一号公路车路协同实践经验总结与思考

  2023年，党的二十大报告擘画了加快建设交通强国的明确目标，推动高水平质量的发展是做好新时代经济工作的根本要求。

  我国传统高速公路的数字化升级和智慧化建设正在迈入加速阶段，车路协同慢慢的变成了智慧交通的重要使能技术。如何促进并实现智慧高速的高水平质量的发展，成为了行业内讨论的热点。

  国家格外的重视车联网的产业高质量发展，积极推动车联网政策、技术探讨研究和产业落地，中央国务院从交通强国建设纲要、国家综合立体交通网规划纲要，提出了要推动车联网的部署和应用。

  中咨公司从2017年新一代国家控制网开展9个省的智慧公路的试点开始，就参与了全国大概20多个省的智慧公路的试点。车路协同方面，我们从有新改建项目，新建项目、改扩建项目，咨询设计施工EPC到产品方面，我们在全国范围内，从南到北也有十余个车路协同项目的应用。

  下面其实是围绕一号公路，基于车路协同做进一步探索。这一个项目，是工业与信息化部、交通运输部双部委的重点项目。项目全程710公里，从北京到江苏，跨了5个省市和四个路段，整个项目跨了多省市，具有示范意义强，交通量大，基础条件好，应用场景多的特点。

  在2020年7月，一号公路项目中标，选取了京沪高速G2为试点的车联网先导区。同年11月18日，中咨作为设计单位中标，2021年7月为了能够更好的保证这一个项目的统一性，项目组内部完成并发布了总体的方案，2022年5月，完成了施工图的评审。9月，各个路段开始进场施工，今年3月份，整体的建设已经基本完成，部分已完成了交工验收。

  项目的总体技术路线，遵循云-路-车的技术架构体系，采用C-V2X通信技术，实现车路、车云的实时通信，实现高速公路以及城市道路典型场景下的车路协同的应用。主要是从云端、路侧、车端，采用这种两级的云架构的平台，实现跨省域互通、业务协同的调度，实现车路协同的场景应用。

  从云端，主要是6个云平台，一个是部级的，三个区域级的平台和一个城市区域平台，还有智慧物流平台。路侧端，针对高速公路的应用场景，城市道路的应用场景，构建了大概100个以上的这种应用场景。

  我们选取了这种典型路段的典型场景，搭建车路协同的应用场景。大致上可以分为四个方面，分别为分合流的安全预警和诱导、隧道的安全预警和诱导、准全天候辅助通行、车道级的差异化的服务。

  在分合流安全预警和诱导方面，选取路段交通流比较大，易发生意外事故、货车比例高的分合流场景进行部署。围绕隧道安全预警和诱导方面，主要是选取交通量大，易发生意外事故，黑白洞效应显而易见的长隧道进行部署。

  在准全天候辅助通行场景方面，还是根据承担的一些功能、重要程度，同时兼顾交通事故频率以及交通事故的成因等方面，选择一些路段进行部署。

  在车道级的差异化服务方面，主要是基于这种准全天候辅助通行的基础设施，结合高精度地图、车载终端，为特殊车辆提供车道级的行车诱导。下面对四个场景分别做一个简要的介绍。

  基于这种匝道分合流安全预警方面，主要是针对主线和匝道、车速差异大、变道行为多，变道期短，驾驶员视野受限等问题，构建了8类41个应用场景，对分合流区域过往的车辆进行预警提示，避免主线车辆与匝道车辆的碰撞事故。

  围绕隧道安全预警以及诱导方面，主要解决进出隧道的黑白洞效应，视距受限，构建了7类31个应用场景，对隧道前中后的全过程安全预警及诱导，降低洞内二次事故的发生概率。

  围绕准全天候通行的情况，主要是针对特殊天气，构建了7类36个应用场景，对小气候区域实现特定恶劣天气特征情况下车辆的安全通行。

  针对车道级差异化服务的应用场景，主要是针对各种重点车辆，包括货运物流等围绕路径引导、车速引导、位置引导等8类场景进行了构建，为特殊车辆提供车道级差异化的服务。

  整个项目的成果，形成了车路协同的一种先行先试，形成了以下八个方面的量化指标。

  首先在1万辆货物运输车辆上，安装了车载终端；构建了C-V2X高速公路及城市道路的交通设施，大概是400余套；分合流安全预警，刚才说的，四大类场景，总共是100多类应用场景；构建了平台间的互联互通；通过成立车联网的运营公司，完成了5.9G频段申请；完成了地图、物流、车路协同区域级的资源数据库，包括形成了十个以上的标准规范以及三个以上的软著。

  整体的实施效果，第一个方面，构建了这种一图多云多协同的车路协同的云架构，主要是这一个项目比较特殊，从部级到省级到区域级，我们探索了部省、省省之间的车路协同的业务架构，这在全国范围内，是一个创新，实现了这种省省、部省之间的业务协同和数据共享。

  第二个方面，是建设了多种高速公路路侧协同的场景，刚才也介绍了有100多类，弥补了传统的监控系统在重点路段、高速公路、信息发布和监控手段的一些不足。

  通过搭建算法、训练及评价平台，支持各种感知方式在不同场景以及不同环境下的精确度。

  下面的数据，是我们在山东一号公路测试的结果。像激光雷达这个感知方案，通过测试，基本上识别率都在99%以上，高清摄像机感知方案，基本上也是在99%以上。白天的效果比较好，晚上的效果可能相对来说要差一些。

  毫米波雷达感知方案，绝大多数都是保证误差在0.55米以下，误差基本上还是控制在车道级。

  整个项目实际上总结一下，实现了很多第一，最亮点的有三个方面：第一个，一号公路是实现了首条跨区域跨省域的车路协同路段，通过打破这种分省分路段，点状块状建设的示范工程现状，建设了全国首条多个省份的这种车路协同的示范路。

  第二个，实现了刚才说的部省联动的车路协同的业务体系，探索了这种部省和省省之间的车路协同的示范架构，建立业务协同和跨区调度、资源互通的部省联动的管理体系。

  第三个，也是首次开展了大规模终端的测试。刚才也说了，其实是在一万辆货车上安装了车载终端，进行了有效的尝试。

  结合一号公路的建设，我们也有一些思考，可能也不太成熟，这块也是跟大家进一步的交流。

  我们认为，像车路协同的建设、发展、运营、管理方面，目前也面临着很多方面的难题。

  首先，就是建设模式不清晰，强依赖于新建和改建项目。实际上很多还是通过项目来进行车路协同建设，基本上依托新建、改扩建项目，目前也没有特别明确的标准，缺乏指标和评价体系，也没有验收的标准。

  第二个，就是试点道路的用户感体验不强，这点显而易见。目前虽然一号公路做了大范围的测试，装了一万台终端，但是使用者真实的体验还是在货车上，在1万辆货车上进行了测试，所以大家没有明显感受到车路协同给咱们用户所带来哪几个方面的体验感和优越感。

  第三个，路方与车企未来路径发展还存在一些分歧。主要是道路业主，基本上还是以车路协同方式向车端提供信息。车路协同与单车智能还要进一步进行探索。单车智能和车路协同，需要探索怎么去衔接。

  最后，就是产业方面，产业链条尚需进一步的打通。这一个项目，也是想通过这一种产业化的验证，去探索产业高质量发展的一条道路。

  第一个，就是刚才也说到，关于在标准方面，其实还要出台车路协同的技术、立项、预算、编制、验收等相关的标准规范。现在团标比较多，但是真正的行业标准目前都没有。很多像交通部包括智慧高速、车路协同，往往也都是建设指南，标准方面，还要进一步进行完善。

  第二个，我们仍旧是要逐步的研究轻量化车路协同的解决方案，减少投资。现在一说车路协同，一说无人驾驶、智慧公路，其实投资都比较大。很多的运营单位，因为使用者真实的体验感不强，没有人去买单，这块大家热度很高，也很想去做，效果不是很明显。所以，我们通过种种不同的技术方法，减少投资，通过一些先进的理念和方案，形成这种小投资大效益的这种效果，可能能够把咱们这个产业和这个方向，再进一步的引导。

  第三个，是行业主管部门，推行路方与车企的发展界面。车企、路方，大多数还是自己在唱独角戏，还需要大家形成一定的界面，形成相关的法律和法规，推动大家共同去推动行业的发展。

  第四个，是车路协同导航与产业的服务。手机终端，作为这种普及的产品，要加强与导航的结合。

  现在不能离开手机导航，车路协同如何和导航协同，探索软件定义在车路协同的这种技术可行性，同时要保证安全、信号以及定位等这样一些方面。形成路企、车企以及图商之间信息的互联互通，产生一定的效益，可能能够推动下一步车路协同的进一步发展。

  第五个方面，就是在特定的场景和车辆下，车路协同要扛起产业带动经济发展的大旗。

  实际上现在车路协同也好，无人驾驶也好，都是在特定车辆和特定场景下的尝试和应用。我们要通过这一种特殊车辆的使用者真实的体验，包括建设围绕交旅融合、文旅之间的深层次地融合，通过融合度，来探索下一步车路协同产业方面的发展。