对于智能汽车，既要思考传统交通事故中安全标准界定的问题，又要思考非传统车辆安全中数据链路的问题。对于车路协同，道路设施的标准化发展可能要比建设聪明的路更重要。在条件不充分的情况下应抓紧开展智能汽车的研发，不错过行业转型机遇。

　　发展车路协同仍存在六个方面的问题

　　第一，车路协同到底要走什么样的技术路线?不管是欧洲还是美国，智能网联汽车做的比较好的企业，如Waymo、特斯拉等基本不依赖基础设施。而Waymo也提到，等不及基础设施较为完备再去研发智能网联汽车。再比如特斯拉在电动化方面领先的并不多，而是在智能化方面有所引领，拉动许多用户需求。而中国到底要走什么样的技术路线，更需要我们去做具体的规划加以落实。

　　第二，道路设施标准化、坚守交通规则和建设聪明的路哪个更重要?我国综合交通长期处于混合交通的状态，在这样的状态下智能网联汽车难以正常应用，所以道路设施的标准化，禁止非机动车使用机动车道，行人守规矩不横穿马路、不翻护栏是智能网联汽车上路应用的最基本条件。如果我国的交通参与者都像一些发达国家中的交通参与者那样守规矩，如特斯拉的智能汽车就能在道路上运行，且事故总数可控，否则在城市道路、乡村道路以及国道上，智能网联汽车难以正常运行。所以道路设施的标准化、坚守道路交通规则要比聪明的路更重要。

　　第三，相对位置精度和绝对位置精度，哪个对于自动驾驶更重要?在地图定位的精度问题上，邬贺铨院士提到1.5米、5米这样的精度，而不是厘米级的精度。厘米级的定位精度不仅需要用高精度的地图来配合，而且除了卫星之外还需要有路面、地基增强等方式才可能实现相对精确的定位，需要企业下很大功夫，且目前的政策法规要求并不完全允许开展高精度地图的测绘。对于自动驾驶，我个人觉得相对精度比绝对精度更重要。

　　第四，车辆的自主感知和网联通信信息的主次关系是什么?在传统车辆的安全问题基本解决后，未来的网联信息介入程度可能为智能网联汽车带来非传统车辆安全的数据链路问题。李克强老师介绍到网联信息有服务类、提醒类和其他几类信息等，而这几类信息的介入是可以接受的;但如果网联信息直接参与了对车辆的控制，这种信息的介入可能不适合。如果信息链路包括各种各样的外部通信、卫星通信的信息接转，再加上V2I、云计算等相对复杂的环节，那么任何一个地方出现漏洞都可能导致车辆受到操控，甚至出现有计划、有组织的不安全事件。如何处理车辆的自主感知和网联通信的关系，值得考虑。

　　第五，发展车路协同的前提，是否需要把所有已知条件都准备充分?如果把跨部门、跨行业的众多条件都准备齐全，才能够开发出理想的智能汽车，这种发展路径并非正确。在这个过程中，或将错失智能汽车上的一些关键技术、关键零部件、关键系统的发展。或者重点发展云计算、路侧装备、高精地图、北斗定位、5G等技术，而不是对智能汽车进行全面的技术研发，会不会错过汽车产业转型过程中所必须做的、必须形成核心竞争力的车辆技术研发机遇?这个问题也没有答案。

　　第六，达到什么样的安全水平才能保障足够的安全?在美国，交通事故死亡的人数是千级别，每年大概有3000多人死于交通事故，而我国每年有6万多人因为交通事故死亡。而超过90%的交通事故是在于驾驶员的问题，其中超过90%是因为驾驶员违章。把交通安全问题的任务交给智能网联汽车来解决，近期可能难以达到理想程度。但如果能解决因驾驶员疲劳驾驶等产生的不必要的交通事故，可大幅度降低交通事故的死亡率、伤亡率，从每年6万人的死亡数降到6000人，甚至更低。尽管无法完全杜绝交通事故，但对人员伤亡减少的作用是否可以接受?达到什么样的安全水平是道路交通参与者认为的足够的安全，是否存在此类评价标准，也是一个值得去思考的问题。

　　以应用场景与经济效益驱动车路协同发展

　　以应用场景带动技术发展。让汽车回归消费品属性，寻找实用的应用场景，真正解决消费者痛点，提升用户满意度，加快落地应用。有了更加智能化的汽车，道路就可以随着智能汽车的需求而持续建设发展。

　　以经济效益带动产业发展。一些国外企业虽然没有推动车辆与基础设施的共同完善发展，但单一方面做的相对成熟，也带来了很大的经济效益。“智能网联汽车要一路下蛋”，每往前推进一步，能够带来经济效益及产业的发展，这条路才会越来越宽，参与者也会越来越多。而非现在就规划了未来的愿景，且需要无数的支撑条件才能完成，那么企业可能都会在等条件，等“谁先有鸡、谁后有蛋”，然后才做这块事情，这样不利于智能网联汽车发展。

　　本文整理自中国汽车技术研究中心有限公司党委委员、副总经理吴志新先生，在6月28日百人会于线上举办的第六期汽车产业形势与政策高端研讨会——“车路协同在中国如何进一步发展”研讨会上的发言内容。