全球交通问题日趋严重，主要体现在交通事故、交通拥堵、道路健康三个方面。

交通事故：全球每年因公路交通事故造成的经济损失高达5000亿美元，预测今后20年内，全球公路交通事故每年将导致130万人死亡。中国仅2018年交强险赔付即达到1384亿元。

交通拥堵：美国2017年交通拥堵照成的经济损失达到3050亿美元，国内的交通拥堵造成的经济损失也正在日益增长。北京2017年交通拥堵造成的时间成本损失达1049元/月，占月均工资的12.4%。

道路健康：美国在2025年前需要花4.5万亿美金修复美国道路的基础建设。中国每年道路养护费用约一万亿元（2018年收费公路16.81万公里，占比3.5%，收费公路养护支出589.3亿元）。

由此可见，交通安全、交通拥堵、道路养护是交通系统的三大主题，几乎所有的科技创新都以此为中心，而智能网联与智慧公路正是解决上述问题的有效手段。

自动驾驶发展现状

智能网联（包含自动驾驶车和网联车）在未来的几十年内必然会对现有交通系统带来革命性的冲击，比如道路设计、车辆协调管控、保险与事故责任认定、国家政策与法规、国家安全等方面。

另外，自动驾驶的安全性和可靠性面临着巨大挑战，主要问题集中在城市峡谷、隧道与地下场景、交通路口、恶劣天气等复杂场景。

据统计，传统汽车大约每50万英里发生一起事故，自动驾驶汽车大约每4.2万英里发生一起事故，其中89%的事故发生在十字路口等复杂场景。与常规车辆相比，自动驾驶汽车的事故率高出了一个数量级。

可以看出，自动驾驶距离大规模商用还有段距离。

那么，我们现在智能驾驶究竟发展到了什么阶段？

自动驾驶的发展使得我们在高速公路、低速环境、封闭园区、码头、矿山等简单场景下的自动驾驶变得触手可及，但在复杂场景的自动驾驶还面临巨大挑战。

可以引用工程里面经验化的定律来解释，90%的问题需要10%的时间解决，剩余的10%的问题需要90%的时间解决。在自动驾驶方面，我们现在才刚刚触及到10%的问题，也就是复杂场景下的自动驾驶。然而，我们现在还没有很好的技术手段来解决复杂场景的自动驾驶。

自动驾驶的发展历程，也清晰地表明了安全可靠的驾驶仅仅依靠单车智能与感知是无法实现的，车路协同将会是未来发展的必然趋势。

车路协同的本质是将无法通过车载设备精准感知获取的信息，通过路侧感知来获取，因此，智慧公路的感知和通讯系统将是重中之重。比如，复杂环境下精准感知、超视距感知、全局交通、路况信息、车路协同精准定位等等。

通过公路的智慧化，支持与自动驾驶车辆的实时感知与通信，形成信息交互的天罗地网，进而实现车路一体化与车路协同，自动驾驶面临的很多难题都将迎刃而解。

由此我们可以引出智慧公路的定义。

什么是智慧公路

“智慧公路”，是指通过车联网、物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代感知、计算、通信技术，实现对高速公路全面透彻、实时精准的感知与信息交互，掌握每段路、每辆车和每个结构物的现状并精准预测发展趋势，这些感知数据通过低功耗物联网、V2X、5G、光纤等多种通信技术进行传输，以实现公路设施数字化，车路协同一体化，信息管理智能化，提高交通安全与效率，降低日益增长的养护费用。

只有智慧的路，路上却没有智能网联的车，行不通；

只有智能网联的车，路端却无法进行信息交互，也行不通；

智慧公路与自动驾驶的关系，如下图所示：

为解决鸡和蛋矛盾关系，智慧公路必须立足现在，得到大规模落地应用，必须能够解决现有交通系统的安全效率和智能养护问题，有感觉、会思考、能反应，从而实现智慧公路。

智慧公路只有在解决当前交通系统面对的紧迫问题过程中，才能得到逐步发展与大规模推广。而车路协同现阶段的核心，不是实现智能网联车的车路协同，而是实现与路上几乎100%的有人车的协同，辅助其安全高效驾驶。

只有把现在的问题解决好了以后，我们才能说面向未来时，我们需要解决什么问题，不然智慧公路与车路协同就是空中楼阁。

由此，可见智慧公路与智能网联车的发展关系是阶段性、螺旋化的发展，不可能一步到位。

首先，我们可以针对有人驾驶车（L0-L2）的智慧公路（L2级），把有人车的问题解决后，智慧公路得以逐步发展，并为L3级自动驾驶提供技术支持，L3级智慧公路得到广泛使用后，再进一步过渡到L4级智慧公路，这是一个很典型的阶段性的螺旋化的发展。

高速公路的“结构化特征”作为一个典型的场景，有利于率先实现智能车路协同系统的集成应用与大规模推广。

智慧公路与智能网联车能够得到大规模应用，第一个场景一定是高速公路，如果高速公路的问题没有得到解决，面对复杂的城市道路情况，将会有更多难题。

智慧公路信息化技术的现状

目前来看，智慧公路信息化技术的现状不容乐观，主要问题如下：

感知手段单一：主要基于视频、激光与毫米波雷达等高精度感知设备，技术手段单一，难以实现全面泛在感知。

设备昂贵、施工要求高：通常需要安装在龙门架、电杆、灯杆等处，对供电、通信辅助设施要求较高，极大限制了应用场景，难以普及。

覆盖不全面，难以实现全息感知：只有5%不到的路面实现信息覆盖，监测不全面，难以及时分析与发现问题，实时处理。

现阶段，针对上述问题的解决方案是安装高精度感知设备，比如安装在高速公路的龙门架，城市道路的交叉路口，并结合交通控制灯和灯杆等设备，但是高精度感知设备对供电通讯设施要求非常高。

持续供电、高带宽通讯，随之也带来了高昂的成本，也因此限制了很多应用场景，难以普及。如今，道路信息覆盖极不全面，难以实现全息感知，只有5%左右的路面实现了信息覆盖。

以某公司为国内某条智慧公路设计的技术方案举例来看。

平均每100米，都要布设RSU、融合感知节点、摄像头、雷达、交换机路边柜，包括智能路侧的信息处理单元等高精度的感知设备，如此计算，一公里内各种设备的成本是4000万到6000万左右。

2018年底，全国高速公路总里程达到了14.3万公里，全国公路的总里程达到了485万公里，全国高速公路通过高精度感知方案来实现全面覆盖，成本为5.7万亿；全国公路通过高精度的感知方案来实现全面覆盖，成本为194万亿，这些数字是难以想象的。

另外，高速公路和城市道路的感知需求丰富多样，且工作环境恶劣，基于单一（或少数几种）感知设备的技术根本无法满足公路多样化的感知需求与复杂恶劣的工作环境，必须多种不同精度、感知对象与适用环境的传感器优化组合，才能够充分满足公路的感知需求。

智慧公路物联网方案

有鉴于此，深圳市戴森智能公司提出了智慧公路物联网解决方案，在路面及周边广布大量高成本效益的物联网智慧信标，实现交通、路况、道路健康的泛在、精准监测，以及通过车路协同实现车辆复杂环境下高精度的感知定位。

智慧公路物联网解决方案的定位，并不是完全取代其他感知手段，而是和现有的视频及其他感知设备实现多源、异地、异构感知数据融合。

该方案的成本为高精度感知成本的1%到10%，在降低智慧公路成本的同时，不牺牲感知信息内容，并提高感知精度，使感知功能更为丰富。

• 不牺牲感知信息内容

智慧公路物联网中的高精度设备的部署间隔为2到3公里，在高精度感知设备中间，每隔8到15米，沿车道线部署物联网设备，也就是智慧信标。

当车辆经过一个龙门架后，高清摄像头准确捕捉到车牌号及其他标识信息，然后车辆进入智慧公路物联网覆盖区域，平均每10米一个的智慧信标通过多元目标跟踪技术对车辆轨迹进行精准估计，并在车辆进入下一个龙门架处，判断是否属于同一辆车，建立对应关系，完成数据关联，持续获取感知信息内容。

• 感知精度更高

物联网的前身是无线传感网，我们在无线传感网领域汇集的近二十年的经验可以总结成两条：1）多个功能单一的传感器通过联网协作能过实现比单一复杂、高精度传感器更为强大的功能；2）数量换精度，单个传感器在感知精度上的不足可以通过增加传感器数量来弥补。

因此，通过部署的多个智慧信标，可采集到的大量数据，进而实现多种信息的高精度检测。

比如，车流量检测；龙门架上已安装了高清晰感知设备，考虑到各种天气的影响，感知车流量的精度平均为95%左右，而嵌入路面的智慧信标，单个设备的感知记录达到了95%~98%，在边缘基站通过汇集多个智慧信标的数据，能够更进一步的提高感知精度。

比如，车辆行驶经过100米的道路，智慧信标平均每10米部署一个，单个智慧信标可能有2%到5%的漏检几率，但是随着汇集设备的数量越来越多，感知精度可以越来越高，比龙门架上安装单个高清晰感知设备的感知效果更为精准。

另外，智慧公路物联网方案从时间维度上能够积累大量的数据，从空间维度上每10米部署一个智慧信标，有了大量的时空大数据作为基础，便可通过数据分析判断道路的健康状况，在最合适的时间进行道路养护，节省养护成本。

• 功能丰富，实现人车路协同

智慧公路物联网方案不仅能够实现感知，实现通讯，还可通过灯光、声音，结合路侧标示牌、手机APP等多种方式实现人-车-路互动，辅助安全高效驾驶，比如智慧轮廓标、雾区诱导、智慧隧道、交通事故警示、交通异常预警、弯道会车警示、事故多发段预警、恶劣天气预警等等。

整体来说，智慧公路物联网方案是端-边-云感知、计算、通讯一体化的软件与硬件相结合的系统解决方案。