“如果有车路云协同就好了！”近日，小米SU7事故引发了一场关于智驾安全的全民大讨论，多地高速路段也相继打出“慎用智能辅助驾驶”的标语。事故发生后，有网友感叹，若能依托车路云协同实现信息一体化，修路、洒水等信息能即时通知相关车辆，便能有效减少此类事故的发生。
逝者已矣，我们无法将时光倒流规避这场悲剧；但生者如斯，沿着对车路云一体化的探索推进，我们可以去寻求一条更安全可靠的智驾发展之路。
车路云可解智驾难题？
根据目前官方披露的信息，该事故发生前，车辆正处于NOA智能辅助驾驶状态，以116km/h的时速持续行驶。事发路段因施工修缮，用路障封闭自车道、改道至逆向车道。车辆检测出障碍物后发出提醒并开始减速，随后驾驶员接管车辆进入人驾状态，持续减速并操控车辆转向，而后车辆与隔离带水泥桩发生碰撞，并导致电池爆燃。
实际上，开启智能辅助驾驶功能的车辆因高速公路占道作业而引发的交通事故并非个例。
2016年发生于河北邯郸的国内首例自动驾驶车祸致死案中，事发车辆在辅助驾驶状态下撞上一辆正在作业的道路清扫车；
2022年9月，一辆开启辅助驾驶功能的汽车在行驶至苏台高速台州街头服务区附近时，因路段封闭施工接连撞飞十几个隔离筒，还差点撞上一位正在施工的工作人员；
2023年1月，G72泉南高速桂林往柳州方向，一辆开启辅助驾驶模式的小轿车因未及时发现路面施工情况撞上隔离墩，车头严重损坏，所幸无人员伤亡；
2024年10月，一名司机在江西省高速公路上开启辅助驾驶模式后低头擦汗，导致车辆未能及时识别前方路障，酿成事故；
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“高速公路建设完之后是需要经常维修的，修理过程中的交通安全问题在全世界都是难题。”清华大学交通研究所副所长杨新苗近日接受媒体采访时指出。他还介绍，虽然国家对占道作业的区域安全有统一标准，但是在执行过程中千差万别。因为实际情况都没有统一，自动驾驶系统就无法很好地识别，这对自动驾驶企业而言是个灾害性的考验。
若高速公路部署了车路云协同系统，能否避免悲剧的发生？
“单就具体场景来看，夜晚、高速，意味着车辆传感器的感知距离是有限的，留给机器和驾驶人的反应时间也比较有限。”清华大学苏州汽车研究院助理院长、智能网联中心主任戴一凡认为，道路施工属于静态交通情况，需要对具体施工路段信息进行提前报备，若基础云控平台可实现信息打通，信息能够下发到车端，事故发生概率便能有所降低。
根据公布信息，此次事故发生当晚，从系统识别到事故发生，仅短短2~4秒时间。自动驾驶专家陈龙表示，若有车路云协同系统，或许能更快获取到路段施工信息，争取更多时间脱险。“现在传感器无论什么配置，感知范围都无法超过200m，也就是6秒不到的时间。而且传感器只能说看看物体，识别到情景还需要一定时间。哪怕V2X的覆盖范围只有200m，也能稳稳保住这6秒。对于驾驶人来说，只要驾驶脱离不太过分，已经足够。”他说。
实际上，车路云协同系统应用于高速公路已有实践。据国家智能交通系统（ITS）工程技术研究中心首席科学家王笑京介绍，借助智慧扩容技术，车流量较大的江苏沪宁高速整体通行效率明显提升，通行流量提升12%，通行速度提升19%。与此同时，道路事故率下降29.6%。
建设落地难 现实“骨感”
“在理想条件下，车路云协同系统可以显著提升施工路段的避险能力，但其实际效果如何还受制于基础设施完善度、信息实时性和人机交互设计等因素。”尽管认可车路云协同是智能汽车重要的安全冗余手段，但工业和信息化部电子第五研究所首席研究员、中国汽车电子产业联盟副秘书长胡坚耀告诉记者，由于建设尚不完善，当前车路云协同仍然只是“不确定的保障”。
自2024年20个城市（联合体）确定为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市以来，在多个智能网联汽车测试区、车联网先导区、“双智”试点城市等项目建设基础上，全国多地围绕车路云一体化进行了如火如荼地建设。
半年过去，王笑京在不久前的百人会论坛（2025）上直言：“虽然组织了相当多的试验、示范，但直白地说，现在评估没有一项是成功的。”在他看来，当前车路云一体化开发火热，但应用落地难，经济规模不完善、建设模式不清晰、技术待突破等问题仍然困扰着行业。
据湖北省十堰市委常委、副市长高红民介绍，作为首批智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市，十堰市在车路云一体化的建设过程中遇到了三大难题。第一，车企“缺位”，应用难落地。目前车路云一体化尚处于初级阶段，车载系统以单车智能为主，车企数据尚未接入，也未接收城市平台信息，车企参与度低，用户体验难形成。第二，建设盲目，设备多闲置。建设过程中未找准需求和痛点，没有搭建完善的系统架构，难以实现规模化、全域化。第三，标准复杂，模式不清晰。车路云一体化尚未形成统一标准，难以形成完整融合的投资建设运营模式。
北京市高级别自动驾驶示范区工作办公室常务副主任徐宏伟则疑惑：“一个城市到底要有多少个平台，它们之间是相互连通还是可以替代？” 据了解，目前不少城市为推动智慧城市建设，打造城市大脑、城市信息模型（CIM）平台、城市治理“一网统管”等平台，在此基础上建立的车路云一体化平台又要如何定位，成为多数城市面临的共性问题。
作为主要参与方之一，车企也有自己的无奈。岚图汽车科技有限公司智能驾驶高级总监付斌曾表示，车路云一体化建设需要路侧基础设施规模足够大，这就意味着建设成本极高，车企深入参与的资金压力较大，长期来看商业化前景不明朗，企业很难投入真金白银。
另外，在路侧信息的接入上，付斌认为，此举虽好，但若只是一些碎片化的信息，无法形成连续的数据，从用户体验上比较难以接受。“企业实际上不是不愿意参与，只是现在大家都还在打磨单车智能，还没到解决这些难题的时候。”陈龙称。
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坚定“车路云一体化”路线 转变思路推进
“车路云一体化真的有必要吗？”在记者采访过程中，曾有智驾供应商发出疑问。在他看来，当前路端建设慢，车端发展快，单车智能目前看来已然足够。
然而，安全没有“足够”之说，对生命的保障无论多少都不算多。中国工程院院士邬贺铨表示，只靠单车智能具有局限性，复杂路口、恶劣天气、识别不清的交通标志等等因素都会让单车智能的功效大打折扣。另外，毫米波雷达、激光雷达等雷达距离有限，并存在视觉盲区，单车智能很难有“大局观”。因此，无论是从安全性还是智慧城市的角度上看，必须坚定车路云一体化的发展道路不动摇。
方向既明，如何行动？
王笑京认为，首先要转变思路。“为什么中央、地方相关政策文件这么多，今天依然面临落地应用难的局面，因为我们忽视了市场的力量。”他表示，要摆脱依赖高成本硬件的建设思路，创新方式方法，采取更加务实的发展策略。
“车路云一体化并不是追求在道路上建设多少基础设施，而是要能够补充车端不足。从最近发生的这一事故上也能看出，我们需要的不是感知全覆盖之类的高级路侧智能化，实际上只需要做到基础的信息打通，这些信息能够通过路侧节点发出，车端提前做好导航规划，就能避免很多问题。”戴一凡认为，车路云一体化建设切忌急功近利，首先政府要发挥主导作用，把云控平台建起来，实现信息互通。“信息打通了，车端用得上了，企业也就愿意参与了，才能向下推进。”他表示。
中国信息通信科技集团有限公司副总经理、总工程师陈山枝同样认为，要分场景、分阶段推进车路云一体化。现阶段重点发展L2+级自动驾驶，在十字路口、危险路段等关键位置部署路侧设备，而非追求全面覆盖。另外，建议政府推动营运车辆前装普及，快速提升整体渗透率。
在陈龙看来，车路云一体化建设要率先在高速场景下落地应用。“城市场景下车速较低，传感器识别出错还有时间纠错，车路云协同系统在高速公路的应用是目前最合适的，可是很多企业觉得市场小。”他感叹。
可喜的是，4月9日，据交通运输部官网最新消息，交通运输部、国家市场监督管理总局联合开展了第一批国家级服务业标准化试点（智慧交通专项），确定了第一批25个试点项目，其中有多个涉及智慧高速公路建设运营，如山东高速公路智慧出行服务标准化试点、山西高速公路一体化出行信息服务标准化试点、雄安新区对外骨干路网智慧高速公路建设运营与服务标准化试点、浙江省在役高速公路智慧化提升改造标准化试点等。
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另外，针对当前各地建设标准不统一、规模效应不足、建设成本高等问题，邬贺铨表示，需在国家层面建立全国统一的V2X运营商，统筹制定车联网建设标准，推进规模化部署及集中运营。据测算，若分两期建设V2X网络，总投资约4000亿元，可实现2G以上公路（约56万公里）全覆盖，完成主要城市路口改造，支持L3级智能驾驶能力，使城市通行效率提升30%，降低交通事故发生率80%。
策划编辑：薛亚培
责任编辑：张丽艳
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