“更聪明的车、更智慧的路”何时到来？
当交通遇上人工智能，会出现什么场景？
是港口的自动化码头可以在短短几分钟内装卸上万个标准箱；
是矿区内可以实现自主作业的一辆辆无人矿卡；
是普通驾驶员收到的绿灯引导提示……
交通运输部数据显示，目前国内已完成超过500公里公路干线通道智慧扩容，“人工智能+交通运输”正加速推进。据交通运输部近期消息，《“人工智能+交通运输”实施意见》已完成征求意见工作，将加快出台。
一个缤纷多彩的交通新世界正在敞开大门。
作为普通的参与者，我们对未来交通的愿望可能很简单：不堵车、减少事故、省油省电；也可能很“前卫”：无人机送外卖、下单即达的无人出租车。
与此同时，我们也观察到，新技术的成长轨迹并非直线上升，而是曲线前行，每一次失误、每一个事故案例都值得反思，思考的背后是对交通安全的无限追求和对生命的无限敬畏。
“更聪明的车、更智慧的路”何时到来？如何实现？
文｜姚丹亚 清华大学自动化系工程研究所教授，863计划主题项目“智能车路协同关键技术研究”首席专家
编辑｜李珅 瞭望智库
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“稀疏度灾难”
这些年，无论是从汽车的角度，还是从道路的角度，涌现出一批新概念、新技术：智慧交通、自动驾驶、车路协同等等。
2025年3月18日，河北省迁安市首钢矿业水厂铁矿的电动无人驾驶矿卡在矿区内运输矿石（无人机照片）。新华社记者 杨世尧 摄
这些概念、技术以及解决方案的目标是什么？车路协同有什么不一样？
无论何种方案，首先要回归初心。交通的初心，就是回答“如何提高行驶安全和交通效率”。交通安全直接关系人民群众生命财产安全，从这一点来看，如果一定要给交通的初心排序，安全第一，效率第二。
其他的目标当然也很好，比如提高驾驶体验感和娱乐性，但这些目标一定要排在安全之后。
车路协同技术的独特性，正是反映在安全层面。自动驾驶领域有一个名为“稀疏度灾难”的概念，指某一类安全攸关事件或交通事故的发生概率很低，导致这些事件在驾驶数据中极为稀疏，使得深度学习模型难以学习到这些事件的特征。
这里可以举两类典型事故：
第一，“鬼探头”事故。
两名交通参与者从彼此视觉盲区，近距离、短时间突然出现，让彼此都没有反应、躲避的时间和空间，最终发生事故。
第二，高速公路连环事故。
前车在高速公路上突然发生事故，在团雾天气或后车跟车近等情况下，前车来不及提醒、后车来不及反应，从而发生连环追尾事故。
2012年2月，美国新泽西州切斯特菲尔德（Chesterfield）发生一起严重的校车事故：一辆校车在十字路口被一辆倾卸卡车撞倒，导致一名女孩当场死亡。
这起事故在美国引起轩然大波。美国国家运输安全委员会（National Transportation Safety Board，简称NTSB）撰写的事故报告写道，视觉障碍和盲区是导致惨剧发生的重要原因之一。NTSB提出这样一个关键点：如果能够采用智能交通系统——比如V2V（vehicle-to-vehicle，车车通信）V2I（vehicle-to-infrastructure，车路通信），则可以有效避免类似事故的发生。
图：2012年美国新泽西州校车事故还原示意图（来自NTSB事故报告）
这份报告显然受到美国国家公路交通安全管理局（简称NHTSA）的重视。2014年2月，NHTSA对外宣布，将采取措施让美国的轻型车全部装载V2V技术。出于种种原因，这项政策在美国没能持续下去，但车路协同技术却在中国迎来快速发展，这是后话。
如果用通俗的语言来形容，上面这起安全事件是极为复杂的交通事故，发生概率很低。但这很小很小概率的事故就必须发生吗？卷入这些很小概率事故的人难道就一定要出事吗？
无论采用何种技术路线和方案，初心始终应该是安全。无论是1%还是0.1%的事故风险，发生在具体的人身上就可能是100%的遗憾。
车路协同是解决复杂交通场景安全事故的最后一块拼图。这也是人们探索车路协同技术的初心。
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精准“管起来”
国内科研团队从2008年左右就开始思考车路协同的相关问题。由于此前在工业控制领域的积累比较多，因此科研人员一直在想：能不能用工业系统的方法解决复杂交通问题？
江西德兴铜矿5G+电机车无人驾驶控制中心。新华社发
换言之，就是把交通系统精准“管起来”。
对比交通系统和工业系统，两者间差异明显。工业系统强调精准，也容易做到精准，因为工业系统一般是在较为封闭的环境下运行的，变量相对可控。但是交通系统处于一个复杂开放的环境，变量多、随机性强，比如行人的行动轨迹就难以控制和预测。
基于以上考虑，科研人员提出车路协同（V2X）的概念：
采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施人、车、路动态实时信息交互，在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，开展车辆协同安全控制和道路交通主动控制，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效和环保的道路交通系统。
上述定义，可以用较为通俗化的方式拆分为三步：
第一步：实时信息采集。通过车辆传感器、智能化路侧基础设施等，对交通信息进行动态实时采集。这些信息包括：每辆车的实时位置、速度和方向等；车辆周边的状况，有没有行人、有没有路面障碍等；道路交通状况，前方有没有拥堵或临时管制、路面有没有积水或结冰情况等等。这一步，相当于建立一个动态的、实时更新的交通大数据库。
第二步：让车与车、车与路“实时对话”。传统的车与车、车与路之间也有“对话”方式：车辆鸣笛、信号灯指示都是一种交互，但不够即时和精准，难以应对特殊情况。先进无线通信和新一代互联网提供了这种可能，这就好像是给需要大声喊话、做手势才能交流、提示风险的原始人，每人发了一部现代手机。
第三步：把交通系统“管起来”。通过前面两个步骤，车辆相当于拥有了“千里眼”和“顺风耳”，通过大数据计算和智能化决策系统，让车辆提前知晓路况和风险并及时作出反应。从管理的角度而言，拥有“上帝视角”的主动交通管理成为可能。
“鬼探头”的案例可以用车路协同的方式解决：行人从A车前方经过时，A车可以将这一信息实时广播给处于视觉盲区的B车，或者路侧设备监测到行人轨迹，直接共享这一信息给周边车辆，那么B车即使处于盲区，也能及时采取制动措施。
2011年9月，科技部印发“关于863计划现代交通技术领域智能车路协同关键技术研究主题项目立项”的通知，这是“车路协同”概念在国家层面的首次亮相。
此后，随着技术验证与落地实践迈向深入，发展车路协同出现在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》《交通强国建设纲要》《推进综合交通运输大数据发展行动纲要（2020-2025年）》等一系列国家重要政策部署中，成为智慧交通大图景中的一条重要路线。
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多场景发挥作用
这些年的实践经验和数据证明车路协同技术在许多场景都能发挥作用。
京雄高速公路是雄安新区“四纵三横”区域高速公路网的重点项目，也是交通运输部第一批智慧公路试点。去年10月，经河北省交通运输厅、河北省工业和信息化厅、河北省公安厅联合批复，京雄高速河北段被认定为智能网联汽车道路测试与示范应用道路。
北京连接雄安新区的京雄高速。新华社记者 鞠焕宗 摄
自动驾驶货运编队是京雄高速河北段的重要场景之一。在车路协同技术的加持下，通过车端路端信息的交互协同，编队车辆在行驶过程中会降低风阻，从而带来5%-10%的节油收益。从中长期来看，实现跟随车无人化之后，可降低相应比例的人力成本，预估最终整体可降低20%左右的运营成本。这对于降低大宗物流成本有很大参考价值。
在内蒙古鄂尔多斯矿区，装载区矿卡与矿卡之间、矿卡与挖机之间通过直连通信可以完成复杂协同，实现自主倒车入位、采装、离场，有效降低卸载失误，提高排土效率，在窄小区域可以实现多辆宽体车安全进出，有效降低事故率。
在上海，公交公司为嘉定区内162辆公交车部署了网联应用提醒，车尾部实时显示红绿灯读秒，防止周围车辆因视线盲区误闯红灯；公交车内部大屏设置“鬼探头”和“盲区”等复杂路况提示，有效减少公共交通行驶过程中的安全事故。
在河北沧州，通过对实验组车辆（使用网联功能）和对照组车辆（未使用网联功能）在城市道路上进行测试，结果显示：车速引导等网联功能可以将单车行程时间减少19.9%、停车等待时间减少28%、平均车速提高26.9%、百公里油耗降低13.2%。
可见，车路协同技术在助力交通绿色环保、产业降本增效方面，也有很大发挥空间，值得未来持续探索。
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中美V2X通信标准之争
2024年8月，美国交通部发布了一份名为《用网联拯救生命：美国国家V2X技术部署计划》的文件。时任交通部长皮特·布蒂吉格表示，美国“已认识到V2X的潜在安全效益，将在全国范围内加速采用该项技术”。
该计划提出：自2024年至2036年，分短期、中期、长期三个阶段逐渐扩大V2X技术在美国国家公路系统的覆盖范围，并选定了75个大城市区域，在信号交叉口场景中启用V2X。
美国交通部的这份计划，几乎是亦步亦趋地跟随和学习了中国车路协同的推进方案。
2025年6月16日，一款用于机场物流作业的无人驾驶牵引车。新华社记者 鞠焕宗 摄
2024年1月，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部五部门联合发布了《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》（以下简称“试点工作”）。
如果对比“试点工作”这份文件与美国交通部的计划，可以发现美国的部署节奏和路径明显借鉴了中国模式，包括在试点城市建设智能化路侧基础设施，明确联网率目标，逐步提升车载终端装配率，等等。
更关键的是，美国的车联网计划，明确了一条技术标准路线，即C-V2X标准。而这一标准，是中国主导的。
早在2011年科研团队推进“863车路协同”项目时，就发现中国车路协同理念有一定领先性，有机会实现弯道超车。
彼时，欧洲及美国还在以美国的“DSRC标准”为核心技术。那时，科研团队就留了一份“小心思”：坚决不在国内推广美国主导的DSRC标准，而是探索自己的路线。
当时在很多场合，相关人士一再重申：要支持多模式通讯，不能绑定在一种通讯标准下。后来，科研团队联系到国内通信领域的华为和大唐电信的相关负责人，提出做中国主导的通讯标准的设想，几方沟通后一拍即合，随即着手开干。
2015年，亚太智能交通大会在南京举办期间，国内科研团队用中国C-V2X标准的通讯产品对外展示了多种车路协同应用，有力促进了该标准的制定。
2020年11月，美国联邦通信委员会正式投票决定将5.9GHz频段中的30MHz带宽分配给C-V2X，这标志着美国正式宣布放弃DSRC标准，并转向支持由中国主导的V2X标准。
如今，中国主导的C-V2X技术在和DSRC的全球标准竞争中已基本胜出。未来，中国的科研团队还将在车路协同这条道路上探索出更多有益于人民、有益于产业、有益于人类社会发展的新经验、新成绩。
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回归初心
拉长时间维度去看，车路协同技术发展的背后，是人类社会对于交通安全与秩序的永恒追求。
在生产力和技术创新都处于较低水平的古代，优化交通规则是主要选择。
《周礼》中的《地官》有载：“道路必正，车马必齐”；中国秦朝的“车同轨”统一了车辆轮距；唐代《大唐新语》记载城门“入由左，出由右”。在古罗马，凯撒大帝时期有一系列规则，比如“车辆必须单向行驶”等。
经过两次工业革命的洗礼，技术创新达到一定高度，城市化进程的加速催生了对高效交通工具的需求，汽车社会在19世纪中后期应运而生。步入汽车社会，人们对交通体系进行了多维度、系统性的探索与创新。
值得庆幸的是，除了规则的再优化，人们有了更多技术工具。
以信号灯为例。从煤气灯到电气灯，再到LED灯，信号灯的能源变革反映了人类对能源利用效率的不断追求；从手动控制到机械式自动控制，再到智能化控制，信号灯的自动化进程体现了工业革命和科技革命对交通管理的深远影响。
从汽车、火车等运载工具，到港口码头、高速公路等基础设施，再到城市交通管理系统，都经历了许多轮变革。每一轮变革、每一次进步，都见证着人类交通管理方式的演变，展示着科技进步如何推动交通系统的安全与效率迈上新台阶。
如今，随着全球新一轮科技革命和产业变革深入发展，以人工智能、大数据、云计算等为代表的信息革命对世界交通现代化进程产生了革命性影响，智慧交通成为交通运输行业创新实践最为活跃的领域。
在这样一个历史坐标上，我国高度重视智慧交通发展，是面对新形势新要求的必然选择。中共中央、国务院印发的《交通强国建设纲要》《国家综合立体交通网规划纲要》都将智能化水平作为交通强国的一项重要指标。
《易经·泰卦》中有这样一句：“天地交而万物通”，意指天地阴阳交融而生万物。此处的“交通”为哲学范畴，描述宇宙万物的联系与通达，本意虽与现代交通无关，但放在如今的智慧交通语境中，却颇为适配。这种“通达”“交汇”的效果，正是科技能够赋能交通系统的，也是车路协同技术想要达成的目标。
车路协同未来的空间很大，要走的路还很长。而科研人员要一直坚持的，就是时刻不忘初心，无限放大和实现人类社会对于交通发展的愿景：保障安全和提升效率。
（来源：瞭望智库）
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