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在智能网联汽车的发展过程中，综合协同是大势所趋，车联网不仅仅要求把车联网，还要求着城市建筑、道路、设施的数字化和智能化。
与传统汽车相比，电动车是汽车智能化、网联化的重要载体。伴随着新能源产业发展的不断推进，新能源车的核心竞争力已经由比拼续航里程转向比拼智能化。在这场没有硝烟的战场上，虽然主机厂们纷纷为自己贴上智能化的标签，提升品牌形象，但值得注意的是，在自动驾驶的发展过程中，单车智能依然有很大的局限性。
中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长、世界汽车组织主席付炳锋指出：“智能网联汽车的发展绝对不是一个企业、一个行业，甚至一个国家能够完全做好的事情，它一定是多产业、多企业和多国家协同合作，最后才能把智能网联汽车推向市场，把自动驾驶推向商用，最后让消费者受益，让社会整体运营效率得到提升。”
为什么智能网联汽车的发展离不开车路协同的辅助？在2021世界智能网联汽车大会上，中国工程院院士、国际欧亚科学院院士郭仁忠，中国工程院院士、阿里云创始人王坚，中国电动汽车百人会副理事长张永伟对这些问题发表了各自的观点。
解决拥堵是第一步
在智能网联汽车的发展过程中，综合协同是大势所趋，车联网不仅仅要求把车联网，还要求着城市建筑、道路和设施的数字化、智能化。
王坚指出：“目前全球城市容纳了54%的人口，预计到2050年这一数字将攀升至70%-80%，城市和汽车的关系密切相关。能够有效接收、利用城市交通资源的汽车，才能称为智能网联汽车。”
但根据目前真实城市的测评结果来看，汽车对城市资源的使用效率是很低的。一个汽车保有量为300万辆的城市，车辆在途量只有30万辆，占总保有量10%的汽车却导致城市拥堵情况的发生。数据统计，大城市的交通拥堵成本大约占城市GDP的3%-5%，在有的城市中，这一比例甚至达到7%以上，解决交通拥堵成为智能网联汽车在发展过程中需要解决的首要问题。
“城市的交通资源没有被智能网联汽车用好”，王坚说，“这说明不解决交通问题的自动驾驶都是不够诚意的，城市数字化就是完成城市资源效率的极大提升。”
如何提升城市数字化效率，避免交通拥堵？ 郭仁忠认为解决交通问题还是应该追求城市道路交通的全局最优，换句话说就是要提升整体通行能力。道路的通行效率和车辆速度、车辆密度有关，一个城市的车辆密度即一个城市的出行需求，展现了这个城市的交通网络的承载力，是可以计算的。通过调解车辆密度可以提高城市道路的出行效率，调节车辆密度拥有两种解决方案：
其一，实行可变限速。可变限速是指在车辆出行过程中根据路口的需求进行调控，以提高道路通行效率。例如，在没有信号灯的情况下，一个城市主干道的限速为80km，匝道限速为40km。当匝道车子提前减速，车辆密度降低，反而能提高车辆的通行效率，降低交通拥堵情况。
其二，预约出行。预约出行即出行者提前提供出行地点，到达目的地的时间，智能网联系统由此推测出出行者的出发时间，这同样是一种需求调控。
“不管道路怎么拥堵，所有人都完成了出行任务，有些人为了准时到单位，会提前出发，这说明出行是有弹性的。出行弹性为预约出行提供了前提条件。”郭仁忠提出，在一条道路上，如果采用预约出行，平均出行效率会提高50%，甚至特殊情况下，可以提高到67%，这是非常可观的效果。
与实行可变限速相比，预约出行还面对着许多需要解决的问题，如预约出行是否要分时间段预约？要提前多久预约？这些都要依靠计算能力和感知能力技术的发展。
“在现有的条件下，实行可变限速，协调道路与道路之间的关系，提高整体的出行效率。在足够算力的支撑下，实行预约出行，可以在已知的条件下实行路径全局优化。这些都是城市道路交通优化的路径。”郭仁忠总结。
特定区域也需要车路协同
对于乘用车来说，车路协同与自动驾驶的落地还有很长的路要走，但是对于一些有特殊需求的商用车，自动驾驶技术已经落地。
张永伟介绍，在五个特殊区域自动驾驶技术正在规模化应用，这些区域包括：末端物流的社区，居民小区;产业或者学校园区;无人化的矿区;大宗物流配送密度比较高的港口;大型工业厂区。
自动驾驶技术在这五个区域内受欢迎，是有客观原因的。首先这些区域缺乏特定司机，特别是在工作環境非常恶劣，工人极为短缺的矿区，自动驾驶车辆的需求非常大。其次，这些区域是需要运营的，而自动驾驶技术可以降低运营成本，达到降本增效的成果。此外，这些区域的需求丝毫不亚于城市出行的需求，这些区域既需要创造经济效益，也需要保证人员安全，对车辆运营需求较大。最后，这些区域的需求量呈现出急速发展的趋势。这些区域都属于低速封闭区域，不太受交通管制，车辆可以保持低速状态行驶，外部环境和内部场景的特性，为这些区域推行自动驾驶创造了条件。
“根据我们团队的测算，到2025年，这些区域车辆端的规模将超过1500亿。”张永伟分析，“在中国市场，形成规模化，并且发展最快、运营最强的自动驾驶区域是港区和厂区;规模底座最大的是社区，在社区内自动化渗透率会明显快于开放道路的乘用车发展速度。”
在这些特殊区域，自动驾驶实现同样离不开车路协同的配合。“特殊区域的车辆运行是2B端的，运营方可以把车辆、场景需求和基础设施配套完整打通，进行系统运作。”张永伟称。
对于特定区域的运营车辆来说，L2和L3的自动驾驶是没有价值的，必须实现L4的自动驾驶。单车无人化、电动化、平台化可以让特定区域车辆的成本降低，技术落地。
“但是光靠车辆一端的进步也不能够让自动驾驶技术实现可运，所以厂端设施的配套，网络、后端的平台和路测设备，有利地支撑了特定区域尽快形成一个车路协同的小环境，让最高等级的车辆能够商业化运营。”张永伟总结道，“在特殊区域，自动驾驶技术路线和产业化路径更有想象空间。”
与传统汽车相比，电动车是汽车智能化、网联化的重要载体。伴随着新能源产业发展的不断推进，新能源车的核心竞争力已经由比拼续航里程转向比拼智能化。在这场没有硝烟的战场上，虽然主机厂们纷纷为自己贴上智能化的标签，提升品牌形象，但值得注意的是，在自动驾驶的发展过程中，单车智能依然有很大的局限性。
中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长、世界汽车组织主席付炳锋指出：“智能网联汽车的发展绝对不是一个企业、一个行业，甚至一个国家能够完全做好的事情，它一定是多产业、多企业和多国家协同合作，最后才能把智能网联汽车推向市场，把自动驾驶推向商用，最后让消费者受益，让社会整体运营效率得到提升。”
为什么智能网联汽车的发展离不开车路协同的辅助？在2021世界智能网联汽车大会上，中国工程院院士、国际欧亚科学院院士郭仁忠，中国工程院院士、阿里云创始人王坚，中国电动汽车百人会副理事长张永伟对这些问题发表了各自的观点。
解决拥堵是第一步
在智能网联汽车的发展过程中，综合协同是大势所趋，车联网不仅仅要求把车联网，还要求着城市建筑、道路和设施的数字化、智能化。
王坚指出：“目前全球城市容纳了54%的人口，预计到2050年这一数字将攀升至70%-80%，城市和汽车的关系密切相关。能够有效接收、利用城市交通资源的汽车，才能称为智能网联汽车。”
但根据目前真实城市的测评结果来看，汽车对城市资源的使用效率是很低的。一个汽车保有量为300万辆的城市，车辆在途量只有30万辆，占总保有量10%的汽车却导致城市拥堵情况的发生。数据统计，大城市的交通拥堵成本大约占城市GDP的3%-5%，在有的城市中，这一比例甚至达到7%以上，解决交通拥堵成为智能网联汽车在发展过程中需要解决的首要问题。
“城市的交通资源没有被智能网联汽车用好”，王坚说，“这说明不解决交通问题的自动驾驶都是不够诚意的，城市数字化就是完成城市资源效率的极大提升。”
如何提升城市数字化效率，避免交通拥堵？ 郭仁忠认为解决交通问题还是应该追求城市道路交通的全局最优，换句话说就是要提升整体通行能力。道路的通行效率和车辆速度、车辆密度有关，一个城市的车辆密度即一个城市的出行需求，展现了这个城市的交通网络的承载力，是可以计算的。通过调解车辆密度可以提高城市道路的出行效率，调节车辆密度拥有两种解决方案：
其一，实行可变限速。可变限速是指在车辆出行过程中根据路口的需求进行调控，以提高道路通行效率。例如，在没有信号灯的情况下，一个城市主干道的限速为80km，匝道限速为40km。当匝道车子提前减速，车辆密度降低，反而能提高车辆的通行效率，降低交通拥堵情况。
其二，预约出行。预约出行即出行者提前提供出行地点，到达目的地的时间，智能网联系统由此推测出出行者的出发时间，这同样是一种需求调控。
“不管道路怎么拥堵，所有人都完成了出行任务，有些人为了准时到单位，会提前出发，这说明出行是有弹性的。出行弹性为预约出行提供了前提条件。”郭仁忠提出，在一条道路上，如果采用预约出行，平均出行效率会提高50%，甚至特殊情况下，可以提高到67%，这是非常可观的效果。
与实行可变限速相比，预约出行还面对着许多需要解决的问题，如预约出行是否要分时间段预约？要提前多久预约？这些都要依靠计算能力和感知能力技术的发展。
“在现有的条件下，实行可变限速，协调道路与道路之间的关系，提高整体的出行效率。在足够算力的支撑下，实行预约出行，可以在已知的条件下实行路径全局优化。这些都是城市道路交通优化的路径。”郭仁忠总结。
特定区域也需要车路协同
对于乘用车来说，车路协同与自动驾驶的落地还有很长的路要走，但是对于一些有特殊需求的商用车，自动驾驶技术已经落地。
张永伟介绍，在五个特殊区域自动驾驶技术正在规模化应用，这些区域包括：末端物流的社区，居民小区;产业或者学校园区;无人化的矿区;大宗物流配送密度比较高的港口;大型工业厂区。
自动驾驶技术在这五个区域内受欢迎，是有客观原因的。首先这些区域缺乏特定司机，特别是在工作環境非常恶劣，工人极为短缺的矿区，自动驾驶车辆的需求非常大。其次，这些区域是需要运营的，而自动驾驶技术可以降低运营成本，达到降本增效的成果。此外，这些区域的需求丝毫不亚于城市出行的需求，这些区域既需要创造经济效益，也需要保证人员安全，对车辆运营需求较大。最后，这些区域的需求量呈现出急速发展的趋势。这些区域都属于低速封闭区域，不太受交通管制，车辆可以保持低速状态行驶，外部环境和内部场景的特性，为这些区域推行自动驾驶创造了条件。
“根据我们团队的测算，到2025年，这些区域车辆端的规模将超过1500亿。”张永伟分析，“在中国市场，形成规模化，并且发展最快、运营最强的自动驾驶区域是港区和厂区;规模底座最大的是社区，在社区内自动化渗透率会明显快于开放道路的乘用车发展速度。”
在这些特殊区域，自动驾驶实现同样离不开车路协同的配合。“特殊区域的车辆运行是2B端的，运营方可以把车辆、场景需求和基础设施配套完整打通，进行系统运作。”张永伟称。
对于特定区域的运营车辆来说，L2和L3的自动驾驶是没有价值的，必须实现L4的自动驾驶。单车无人化、电动化、平台化可以让特定区域车辆的成本降低，技术落地。
“但是光靠车辆一端的进步也不能够让自动驾驶技术实现可运，所以厂端设施的配套，网络、后端的平台和路测设备，有利地支撑了特定区域尽快形成一个车路协同的小环境，让最高等级的车辆能够商业化运营。”张永伟总结道，“在特殊区域，自动驾驶技术路线和产业化路径更有想象空间。”