多兵種作戰(zhàn)！單車智能之外，清華聯(lián)合百度，今天又重新定義了「聰明的路」

本文作者：蘇珊珊

2021-06-25 09:48

導(dǎo)語：智能車＋聰明路＝普惠可靠的無人駕駛。

和大多數(shù)新興產(chǎn)業(yè)一樣，在經(jīng)歷了早期的萌芽探索、野蠻生長時期后，整個行業(yè)對自動駕駛的認(rèn)識正在不斷深化，無論是具象的技術(shù)產(chǎn)品層面，亦或是抽象的產(chǎn)業(yè)認(rèn)知層面，自動駕駛的各個細(xì)分領(lǐng)域都在逐步走向標(biāo)準(zhǔn)化、體系化。

近年來，業(yè)內(nèi)已陸續(xù)發(fā)布了《自動駕駛數(shù)據(jù)安全白皮書（2020）》《自動駕駛應(yīng)用場景與商業(yè)化路徑（2020）》《中國自動駕駛仿真藍(lán)皮書（2020）》《2020智能網(wǎng)聯(lián)汽車高精地圖白皮書》等系列行業(yè)報告，分別聚焦數(shù)據(jù)安全、商業(yè)化、仿真測試等自動駕駛的關(guān)鍵議題。

這些報告的編寫和發(fā)布，既是對過往的回顧，也是對行業(yè)未來發(fā)展的規(guī)范和指引。

如今，車路協(xié)同也迎來了全球首份技術(shù)創(chuàng)新白皮書。

6月24日，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院與百度Apollo聯(lián)合主編的《面向自動駕駛的車路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)與展望》（以下簡稱"白皮書"）正式發(fā)布，為全球車路協(xié)同領(lǐng)域帶來了迄今為止最為深入的報告。

清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院院長張亞勤在發(fā)布會上表示，

這個白皮書是全球第一次發(fā)布在車路協(xié)同方面的理論參考框架，對于落地路徑和方案都有深度的思考和解讀。

多兵種作戰(zhàn)！單車智能之外，清華聯(lián)合百度，今天又重新定義了「聰明的路」

該白皮書通過科學(xué)、量化的方式，明確了車路協(xié)同在技術(shù)、安全、經(jīng)濟(jì)層面的現(xiàn)實意義，為自動駕駛的規(guī)模化商業(yè)落地提供了方向，并將進(jìn)一步助力建設(shè)智慧交通與智慧城市。

單車智能為何不是最優(yōu)解？

眾所周知，當(dāng)前，自動駕駛主要有兩種主流的技術(shù)發(fā)展路線：單車智能與車路協(xié)同。

然而，在基于單車智能的自動駕駛中，僅有L2及以下等級的自動駕駛系統(tǒng)進(jìn)入了商用落地發(fā)展階段。

其中，L2級的ADAS是現(xiàn)階段自動駕駛汽車商用落地的核心，滲透率較高。根據(jù)高工智能汽車研究院一份市場報告，在2020年前五個月累計銷量超過5萬輛的乘用車新車中，ADAS的前裝標(biāo)配搭載率平均達(dá)到53.43%。

反觀L3級及以上的自動駕駛則因受制于當(dāng)前的法律法規(guī)和技術(shù)發(fā)展水平，目前還無法進(jìn)入量產(chǎn)落地階段。高等級自動駕駛的研發(fā)投入和商業(yè)化驗證仍主要集中在園區(qū)、港口等限定區(qū)域應(yīng)用場景。

根據(jù)此次發(fā)布的白皮書分析，現(xiàn)階段，單車智能路線并不是實現(xiàn)高等級自動駕駛商業(yè)化、規(guī)?；涞氐淖顑?yōu)解。如果要通過單車智能實現(xiàn)高等級自動駕駛的大規(guī)模落地，將會面臨安全性不足、ODD（可運行設(shè)計域）受限較大、經(jīng)濟(jì)成本過高三大難題。

安全問題：除了軟硬件系統(tǒng)會出現(xiàn)缺陷和漏洞，單車智能自動駕駛系統(tǒng)在盲區(qū)遮擋、惡劣天氣、交通事故等挑戰(zhàn)性場景中的有效性和應(yīng)對能力仍有待提升；
ODD受限較大：受車端傳感器安裝位置、探測距離、時間同步等限制，自動駕駛車輛在繁忙路口、逆光等環(huán)境中仍無法做到準(zhǔn)確感知識別和高精度定位。而這些長尾問題僅靠單車智能中的車端感知是無法解決的；
經(jīng)濟(jì)成本問題：為確保自動駕駛安全，數(shù)量顯著增加的傳感器以及車端感知冗余、高精地圖、相應(yīng)的軟件系統(tǒng)等軟硬件的疊加，都使得自動駕駛車輛的成本大幅增加；

無可否認(rèn)的是，正是因為以上三大難題，以Waymo為代表的基于單車智能的高等級自動駕駛至今仍難實現(xiàn)規(guī)?；纳虡I(yè)落地。

而另一條技術(shù)路線，即基于車路協(xié)同的自動駕駛，則可以在一定程度上很好地解決以上難題。

車路協(xié)同優(yōu)越性何在？

白皮書指出，基于車路協(xié)同的自動駕駛可以通過信息交互協(xié)同、協(xié)同感知與協(xié)同決策控制，突破單車智能的天花板，從本質(zhì)上解決單車智能自動駕駛遇到的技術(shù)瓶頸和成本問題，進(jìn)而促進(jìn)自動駕駛技術(shù)發(fā)展和規(guī)?；纳虡I(yè)落地。

具體來看，單車智能自動駕駛車輛的ODD存在一定局限性，主要體現(xiàn)在單車感知范圍或邊界的局限性以及單車可識別應(yīng)對場景的有限性上。

而基于車路協(xié)同的自動駕駛，可以通過路側(cè)感知的協(xié)同，在一定程度上解決單車智能在感知和預(yù)測方面的局限性，擴(kuò)展自動駕駛的ODD范圍。

白皮書以無信號燈的交叉路口場景為例，指出車路協(xié)同可通過路側(cè)計算處理設(shè)備對周邊車輛和行人的位置、速度、軌跡等信息進(jìn)行分析，為車輛生成并發(fā)送該路口的通行調(diào)度信息，令其可以安全通過路口。

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此外，該白皮書還通過模型建構(gòu)、量化計算等方式，從安全和經(jīng)濟(jì)角度進(jìn)行了有效分析，為行業(yè)內(nèi)外提供了更為扎實可靠的理論依據(jù)和數(shù)據(jù)支撐。

在安全層面，車路協(xié)同自動駕駛可以通過車端與路側(cè)的協(xié)同感知、決策，解決單車智能所面臨的如車端感知失效、行人和車輛軌跡預(yù)測、前車遮擋等一系列典型的安全問題。

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基于SOTIF-車路協(xié)同使得各區(qū)域發(fā)生變化

針對這一點，白皮書引入了面向車路協(xié)同自動駕駛的預(yù)期功能安全（VICAD SOTIF）理念，并構(gòu)建了一個車路協(xié)同自動駕駛安全收益模型，同時基于該模型與百度Apollo提供的真實交通流數(shù)據(jù)，得出了車路協(xié)同在安全性提升方面的量化結(jié)果。

根據(jù)測算，相比單車智能，車路協(xié)同可以在超視距跟馳、換道沖突和無保護(hù)左轉(zhuǎn)的三種場景中，將事故發(fā)生率分別降低38.94%、84.53%、90.75%。

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與此同時，為了驗證車路協(xié)同的顯著經(jīng)濟(jì)性，白皮書分別從微觀和宏觀角度進(jìn)行了效益分析。尤其是在微觀經(jīng)濟(jì)效益層面，白皮書給出了關(guān)于高等級智能化道路建設(shè)的更為明確的計算方式和量化分析結(jié)果。

計算結(jié)果顯示，從全國范圍來看，只要可以在每輛車上節(jié)省1.98萬元的成本，就可以在每公里的道路上投入100萬元進(jìn)行智能化改造；如果在單個城市的范圍內(nèi)進(jìn)行計算，以北京為例，則只要在每輛車上節(jié)省2000元的成本，就可以在每公里的道路上投入約50萬元、每個路口投入81.84萬元，實現(xiàn)全部智能化設(shè)備的升級改造。

顯然，相比從前各家只算自家?guī)さ淖龇ǎ舜吻迦A大學(xué)參與編寫的白皮書給出了更為科學(xué)、透明的計算方法，車路協(xié)同自動駕駛的優(yōu)越性也在這些客觀數(shù)字的佐證下得到了進(jìn)一步的證明。

自動駕駛為何需要高等級智能道路？

按照單車智能路線玩家的想法，要實現(xiàn)自動駕駛只需要一輛高等級的智能汽車就可以了。

但就如上文所言，只要安全性不足、成本過高、運行范圍受限等難題一日未能解決，高等級智能汽車的規(guī)?；涞鼐鸵蝗諢o法實現(xiàn)。

而車路協(xié)同作為單車智能的高級發(fā)展形式，恰好能夠在一定程度上補(bǔ)上單車智能目前所存在的短板。

車路協(xié)同，即是"聰明的車"與"智慧的路"的協(xié)同。

但需要指出的是，"聰明的車"雖然已經(jīng)出現(xiàn)，但現(xiàn)在仍處于L2、L3的過渡階段。

那么，問題來了：如果要利用這些"聰明"、卻算不上"絕頂聰明"的車與"智慧的路"形成協(xié)同的話，要在哪些道路上行駛才能實現(xiàn)更高等級的自動駕駛功能，同時還能獲得最佳的經(jīng)濟(jì)效益？

針對這個問題，百度與清華聯(lián)合編寫的這部白皮書給出了對應(yīng)的智能道路技術(shù)分級標(biāo)準(zhǔn)，明確了什么等級的車與什么等級的路可以形成最佳配合，并能最終達(dá)成規(guī)模化的自動駕駛落地。

該白皮書將道路分為C0-C5六個智能等級，并指出C1-C3級的道路與L5、限定環(huán)境下的L4級車輛配套可實現(xiàn)L4級自動駕駛的閉環(huán)，而C4-C5級的路則可以與L2-L5級的車實現(xiàn)L4級的閉環(huán)。

雖然L5的車和C5的路才是終極目標(biāo)，但現(xiàn)階段而言，要實現(xiàn)自動駕駛規(guī)模商業(yè)化落地的更為可行的兩條路徑是：L4的車+C1-C4的路，或C4的路+L2-L4的車。

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但考慮到L4級自動駕駛車輛仍面臨較大的技術(shù)瓶頸，白皮書給出的建議是：加快建設(shè)C4等級的智能道路，以支持現(xiàn)在技術(shù)已經(jīng)相對成熟的L2+和L3等級的自動駕駛，助力這些車輛快速提升自動駕駛能力，加快規(guī)模化的商業(yè)落地進(jìn)程。

至此，經(jīng)過前面種種分析鋪墊，此次發(fā)布的白皮書已經(jīng)給出了當(dāng)前國內(nèi)發(fā)展高等級自動駕駛的最為可行的方案，這對整個行業(yè)的發(fā)展有著莫大的意義。

更何況，該白皮書是由國內(nèi)兩家Top級的機(jī)構(gòu)組織聯(lián)合編寫，其權(quán)威性和客觀性都已經(jīng)得到一定程度的保證。

主編單位之一的清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院，由人工智能領(lǐng)域世界級科學(xué)家張亞勤于去年牽頭籌建，致力于智慧交通、智慧物聯(lián)、智慧醫(yī)療三大研究方向。其在智慧交通領(lǐng)域的建設(shè)目標(biāo)之一，就是打造產(chǎn)學(xué)研共創(chuàng)的開放平臺，建立智慧交通系統(tǒng)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)；

另一家主編單位則是位居自動駕駛產(chǎn)業(yè)界頭部陣營的百度Apollo，其在不斷加碼自動駕駛的同時，也在下注車路協(xié)同。今年5月，其與清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院聯(lián)合發(fā)布了一項可以通過純路側(cè)感知實現(xiàn)L4自動駕駛閉環(huán)的Apollo Air車路協(xié)同計劃。

此次清華與百度的再度聯(lián)手，則將在技術(shù)之外，為產(chǎn)業(yè)界與學(xué)術(shù)界建立更深層次的行業(yè)共識，為整個自動駕駛行業(yè)的商業(yè)化提供更具系統(tǒng)性、指導(dǎo)性的方案，樹立標(biāo)桿。

“由清華大學(xué)和百度聯(lián)合提出這個白皮書，一是讓全行業(yè)達(dá)成共識，二是給政府部門出謀劃策，讓政府部門從上到下制定政策、標(biāo)準(zhǔn)，來協(xié)同、協(xié)調(diào)各部門和行業(yè)共同的行動。各行業(yè)達(dá)成共識之后，讓車路協(xié)同形成一個良好的生態(tài)?！?同濟(jì)大學(xué)汽車安全研究所所長朱西產(chǎn)在接受采訪時說道。