车路协同面临的挑战

任何新技术出现，都会有需要迈的坎，我们称之为技术的改进与升级，只有这样才能不断在场景应用磨合中，与市场需求同步和一致。主要有以下几点：

       其一，***制度与政策标准谨慎制定与技术创新快速的矛盾。也就是说，建设步子迈得太大，技术的天马行空，但***和政策如何合理有效的约束，形成大众遵守的行为规则、追溯体系和***体系是一个复杂又不得不做的***课题。

       其二，***道德问题制约商业化和大规模普及。以往高速公路运营企业主要建设、养护道路设施，出行者通过付费享受通行服务。车路协同阶段会提供新服务，也会有一些新参与单位。比如通信运营商可以赠送手机、赠送后装车载设备，并通过物联网收流量费的方式来获得收益；车载终端公司可以通过人机交互提供出行服务，还可以利用服务区、景区、***公司通过产品推荐、景点推荐，向第三方信息服务商收取相关费用，同时获得用户出行的大数据信息，从而为产品的营销和定制提供大数据决策；***后就是紧急施救服务。未来车路协同商业模式仍需要不断探索，因为高速公路的收费标准很难调整，车路协同如何做到可持续发展是应该思考的问题。

       其三，公共信息安全与公民个人隐私也面临威胁。车路协同技术源于国外，荷兰A58高速公路做了车辆编队行驶和车路协同，基于手机端的车路协同来显示道路上的限速信息，同时也支持自动驾驶，涉及到道德***和隐私的问题在实际项目应用，还是出现不少难解之题。在国内我们如何破局，还得慎行。

       其四，交通管理和服务面临新机遇。这方面的转变有很多，举一例来说明，比如车路协同让交通管理到治理理念上的转变。原有的交通管理信息相对封闭，信息都用于自身的交通管理应用，使用完以后伴随着管理任务的结束就失去了信息应用价值。车路协同下的信息可以用于交通出行者的一些出行服务，比如说交通的疏导、控制，还有事件，这些交通管理信息，就可以转化为服务交通出行者出行的服务信息。另外，伴随着自动驾驶、车联网、网联汽车技术的发展，车载终端的感知能力、智慧化程度越来越高，这些手段也极大的丰富了交通管理信息采集，可以提升城市交通状态精准的认知，进而提升智慧交通的决策，提升交通管理效率，也推动交通的变革。

       其五，对驾驶人员技能重新***。到自动驾驶阶段以后，***考试要求是否要适当进行调整，比如对自动驾驶与酒驾的新认识。

       其六，在技术层面，目前来看端边云的架构比较合适。车路协同主要涉及三个端口：车端、路侧端和云端，其中路侧端和云端因为车路协同环境下计算节点下沉至边缘层（即路侧）的需求而经常被同时提及。再考虑到三个端口间信息传输渠道的重要性，对于车路协同系统平台更完善的拆解方式是以下三个核心组成部分：智能车载系统（车端）、智能路侧系统（路侧端+云端）和通信平台。

       其中，智能车载系统负责车载端的海量数据实时处理和多传感器数据融合，保证车辆在各种复杂的情况下稳定、安全行驶；智能路侧系统负责路况信息搜集与边缘侧计算，完成对路况的数字化感知和就近云端算力部署；通信平台负责提供车-车、车-路间实时传输的信息管道，通过低***、高可靠、快速接入的网络环境，而真实交通场景下，由于参与者数量众多、行人和路况随机性强等特点，车载操作系统必须具备在100毫秒内完成从指令接收、任务运算处理到决策执行的整个过程，要不然，数据采集与分析到处理如果不及时，那车路协同变毫无意义还处处显危机。

       当然，技术层面车路协同面临的问题不止零星半点，也不一一介绍，毕竟这个新技术还在摸着石头过河阶段，看上去很事物，实际建设中困难重重，就好比智能手机，系统开发极为复杂，呈现给用户体验，却是简单***，这也是车路协同需要追求的技术路径。