拥堵和事故这些交通顽疾如何破解?人工智能、大数据、新一代信息通信技术如何服务于我们的出行?万亿级的产业生态体系如何建立?……

4月14日至15日，香山科学会议召开以“车路协同自动驾驶关键科学问题及技术前沿”为主题的第698次学术讨论会，与会专家共论车路协同，描绘我国自动驾驶技术的创新发展方向。

让“聪明的车”驶上“智能的路”

自动驾驶是全球新一轮科技竞争和产业变革的制高点，正处于技术快速演进、产业加速布局的阶段，主要有两条实现路径：一是自主式自动驾驶，二是车路协同式自动驾驶。

2009年，以谷歌无人车项目为标志，全球自动驾驶进入新一轮的集中研发期。特别是2015年至2017年，在概念和资本的驱动下，自动驾驶加速发展。但自主式自动驾驶发展遇到了感知、决策控制等技术瓶颈，根据北京车联对场内自动驾驶测试车辆统计数据分析，自动驾驶车辆碰撞有大概45%是因为自主式感知错漏，有大概45%是自动驾驶决策控制失误导致。

有研究数据表明，车路协同自动驾驶可使普通道路交通事故率降低90%，交通效率提高10%。解决交通安全与拥堵痛点的“刚需”，可以说是车路协同自动驾驶发展应用的最大需求力。

在此背景下，目前世界各国均在探索“聪明的车+智能的路”的车路协同自动驾驶。

“在我国智能交通系统探索创新的关键期，自动驾驶、车路协同应运而生，车路协同自动驾驶也是我国智能交通系统实现创新发展的探索方向之一。”会议执行主席之一、中国工程院院士、科技部副部长黄卫指出。

车路协同自动驾驶还需要不断爬坡过坎

我国发展车路协同自动驾驶在基础设施、通信信息技术、行业管理体制等方面具有明显优势。

在国家战略支持引导下，在科技、社会发展需求的推动下，发展车路协同自动驾驶，我国已具备通信芯片模组、终端与设备自主知识产权能力，并已经与工程建设结合探索车路协同在交通领域的应用。

“然而，车路协同自动驾驶在发展中仍面临着诸多需要解决的问题，其中自主式与协同式自动驾驶如何结合是当前亟待突破的核心问题。”会议执行主席之一、中国工程院院士李德毅坦言。

“车路协同与自动驾驶协同融合技术方案还不明确、车路协同所必需的车路通信技术方案还没解决、大众体验的‘价值感’不强、法律法规和市场准入等规则问题还有待解决、合理的商业模式不清晰等问题是下一步车路协同自动驾驶发展面临的挑战。”黄卫直言。

与会专家对车路协同自动驾驶的文明生态构建、基础设施智能化的内涵、智慧公路演进路径及成本效益量化评估方法、车路协同的各方职责边界、人工智能深入发展对车路协同自动驾驶的带动作用、车路协同通信方式的选择与应用、车路协同自动驾驶推广应用过渡阶段的应对策略等科学问题展开了激烈和深入的讨论。

车路协同自动驾驶要有中国特色

与会专家建议，我们需要系统考虑谋划，结合我国国情，走一条有中国特色的车路协同自动驾驶发展道路。

因此，我国要探索自主式+车路协同融合的自动驾驶技术方案，探索经济合理的车路通信设施建设方案。同时，构建车路协同自动驾驶安全测评验证体系。“交通运输的本质是人和物的位移，安全、高效地完成运输过程是最终目的。自动驾驶和车路协同都是技术手段，自动驾驶汽车和智能道路基础设施的出现和发展，为实现更安全、更高效地运输服务创造了条件，但这会是一个渐进的过程，有商业价值和服务体验的一个个应用场景将是最重要的推动力。”会议发起人、执行主席之一、交通运输部科技司主持工作的副司长岑晏青如是说。

“还要为车路协同自动驾驶提供集‘科技、法律、政策’于一体的产业发展环境。”黄卫说，一方面，加强科技专项支持;另一方面，健全法律制度，继续充分发挥政策在指导车路协同发展方向的作用。

此外，安全问题也不能忽视。“我们加强覆盖车辆、基础设施、交通环境的车路协同自动驾驶安全防护体系，充分利用密钥防护等各类安全技术，建立事前准入、事中核查监管、事后应急响应的车路协同安全机制，实时搭建分类管理、分级服务、开放共享、安全可靠的基础数据平台。”黄卫指出。

专家们还建议，推进车路协同自动驾驶规模化示范应用，以2022年北京冬奥会、雄安新区建设等重大标志性工程为依托，进行车路协同自动驾驶重点工程应用推广，形成重点示范方案。

关键词： 智能 自动驾驶