6月24日 ， 清华大学智能产业研究院、百度联合发布的全球首份车路协同技术创新白皮书——《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》提出 ， 随着车路协同大规模落地 ， 预测每公里智能化道路的升级改造成本会远低于100万元 。 白皮书预测 ， 到2025年 ， 我国高等级智能道路占比将达1% ， L2级别以上的自动驾驶汽车年销量占比将达20% 。 到2023年 ， 这两个数字将分别达到5%和50% 。
【驾驶|全球首份车路协同白皮书：车路协同提速自动驾驶商业化】“车路协同作为贯穿新基建多个领域的重要产业 ， 不仅是实现智慧交通、打造交通强国的重要桥梁 ， 更能帮助城市规划建设者做好城市管理 ， 合理规划道路 ， 提升交通效率 ， 最终让人们享受到便捷、安全、高效的出行服务 。 ”清华大学讲席教授、智能产业研究院院长张亚勤说 。
百度智能交通产品研发总经理陶吉介绍 ， 车路协同自动驾驶在安全性、运行设计范围（ODD）和经济性上都有不可比拟的核心优势 。
首先 ， 基于车路协同的预期功能（SOTIF）能提升自动驾驶安全 。 以往在极端天气、不利照明、物体遮挡等情况下 ， 单车智能的感知、预测能力面临严峻挑战 。 而车路协同可弥补车端感知不足 ， 有效扩大单车智能的安全范围 。
其次 ， 车路协同能够扩展自动驾驶ODD（车辆运行设计域） 。 一般而言 ， 受天气、行驶区域、时段、速度等因素限制 ， 单车智能能够感知和应对的驾驶场景有限 。 而路侧的协同感知能够扩展车辆的感知范围、能力和场景 ， 从而扩展单车的运行设计域（ODD） ， 进一步提升自动驾驶的点到点能力 。
此外 ， 在系统配置上 ， 单车智能除了要投入高昂传感器、算力设备之外 ， 还需要一套等效的冗余子系统 。 而车路协同提供的路侧设备感知冗余 ， 不仅复用率高避免重复建设 ， 还能实现成本分摊 。 因此 ， 在同等自动驾驶安全前提下 ， 车路协同可以大范围实施部署 ， 促进自动驾驶规模商业化的早日实现 。
车路协同是自动驾驶规模商业化落地的必然趋势 ， 但当下汽车智能化水平不一 ， 因而对智能道路的要求也存在较大差异 。 对此 ， 清华大学智能产业研究院与百度Apollo在白皮书中对国内道路现状进行了智能化分级 ， 将道路智能化水平分为C0-C5级6个等级 。 道路智能化等级越高 ， 对车辆智能化要求也越低 ， 覆盖的智能汽车等级范围也越广 。
其中 ， C4级别道路值得特别关注 。 与更高级智能道路相比 ， C4级智能道路投入产出比更高 ， 其覆盖的智能汽车等级范围从L2+到L5 。 也就是说 ， C4级智能道路不仅能为高级自动驾驶车辆提供协同服务 ， 还能让L2+、L3级辅助驾驶车辆具备高级自动驾驶能力 ， 促进自动驾驶规模商业化落地 。 举个例子 ， 一辆具备辅助驾驶能力的智能汽车经过C4级道路路段 ， 也能变成一辆自动驾驶车辆 。
更重要的是 ， 高级智能化道路除了服务自动驾驶外 ， 还能服务于智慧城市的构建 。
近期工信部表示 ， 要着力打造“单车智能+网联赋能”中国方案 ， 加速智能网联汽车产业化的发展进程 。 此前5月14日 ， 清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo也联合发布了“全球唯一纯路侧感知实现L4自动驾驶”的车路协同技术——Apollo Air计划 ， 共同探索车路协同技术无人区 。
当下 ， 自动驾驶正在从关键技术研究、局部先导示范应用 ， 走向全面商业化落地应用 。

稿源：(未知)

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