围绕自动驾驶，一直以来业内有两条路线，一是单车智能，二是车路协同。在近日举行的2020世界智能网联汽车大会期间，多位业内专家对此展开了积极讨论。

单车智能有五大弱点

在主论坛上，中国汽车工程学会理事长、中国工程院院士李骏明确指出，自动驾驶汽车需要新的技术路线。自动驾驶分级标准最初来自国际自动机工程师学会(SAE)制定的J3016，针对的是汽车本身，名为自动驾驶，其实是单车智能。

“目前单车智能有五大弱点。一是无人驾驶必须要依靠AI，AI有黑箱效应，如何克服?二是兰德智库认为自动驾驶需要110亿英里的道路测试，怎么实现?人类等不起。三是完全自动驾驶至少有几百万的极端工况，软件设计如何保证和验证?四是L3、L4、L5自动驾驶成本很高，如何进入私家车?五是完全自动驾驶汽车的实际行驶安全如何保证?目前自动驾驶汽车伤亡事故正在增加，而且它的社会问题比电池热失控更大。”李骏说。

另外，李骏指出，目前单车智能主要有两大类，一是以谷歌Waymo为主，以多线激光雷达为感知的重要手段，可称之为“饱和感知”，最大优势是非常灵敏，劣势是对高精地图依赖性非常高，且成本较高;二是以特斯拉为代表，基于视觉感知，也就是依赖摄像头，运用大量的人工智能和数据学习。

“这两类都是只重视单车智能技术路线。目前国内大多数的开发公司都在这两类技术路线中。”李骏表示。

对于单车智能的局限性，百度智能交通产品研发总经理陶吉也有同感，他指出，人类司机每10万个小时出一次事故，单车智能接近人类水平时，剩下的问题大部分是因为看不见看不清或不及时造成的，也就是感知所带来的问题，其中99%是可以通过车路协同解决的。

构建协同式交通体系

围绕自动驾驶，业内已逐渐意识到，国外科技公司及车企过去主推的单车智能并不能完全代表未来的行业趋势。与单车智能相对，国内产业界一直比较认可车路协同的技术路线，而近年来相关国际机构也已经开始调整原先的标准，体现出自动驾驶发展过程中道路、交通和汽车连接的趋势。

据李骏介绍，继SAE后，欧盟、美国和日本联合成立的ARCADE联盟在去年提出了自动驾驶基础设施分级(ISAD)，分别是A~E五个级别，其中最高的A级为协同驾驶，道路交通也参与到自动驾驶当中。美国交通部也对SAE的标准进行了改进，车外赋能加入到原来的单车智能定义之中。某种意义上，SAE的标准也不再仅仅是单车智能了。另外，国际标准化组织(ISO)同样在推动建立一个全新的全球自动驾驶汽车标准框架，目前正在动议当中，它的方向也是把ODD(设计运行区域)、ISAD和交通规则结合在一起。

针对单车智能的弱点，李骏提出了几个突破方向。他强调，要形成新型智能理念，将单车智能与车外赋能相结合，并且可以效仿特斯拉，建立一套自动驾驶软件学习成长系统。此外，车与外界的协同需要云平台的支撑，路侧设施只有成为车辆自动驾驶感知的一部分，才能真正参与自动驾驶。芯片方面，除了车载芯片，车外芯片更多更重要。测试方面，应该建立完善高度自动驾驶的实验室和测试技术。

对于单车智能与车路协同相结合的必要性，陶吉直接用数字予以说明。基于百度的实践推演，“单车智能+车路协同”模式可以大大减少驾驶风险，将无人驾驶事故率降低90%-99%。

清华大学苏州汽车研究院院长成波则指出，正是由于5G、V2X、人工智能、云计算、大数据等一系列的技术突破，业内出现了车路云一体化的自动驾驶概念。

“什么是车路云一体化概念?车路云协同的控制系统是云控系统，是利用新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理层、信息层、应用层连为一体，进行融合感知，协同决策与控制，综合提升交通效率和行驶安全的信息物理系统，这是一个大系统，密不可分。” 成波说，“我们必须把车、路、云深度融合，来构建一个协同式的智能交通系统，才可以解决我们目前单车智能和传统交通管理方面的局限，真正实现高效、安全的交通和出行。”