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6月24日消息，清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo共同推出全球首份车路协同技术创新白皮书《面向无人驾驶的车路协同关键技术与展望》（以下称“白皮书”）。据悉，该白皮书的发布旨在为车路协同前沿技术创新提供坚实理论支撑，也为无人驾驶规模商业化落地带来破局之道。
白皮书指出，目前无人驾驶存在单车智能无人驾驶（Autonomous Driving，AD）和车路协同无人驾驶（Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICDA）两种技术路线。车路协同是单车智能的高级发展形式，能让无人驾驶行车更安全、行驶范围更广泛、落地更经济。车路协同像是路灯，而单车智能就像车灯，在两者协同作用下，无人驾驶规模化商业落地门槛能够大幅度的降低，加速单体智能向协同智能的转变。因此无人驾驶的规模化落地一定需要车路协同。
对此，清华大学讲席教授、智能产业研究院院长张亚勤表示：“车路协同作为贯穿新基建多个领域的重要产业，不仅是实现智慧交通、打造交通强国的重要桥梁，更能帮助城市规划建设者做好城市管理，合理规划道路，提升交通效率，最终让人们享受到便捷、安全、高效的出行服务。”
据百度智能交通产品研发总经理陶吉介绍，车路协同无人驾驶在安全性、运行设计范围（ODD）和经济性上都有不可比拟的核心优势。
首先，基于车路协同的预期功能（SOTIF）能提升无人驾驶安全。以往在极端天气、不利照明、物体遮挡等情况下，单车智能的感知、预测能力面临严峻挑战。而车路协同可弥补车端感知不足，有效扩大单车智能的安全范围。
其次，车路协同能够扩展无人驾驶ODD（车辆运行设计域）。一般而言，受天气、行驶区域、时段、速度等因素限制，单车智能能够感知和应对的驾驶场景有限。而路侧的协同感知能够扩展车辆的感知范围、能力和场景，从而扩展单车的运行设计域（ODD），逐步提升无人驾驶的点到点能力。
此外，在系统配置上，单车智能除了要投入高昂传感器、算力设备之外，还需要一套等效的冗余子系统。而车路协同提供的路侧设备感知冗余，不仅复用率高避免重复建设，还能实现成本分摊。因此，在同等无人驾驶安全前提下，车路协同可以大范围实施部署，促进无人驾驶规模商业化的早日实现。
据介绍，当下汽车智能化水平不一，因而对智能道路的要求也存在比较大差异。对此，清华大学智能产业研究院与百度Apollo在白皮书中对国内道路现在的状况进行了智能化分级，将道路智能化水平分为C0-C5级6个等级。道路智能化等级越高，对车辆智能化要求也越低，覆盖的智能汽车等级范围也越广。
其中，C4级别道路值得关切。与更高级智能道路相比，C4级智能道路投入产出比更高，其覆盖的智能汽车等级范围从L2+到L5。具体来说，C4级智能道路不仅能为高级无人驾驶车辆提供协同服务，还能让L2+、L3级辅助驾驶车辆具备高级无人驾驶能力，促进无人驾驶规模商业化落地。举个例子，一辆具备辅助驾驶能力的智能汽车经过C4级道路路段，也能变成一辆无人驾驶车辆。
值得一提的是，高级智能化道路除了服务自动驾驶外，还能服务于智慧城市的构建。通过充分的发挥智能道路的全要素高精度感知能力、车路云一体化智能化管控和服务能力，探索开展更多创新应用和创新服务，加快新型智慧城市建设。
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