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第一电动网|东南大学冉斌：车路协同是自动驾驶的必由之路

2020年8月22日 ， 第三届全球智能汽车峰会在广州正式开幕 ， 今年的主题是提速汽车智能化打造产业新引擎 ， 主要是讨论智能汽车近两年取得的技术突破和产品创新 ， 讨论智能汽车应用场景和商业模式 ， 讨论智能汽车商业发展的顶层设计和实施路径 。
在上午举办的"提速汽车智能化打造产业新引擎"高层论坛上 ， 东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌发表主题演讲 ， 以下为演讲实录：
第一电动网|东南大学冉斌：车路协同是自动驾驶的必由之路
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各位女士 ， 各位先生 ， 各位领导 ， 各位嘉宾 ， 大家早上好！今天很荣幸给大会做一个"车路协同是自动驾驶的必由之路"的报告 ， 我的报告分为三部分：
第一 ， 关于车路协同自动驾驶系统的简介与相关的分级定义 。
第二 ， 车路协同自动驾驶系统顶层设计和标准体系发展 。
第三 ， 车路协同自动驾驶实施路径的介绍 。
关于第一部分 ， 我做一个简单的说明 。
目前全世界在自动驾驶的解决方案主要有三大类：第一大类 ， 单车智能 ， 就是AV 。第二大类 ， 智能网联汽车 ， 基于V2V的通信 。第三大类 ， 车路协同 ， 就是CADS（CollaborativeAutomatedDrivingSystem） 。车路协同里面分为以路为主的车路协同和以车为主的车路协同 。下面对它们的方案做一个简单的介绍：
第一大类 ， 单车智能 ， 它的车载系统很复杂 ， 要求很高、也很昂贵 ， 20万美元上下 ， 但是它的视觉、计算功能很有限 。
第二大类 ， 从最近兴起的智能汽车 ， 中国叫ICV ， 美国叫CAV ， 可以克服很多单车智能的缺陷和障碍 ， 提升它的性能 ， 降低它的成本 。
第三大类 ， 车路协同主要是把路和车考虑成完整的系统 ， 用聪明的道路弥补智能网联汽车的不足 ， 提高它的安全性、可靠性以及相关的功能 ， 让所有的老百姓买得起、用得起 ， 快速的大规模的推动系统的实施 ， 达到系统的优化 。
内涵来讲 ， 我们所说的车路协同自动驾驶主要就是：第一 ， 通过先进的车和路的感知设备、计算设备等等 ， 同时通过我们的I2X、V2X的信息交互对我们的整个驾驶环境进行实时的高精度的感知 ， 我们叫网络化 。第二 ， 覆盖从第一级到第五级不同阶段的自动驾驶车联网的智能化 。第三 ， 考虑车辆和道路不同程度的智能分配和优化 ， 达到系统的继承和优化 。同时 ， 通过路车作为一个完整的系统 ， 完整的执行感知、预测、决策控制等功能 ， 形成自动驾驶和车路协同为核心的新一代智能交通系统 。
在信息化基础之上,我们的道路交通基础设施能够实现部分的或者全部的驾驶的决策和控制 ， 自动化跟我们的智能网联汽车是类似的 。基于这个原则我们对智能网联道路进行了五级定义和分配 ， 这是我们目前在中国和欧洲以及全世界相关国家包括美国等取得进展和共识的分级定义 。
I1到I5 ， 这里最为关注的就是I2、I3、I4 。I3级里面我们可以看到部分的信息化、部分的自动化、部分的智能化 ， I3是我们的重点 ， 要高度的自动化 ， 是先有条件的自动化和有条件的智能化 ， I4实现高度的智能化和自动化 。这个是关于我们I2级的智能网联道路 ， 它的特点就是说我们的路基础设施具有比较复杂的传感和深度预测功能 ， 能够跟车辆进行信息交互 ， 同时支持辅助驾驶和交通管理 。I3智能网联道路系统 ， 我们的路可以在数毫秒内为单个自动驾驶车辆 ， 要求车的等级大于等于1.5 ， 提供周边的动态信息和控制指令 ， 最起码可以在专用道路上实现有条件的自动驾驶 ， 如果由近及情况驾驶员需要接管车辆 。I4跟I3的最大区别就是 ， 如果有紧急情况 ， 我们路或者整个道路基础设施进行控制 ， 不需要驾驶员接管 。I3是我们目前最主要的努力方向 。
第二部分 ， 对顶层设计和标准体系发展做一个简单的说明 。
目前 ， 按功能分我们有协同感知、协同决策、协同控制 。按道理来讲 ， 我们自动驾驶的几个阶段 ， 根据发展的侧重点不一样 ， 目前大家可以看到：第一个阶段的重点 ， 大家更多地着眼还是在协同感知阶段 ， 就是提供上帝视角的车路感知手段 ， 实现超视距感知 。第二个阶段的重点 ， 都是在一起的 ， 下面有一些决策的考虑 ， 路和车一起来完成协同的决策包括状态预测、数据融合等等 。第三个阶段的重点 ， 就是在第一、第二基础上的协同控制 ， 路和车完成从宏观到中观、到微观的协同控制 。如果一、二、三阶段完成的好 ， 第四阶段的重点 ， 是把它成为完整的系统构建 ， 我们叫车路一体化 。这几个划分不一定完善 ， 但是提供了思考的方式 ， 以后可以不断完善 。
关键模块可以按功能分成感知模块、融合预测模块、规划和决策模块、控制模块 ， 这些主要是根据道路设施来的 ， 在我们的自动驾驶或者智能网联车里面我们是三个主要的模块 ， 感知、决策控制 ， 这里面可以有相关的配合和融合 。从子系统我们可以分成有这么几块：智能交通管理系统、智能路侧系统、智能车载系统、智能通讯系统 。
这里面有几个简单的对比 ， 把单车智能和车路协同进行对比 。车路协同我们需要聪明的车、也需要聪明的路 。这里面通过车路协同可以大大降低自动驾驶的门槛 ， 单台车可以节省50%—90%的费用 ， 很快实现第二级或者第三级的自动驾驶能力 。
这是从人工智能角度出发 ， 如果以车为主、以路为主 ， 完全靠路、完全靠车 ， 我们需要比较强的人工智能 ， 如果我们把路和车协同在一起很快能够实现第三级的自动驾驶 ， 节省10年左右的时间 ， 我们不需要那么强的人工智能来实现它的自动驾驶 。这个Gartner曲线 ， 现在我们在低谷期就是单车智能和相关的低谷期 ， 希望10年、15年以后建 ， 现在希望通过车路协同自动驾驶 ， 而且已经看到了相关的成果 ， 低谷期很快的实现产业化 。
目前作为标准体系建设 ， 我们把它分成了大概八大类：智能道路系统标准、智能车载系统标准、智能通讯系统标准、系统集成标准、支撑系统标准、系统试验试点标准、系统实施标准、系统应用标准等等 ， 这些都是目前的标准分类 ， 大概有100多、200的标准体系 ， 特别咱们观众群比较感兴趣的就是智能网联道路系统标准 ， 分成两大类：自动驾驶道路的设计标准、智能路侧系统的设计标准 。道路来讲 ， 自动驾驶道路本身我们分11大类 ， 高速公路、普通公路 ， 普通公路包括一级、二级、三级、四级 ， 比如国省道等等 ， 这里最重要的就是高速、城市快速 ， 城市主干道、市干道、临建路、公交专线等等 ， 这都是我们的场景 ， 最最重要的是高速公路、快速路作为我们完整的能够构成全国的体系或者全市、全省的体系 。在路侧系统里面分成协同感知、协同决策、协同控制 ， 可以更深入的分 ， 这里面比较完整的建设它的标准体系 。
最后一部分 ， 关于实施路径 。我们怎么实施它 ， 怎么把它完成 。
我们从发展方向来讲 ， 肯定是车、路、网、云一体化协同发展 ， 我们的目标就是有条件的自动驾驶 ， 第三级作为目前的基本目标 ， 第四级的自动驾驶作为未来的努力方向 。
【第一电动网|东南大学冉斌：车路协同是自动驾驶的必由之路】路线图本身 ， 第一 ， 技术示范 ， 从2020、2025、2035、2045 ， 根据交通强国建设的时节点安排它的发展目标 。技术示范这里有几个例子 ， 比如今年在道路里面主要是I2、I3的示范 ， 2022年I3 ， 2025年I3+ ， 2045年I4+ ， 这些发展目标以及路线图的规划 ， 我们大规模推广的时候基本要减掉一个 ， 今年I1 ， 到2022年I2 ， 2025年I3 ， 主要的场景 ， 比如从高速公路、快速路为主等等 。
具体的考虑 ， 根据傅院士的设想 ， 现在聪明的路 ， 比如在中国可以先行 ， 欧洲也是一样的 ， 聪明的车可以后上 ， 美国某种意义上也在考虑类似的途径 。交通强国可以作为一个典型的示范 ， 也是一个突出的亮点和闪亮的名片 ， 特别最近提到的新基建 ， 可以作为强大的助推器和落地的途径 。
同时 ， 我们要强调和加强几个生态圈的建设 ， 比如说面向产品端的产业链的生态圈 ， 还有面向产业链投资的基金的生态圈 ， 还有各种示范工程产业园生态圈的建设 ， 根据这些生态圈的建设可以看到 ， 车路协同真正迎来我们的春天、我们的朝霞满天 ， 从2019年6月14日发布《发展报告》 ， 到2019年9月21日发布《智能网联道路分级及解读》 ， 到2020年8月31日要要发布的《车路协同自动驾驶发展路线图》、《汽车路协同自动驾驶系统分级定义及智能分配》 ， 以及现在正在开展的标准建设 ， 更重要的是多种落地和示范实施 ， 这里面列了几个作为主要的示范 ， 比如一些高速、几个城市 ， 这些都有我们整个车路协同大规模实施迎来了一个特别好的机遇 。


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