算大数据能力，解决系统性的资源优化与配置问题，促进人车路运行按需响应、快速迭代、动态优化，最终支持协同式自动驾驶。

德国电信子公司的T-Systems International物流和ITS产品经理、ERTICO监事会成员冉卫礼（Ralf Willenbrock）表示，德国ITS已开始实施解决交通污染问题的整体方案，即实施数字交通系统。实施该方案需要四个阶段：前两个阶段是收集和评估数据，将市政车队作为交通管理系统的传感器；基于匿名蜂窝网络监控的交通状况优化研究；第三阶段是以目标为导向的行动计划，包括车辆的动态减速、停车换乘点（P&R）转换为公共交通、基于路况的交通引导和基于公共建议的最佳路线选择，以及包括共享驾驶、停车场动态供给、货物运输坡道控制等相关公司的建立；第四阶段为实施行动的最终优化调整。

智能交通有种种优势，但是也不可避免地存在一些问题。王笑京提醒道，中国科技界和产业界需要跳出“名词创新”的怪圈，前沿技术应用应考虑社会和经济的发展规律，以及技术、资本和社会方面的风险。

未来交通将进入三元空间时代，即物理空间、社会空间、信息空间。

浙江省交通运输科学研究院副院长韩海航提出了自己对智能交通的思考。他说，目前交通基础设备逐年陈旧、迭代缓慢，智能交通标准和规范滞后于移动互联体系，设备和系统及功能扩展性差，交通数据碎片化、信息利用率低，各系统相互独立，海量交通数据难以融合利用，协同通讯及控制层软件的关键技术尚未成型，未能满足个性化需求。此外，交通工具和设施均可互联，一切皆可编程。软件定义在网络灵活性和集中控制能力之间取得了较好平衡，可以提升交通设施智能化和整体控制能力。当然，这样的前提是保证数据与信息安全、网络安全、平台安全、通讯安全。因为更多应用，可能存在更多漏洞。

智能公路的创新性

从庞大的智能交通体系发散出来，可以解锁建设智能公路的新方式。

交通运输部开展了智慧公路的试点。智慧公路试点主题涵盖关键基础支撑，前瞻性技术落地应用，战略性技术推广应用，面向管理方服务，面向公众服务，城市交通、测试区域等方面，北京、河北依托延崇、京雄高速公路探索自动驾驶和车路协同服务，浙江省依托杭州绕城西复线、杭绍甬高速开展试点，实现基础设施的数字化管理，开展车路协同和自动驾驶试点，河南省以普通公路智能化提升改造为主攻方向，打造公路资产数字化管理平台，探索普通公路环境下的车路协同应用，广东省积极探索路运一体化管理与服务，依托特大桥梁开展主动式车路协同安全预警；江西省积极探索北斗高精度技术在自由流收费方面创新应用，已建设了8条验证车道；江苏省围绕打造新一代国家交通控制网原型系统，已初步建成半开放测试区和智能商用车检基地；福建省通过大数据挖掘分析，盘活多年积累的路网运行监测数据资源，提升路网管理精细化、服务精准化水平；吉林省围绕北方季冻、冰雪气候条件，开展了特殊气象条件下的基础设施运行监测、养护和应急指挥调度等应用。未来，交通运输部将加强融合创新，开展智能公路区域性示范应用，加强智能公路关键技术研究，加快智能公路标准的制定，加强与国际交流合作，推动智能公路建设。

未来交通的3个革命：电动、自动、共享。

京礼高速公路是2019年延庆世园会和2022年冬奥会赛场的主要联络通道，是京津冀交通一体化项目。延崇高速公路是京礼高速公路的组成部分，路线长约33.2公里，设计时速80公里，双向四车道。2018年7月，北京市交通委确定延崇高速公路（北京段）为智慧公路试点项目，并上报交通运输部。

延崇高速公路建设将实现“4个1”总体布局，即一套全面的感知系统，一个高精度、数字化的支撑平台，实现一项基于车路协同的自动驾驶实地应用的突破，实现一系列周到、个性化、安全的智能服务。延崇高速公路建设期间实现了基础设施数字化，应用“BIM+GIS”技术，实施交通基础设施智能健康监测，完善公路设施资产动态管理。2018年，延崇高速公路西沙屯建成测试场，初步具备车路协同与自动驾驶19个场景的测试条件。延崇高速公路将建成一条车路协同高速公路“实例”，搭建一套完整的车路协同实路环境，为汽车厂家开放路侧的信息服务，并进一步探讨未来的运营方式和商业模式；形成工程技术和建设标准体系，促进相关研究并助力行业技术标准的制定；并为2022冬奥会交通组织需求做好技术储备。

中国公路工程咨询集团有限公司总工程师（机电）李太芳将智能公路建设管理目标分为两大部分，一部分是管理水平和效率提升，另一部分是公众出行服务水平提升。管理水平和效率提升需要实现基础设施智能感知及监测、机电设备智能运维、公路智能养护管理，以及公路运营安全管理。公众出行服务水平提升则需要完成交通管控诱导、出行信息服务、出行安全保障和出行效率提升。

华为车联网解决方案部总裁李晋波提出了华为的设想。建设智能高速公路的核心愿景是安全的高效率通行、智能的精细化管理、定制个性化的服务，基于这个愿景，华为对智能高速需求的理解是实现“全息感知+智能决策+实时服务”。在感知方面，要求完成视频感知与智能分离，适配全生命周期，全场景应用；突破光学向全息可视升级，全程全时空对象感知和认知。网络上实现有线和无线融合，按需使用，全程、全时、全网连接。通过数据中心由“计算+存储”，向具备业务的认知大脑演进，并做出智能决策。最终，完成路网统一运营管理，提供全程全网无缝服务能力。华为用“全息感知+全域连接+全量分析”支撑高速智能化。此外，阿里云、百度地图、高德地图等企业也在不同论坛上带来了服务于智能公路的创新技术和解决方案。

李太芳表示，智能公路的建设将是今后一个时期公路行业转型升级的主攻方向，智能公路管理提升任重道远。智能公路管理的提升，要通过新一代信息技术的应用，提升基础设施数字化水平，为安全、便捷、高效、绿色的现代综合交通运输体系提出基础支撑。

车路协同的可行性

在2019世界交通运输大会上，中国公路学会自动驾驶工作委员会向行业发布了中国首份《车路协同自动驾驶发展报告》（简称“《报告》”）。中国公路学会理事长翁孟勇针对《报告》表示，中国从2011年开始推动车路协同自动驾驶的系统研究，虽然晚于发达国家，但是近年来的研究脉络越来越清晰，而且，中国车路协同自动驾驶的落地具备更多优势。目前，基础设施扩张的空间越来越小，在品质和内涵上的需求越来越多，车路协同自动驾驶将成为现有路网升级发展的重要路径。

交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心主任侯德藻梳理了自动驾驶发展路径，首先是自助式，依靠车载传感器尽可能全面地探测道路环境信息，由系统自主做出决策实现对车辆的有效控制。然而，自主式的技术路线难以实现自动驾驶规模化应用。随后，自动驾驶技术开启协同式发展模式，车车之间、车路之间，以及车与控制中心之间的互联，道路系统和车载系统的协同控制，实现车辆的自动化行驶和安全运行。协同式自动驾驶技术更有利于组织和监管，其实施路径是分步实施，场景推动，“多维+多基协同感知”“固定感知+移动感知”的“聪明的路”与“人工智能2.0+网联”的“聪明的车”强强联合，形成车路协同。同时，保证多模式通信与信息安全，并在公交专线、场区专线等固定线路及场景示范应用逐步拓展。

“车路协同技术是构建现代智能交通系统的基础，车路协同的大规模应用和推广已经成为现代道路交通发展的必然选择。”清华大学自动化系系统工程研究所所长、教授张毅表示。他认为，不仅要实现车路协同与智能协同，还要实现群体智能与协同控制。车路协同的群体智能控制系统的实现，需要环境感知、信息交互、控制机制、计算实现、系统功能的全面提升和支持，因此交通群体智能协同控制的建设需要集成解决方案。

张毅以星云互联设备为例提出了一个可选解决方案，车载终端V-Box具备多模式交互平台，支持LTE-V2X、Wi-Fi、4G，可扩至5G；支持管控、安全和服务等30余种V2V、V2I、V2P和V2C应用；满足车规级要求，提供嵌入式SDK支持用户应用二次开发；视距情况下大于500米，一般非视距情况下大于300米；通信间隔支持10毫秒，时延小于10毫秒，支持并发通信数不小于150个。

智能路侧系统T-Station实现即插即用多模通信，支持LTE-V/DSRC、WiFi、2G/3G/4G，可扩至5G；支撑V2I服务，覆盖范围超过500米，提供10余种V2I服务，支持远程操作；交通设施接入，信号灯，微波等多种检测器，VMS接口与算法模块；交通分析管理，状态分析、远程监控、交件发布，交通主动控制；路侧综合管理，局部路网编辑与发送、可变路侧信息配置；数据中心可达，支持通过光纤、3G/4G和专网等与智能网联云平台交互；通信间隔支持10毫秒，时延小于10毫秒，支持并发通信数不小于150个。

李克强也提出了相似的解决方案，即云控技术通过“人车路云一体化”，构建了提供协同感知、决策和控制能力的车路协同系统，提高车辆与交通的安全与高效运行。其包含智能路侧系统、云控基础平台和人车端3个方面，有效地支撑智能出行和中国标准自动驾驶。云控体系建设内容，包括边缘计算网，由边缘计算单元、边缘云组成，并与中心云进行数据与业务交互；多模通信网，包含固网光纤、蜂窝网络，以及V2X网络等多种通信方式协作的通信网络；智能感知网，由部署于路侧且与数据中心光纤直连的智能感知单元组成。

在看到车路协同自动驾驶光明前景的同时，也必须直视一些问题。张毅提出，新型混合交通协同管控迫在眉睫，但也是国际难题，群体智能与协同控制的基础理论与方法体系亟待研究、关键技术亟待解决。王笑京认为，“自动驾驶”的研发和应用将是一场“长征”，因为自动驾驶的落地基于新型交通工具和交通方式的安全认证，需要大量的理论和实践工作，自动驾驶的安全性验证难题是主要症结。