首页科技快讯 “车路协同”，而非“单车智能”，可以让中国自动驾驶换道超车 | 超级观点

“车路协同”，而非“单车智能”，可以让中国自动驾驶换道超车 | 超级观点

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年08月19日 14:21

带着观点看商业。超级观点，来自新商业践行者的前沿观察。

口述 | 特约观察员中智行董事长兼CEO 王劲（曾任百度高级副总裁）

采访、编辑 | 王艺瑾

中智行董事长兼CEO王劲

从2019年开始，中美两国在智能交通的发展上选择了不同的方向。

美国一如既往走在“单车智能”的道路上，因为美国的5G没有大规模铺开，而且，美国的单车智能遥遥领先其他国家。这种技术领先也让美国对单车智能有路径依赖。

而中国要想在单车智能上赶超美国的Waymo和GM Cruise这样的头部公司，至少还需要2-3年的时间，但如果选择“车路协同”的路线，中国就有机会换道超车。中国去年6月6日颁发的4张5G商业牌照，可以说是为车路协同的推进提供了政策条件。

车路协同决定中国无人驾驶的成败与速度

相比“单车智能”，“车路协同”有四个优势：安全、高效、低成本、落地更快。

从安全性上考虑，车路协同主要有两大优势：

第一，车路协同可以做到超视距的感知。路边单元可以通过自身的传感器，把车辆感知不到的道路信息准确地传给车，为车辆抹去很多探测死角；

第二，车路协同有“协同决策”能力。路边单元可以使用市电，从而突破车载能源的限制、可以使用性能更强劲的计算单元、让车辆的决策能力大幅提高。

同时，由于市电的价格远低于通过内燃机转化的电能，因此，从长远考虑，通过车路协同建设智慧交通的性价比远超过单车智能。

另外，这些性能强大的计算单元可以通过光纤，与区域计算单元、整个城市的大规模计算中心相连接。这样不仅能解决计算瓶颈的问题，还可以从宏观角度对交通进行统一的决策和调度。

从效率上考虑，车路协同仍然优于单车智能。

具体来说，单车智能是靠车上的电脑来做决策，倾向于个体优化。只考虑个体优化，会形成数学上所谓的“巴特奈克效应”，将不可避免造成堵塞。单单依赖深度学习，不可能解决这个问题。而如果采用车路协同的方案，就会有一个中央计算中心从全局来统筹优化，优化效率远远高于单车智能，并能从根源上解决拥堵问题，让车路协同的交通效率大幅度提升。

我们做过数学上的计算，当无人驾驶和有人驾驶车辆同时存在时，道路拥堵程度能降低30%~40%。如果道路上全部都是无人驾驶汽车，那交通拥堵问题有望得到彻底解决，通勤效率将大幅提高。

从成本上考虑，车路协同可以说是为中国量身定制的智慧交通解决方案。

中国有485万公里道路，有三亿辆车，只要在每一辆车上节省1.5万人民币的成本，就可以在每公里道路上投入100万人民币用于道路改造。

经过我们的测算，大规模建设智能道路时，把普通道路升级为智能道路所需的成本是不到每公里100万人民币的。如果采用车路协同方案，每辆无人驾驶汽车将可以节约超过2万元。因此，从全面建成智慧交通的角度考虑，我们总共花费的成本是会下降的。

但做车路协同也有困难，尤其是在改造初期，改造道路的成本远高于改造车辆。中国选择车路协同，前期投入资本比美国高。这些成本是任何一家私营企业都负担不起的，只有通过中国政府才能实现。

基于以上三个原因（安全、高效和低成本），我们发现，从长远来看，车路协同都要优于单车智能。车路协同落地后，还可以顺手解决拥堵问题。另外，车路协同可以省去大量利用人工智能网络进行单车深度学习的时间。而且，由于车辆互联，车路协同的深度学习总时数会大大多于单车智能的深度学习时间，在短期内不仅能解决拥堵问题，还能获得更好的单车智能效果。

车路协同是新基建最有价值的承载

目前，中国走车路协同的路线，已经成为行业共识。能不能让车路协同成为中国的换道超车机会，则有赖于整个产业的共同合作。

车路协同需要三个方面的协调：车、路、云。未来，我们将在中央指挥系统前俯瞰交通网，上面密密麻麻地部署了传感器和路边单元，用于指挥道路上流动的车和其他交通设备。这样的交通系统是一个非常庞大且高层次的工业互联网。

眼下，我们要解决的不仅是这张“网”的“结”——路边的5G通讯设备，还要摸清这张“网”的“线”——每个路边单元的算力需要多大？需要多大的存储设备？要跟这个区域的计算单元怎样沟通？要把什么样的数据传给后面的区域计算核心？要把多少数据传给整个城市的智能交通指挥中心？这些问题，迄今没有人能给出明确答案，因为全世界还没有任何组织或个人能把它做出来。

此外，路边单元采集到的原始数据，需要传输哪些数据给汽车？还是需要将经过过滤的信息传给汽车？这也是亟待解决的问题。

因此，中国有很多地方、很多单位都在部署和测试这类路边单元。大家都在探索“到底什么级别的路边单元是适合的？” 这也是中智行正在做的。

除了对路边单元的探索，我们还要对区域计算单元进行探索。一定的区域内需要部署区域的计算单元，那么，是100个路边单元需要用一个区域的计算核心去支撑？还是1000个路边单元需要用一个区域计算核心去支撑？眼下没人能给出确切答案。而且，这个区域计算单元要多强？它的光纤要怎么部署？它的通讯带宽需要多大？这也是没人知道的。

中国的新基建有七个主要方向，其中三个都与智能交通相关：AI技术、5G技术和工业互联网。有了新基建的支持，中国的车路协同有一个非常好的发展机会。我们认为，目前，出租车非常有机会大规模应用这些智能交通技术。去年3月的博鳌亚洲论坛上，中智行作为头车，对外演示了无人驾驶接驳，是中国第一个拿出车路协同示范的企业。