车路协同，最近几年欢呼于智能交通最绕不开的热词。那么，车路协同是什么呢？大致来看，其是下一代车联网核心技术之一，通过车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与云（V2N）等信息交互和共享，使车和周围环境协同与配合，实现智能交通管理控制、车辆智能化控制和智能动态信息服务的一体化网络。

2018年9月14日消息，阿里巴巴宣布将与英特尔、大唐电信集团展开智能交通中车路协同领域的战略合作。根据协议，基于英特尔处理器的边缘计算平台在V2X上的应用，阿里巴巴将与其共同探索5G通信技术，大唐电信集团则会为阿里巴巴提供LTE－V2X通信技术。从那时起，车路协同的全面布局，开始。

2019年3月，工信部部长苗圩曾表示，5G应用80％将用于物和物之间的通讯，以无人驾驶汽车为代表的5G技术应用可能是最早的应用。

2020年2月，尽管还在疫情的寒风中，发改委、工信部等11个国家部委联合下发了“关于印发《智能汽车创新发展战略》的通知”，通知提出到2025年，中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规标准、产品监管和网络安全体系基本形成。《战略》提出的主要任务包括：推进智能化道路基础设施规划建设，建设广泛覆盖的车用无线通信网络，建设覆盖全国的车用高精度时空基准服务能力，建设覆盖全国路网的道路交通地理信息系统，建设国家智能汽车大数据云控基础平台，提升网络安全防护能力等。

用高开高走来形容车路协同在我国的历程最为合适，如此看到，车与路的和谐统一，是大众所期也是市场需求所致。

任何新技术出现，都会有需要买过的坎，我们称之为技术的改进与升级，只有这样才能不断在场景应用磨合中，与市场需求同步和一致。主要有以下几点：

其一，法律制度与政策标准谨慎制定与技术创新快速的矛盾。也就是说，建设步子迈得太大，技术的天马行空，但法律和政策如何最有合理有效的约束，形成大众遵守的行为规则、追溯体系和征信体系是一个复杂又不得不做的政府课题。

其二，伦理道德问题制约商业化和大规模普及，以往高速公路运营企业主要建设、养护道路设施，出行者通过付费享受通行服务。车路协同阶段会提供新服务，也会有一些新参与单位。比如通信运营商可以赠送手机、赠送后装车载设备，并通过物联网收流量费的方式来获得收益。

车载终端公司可以通过人机交互提供出行服务，还可以利用服务区、景区、保险公司通过产品推荐、景点推荐，向第三方信息服务商收取相关费用，同时获得用户出行的大数据信息，从而为产品的营销和定制提供大数据决策；最后就是紧急施救服务。未来车路协同商业模式仍需要不断探索，因为高速公路的收费标准很难调整，车路协同如何做到可持续发展是应该思考的问题。

其三，公共信息安全与公民个人隐私也面临威胁。车路协同技术源于国外，荷兰A58高速公路做了车辆编队行驶和车路协同，基于手机端的车路协同来显示道路上的限速信息，同时也支持自动驾驶，涉及到道德伦理和隐私的问题在实际项目应用，还是出现不少难解之题。在国内我们如何破局，还得慎行。

其四，公安交通管理和执法服务面临新机遇。这方面的转变有很多，举一例来说明，比如车路协同让交通管理到治理理念上的转变。原有的公安交通管理信息相对封闭，信息都用于自身的交通管理应用，使用完以后伴随着管理任务的结束就失去了信息应用价值。

车路协同下的信息可以用于交通出行者的一些出行服务，比如说交通的疏导、控制，还有事件这些交通管理信息，就可以转化为服务交通出行者出行的服务信息。另外，伴随着自动驾驶、车联网、网联汽车技术的发展，车载终端的感知能力、智慧化程度越来越高，这些手段也极大的丰富了交通管理信息采集，可以提升城市交通状态精准的认知，进而提升智慧交通的决策，提升交通管理效率，也推动交通的变革。

其五，对驾驶人员技能重新定位。到自动驾驶阶段以后，驾驶证考试要求是否要适当进行调整，比如对自动驾驶与酒驾的新认识。

其六，在技术层面，目前来看端边云的架构比较合适。车路协同主要涉及三个端口：车端、路侧端和云端，其中路侧端和云端因为车路协同环境下计算节点下沉至边缘层（即路侧）的需求而经常被同时提及。

再考虑到三个端口间信息传输渠道的重要性，对于车路协同系统平台更完善的拆解方式是以下三个核心组成部分：智能车载系统（车端）、智能路侧系统（路侧端＋云端）和通信平台。其中，智能车载系统负责车载端的海量数据实时处理和多传感器数据融合，保证车辆在各种复杂的情况下稳定、安全行驶；智能路侧系统负责路况信息搜集与边缘侧计算，完成对路况的数字化感知和就近云端算力部署。

通信平台负责提供车－车、车－路间实时传输的信息管道，通过低延时、高可靠、快速接入的网络环境，而真实交通场景下，由于参与者数量众多、行人和路况随机性强等特点，车载操作系统必须具备在100毫秒内完成从指令接收、任务运算处理到决策执行的整个过程，要不然，数据采集与分析到处理如果不及时，那车路协同变毫无意义还处处显危机。

当然，技术层面车路协同面临的问题不止零星半点，也不一一介绍，毕竟这个新技术还在摸着石头过河阶段，看上去很美的事物，实际建设中困难重重，就好比智能手机，系统开发极为复杂，呈现给用户体验，却是简单高效，这也是车路协同需要追求的技术路径。

让车聪明起来，这是车路协同必经，这也是一条前无古人的探索之路。

2018年12月，华为携手奥迪在延崇高速，80公里时速下，率先测试了基于C－V2X技术的L2～L4级别相关自动驾驶功能。也是同年，随着沃尔沃，特斯拉和宝马等汽车公司开始投入无人驾驶汽车领域，无人驾驶或许很快将会成为道路上的普遍现象。但是，无人驾驶的普及必须先确保车辆能够相互通信和驾驶员的安全，所以车路协同是无人驾驶的前奏，前奏必不可少。

我国传统造车产业相较于国外，确实落后，但新能源带来的智能汽车产品，中国却不甘人后，而对于如何让车聪明起来，形成车路协同，智能企业智能进化的费用以及智能效益，远高于传统汽车，所以，最近几年，自主品牌的车厂都在自我进化中完成车路协同布局。不过，还需看到一点，我们所谓的智能汽车基本都是乘用车辆，而对于运营车辆尤其是特种车辆如何来实现汽车本身的自我进化，还是一个较为模糊的探索之路。

对于智能交通产业而言，车路协会我们更多关注的是路的建设。如果非得比如在车路协同中，车是载体，而路却是灵魂所在。

早在2016年，百度即开始布局车路协同全栈研发，可谓是业内最早布局车路协同的公司之一，2018年底，百度将正式开源 Apollo 车路协同方案，向业界开放百度 Apollo 在车路协同领域的技术和服务，让自动驾驶进入“聪明的车”与“智能的路”相互协同的新阶段，全面构筑“人－车－路”全域数据感知的智能交通系统，迈出智能交通建设的关键一步，这是业内首个开源的车路协同方案。

近些年由于智能手机的突破所带来的品牌效应，华为在诸多领域，都是舞台中央备受瞩目的主角。华为是有所取舍的，有所为有所不为，他们做生态就必须如此。

所以，华为肯定不造车，在今年“新基建助力交通强国建设－－大湾区智慧交通技术应用研讨会”上，据了解，他们认为建设国内有示范意义的智能网联先导区，不仅要代表行业的先进性、规范性、安全性，还需具备系统开放性，以及起到标杆引领的作用。

具体说来，系统规范性、示范性方面，智能网联整体建设首先需符合国家对应的标准和认证要求，保证系统建设的规范性；同时，示范区的先进实践经验能参与到国家智能网联标准制定的进程中，起到行业引领作用。

在系统开放性方面能够体现生态开放，比如车企是智能网联最大的使用方，所建智能网联需让上下游生态尤其是主流车企能参与进来，共建繁荣，所建云控平台能兼容国内主流车企，系统可平滑演进，避免重复建设，整体设计和产品方案要支持关键技术如3GPP通信标准协议的平滑过渡（4G－5G－6G—），保证最新技术的后向兼容性，最低限度降低技术演进带来的成本增加。

系统安全要考虑，作为新基建项目，要符合国家关键核心技术与系统自主可控的导向和要求。所使用产品的先进性具备核心技术，关键器件能做到自主可控，且保持行业领先性。

所以，华为做车路协同，会充分利用云、IOT、AI、5G等数字化技术，实现人—车—路—云高效协同，打造智能的车和聪明的路，为用户提供智能出行服务和体验。