谁来为车路协同的道路改造买单?

自动驾驶，未来之路。车路协同的未来是光明的，在中国包容创新、开放发展的今天，我们需要踏踏实实做好基础性的工作，才能更好的迎接智能网联汽车美好的明天。

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车路协同的广阔市场已成共识

《中国车联网产业发展研究》白皮书预测：“车联网被视为物联网体系中最有产业潜力、市场需求最明确的领域之一，到2020年，全球车联网V2X市场规模将突破6140亿元，其中中国市场将达到2000亿元。"事实上，这还只是考虑了截止到2018年底高速公路13.65万公里，国道35.84万公里，省道33.38万公里和全国13万个信号灯路口升级改造的情况。

按照《智能网联汽车技术路线图1.0》中业内达成的共识：智能网联汽车的中国方案包括智能化和网联化两个技术层面。其中智能化主要指汽车本身的单车智能化技术，网联化指的是车路协同为代表的信息交互和协同控制技术。

大家熟知的SAE自动驾驶汽车L1-L5级别划分，代表的是汽车的智能化水平。事实上，考虑到中国道路基础设施的水平，道路的网联化水平也可以分级，分为C1-C3，C1网联辅助信息交互，C2网联协同感知和C3网联协同决策与控制。

随着自动驾驶汽车智能化水平在近几年的突飞猛进，有着中国特色的道路网联化改造的市场也将逐步引爆。中国特色的智能网联汽车发展之路，势必伴随着中国智能交通产业的发展而发展。

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多元需求，谁与争锋

与智能化技术的升级主要由主机厂买单不同，当前，实现网联化所必须的智能化基础设施的升级改造，却有着众多的业主。在目前以科技创新意识浓厚的地方政府居多（表扬下长沙、武汉、德清，一把手真刀真枪主抓），同时交警部门和交通运输部门也有相关项目公开（苏州、芜湖等地）。

为什么中国会有这种现象，我认为除了本身面向智能网联汽车的智能化基础设施属于新兴事物，各地政府，尤其是发达地区善于抢抓科技产业发展，官员科技创新意识强烈之外，也有现行管理体制的因素。

虽然美国的智能网联汽车是以智能化路线为主，但是其交通综合管理的体制相对比较成熟，且绝大部分道路都是免费通行，能够为交通、汽车领域的科技创新提供很好的保障，值得我国好好借鉴。

美国交通运输部采用大部制管理，对照中国交通管理机构设置，下设联邦航空管理局（交通部下属民航局）、联邦公路管理局（FHWA）（交通部下属公路局）、联邦汽车运输安全管理局（FMCSA）（交通部下属运管局）、联邦铁路管理局（交通部下属铁路总公司）、联邦公共交通管理局（交通部下属运管局）、海运管理局（交通部下属海事局）、联邦公路交通安全管理局（NHTSA）（公安部下属交管局）等13个职能机构。

从其机构设置可以看到，美国交通部与中国交通部最大的差异在于：

所有的交通基础设施由联邦公路管理局（FHWA）负责统筹建设，交通部是国家唯一负责制定和管理自动驾驶汽车及相关基础设施改造的部门，其发布的联邦自动驾驶汽车指导文件已经到了3.0版本——《准备迎接未来交通:自动驾驶汽车3.0》。

另外大名鼎鼎的联邦公路交通安全管理局（NHTSA），它是负责制定美国自动驾驶汽车技术发展路线和政策法规的主要部门，其为交通部直属机构，而中国类似的职能隶属于公安部交管局。

因此，中国的道路基础设施因为体制和历史等原因，建设和运营的主体具有多元的特点。一般市区道路的智能化基础设施主要由交警负责建设，国省干线、农村公路的智能化基础设施由交通局负责建设；高速公路的智能化基础设施的建设主体大体分为两部分。

以浙江为例，省交投集团负责建设和运营的高速公路总里程占70%，剩下30%由各地市交投公司投资建设。同时，涉及到高速交通违法的智能化基础设施由高速交警或者委托交投集团采购。

业主的多元化，直接造成了对需要服务于智能网联汽车的智能化基础设施的升级改造的需求和场景也是多元的。可以预料，多元的需求将会极大刺激中国智能网联汽车的技术进步和行业发展。

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业主才是上帝

目前国内以开发区、产业新城为代表的政府为项目业主居多，目的是为了吸引自动驾驶产业链企业落地，营造一种良好的创新发展氛围，探索未来自动驾驶和智慧出行的城市新经济模式，打造靓丽的城市名片。

而作为另外一个业主交警来说（美国没有交警这个警种，美国的警察只负责现场执法，涉及到交通违法的现场处理只是警察（巡警）的一部分工作，也不参与基础设施的智能化建设），其主要工作就是保障交通安全和提升通行效率。其中交通事故伤亡人数是各地交警考核的最主要指标。

相比而言，现在互联网企业非常热衷的，实际上非刚需的XX大脑、XX心脏、XX神经中枢，核心功能都是以提高交通通行效率为目标的交通信号优化，只是交警日常工作的一小部分，而且这部分工作因为其专业性，也有逐渐外包给振业优控和银江等相关专业公司的趋势。

换句话说，城市道路智能化基础设施建设的主体单位交警，对于未来能够同时极大减少交通事故、提高交通运行效率的车路协同来说，他是有着强烈的需求。与此同时，现阶段因为自动驾驶汽车不能完全商用，一定程度上可能增加交通安全风险，交警部门又存在着一定的排斥。

让交警主导大规模的面向智能网联汽车的道路智能化基础设施的升级改造，它的内心应该是纠结的。这一点可以，从各地政府主导的智能网联汽车示范区开放道路建设中，交通信号灯的网联化改造推进工作窥见端倪。在此也呼吁公安部交管局，能够尽快发布强制标准，在面向全社会开放信号灯数据读取协议。

交通局的主要工作除了修路（国省干线、农村公路），就是保障营运车辆和船舶的运输安全（交通局下属二级局运管局负责，类似于美国的FMCSA）。相比于动辄几十亿的铺桥修路而言，道路的智能化基础设施升级和改造甚至都不能算作是其工作主要职责之一。

相反，给运营车辆和船舶安装相关车载监管终端安全生产监管责任重大，在东部发达地区，已经成为当地交通信息产业化的核心业务之一。在交通管理体制不变的情况下，未来如果交通部能够将营运车辆车载监管终端协议兼容C-V2X车路协同通讯协议，将会极大促进中国智能网联汽车网联化的发展。

高速公路，相比于美国绝大部分是免费的，中国的高速公路是持续收费运营的，也是道路网联化改造资金最充足和自由的业主。但高速公路业主也存在顾虑，即投入产出比。

一方面，网联化如果确实能够减少交通事故，它有动力来进行升级改造。但是，如果上了车路协同的道路改造项目，能够减少因为各种意外状况而产生高速封闭的时间，从而提高其营收，它才真正心甘情愿掏钱买单。

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革命尚未成功

由于中国经济发展实在太快，20年的时间，智能交通从无到有，从概念到落地，智能交通的市场经历了20年的野蛮生长。可以说，中国传统的智能交通基础设施的密度和技术水准已经达到世界一流水平，但是我们也发现“重基础设施建设，轻数据管理运营"已经成了行业通病，尤其缺乏对于数据的精耕细作和持续关注。

以某全国百强县为例，每天200个路口产生的近300万条过车记录数据和8T的视频数据，除了与交通违法相关所进行的查询工作之外，数据几乎不产生任何作用，也无人问津。数据在感知、传输和存储过程中出现的完整性、准确性和实时性存在较大问题。

1）数据完整性问题，如数据缺失。

指某一时段或时期，电警设备发生故障或者数据库通信网络中断引起，导致部分车道数据丢失，过车数据出现缺失的问题。如下图红色圆圈处（此处15分钟内流量为零）：

2）数据准确性问题，即数据超出阈值或合理性偏差；

指当前统计的车道流量偏离历史平均值过大时，说明该车道的数据受到外界或内部环境的影响，一般情况下为数据交换程序故障，数据重复传输，导致数据异常的问题。如下图红色圆圈处（此处15分钟流量突变，大流量事件出现）：

3）数据实时性问题，即数据延迟。

数据延迟是指过车数据推送到数据库的时间，与过车采集时间不一致时，数据存在延迟的问题。主要是数据接收服务端程序故障所致。

上述的问题原因可能涉及感知设备硬件可靠性质量、运营商网络传输环境、数据持续运营等，类似的基础工作如不做好，假如政府升级了智能化基础设施，并利用问题数据，与智能网联汽车进行网联化交互，不仅对实际交通状态存在严重误判，甚至给智能网联汽车自身的行车安全增加额外风险。

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前途美好

针对不同买单的建设主体的核心诉求不同，面向智能网联汽车的智能化基础设施升级和改造侧重点也是不同的。未来的道路网联化改造势必是场景化的，甚至不同的场景、不同的业主单位，类似的道路，都可能产生不同的改造方案。

这也是智能基础设施网联化改造的最大挑战，同时也是中国智能网联汽车未来是否能够领先全球的关键。

自动驾驶，未来之路。车路协同的未来是光明的，在中国包容创新、开放发展的今天，我们需要踏踏实实做好基础性的工作，才能更好的迎接智能网联汽车美好的明天。