同時，車路協同的方案高度依賴低延時、高傳輸速率、高可靠性、高連接數密度的5G網絡環境,而5G基站、路側感知設備與邊緣計算設備的鋪設是車路協同實現的前提條件，需要主機廠、零部件供應商、通信企業、互聯網公司以及政府部門通力合作，進行必要的基礎設施投資,制定統一標準, 高度整合軟件、硬件、平臺等技術，產業協調的難度較高。

    本文將圍繞三個問題進行闡述：

    1、為什么選擇車路協同？

    2、智慧公路發展到哪一步了？

    3、自動駕駛第一站最有可能在哪里上路？   

    當前主流自動駕駛有三個方式：

    1、單車智能（谷歌派）：以激光雷達為主要感知設備，采用高精度地圖＋高精度定位。激光雷達價格昂貴,尤其是用于遠距離、大范圍探測的L4/L5級別自動駕駛主雷達。我國國產的激光雷達因高性價比日益受到市場的認可，價格有所下探但仍比較昂貴,例如禾賽科技在2020 CES上發 布的64線超廣角激光雷達PandarQT零售價為4,999美元。

    2、單車智能（特斯拉派）：以視覺感知為主要感知設備，通過影子模式收集數據，訓練模型，采用低精度地圖+低精度定位。

    3、車路協同：路測智能替代部分車側智能，采用協同感知與決策及高精度地圖+高精度定位。通俗來講，也就是“兩條腿走路”。

    三者對單車智能化水平及網聯化水平要求不一。

    以谷歌及特斯拉為代表的單車智能對車載芯片的要求較高，技術和成本在車側，對車載芯片的要求高。

    車路協同則需要加大對公路的智能化改造和基礎設施進行投資，技術和成本在路測，大范圍實行則邊際成本低。

    在實際選擇上，政府對公路智能化改造的支持力度.不同區域的路況、交通參與者特征、地圖與定位的精度、高性能激光雷達的價格變化、車隊用戶和個人消費者付費意愿與轉換成本等均是需要考慮的因素。

    而中國，因安全運行態勢嚴峻，以及國客貨運輸需求增速高，對智慧公路的需求迫切。

    再加上新基建時期，5G技術世界領先，基站覆蓋廣，定位市場則有以北斗為代表的高精度、強安全性定位系統，千尋位置業務成熟，可以說占到了天時地利人和，選擇邊際成本低的車路協同，無疑是明智之舉。    

    在上一篇推送中有提到，自動駕駛分為L1~L5 五個級別，以 L3為界限，動態駕駛任務的接管者的主體發生改變。因此，L3 及以上級別才可被稱為“高等級自動駕駛”。即自動駕駛以 L3 為分界線，L3以上（包括 L3）被稱為自動駕駛，L3 以下被稱為輔助駕駛。

    相對應，智慧公路也有六個級別。

    2019 年 9 月，中國公路學會自動駕駛工作委員會、自動駕駛標準化工作委員會發布了《智能網聯道路系統分級定義與解讀報告》（征求意見稿），將交通基礎設施系統分為 6級。

•     L0：無信息化/無智能化/無自動化，由駕駛員全程控制車輛完成駕駛任務和處理特殊情況。

•     L1：初步數字化/初步智能化/初步自動化，交通基礎設施感知設備能實時獲取連續空間的車輛和環境等動態數據，自動處理非結構化數據，輔助車輛自動駕駛如提供信息服務和主動交通管理服務；交通基礎設施向車輛系統進行單項傳感。

•     L2：部分網聯化/部分智能化/部分自動化，為交通基礎設施具備復雜傳感和深度預測功能，無法從系統層面進行全局優化；主要實現駕駛輔助，需在有限場景內完成自動駕駛。

•     L3：基于交通基礎設施的有條件自動駕駛/高度網聯化，提供周圍車輛的動態信息和控制指令，可以在包括專用車道的主要道路上實現有條件的自動化駕駛。

•     L4：基于交通基礎設施的高度自動駕駛，為自動駕駛車輛（自動化等級大于 1.5）提供了詳細的駕駛指令，可以在特定場景/區域（如預先設定的時空域）實現高度自動化駕駛。

•     L5：基于交通基礎設施的完全自動駕駛，在所有場景下完全感知、預測、決策、控制、通訊等功能，并優化部署整個交通基礎設施網絡，實現完全自動駕駛。完全自動駕駛所需的子系統無需在自動駕駛車輛設置備份系統。提供全主動安全功能。遇到特殊情況，由交通基礎設施系統進行控制，不需要駕駛員參與。

    到了L5階段，智能公路將最終達到數字孿生公路階段，即達到具備“物理公路與數字化公路并存，二者實現虛實信息交互，共同完成‘決策-控制-管理’功能”等平行智能特征的高級階段。

    《《目前智慧公路在國內的進度在L2-L3之間，市場空間巨大。《《

    根據中商產業研究院數據，2019年我國智慧公路市場規模達566億元，同比+16%，2015-2019年年復合增速11.8%。隨著我國公路智能化、信息化的大力建設，公路總里程的不斷增加以及維護、升級改造的不斷實施，未來我國公路智能化行業市場規模將不斷增大，預計2020年中國智慧公路市場規模將達641億元。

    智慧公路在各國的進度條也拉的較慢。

• 日本：依托Smartway,推出ETC2.0，逐步實現了對運行車流及車輛的監管、誘導和控制。

• 韓國：ITS智能交通系統，目前韓國智能交通系統建設已經完全覆蓋高速公路，在國道上已實現20%的覆蓋， 覆蓋里程約為2607公里，預計在2020年完成45%的覆蓋目標。

• 歐洲：以主動交通管控為基本路徑推進智慧高速建設，實現歐洲道路信息基礎設施的全覆蓋和統一標準的車路合作系統。擁堵減少25%、死亡和重傷人數減少25%、CO2排放減少10%。

• 美國：以高速公路為載體開展車路協同、自動駕駛新技術探索，當前開展車輛網設備部署應用的州已超過50%，并在相關高速公路開展智能網聯汽車測試。    

    隨著自動駕駛和智慧公路技術的不斷升級，車路協同落地時間也將逐步靠近。

    據中金公司研報測算，L3 級高速公路有條件自動駕駛、L4 級自主代客 泊車、礦區自動駕駛和無人末端配送將在 2025 年前量產落地，L4 級無人 Robotruck/Robotaxi 有望在 2025-2030 年開始商業化落地。

    截至2019年，中國公路網總里程501.25萬公里，同比增長16.6萬公里；其中二級及二級以上公路里程達到67.2萬公里，高速公路14.96萬公里。

    自動駕駛的商業化落地最有可能在哪里率先實現？

    東部地區或將先行一步。 

    《交通運輸部關于加快推進新一代國家交通控制網和智慧公路試點的通知》指出在北京、河北、吉林、江蘇、浙江、福建、江西、河南、廣東九省（市）加快推進新一代國家交通控制網和智慧公路試點，并將基礎設施數字化、路運一體化車路協同、北斗高精度定位綜合應用、基于大數據的路網綜合管理、“互聯網+”路網綜合服務、新一代國家交通控制網6個方向作為重點。

    根據天風證券和中銀國際證券的測算，高速公路的單公里智能化改造成本是100萬左右,包含了RSU (Road Side Unit). 邊緣計算、攝像頭等設備,考慮到中國的高速公路里程14.96萬公里,一級公路11.17萬公里， 高速公路和一級公路的智能化改造市場規模約為2,613億元。而對于二級公路和更低等級的公路,由于其路況更為復雜,更多機動車與非機動車和行人的混行情況，場景更為開放,需在十字路口、匝道口、事故易發路段等關鍵場景鋪設更多路側設備,不同路況的單公里智能化改造投資差異較大,難以進行估算。

    道路如同城市的血管，血管的通暢程度與城市活力息息相關。5G 時代，作為城市和車輛的連接點，道路也成為通信網絡、云計算、智能傳感器融合創新的交匯點，車路協同的提出也是全域概念的又一個體現，高度協同、萬物互聯的時代即將開啟。