路车融合的道路交通系统智能化分级及发展建议

文 北京航空航天大学 王云鹏 鲁光泉 于海洋 陈鹏

从“聪明的车”到“智慧的路”，在智慧交通的发展过程中，路车融合的支撑作用正逐渐显现。本文系统梳理了道路交通系统现有的分级方式及亟待解决的问题，提出了以路车融合水平为依据的道路交通系统智能化分级方法和发展战略。

新一轮科技革命引发全球交通变革浪潮，以自动驾驶为主导的新一代交通系统已成为国际公认的发展方向。由于“单车智能”自动驾驶遭遇技术和产业化瓶颈，各国纷纷聚焦新的发展路径，路车融合的道路交通系统成为各国竞相发展的战略制高点。

因此，为指导道路交通系统沿着科学路径发展，明确各个阶段的工作重心，通过路车融合迭代降低自动驾驶落地应用门槛，推动形成“车端使能、道路赋能”融合发展的新格局，需要对其进行智能化水平分级，从而实现有序、快速的集约式发展。

现有分级方式及亟待解决问题

国外主流分级方式

美国汽车工程师学会（SAE）从车辆视角出发，以智能车辆为主体开展自动驾驶分级。所提分级方式依据动态驾驶任务的执行者和具体内容，将自动驾驶车辆划分为L0至L5共6个等级。其中，L0为人工驾驶阶段，L1和L2分别为辅助驾驶阶段和部分自动驾驶阶段，L3为条件自动驾驶阶段，L4为高度自动驾驶阶段，L5为完全自动驾驶阶段。

欧洲道路运输研究咨询委员会（ERTRAC）从道路基础设施视角出发，以智能基础设施为主体开展分级。所提分级方式依据道路基础设施对自动驾驶的支持程度，将道路基础设施划分为A至E共5个等级。其中，A级至C级为数字化基础设施：A级为通过协同决策实现自动驾驶，B级为协同感知，C级为动态数字信息；D级至E级为传统基础设施，D级仅能支持数字地图，E级则无法支持。

国内主流分级方式

工业和信息化部于2020年3月发布《汽车驾驶自动化分级》，该标准基于动态驾驶任务的执行程度，根据在执行动态驾驶任务中的角色分配，以及有无设计运行条件限制，将驾驶自动化划分成0至5共6个等级。其中，0级为应急辅助，1级为部分驾驶辅助，2级为组合驾驶辅助，3级为有条件自动驾驶，4级为高度自动驾驶，5级为完全自动驾驶。

2019年9月,中国公路学会自动驾驶工作委员会发布的《智能网联道路系统分级定义与解读报告(征求意见稿)》提出以自动驾驶道路为研究对象，从交通基础设施系统的信息化、智能化、自动化角度出发，把交通基础设施系统划分为I0至I5共6个等级。其中，I0为无信息化、无智能化、无自动化；I1为初步数字化、初步智能化、初步自动化；I2为部分网联化、部分智能化、部分自动化；I3级为基于交通基础设施的有条件自动驾驶和高度网联化；I4为基于交通基础设施的高度自动驾驶；I5为基于交通基础设施的完全自动化驾驶。

中国智能交通协会发布的团体标准项目《智慧高速公路分级》从道路、中心及服务等方面将智慧高速公路划分为D0至D4共5个等级。其中，D0为无智慧，D1为简单智慧，D2为基本智慧，D3为协同式智慧，D4为可持续、自主可控智慧。

现有分级方式亟待解决的问题

综上所述，围绕道路交通系统存在不同视角的多个分级标准，尚未形成统一共识，且亟需解决多个问题。

一是未梳理要素耦合交互发展关系。随着道路交通系统智能化水平的提升，人、车、路逐渐由分立转向统一，且在各个时期呈现不同的耦合交互关系，要素之间交互界限及耦合关系不断发生变化。

二是未明确系统智能化发展需求。道路交通系统是复杂的巨系统，系统要素之间强关联。当前分级研究多基于车、路等单一要素，且基于不同要素的分级方法间无法进行有效协同，对系统发展的指导意义不明确。

2021年3月15日，《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》正式公布,《纲要》框定十大数字化应用场景，智能交通居首位。

三是未制定智能化发展路径和步骤。支撑自动驾驶的道路交通设施交叉融合大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，是“新基建”建设范畴中“创新基础设施”的重要载体，但新基建仅划定了发展内容，并未指明发展方向、路径和步骤。

路车融合道路交通系统智能化分级

依托路车融合道路交通系统的“端-边-云”组织架构，以系统融合水平为依据，通过“端-边-云”相互作用关系，明确系统协同方式、结构特征和功能效用，进行基于路车融合的道路交通系统分级，将路车融合道路交通系统划分为C0至C4共5个等级。其中，C0为系统无协同，C1为系统端边云信息协同，C2为系统端边云辨识协同，C3为系统端边控制协同，C4为系统端边云控制协同。

各等级具体内涵如下：

C0无协同：路车不融合、未联网，端、边、云之间不存在信息互联，各交通要素分属于独立系统，道路交通系统中的端、边、云独立进行感知、辨识与控制。

C1端边云信息协同：路车融合度低，终端设备实现按需联网，随时随地上传数据。端、边、云实现单个交叉口或单条路段上静态信息的有序流转和交互共享。道路交通系统中的端、边、云根据共享静态信息独立开展状态辨识与控制。信息互联主要通过公网实现，主要的信息交互发生在端云（中心）之间（如导航），仅有少量应用（如ETC）实现了端边互联。

C2端边云辨识协同：路车融合度较高，端边通信单元达到高覆盖率，V2X通信网络实现低时延、高带宽、远距离传输。端、边、云实现城市空间小范围动静态信息的有序流转和交互共享。道路交通系统中的端、边、云根据共享动静态信息独立开展状态辨识与控制。动态信息实时性不高，可支持部分交通管控和车辆路径规划，但不支持车辆轨迹的实时规划与控制。信息互联通过V2X通信网络实现，端边、端端实现直联互通，但端、边通信设备的覆盖率有限。

C3端边控制协同：路车高度融合，形成统一IP协议提升异构网络的互通能力，打通数据孤岛，实现信息实时传输和交互。端、边、云实现城市空间大范围动静态信息的广泛感知、实时流转和精准预测。道路交通系统中的端、边、云根据实时动静态信息联合开展自适应辨识与控制，支持车辆轨迹的实时规划与控制。端可利用边所提供的辅助算力，实现边缘自适应控制。信息互联通过V2X通信网络实现，端、边通信设备可覆盖大部分交通设施和路网，支持特点场景开展协同控制。

C4端边云控制协同：路车完全融合，车载网络与云端算力高度普及。端、边、云实现城市空间全景动静态信息的全面感知、流转交互和即时决策。道路交通系统中的端、边、云根据全景交通信息协同开展自适应辨识与控制，各要素互联互通，形成统一整体，实现群体智能。系统呈现高度信息化、自动化、智能化。信息互联通过V2X通信网络实现，端、边通信设备全部覆盖交通设施和路网，可完全支持端边云协同控制应用。

路车融合道路交通系统智能化发展战略

路车融合道路交通系统应用场景的推进要考虑场景特性、道路结构化、运行环境等因素，按照不同场景陆续落地的节奏进行。根据场景的开放程度和复杂程度，由封闭区域场景先行，逐渐向结构化的高速公路和快速路等场景发展，最后实现非结构化的低等级公路和城市道路等场景应用。

随着路车融合道路交通系统的演化，其不同时期的发展目标、任务举措应各有侧重，可从近期、中期、远期三个时间跨度进行战略考量。

从近期来看，着重解决交通运输中的痛点问题，包括超视距感知、区域协同控制等，从而大幅提升出行效率。为解决上述问题，可考虑通过完善智能交通基础设施来实现，例如路侧智能感知决策单元、道路边缘云设施等。

从中期来看，着重解决交通运管中的重点问题，包括交通拥堵、交通事故等，从而大幅改善出行质量。为解决上述问题，可考虑通过推进车路协同来实现，从而使车、路均可作为信息接收和传递的载体，实现交通信息互联互通。

从远期来看，着重解决交通运行中的难点问题，包括系统智能、节能减排等，从而大幅优化出行品质。为解决上述问题，可考虑搭建完全自动驾驶平台来实现，从而实现系统内各要素的高度智能及路车高度融合。

相关建议

政策建议

一是推进融合高效的数字化、智能化道路交通基础设施规划建设；二是加快建设路网全覆盖的无线移动网络、传感网络、信息采集网络，助推路车融合道路交通系统快速部署；三是统筹规划，积极推进路车融合道路交通系统应用示范，先行建设封闭区域应用试点，进而面向结构化的高速公路和快速路等场景开展试点建设。

标准建议

充分发挥我国在通信、互联网、人工智能、北斗定位等方面的技术优势，构建能够解决中国的自主创新、经济发展、交通问题的路车融合自动驾驶中国标准。同时，具有国际标准的兼容性，提高我国在国际标准制定的话语权。

法律法规建议

一是扩大和丰富道路测试的典型场景；二是研究数据权属问题，清晰界定各类数据所有权和使用权；三是增加责任认定和数据安全的法律法规。

技术发展建议

一是加快道路基础设施智能感知理论与方法研究；二是着力攻克关键技术和零部件；三是构建全生命周期的信息安全体系。

路车融合的道路交通系统是智慧交通发展的重要趋势。漆志平 摄