自动驾驶的背后是人类追求自由出行的梦想，这其中有天马行空的创造力。1925年，当发明家Francis Houdina演示一辆无线电遥控车在无人控制方向盘的情况下穿过曼哈顿街道时，极大的好奇心让当时人们误以为是一只幽灵的手在车轮上。
也有预见未来的传奇。1986 年奔驰启动“普罗米修斯”计划，耗资 7.49 亿欧元教汽车“开眼看世界”。1994 年10月，法国1号公路上两台银灰色奔驰500 SEL大秀自动驾驶，一路狂奔到 130 km/h，甚至还进行了变线和避让。
从第一台自动驾驶汽车上路到今天，从汽车巨头到科技新贵，全球已诞生了数百个玩家，并且随着技术的更迭，探索从未停止。
时隔26年，2020年8月21日，记者在国家级智慧交通示范基地体验了一场中国路径的自动驾驶后，事实证明，那些被前人挥洒了无数热血的梦想终于照进了可规模化可落地的现实。
30分钟，记者在整体方案提供方蘑菇车联的引领下密集体验了车路协同、自动驾驶和智慧交通，不仅如此，车速引导绿波通行、特殊车辆优先、超视距监测十几种创新场景无缝切换。带着兴奋和激动，记者首次感受到了中国自动驾驶跑出的新高度和加速度。
这是自动驾驶最好的时代
在“普罗米修斯”计划启动的上世纪 80 年代，计算机的性能还相当孱弱，据说分析一张图片要花 10 分钟，这对于需要在电光火石间识别出异动的自动驾驶汽车来说无疑是杯水车薪。
不仅如此，自动驾驶对延迟和通信速度的要求达到毫秒级，远超任何其它工业品。作为城市中唯一一种具备自移动特性的智能体，自动驾驶的汽车对于网络通信的依赖也远大于任何终端。也正因为如此，当速度快、低延时、高带宽的5G技术来临时，自动驾驶才迎来真正的质变。
其它技术基础设施的成熟，北斗卫星导航、GPS全球定位、超级计算、大数据、云、人工智能等等也都在驱动整个交通运输向数字化、数据化和智能化转型。其中，受益最大的两大支撑就是与智慧交通悉悉相关的自动驾驶和车路协同。
最好时代的另一个引擎是新基建和交通强国。从去年9月《交通强国建设纲要》出炉明确“大力发展智慧交通”到今年5月“两新一重”方针牵引产业、激发动能，自动驾驶、车路协同、智慧交通都被拉到了战略性高点，是具有使命感的历史性发展机遇。
为什么自动驾驶需要车路协同？
像自动驾驶这种对出行方式产生深刻变革的革命式创新，绝对不止一种出路。目前在全球就有两大主流方向：一个是单车智能化，另一个是由车路协同引导。
图示：蘑菇车联在自动驾驶测试路段的灯杆上布设了智能感知和通信设备
尽管单车智能的自动驾驶更接近于自由出行的理想状态，但卡耐基梅隆大学Argo Lab人工智能无人驾驶研究中心首席科学家约翰·多兰曾指出：“在底层架构和技术上自动驾驶已经解决了大部分问题，但剩下5%的长尾问题却难以攻克，这些问题包括零碎场景、极端情况和无法预测的人类行为。”而这些因素恰恰导致了单车智能的研发一直在瓶颈中挣扎。
相比之下，车路协同引导方案作为覆盖人、车、路、网、云，并融合了单车智能、车路协同和车车协同的技术路径，突破了单车的局限性，通过全局性协调所有交通元素，进一步提升自动驾驶的安全和效率。
据蘑菇车联副总裁邓志伟介绍，相对于以车为主的自动驾驶，以路为主的自动驾驶系统，在安全、效率和可落地性上有明显优势。基于探测感知、车路协同和云端决策，车、路两端都具备追踪目标、捕捉风险、预测意图的能力，路端从上帝视角的感知受极端环境的干扰几乎为零，自动驾驶的安全性可以无限接近100%。在行驶上，车速引导、碰撞预警等也将大幅提升通行效率。通过共享路侧设备则可以以较低的硬件成本实现单车的智能化改造，从而推动自动驾驶的规模化落地。
邓志伟进一步解释，蘑菇车联在国家级智慧交通示范基地智能化升级的5G车路协同示范路有7.2公里，这个路段每分钟平均通行的车辆数以百计，基于蘑菇的智慧交通网络都可以共享路侧的传感器和云端数据，单车的智能化成本可以因此降低90%左右。
麻省理工学院机械与海洋工程教授约翰•伦纳德和麻省理工学院博士研究生埃里克•斯泰顿曾指出，成本是大规模应用无人驾驶的最大障碍，真正的自动驾驶车辆需要复杂且昂贵的传感器和计算机。 同时指出拥堵的城市街道、不寻常的高速公路以及恶劣的天气对自动驾驶技术的挑战非常大。
此前曾报道了蘑菇车联在暴雨中自动驾驶的过程，引发了各方关注。单车传感器在精度上显著下降的情况下，自动驾驶车辆仍然完成了无保护左转、严重积水通行、逆向绕行避障以及复杂场景会车等高难度自动驾驶。这就是车路协同作用的结果。
2020年2月，国家发改委、科技部等11个部、委、办、局联合发布《智能汽车创新发展战略》，将构建协同开放的智能汽车技术创新体系列为主要任务，突破关键基础技术是重点，其中包括了复杂环境感知、智能决策控制、车路交互等基础前瞻技术研发。同时强调推进智能化道路基础设施规划建设，进一步明确到2025年，要将新一代车用无线通信网络(5G-V2X)在部分城市、高速公路逐步开展应用，实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
由车路协同引导的自动驾驶落地正是当下的可行性样本，“让聪明的车跑在智慧的路上”，车路协同引导的这条中国式技术路径也因此显得更加扎实。
是新手更是老司机
8月21日的这次体验让记者亲身感受了一把什么叫“在5G的路上飙自动驾驶”。
图示：自动驾驶汽车上的GNSS天线
测试车辆在先，记者所在的体验团坐在一辆考斯特面包车上紧随其后，我们通过车内的视频直播观看测试车辆的行驶情况。屏幕中，安全员坐在主驾驶位置，另有一名测试员坐在副驾驶位，通过蘑菇车联的AI云平台做全局的调度。
车辆进入测试路段后快速启动自动驾驶，安全员全程双手脱离方向盘。这段测试路段是典型的开放式混合交通路段，有大货车、卖水果的三轮车、行人和因疫情临时搭建的核酸检测站以及相应的路障。
整个自动驾驶顺畅平稳，在经过车道线被灌木丛遮挡的路段时，并没有偏离。据邓志伟介绍，这是路端俯视感知了整个路段信息后综合决策对行驶路线进行引导。在左转时，记者捏了把汗，以为安全员会接管。因为当时所处的路口既没有交通信号灯，又没有车道线，属于无保护性左转，正常人类驾驶都较难操作，但自动驾驶车辆并没有犹豫，即使路口同时有一辆大货车和几辆小轿车经过时，依然只用了不到5秒就完成了左转。邓志伟表示“无保护左转对预测意图的能力要求极高，车路协同和AI云会智能分析每一个交通元素的速度与轨迹趋向，综合决策来全局调度”。
图示：自动驾驶车辆在无保护左转路口
除了自动驾驶，现场蘑菇车联还设置了车速引导绿波出行、特殊车辆优先、道路施工\违章停车预警、超视距监测等场景和关卡，而测试车辆“兵来将挡”，一路打怪升级，成功从效率性、安全性上印证了车路协同的优越性。
比如当演示车辆接近红绿灯时，车端随即收到了30km/h的车速播报建议，并显示红灯倒计时读秒，在即将通过路口的时刻，信号灯刚好从红灯变为绿灯。当被设置为特殊车辆(救护车、消防车等)通过路口时，云端调度红灯变为绿灯，从而优先通行。
在超视距场景中，当演示车辆行驶到交叉路口时，前方出现了大货车，遮挡了视线。通过车车互联，演示车辆获得了大货车前方的路况情况，可以了解是否拥堵等，为接下来的行驶提供了参考。
整个体验过程约30分钟，路线和场景相当密集，都是日常行车中遇到的高频交通关键事件。
明明还是“新手上路”，为何却能像“老司机”一样所向披靡、处变不惊?据蘑菇车联副总裁邓志伟介绍，在经过累计超过百万公里的道路测试后，智慧交通系统已经被打磨得越来越“聪明”，路也越来越“智慧”，它的随机应变和游刃有余让我们离自由出行更近了。(林霞)
