交通部從2016年開始，就一直在推進車路協同建設，希望打造智慧交通體系來支持自動駕駛。

車路協同技術要解決什么問題

單車智能存在很大的局限性，比如特斯拉自動駕駛，通過攝像頭進行感知，而攝像頭在雨雪天氣下感知能力大為減弱，會極大的增加安全隱患。車路協同技術，就是在車輛智能化之外，在路側安裝感知傳感器、在路側進行計算，計算完后的數據再提供給車輛，給車輛提供的道路信息，以支持車輛完成實現自動駕駛。

車路協同技術的應用場景

智能交通：車路協同技術的應用場景，除了給行駛的車輛提供道路信息外，還可以建立智能交通體系，給予交通管理了解道路運行情況，進行動態的交通規劃，減少道路擁堵，發現道路破壞情況及時進行保養維護等。

定制化服務：當車輛經過時，會推送該區域通過感知傳感器掃描到的數據到車上，坐在車里，就可以看到周邊區域的一起交通事故實時結果或者風景等。想象一個場景，感知傳感器掃描到前方路口的一起交通事故，推送到車上后，你點擊該實時推送消息，就可以查看該路況傳感器掃描到影像，看到交通事故處理的實況。

車路協同技術的進展和難點

車輛協同技術目前進展：①在封閉園區或者礦區，已經有多家企業發布了不同水平的產品，但尚未形成規模 ②公交車輛：與路口交通燈進行信息交互，形成公交車輛的道路優先通行、準確預測到站等功能，這個在很多地方都已經有類似推廣 ③高速公路上已經進行示范性道路建設，但目前未大規模推廣。

技術難點：①車端如何使用路端信號②路端信號如何做到實時、準確③高速公路實現了，普通道路、小區道路實現也是問題④車端開始配置激光雷達，對路測的感知更加準確，對路端的依賴減少，路端的信號重要性會下降

商業模式難點：①目前車路協同技術尚處于市場初級階段，道路建設方投資建設了路端設備，后續如何通過路端設備進行收費盈利，目前還沒有探索到合適的模式，這就導致道路建設方投資建設的積極性不足 ②后續運營存在困難，部署在路側的設備，過幾年就得更新換代，就像現在4G基站到5G基站更換一樣，隨著技術進步，需要不斷更新升級，而且這種升級是大規模的，需要耗費大量的費用和周期。

車路協同技術的發展展望

隨著車輛不斷的智能化和網聯化，對路側設備的互聯需求會越來越大，完全依賴車輛實現自動駕駛存在很大的難度，自動駕駛90%會依賴智能車本身，而剩下的10%就可以通過路側的感知數據提供輔助，這個也有利于降低對于車端大算力的需求，減輕云端計算和傳輸的延時影響，對于實現完全自動駕駛會起到畫龍點睛的作用。

道路的智能化也符合萬物互聯的大趨勢，在道路基礎設施建設好后，道路的智能化程度肯定會越來越高，路側設備的部署的需求會越來越多。

車路協同技術目前還出在發展的初級階段，但在萬物互聯和數字化的大趨勢下，必將在未來幾年迎來高速的發展。

車路協同技術的應用場景，不會用在目前火熱的自動駕駛，還會拓展出越來越多的場景：智能交通、定制化服務等等。

在不同應用場景下，探索出一個合適的價值鏈，形成一種新的商業模式是車路協同技術發展的關鍵。

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