拾元 | 整理
HAO | 编辑
重视自动驾驶人才培养，为行业高速发展保驾护航
智能网联汽车行业，现在几乎所有的汽车企业招“机械工程师”的很少了，像北京理工大学这样顶尖的985高校学生都不太愿意报考，随着智能网联汽车行业的发展，我们需要大量的具有汽车知识的人才，所以我觉得“人才培养”这个可能是我们长期可持续高速发展的一个前提。
当然，我们的人才基数很大，但是我还是希望呼吁行业在加快智能网联汽车的前提下，也要注重具备AI、大模型、算力算法，以及懂得芯片等各方面知识的人才能够快速成长，为我们行业高速发展保驾护航。
（来源：2024年10月·2024世界智能网联汽车全体大会公开发言）
学术界更关注的是在协同的环境下怎么做车辆群体控制
车路协同和车路云一体化不等于自动驾驶，车路协同、车路云一体化不是只为自动驾驶服务，它们是为大交通服务。从管理部门看，不管是道路管理部门，还是交通管理部门；从车辆驾驶角度看，不论是有人驾驶，还是无人驾驶，车路协同、车路云一体化都能给他们做服务，目的是为了改善交通安全和提升交通效率。
我认为车路协同发展可以总结为三个阶段：“有用”、“能用”和“好用”。
第一个阶段是证明它“有用”，通过协同的方式，通过通讯手段的增加实时信息获取范围和粒度，并提供给交通管理、有人驾驶、自动驾驶，能够帮助现有的交通管理、现有的有人驾驶以及快速发展的自动驾驶系统，提升它的安全性和效率。这个阶段在学术界都已经证明了，它是“有用”的，无论是中国，还是欧洲、日本、美国都证明了它是“有用”的。
第二个阶段是证明它“能用”，这里最大的一个问题就是要做大量的标准和大量工程验证。我们国家从测试场、测试区、示范区、先导区、双智城市这些场景进行了大量的工程验证来确定它是否“能用”。这个阶段也基本完成了。
第三个阶段是证明它“好用”，从双智城市建设开始到现在的车路云一体化试点，除了证明能用以外，更多的是希望验证它“好用”。现在验证“好用”最核心、最关键的点就是要做大规模。
从学术或技术的角度来看，车路协同或者说车路云一体化是没有颠覆性的问题需要解决。目前的挑战都是大规模工程部署和应用的问题了。另外，我国车路云一体化发展是走在世界前列的，不是引领，不是跟跑，也不是并跑，而是领跑，我们应该有足够的自信。
学术界的一般会聚焦更加前沿一点的问题，现在学术界更关注的是在协同的环境下怎么做车辆群体控制。学术界现在关注的是下一个十年以后交通中的科学问题。车路协同是2010年左右被学术界重点关注，到2015年基本上把基础的学术研究和概念性验证做完了，到现在差不多十年开始普及推广。而现在，我认为在学术界再往后关注的实际上是车辆的群体控制，在车路协同或者在车路云一体化环境下，自动驾驶车得到一定的普及，自动驾驶、有人驾驶混行会出现很多的新问题，这需要学术界提前研究车辆的群体控制。
（来源：2024年10月·赛文交通网采访内容）
车路协同无论是在社会效益还是经济效益都尚待展现出充分的价值
车路协同当前最需要解决的问题是车路协同协同什么？怎么协同？协同后（和没有协同比较）解决了哪些当前交通系统中的紧迫问题？
车路协同不是一个新问题，车路协同只不过反映了车和路的因果关系和适应性关系，车路协同一直在发生。当第一辆车出现时，没有人预见到车会给人类生活带来革命性的冲击，先把路修好。第一辆车是在给马车行驶的路上开的，而且必须尊重马车的路权，所以才有1865英国的红旗法案。后来车赢得了路权，路才开始为车做出适应性改变。车多了，为了便于驾驶，才有了专门为车修的路，才有了路面硬化以及后来的水泥路、泊油路。随着车辆增多，交通事故增加，才有了红绿灯的需求。进一步，才有了更为复杂的交通管控体系。车的速度逐渐增加，才有了高速路。
纵观车和路的发展，车代表需求，代表因，路代表果，代表解决需求的手段。
现代车路协同只不过是现代的车需要更先进的路这种反应。由于感知、信息、通信、AI等技术的迅猛发展，现在的车和十年前的车已经大不相同，而路基本上和三四十年前的路没有太大变化，由此造成车与路的矛盾越来越大。因而亟需发展新型道路以适应车的进化，即“车路协同”。
无线通信只是车路协同的一种方式，有可能是道路标志标线及标示牌的亮化、规范化、一致化以便利智能车的自动识别（同时方便司机），也有可能是设置新型路侧标志便利智能车精准定位，等等。而且这种变革是渐进的，而不是革命性的，即必须兼顾现有有人驾驶车对于交通安全、效率的需求。
我认为现在还没有到讨论车路协同是由政府投资还是社会资本投资的阶段。
要让政府投资，车路协同必须显示出足够的社会效益；要让社会资本投资，车路协同必须显示出充分的经济效益与商业模式。
目前车路协同无论是在社会效益还是经济效益都尚待展现出充分的价值。
首先，车路协同，包括车路云一体化系统的大方向是没有问题的。未来的智能汽车如果每一辆车都以利己或者自优化的方式行驶，交通只会变得更差，所以一定需要协同与管控。
其次，车路协同系统的发展应该是阶段性的，不会一蹴而就，在每个阶段的车路协同系统都应该展现出清晰的投入产出比，其社会经济效益应该远大于投资。现在路侧设施所需的大量投资很难找到相应的社会经济效益的支撑。而且在路侧设施覆盖不全的情况下，车商也只能按照最坏情况——没有路侧设施来设计车，所以车商也没有足够的驱动力来参与。
未来车路协同的发展有没有可能采取这种模式：
第一阶段，在车载OBU价格足够便宜的情况下，如每台小于100元，部分车商在创新及政府政策的激励下开始在车上前装OBU。一千万辆车也只需要不到十亿人民币，只是在一个大城市试点车路云系统成本的十分之一不到。同时我们可以看到车车通信让追尾事故、二次事故、前方障碍物避让不及等事故开始降低。
第二阶段，受以上事故避免的正向激励，更多的车商参与进来，部分车主也开始愿意付费后装OBU，特别是车主愿意主动付费将是第二阶段的一个标志性事件。
第三阶段，随着车载OBU的逐步普及，道路运营方开始在路侧，如事故多发点、红绿灯路口等地开始部署RSU。
第四阶段，在OBU与RSU较为普及的情况下，更多创新性应用开始出现，除了基本的安全、效率与管控，面向舒适、享受的应用也开始普及。商业模式与社会经济效益得到全面展现。
（来源：2024年10月·赛文交通网采访内容）
关于车路协同发展，路权设计是一个关键研究领域
首先，协同感知依赖车辆与基础设施的实时信息共享，如何通过多模态数据融合和跨域协同提升感知能力，减少盲区，提高交通安全性和效率。
其次，交通系统中具有多个主体对象，群体智能算法用于优化交通系统中多个主体的协作，有效提升交通流效率，减少拥堵和碳排放。同时，不同交通主体之间不仅有协同行为，还涉及竞争与冲突。特别是在自动驾驶与人工驾驶并存环境中，确保公平的路权分配和交通效率优化也是一个关键问题。
最后，路权设计是另一个关键研究领域，重点在于通过动态分配策略，基于实时交通流量、车辆类型等因素优化资源利用，优先保障紧急车辆和公共交通的通行。
车路协同系统的路侧设备应该由政府主导建设，就像交通信号灯这样的基础设施一样。它属于公共基础设施，关系到整个交通系统的安全和高效运行。如果交由市场完全主导，可能会出现投入不均和标准不一的问题。因此，政府主导建设车路协同的基础设施是更合理的选择，确保统一的标准和广泛的覆盖。
（来源：2024年10月·赛文交通网采访内容）
RECOMMEND
