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　　對于智能汽車，既要思考傳統交通事故中安全標準界定的問題，又要思考非傳統車輛安全中數據鏈路的問題。對于車路協同，道路設施的標準化發展可能要比建設聰明的路更重要。在條件不充分的情況下應抓緊開展智能汽車的研發，不錯過行業轉型機遇。

　　發展車路協同仍存在六個方面的問題

　　第一，車路協同到底要走什么樣的技術路線?不管是歐洲還是美國，智能網聯汽車做的比較好的企業，如Waymo、特斯拉等基本不依賴基礎設施。而Waymo也提到，等不及基礎設施較為完備再去研發智能網聯汽車。再比如特斯拉在電動化方面領先的并不多，而是在智能化方面有所引領，拉動許多用戶需求。而中國到底要走什么樣的技術路線，更需要我們去做具體的規劃加以落實。

　　第二，道路設施標準化、堅守交通規則和建設聰明的路哪個更重要?我國綜合交通長期處于混合交通的狀態，在這樣的狀態下智能網聯汽車難以正常應用，所以道路設施的標準化，禁止非機動車使用機動車道，行人守規矩不橫穿馬路、不翻護欄是智能網聯汽車上路應用的最基本條件。如果我國的交通參與者都像一些發達國家中的交通參與者那樣守規矩，如特斯拉的智能汽車就能在道路上運行，且事故總數可控，否則在城市道路、鄉村道路以及國道上，智能網聯汽車難以正常運行。所以道路設施的標準化、堅守道路交通規則要比聰明的路更重要。

　　第三，相對位置精度和絕對位置精度，哪個對于自動駕駛更重要?在地圖定位的精度問題上，鄔賀銓院士提到1.5米、5米這樣的精度，而不是厘米級的精度。厘米級的定位精度不僅需要用高精度的地圖來配合，而且除了衛星之外還需要有路面、地基增強等方式才可能實現相對精確的定位，需要企業下很大功夫，且目前的政策法規要求并不完全允許開展高精度地圖的測繪。對于自動駕駛，我個人覺得相對精度比絕對精度更重要。

　　第四，車輛的自主感知和網聯通信信息的主次關系是什么?在傳統車輛的安全問題基本解決后，未來的網聯信息介入程度可能為智能網聯汽車帶來非傳統車輛安全的數據鏈路問題。李克強老師介紹到網聯信息有服務類、提醒類和其他幾類信息等，而這幾類信息的介入是可以接受的;但如果網聯信息直接參與了對車輛的控制，這種信息的介入可能不適合。如果信息鏈路包括各種各樣的外部通信、衛星通信的信息接轉，再加上V2I、云計算等相對復雜的環節，那么任何一個地方出現漏洞都可能導致車輛受到操控，甚至出現有計劃、有組織的不安全事件。如何處理車輛的自主感知和網聯通信的關系，值得考慮。

　　第五，發展車路協同的前提，是否需要把所有已知條件都準備充分?如果把跨部門、跨行業的眾多條件都準備齊全，才能夠開發出理想的智能汽車，這種發展路徑并非正確。在這個過程中，或將錯失智能汽車上的一些關鍵技術、關鍵零部件、關鍵系統的發展。或者重點發展云計算、路側裝備、高精地圖、北斗定位、5G等技術，而不是對智能汽車進行全面的技術研發，會不會錯過汽車產業轉型過程中所必須做的、必須形成核心競爭力的車輛技術研發機遇?這個問題也沒有答案。

　　第六，達到什么樣的安全水平才能保障足夠的安全?在美國，交通事故死亡的人數是千級別，每年大概有3000多人死于交通事故，而我國每年有6萬多人因為交通事故死亡。而超過90%的交通事故是在于駕駛員的問題，其中超過90%是因為駕駛員違章。把交通安全問題的任務交給智能網聯汽車來解決，近期可能難以達到理想程度。但如果能解決因駕駛員疲勞駕駛等產生的不必要的交通事故，可大幅度降低交通事故的死亡率、傷亡率，從每年6萬人的死亡數降到6000人，甚至更低。盡管無法完全杜絕交通事故，但對人員傷亡減少的作用是否可以接受?達到什么樣的安全水平是道路交通參與者認為的足夠的安全，是否存在此類評價標準，也是一個值得去思考的問題。

　　以應用場景與經濟效益驅動車路協同發展

　　以應用場景帶動技術發展。讓汽車回歸消費品屬性，尋找實用的應用場景，真正解決消費者痛點，提升用戶滿意度，加快落地應用。有了更加智能化的汽車，道路就可以隨著智能汽車的需求而持續建設發展。

　　以經濟效益帶動產業發展。一些國外企業雖然沒有推動車輛與基礎設施的共同完善發展，但單一方面做的相對成熟，也帶來了很大的經濟效益。“智能網聯汽車要一路下蛋”，每往前推進一步，能夠帶來經濟效益及產業的發展，這條路才會越來越寬，參與者也會越來越多。而非現在就規劃了未來的愿景，且需要無數的支撐條件才能完成，那么企業可能都會在等條件，等“誰先有雞、誰后有蛋”，然后才做這塊事情，這樣不利于智能網聯汽車發展。

　　本文整理自中國汽車技術研究中心有限公司黨委委員、副總經理吳志新先生，在6月28日百人會于線上舉辦的第六期汽車產業形勢與政策高端研討會——“車路協同在中國如何進一步發展”研討會上的發言內容。