电子科大教授毛国强：车路协同面临“五难”

          全球人工智能和机器人峰会近日闭幕，大会并通过线上直播方式向广大公众开放，成为今年全球人工智能领域的一场盛会。在“智能驾驶专场”论坛中，来自学术界、产业界、投资界的专家围绕“2020•智能驾驶的中国力量”共同为国内的智能驾驶探寻一个可量产、可落地、可推广的未来。车路协同国家重点研发计划项目负责人、西安电子科技大学领军教授、IEEE/IET Fellow、戴升智能 CEO 毛国强发表了题为《智慧公路与智能驾驶-新基建下如何把握机遇》的演讲。毛国强从智慧公路和自动驾驶的阶段性发展，以及两者螺旋式上升的发展过程入手，说明两者是相辅相成、相互促进、共同发展。他认为，聪明的车离不开智慧的路。无人车要大规模铺开，需要道路提供信息。但能够为智能网联车辆服务的智慧公路大规模应用的前提是智能网联车的渗透率达到一定程度，否则智慧公路将没有用户基础和商业价值。

          他表示，智慧公路与车路协同只有解决当前交通系统面临的紧迫问题，才能得到足够发展和大规模推广。车路协同现阶段的核心在于实现与路上几乎100%的有人车的协同，辅助其安全高效驾驶。

          针对智慧公路信息化技术的现状，毛国强表示，一是感知手段单一，主要基于视频、激光与毫米波雷达等高精度感知设备，难以实现全面泛在感知，第二，设备昂贵、施工要求高，普及率低；第三，覆盖不全面，难以实现全息感知，只有5%不到的路面实现信息覆盖。

          所以，毛国强得出结论：智慧公路和车路协同的发展路线应该是螺旋型的。现在建设的智慧公路应该针对有人驾驶车和高级辅助驾驶，等信息化达到一定程度后，就能支持L3级自动驾驶和高级辅助驾驶。而全面支持L3级的智慧公路，只有当L3级自动驾驶车辆渗透率达到一定程度才有可能实现。

          毛国强指出，目前车路协同的问题是“感知难、通讯难、控制难、集成难、测试难”。

          感知难。现在车路协同的感知还是主要依赖于摄像头，比谁布置的摄像头更多。但单纯依赖摄像头能否解决问题？在大雨大雾等恶劣天气可能发生安全事故，最需要信息时，摄像头可能没法提供信息。通信难。尽管有5G技术，但5G能给交通解决什么问题，还有待商榷。而且5G基站的密集部署造成建设成本和运营成本增加，会带来相应的成本问题。

          控制难。道路好像布了一排摄像头，控制中心放一个大屏幕，就变得智慧了。但收集这些信息真正是为了干什么，能否提高交通安全，如何用起来才是重要的。现有很多系统是可监，还没做到可控。集成难。高速公路上有这么多设备，感知上有气象收集、道路情况收集、交通信息收集等，集成效果还有待检验。测试难。整个系统部署后如何测试评估，现在还没有结论。