車路協(xié)同作為一個復雜的系統(tǒng)工程，其核心在于打破車輛的“信息孤島”，通過路側(cè)設備與車載終端的高頻互動，實現(xiàn)超越單車感知的全局視角。

從技術架構(gòu)上看，它主要依賴于車載單元、路側(cè)單元、通信網(wǎng)絡以及云控平臺等關鍵部分的深度融合，能夠顯著提升交通效率并降低事故率。

但在實際應用中，我們發(fā)現(xiàn)車路協(xié)同目前主要活躍在港口、礦區(qū)或特定的物流園區(qū)等限定區(qū)域，而在復雜的城市公開道路上，車路協(xié)同的普及依然面臨著重重阻礙。

限定區(qū)域的確定性與技術閉環(huán)

港口等限定區(qū)域之所以能夠成為車路協(xié)同的先行區(qū)，主要原因在于其環(huán)境的高度可控性。在封閉的港口內(nèi)部，車輛的行駛路線一般是預設好的，且作業(yè)流程高度標準化。

相比于城市街道上隨時可能出現(xiàn)的逆行車輛、突然橫穿馬路的行人和不可預測的小型動物，港口內(nèi)的交通參與者主要是標準化的集裝箱卡車或自動導引車。

這種簡化的物理環(huán)境極大地降低了系統(tǒng)感知的難度。在這些場景中，路側(cè)單元可以以極高的密度部署在關鍵節(jié)點，利用高清攝像頭和激光雷達可對局部區(qū)域進行全方位覆蓋。

這種“上帝視角”能有效解決集裝箱堆場中常見的視線遮擋問題，通過路側(cè)傳感器的“補盲”，車輛能夠提前獲知轉(zhuǎn)角處的實時狀況，從而實現(xiàn)更流暢的加減速控制。

其實現(xiàn)在在港口等限定區(qū)域的車路協(xié)同已經(jīng)進入了協(xié)同決策甚至協(xié)同控制的階段。在這些區(qū)域，路側(cè)設備采集到的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過邊緣計算平臺的實時處理，能夠直接生成具體的行駛建議下發(fā)給車輛。

由于車輛在港口內(nèi)的行駛速度相對較低，一般保持在每小時20到30公里，這為系統(tǒng)留出了充足的計算和反應時間。同時，港口作業(yè)車輛一般采用統(tǒng)一的線控底盤和電子電氣架構(gòu)，這使得路側(cè)發(fā)出的控制指令能夠被車輛執(zhí)行機構(gòu)精準執(zhí)行。

在這種模式下，路側(cè)設施不僅是感知能力的延伸，更是車輛決策邏輯的一部分，形成了從感知到?jīng)Q策再到控制的完整閉環(huán)。

之所以車路協(xié)同可以應用在港口這類的限定區(qū)域，是因為這些區(qū)域具有明確的商業(yè)閉環(huán)邏輯。港口等限定區(qū)域的運營方作為投資主體，同時也是技術應用的直接收益者。通過車路協(xié)同實現(xiàn)無人化裝卸和水平運輸，可以顯著減少人力成本，提高全天候作業(yè)能力，并降低安全事故造成的經(jīng)濟損失。

這種權(quán)責利高度對等的結(jié)構(gòu)，使得港口等限定區(qū)域的主體有動力投入高昂的建設成本來完善基礎設施。

此外，這些區(qū)域的通信環(huán)境相對純粹，可以采用私有化部署的專有網(wǎng)絡，避免了公共基站信號擁堵帶來的數(shù)據(jù)丟包或延遲波動，保證了數(shù)據(jù)交互在毫秒級范圍內(nèi)的穩(wěn)定性。

公開道路的長尾困境與感知鴻溝

一旦車路協(xié)同試圖走出封閉區(qū)域，進入復雜的城市公開道路，其面臨的技術挑戰(zhàn)便會呈幾何倍數(shù)增長。

公開道路最顯著的特征就是“長尾效應”，即雖然絕大多數(shù)駕駛場景是常規(guī)的，但那些發(fā)生概率極低、種類極其繁多的極端工況才是決定自動駕駛安全性的關鍵。

路側(cè)設施雖然能提供額外的感知數(shù)據(jù)，但如何在高速行駛中處理這些海量信息，并將其與車載傳感器的數(shù)據(jù)實時融合，是一個極具挑戰(zhàn)性的技術難題。

在城市路口，路側(cè)單元可能同時監(jiān)測到數(shù)百個動態(tài)目標，系統(tǒng)必須在毫秒內(nèi)判斷哪些目標對本車有潛在威脅，并排除掉背景噪聲。

在技術實現(xiàn)上，公開道路對數(shù)據(jù)交互的精度和同步性要求近乎苛刻。根據(jù)現(xiàn)行的技術規(guī)范，路側(cè)設施與云控平臺之間的數(shù)據(jù)交互需要滿足特定的頻率和精度。

如路側(cè)感知對象的數(shù)據(jù)上報通常要求不低于10Hz的定頻，而軌跡位置的精度往往要求控制在0.2米以內(nèi)。但在公開道路上，由于地理環(huán)境復雜，GPS信號可能在樓宇間產(chǎn)生多徑效應，導致路側(cè)設備與車載終端在坐標系對齊上出現(xiàn)細微偏差。

如果兩者的空間定位不能達到高度同步，系統(tǒng)就可能出現(xiàn)“虛影”或?qū)φ系K物位置的誤判，這種不確定性反而會干擾車輛的正常行駛決策。

通信延遲在高速場景下更是致命的。盡管5G技術提供了高帶寬，但在跨基站切換或網(wǎng)絡高峰期，信道的時延和抖動依然難以避免。在每小時100公里的速度下，100毫秒的延遲意味著車輛已經(jīng)行駛了近3米。

車路協(xié)同的初衷是讓路告訴車“看不見的風險”，但如果路側(cè)指令下發(fā)的時間點出現(xiàn)了微小偏差，車輛就無法在最佳時機做出反應。

此外，公開道路上的環(huán)境干擾極大，復雜的電磁環(huán)境、惡劣的天氣條件（如暴雨、濃霧）都會降低路側(cè)傳感器的可靠性，使得系統(tǒng)在最需要輔助的時候反而無法提供有效的支撐。

這種感知的局限性還體現(xiàn)在基礎設施的覆蓋均勻性上。限定區(qū)域可以實現(xiàn)全方位的監(jiān)控覆蓋，但在城市交通網(wǎng)和高速公路網(wǎng)中，實現(xiàn)無死角的智能覆蓋需要非常大的資金投入。

在路側(cè)設施尚未普及的階段，車輛無法在所有路段都依賴協(xié)同信號。這種“間歇式”的協(xié)同感知要求車輛必須具備極強的單車智能作為保底，既然單車智能已經(jīng)足夠強大，車路協(xié)同在很多開發(fā)者眼中就變成了“錦上添花”而不是“雪中送炭”，這種技術定位的尷尬進一步限制了其在公開道路上的落地速度。

法律責任與社會倫理的平衡

在技術壁壘之外，法律責任的界定是車路協(xié)同在公開道路大規(guī)模應用的另一個“攔路虎”。在限定區(qū)域內(nèi)，事故的責任方通常相對明確，可以歸結(jié)為車輛硬件故障或系統(tǒng)軟件缺陷，且運營方內(nèi)部可以通過協(xié)議進行損失分擔。

但在公開道路上，車路協(xié)同涉及的主體包括了汽車制造商、系統(tǒng)開發(fā)商、通信運營商、路側(cè)設施維護方以及人類駕駛員。這種多主體的參與使得事故后的因果關系鏈條變得異常復雜。

當前的交通法律框架是基于“人類駕駛員是第一責任人”建立的。如果一輛處于車路協(xié)同狀態(tài)的自動駕駛汽車發(fā)生了碰撞，判定過錯的過程將異常艱難。

假設事故是由于路側(cè)單元給出了一個錯誤的“前方無車”信號，導致車輛在路口加速撞上了違章車輛，那么法律應該懲罰車輛生產(chǎn)商，還是路側(cè)設施的運營單位？

目前的司法實踐中，這種因技術故障產(chǎn)生的連帶責任往往缺乏明確的法律依據(jù)。如果規(guī)定自動駕駛汽車無償獲取路側(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的提供方可以免于承擔準確性責任，但這又會導致車企不敢將路側(cè)信號作為核心控制依據(jù)，從而使得車路協(xié)同退化為單純的預警系統(tǒng)。

保險體系的缺失也使得車路協(xié)同的應用無法閉環(huán)�，F(xiàn)有的車險理賠邏輯無法覆蓋“云端錯誤”或“路端失效”導致的損失。如果保險公司無法對路側(cè)設施的技術風險進行精算定費，那么大規(guī)模推廣車路協(xié)同就意味著巨大的不確定法律風險。

此外，數(shù)據(jù)隱私和網(wǎng)絡安全也是車路協(xié)同普及關注的焦點。車路協(xié)同需要實時采集大量的交通流信息，其中可能包含行人的特征、車輛的行駛軌跡等敏感數(shù)據(jù)。

在公開道路上，這些數(shù)據(jù)的收集、傳輸和存儲如何做到合規(guī)，如何防止系統(tǒng)被黑客攻擊從而導致大規(guī)模的交通癱瘓等都尚未達成共識。

這種責任劃分的復雜性還延伸到了事故調(diào)查的技術難度上。為了公平定責，系統(tǒng)需要記錄海量的傳感器數(shù)據(jù)，即所謂的“黑匣子”機制。

然而，公開道路上的數(shù)據(jù)量是限定區(qū)域的千萬倍，如何從海量的比特流中還原事故發(fā)生的真實邏輯，并證明是哪個環(huán)節(jié)出現(xiàn)了微秒級的邏輯失效，需要建立一套極其專業(yè)且中立的技術仲裁體系。

在沒有建立起這種體系之前，各參與方都會出于避險考慮，傾向于在限定區(qū)域內(nèi)進行小范圍的試點，而不是在公開道路上應用。

經(jīng)濟杠桿的制約與行業(yè)協(xié)同的瓶頸

從經(jīng)濟投入產(chǎn)出比的角度分析，車路協(xié)同在公開道路的普及面臨著巨大的成本支出。港口等特定區(qū)域的建設投入能夠通過提升作業(yè)效率、減少人力成本在數(shù)年內(nèi)收回成本，且覆蓋范圍有限，總額可控。

但對于城市交通而言，基礎設施的智能化改造成本極其高昂。一條具備高等級車路協(xié)同能力的智慧高速公路，需要布設光纖網(wǎng)絡、毫米波雷達、高精攝像頭以及高密度的RSU，每公里的造價可能達到數(shù)百萬甚至更高。在全國范圍內(nèi)進行這種密度的覆蓋，對于財政投入和運營維護來說都是巨大的壓力。

除了基礎設施的建設成本，車載終端的滲透率不足也是一個嚴重的制約因素。這形成了一個“先有雞還是先有蛋”的問題，如果路側(cè)設施不完備，車主就沒有動力購買昂貴的車聯(lián)網(wǎng)模塊；而如果路面上的智能車輛不足，昂貴的路側(cè)設備就會處于閑置狀態(tài)，無法發(fā)揮規(guī)模效應。

我國雖然智能駕駛乘用車的滲透率在快速提升，但真正具備完善V2X通信能力的車輛比例依然偏低。這種軟硬件裝配的錯位，導致了車路協(xié)同的整體社會效益在現(xiàn)階段并不明顯。

跨行業(yè)的標準化協(xié)作也是一個長期存在的瓶頸。車路協(xié)同的落地需要汽車、通信、交通管理、測繪等多個行業(yè)的深度跨界合作。每一個行業(yè)都有自己的標準體系和利益訴求。

交通部門關注的是道路的安全與暢通，而車企關注的是車輛的駕駛體驗和系統(tǒng)獨特性。在數(shù)據(jù)共享機制上，如何打破行業(yè)壁壘，建立統(tǒng)一的云控平臺接口規(guī)范，實現(xiàn)跨區(qū)域、跨品牌的兼容互通，目前還處于初級階段。

一個城市建設的路側(cè)系統(tǒng)如果不能服務于所有品牌的智能汽車，那么這種基礎設施的社會價值就會大打折扣。

最后的話

車路協(xié)同作為自動駕駛誕生初期被提及，并被大家廣泛討論的一個方向，在單車智能普及的當下，似乎失去了實用性，但在限定區(qū)域，車路協(xié)同依舊有自己的用武之地。智駕最前沿以為，車路協(xié)同未來或許會在限定場景中探索出更多的可能，但自動駕駛的最終技術路線，終將是單車智能。

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       原文標題 : 車路協(xié)同為什么只能用于限定區(qū)域？