自动驾驶要规模化商业落地，该如何实现在保障安全情况下的全无人驾驶？6月24日，清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo联合发布首份车路协同技术创新白皮书《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》。白皮书中指出，自动驾驶规模化商业落地一定需要车路协同，并对国内道路现状进行了智能化分级，将道路智能化水平分为C0-C5级6个等级。

车路协同降低自动驾驶规模商业化门槛

白皮书中指出，目前自动驾驶存在单车智能自动驾驶（Autonomous Driving，AD）和车路协同自动驾驶（Vehicle-Infrastructrue Cooperated Autonomous Driving，VICDA）两种技术路线。车路协同是单车智能的发展形势，能让自动驾驶行车更安全、行驶范围更广泛、落地更经济。车路协同像是路灯，而单车智能就像车灯，在两者协同作用下，自动驾驶规化商业模落地门槛能够大大降低，加速单体智能向协同智能的转变。因此，自动驾驶的规模化落地一定需要车路协同。

北京经济技术开发区管委会副主任孔磊则指出当前推进车路协同的难点。他表示，当下自动驾驶和车路协同中，自动驾驶企业偏向车端，车路协同企业偏向智慧交通，此次清华大学、百度作为“车路深度融合”，再与北京亦庄网联云控式别自动驾驶示范区相互结合，三方在车路协同领域的技术积累和经验开放，有望起到示范作用，推动全行业迈入一个新的阶段。

据百度智能交通产品研发总经理陶吉介绍，车路协同自动驾驶在安全性、运行设计范围（ODD）和经济性三大方面有不可比拟的核心优势，可大大降低自动驾驶规模商业化门槛。

首先，基于车路协同的预期功能（SOTIF）能提升自动驾驶安全。在极端天气、不利照明、物体遮挡等情况下，单车智能的感知、预测能力面临严峻挑战。但车路协同可弥补车端感知不足，有效扩大单车智能的安全范围。

其次，车路协同能够扩展自动驾驶ODD（车辆运行设计域）。一般而言，受天气、行驶区域、时段、速度等因素限制，单车智能能够感知和应对的驾驶场景有限。而路侧的协同感知能够扩展车辆的感知范围、能力和场景，从而扩展单车的运行设计域（ODD），进一步提升自动驾驶的点到点能力。

无信号灯左转路况下，车路协同让自动驾驶车辆高效顺利通过路口

最后在系统配置上，单车智能除了要投入高昂传感器、算力设备之外，还需要一套等效的冗余子系统。而车路协同提供的路侧设备感知冗余，不仅复用率高避免重复建设，还能实现成本分摊。因此，在同等自动驾驶安全前提下，车路协同可以大范围实施部署，促进自动驾驶规模商业化的早日实现。

在十字路口，车路协同能为自动驾驶车辆提供更多路端信息

为道路智能化分级

目前汽车智能化水平不一，对智能道路的要求也存在较大差异。此次清华大学智能产业研究院与百度Apollo在白皮书中还对国内道路现状进行了智能化分级，将道路智能化水平分为C0-C5级6个等级。白皮书中指出，道路智能化等级越高，对车辆智能化要求也越低，覆盖的智能汽车等级范围也越广。

清华与百度的共同研究认为，自动驾驶规模化商业落地路径有两种：L4级自动驾驶车+C4级及以下智能道路，或是C4级道路+L4级及以下智能汽车。具体来看，与更智能道路相比，C4级智能道路投入产出比更高，其覆盖的智能汽车等级范围从L2+到L5。也就是说，C4级智能道路不仅能为自动驾驶车辆提供协同服务，还能让L2+、L3级辅助驾驶车辆具备自动驾驶能力，促进自动驾驶规模商业化落地。陶吉表示，“一辆具备辅助驾驶能力的智能汽车经过C4级道路路段，也能变成一辆自动驾驶车辆。”更重要的是，智能化道路除了服务自动驾驶外，还能服务于智慧城市的构建。

当下，自动驾驶正在从关键技术研究、局部先导示范应用，走向全面商业化落地应用。近期工信部指出，将着力打造“单车智能+网联赋能”中国方案，加速智能网联汽车产业化的发展进程。为此，清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo在5月14日联合发布了“全球纯路侧感知实现L4自动驾驶”的车路协同技术——Apollo Air计划，探索车路协同技术无人区。

据悉，在北京亦庄、广州黄埔等城市地区的指导下，百度Apollo正在利用车路协同开展自动驾驶规模化商业落地的测试验证和示范运营，助力先锋城市早日实现智能交通转型。同时与清华大学智能产业研究院的协助，将共同探索车路协同前沿技术，助力中国自动驾驶规模商业化落地。

文/广州日报·新花城记者 邓莉

图/广州日报·新花城记者 邓莉广州日报·新花城编辑 钟达文