成都天府大道南段東，自動駕駛汽車已在路上。

兩周前，成都宣布指定成都高新區、龍泉驿區約50公裡公共道路作為成都市智能網聯汽車測試道路。再往前兩周，12台測試車輛剛剛獲得了成都首批智能網聯汽車道路測試車輛行駛号牌。

成都新川創新科技園附近路段停放的自動駕駛測試車

開放道路測試，被認為是自動駕駛汽車發展的關鍵一步。今年全國兩會上，百度董事長兼首席執行官李彥宏更是直言，我國自動駕駛已進入落地關鍵期，“需要進一步突破與技術、産業發展不相适應的政策瓶頸，激發自動駕駛領域創新能力”。

發展的主動權，已經交到了城市手中。于是，搭建一張“自動駕駛汽車開放網絡”勢在必行。當前，地方政府探索自動駕駛測試場景的積極性更高、步伐更快，它們的角逐，拉開了智能網聯汽車的大幕。

01、突破政策

幾天前，在成都高新區新川國際會客廳門前，我們與一輛自動駕駛汽車“偶遇”。

它的外觀與普通車輛無異，隻是車身布有藍色圓形柱狀物和黑色小方塊——這些傳感器被稱為智能網聯汽車的“眼睛”，将替代人，完成對周圍環境的感知。

無人駕駛公交車

據成都高新區電子信息産業發展有限公司成都5G智慧城智能駕駛項目經理譚欣介紹，它們是四川首批“上牌”的自動駕駛汽車。

“上牌”之前，車輛在中德智能網聯汽車臨時封閉測試場進行了模拟場景實車測試，并通過成都市智能網聯汽車道路測試專家組評審。

而此次成都選定的測試道路，是由區（市）縣政府發起測試道路開放申請，再經成都市智能網聯汽車道路測試專家委員會評審，市公安交管局、市經信局、市交通運輸局聯合會審通過的。

劃重點——在車輛準備和道路選擇上，市級政府部門主要承擔了“評審”功能，而區（市）縣政府具備較大自主權。

譚欣提到，此次“上牌”的車輛包括4輛純電動城市客車、8輛純電動轎車，需盡可能貼近現實的社會公開道路，且道路種類豐富、通行條件較好，更加真實地開展L4級自動駕駛測試（即高度自動駕駛，能夠實現駕駛全程無需駕駛員任何操作），所以最終選擇了新川附近的路段。

此前，深圳、北京、上海、廣州已于近年内陸續開放自動駕駛車牌和測試道路。去年，成都曾派專題調研組前往深圳考察人工智能。

随着開放自動駕駛測試路段的城市越來越多，業界的共識是，拉開差距的關鍵，将是對開放界限的把握。2021年10月，位于北京經濟技術開發區的北京市智能網聯汽車政策先行區允許在特定條件下進行主駕無人道路測試。另據消息顯示，《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例（征求意見稿）》已經過“三審”，有望于今年内出爐。

今年全國兩會上，全國政協委員、百度董事長兼首席執行官李彥宏也提到，當前，我國自動駕駛已進入落地關鍵期，技術已并跑乃至領跑全球，但我國高等級自動駕駛汽車發展仍面臨不能入市、不能上牌、不能運營收費、事故責任難認定等諸多問題，需要進一步突破與技術、産業發展不相适應的政策瓶頸，激發自動駕駛領域創新能力。

但即使再艱難，也要有人去突破。譚欣表示，“對城市和企業來說，每一項政策落地，都将是管理智慧與創新的突破。”

02、長期測試

成都首批“上牌”的自動駕駛汽車，還有一個共同點：都是基于百度Apollo（阿波羅）自動駕駛平台開發完成。

紅星新聞注意到，此前，搭載Apollo平台的自動駕駛車輛，已經在深圳、北京、廣州、上海等城市的測試道路上行駛。

百度智能交通四川業務部副總經理杜雨提到，公司對成都開放測試路段期待已久。目前，自動駕駛的技術問題并未面臨巨大瓶頸，“更重要的是有沒有更多場景，去驗證車輛在實際道路上自動駕駛的能力”。

比如，目前Apollo平台已具備在不同道路上自動駕駛的能力，包括主路、輔路、十字路口、丁字路口等，但系統仍然需要不斷地進行深度學習、疊代更新。

杜雨解釋稱，每個城市、甚至每個區的路況都有所不同。城市道路中，紅綠燈十字路口的路況十分複雜，包括紅綠燈的識别、不同車輛狀态的識别等等。

這也意味着，即使各地區自動駕駛的政策推進進度不同，但長期不斷的測試依舊是一項必須完成的任務。

用業内說法來看，路測相當于向系統“喂”數據，通過采集足夠多的道路樣本不斷訓練優化算法，最終形成完備的無人駕駛決策系統。

此外，載人與否也相當關鍵。

“目前我們進行的是車路協同不載人測試，待每輛車完成不低于1000公裡的測試裡程後，伴随政策疊代更新與支持，就可以開展載人測試。”譚欣透露，這也意味着，未來車内将不會設有安全員，在新川國際會客廳内的“5G雲代駕艙”，系統就可以支持安全員遠程接管車輛。

新川國際會客廳内的“5G雲代駕艙”

03、車路協同

自動駕駛的另一個關鍵點，是城市道路改造。

紅星新聞了解到，此次測試路段進行了智慧化改造，目前已在35個路口完成改造工作，部署了交通信号采集設備以及激光雷達、AI攝像機、邊緣計算節點等。

路口改造信息

“通過路側感知設備對路口的交通數據進行采集，經邊緣計算單元處理後，系統會實時地将路口和測試片區道路情況反饋到無人駕駛車輛，進而提供更高的行駛安全保障。”譚欣說。

這種模式被稱作“車路協同”——依托于車聯網發展，就是在車輛智能化之外，再在道路兩側安裝傳感器及其他數據處理設備。杜雨舉例稱，一個十字路口，因為可能會存在大型車輛擋在自動駕駛車輛前面的情況，對車輛傳感器造成盲點，“如果路側安裝了高位傳感裝置，就能輔助自動駕駛車輛掌握超視距的道路情況，從而作出更精準的駕駛判斷”。

他還提到，未來通過路側設備采集的道路數據可以共享給所有自動駕駛車輛，這将降低單車智能對車載傳感器種類和數量的依賴，從而降低單車制造成本，有利于進行商業化的推廣。

“我國智能汽車發展的技術路徑有所不同，國外主要采用的是單車智能系統，我國則強調車路協同。”西華大學汽車與交通學院副教授孔令安告訴紅星新聞。這意味着，除了車輛本身的智能系統之外，還需要對道路進行改造，安裝各種信号傳感器，依托互聯網向車輛實時反饋各種道路信息。

但西華大學汽車與交通學院院長彭憶強也強調，這涉及到城市基礎設施的大面積改造，考驗着城市發展智能汽車的決心。比如，此次成都部分測試路段進行的智慧化改造大多由企業自行完成，“但是基礎設施的建設應用一定将面向整個社會，未來我們仍然需要找到更優的成本。”

對此，蘑菇車聯CTO郭杏榮曾表示，“自動駕駛領域的企業，應不僅僅作為技術的提供商，更應該深度參與到城市智慧交通的規劃、建設，提供成套的解決方案，甚至要參與到城市公共服務的運營裡來”。

這指向了城市和企業合作。

按照規劃發展路線，智能路側的發展分為智慧基礎設施、智慧系統平台、智慧信息服務、智慧路産管理、智慧交通管控、智慧輔助決策等。其中智慧基礎設施建設作為發展重點，需要先行部署。多種類型企業的自帶天然優勢，也已涉足于此。比如，千萬科技能夠提供“智慧公路解決方案”；Apollo也在路側感知傳感器方案、算法、V2X終端硬件及軟件方面均有布局。

“車路協同歸根結底，是一場關于協同的挑戰。”億歐汽車曾預測，随着産業鍊上各方技術逐漸成熟和标準、法規的日趨完善，車路協同将迎來一場“中國式”的發展——以政府為主導，在各方企業的協同下共同實現更智慧的交通出行。

紅星新聞記者 鄒悅

編輯 譚王雨

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