当前，在受到技术不成熟、政策法规不完善、公众对于自动驾驶担忧等多重因素影响情况下，单车智能的发展仍受到一定局限；而车路协同，作为我国实现自动驾驶的另一技术路线，通过智能路侧感知终端获取丰富的道路信息，包括但不限于天气信息、车流信息、道路状况等，融合多类数据，为自动驾驶车辆提供丰富的道路路况信息，引导智能网联汽车的行驶，为自动驾驶保驾护航。因此，在车路协同中，路侧端的发展是重中之重。

      01 发展现状

      车路协同对于治理交通堵塞、纾解道路拥堵、降低交通安全事故率等方面具有重大意义，国家在规划层面率先做出指示。同时，技术的进步也助力了路侧感知行业的发展。

      政策层面

      早在2012年，国家就提出了智慧交通的概念。随后，相关政策不断出台。2016年，交通部指出要将交通基础设施网联化作为智慧公路总体建设的重点。2019年9月，国务院《交通强国建设纲要》提出要推动大数据、互联网、人工智能等新技术与交通行业深度融合，构建泛在先进的交通信息基础设施。2022年，国务院《“十四五”全国道路交通安全规划》提出，要研究车路协同应用技术架构体系，开展路侧设施数字化智能化改造、车路协同示范应用。

      技术层面

      借助自动驾驶行业的发展，激光雷达、摄像头等感知技术不断演化；互联网产业的迅猛发展也让5G、云计算、边缘计算等信息技术逐渐走向成熟。由此可见，路侧感知行业发展政策条件与技术条件已然成熟。

      02 应用案例

      目前，根据国家、省市规划，已有多个智慧道路项目建设完成，通过利用激光雷达、全景监控、气象监测等感知技术，与智能路侧感知终端进行信息共享，再通过5G、边缘计算等信息技术，将数据传输到数据管理中心，实现了交通环境信息的全面感知数字化，完成了对交通道路的可视化管理、数字化管理，并为智能网联汽车提供了多方位的环境数据信息。但由于成本问题，路侧感知终端大多只应用于两个场景，一是智慧高速，一是智慧城市交叉路口。在智慧高速中，路侧感知相关主要应用场景如前8项所示；在智慧城市交叉路口中，则包含所有场景。

      以京台高速泰安至枣庄段高速公路改扩建项目为例，项目全长约189公里，是全国最长、山东首条智慧高速。利用5G、大数据、云计算等新一代信息技术，通过对道路状况进行可视化呈现，实现了“人车路云”一体化车路协同，建立了基于低时延高可靠的C-V2X及北斗高精度定位的车路协同技术，实现了分合流、弯道、地形起伏区域的高级辅助驾驶，建成了全国里程最长的开放式车路协同试验路段（单侧20公里）和全国首条全向/定向毫米波雷达融合路段（48公里）。

      在京台智慧高速上，182处视频监控设备、15套全向毫米波雷达、287套定向毫米波雷达、33套激光雷达，作为最基础的路侧感知单元，及时准确收集路况信息，统一汇总至数据调度中心。依托这些感知终端和智慧技术，实现了在车流量同比增长106%，平均车速提高16.2%的情况下，事故总数、危险路段事故数分别下降31.45%、35.83%。

      这些感知终端还能协助实现道路自动融雪。据工作人员介绍，“当道路感知到路面的积雪或结冰状况，系统会自动下发命令，启动喷淋系统喷洒融雪剂或者让埋在沥青路面下的发热电缆加热除冰。同时还会对来往车辆进行安全预警及行车诱导，通行能力可提升20%以上。”研发团队还将能见度、降水量等十余项气象指标纳入监测范围，针对几十种排列组合，系统会相应地做出喷水、融雪、行车诱导等不同的决策。

      此外，在其他应用方面，将智慧路灯、感知计算、边缘计算等技术有机结合，提供数据信息应用服务的雄安车路协同应用平台已于2018年上线。2019 年，基于自动驾驶的智能网联高速公路测试路端的齐鲁智能网联高速公路测试基地及研发中心项目，正式封闭测试运营。目前，各地已提出多个智慧公路建设的政策，已有多条5G智慧道路处于规划或在建中。

高速路段应用

      03 挑战与发展

      综上所述，现阶段，在国家政策的支持，以及在信息技术、感知技术等技术的协助下，智慧道路发展如火如荼，由此带来路侧感知行业的繁荣发展。传统终端厂商与互联网厂商纷纷参与其中，依据自身优势，推出相应产品，助力数字交通发展，向交通强国转型。但也正如上文所提及的，路侧感知终端行业还面临着成本高昂的问题，阻碍行业发展。据统计，每一公里道路，安装路侧感知终端的成本在150万元~200万元之间，还未计算数据平台等其他方面的费用。仅无锡锡山区车联网小镇两条道路，车路协同的造价成本就已经过亿。所以，如何实现路侧感知终端的高效利用，降低使用成本，提高感知终端利用效率，为车路协同发展助力，是路侧感知发展的下一阶段的目标。

      从降低使用成本来看，多端融合的发展趋势势在必行。

      当前，路侧感知硬件终端以摄像头、毫米波雷达、激光雷达等设备为主，但不同类型终端设备存在明显优劣。

      因此，单一路侧感知终端在信息收集方面存在着不足，难以保障自动驾驶汽车行稳致远，需要打造多种终端融合的设备，弥补感知薄弱的缺陷。目前，已有多家企业着手相关领域，融合多种终端设备，以期达到“集百家之长”的目的。雷视一体方面已经取得一定成效，濮阳市政府智慧交通项目交通信号控制系统项目采购了120套雷视一体机；北京市信号改造项目也以雷达和雷视作为主要感知手段，表明了北京对雷视技术路径的认可。

      从提高利用效率来看，丰富路侧感知的应用场景是一条可行的路径。

      从应急救援出发，如果途中发生突发事件，对于救援人员/警部人员而言，最大的痛点就是“在哪”的问题。借由路侧感知终端可实现车辆与用户手机、监控中心的通信连接，从而帮助待救援者完成相关应急工作，并根据调度要求，快速将资源运输至现场，提高救援效率。

      除了应急救援以外，在地图测绘方面也是可以大有所为的。路侧感知终端可以对道路状况进行实时感知，能够识别车道线、交通指示信息等重要内容。如果能够将这些数据应用于地图测绘，不论是对于企业还是政府，都是一举多得的。在节省大量的人力物力财力成本的同时，又能够为车路协同，乃至单车智能发展助力。