文 北京航空航天大學 王云鵬 魯光泉 于海洋 陳鵬
從“聰明的車”到“智慧的路”,在智慧交通的發展過程中,路車融合的支撐作用正逐漸顯現。本文系統梳理了道路交通系統現有的分級方式及亟待解決的問題,提出了以路車融合水平為依據的道路交通系統智能化分級方法和發展戰略。
新一輪科技革命引發全球交通變革浪潮,以自動駕駛為主導的新一代交通系統已成為國際公認的發展方向。由于“單車智能”自動駕駛遭遇技術和產業化瓶頸,各國紛紛聚焦新的發展路徑,路車融合的道路交通系統成為各國競相發展的戰略制高點。
因此,為指導道路交通系統沿著科學路徑發展,明確各個階段的工作重心,通過路車融合迭代降低自動駕駛落地應用門檻,推動形成“車端使能、道路賦能”融合發展的新格局,需要對其進行智能化水平分級,從而實現有序、快速的集約式發展。
美國汽車工程師學會(SAE)從車輛視角出發,以智能車輛為主體開展自動駕駛分級。所提分級方式依據動態駕駛任務的執行者和具體內容,將自動駕駛車輛劃分為L0至L5共6個等級。其中,L0為人工駕駛階段,L1和L2分別為輔助駕駛階段和部分自動駕駛階段,L3為條件自動駕駛階段,L4為高度自動駕駛階段,L5為完全自動駕駛階段。
歐洲道路運輸研究咨詢委員會(ERTRAC)從道路基礎設施視角出發,以智能基礎設施為主體開展分級。所提分級方式依據道路基礎設施對自動駕駛的支持程度,將道路基礎設施劃分為A至E共5個等級。其中,A級至C級為數字化基礎設施:A級為通過協同決策實現自動駕駛,B級為協同感知,C級為動態數字信息;D級至E級為傳統基礎設施,D級僅能支持數字地圖,E級則無法支持。
工業和信息化部于2020年3月發布《汽車駕駛自動化分級》,該標準基于動態駕駛任務的執行程度,根據在執行動態駕駛任務中的角色分配,以及有無設計運行條件限制,將駕駛自動化劃分成0至5共6個等級。其中,0級為應急輔助,1級為部分駕駛輔助,2級為組合駕駛輔助,3級為有條件自動駕駛,4級為高度自動駕駛,5級為完全自動駕駛。
2019年9月,中國公路學會自動駕駛工作委員會發布的《智能網聯道路系統分級定義與解讀報告(征求意見稿)》提出以自動駕駛道路為研究對象,從交通基礎設施系統的信息化、智能化、自動化角度出發,把交通基礎設施系統劃分為I0至I5共6個等級。其中,I0為無信息化、無智能化、無自動化;I1為初步數字化、初步智能化、初步自動化;I2為部分網聯化、部分智能化、部分自動化;I3級為基于交通基礎設施的有條件自動駕駛和高度網聯化;I4為基于交通基礎設施的高度自動駕駛;I5為基于交通基礎設施的完全自動化駕駛。
中國智能交通協會發布的團體標準項目《智慧高速公路分級》從道路、中心及服務等方面將智慧高速公路劃分為D0至D4共5個等級。其中,D0為無智慧,D1為簡單智慧,D2為基本智慧,D3為協同式智慧,D4為可持續、自主可控智慧。
綜上所述,圍繞道路交通系統存在不同視角的多個分級標準,尚未形成統一共識,且亟需解決多個問題。
一是未梳理要素耦合交互發展關系。隨著道路交通系統智能化水平的提升,人、車、路逐漸由分立轉向統一,且在各個時期呈現不同的耦合交互關系,要素之間交互界限及耦合關系不斷發生變化。
二是未明確系統智能化發展需求。道路交通系統是復雜的巨系統,系統要素之間強關聯。當前分級研究多基于車、路等單一要素,且基于不同要素的分級方法間無法進行有效協同,對系統發展的指導意義不明確。

2021年3月15日,《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》正式公布,《綱要》框定十大數字化應用場景,智能交通居首位。
三是未制定智能化發展路徑和步驟。支撐自動駕駛的道路交通設施交叉融合大數據、物聯網、人工智能等新一代信息技術,是“新基建”建設范疇中“創新基礎設施”的重要載體,但新基建僅劃定了發展內容,并未指明發展方向、路徑和步驟。
依托路車融合道路交通系統的“端-邊-云”組織架構,以系統融合水平為依據,通過“端-邊-云”相互作用關系,明確系統協同方式、結構特征和功能效用,進行基于路車融合的道路交通系統分級,將路車融合道路交通系統劃分為C0至C4共5個等級。其中,C0為系統無協同,C1為系統端邊云信息協同,C2為系統端邊云辨識協同,C3為系統端邊控制協同,C4為系統端邊云控制協同。
各等級具體內涵如下:
C0無協同:路車不融合、未聯網,端、邊、云之間不存在信息互聯,各交通要素分屬于獨立系統,道路交通系統中的端、邊、云獨立進行感知、辨識與控制。
C1端邊云信息協同:路車融合度低,終端設備實現按需聯網,隨時隨地上傳數據。端、邊、云實現單個交叉口或單條路段上靜態信息的有序流轉和交互共享。道路交通系統中的端、邊、云根據共享靜態信息獨立開展狀態辨識與控制。信息互聯主要通過公網實現,主要的信息交互發生在端云(中心)之間(如導航),僅有少量應用(如ETC)實現了端邊互聯。
C2端邊云辨識協同:路車融合度較高,端邊通信單元達到高覆蓋率,V2X通信網絡實現低時延、高帶寬、遠距離傳輸。端、邊、云實現城市空間小范圍動靜態信息的有序流轉和交互共享。道路交通系統中的端、邊、云根據共享動靜態信息獨立開展狀態辨識與控制。動態信息實時性不高,可支持部分交通管控和車輛路徑規劃,但不支持車輛軌跡的實時規劃與控制。信息互聯通過V2X通信網絡實現,端邊、端端實現直聯互通,但端、邊通信設備的覆蓋率有限。
C3端邊控制協同:路車高度融合,形成統一IP協議提升異構網絡的互通能力,打通數據孤島,實現信息實時傳輸和交互。端、邊、云實現城市空間大范圍動靜態信息的廣泛感知、實時流轉和精準預測。道路交通系統中的端、邊、云根據實時動靜態信息聯合開展自適應辨識與控制,支持車輛軌跡的實時規劃與控制。端可利用邊所提供的輔助算力,實現邊緣自適應控制。信息互聯通過V2X通信網絡實現,端、邊通信設備可覆蓋大部分交通設施和路網,支持特點場景開展協同控制。
C4端邊云控制協同:路車完全融合,車載網絡與云端算力高度普及。端、邊、云實現城市空間全景動靜態信息的全面感知、流轉交互和即時決策。道路交通系統中的端、邊、云根據全景交通信息協同開展自適應辨識與控制,各要素互聯互通,形成統一整體,實現群體智能。系統呈現高度信息化、自動化、智能化。信息互聯通過V2X通信網絡實現,端、邊通信設備全部覆蓋交通設施和路網,可完全支持端邊云協同控制應用。
路車融合道路交通系統應用場景的推進要考慮場景特性、道路結構化、運行環境等因素,按照不同場景陸續落地的節奏進行。根據場景的開放程度和復雜程度,由封閉區域場景先行,逐漸向結構化的高速公路和快速路等場景發展,最后實現非結構化的低等級公路和城市道路等場景應用。
隨著路車融合道路交通系統的演化,其不同時期的發展目標、任務舉措應各有側重,可從近期、中期、遠期三個時間跨度進行戰略考量。
從近期來看,著重解決交通運輸中的痛點問題,包括超視距感知、區域協同控制等,從而大幅提升出行效率。為解決上述問題,可考慮通過完善智能交通基礎設施來實現,例如路側智能感知決策單元、道路邊緣云設施等。
從中期來看,著重解決交通運管中的重點問題,包括交通擁堵、交通事故等,從而大幅改善出行質量。為解決上述問題,可考慮通過推進車路協同來實現,從而使車、路均可作為信息接收和傳遞的載體,實現交通信息互聯互通。
從遠期來看,著重解決交通運行中的難點問題,包括系統智能、節能減排等,從而大幅優化出行品質。為解決上述問題,可考慮搭建完全自動駕駛平臺來實現,從而實現系統內各要素的高度智能及路車高度融合。
一是推進融合高效的數字化、智能化道路交通基礎設施規劃建設;二是加快建設路網全覆蓋的無線移動網絡、傳感網絡、信息采集網絡,助推路車融合道路交通系統快速部署;三是統籌規劃,積極推進路車融合道路交通系統應用示范,先行建設封閉區域應用試點,進而面向結構化的高速公路和快速路等場景開展試點建設。
充分發揮我國在通信、互聯網、人工智能、北斗定位等方面的技術優勢,構建能夠解決中國的自主創新、經濟發展、交通問題的路車融合自動駕駛中國標準。同時,具有國際標準的兼容性,提高我國在國際標準制定的話語權。
一是擴大和豐富道路測試的典型場景;二是研究數據權屬問題,清晰界定各類數據所有權和使用權;三是增加責任認定和數據安全的法律法規。
一是加快道路基礎設施智能感知理論與方法研究;二是著力攻克關鍵技術和零部件;三是構建全生命周期的信息安全體系。

路車融合的道路交通系統是智慧交通發展的重要趨勢。漆志平 攝