相信只有真正具有核心技術優勢的企業貢獻出其解決方案能力，才能真正推動車路協同方案的規模化落地。

車路協同系統三個核心組成部分：智能車載系統（車端）、智能路側系統（路側端+云端）和通信平臺。

1950年代末，通用汽車在新澤西州打造了一條埋入大量通信設備的概念高速公路；1990年代，日本將智能交通系統確立為國家項目；2006年，歐盟開啟車路合作系統（CVIS）項目；2010年，美國提出智能駕駛（IntelliDrive）戰略；2011年，中國科技部在863計劃中設立智能車路關鍵技術研究項目。

半個世紀以來，當汽車產業與物聯網、通信等領域深度融合后，人們通過實現聰明的車與智能的路之間的實時交互，并在全時空動態交通信息采集與融合的基礎上，開展車輛主動控制和道路協同管理，充分實現人-車-路的有效協同，最終達成提高交通效率、保證交通安全的目的——這是車路協同背后隱藏的巨大價值，也成為各國智慧交通規劃下的共識。

今天，中國已經成為世界上規模最大的汽車產銷國，路上行駛著各個品牌不同的車型，高速公路里程數也已位居全球第一。將如此龐大的車流與路側基礎設施連接起來，自然可以大幅提升交通效率與交通安全，但這也極大地提高了車端、路側端與通信端各端口間協同部署、協同決策的技術難度。

那么，究竟有哪些核心技術門檻在制約著車路協同方案的大規模落地？那些已成功落地的車路協同方案背后又隱含著哪些重要參考價值？

筆者將在下文中一一道來。

今天，只要談到車路協同，行業內普遍會提及到兩種產品：智能車載單元（OBU）和智能路側單元（RSU）。智能車載單元和智能路側單元分別部署在車端和路側端，比如我們常見的ETC等非接觸式感知設備，通過微波來接收和反饋通訊數據，實現諸如車輛身份識別、電子扣費等基礎功能。但在筆者看來，這并不能很好地概括車路協同方案下的核心組成。

一般來說，車路協同主要涉及三個端口：車端、路側端和云端，其中路側端和云端因為車路協同環境下計算節點下沉至邊緣層（即路側）的需求而經常被同時提及。

再考慮到三個端口間信息傳輸渠道的重要性，對于車路協同系統平臺更完善的拆解方式，筆者認為應當是以下三個核心組成部分：智能車載系統（車端）、智能路側系統（路側端+云端）和通信平臺。

其中，智能車載系統負責車載端的海量數據實時處理和多傳感器數據融合，保證車輛在各種復雜的情況下穩定、安全行駛；智能路側系統負責路況信息搜集與邊緣側計算，完成對路況的數字化感知和就近云端算力部署；通信平臺負責提供車-車、車-路間實時傳輸的信息管道，通過低延時、高可靠、快速接入的網絡環境，保障車端與路側端的信息實時交互。——三者恰好構成智慧交通場景下協同感知與協同決策的閉環。

真實交通場景下，由于參與者數量眾多、行人和路況隨機性強等特點，導致車輛要在低時延、高可靠的前提下，完成對海量高并發數據的實時計算處理，保證任務調度效率，這就意味著車內需要一套隨時處理海量數據的計算和指揮中心。

如此巨大的工作量，只能由一個專為車載場景設計的、強大的計算和指揮中心，即車載操作系統（OS）來完成。一款優秀的車載OS，必須具備在100毫秒內完成從指令接收、任務運算處理到決策執行的整個過程——這是車載場景下的低時延底線。

不僅僅是穩定性和低時延，車路協同對于車載OS適配和兼容性的需求也不容忽視。車路協同方案中的車-車互聯不應是單一品牌間各車型的連接行為，而是廣義上交通環境中所有車輛的互聯。

考慮到每個汽車品牌、每款車型都有著復雜的軟硬件架構與設備接口協議，加上汽車改款推新的節奏非常快，想要構建一套覆蓋所有車輛終端的車載OS，就必須針對市面上所有主流汽車品牌、車型、智能傳感器、ECU和芯片組一一完成適配和兼容，并具有極強的按需擴展能力設計。

另外，車載OS還有一大考驗來自數據融合層面。傳統意義上的汽車數據融合來自少量車載傳感器如雷達和倒車影像，但在車路協同平臺上，一輛車的車載OS不僅需要融合單車傳感器數據，還要協調鄰近其他車輛的位置信息、攝像頭乃至路側微波雷達、信號機、檢測器等傳感器實時傳遞過來的數據。而不同來源的數據特征差異極大。這就要求車載OS在數據級、特征級和決策級進行多級信息融合，實現更高層次的綜合決策。

在智能車載系統面臨重重挑戰的同時，智能路側系統面前也橫亙著種種亟待突破的門檻。

一方面，道路基礎設施的智能化改造離不開政府支持。從近年來各地政府布局來看，對于智慧交通示范區的推進節奏正在加快，只有在政府的規范指導與支持下，才能實現車路協同解決方案的最終落地。另一方面，道路的智能化改造勢必會帶來大量亟待運算處理的路況數據。

傳統的云計算架構是將這些數據上傳到跨區域的中心云端，由云端將運算結果下放到路側設備，但是由于中心云端距離較遠而容易導致數據傳輸延遲。因此，在路側就近部署邊緣云計算設備也成為了一種解決方案。中心云則通過網絡管理各個邊緣云，實現中心云、邊緣云在資源、安全、應用、服務上的多項協同。

即使有了智能車載系統和智能路側系統，還需要在二者之間搭建起一條穩定的信息傳輸橋梁，這便是通信平臺擔當的角色。

當下，通信網絡環境正在醞釀一場從4G到5G的全面升級。

5G低延時、高帶寬、高穩定的特點雖然意味著從車端到路側端、云端信息高效連接的普及，但同樣因為各區域通信布局不一的原因，導致汽車在高速行駛過程中經常會面臨4G/5G、LTE-V通信網絡的實時切換。如同用戶要求手機在WiFi和4G網絡之間可以平滑切換，卻不影響各項APP的功能和體驗，車載操作系統也必須實現在不同通信網絡之間的平滑切換，這是用戶體驗使然，更是行駛安全的剛需。

近年來，各地政府與車聯網科技企業已經開始共同建設智能網聯汽車示范區。在筆者看來，北京順義北小營鎮智能網聯汽車示范區就是一個非常成功的案例。據報道，該示范區是國內第一個開放式5G商用智慧交通車路協同項目，一期全部開放路段長7.2公里，涉及18個路口的智能網聯化改造。在整體解決方案層面上，充分滿足了筆者此前所提及到的對于智能車載系統、智能路側系統、通信平臺的極高需求。據悉，該車路協同項目解決方案由蘑菇車聯獨力提供。

為了解決海量高并發數據實時處理的行業難題，蘑菇車聯自主研發的蘑菇OS基于GPU、FPGA的異構計算架構，突破了以傳統CPU為核心的通用計算模式，在復雜路況多任務協同管理的狀態下，通過對各項任務進行優先級控制，配合多線程并發，輔以異構異調進程調度策略，實現對車內硬件資源的高效分配，將任務響應時間控制在毫秒級，確保在最極端的情況下也可以保證車輛穩定運行。

此外，從示范區現場照片還可以注意到一個有意思的現象：路上行駛的公交、小巴士、家用車上都搭載蘑菇智能終端。這應該要歸功于蘑菇OS在設計之初就定位于通用車載OS，并可按需擴展，快速構建定制化解決方案。有幾則數據可以很好地支持這一點：市面上主流車型目前共有1200多款，蘑菇OS可以適配其中1100多款，而車載傳感器、ECU和主流車載芯片組更是全面兼容，這一切使得蘑菇OS有足夠的底氣，讓車路協同實現規模化落地。

另外，在順義區北小營鎮政府指導規劃下，蘑菇車聯構建了一套包含道路基礎信息、智能紅綠燈、交通氣象等多方位交通信息融合的環境感知系統，并完成了順密路、趙陳路及北小營鎮工業園區周邊多條道路的智能化改造。蘑菇車聯利用自主研發的蘑菇AI云，部署了一套配備深度學習軟硬件環境的MEC路側邊緣計算服務器，中心云則通過網絡管理各個路口部署的邊緣云。蘑菇AI云通過自身對海量設備連接和海量數據處理的能力，實現了整體云端場景構建、分析和智能決策等核心功能，保證了核心運算的效率。

通信平臺方面，基于對當前國內復雜通信網絡環境的考量，蘑菇OS已經實現了4G/5G和LTE-V雙網絡的平滑切換，這也意味著，無論是順義智能網聯汽車示范區高難度的5G網絡適配環境、日常的4G環境，或者是針對于車車互聯的LTE-V網絡環境，蘑菇OS均能保證車輛在高速行駛過程中與云端、路側、其他車輛的穩定網絡連接。

時至今日，由于車路協同涉及的各項技術具備極高難度，市面上絕大多數車路協同案例仍處于理論研究和探索這個階段，但順義智能網聯汽車示范區的穩定運行證明了已經有企業具備實現方案落地的能力。

從這個在智能車載系統、智能路側系統、通信平臺等諸多技術層面都有著許多借鑒意義的智能網聯汽車示范區案例中，我們可以看到一個具備優秀解決方案的技術提供商，在政府單位的規范指導下，實現了車路協同方案的真正落地，為智慧交通的建設提供了寶貴的理論基礎與實踐經驗。

相信只有真正具有核心技術優勢的企業貢獻出其解決方案能力，加上政府部門的大力支持，才能真正推動車路協同方案的規模化落地和加速智慧交通新時代的到來。