华为ICT解决方案部副总裁李晋波：车路协同聚焦三大场景，关键是打通车与路的信息壁垒

*华为ICT解决方案部副总裁李晋波

华为“不造车，聚焦ICT技术，帮助车企造好车”这样的一个战略方向，让大家感受到了新的行业的风向。

5月17日，第二届中以科技创新合作论坛在河北廊坊举办，华为ICT解决方案部副总裁李晋波发表了题为《车路协同加速智能网联汽车发展，使能合作式智能交通》的主题演讲。

李晋波提到， 华为不是做应用的公司，我们聚焦的是通信和计算，确实在通信上掌握了最核心的技术。

未来我们期望一横一纵，一方面是做宽，实现前端自动驾驶通行模块，同时后端市场改造营运车辆，我们的想法是to be the best one，产业、商业、技术都能一一探索出来。

P.S 7月13日，在CCF-GAIR 2019 智能交通分会场上，雷锋网新智驾将讨论构建智能交通的核心要素、车路协同、自动驾驶等三个主题展开探讨。

雷锋网 (公众号：雷锋网) 新智驾计划邀请上海市交通委科学技术委员会委员，同济大学博士生导师、同济大学教授马万经；华为物联网解决方案副总裁刘建峰 、四维图新-世纪高通副总裁熊继林、比亚迪研究院院长舒西星、采埃孚（中国）研发负责人綦平、腾讯车联总经理刘昕、阿里巴巴人工智能实验室首席科学家王刚、小鹏自动驾驶负责人吴新宙等超过10位嘉宾与会进行演讲和讨论。

以下是李晋波的演讲全文，雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑：

我今天主要讲的内容是，车路协同如何加速智能网联汽车发展，以及如何形成合作式智能交通发展。

也就是说，智能网联怎么帮助自动驾驶产业往前走，我同时还要关注车外的环境以及车辆本身的发展。

未来道路数字化、自动驾驶协同演进，构建车路协同智能交通，是实现自动驾驶的必经之路。

华为用长期积累的ICT能力，使能智能的车和聪明的路，构建合作式智能交通，减少车路信息不对称，使车路主动双向互动成为标配，成为基层设施，提高效率、改善安全，并向协同式自动驾驶演进，降低单车自动驾驶的成本。

车路协同聚焦三大问题、三类场景

首先，我们要解决什么问题，聚焦什么样的场景。

目前我们整个的交通发展，或者说自动驾驶技术的发展，最重要解决的是两个关键问题，一个是安全问题，一个是交通效率问题。

交通安全是每一个交通人第一要考虑的问题，而效率问题就是如何保证大家出行，以及如何解决大家出行不拥堵的问题。

因此，车路协同主要聚焦三大问题：提升驾驶安全，提高交通效率，加速自动驾驶。

提升 驾驶安全 ：实时车车、车路信息交互，大幅度降低人为因素导致安全事故，提升驾驶安全。

提高 交通效率 ：有序的通行，丰富实时的车路数据互动，大幅提升道路通行率。

加速 自动驾驶 ：降低单车智能成本以及技术要求，使得自动驾驶提前落地。

其次，我们要关注的是 解决场景。

如今我们并不能把这些技术应用到生活当中，所以我们看到技术的推进是有节奏的，同样解决问题也是有节奏的，第一是先解决城市道路问题，第二是在解决部分高速道路问题，第三是在特定场景内 增加使用效率，降低安全事故风险。

C-ITS城市道路 ：超视距路况感知、十字路口安全保障、营运车辆违法治理等；

C-ITS高速公路 ：车路协同应用于融合指挥、二次事故预防、高速路匝道并线事故预防；

C-AD协同式自动驾驶 ：一键召车、自动泊车（AVP）、港口自动驾驶物流车、编队行驶等。

车路协同的定义是，车路协同系统 ( cooperative vehicle-infra structure system, CVIS) 是基于无线通信、 传感探测等技术获取车辆和道路信息, 通过车车、 车路通信进行交互和共享, 实现车辆和基础设施之间智能协同与配合, 达到优化利用系统资源、 提高道路交通安全、 缓解交通拥堵的目标，是智能交通系统（ITS）的最新发展方向。

车路协同是一种交互，这种交互能够让交通的参与方的意图得到非常精准的诠释，不会只是靠猜测这辆车要发生什么样的行为，而是能够准确的知道，因此可做出准确的判断。

除了交互能力，车路协同还能大大增强自动驾驶车辆的感知能力。视觉、毫米波、激光雷达等传感器除了装在车上，还可以装在路灯杆上；路灯杆也进化为多合一信号杆、多合一交通杆、多合一电警杆等。车端路端同时感知，则盲区最大化减少，视野之外的碰撞提前告知。

路端能够为自动驾驶车辆提供足够的决策依据甚至指令，自动驾驶车辆本身发展的复杂度也会大大降低，成本也会大大降低。因为它不需要遍历所有的场景，自动驾驶商业化也可以提前到来。

除了车端和路端的感知和通讯设施，交通部门也在规划对道路本身进行智能化改造，以适应自动驾驶的需要。

因此，车路协同技术的关键是，基于ICT技术，打通路与车的信息壁垒。

华为不是做应用的公司，我们聚焦的是通信和计算，确实在通信上掌握了最核心的技术。

对于车来说我们未来最关注的是需要知道路况、定位； 对于路来说我们需要知道路上所有的交通标识，同时实时掌握天气变化，这样 把路和车需要的信息彼此交换、彼此共享，我们期望能够让路辅助车，车来最大化地利用路的资源。

协作式自动驾驶

华为在ICT领域有着长期积累和全球领先的技术，在智慧出行的变革期，将ICT能力使能车和路，构建协同式智能交通，服务于智慧出行。

接下来，我们要了解车路协同的 具体的内涵是什么，以及什么是协作式自动驾驶，协作式的V2X技术内涵是什么？它是怎么搭建的？

其实，车路协同 最关键的是交通大脑（V2X Server）。 大脑需要计算不同车辆所需要的各种道路资源，并计算这些车辆适合什么样的路线，同时计算这些车辆在路上遇到雨、雪、风等一切问题的影响。

此外，交通大脑还能够计算出这些车辆 前方是否发生交通事故，以及对后端车辆的影响，这是我们交通大脑带来的价值。

下一个问题是， V2X网络能作什么？

V2X网络主要是车辆不再孤单，不再只是个体，它能让你的车和路上的信号灯、行人、基础设施、雨、雪、风的传感器发生关联，让这一切与网络关联起来。

所以，无论是 LTE技术还是5G技术，带来的是什么？

我认为，LTE技术 完成的是连接，有了连接以后我们才能产生互动，没有连接，这个世界依然是个个体的世界，是个孤单的世界，是个没有互动的世界，所有的信息没有发生应该发生的最大价值。

也就是说， 车路协同是基于C-V2X技术将路上的红绿灯、摄像头、雷达等设备联网并进行边缘计算处理，感知道路状态，并实时发送到ITS中心和车，实现车与车、车与路、车与人、车与网络的实时信息交互，使车实时了解交通信息和危险状况。它能解决恶劣天气看不清道路、超视距看不到道路、侧方车辆变道看不见等问题，有效提升驾驶安全。

道路设施数字化后，交通管理系统可以向车辆实时推送道路事故、拥堵等信息，帮助车辆选择更好的出行路径，改善道路规划、建设和管理，提升交通效率。

同时，车与路的信息实时交互后，将为自动驾驶车辆提供雷达探测以外的、更丰富的实时信息，解决当前单车自动驾驶中雷达和摄像头遇到恶劣天气、夜晚、遮挡等情况下，识别不准的问题，提升自动驾驶的实现难度和降低实现成本。

华为车路协同技术应用

对于物联网和车联网，我们希望能够做到更好的支撑单车智能，同时也把车、路协同这两个结合起来，使得我们在移动出行，在自动驾驶方面，对于安全和效率都有比较大的帮助。

仅单车智能就会有一些困难，怎么办？

我们希望能够让智能的车行驶在智慧的路或者聪明的路上。单靠单车无法呈现，我们希望通过车路协同的方式构建一个架构，让进展更快。

这个架构里面，可以支持V2V，就是车到车，还有车到基础设施。不光是V2I，更多有用的是I2V，路边的基础设施把信息推送给车，这是最关键的。V2X上面通过RSU完成信号的采集和互动，数据到上面通过Server进行处理，这是比较典型的架构。

所以刚才大家提出很多问题，单车智能是不是发展到一个瓶颈，我们如何让路网帮助单车进行演进。其实就是需要这些网络支撑我们这些技术早一天实现。

我们在无锡有一个示范点，大概有240个路口全部做了改造，有170平方公里的开放道路。我们期望完成的是一个基于城市智慧公交的出行方案，能够让公交按时按点按期望到达，能够让公交通过红绿灯路口的时候，通过感知技术实现公交优先，而不是划到那条道路上。

目前的在 无锡示范区，车路协同效果表现都比较成熟，同时我们汇聚了大量的合作伙伴，例如博世、奥迪等。我们希望这个产业链是完善的，同时希望这些应用能够被人们所接受。

此外，我们在 延崇高速实现了实际高速公路场景车路协同和智能驾驶。例如， 我们让一系列车辆，包括载货卡车或者载人大巴车，几辆车辆的尾车跟着头车，后车跟着前车，把一队车排起来，进行编队自动驾驶，提升速度、降低油耗。同时我们还作了大量 的 实验，有变道超车、紧急停车等。

在园区场景内，我们在上海的一个园区内基于C-ITS实现了最后一公里自动泊车。

华为的愿景是，通过 一横一纵，迎接C-ITS规划商用。一方面是横向做宽：实现前端自动驾驶通行模块，同时激发后装和前装市场；另一方面是纵向做深：行业USE、CASE的商用落地。

总之， 华为不是做应用的公司，我们聚焦的是通信和计算，确实在通信上掌握了最核心的技术。未来我们期望一横一纵，一方面是做宽，实现前端自动驾驶通行模块，同时后端市场改造营运车辆，我们的想法是to be the best one，产业、商业、技术都能一一探索出来。当然，我们也将携手合作伙伴共建车联网生态，推动C-ITS产业发展。

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