无人驾驶技术的研发已经持续了十几年，从L1到L5的等级划分来看，当前的技术水平已经达到了L2.5，可以说是刚刚迈出了“长征”的一半路程。

2008年，我在德国慕尼黑体验了大陆集团的一次封闭道路无人驾驶测试。那次体验让我印象深刻的是车辆内部配备的各种智能设备，包括多种传感器和数据分析设备，它们能够实时监测外部环境，并通过软件控制保持自动驾驶状态，同时确保车辆与周围环境之间的通信。这种体验非常酷。

无人驾驶技术的发展不仅代表了行业未来的发展趋势，也受到汽车零部件制造商、电子半导体元件供应商和主机厂等多方的推动。根据@FREECAR车势的观点，许多新技术的研发和推广都是基于全球十大汽车零部件巨头的启动。这些巨头会根据市场趋势进行后续开发，并结合主机厂的技术验证，最终确保产品的耐用性和可靠性。尽管表面上看是零部件供应商在推动这一进程，但实际上，整车企业、雷达芯片供应商、配套零部件及各类测试工程师都在背后发挥了重要作用。无人驾驶技术要求全面的底层设计，注重整体智能化和自我迭代的能力，追求“零事故”是其最高目标。

从2019年开始，中美两国在智能交通的发展路径上出现了分歧。美国一直专注于单车智能技术，这主要因为美国5G网络尚未大规模普及，更重要的是，美国在单车智能方面领先于其他国家。因此，美国更倾向于继续发展这条道路。而中国自2019年6月获得首批5G商用牌照后，便选择了车路协同的发展模式。

车路协同与单车智能有何不同？为什么中国会选择走车路协同的道路？目前，中国在单车智能方面落后于美国。据Navigant的2020年3月报告，全球排名前20的无人驾驶公司中，只有中国有一家公司上榜。尽管这个排名未必完全公正，但可以看出，中国要想在单车智能方面赶上美国的领先企业，还需要2至3年的时间。而选择走车路协同的道路，将为中国提供一个超越美国的机会，使其在未来成为该领域的领导者。

以上观点来自中智行董事长兼CEO王劲。

中智行虽然可能不为大众所熟知，但其创始人王劲在行业内享有盛誉。他曾担任阿里巴巴资深技术总监、EBay中国CTO、EBay中国研发中心总经理、谷歌中国工程研究副院长等职务，并于2010年加入百度，担任技术副总裁，后又升任百度高级副总裁，2015年创立百度自动驾驶事业部。他的经历使更多人关注到了百度的无人驾驶技术。

车路协同已成为中国智能交通发展的共识。能否实现弯道超车，取决于整个产业链的合作。因此，有人认为车路协同的成功与否，将决定中国智能交通的成败。

车路协同的关键在于三个方面的协同：车辆、道路和云端。未来的交通系统将由一个庞大的工业互联网构成，中央控制系统将监控整个交通网络，部署传感器和路边单元来指挥道路下的车辆和其他交通设施。

中国的新基建项目涵盖七大领域，其中最重要的三个领域都与智能交通有关：人工智能、5G技术和工业互联网。当前需要解决的问题不仅包括路边的5G通信设备，还包括整个系统的智能化。

车路协同的核心不在于路边单元的硬件，而在于其中包含的智能软件。就像一台计算机，安装深度学习软件可以使其具备强大的计算能力，但如果只安装普通软件，它只能执行基本任务。路边单元的主要功能是智能感知，它不仅要识别行人和不同类型的车辆，还要预测这些车辆的行为，例如是否会减速遵守交通规则，是否会闯红灯。这些都是可以通过人工智能提前做出准确预测的任务，精度可达甚至超过99%。

中智行已经在临港和奉贤两地实现了初步的车路协同功能。随着路边单元和5G技术的升级，相信上海有望率先实现真正的智能车路协同和智能交通。

FREECAR车势报道：

近日，我们参观了位于奉贤的中智行自动驾驶园区，体验了两次基于林肯MKZ L4级别的无人驾驶。未来，我们或许能够在车内享受火锅，让自动驾驶带我们到达目的地。

此次体验中，车辆在城市道路以60公里/小时的速度行驶，在园区内以20-30公里/小时的速度行驶。系统能够使车辆在舒适的驾驶状态下运行，通过摄像头判断红绿灯信号，毫米波雷达测量周围环境变化的距离，GPS进行路线规划。目前，测试车辆在林肯MKZ和红旗车型上进行了扩展。相比之下，MKZ车型的数据源更加开放，因此更容易进行扩展。体验过程中，车辆表现非常智能，但在L4级别的动力配合和实测环境中的反应仍有提升空间，需要通过数据积累和自我学习来改进。此外，我还注意到测试车辆使用了三个品牌的轮胎，对此感到好奇，不知道这样做的具体原因是什么。