近年来，智能网联汽车产业进入发展快车道，政策法规环境持续完善，技术加速迭代，产业应用快速普及。

第九届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2022）聚焦与新一代人工智能、智能交通、信息通信、智慧能源相结合的新型汽车产业生态，以“创新战略·跨界融合·协同发展”为主题，聚集全球顶级专家、政策制定者、产业领袖，共享全球实践、凝聚行业共识、促进产业发展、探索技术创新、强化生态建设、推动应用落地。

在8月1日的第九届智能网联汽车技术年会开幕式现场，东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌教授，介绍了车路协同自动驾驶系统阶段性发展展望。以下为现场速记，未经本人审阅。

尊敬的各位领导、各位嘉宾、女士们、先生们，大家上午好。我今天特别荣幸也特别有运气能够站在这个讲台，给大家做这个报告，我可能是今天会场里面唯一从美国回来的人能做报告的人，谢谢各位领导和各位朋友的祝福。

今天报告的内容是《车路协同自动驾驶系统阶段性发展展望》，我综合了很多国家的总体情况给大家做汇报，同时也把中国公路协会的自动驾驶工作委员会和标准委员会的工作，放到里面给大家做一个简单的回顾。

我的报告有六方面的内容，第一方面关于系统定义自动驾驶的思考，以及战略方面的考虑和大概的共识。第二部分是比较窄一点的，车路协同系统版本建设的介绍。第三部分是更摘一点的围绕交通围栏的构建，协助车路协同的基本建设。第四部分跟会议主题比较相关关于智能网联汽车多维评价指标新工作的介绍。第五部分是关于相关标准体系建设，在中国和其他国家的建设情况介绍。最后一部分是总结和小结。

从整个系统来讲，疫情前首先谈系统定义汽车，前面克强老师和李院士也提到了相关的观点，我这边从大的尺度上给大家做汇报和思考的分享。

首先从名词定义来讲，大家提到了自动驾驶系统是一个ADS，刚才克强老师提到了车路云网图或者更多的汽车组件考虑组成和分配，这个概念从五年前就提出了。更窄一点是车路协同自动驾驶系统CADS，实际上我们更窄一点就是集中在车路云上从协同的角度发展到一体化的系统，这个更能实现落地。今天我们在座的肯定也听到了智能网联汽车系统，这个本身也是一个系统，只不过是从汽车的视角把车路云网图各个组件放在里面满足设计和要求。我们预计最后大家是殊途同归，不管是智能网联汽车系统，还是车路协同自动驾驶系统，甚至包括单车智能系统，单车本身很难成为一个完整的系统，因为将来我们万物互联的时代单车也是要联网的，单车本身也是一个系统。最后成为一种或者多种形态的自动驾驶系统的表现，车路云网图或者更多人等等组件的优化、分配和组合。

由于这些考虑，我们可以看到它是多维超级复杂系统，智能网联道路是其中比较有机的组成部分，但是也不能忽略人的主要部分。这里的耦合性带来了很大的区别，首先高级别自动驾驶本身耦合度比较强，特别是组件的耦合度，带来的组合方案极多，特别是它的复杂度提高，带来产业化商业方案的多样性。可以考虑移动通信里面手机的多样性，这里面更复杂。

下面我们简单的回顾一下傅院士提出的，我们在各种交通系统里面，横坐标代表传统的普通道路和车辆，到有三十多年历史的智慧交通它的耦合度，以及到高级别自动驾驶，到高铁，耦合度是递增的，耦合度的增加带来很多的想法、思路以及挑战。下面我们给大家用几张PPT讲解一下，首先自动驾驶本身就是一个大项，就是一个庞大的大项，各种组件分布在很多行业，汽车、道路交通、安全、地图等等，行业分布广带来行业壁垒，同时每一个组件本身的生命周期是不一样的，这带来的挑战是巨大的。

首先车本身3-7年或者更长更短，路传统设计是二十年、三十年，桥隧更长，路车系统本身现在按3年、5年、7年甚至10年设计，云本身可能更短，我们是传统系统3个月-3年，不能再长了。我们的网是2年、5年，可能到10年，但是不会那么长。我们的图在座的各位专家说是3个月-1年，整体的挑战性是巨大的，战略层面大家应该有一定的共识。

我们同时看另外一个视角，我们系统本身就是一个木桶，有不同的组件代表不同的板块，板块发展比较好的有车网云，居中的是图，最慢的是路，最后它能盛多少水，可能受最短板块发展的影响。这里头自动化的级别、可靠性、鲁棒性，它的组合取决于组件的优化。系统的产业化、商业化本身取决于各组件的均衡化和协同化发展。

往下走我们怎么做这个事？

所谓自动驾驶系统首先要做整体设计，没有整体设计，组件的设计本身有时候是没有太大意义的，整体设计、建设、运营、维护等等，组件的五大要素跟系统的五大要素关系要摆正。同时组件本身的生命周期跟系统的生命周期首先要确定，要不设计院做什么工作？设计院考虑多长时间，你生命周期有多少，这是第一个问题。第二个问题你设计成什么样子，自动驾驶本身的生命周期可以短到3个月甚至N年，N没有定，1年、2年还是30年，这个必须解决，因为我们现在进行大规模的工程实施以及产品化。另外组件生命周期跟系统生命周期本身极大的差异带来的挑战，同时发展程度带来的挑战，这是我们必须解决的。

从这个角度考虑，可以把过去往前走多少年简单分一下类，不管你是哪类自动驾驶系统，如果我们用移动通信的1级、2级、3级、4级、5级做类比的话，我们的连带系统现在比较熟悉的AV/CV/SV或者V2X，在2019年作为一个考量在美国基本上有共识。回到现在所说的车路云一体化，当年克强老师提出车路云一体化本身2019，到往后的大规模实施，这个可以作为一代系统。二代系统我们定义成更广一点，能力更强一点，高级别自动驾驶能够实现全天候、全路网，这个从技术上已经取得了一定的突破，应该可以做到。从产业化的角度来讲，2025-2030年来实现。再往下它的代表是车路云一体化系统或者高级智能网联汽车系统，这是我们二代系统的代表。

再往后面大家应该可以认可，三代系统的标志是安全性、可靠性、韧性、鲁棒性的极大提升，因为它是一个交通系统，没有这几项作为主管部门，作为大众是不能接受的。可能在产业方面说我们进入2028年以后，高级别自动驾驶进行大规模的商业化、产业化，这个跟我们所提到的今年100万辆车进行无人驾驶是不一样的。

再往下走，ODD极大扩展，作为四代系统的标志。再往下高高级自动驾驶的使用率在时间、空间上占有率超过人类驾驶员，这是标志性的。下面预测进入上天或者上帝决定阶段，但是方向应该是没有问题的。

再往下走从另外的维度来讲长尾效应，我们花了10%的精力完成了所谓90%的功能这是表象，从2004年到2019年16年左右，完成了90%的功能，类推再乘9这个太庞大。现在很多认可用马拉松的方式，哪怕是一万米的四分之一马拉松或者半路完成相关的工作，完成产业化和商业化的落地，这是比较认可的。后面所用的90%的时间和精力完成剩下10%的功能，可能是二十年、五十年，不一定能在我们这代人实现，但是应该能有阶段性成果，这是要考虑到的。

有了整体的思考，美国和欧洲思考本身进入更窄的领域，聚焦于车路协同自动驾驶版本建设，这个工作本身是去年底做的初步发布。回顾一下，车路协同自动驾驶本身不是一个新生事物，从最早的ASH本身，1997-2014年到2019年发布《车路协同自动驾驶发展报告》走过了二十多个年头，这个本身在今天大会上像李院士和克强老师做了很深入的阐述，我们只是用不同的术语描述这个东西。

我们目前定义了五个版本，主要有四个参与者，驾驶员、智能网联汽车系统、智能网联道路系统、车路协同中心系统也叫云平台，它的考虑因素就是系统的协同化以及相关交通围栏的定义，以及实施难度和系统成本，四个维度来考虑。

下面一张图是下面发布的，我们在考虑这个版本的时候不同版本，版本一叫车路协同、车路信息交互，从协同的感知、决策控制来定义它的级别以及相关的交通围栏，还有系统成本。往下的主要特征是协同感知为主，中级是用车路云一体化做代表，第级是覆盖全路网、全光照、全天候，满足这个条件就可以成为四级系统，技术上目前已经取得突破。第五级可以分为5.1一直到5.20，是全场景的。

这些之后可以看到下面有几个案例，版本一是大家口中所说的V2X信息交互，相关的交通围栏是很松的，因为它是信息交互。再往下走是版本二超视距感知，大家比较熟悉的。交通围栏首先是天气比较好，交通的车流量比较少。典型案例三3.0是车路云一体化，在交通围栏基础条件下天气一般般，光照比较差，交通流量本身是比较中等，这些规定我们的场景。版本4.0就是路网条件覆盖所有路网，目前路网本身有12类，譬如说城市里面快速路、主干道、次干道、连接路，还有高速公路，国省道，剩下的就是复杂山区道路。因为我们是多维度的，首先光照很差，天气较差，车流量比较大，这是4.0。5.0的时候就是比较完备了，但是可以说它是功能比较大而全，结构比较精简，定制化比较强，移动性比较高，车载或者路测云平台三位一体的智能化系统，路网条件可以适用于所有的城市中心道路，很多复杂交通都能实现，这个留给将来。

当然有几个目前很有启示的，而且作为交通管理部门应该很关注的地方，比如说复杂的施工区域，美国90%的道路都是在翻修，这是最最主要的工作，中国大概再过十年也是类似的。还有交通事故区域，美国一年统计和不统计的加一块大概1200万个交通事故。所有很恶劣的天气是避免不了的，比如有的州只有两个季节，一个是冬季，一个是施工季。美国70%的城市都是类似的，只要冬季一过马上进入施工季，自动驾驶汽车要在美国70%的城市里面跑，要满足冬季，要满足施工季。

交通围栏建设用一分钟的时间给大家讲讲，大家比较熟悉的就是从需求侧，交通系统都是有交通供给侧和需求侧，供给侧本身有天气、光照和路网条件构成。需求侧我们比较熟悉的是车速、车流量还有机车混行。这是大家比较熟悉的地理围栏，地理围栏就是从需求角度，我们如果从需求和供给来看有这么几个维度。地理围栏基本定义了需求侧，无论说它不完整，但是供给侧依旧没有提及。供给侧包括天气、光照、路网，还有应用场景，三种组合本身带来了比较复杂的公式，这个公式很简单，需求供给场景加全平均带来的信息组合。

有了这个之后可以把很多事情做量化处理，另外一项工作想汇报的就是智能网联汽车多为评价指标，评价指标本身带来比较大的挑战。首先定义综合的项目指标，衡量理想工况下智能网联汽车自动驾驶功能是否完备以及是否能够正常运行，V1是平时L1-L5智能化等级，V2就是可靠性级别，可靠性的定义就是在理想工况下智能网联汽车能够保证自动驾驶功能正常运行，不出事故能力。另外一个是韧性定义智能网联汽车任何一个组件单个多个功能失效之后，一定时间内恢复至一定水平的能力。

把这些定义完之后，下面是可靠性分级比较能接受的定义，比如可靠性本身基本可靠、充分可靠等等往下，小数点后面是3位数-7位数，这个大家可以接受。同时自动化等级可降级的最大值，可以定义。同时这是一个例子，时间关系我很快速的过一下。

另外一块就是韧性，过去二十年很强调这个事情，根据它的恢复时间和程度、接管，可以分为五大级别。比如说辅助恢复、部分自动恢复，以及有条件自动恢复，如果你是恢复2的话，你的恢复时间24小时，如果你是级别5那么小于1秒。

下边有一个实例，我们假设你是个L2的车，有交通事故之后如果是韧性为2，你需要24小时恢复。这个工作需要大家积极参与，车厂需要听大家的意见和建议进行改善。

最后一块是标准体系建设，去年底中国工学标准委员会正式发布标准体系指南和体系框架，包括整体系统标准按1000号，路测系统标准按2000号，车载系统按3000号，通信系统按4000号，以及智能系统按5000号，相关的实施应用按6000号布局。目前我们跟汽车工程协会有联合发布的合作。这个提议本身有200多项子类，也欢迎各个国家企业一起积极参与。

下面我简单的提三个案例，一个是标准体系本身作为标准，因为这是去年底发布的，这个希望大家积极参与，因为这是一个很长期、很庞大的工作。第二个是智能网联道路分级标准，三年前正式发布指南以来，智能网联道路标准本身在中国各个省交通厅、局以及路网路桥公司广泛采用。同时国际路联代表七十多个国家也广泛参与了这个标准，美国的IRF也很认可这个标准，这个方面取得了极大的共识，现在我们把共识变成标准。

这是对于路的标准，对于比较熟悉的比如说车的标准是比较一致的，从信息化、网联化、智能化也是比较一致的。另外从系统分级标准，两年前2020年正式发布指南，通过一系列的工作目前把它形成一个标准。

最后一分钟时间，给大家讲一讲我们认为未来的挑战在什么地方，我们需要重点工作在什么地方。

首先政策法规，《交通安全法》需要真正的修订，保障隐私和网络信息安全，同时各个行业本身需要协调一致的行动，在汽车、道路、交通等等行业。另外我们做几个事情，首先是融合车路等等相关技术，以及我们要建设一套评价体系。另外从共性技术的突破，还有分布式解决分布式驾驶的长尾问题。海耶进行系统分级，系统分级不要太理想化，要根据产业落地分级，在可预见的范围内能够落地化。克强老师、李院士，我们从事这个专业已经三十年了，我想再过三十年不能让我们的儿孙辈再做这个工作，一定要有具体落地的。

另外它是一个交通系统，从智能化本身，可靠性、韧性、鲁棒性需要真正考虑。另外创投体系本身金融服务这也是个极大的工作，应该集智慧支持相关工作。

另外就是建立各种生态圈，刚才克强老师也提到了产业链本身的，还有创投基金，还有相关示范工程等等。谢谢大家！