自动驾驶技术是影响未来汽车产业发展的重要因素。随着自动驾驶技术的成熟和商业化的加速，汽车将不再是从属于人的驾驶工具，车的核心价值部件由体现动力和操作系统的传动系统转向体现自动驾驶水平的智能软件系统和处理芯片，驾驶员的双手、双脚、双眼将被解放，出行过程中的娱乐、社交、消费场景被彻底打开，开辟万亿级市场。车路协同自动驾驶作为一系列先进信息通信、互联网等多个领域技术的集大成者，在高等级智能道路的加持下，将成为建设新型智慧城市以及新一轮科技创新和产业竞争的高地。

        自动驾驶目前有单车智能自动驾驶（Autonomous Driving，AD）和车路协同自动驾驶（Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICAD）两种技术路线。其中AD主要依靠车辆自身的视觉、激光雷达等传感器、计算单元、线控系统进行环境感知、计算决策和控制执行。VICAD在AD的基础上，通过先进的车、道路感知和定位设备（如摄像头、雷达等）对道路交通环境进行实时高精度感知定位，按照约定协议进行数据交互，实现车与车、车与路、车与人之间不同程度的信息交互共享（网络互联化），并涵盖不同程度的车辆自动化驾驶（车辆自动化），以及考虑车辆与道路之间协同优化问题（系统集成化）。通过车辆自动化、网络互联化和系统集成化，最终构建一个车路协同自动驾驶系统。VICAD不仅可以提供更安全、更舒适、更节能、更环保的驾驶方式，还是城市智能交通系统的重要环节，也是构建新型智慧城市的核心要素。
        VICAD是AD的高级发展状态，是一个循序渐进的由低到高的发展过程。清华大学智能产业研究院、百度Apollo发布的《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》白皮书认为，其可以分为三个发展阶段。第一阶段是信息交互协同，实现车辆与道路的信息交互与共享；第二阶段是协同感知，在第一阶段的基础上，发挥路侧的感知定位优势，与车辆进行协同感知定位；第三阶段是车辆与道路可实现协同决策与控制功能，能够保证车辆在所有道路环境下都能实现高等级自动驾驶。
        我国VICAD研究和发展迅速，第一阶段VICAD已在多个城市开展规模性测试验证和先导示范，并逐步开展商业化运营先行先试；第二阶段VICAD也在部分城市进行了建设部署和测试试验，道路的协同感知能力得到了充分验证，部分场景下基础设施的协调和控制也得到了探索。
        我国诸多企业正在大力发展车路协同自动驾驶。中智行在车路协同自动驾驶方面走在行业前列。通过车、路双智升维融合，其在全球范围内打造了基于车路协同的高级别自动驾驶方案，以路为主、车为辅，整体实现降本增效，更快实现规模应用。
        蘑菇车联是较早完成“车路云一体化”方案验证的自动驾驶企业之一，CTO郭杏荣此前曾表示，通过对云端数据的融合计算，实现大范围智能预测和调度，为自动驾驶车辆提供大范围预警，车、路、云三方配合能够确保更加安全的自动驾驶落地。
        为了尽早实现自动驾驶规模商业化落地，需要针对车路协同深度融合系统进一步开展深入研发测试，加快建设部署高等级智能道路，在保障自动驾驶安全运行和快速规模商业化落地的同时，为智能交通、智慧出行和智慧城市建设提供高维数据，带来更多新智能应用。         当下，汽车产业正在经历一场深刻的变革，电动化、智能化、网联化和共享化成为未来汽车产业发展的主要趋势。清华大学讲席教授张亚勤表示：“一方面，能源消耗、环境保护、供需失衡、交通拥堵和行车安全给汽车产业可持续发展带来的挑战与日俱增，要求汽车行业必须把握新机遇提供全新解决方案。另一方面，新一轮科技革命推动科技公司、创业公司及新型模式运营公司等外部力量加速跨界进入汽车领域，汽车的产品属性、产业价值链和生态结构都将完全不同。”
        《“十四五”国家信息化规划》指出，要加快智能网联汽车道路基础设施建设、5G-V2X车联网示范网络建设，提升车载智能设备、道路基础设施和智能管控设施的“人、车、路、云、网”协同能力，实现L3级以上高级自动驾驶应用。
        《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》白皮书认为，时下，单车智能自动驾驶规模商业化落地面临较大挑战，而车路协同自动驾驶可以解决自动驾驶安全、ODD限制、经济性等一系列问题，助力自动驾驶车辆在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级，加速自动驾驶应用成熟落地，是未来自动驾驶发展的必然选择。
        白皮书特别指出，在此过程中，高等级智能道路是发展车路协同自动驾驶的一大刚需。不同等级智能驾驶汽车需要不同能力等级的道路支撑，以实现车路协同自动驾驶的规模商业化落地。         目前，虽然车路协同自动驾驶已成为我国发展高等级自动驾驶的明确技术路线，但不同等级的自动驾驶车辆要实现规模商业化落地，对道路的能力有着不同要求。其中，L4和L5级别车辆只需要较低能力的道路即可实现，而L2、L3等级的车辆要想实现规模商业化应用，则需要较高能力的智能道路为自动驾驶车辆提供支撑。
        我国公路数量庞大，需要分级规划建设。数据显示，截至2020年末，我国公路总里程约为519.81万公里，高速公路里程约为16.10万公里，高速公路里程数居世界第一。要将如此庞大的公路体系建设成为智能化公路，需要一个合理的建设规划与技术路径。公路智能化建设不是一蹴而就的，各地公路的自身条件不同，对智能化的需求也不相同。白皮书认为，我国智能道路的建设应兼顾各地公路不同的功能需求，将智能公路的智能化等级进行划分，不同公路采用不同的智能化等级进行规划与建设。
        从服务于不同等级自动驾驶车辆规模商业化落地的角度而言，白皮书认为，接下来需要加大力度建设具备协同感知（全量高精度协同感知）、协同决策、协同控制能力的智能化道路，部署建设配套智能设施（感知设施、计算设施、通信设施、定位设施等）和云计算网络（MEC、区域云或中心云），从而全面支撑车路协同自动驾驶技术演进、规模化测试验证和商业化落地。
        建设高等级智能道路、大力发展车路协同自动驾驶、构建安全便捷高效的智能化出行服务体系，是建设现代化经济体系的内在需要，也是全面建成社会主义现代化强国的有力支撑。
        车路协同自动驾驶规模商业化落地是一个循序渐进、由局部到全面逐渐发展的过程。首先，需要实现关键技术突破，如VICAD系统、车路高效通信、云控平台等；其次，智能车辆的渗透率和智能道路覆盖率需要达到一定水平；最后，需要在政策法规和标准方面提供足够的保障和支持。
在政策法规层面，国家和地方已出台了关于自动驾驶的道路测试管理规定，在一定程度上推动了全国范围内自动驾驶公开道路测试进程，加快了自动驾驶应用的步伐。在标准层面，工业和信息化部、国家标准化管理委员会、交通运输部、公安部归口管理的相关标准化组织已经牵头制定了不少自动驾驶、智能网联、车路协同相关的技术标准，但是道路基础设施、云控基础平台、功能安全和预期功能安全等车路协同自动驾驶核心技术标准仍需要加快研制，汽车、信息通信、交通、安全等行业标准组织间也需要加强有效协同，尽快构建完善车路协同自动驾驶标准法规体系。         部署建设高等级智能道路具有显著经济性，不仅可以满足车路协同自动驾驶车辆规模商业化落地的发展需求，也可以解决低等级自动驾驶和车联网的发展问题，支撑开展智能交通、智能交管、智能高速、智慧出行服务，开展新型智慧城市建设。
        公安部统计数据显示，截至2020年末，全国汽车保有量达2.81亿辆。白皮书认为，结合公路总里程数据，可推算只要在每辆汽车上节省1.98万元的成本，就可以在每公里的道路上投入100万元用于智能化改造。而且随着车路协同自动驾驶大规模落地，可以预测每公里智能化道路的升级改造成本会低于100万元。
        以北京市为例，只要在每辆车上节省2000元的成本，就可以在每公里的道路上投入约50万元和每个路口投入81.84万元进行智能化设备升级改造。
        从宏观角度而言，部署建设高等级智能道路有两大优点。一是避免重复投资建设。高等级智能道路具有全量高精度感知识别能力，可以充分发挥道路系统和设备设施的优势，研究提供交通监控执法、舆情监控、公共安全管理等能力，为交通、公安、城建等多个政府部门提供基础数据和基础能力服务，实现设备设施的最大化利用，避免重复投资建设和设备浪费。二是允许探索更多服务模式和商业模式。高等级智能道路具备车辆、道路、行人、云端高维数据的汇聚和实时处理分析能力，除服务于车路协同自动驾驶外，还可以不断探索开展更多商业化运营服务创新，比如智慧交管服务、城市智慧出行、车辆安全管理等，通过各类服务为高等级智能道路带来盈利，最大限度发挥智能道路价值。         高等级智能道路是未来智慧城市建设的重要基础设施，是构建数字孪生城市的关键基础，通过道路全息感知、边云智能决策等手段，能够实现物与物、物与人、物与网络、人与人之间的泛在连接，可以提升传统基础设施的建设质量、运行效率、服务水平和管理水平，解决城市供需平衡面临的一系列突出问题，助力城市高质量发展。
        通过智能道路构建城市全面感知体系，提升城市安全管理水平。接下来，在智能道路建设的基础上，通过智能道路实现对城市的全面感知（智能化）、态势监测（可视化）、事件预警（可控化），提高城市综合治理和安全管理能力。
        智能道路支撑构建节能环保体系，助力实现“双碳”目标。通过建设高等级智能道路对构建节能环保新型智慧城市具有极大的促进作用，例如通过道路智能化实现设备复用，避免重复建设，节约政府财政支出，节省电力能源等。
        随着高等级智能道路的全面感知能力、大数据汇聚处理能力、车路协同服务能力等得到深度利用，一站式出行将成为可能，便捷换乘、便捷支付、共享出行将在不久的将来成为现实。         美国、欧洲和日本等主要发达国家和地区在发展单车智能自动驾驶的同时，对车路协同自动驾驶也给予了高度关注，在政策法规、技术研发、示范应用等方面开展了一系列创新探索。
        美国在保持单车智能自动驾驶领先优势的基础上，开始重视车路协同自动驾驶技术研究、测试验证和商业化探索。美国自动驾驶目前还是以单车智能自动驾驶为主，为保持自动驾驶的全球领先地位，美国交通部（DOT）连续发布《自动驾驶战略V1.0—V4.0》《智能交通系统战略计划（2010—2014）、（2015—2019）、（2020—2025）》等顶层规划，支持开展自动驾驶技术研究、测试验证和商业化探索。同时，美国也开始重视发展车路协同自动驾驶，提出了网联自动驾驶（CAV）的概念，美国联邦公路管理局（FHWA）开发了CARMA平台和CARMA云，以支持协同驾驶自动化（CDA）的研究和开发；美国联邦通信委员会（FCC）为C-V2X分配了5.905GHz~5.925GHz专用频谱，并把5.895GHz~5.905GHz频段的10MHz从DSRC转给C-V2X。在车辆与智能交通系统深度融合方面，由DOT主导的美国国家ITS参考架构ARCIT已经演进到9.0版本，考虑了车路协同自动驾驶。
        欧洲在发展单车智能自动驾驶的同时，高度重视单车智能与车路协同自动驾驶协同发展。欧盟道路运输研究咨询委员会（ERTRAC）在2019年发布了《Connect-ed Automated Driving Roadmap》，提出的目标是：2022年网联自动驾驶实现与大数据可信平台开放数据交互；2025年下一代V2X提升L4自动驾驶能力。为推进车路协同落地，ERTRAC明确提出了ISAD（Infrastructure Support levels for Automated Driving），对道路基础设施进行了等级划分，支持自动驾驶发展。
        日本车路协同基础设施优势较强。日本在车路协同方面，2007年就完成了Smartway东京地区部分公路的试验，2009年完成大规模测试和推广应用。2011年，基于Smartway项目发展的ITS Sport System在全日本高速公路上开始安装使用，已经在全国安装了1600个ITS Sport System路侧设备，城际高速公路安装间隔为10至15公里，城市高速公路安装间隔约为4公里。ITS Sport System为智能车路提供了自适应巡航、安全行驶、盲区检测、道路汇集援助、电子付费等服务，这些道路基础设施为发展车路协同自动驾驶提供了良好基础。