2004年上映的电影《机械公敌》中，曾有一幕这样的情节：威尔·史密斯饰演的戴尔·史普纳在大街上驾驶着一辆全自动汽车，这辆车不仅可以准确甄别周遭交通情况，还能识别驾驶人的状态。
彼时影片情节惊为天人，但有一个问题是：交通环境复杂多变，威尔·史密斯的全自动汽车如何在有限的感知范围与视距之内，应对千变万化的复杂交通问题？
将这个问题放置于当下其实就是，即使自动驾驶车辆即将迈向量产，但汽车作为交通系统中孤立的一点，要如何获取全局的交通信息？
有人专注于将传感器性能与单车智能发挥到极致，但也有人着力于车路协同方案，用路端的智能赋予自动驾驶更多的智能与安全。
从HBAT巨头们纷纷提出车路协同方案、到一些交通系统的升级改造、到自动驾驶车辆进驻各个城市的智能道路示范区，车路协同越来越从概念变成现实，也在从试点示范推向更大的试点规模。
当汽车拥有车路朋友圈
最初，国内车路协同项目仅是作为一个科研成果出现，最早见于清华大学教授/自动化系工程研究所所长、国家“863”计划先进交通技术领域专家张毅率领的团队项目。
该团队从2011年开始研究车路协同技术，直到2014年才推出第一个体系研究成果，此时距离车路协同的产业化还十分遥远。
当时，车路协同的场景测试规模还很小，仅有10家单位、10辆汽车在2个路段、1个路口进行实际道路测试和演示。而当时美国底特律的一个CAMP（Crash Avoidance Metrics Partnership）项目，已经在3000辆汽车上做测试实验。
随着自动驾驶行业的兴起与5G、V2X技术的成熟，车路协同可以采用先进的通信技术和新一代互联网技术，全方位实施车与车、车与路和车与人的动态实时信息交互，在全时空动态交通信息采集与融合的基础上，开展车辆协同安全和道路协同控制。
由上图可见，车路协通过各种无线通讯的方式，将车与车、车与路、车与云端连结起来，逐步生出了自己的朋友圈。而这其中有几个关键要素：车载设备、路侧设备、通讯与计算能力。
而涌进车路协同领域的各路玩家，诸如互联网巨头HBAT的车路协同方案也大多围绕这几个关键要素进行，并且已在各不同项目中落地。
百度很早就向业界开放Apollo 无人车在车路协同领域的技术和服务，研发符合自动驾驶场景需求的路侧感知能力 。9月26日，新智驾在体验百度面向长沙市民推出的 Robotaxi （自动驾驶出租车）时，发现其Robotaxi 已经拥有了车路协同功能。
在车内可视化的交互屏幕上，百度 Robotaxi 只能感知到传感器视距之内的车辆与人群，视距之外即盲区。而智能路端的路侧感知单元与边缘计算会将 Robotaxi 视距之外的车辆信息、红绿灯读秒数、前方道路施工、前车占道等内容反馈给装有Apollo定制版OBU（车载单元）的 Robotaxi，从而使 Robotaxi 具备车路协同能力。
这样的智能路端设备，百度在长沙智能驾驶道路示范区的32个路口皆有部署。百度自动驾驶技术总监陶吉表示，L4级自动驾驶需要具备可匹配的车路协同，而智能网联城市道路可以验证L4级 Robotaxi 的车路协同配合能力，能够实现跟L4级自动驾驶车相同水准的精度、时延，很好地补充了自动驾驶车辆由于车载传感器视觉盲区或视觉距离限制造成的能力不足。
事实上，早在去年百度就联合千方科技在京津冀延崇高速公路北段，部署了面向自动驾驶的车路协同智能路侧设备。
有趣的是，另一巨头阿里也在今年年初豪掷35.9亿收购了千方科技15%的股份，二者在车路协同上的较劲也浮出水面。不过相比百度的平台开源，阿里更专注于封闭的路端。其发展车路协同拥有菜鸟联盟场景、ET城市大脑等助攻，志在实现对路的掌控。
而腾讯在其今年的数字生态大会智慧出行分论坛上，直接发布了5G车路协同开源平台，聚焦于基于边缘计算的车路协同。
不造车的华为选择了从车路协同、聪明路和智能车三大领域全面发力。先后发布了C-V2X芯片、首款商用C-V2X RSU（路侧单元），OceanConnect智能交通平台，移动数据中心MDC600向此进军。
在此前的2019世界新能源汽车大会上，华为更是拿出了集全球首款5G车载模组、全球第一个支持5G+C-V2X技术的模组、全球第一个支持从4.5G平滑演进，三个头衔于一身的5G车载模组MH5000。
可见，在车路协同领域，各个玩家都进入了真刀真枪的实战阶段。
政府推动、侧重不同
车载单元、路侧单元、边缘计算单元...等智能车端与路端设备将车路连结在一起，有望提升驾驶智能与安全，打造智慧交通样本。但产业化的背后意味着巨额的研发成本、测试成本、设备铺设成本...这并非举一家之力就可以达成。
在这场实战中，政府起着相当重要的推动作用。2019年7月，交通运输部发布的《数字交通发展规划纲要》指出，推动自动驾驶与车路协同技术研发，开展专用测试场地建设。
在此之前，全国大大小小的试点示范区已暗自展开较量。虽然都同为与智能驾驶相关的试点示范区，但就其规划以及侧重点来看，各个示范区的发力点各有侧重。
北京的国家智能汽车与智慧交通（京冀）示范区，就以智能汽车与智慧交通为主要方向。2017年全球第一条V2X潮汐车道在该示范区正式对外投放使用。试验道路全长12公里，含公交专用道、潮汐车道、主辅路等复杂交通环境。具有车联网功能的汽车在该路段行驶，可实现盲区提醒、紧急车辆接近、行人闯入、绿灯通过速度提示、优先级车辆让行等功能。
而专门针对城市级车联网的示范区，无锡车联网（先导区）就是很好的例子。
2018年无锡开始构建城市级LTE-V2X 车联网应用测试验证环境，进行平台建设、规模化应用验证。2019年5月，经江苏省推荐，工信部正式支持创建了江苏（无锡）车联网先导区。
一年时间里，该项目建成了240个交通路口、5条城市快速道路、1条城际高速公路，道路总长280公里，覆盖无锡城区170平方公里的区域；部署6公里半封闭城市道路、4.1公里封闭高速道路和180亩国家智能交通综合测试基地等3种自动驾驶综合测试环境。
而国家智能网联汽车（长沙）测试区，则是以自动驾驶研发、产业聚集发展为主要方向。测试区建有228个智能网联汽车测试场景，模拟场景类型最多，综合性能领先，测试服务配套最优，5G覆盖范围最广。
测试区包含一百公里开放道路与100公里智慧高速。100公里开放道路全长135公里，全线支持L3级及以上的自动驾驶车辆车测试。100公里智慧高速公路分为：标准路端（以智能驾驶车辆安全应用为主）、测试路端（以量产的自动驾驶车辆与V2X车辆测试为主）、示范路段（部署全息感知设备）。在国内高速环境下缺乏测评、示范环境的情况下，100公里智慧高速公路补足了这个空缺。
不同以上的示范区，国家智能网联汽车（武汉）测试示范区更是颁出了首张自动驾驶商用牌照。该示范区位于武汉开发区智慧生态城，一期道路全长28公里，是全国首个基于5G通讯技术V2X车路协同系统全覆盖的智能网联汽车示范区，公交车、环卫车、出租车、物流车等多种车型自动驾驶场景同时开放。
据不完全统计，目前全国的示范区已经超过30个，包括上海、北京-河北、重庆、无锡（先导区）、杭州-桐乡、武汉、长春、广州、长沙、成都等10个国家级示范区。测试场景也逐步从封闭转向开放、从单一到多元、从城市转向高速，车路协同正在由试点示范推向规模。
车路协同任重道远
旧有的汽车的供应链体系正在被重塑，人们对未来汽车的想象也更趋向电动化、智能化；同时未来道路也被寄予厚望，希望为汽车安全提供更多的冗余与保障，提升交通效率。
大唐高鸿车联网事业部技术总监张杰也认为，车路协同可以通过道路管控和信息发布来实现交通流的均衡，提升交通的整体通行效率。
对自动驾驶而言，最基础的功能是实现环境的动态感知，因此对单车智能的传感器和算力要求非常高，使用车路协同可以有效分担车端、路端的感知压力和算力压力。对限定区域的自动驾驶而言，部署路侧单元和计算单元是降低成本非常行之有效的方法。
其次，车路协同还可以实现协作驾驶。基于单车智能的自动驾驶只能进行个体行为控制，无法进行车与车之间的行驶意图交互。在目前自动驾驶方案都偏于保守的情况下，行驶过程中，两辆检测有碰撞风险的自动驾驶车可能会存在同时停下，同时起步的情况，导致较低下的通行效率。
此外，车路协同在道路资源的动态管控和高精定位辅助方面也能发挥比较多作用。
国家特聘教授、悉尼科技大学教授毛国强此前公开表示：他们在研发一种基于在城市道路及其周边部署大量成本较低的、集成多种传感器的无线信标的智慧公路基础设施来实现高精度的定位和感知，从而克服当前单纯依赖车载设备进行定位和感知在复杂环境下精度与可靠性不高的缺陷，实现辅助车辆定位、行人碰撞预警、路况预警及道路健康状况监测等智慧公路多种重要功能，保障在复杂环境下的行车安全和提高交通效率。
那么在车路协同的具体实践中，如何形成统一的智慧交通出行体验？以及如何保证车路协同不会造成基础设施的重复建设和混乱？
10月26日-10月27日，由江苏省工业和信息化厅、江苏省公安厅、江苏省交通运输厅、苏州市人民政府、长三角G60科创走廊联席会议办公室指导，苏州市相城区人民政府主办，苏州高铁新城管理委员会、雷锋网新智驾承办的2019年全球智能驾驶峰会将在苏州举行，共同探索车路协同的技术思考与实践。
大唐高鸿车联网事业部技术总监张杰，国家特聘教授、悉尼科技大学教授毛国强均确认出席本次峰会。
此次峰会将延续过去强大阵容，链接主机厂、国外内一级供应商，自动驾驶解决方案商、核心零部件等自动驾驶上下游企业，以及国际通讯商、5G巨头、车路协同代表企业、 最大的出行运营商，从不同的视角共同探索自动驾驶应该如何走向量产化，单车智能和车路协同之间应该如何相互演进、并且有效促进自动驾驶的商业化进程。
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