作为世界第二大经济体的中国，已步入以智慧交通为代表的大交通时代，其中，车路协同已演绎成为一种理念、一种态度，一种路线；车路协同产业涉及面广、产业链长、跨界融合特征突出，是交通问题，也是汽车、更是通信问题；还关系到自动驾驶的落地，从而也是物流问题，如何认识车路协同？如何深度布局？如何加速落地？都是业界需要考虑的。

　　一、车路协同的再认识

　　早在上世纪90年代，日本、美国、欧洲等国家就提出了车路协同的概念，并实施一些解决方案；2011年，中国科技部在863计划中设立智能车路关键技术研究项目……这是车路协同在我国国家层面的首次亮相。

　　车路协同？简单地说：就是车的任务分配给车，路的任务分配给路，按照各自的优势做好合理分工和紧密配合；形象地说：就是以“聪明的车”走“智慧的路”；更进一步地说：就是“智慧的车”“聪明的路”“灵活的网”“强大的‘云’”四个领域的融合，分别对应的是智能车端、智慧路侧、通信网络和云端平台。

　　总之，车路协同就是实现人-车-路的有效协同，最终达成提高交通效率、保证交通安全的目的，其背后隐藏着巨大价值。车路协同虽然在我国起步较晚，但政府的政策支持与积极引导，使得车路协同在短期内快速积累了后发优势。

　　国内车路协同政策主要聚焦智慧交通、车联网两个方向，其中，智慧交通旨在更进一步发挥“新基建”的重要支撑作用；车联网政策主要集中于大力推动车联网基础实施建设、商业化应用、相关的5G，V2X等高新技术发展、信息安全保障等几方面。对于车路协同，业界内外难免有认识误区，我们在此一一厘清。

　　1、车路协同与自动驾驶

　　车路协同不等于自动驾驶，如果只从自动驾驶角度看车路协同，格局就太小了，车路协同的具体含义更广泛，是智慧交通大战略生态产业链上的重要一环，不仅有助于自动驾驶，而且还有其它大量的功能，比如说交通态势分析、完善的信息服务、动态交通组织、交通安全预警、业务联动等等，其建设价值更大。

　　在西方国家，车路协同技术，收集的不只有车辆或道路的相关资讯，同时也包含“驾驶人行为研究”及“车祸情境分析”，通过人的行为数据分析，进而找到智慧交通建设的具体方向。

　　车路协同技术，不仅创造安全、快捷的智慧车辆行驶环境，进而还要规划出安全导航驾驶、即时资讯截取与管理、行驶气候状况管理等相关技术。

　　所以说，车路协同服务边界，远在自动驾驶之外，自动驾驶只是其中的很小一部分，当然也是最重要的一部分。车路协同的初期目的确实是希望能藉由先进通讯及自动控制等技术，使得车辆得以自动驾驶，以提升交通安全与运输效率。

　　车路协同自动驾驶，简单来说是指智能车辆与智能道路相结合，通过智能车辆搭载的先进环境感知设备获取车辆周围的详细信息，通过智能道路获取道路交通环境中交通参与者的状态信息，实现车辆与道路系统协同的有效感知。

　　也就是说，车路协同的自动驾驶系统是由智能道路分担部分自动驾驶车辆的功能，由道路协同车辆实现自动驾驶。

　　就自动驾驶本身来说，在全球有两大主流方向，一是由单车智能化主导，一是由车路协同驱动。

　　有一种观点是，只有基于车路协同的自动驾驶，才能安全驶入快车道，其实，车路协同与单车智能相辅相成，是自动驾驶的高阶发展形态的必然趋势。

　　目前，车路协同与单车智能更多是在协同推进，车企不断加强应用功能的开发，自动驾驶企业不断提升单车传感器、控制器性能和可靠性，通信服务商做好网络建设和运营服务，最后形成安全的、可控的、系统的车路云一体化系统——单车智能+路侧智能+云端数据处理三大要素融合。

　　2、车路协同的3个版本

　　车路协同主要包括四大关键技术：智能车载技术、智能路侧技术、通信技术、云控技术，以技术阶段的不同，可将车路协同划分为1.0、2.0、3.0版等，版本不同，发挥的价值则不同，这是技术命题，更是产业命题。

　　在我国，车路协同技术不断创新迭代，经历了早期课题研究阶段和功能测试阶段，迅速走向商用探索阶段，直至目前的创新示范阶段，而其版本也越来越高，特别是具备数据存储、计算、决策的云端技术助力版本的快递提升。

　　从落地角度说，我国车路协同试点经历了“智能网联示范区-车联网先导区-双智城市”三个阶段，解决了技术验证的问题，也证明了车路协同的可行性，但要明白，车路协同的价值与功能，不仅关乎技术上成熟的问题，还关乎经济上可行的问题，而且不可能一蹴而就。

　　智能网联汽车是车路协同的核心载体与核心服务对象，其发展的不同阶段，也对应车路协同的不同阶段。车路协同的1.0版，已成为过去式，当时主要作用是加强运输跟踪和管控，停留在“提示提醒”范畴，由于庞大的车流极大地提高了车端、路侧端与通信端各端口间协同部署、协同决策的技术难度，效果很难得到保障。

　　目前可以说处于2.0版，从自动驾驶角度说，可以为L2+智能辅助驾驶提供安全预警，也应用在一些实际的交通场景中。例如，在高速公路上，可以实现合流分流区预警、隧道预警、长下坡预警、团雾预警、车辆碰撞预警、车道偏离预警、车速引导等功能。

　　在城市交通中，可以与智能交通信号控制、智能停车等系统配合，实现交叉口冲突预警、特殊车辆优先、区域同行优化、自主代客泊车等。

　　从交通管理角度说，实现了备受推崇的“上帝视角”全息路口，通过拟合多方向的雷达和视频探头信息，产生车辆车牌、位置、速度、轨迹等多种基础数据，为交通组织疏导和事故快速处理提供支撑。

　　同时，基于车路协同的低速的无人配送，封闭空间的自动驾驶，已取得了相当成就，主要用于矿山，港口，园区一些封闭区域，如港口，特别是传统码头，基于车路协同技术部署了自动驾驶卡车。2.0版目前最大问题是，路侧设备覆盖率不高且不均匀，车端设备渗透率低。

　　所谓的车路协的3.0版，从智能网联汽车角度看，就是无人驾驶的完全落地；从智慧交通来说，就是融入智慧城市建设。涉及的各项技术具备极高难度，仍处于理论研究和探索阶段，表现为，车路协同的融合技术方案还需完善，测试验证体系还需健全，商业模式还需探索。