北京四环堵车引起的智能交通大构想

‍‍‍‍‍

做者 | 李理php

出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）git

‍‍‍‍‍这是做者关于智能交通协议(Intelligent Transport Protocol)的构想，欢迎留言讨论。程序员

目录github

• 缘起算法

• 调研安全

• 自动化高速公路微信

• 智能交通系统(Intelligent Transport Systems)网络

• 车联网架构

• 无人驾驶less

• 智能网联汽车

• “交通”释义

• 拥堵波浪

• 发展历史

• 相关技术细节

• GPS定位

• 交通流分析和微观模拟

• 智能交通讯号灯控制

• V2V

• V2I

• 无人驾驶

• 目前解决方案的问题

• 智能交通协议

• 物理层

• 通讯层

• 链路层

• 网络层

• 应用层

• 基本想法

• 交通财政

• 协议分层

• 商业模式

• 过渡期

• 参考文献

缘起

天天下班我都会开车由西往东从四环进入G6，从四环进G6有两条路径，分别以下图红色和蓝色的路线所示。无论哪条路径，最终都会汇入G6的主路A点。这条路老是很堵，由于四环东西两个方向的车流最终都会汇入，并且汇入点A前方不远有一个出口，因此A点不但有大量车流进入，也有很多车要出去。并且晚上17:00-19:00最内侧是公交车道，A点前方不远有公交车道的违章拍照，不少违规走公交车道的“鸡贼”司机都要在A点并线进入第二车道。

图：从北四环进G6(原八达岭高速)的路线，来自百度地图

早上上班会从北往南通过盘古大观旁边的北辰西路经过匝道往西进入四环主路，以下图所示。早上进四环的车辆不少，也会碰到不少“鸡贼”司机从第二条车道插队进入。

图：从北辰西路进入北四环的匝道，来自百度地图

这样的场景对于大城市开车上下班的职场人士来讲是司空见惯的事情，估计很多人也走过公交车道或者插过队。遇到这种状况的时候我就常常想，有没有办法可以解决拥堵的问题呢？交通拥堵几乎是大城市的通病，它让人们浪费大量时间、消耗更多能源而且形成严重的环境污染。有关部门也尝试了不少解决方法，包括提倡公交出行、机动车购买限号和限行，甚至要效仿国外收取拥堵费，但彷佛都不能解决问题。最近自动驾驶和车联网比较火热，有人认为这些技术能缓解交通拥堵，提升出行效率。真的是这样吗？

我一直在思考的一个问题就是：道路的极限吞吐量有多大？若是咱们天天的交通流量(Demand)是固定的，期内咱们也没法修建更多的道路，那么惟一的办法就是提升通行的效率。那么一条道路的极限通行量是多大呢？或者反过来思考，哪些因素会影响一条道路的吞吐量呢？显然车越多，道路就越拥堵。这确定受限于物理的约束，好比车流量、道路的车道数、路面的宽度等。也包括汽车和司机的物理学约束，好比受刹车的物理参数约束，跟车不能跟的太近；而司机的反应速度也不一样，在天气好的白天可能跟车能够近一些，而下雨的晚上就只能开慢一些以免追尾等事故。若是全部的车都由一个“上帝”来控制，是否是可以逼近这个极限吞吐量呢？

每一个司机都在追求我的的局部最优解，但这一般不是全局的最优解。好比图1所示的状况，匝道的车要并入G6的最右侧车道，这就会致使匝道的车和最右侧车道的车竞争，最终的结果就是拉链式的交叉通行，这从某种程度上保障了通行的“公平”，可是每辆车的速度都很慢。并且最右侧车道慢了以后就会往中间车道并线，再往最内侧车道并线，最终致使整个道路拥堵。若是咱们能有一个仲裁者(好比交警或者信号灯)来指挥，那么仲裁者能够先命令右侧车道暂停，让匝道的N(好比10)辆车并入，而后让右侧的车通行M(好比20)量，……。这样一个简单的改进可能提升最右侧车道的通行效率。固然实际的状况远比这复制，好比可能有中间车道的车要出去，它可能要并线到最右侧。可是至少从原则上来看全局的最优会比局部的最优要好不少的。

车辆的行驶看起来很复杂，可是从微观(每辆车)的角度来看其实并不复杂。在没有路口的地方，一辆车正常行驶要么一直往前走，要么往左变道，要么往右变道。变道须要车辆之间的一种“语言”来协商，车辆的语言主要经过车灯和喇叭来实现。好比A车要左转，则拨动左转信号灯，它至关于跟左后方的车说：“请注意，我要左转了”。左侧车B看到以后有两种选择：让或者不让。让的话就把车速降下来，这是A观察到了B车降速下来，因而顺利并线。若是不让，则B保持车速不降(或者不降太多)，甚至经过喇叭或者闪灯(晚上)警告A车不要并线。

注意：A车的语言是显式的，它经过左转灯来表达它的意图，若是左转灯没坏而且B车司机眼睛没毛病的话是能够没有歧义的理解A的意图的。可是咱们的汽车并无设计一个“让或不让前方并线的信号灯”，所以B想表达赞成或者不一样意就可能有歧义。由于B车即便不想让，它为了不撞车也会减速，可是它的车速可能仍是不慢。A车只能经过车速的变化来判断B是否想让，若是A车判断出错就可能出现交通事故。

有时候咱们也会碰到这种状况：B车想让，因此速度减下来一些，可是A车判断B并不想让，因此赶忙中止并线，可是车头已经探出去小部分。B一看A的头出来了，为了不碰撞就继续减速。可是A车“怂了”不敢并线，就停在那里。B车一看：“你这肉车，让你都不走”，因而加速准备走。而A看B也一直没动，觉得对方要让，就继续并线，结果对方又加速上来了，因而又停住……。这就像有时候上下楼梯时碰上了，为了不碰撞，两人都同时往一个方向侧身，可是碰巧是同一个方向，因而停顿一会往另外一个方向侧身，结果两人的频率还比较一致，又碰上了，……前面说的是比较“文明”的并线，有的并线就很强横，不打灯就强行并线，让别人急踩刹车。固然这里还有不少心理学能够研究的有趣现象，好比说明明空间足够并线，可是B车一看A车打灯就立马加速上去避免被“加塞”，这也是不少并线司机不肯意打灯的缘由。

总的来讲，因为车辆只能经过车灯和喇叭等有限的方式来进行沟通，并且受司机心理的影响(好比那些走右转/左转/公交车道抄近路而后并线，会让被并线者产生不满情绪)，并线只能靠两车之间的“协商”来进行，这就会致使并线效率低并且容易引起交通事故。目前的交通规则并无明确的规定怎么处理并线，它只是定义了在发生交通事故时候的责任认定。

若是汽车之间有更加高效的沟通(通讯)手段，那么能不能提升通行效率和减小交通事故呢？好比说任意两辆车均可以完美的通讯，是否就能解决问题呢？显然仍是不能，好比前面匝道的车要并入最右侧车道，极可能一开始右侧没有车缘由让，则汇入的车辆一直等在那里，等来等去没人让。他就会感受不耐烦，就会强行探出头去并线。他一旦侧着经过后，匝道上他后面的车都会顺着一溜过去，而后相似的最右侧车道也会“抢占”一段时间。这种模式彷佛和前面的仲裁者的效果相似，可是这种模式很难稳定。

由于从公平的角度来看，主路的车让匝道经过少数几辆车先走可能还行，可是若是匝道过了十辆车还不让本身走就会感受严重“不公平”，就会忍不住要抢回路权。也就是说靠“道德”的方式很难维持这种较优的方案，由于这种方案对于我的来讲是不公平的。其实这和十字路口的红绿灯是相似的，最先道路上没有红绿灯，这很容易发生交通事故，并且也容易发生拥堵。咱们可能也碰到过没有红绿灯的路口，若是车多的话就很容易拥堵。

若是目前的车流都是东西方向的话，那么南北方向的车没法通行。可是东西方向的司机道德还很难高尚到主动停下来(并且后面来的车可能也不知道南北方向让了多久)，这个时候南北方向的司机就很不爽了，让大家走了两分钟还不停下来，因而就慢慢的从开始往前蹭，最终就致使路口彻底堵死。这个现象即便有红绿灯也可能发生，好比东西方向很堵，绿灯的时候车开不动。而后变成了红灯，这个时候是南北方向的绿灯。

若是从理性的角度来讲，南北方向的车最好不动，等东西方向的车都过去再说。也许一开始你们道德还比较高尚，呆在中止线不动。可是每次东西方向都能经过几辆车却不能彻底经过，剩下的车把路口堵死。这个时候南北方向的司机就不爽了：让了大家三四个红绿灯还这样。因而也蹭上去，最终就是把路口彻底堵死。

因此为了提升通行效率，一方面须要解决通讯(语言)的问题，同时还须要有一个仲裁者从全局的角度综合考虑总体效率和个体公平来作出更加优化的行车方案。我以为从理论上来讲，是能够经过这种方式来改善通行效率和减小交通事故(不少堵车又是交通事故致使的)。那要实现这个目标就须要两个条件：及时和准确的通讯；路段级别的仲裁者(优化算法)。

为了验证这个想法可否可能实现，我就开始了对于智能交通系统和智能网联汽车等相关领域的学习和调研。

调研

“交通”释义

在进入“正式”的内容以前先让咱们来了解一下“交通”一词的含义，这可能会给咱们一些启发。咱们如今用的“交通”基本对应英文”traffic”，而运输对应”transportation”。交通和通讯有什么关系吗？为何交通银行的英文名称是”Bank of Communications”[1]，外国人会不会理解成“通讯银行”？根据[2]，交通一词来源于中华民国交通部(Ministry of Transportation and Communications)。为何交通被翻译成了Communications呢？根据[3]，交通银行是为了借款赎回京汉铁路经营权而创办。创办交通银行的邮传部主管航运、邮政、铁路、电信，其英文名为Ministry of Posts and Communications。虽然中文名字为交通银行，可是它的实际业务范围也包括轮、路、邮、电的存款，因此叫作”Bank of Communications”。

根据Merriam-Webster字典[4]，communications(注意是复数形式)能勉强和交通运输扯上关系，但其实不多使用。辛亥革命后邮传部改成了交通部，英文名字也变成了”Ministry of Transportation and Communications”。中华人民共和国成立时交通部被翻译成Ministry of Communications，它负责除铁路、航空之外的其余交通运输，主要是公路、水路交通。这个翻译其实挺奇怪的，尤为是到了21世纪，通讯技术和互联网的发展，一提到communication就会想起通讯。好比大学的专业里若是说是communication专业的，那必定是通讯专业。若是要表示交通或者运输专业，那通常用traffic或者transportation(或者英式的transport)。到了2008年《国务院机构改革方案》新组建了交通运输部，它整合了原交通部、原中国民用航空总局和原国家邮政局，所以改名为交通运输部，英文名为Ministry of Transport。

在中国，与communication相关的国家部门是[邮电部]，它的英文翻译是Ministry of Posts and Telecommunications。原属于邮电部的北京邮电大学(原邮电学院)的英文名字是Beijing University of Posts and Telecommunications。根据[6]，telecommunication这个词表示远程通讯，复数telecommunications表示实现远程通讯的技术。国外用Telecommunications来表示政府部门的好像只有印度的Department of Telecommunications[7]，大部分都是Department/Ministry of Communications[8]。

英美等国都有交通部(Department of Transportation/Transport)，可是都没有Department of Communications。国外的通讯部门其实没有太多行政事务(运营商都是私人企业)，可是须要有人来制定通讯行业的规范以及分配通讯频段等事情。这些立法工做大部分是技术相关的，英国是[通信管理局(Office of Communications)]，美国是[联邦通讯委员会(Federal Communications Commission, FCC)]。美国联邦通讯委员会(FCC)是一个独立的美国联邦政府机构，由美国国会法令所受权创立，并由国会领导(不对总统负责)。

所以美国对华为下禁令的是FCC，好比《华为起诉美国联邦通讯委员会违反美国宪法》，华为起诉的是FCC。你们可能比较奇怪美国管理通讯行业的政府部门为何是这个联邦通讯委员会。美国联邦政府是立法、司法和行政三权分立的制度，但在这三大机构以外还有不少独立的“第四”权力机构，它们的名字一般是XX委员会(Commission)、XX理事会(Council)，固然也有叫XX局或者XX署的，好比电影里常常出现的中央情报局(Central Intelligence Agency, CIA)、国家航天航空局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)和环境保护署(Environmental Protection Agency, EPA)。固然仍是以叫委员会的居多，除了FCC，最出名的就是联邦储备委员会(The Board of Governors of The Federal Reserve System)，他们领导的就是大名鼎鼎的美联储。美联储的主席虽然由总统提名，可是他们只对国会负责，总统无权罢免他们。并且他们的任期是14年，远超总统的任期，因此总统没法直接影响他们的决策。

回到邮电部的话题，年龄大一点的读者可能还记得邮电局(如今叫邮局)。这既是一个政府部门，同时也是一家国有企业。你们还记得骑着自行车送信的邮递员吗？他们的自行车很是特别，后排能够挂不少袋子，并且后面那个支撑脚是像一个“凵”字，能够立起来。

图：永久牌邮政专供自行车，来自百度图片搜索

根据[11]，在中华民国时邮政和电信分属于“中华邮政”部门和交通部。中华人民共和国成立后通过屡次分分合合，在改革开放前邮政和电信最终合并成邮电部。

在上世纪九十年代以前你们的通讯主要是靠写信，特别紧急的事情会发电报，可是价钱很贵，并且是按照字数收费的。我上小学时做文总有练习写电报的内容，老师先给出一件事，而后看谁能用最少的字数把事情说的最清楚。进入新世纪以后，电话慢慢取代的信件，邮政就逐渐衰落。可是随着近期电商的兴起，与之相关的快递物流行业又发达起来，真是三十年河东三十年河西。

1998年3月，第九届全国人大第一次会议上，具备悠久历史的邮电部被分拆。在原电子工业部和邮电部的基础上，成立了信息产业部，主管全国电子信息产品制造业、通讯业和软件业，推动国民经济和社会生活信息化。拆分后的邮政成立了国家邮政局，2007年实现政企分开，而负责给你们送信的企业变成了中国邮政集团公司。2008年，邮政局被并入交通运输部。电信在1998年就实现到了政企分离，政府职责由信息产业部负责，2008年后并入工业和信息化部。而做为企业的各大运营商经过分分合合最终造成了今天咱们看到的移动、联通和电信三大运营商。感兴趣的读者能够参考[11]来了解更多历史。

这里花这么多篇幅介绍交通和通讯的名词和相关部门，一个方面是为了了解这个领域的重要规则制定者，这是推进智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)发展的重要动力。另外一方面是通讯和交通这两个独立发展的方向在智能网联汽车时代最终将会走到一块儿，帮咱们实现更加智能的交通和运输系统。

通讯的目标是随时随地把信息快速的从一个地方传输到另一个地方；而交通运输的目标是随时随地快捷的把人或者货物从一个地方运输到另一个地方。从中国的历史来看，交通运输和通讯的需求一直都有。把人或者货物从一个地方运送到另一个地方是很是基本的需求，而传递信息的需求相对就没有那么强，通常用于军事和政治。中国自秦以来的户籍管理制度让老百姓没有迁徙的自由，除了进京赶考的书生偶尔须要给家里写写信，通常人的生活半径就是几十里路，需求并不强烈。可是普通老百姓也须要从集市买卖物品，也须要运输货物。从运输和信息的角度来讲，人的需求能够分为两大类：虚拟(信息)需求和实体需求。

这两个词是我造出来的，实在想不出更合适的，就借用时下流行的虚拟经济和实体经济的说法。好比说我要吃苹果，这是实体的需求，这个苹果必须经过个人嘴巴吃下去。若是苹果离我很远，我想吃苹果只有两种途径：把苹果送到我身边；或者把我送到苹果旁边。在古代，运送一我的比送一个苹果困难的多，由于一我的至少60kg而苹果最多0.5kg，并且人又不能放到箱子里，太颠簸了也受不了。因此除了远古的采集者或者游牧民族是跟着食物走，后来的人们都是经过商业贸易把物品送到人那里去。固然现代由于城市化的发展和交通的便利性，咱们走路或者坐车去饭店吃饭也比较常见了。有的时候吃饭是须要不少人汇集在一块儿，这就不是为了生存的进食，而是一种社交活动了。

第二类需求就是信息类需求，又能够分红人和人的沟通和人对物体信息的获取。好比要和朋友聊天，固然能够你们聚到一块儿而后聊天，可是把相聚很远的人集合起来成本很高，使用网络的方式会极大下降时间和空间成本。好比要买苹果前，咱们须要从不少苹果卖家那里比较和挑选价格合适又好吃的，咱们能够跑到农贸市场去，可是也能够在网上挑选后由快递小哥把苹果送到家。随着网速愈来愈快，挑选苹果的时候不但能够看文字和图片介绍，还能够进行视频直播。而随着虚拟现实等技术的发展，不少人之间的沟通以及人和物体的沟通均可以经过远程的方式解决，好比远程上班、VR看房。

也许之后虚拟现实高度发达了，咱们出去旅游均可以用虚拟现实来实现了。甚至吃东西都是“虚拟”的，咱们在吃苹果的时候外接各类体感设备让咱们在咀嚼时产生香甜的感觉，最终只是给咱们注入了多少卡路里的葡萄糖或者微量元素。也就是说咱们的全部“食物”都是这些基本的元素，我想吃苹果的时候它给我配方出来苹果的元素组合，而后让大脑产生吃苹果的感觉。若是到了这样的一天，除了传输信息，就只须要传输一罐一罐的基本元素就好了。这是否是很科幻，这样的生活是否是很可怕？

信息的传输已经很快了，光速传播几乎是物理的极限了，惟一要作的就是增大带宽。可是人和物品的交通运输的速度极限多是声速，要是高铁每小时3000千米，估计人都得散架了。固然马斯克搞的Hyperloop听说理论速度能到2万千米[12]，我不知道人在里面能不能受得了，也许运输一些结实的货物是有可能的。咱们仍是回到现实，对于目前咱们的道路设施和机动车辆，驾驶的极限速度是多少呢？利用通讯技术和优化的算法能逼近这个极限吗？这正是咱们须要思考的问题。

拥堵波浪

咱们一般认为交通堵塞的缘由是前方有堵点(好比路口或者车道变窄)或者发生事故致使道路的通行能力降低致使，可是有一些研究发现即便在没有任何堵点和事故的高速公路上，当车流量大了以后也会发生拥堵。根据[13]，好比在下图的高速公路上，你驾驶车辆时发现车子只能龟速爬行，而后彻底中止。过了几分钟后，车辆开始流动起来，而后到了某个点以后车速立马飙到限速。最让人感到奇怪的是：没有道路施工，事故和其它的缘由。

图：没有任何事故和汇入车辆的高速公路

那这种现象是怎么发生的呢？这篇文章的做者认为，当高速公路上车不少的时候，任何微小的扰动都会引发自我强化的(self-reinforcing)连锁反应：一辆车轻微的刹车，它后面的车为了不碰撞刹的更加猛一点，这样逐渐放大最终就致使了交通缓慢或者中止的波浪(wave)。

天普大学(Temple University)研究这种现象的数学家Benjamin Seibold说：“在稳定的交通流量时，这种交通波浪每每由很小的扰动引发，好比道路的颠簸或者某个司机无心的刹车。”

即便波浪里的车辆离开了这个拥堵波浪，这个波浪仍然没有消失：它会沿着车道相反的逐渐日后漂移。这个波浪一般为100到1000米长，并且一般在交通密度(density)增长到某个值时发生。

日本研究者经过实验模拟出了这种现象。他们让22个司机以相同的速度(18.6 mph)在一个圆形的赛道上行驶，要求他们保持固定的空间距离。可是最终不可避免的会造成交通波浪，就如这个视频所示。

这样看起来彷佛应该把这种现象归咎于某个不当心的司机。可是模拟实验代表若是司机都想行驶的尽可能快，则这种现象越容易发生，由于开的越快就越须要急刹车，从而触发连锁反应。

Seibold说：“若是司机发现前方的流量很大，跟车时少踩一脚油门而且保持与前车足够的距离——而不是跟的很紧而后急刹车——则可以避免这种拥堵现象。”

MIT的计算机科学家Berthold Horn认为，一样做用的另一种思考的方法是：咱们在开车时尽可能保持在前车和后车中间。这会让你尽量的避免紧急刹车。

可是即便采用这样比较好的驾驶习惯也不能彻底避免，只要车辆密度大了以后老是会发生，这些驾驶习惯只能缓解问题。文章做者认为采用自动驾驶以后也许能够解决这个问题，不过我以为短时间内自动驾驶还不现实。另外自动驾驶的汽车即便达到甚至超过人类的驾驶水平，若是只是从我的的角度选择最优的策略(好比采起咱们人类那种追求“公平”甚至为了我的的利益加塞等等)，那么我以为世界并不见得会更美好。

下面的这篇文章[14]，做者认为单个司机的行为可以缓解交通拥堵。这篇文章的标题是“一个司机可以阻止一场交通拥堵”(One Driver Can Prevent a Traffic Jam)。

西雅图的工程师William Beaty提出一些驾驶“方法”：好比跟车的时候留出足够的空间——多到可让别人“加塞”进去。他认为这种一般被认为反直觉的方法每每能够缓解交通拥堵。好比下图所示：

图：William Beaty建议的驾驶方法

假设咱们正在驾驶上图中绿色的车，咱们和前方车辆有较大的车距，可是目前车流很大，前车的刹车灯亮了。一般咱们的作法是先保持如今的车速，这样咱们的车速比前车快，而后快接近时再刹车，尽快跟上前车，如上的左图所示。可是做者认为正确的作法是提早轻微刹车，保持和前车差很少的车速，从而保持这个比较大的车距。做者认为经过这样的方法能够缓解交通拥堵，好比下图是它能解决问题的一种情景：

图：留出空间让想出去的车辆并线

好比咱们按照上面的原则在最右侧行驶，左侧有车想往右并线出去，由于有足够的空间，它能够成功并线。反之若是右侧的车辆都跟的很紧，则它只能打着右转灯停在那里，这会致使后面的车没法行驶。另外若是后面的车发现这个车道不能走，而右侧能够走，则他们可能会往右并线，最终致使右侧车道也拥堵。

经过这两篇文章，咱们能够发现若是驾驶员群体的驾驶习惯发生变化，也许可以缓解交通堵塞。可是这种驾驶习惯的改变很难靠个体来实现，由于一来个体“道德”每每不靠谱。就跟社会风气同样，咱们提倡道德，可是更应该增强建设道德的底线——法律。另外若是汽车个体缺少全局信息，即便其道德很高尚，也很难经过有限的信息得到全局最优解。

发展历史

本节介绍智能交通系统和智能网联汽车的发展历史，主要参考了[15]和[16]。

自动化高速公路

最近无人驾驶火热，各大科技公司和传统汽车制造商都在竞相加入将来黑科技的军备竞赛。其实早在1939年，那个时候汽车在美国都仍是有钱人的奢侈品，就有人开始了无人驾驶的梦想和探索。那年，通用汽车公司的市场部人士就设想出了第一代无人驾驶汽车，并在世界博览会上公之于众。博览会占地1200英亩，展示了众多使人兴奋不已的前沿技术，如电视机、电子路灯、荧光灯，以及新晋中产阶级家庭中必备的设备——自动洗衣机。通用公司大胆地展现了一个名为“将来世界”的做品，即一个自动化的高速公路，并预计到1960年时它将使驾驶出行能够“解放双手，解放双脚”。固然咱们如今知道以当时的技术——那个时候计算机尚未问世，虽然有了电报这样的无线通讯技术，可是还只用于军事领域，这是不可能实现的。固然美国是一个充满梦想的国度，并且由市场部来作个PPT(我不知道那个年度用什么来作报告)仍是问题不大的。可是不久以后第二次世界大战爆发，美国在珍珠港事件后也加入了战争。通用汽车也随之将本身的精力从建造自动化高速公路上移出，转向为同盟国制造坦克、飞机以及其余武器。自动化高速公路项目在20世纪40年代几近停止，但事实证实，二战无疑为后续几十年的发展提供了可供持续挖掘的巨大技术宝库。

伴随着二战后的经济繁荣，成千上万的人购买了他们的第一辆车。根据美国的人口普查的数据显示，截至20世纪50年代末，大多数美国家庭都至少拥有一辆汽车。为了鼓励汽车运输业的发展，1956年联邦政府经过了《联邦高速公路法案》(Federal Highway Act of 1956)，开启了持续数十年的公路疯狂建设，并最终让美国各个城市、郊区以及乡村的格局面貌面目一新。随着购车用户数量的急速上涨，数百万驾驶员奔向了这个国家新建的各个道路和高速公路。随着数万英里的道路铺设，横跨东西海岸的州际公路系统的完善，美国的“汽车文化”就这样诞生了。

美国无线电公司(Radio Corporation of America, RCA)是20世纪50年代电子工业创新的发源地，通用汽车公司遂与之合做研发电子化高速公路。美国无线电公司雇用了当时著名的发明家弗拉基米尔·兹沃雷金(Vladimir Zworykin)——阴极射线管及自动化解决方案的开拓者，由其研发信号灯的管控系统。兹沃雷金很早就意识到快速增大的交通密度和公路上飞速奔驰的汽车会带来负面影响，所以他提出的新方法是“要将驾驶员从驾驶的机械重复性任务中解脱出来”。兹沃雷金的专家团队将设计自动化高速公路的难题拆解为三个子问题。正如兹沃雷金所言：“任何汽车控制系统都(必须)得知道公路上每辆车的具体位置信息。这就意味着须要车辆拥有某种侦测手段。第二个必备条件就是每辆车都必须清楚地知道本身及周边汽车的位置。一般车辆是尾随前进的，所以这就须要在车辆之间或车辆与道路之间创建某种沟通手段。第三步就是要汽车的自动控制系统能针对接收到的信息做出回应。”

通过几年的研究，两组团队拼凑出来一个他们称之为电子化高速公路的创意解决方案(尽管以今天的标准而言，仍是略显粗糙)。他们结合了无线电技术、电子电路以及基于历史悠久的电磁学理论而建立的逻辑门电路。1958年，他们完成了电子化高速公路的一次最全面的展现，在内布拉斯加州林肯市郊区一条400英尺长、专门改造过的高速公路上，装有俏丽垂直尾翼和双摄前大灯的两辆1958年款雪佛兰参与了测试。

凭借内布拉斯加州道路管理局的大力支持，通用汽车和美国无线电公司的研究团队组装出一套原始的车辆侦测与引导系统，能够实如今两个主轴方向上对汽车移动的控制：横向维度，将车辆稳定在车道界线内部；纵向维度，将车辆与先后其余车辆保持必定的安全距离。两年后，利用一样的方式，他们又在新泽西州创建了另外一条电子化高速公路的测试跑道，但此次是为通用汽车专门定制的，最终成功实现了辆的自动启动、加速、转向与中止，全程没有人工直接参与。

图：自动化公路系统测试

纵向维度的控制是经过车辆侦测系统来实现的。车辆侦测系统是各类复杂电子设备的综合。这个系统必须实现基础设施之间的信息通讯，这涉及晶体管、无线电发射器以及灯光。为了建立这一侦测系统，美国无线电公司的工程师首先在道路中铺设一系列矩形电线回路，这些矩形回路的长度比汽车车长略短，一个个矩形回路之间首尾相接，覆盖整条测试道路。每当车辆行驶通过一个矩形回路，就会向埋在道路中的晶体管侦测设备发送一个特殊的信号。

当车辆快速驶过这一系列矩形回路时，反馈信号就会流入由全部侦测器组成的一个网络里。这一系列连续的动做信号会点亮道路边缘的一串照明灯，造成一种电子化“飞行尾翼”的感受，进而起到警示附近其余车辆的效果。从理论上讲，人类驾驶员可以清楚地看到无人驾驶车辆的位置就是缘于两侧路灯的照明。其实，也并不须要人去注意，这些信号就会以无线电的形式传播给附近的控制塔，而后由控制塔自动地以无线电指示的方式传递给附近的先后车辆，提醒它们经过刹车或加速来调整与这辆车之间的距离。

为了实现横向维度的控制(如今的ADAS里通常叫作车道保持辅助系统(Lane Keeping Assistance, LKA))，工程师为每辆汽车装备了两个金属“传感线圈”，等距地分置于汽车的两侧。与每一个传感线圈匹配的是一套测量设备，用于对其中经过的电流强度进行量化。

假设装有两个传感线圈和测量装置的一辆汽车缓慢地行驶在测试道路上，当汽车从道路上方驶过期，地下电缆会产生磁场，而这个磁场又会引起车载传感线圈产生电流。若是车辆正确地行驶在道路中央，两个传感线圈中产生的电流将会大体至关。然而，若是汽车危险地偏向了道路一侧，这侧的传感线圈就会产生更强的电流，对应的传感器也会记录下相较于另外一侧较高的数值。接受到较强信号的传感器就会向汽车的方向盘操控系统发送指示，要求车辆轻微转向，直到两侧的传感器测量数值再次平衡。

这一过程就被称为反馈控制(Feedback Control)，在当时被视为一项十分先进的技术。借助汽车传感线圈中的传感器记录数据，并监测测量数据的稳定与否，这套技术的组合构成了一个虽然略显粗糙但行之有效的自动操做系统。早在计算机机器视觉发明之前，通用汽车和美国无线电公司共同搭建的这套方向盘控制系统就能够自动调整车辆在道路上行驶时的横向位置，其准确性和反应速度丝绝不逊于一个注意力集中的人类驾驶员。固然它和今天的LKA系统原理并不不一样，今天的LKA是经过计算机视觉的技术来识别车道的边界；而当时没有这么先进的技术，只能经过在道路上安装传感器来实现，而在道路上安装和维护设备的成本是很是昂贵的。

当时，对于通用汽车和美国无线电公司的这套粗糙的原型系统，人们的乐观情绪高涨。普林斯顿市政府甚至发表了一篇通信稿，热情豪迈地认为在将来的某一天，这一套电子化高速公路的发明将使得“将来的出行者能够在周末出游时坐在车中打桥牌或睡一觉”。然而除去公众的热情反馈，通用汽车的电子化高速公路方案并无真正实施起来。

不过，通用汽车和美国无线电公司的长期合做仍是带来了一些其余贡献。在今天，电子化高速公路方案中车辆侦测系统的核心理念仍普遍应用于反馈式信号灯的制造。自动化信号灯之因此能调控车流，关键就在于它能侦测出路口是否有汽车出现，或者有车辆等待左转。当侦测到车辆时，由埋地线路和传感器组成的一套回路系统就会发送电子信号，让信号灯由红变绿。

自动化高速公路的好梦最终破灭的主要缘由之一就是成本。安装必备的电缆和路边控制系统是一项耗资巨大却又见效缓慢的工程，装配一条短小的测试跑道所需的成本还算合理，可是对于美国或欧洲那些横跨各州的浩大公路网系统而言，方案就显得不切实际了。即便在20世纪60年代，政府划拨了大量的公路建设预算，但考虑到埋设线缆、晶体管以及其余电子设备组成的这一套脆弱的基础设施，想要装配并维护数万英里州际公路的成本也太太高昂了。

智能交通系统(Intelligent Transport Systems)

早在20世纪80年代，信息技术重塑了整个工业格局。1986年，为了解决美国日益增加的交通和汽车尾气问题，加州交通局联手加州大学，共同探索信息通讯技术在汽车与高速公路的应用，帮助人们提高驾驶效率。此次合做最终促成了一个名为“先进技术与高速公路(Program on Advanced Technology and Highways，PATH)”的全国项目。1988年，来自联邦政府、多个州的政府机构、工业界和多所高校组成一个特别工做小组，名为“移动2000(Mobility 2000)”。该小组游说美国交通运输局尽快成立正式的联邦项目办公室，出台法律规章，促进先进技术应用，提高全国高速公路与道路的安全性与效率。

到了20世纪90年代初期，为了促进智能车辆和公路系统(Intelligent Vehicle and Highway Systems, IVHS)的发展，美国交通运输局终于成立了正式的联邦项目办公室。1991年美国提出“综合陆上运输效率化法”(Intermodal Surface Transportation Efficiency Act, ISTEA)，由于缩写发音是”Ice Tea”，因此也称为冰茶法案。它被美国交通运输界誉为确立美国交通运输新政策的一部划时代的交通运输建设法案。这个法案把IVHS的研究做为交通建设政策的最重要的项目来作，联邦政府拨款6亿美圆来支持它，后来这笔资金增长到9亿美圆。交通运输部部长向公众宣布了该法案：“大力发展自动化高速公路，制定汽车标准。

将来在此基础上推进自动化汽车高速公路建设……该项目的目标是到1997年以前，完成第一条全自动化公路建设或自动化测试车道并投入使用。”美国交通运输部把执行该远大目标的重任托付给了联邦公路管理局。1994年春，为了筹备在日本横滨召开的第二次智能运输系统世界大会，日本道路交通车辆智能化推动协会(Vehicle, Road and Traffic Intelligence Society, VERTIS)提出采用简洁、更加准确的名称“ITS(Intelligent Transport Systems)”的建议，这获得了欧美的同意。美国IVHS(IVHS America)组织也于1994年9月改名为ITS America。

1994年的时候，此项目的资金已经所有到位。联邦公路管理局此时须要交通专家团队参与进来，逐步设计、建造出自动高速公路的运行模型。这一年年底，美国交通运输局组建了拥有120名成员的国家自动化公速公路系统联盟(National Automated Highway System Consortium)，来落实自动化高速公路系统的发展战略与最终切实可行的模型。

该联盟由九个主要机构组成，分别来自不一样的联邦机构、大型汽车、企业电子协会、汽车运输部门、各高校、国家和地方政府、交通运输部门和咨询公司。包括不少著名的汽车巨头和科研机构，好比霍尼韦尔(Honeywell)、通用汽车(GM)、福特汽车公司(Ford)、PATH、德科电子(Delco Electronics)和卡内基·梅隆大学等。

既然大老板定了1997年的Deadline，那么拿了经费的企业和研究机构就得交做业。为了展现其在过去三年内的研究成果，联盟在加州圣地亚哥北部举行了一场名为“Demo 97”的活动，并邀请国会官员、政客和企业高层试驾原型车辆。加州大学PATH项目组展现了由8辆1997年版的别克Le Sabre轿车组成的车队，车子紧凑地排成一列纵队前进(车辆结队)，这样驾驶能够有效节省汽油。本田公司展现了两款样车，配备了先进的敏捷操控辅助系统，可以在人和车之间转换驾驶方向(向前或向后)，启用传感器自动变换车道，灵活避开路障。丰田公司给你们展现了激光传感系统怎样工做，在遇到路障、盲点和变换车道时，系统会发出警示提醒司机。

一切都按计划顺利进行，车辆的表现无可指摘。众位高官政要，例如美国参议员和企业高层们放心地驾驶着展现的车辆。媒体对此充分确定并大力宣传。但此次活动依旧有主要有两个问题：当时的无人导航驾驶技术还不够成熟，不足以保障安全；展现中的自动高速公路系统仍然须要配置昂贵的专门基础设施。

1998年美国在ISTEA法案到期后，人们对ITS的开发与应用进行了全面的评估，结果是积极的。1998年6月9日美国总统克林顿签署了面向21世纪的运输权益法案TEA-21(Transportation Equity Act for the 21st Century)。

进入21世纪，美国政府调整了ITS开发和应用的重点，组织研发和实施了511出行信息系统、运营管理系统、专用短程通讯(Dedicated Short Range Communication，DSRC)、交叉口协调避撞系统以及车辆道路设施集成(Vehicle Infra structure Integration，VII)，其依托互联网的交通讯息服务以及汽车厂商在车上安装的各类小型辅助装置。VII计划主要包括智能车辆行动(Intelligent Vehicle Initiative, IVI)计划、车辆安全通讯(Vehicle Safety Communications, VSC)计划、加强型数字地图(Enhanced Digital Map, EDMap)计划等，而且经过美国联邦通讯委员会为车路通讯专门分配了5.9GHz的专用短程通讯(DSRC)频段，为驾驶员提供安全辅助控制。

2009年美国交通部USDOT将IVI改名为IntelliDrive并开始启动IntelliDrive长期规划，旨在充分利用物联网、互联网等技术进一步扩展其应用功能。为了实现更安全、更智能、更环保的驾驶，相关部门更增强调了交通安全的重要性。IntelliDrive项目具备安全、移动、环保的特色。安全是经过使用车－车、车－路无线通讯技术感知车辆周围360°范围内的危险；移动是使用多种信息技术向出行者和运输管理者提供多种实时交通讯息；环保是经过提供实时交通拥堵和其余信息，帮助出行者选择合适的路线，减小环境污染。

IntelliDriver计划后来改名为网联汽车研究(Connected Vehicle Research，CVR)项目。CVR项目是美国交通部组织开展的为交通系统运行提供全新解决方案的大型ITS研发计划，是在车辆道路设施集成(VII)项目的基础上深化研究车路协同控制的项目，旨在创建车辆与车辆、车辆与基础设施之间的无线通讯网络，并在此基础上实现加强交通安全、提高交通运行效率以及改善交通环境等方面的应用。

车联网

国内不少资料把Connected Vehicle翻译成车联网，我感受并不许确。也许是为了蹭互联网或者物联网的热度，因此翻译成立车联网。最先只有Connected Vehicle(Vehicle-to-Vehicle, V2V)，也就是把车和车经过无线通讯网络链接起来。后来又有了V2I(Vehicle-to-Infrastructure、V2P(Vehicle-to-Pedestrian)，接着是V2N(vehicle-to-network)，V2G (vehicle-to-grid)等等。因此把这些统称为V2X(Vehicle-to-everything)[17]，V2X的范畴大体等价于车联网，可是确定不能把V2X叫作车联网。Internet of Vehicles字面上更像车联网，可是这个词并不流行。

根据[18]，车联网(Internet of Vehicle，IOV)是以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照约定的体系架构及其通讯协议和数据交互标准，实现V2X无线通讯和信息交换，以实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制的一体化网络，是物联网技术在智能交通系统领域的延伸。车内网是指经过应用成熟的总线技术创建一个标准化的整车网络；车际网是指基于特定无线局域网络的动态网络；车载移动互联网是指车载单元经过4G/5G等通讯技术与互联网进行无线链接，三网融合是车联网的发展趋势。

车联网技术主要面向道路交通，为交通管理者提供决策支持，为车辆与车辆、车辆与道路提供协同控制，为交通参与者提供信息服务。车联网是智能交通系统与互联网技术发展的融合产物，是智能交通系统的重要组成部分，更多表如今汽车基于现实中的场景应用，目前主要停留在导航和娱乐系统的基础功能阶段，在主动安全和节能减排方面还有待开发。目前市面上的车联网产品其实更多的就是在汽车上经过4G或者将来的5G接入Internet，实现一些信息娱乐(Infotainment)功能。Infotainment是Information和Entertainment的合成词，一二十年前就有了，如今不那么热门了。

目前不少所谓的车联网产品只是经过OBD或者读取CAN总线来收集精准油耗、精准里程、精准轨迹、车况(门窗灯、油水电、怠速等)、速度和位置等数据，而后上传到云端，经过云端的计算来提供一些服务。什么是OBD和CAN总线呢？

汽车内部由许多电子控制单元(Electronic Control Unit, ECU)，分别负责不一样的工做，如门控单元、灯控单元等，起初它们都使用点对点的通讯方式，并且每项信息都经过独立的数据线进行交换，随着ECU数量的增长，须要消耗的线束也会成倍增长，致使成本增长，占用更多的空间，增长更多重量，并且内部链接也会变得更加复杂，存在更多的隐患。点对点的通讯以下图所示：

图：点对点的通讯

所以工程师们设计了基于总线通讯的方案，每一个ECU都链接在一条总线上面，避免了点对点通讯方式存在的隐患。以下图所示：

图：基于总线的通讯

为了统一标准，美国机动车工程师学会(Society of Automotive Engineers,SAE)定义了CAN这样的总线网络协议。CAN (Controller Area Network，符合ISO 11898)是控制器局域网络，最先是由德国的博世(Bosch)提出，是制造业和汽车产业种使用的一种网络协议，具备速率快，距离远的优势。嵌入式系统和ECU可以使用CAN协议进行通讯。虽然CAN协议是标准化的，可是各个汽车厂商的协议报文是不一样的，就比如TCP/IP协议是相同的，可是QQ和微信的上层协议不一样，没法直接理解其含义。并且为了安全，它们通常不对外公布。虽然不少作车联网产品的公司呼吁汽车厂商公开，可是出于安全和利益的考虑，基本没有主机厂缘由开放。其实这样不难理解，腾讯会愿意开放QQ的通讯协议吗？固然有人想破解，可是怎么连上这根CAN总线呢？即便你能破解QQ的通讯协议，你不能监听(偷听)网络的数据包也不行啊？你总不能把汽车的发动机拆了强行从里面接一根线出来吧。

那怎么办呢？不少车联网的公司使用了OBD。咱们的车坏了，4S店的维修人员可能就会使用车载诊断系统(On-Board Diagnostics, OBD)来发现问题[20]。OBD是一个汽车本身诊断本身的工具。当故障车子来到4S店后，技师可用专用的诊断工具读取汽车存在的故障码，故障发生时的时间、里程、故障发生次数等重要参数，这样方便他们快速了解问题。其实OBD最先并非为了减轻修车师傅的工做而出现的，而是为了控制尾气排放。每款新车都须要知足严格的排放法规，但对于一款年产几十万辆的车型，政府只能在量产前检查一辆或是几辆车，在排放合格后就会颁发上市销售的许可。而对于生产线上不断制造出来的新车，不可能对每一辆都进行排放试验(作一次排放试验成本为几千到上万元)，更不可能在往后长时间的驾驶过程当中，一直拿个尾气分析仪追着你，看你尾气排放有没有超标。

因此政府要求汽车厂商作一套系统，能在发生了尾气排放超标的故障时及时提醒车主，尽快去修复故障。这套系统就叫作OBD系统。由于要读取ECU内部的数据，因此OBD是接入CAN总线的。OBD接口能获取的车辆数据具体有哪些？根据[22]，能够读取的数据分两大类：CAN总线数据；控制器内部数据。

CAN总线数据是各个控制模块交互所须要的数据。举个例子，油门踏板位置信号经过传感器传给发动机了，而这个信号对自动变速箱也是最基本的输入信号，因而发动机控制模块会把这个信号一直往CAN总线上发，变速箱控制模块实时读取这个信号。由于总线数据是用来交互的，数据流一直在总线上走，因此采集这些数据仅仅去读就好了。CAN总线上的数据已经比较丰富了：车速、各类温度、轮速、发动机扭矩、油门、制动踏板、排档杆位置、空调等各类设备是否工做、故障信息……很是多。这些信号的特色通常是：不一样控制模块都会须要用到的数据。

而控制器内部有着更多的实时数据，CAN总线给你提供一个数据流通的通道。经过这个通道，采集设备给相关的控制器发送指令，控制器返回相关数据。经过这种方式能够采集到控制器软件运行中的各类变量，因而几乎全部的数据都能采集到。由于多了发送指令的动做，因此更加耗费资源。这种数据的丰富程度，远大于前一种。可是只有开发方才可能知道怎样配置来采集这些数据，非开发方仍是别想了，除非有人泄密给你。

能记录任何数据并不表明能记录全部数据。特别是对于控制器数据来讲，能够去读的量实在太多了。即便购买最贵的设备，由于带宽有限，也只能记录很小一部分。对控制器内部数据的采集还和控制器自己的能力有关。产品车的控制器就比较弱，可同时采集的数据少。用于开发的车辆则会使用更增强大的控制器。普通车辆在运行的时候会自动记录一些故障信息等少许基本信息，而对车辆运行的实时数据是不作记录的。由于须要额外加装设备，成本也不低。因此产品车上是没有黑匣子的。

所以这些车联网产品，好比各类OBD盒子经过OBD接口读取CAN总线上的一些数据，传到云端(是否是感受很危险？)进过所谓的大数据分析，可能提供一些服务。好比经过分析你的驾驶习惯，发现你是个耗油大户，提醒你之后开车悠着点。听说还有一些高级功能，好比发生车祸时，驾驶员昏迷，没法求救。OBD经过分析其内置的加速度传感器来判断是否发生了碰撞，而后自动帮你求救(不知道发生车祸时这个盒子会不会撞碎了)。固然他们最喜欢你使用的仍是保养提醒服务，搞很差之后还能推销保养优惠券。还能实现一下很酷的功能，好比远程开启空调什么的(压缩机必须在发动机运转才能工做，感受很危险)。

V2X主要有两种技术方案：比较早提出的基于IEEE的WIFI技术(包括改进的802.11p)的DSRC方案和3GPP的基于蜂窝网络的车联网通讯技术C-V2X。DSRC很早就被提出来了，而且在美国的一些车辆和道路上进行了安装，它的技术方案比较成熟；而C-V2X是近几年才推出，可是发展势头很猛。

而WiFi具备的一些传统优势，DSRC也都有——通讯时延低且质量稳定。事实上，这正是DSRC被早期的车联网通讯选中的关键特质。做为后起之秀，在DSRC提出超过二十年以后，C-V2X才开始崭露头角。2015年，国际通讯标准组织3GPP开始针对C-V2X的概念和需求进行研究。当3GPP在R14中正式发布C-V2X的物理层标准时，已是2017年。从Cellular(蜂窝网络)能够看出，C-V2X与咱们手中的手机所使用的通讯技术，同属一个体系。这也是C-V2X在4G网络实现部署以后才开始崛起的自然限制。由于蜂窝网络技术迭代到4G时，其通讯时延的指标、对高速运动物体的支持，才能知足汽车安全通讯的要求。事实上，直到今天，4G对超高速运动物体的信号支持仍然有些力不从心——当你搭乘时速300km/h的高铁时，尽管铁轨旁的4G基站一个接一个，手机的信号仍然不太好使。

无人驾驶

咱们看到无论是最先的自动化高速公路项目仍是智能交通系统的早期(Connected Vehicle以前)，都是经过改造交通基础设施来实现更加智能的驾驶。好比为了实现智能的交通讯号灯控制，咱们须要知道某个车道排队等红灯的车辆数量。在早期，车辆检测通常经过在道路下面安装环形线圈式车辆检测器(Inductive Loop Detector, ILD)来实现。可是在道路下面安装线圈的安装和维护成本都很高。后来能够使用微波雷达(microwave radar)传感器来检测车辆，它能够安装在路旁的杆子上，这样安装和维护的成本就能下降。可是这种硬件的变化是很快的，好比说如今全部的车都实现了V2I，它们自动经过DSRC等通讯协议把它们的位置信息传给路侧单元(Road Side Unit)，这个信息更加丰富，固然也能计算出每一条车道的排队车辆数量。

《无人驾驶》一书的做者Hod Lipson认为，这种硬件的升级换代很快，把资金投入到把普通道路改形成”智能化”的道路很容易由于技术的代差变得无价值，或者说很容易被“弯道超车”。因此他认为最好的方式就是不要把有限的资金用于这种贬值很快的智能高速公路系统，而是应该把资金投入无人驾驶技术的研发。既然目前的道路基础设施能够被人所用，那么也应该能够被智能的无人驾驶汽车使用。

无人驾驶汽车是经过车载环境感知系统感知道路环境、自动规划和识别行车路线并控制车辆到达预约目标的智能汽车。它是利用环境感知系统来感知车辆周围环境，并根据感知所得到的道路情况、车辆位置和障碍物信息等，控制车辆的行驶方向和速度，从而使车辆可以安全、可靠地在道路上行驶。无人驾驶汽车是传感器、计算机、人工智能、无线通讯、导航定位、模式识别、机器视觉、智能控制等多种先进技术融合的综合体。

虽然终极目标是实现彻底的自动驾驶，可是不少人认为不能一蹴而就，因此给自动驾驶进行了分级，从易到难，咱一步一步来。美国汽车工程师学会(SAE)、美国高速公路安全管理局(NHTSA)、德国汽车工业联合会(VDA)和德国联邦交通研究所(BASt)等组织机构给出各自的自动驾驶分级方案，其中SAE在J3016-2014文件中提出的五级自动驾驶分级方案是当前被广泛采用接受的标准。

图：SAE自动驾驶分级

L0，无自动驾驶。彻底由驾驶员进行车辆的加速、转向、刹车、档位等控制，系统只负责执行命令并不进行驾驶干预。但系统能够提供预警和少许保护辅助功能，以便驾驶员进行决策和控制，例如车道偏离预警(LDW)、盲点监测(BSM)、行人检测(PD)、交通标志识别(TSR)、夜视(NV)、后排平交路口交通警报(CTA)等。

L1，驾驶辅助(DA)。系统根据实际状况负责执行转向或加减速的一项操做，系统不能同时执行多项操做，其余操做均由驾驶员执行，驾驶员必须作到“手、脚、眼不离路”。L1级别常见的辅助功能有车道保持驾驶辅助功能(LKA)、自适应巡航驾驶辅助功能(ACC)、盲区检测预警(BSD)、紧急制动刹车(AEB)。

L2，部分自动驾驶(PA)。系统能够执行转向和加减速的多项融合操做，系统能够自主完成某些驾驶任务，但仍需驾驶员时刻监视并随时准备接管，适应于行驶环境简单、车道无变化的高速公路。目前大部分车企生产的汽车能够达到L2级别的自动驾驶技术，而且实现量产。

L3，有条件自动驾驶(CA)。系统能够独立完成全部驾驶操做，特殊状况下，驾驶员需按照系统要求对车辆进行监管，以便解决人工智能不能应对的状况。L3级别适用于高速公路或无变化的市区的全路段下的正常行驶。

L4，高度自动驾驶(HA)。与L3不一样的是，驾驶员对L4级别的驾驶系统提出的响应请求能够不进行响应，L4级别比L3级别对车辆功能的释放程度更高，驾驶员能够有更多的时间进行休息、娱乐。L4级别适用于封闭的小区、景区或特定的市区。

L5，彻底自动驾驶(FA)。自动驾驶的最高级别，真正意义上的无人驾驶，不受驾驶环境的影响，适用于全区域、全功能工况。

汽车公司有比较偏心这种缓慢的推动过程：第一个阶段是持续优化驾驶员辅助技术；第二个阶段是在少数高端车型上安装只在特定情境下使用的、自主能力有限的驾驶模块，这些模块大多只应用于高速公路行驶；第三个阶段是这些自主能力有限的模块向下渗透，应用于便宜的车型。

固然，汽车公司喜欢这种按部就班的方式是为了它们可以主导这个过程，而且得到持续的利益。先生产一些DA车型买个几年，而后再是部分自动驾驶的CA车型。等钱都赚得差很少了再推出HA的车，固然确定是做为高端车型来售卖。最后在全部低端车辆都是HA车型后推出FA车型。从心里来讲，汽车公司是不喜欢无人驾驶汽车的，由于它的出现可能会颠覆目前的整个汽车产业链。好比假设全部人都用无人驾驶的汽车，没了驾驶乐趣以后，你们可能就不买车了，而是采用共享经济的模式分时租车。由于租车不用考虑停车以及维护等等问题，成本远低于本身拥有一辆汽车。有了无人驾驶技术以后，若是租车公司调度合适，等车的时间并不会比走到地下好几层的停车场长多少。

若是是这样的话，整个汽车行业的销售模式就要发生颠覆性的变化。几乎全部的车都要卖给租车公司，那么4S店的销售干什么去呢？并且租车公司由于需求很大，对于汽车公司的议价能力也很强，因此汽车公司的日子不会太好过。固然有些生产无人驾驶汽车的公司(好比传统的汽车公司或者Google这样的科技巨头)会本身来作车辆出租，也就是生产的车本身持有！甚至若是它的车性能更好，它会优先给本身的租车公司使用而不是给其它的竞争的租车公司使用。虽然汽车公司喜欢这种渐进模式的缘由，可是Google或者特斯拉这些颠覆者(搅局者)若是解决了技术问题，比汽车公司预期的节奏提早生成FA的汽车，那么更低级别的车就只能跳楼价售卖甚至卖不出去了。

汽车公司承载着全球宏观经济稳定的责任。单是在美国，汽车行业及延展产业价值链——汽车租赁、石油公司、汽车经销商、保险公司、媒体以及医疗——能够累加造成2万亿美圆的产业价值，这个数值占到了2014年美国国内生产总值(GDP)的11.5%。

1979年，当时全球第十大公司克莱斯勒公司的CEO李·艾柯卡(Lee Iacocca)向国会提出15亿美圆的借贷申请以挽救公司困境，此骇人一举已经载入史册。当被国会问及，为什么他这样一个长期倡导自由市场体系的人会寻求政府援助之时，艾柯卡给出的回答是：“咱们公司的14万员工及其家眷，4700家经销商及其15万员工，19,000家供应商和其25万员工，都依赖着咱们公司的正常运营。简单地说，我今天不是为本身发言，而是表明着数十万依靠克莱斯勒的工做来养家糊口的大众。”

我以为这样循序渐进的计划极可能实现不了。一种多是解决不了人工智能的问题，最终没法实现；另一种可能巧合相反，解决了技术问题后中间的不少步骤均可能被跳过。

智能网联汽车

根据[18]，智能网联汽车(Intelligent Connected Vehicle，ICV)是一种跨技术、跨产业领域的新兴汽车体系，从不一样角度、不一样背景对它的理解是有差别的，各国对智能网联汽车的定义不一样，叫法也不尽相同，但终极目标是同样的，便可上路安全行驶的无人驾驶汽车。从狭义上讲，智能网联汽车是搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通讯与网络技术，实现V2X智能信息交换共享，具有复杂的环境感知、智能决策、协同控制和执行等功能，可实现安全、温馨、节能、高效行驶，并最终可替代人来操做的新一代汽车。从广义上讲，智能网联汽车是以车辆为主体和主要节点，融合现代通讯和网络技术，使车辆与外部节点实现信息共享和协同控制，以达到车辆安全、有序、高效、节能行驶的新一代多车辆系统。

从名字就能看出，这是把自动驾驶和V2X等网联技术揉在一块儿造出来的词汇，这个词汇并不流行，在Google搜索”Intelligent Connected Vehicle”这个词组(连续出现)，只有18,900个结果，而搜索”connected vehicle”会有1,450,000个结果。这个词是中国工业和信息化部提出来的，它在2017年印发了《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》[23],[24][25]，而且在2018年12月25日印发了《车联网（智能网联汽车）产业发展行动计划》。此外在2018年6月下发了无线电管理局开展《车联网（智能网联汽车）使用5905-5925MHz频段管理规定（征求意见稿）》征求意见工做，2018年11月就下发了工业和信息化部关于印发《车联网（智能网联汽车）直连通讯使用5905-5925MHz频段管理规定（暂行）》的通知，这个动做很是迅速。读者可能不太理解为何这个速度就算很快。根据[26]：

在中国，频谱资源的价值并非很容易识别出来，由于它是经过行政命令的方式分配的。行政命令背后各运营商的博弈不像商业上的博弈同样透明和容易量化，而像欧洲或者其余一些地区的频谱资源是政府拿出来拍卖的，那么从拍卖价高低咱们一眼即知频谱资源的价值。以德国电信为例，为了得到3G的10MHz频段居然花了77亿美圆，每1MHz频段价值7.7亿美圆。7.7亿美圆至关于什么概念，当前的国际黄金价格约为47美圆每克，7.7亿美圆能够买16吨黄金。1MHz频率至关于16吨黄金，是否是比黄金圣斗士还牛。不话说到这里问题就来了，这个频率资源为何会这么值钱呢，答案和2.1.1小节中所说的同样：电磁波在同一频段的干扰形成了无线频谱资源的有限性，各类无线制式对有限的频谱资源的争夺形成了它的高价值。

要是在美国，可就没有这么快了。美国早在1999年就把5.9GHz附近的75MHz频谱分配给了DSRC，可是DSRC并无发展起来。一些企业(如大众、丰田和通用)很早就开始使用DSRC，而但不少新进玩家在但愿推到新的C-V2X规范，美国政府(实际上是FCC)一直采起”中立”的的立场，让它们互相竞争。可是到了2019年12月12日，在福特高通的力推下(其实福特也推过DSRC，可是以为这个阵营太慢)，FCC决定从新分配本来划分给DSRC的75MHz无线电频谱资源——其中最下层的40MHz向全社会开放，上层的20MHz则被划分给了更新的C-V2X。仅仅只留下10MHz，分给已经准备多年，箭在弦上的DSRC。

而且，DSRC要拿稳这仅存的10MHz频谱也不容易，它须要在评议期内证实自身的价值，不然将完全在美国失去资格，被C-V2X取代[27]。固然中国最先的通讯标注一直跟着欧洲走，欧洲一直力推DSRC，好比中国的ETC(也是基于DSRC)就是采用欧洲的规范。可是到了4G的时代，中国更加倾向于3GPP(为啥把名字升级一下叫4GPP或者5GPP)主推的C-V2X技术，目前它尚未DSRC成熟，最新的C-V2X是基于4G的技术，立刻要推出5G的版本。这固然是中国缘由看到的，由于中国的公司在5G处于比较领先的地位。中国在2018年就站队C-V2X阵营，目前看来这个站队是正确的，而DSRC基本没有出头之日了。固然，日本”坚守”DSRC也是没有办法的办法，毕竟前期投入了大量资源到DSRC上。

咱们仍是回到智能网联汽车的含义上来，前面说过它其实就是智能+网联。智能就是实现无人驾驶，以下图所示分红五个阶段来渐进的实现[28]，和前面介绍的相似：

图：汽车智能化分级

而网联就是经过V2X把车与车、车与基础设施等互联起来，它分红三个阶段：

图：汽车网联化分级

根据[28]，智能网联汽车发展目标以下图所示：

图：智能网联汽车发展目标

不过目前(2020年3月)看来，第一个阶段的目标仍是遥遥无期。下图是智能网联乘用车里程碑：

图：智能网联乘用车里程碑

从中咱们能够看出智能网联汽车的发展思路依然是渐进的方式，只不过把智能化(无人驾驶)和网联化一块儿来推动。智能化的方向前面也介绍过了，这里再简单的说一下网联化。根据[31]，网联能够分为4大类：卫星数字音频广播(Satellite Digital Audio Radio Service, SDARS)；信息娱乐(Infotainment)；Telematics和V2X，以下图所示：

图：网联汽车的射频技术(RF)技术

卫星数字音频广播[29]目前在我国应用不广，并且相对来讲是一项没有太大前景(个人判断，由于如今都有4G/5G了，广播这种单向通讯没啥意思)，因此咱们不介绍。信息娱乐(Infotainment)前面也大概说了一下，这个跟行车没有安全，只是给车上的乘客(固然司机偷空听听广播也行)提供信息和娱乐服务的。技术上来讲并不复杂，之后估计都会基于4G/5G/NG的技术。也许等无人驾驶彻底普及以后，你们坐(或者躺)在车上无聊时候能发挥很大的价值，可是也不是咱们如今关心的重点。

Telematics是电信(Telecommunications)与信息科学(Informatics)的合成词[30]，也就是经过远程通讯来给汽车提供更多信息，这些信息不是用于娱乐，而是为了让驾驶更加方便和安全。这个东西是2008年搞出来的，最重要的其实就是定位，好比经过GPS定位车辆。固然有了定位就能够导航，这是目前最多见的一个应用。Telematics的通讯主要是卫星通讯，并且是车辆和某个服务中心(好比GPS卫星)进行。而V2X的目的是为了减小交通事故，提高交通效率和节能减排，它主要是经过短程的微波通讯，并且并不必定要有中心节点。好比V2V是车辆之间的自组织网络，不须要第三方某个中心的参与。V2X最初的目的并非为了无人驾驶，可是无人驾驶和人同样，只能看到视线(Line of Sight)内的物体，若是经过V2V和V2P等把看不到的车和人(好比十字路口或者建筑物遮挡的道路)信息传给车辆，则无人(有人的辅助)驾驶会更加安全。前面介绍的OBD盒子算是Telematics的一种，也就是把车辆的信息经过移动通讯技术(如4G)上传到互联网，而后提供增值服务。

就像前面介绍的，V2X主要有两个种技术标准：IEEE 802.11p和3GPP的C-V2X。

802.11p定义了车辆环境下的无线访问(wireless access in vehicular environments, WAVE)通讯协议，包括专用短程通讯(dedicated short range communications, DSRC)。它是流行的802.11无线网络(WIFI)标准。DSRC使用5.9GHz附近的75MHz带宽来实现通讯，有效范围为1,000米做用。

C-V2X基于Cellular(蜂窝网络)技术，由3GPP定义。C-V2X能够不借助Cellular的注册(subscription)和任何网络的辅助就能够实现V2V、V2I和V2P等。相比来讲，DSRC技术更加城市，市面上已经有基于DSRC的产品了。而C-V2X只是在2017年才提出Release 14标准，目前尚未哪款车装备了C-V2X的设备。Release 14标准基于4G LTE，而基于5G的标准正在研发当中。而2019年12月12日，FCC从新分配5.9GHz的频谱给C-V2X以后，基本宣判了DSRC的死刑。不过目前C-V2X的技术还不成熟，咱们后面的不少技术的调研仍是基于DSRC的。无论底层是哪一种通讯标准，并不会太影响上层的技术。C-V2X是车联网(Connected Vehicle)的一部分，而车联网有时候物联网的一部分，所以更宏大的网络以下所示：

图：C-V2X通讯， 来自Connected Car for Dummies

那V2X有什么用呢？目前V2X的主要做用是提高驾驶安全，将来也能够为自动驾驶提供更多视线之外的信息。好比经过V2V，咱们能够实现防撞(collision avoidance)算法，虽然目前的ADAS防止追尾注意依靠雷达(Radar)、激光雷达(LiDAR)和摄像头等，可是在视线以外的车辆能够经过V2V的通讯给咱们更多的信息。目前不过是雷达仍是摄像头都会受到恶劣天气的影响，V2V的通讯受这些的影响较少，从而能够提供更可靠的驾驶辅助信息。相似的，V2P能够避免路上的行人被车辆伤害，一方面它会提醒司机，另外一方面它也会提醒行人在经过路口是不要看手机。而V2I经过和道路的基础设施通讯，能够实现动态的交通讯号灯。好比一辆救护车来了，经过V2I告诉基础设施，基础设施经过和智能交通系统的信号灯控制系统通讯，要求更高的路权，智能交通讯号灯控制系统能够为了它延迟绿灯时间，从而让它快速经过路口。

相关技术细节

GPS定位

文章连接：https://fancyerii.github.io/2020/04/06/gps/

交通流分析和微观模拟

智能交通讯号灯控制

V2V

V2I

无人驾驶

目前解决方案的问题

经过了解智能交通系统、V2X和无人驾驶相关的技术和发展历史，咱们知道了相关解决方案的发展思路。可是我认为这些方案都很难实现，下面来分析一下这些方案都有哪些问题。

从发展历史来看，智能交通系统基本是由交通运输等政府行政部门来主导。政府部门做为政策的制定者来主导一项研究和探索性的项目时就会不可避免的带来效率的底下，美国政府在作决策时虽然更加尊重专家的意见，可是仍然不免受到相关利益方的影响。固然因为这些项目开展较早，而计算机和通讯的技术还远未成熟，因此当时获取车辆的信息只能靠在道路上架设各类传感器来实现。

可是就像胡迪·利普森在《无人驾驶》里说的，这种它资源投入到建设“智能高速公路”上是很是愚蠢的作法，由于硬件在未成熟时的折旧会很是快。就像早期的智能手机(如今的电动车)，由于技术更新换代很快，两年前花5000块大洋买的旗舰手机还不如如今几百块钱老人机的性能。买手机至少还能像推销员说的“早买早享受”，而铺设这些昂贵的传感器带来的交通效率的提高是不多的。并且手机是易耗品，反正过两年也得换新的，可是道路一旦铺设完成，想更换就成本过高了。

到了2010年之后，随着互联网和移动互联网的发展，计算机和通讯技术尤为是移动通讯技术快速发展，美国政府又开始转换思路，从投入资源建设“智能高速公路”转为推广V2X。由于若是每一辆车都搭载V2X设备，那么就不须要装传感器就能轻松的获取道路的车辆信息。可是若是车辆搭载了V2X只能让交通管理方获利，很难说法消费者买单。那怎么办呢？美国政府想到了安全，经过宣传V2X产品的安全辅助功能来推广V2X彷佛是一个不错的理由。固然我这是以小人之心度君子之腹，从美国政府的角度来讲确实也是想解决交通安全问题。可是就像前面说的，工业文明的人类社会对于交通事故是很冷漠的。根据[16]，每一年全世界都有将近120万人死于车祸，这个死亡率至关于每一年释放10个广岛级别的原子弹爆炸。

与战争、暴力、毒品同样，汽车对人而言也有着致命危害。谋杀、自杀以及战争每一年预计会形成160万人死亡；由毒品致使的死亡人数每一年约有18.3万人。尽管全球死亡人数有很大一部分来源于本可避免的汽车事故，可是仍没有哪一个政府支持“向汽车宣战”之类的活动。这背后的缘由是什么呢？也许咱们认为咱们享受了汽车带来的便利，就必须承受它带来的恶果。若是咱们抵制汽车，咱们就没法方便的出行，没法得到低廉的商品。汽车行业的从业人员，从4S店的销售和修理工到保险公司的理赔员，他们都将失业。因此即便在美国这种价值观多元的社会，除了极少数抵制现代工业文明的人(他们不是单独抵制汽车，其它任何现代的工业化的东西都要抵制)，几乎看不到成规模的抵制汽车的群体。

可是要实现安全光靠V2X是不行的，要想实现V2X的各类安全功能必定须要丰富的传感器和强大的计算平台。可是这些技术都是发展很快，一旦新的技术和产品出现，那么预装产品的折旧也是会很是快的。若是是政府一时冲动作出了草率的决定推广一项不成熟的技术，那么就很容易形成投资的浪费。从目前来看，美国政府极力推进的V2X，尤为是基于DSRC的用于解决驾驶安全的产品推广并不成功。缘由很简单：V2X自己要发挥做用就依赖于大部分汽车都配备了V2X通讯设备，早期安装V2X的车主花了大量金钱却享受不了任何好处。也许有人会说能不能强制全部的车辆都必须安装V2X？我想这至少在美国是行不通的，并且即便某些国家的政府有这样的行政能力，也不该该冒这样的风险。

另一条思路就是发展无人驾驶技术，若是无人驾驶技术可以达到或者超过人类的驾驶水平，那么理论上是能够解决全部问题的：你们都不怎么买车了，从而由少数租车公司来运维和持有大部分载客的车辆。路上都是无人驾驶车辆，交通事故和出行效率都能获得极大的提升，因而出行者和政府主管部门都很满意。至于说汽车行业翻天覆地的变化，几家欢乐几家愁，那就很难说了。可是L5级别的无人驾驶很难在短时间内实现，并且从汽车生产厂商的角度来讲也但愿把这个过程拖得尽可能长一些，经过渐进的方式来逐渐过分。

这里有两种可能：一种多是那些研究L5级别无人驾驶汽车的企业在较短的时间里解决了因此技术挑战，则那些研究L三、L4的企业投资的技术很快就成为过气歌手，损失惨重；另外一种可能就是L5级别的无人驾驶在很长时间都实现不了，那这些的企业投的钱都打了水漂。因此对于消费者来讲，若是你是看好真正的无人驾驶，那么最好的策略就是等待而不是为了”支持”无人驾驶而买那些L5如下的”伪”无人驾驶设备。固然若是你想享受ADAS的辅助驾驶功能而且愿意为之买单，那么你能够买这些产品，可是你不要指望V2V，由于大部分人都是保守的。也许你能够期待一部分V2I的功能，可是也不要指望太高，这是鸡生蛋蛋生鸡的状况——由于搭载V2X的车辆少，缘由花钱架设路边设备的动力也不强。

以我本身为例，我并不那么在乎无人驾驶或者各类提升安全的辅助驾驶功能。我用车主要是上下班以及周末偶尔的近郊出行，因此我关心的是出行效率而不是安全。若是二十千米的上班通勤路程须要一个小时，不管是本身开车仍是有专职的司机——打车临时雇佣的或者是无人驾驶汽车上的虚拟司机，都不如让通勤时间缩短到三十分钟更有用。目前无论是力推智能交通的政府部门、急着推销ADAS的汽车厂商仍是打着高科技旗号的无人驾驶初创公司和喊着链接万物的车联网公司都没有试图努力解决这个最最痛点的问题。交管部门曾经作过一些尝试，好比智能交通讯号灯的控制和匝道控制(ramp metering)等。或者无人驾驶的空头承诺——若是实现了无人驾驶，那么车与车直接的协调会更加高效。但整体看来要么仍是很远的将来，要么就是投入高可是产出并不明显。

智能交通协议

基本想法

那怎么提升通行的效率呢？最先的缘起部分和交通流技术分析部分(跟车(car following)和换道(lane changing)模型)其实已经能找到一些思路了。交通低效是由于现有车辆基于信号灯和潜规则的模糊”语言”和每一个司机追求局部利益最大化致使的全局次优的结果。因此我认为提升效率的办法就是解决这两个问题：经过V2I实现准确信息传递；由道路仲裁者来实现全局最优解。

对于第一点，读者可能会反驳：你刚才还说有政府强推V2X是行不通的，怎么这里你又说要用V2X来实现准确的信息传递呢？咱们先放下这个问题，等讨论完第二个问题后再来讨论这个问题。咱们假设每辆车上都安装了V2I设备，从而能够实现车辆和仲裁者的V2I通讯。注意：这里只须要V2I通讯而不须要V2V通讯。

车辆在道路上正常行驶主要有两种行为：沿着当前车道行驶和变道。若是全部的车都不变道，并且若是前方不堵车，那么驾驶会变得简单，并且车速一般很快。那什么会让车速变慢呢？有人可能会说由于车流变大。没错，车流变大速度就会变慢。可是为何车流变大车速会变慢呢？一条车道固然有它的最大容量，好比车速是80km/h，为了保持安全距离，两辆车之间须要保证安全距离，好比说10米，假设这条车道的长度是1000米，那么最多就是100辆车。若是咱们把200辆车挤到这条车道上，那么确定会发生拥堵。这是道路物理条件的限制，除了修更多更宽的道路，彷佛别无它法。可是咱们有没有办法让这条车道保持80km/h呢？

固然有了！咱们只让这条车道上行驶100辆车就好了！这彷佛是废话，忧心忡忡的读者可能问那剩下的100辆车放哪去呢？很简单，随便在哪只要不在我管理的这条车道就行！“你不这是耍无赖或者耍流氓吗？”我想不少读者可能忍不住要说这句话了。

这其实不是耍流氓，而是负责任的作法。我明明承载不了200辆车，为何要让200辆车进来把你们都堵死而不是让100辆车开到80km/h呢？固然你会说这不公平！嗯，我猜你是不让进去的100辆车之一，若是你能进去开到爽的要死就不会这么说了。读者说，那行把，我就让你折腾。这只是一条路的状况，难道全部的路都是这种状况吗？没错，就是这样！那读者可能就忍不了了：个人车刚开出车库，家门口那条路的仲裁者就不让我上路，由于已经达到它最大的容量了。

要的就是这种效果！由于你要是如今就挤进去，全部人都从80km/h变成了20km/h。可是若是你在车库再排队5分钟，你就能上路，并且在这条路的速度是80km/h，总的通勤时间能从1小时变成30分钟，这样你是否是愿意呢？

前面咱们也分析了G6或者四环这类高速或者城市快速路速度变慢的主要缘由：在出口或者入口会有车辆须要变道。好比最右边有车辆要进去，因此致使最右侧车道变慢。根据前面的变道心理学研究，后面最右车道的直行司机一看：我这条车道变慢了，中间车道还挺快，赶忙一打轮完成一个优雅的变道。中间车道猝不及防的司机只能把速度降下，因而中间车道也慢了下来，……，固然最终的结果就是整个道路崩溃。那怎么解决这个问题呢？很简单，没有仲裁者的许可不准变道！这下读者可能不会急着否认做者的意见了吧。

变道分为必须的变道和非必须的变道，前面的变道模型也介绍过。好比我走在四环的右侧第二条车道，我下一个出口要出去，那么个人此次变道就是必须的变道。若是我没有打算出去，只是发现我这条车道太慢，而左边的车道比较快因此我想变道，这种变道就是非必须的变道。咱们在变道的时候须要向仲裁者提出变道申请，而且告诉它变道的目的。固然若是是必须的变道最好提早告诉仲裁者，而不是快到出口了才变道。后面咱们会讲全局路径引导，那时仲裁者知道咱们会持续在四环行驶而建议甚至强行要求咱们并线到更内侧的车道，而快要出去的时候建议或者强行安排咱们并线到最右侧车道。这样的话，仲裁者可以根据不一样车道的状况那以为是否赞成咱们的变道申请。好比咱们可能实现以下的仲裁算法：

if 目标车道的下一辆车的距离大于一个阈值，使得并线后下一辆车的车速保持60km/h行驶而不会追尾:
    I2V发送信号让后车注意让京A12345的车辆并线，速度不要超过60km/h
    I2V发送信号让请求车辆并线，而且要求并线而后加速的60km/h的时间不超过3s
    return true
else
    return false

固然怎么判断变道后后车可否保持60km/h除了要考虑后车的速度，也要考虑个人速度。若是我开个拖拉机上来了，那么它可能判断出我3s时间没法加速到60km/h。另外这些决策也须要后车响应和配合，也须要通讯的确认，若是不能确承认能也不能变道。实际要考虑的问题要复杂不少，这里只是个例子而已。

又好比G6入口的一个仲裁者算法可能这样：这一段路不容许最右侧的车辆变道到中间车道，而右侧车道相似于在匝道安装一个红绿灯的算法：原后车车辆行驶30s，而后从匝道进去的车辆行驶15s，……。仲裁者会智能的根据两个车道的实时车流量动态调整这两个时间比例，目的是使得右侧车道的平均速度能达到40km/h。固然并无时间安装一个信号灯，只是经过V2I通讯由仲裁者告诉它们是等待仍是行驶而已，这不须要任何额外的维护费用。

这样的道路也不须要应急车道或者公交车道，只须要由仲裁者根据优先级来调整调度算法而已。好比有一辆救护车要通过，那么实时给它规划出一条没有任何拥堵的路径，仲裁者甚至会要求它前面的车主动变道到旁边车道，而旁边也是有空余位置让出来的，这一切都是算法优化好的。这可能会致使短暂的效率下降，固然这也能被理解。

这里有不少技术的细节，怎么优化是个很复杂的问题。前面举例的G6或者四环这样的城市快速路是比较简单的，只有出入口，没有路口。可是不少普通的市政道路会比较复杂，常常有路口和人行道、自行车道等非机动车道的穿插，还有各类交通讯号等。另外车也有不少种，除了家用轿车，还有尺寸、加速性能等差异很大的货车等各类车辆。这里有很大的技术挑战，可是我以为经过不断的算法迭代以后，仲裁者有可能达到较优的结果。

至少咱们前面碰到的一个例子很容易解决：仲裁者能够根据实时的路口保证不会把路口堵死。好比我天天早上通过的一个路口时从北往南，车流很大，另外从东也会有很大的车流量左转往南走。这很容易致使从南往北和东西向的拥堵，由于绿灯结束后都没法清除掉路口的车辆，致使原本不堵的其它方向拥堵，最终致使整个路口的崩溃。若是有仲裁者的存在，至少能够作这样一个简单算法：若是前方路口没法容纳往南的车辆，则不容许任何车辆进入往南的道路。这样即时从北往南的车会一直排队，但这是不会形成其它方向的拥堵 。

咱们甚至能够想象力更加丰富一下，有了仲裁者以后就不须要任何交通讯号灯甚至交通规则了。若是第二条车道有一辆车要掉头，也许仲裁者就让它直接在这个车道而不是最左侧车道掉头，由于这能够避免它连续并线形成没必要要的拥堵。而司机只须要遵循仲裁者的指挥就能够了。

读者也许会说，那这样开车还有什么意思？我只能直走，要变道还得申请，那我练就的举世无双螃蟹横行车技岂不是没有用武之地了？我买的豪车除了外壳和沙发比那些买菜车强一点外彷佛也体现不出来个人社会地位了啊！要的就是这个效果！若是要飙车请去赛车场，普通道路是给公众出行用的。开车没意思那就交给无人驾驶车辆，反正80km/h的时速风险不大，或者花钱打个网约车也不贵，不过网约车极可能也是无人驾驶的哦。

接下来要解决的就是第一个问题：怎么让你们都装上V2I的设备。注意：我这里要的是可以和仲裁者经过V2I通讯就好了，在变道时向仲裁者发送变道请求。这不须要装备复杂的传感器和专业的计算平台来提供额外的ADAS安全驾驶功能，固然若是你愿意多花钱确定也有厂商会制造。它就是一个很简单的设备，可以发送和接收V2I消息，固然也须要把本身的位置信息发送给仲裁者。这里的位置须要能精确到车道，咱们前面介绍的差分GPS(能够由仲裁者提供)或者其它的技术(后面也会再探讨)应该可以达到这个要求。并且仲裁者集中了车道的全部车辆的实时位置信息，也可以根据全局的数据更好的作信息融合。

固然它还要有必定的人机交互接口(HMI)，好比我能够发出往左变道这样的V2I请求。若是和车机集成的话我仍是能够拨动左转信号灯，而后这个设备就能知道我要左转而后把左转变道请求发送出去。另外也能够使用语音控制，由于V2I的请求应该很少，因此语音识别的技术难度也是很低的。固然输出也能够是语音或者HUD这样的视觉信号，好比仲裁者可能要求我让右侧的京A12345的车辆并线。这样的设备量产后我以为控制在100元人民币之内是问题不大的，因此一是能够强制要求安装。另外即便不能强迫安装，那也有别的办法。好比咱们能够立法：没有V2I的设备不能进入四环的最内侧车道，有V2I的车可以走公交和应急车道(前面说了有了仲裁者后不须要专门的公交车道和应急车道了)。经过这样的政策和较低的成本，我以为是彻底能够解决第一个问题的。

交通财政

在讨论具体的智能交通协议以前，咱们先来讨论一下交通财政。由于在后面咱们设计的智能交通系统里会有不少角色，怎么分配利益是你们都会关注的问题。亲兄弟明算帐，提早把钱的问题说清楚会比较好。因为文字较长，单独拆分红一篇文章，请点击这里。

协议分层

为了更好的实现前面设想的智能交通系统，仿照网络通讯协议把智能交通协议分为以下几层：

• 物理层

• 物理层就是传统的”物理”的交通设施，好比一条城市主干道。

• 通讯层

• 经过V2X等通讯技术链接车和仲裁者。

• 链路层

• 因为通讯范围和计算的限制，咱们把一条道路切分红更小的链路。每一条链路都有一个仲裁者，它负责制定本路段的交通规则和协调本路段的全部车辆来实现通行效率最大化和优先级等目标。仲裁者必须以强大的计算能力来实时处理大量的数据，所以一般采用边缘计算(Edging Computing)的技术。

• 网络层

• 根据链路层的统计信息、用户的出行计划和当前位置选择最优的路径。

• 应用层

• 向终端客户提供VaaS(Vehicle as a Service)之类的运输乘客或者货物的服务。

下面咱们来详细分析不一样层的职责。

物理层

物理层更多的是交通基础设施建设的工做，也包括对已有道路的维护。由于咱们这里的智能化方案是经过V2X这样的无线通讯技术来解决，因此咱们对于物理层的额外要求会不多，可能在有些通讯层或者链路层的方案须要在地下挖坑，可是若是可能应该尽可能避免这种侵入式的方案。

通讯层

通讯层使用V2I的技术实现车辆和仲裁者之际的通讯。通讯层要保证信息的快速、可靠和安全性。咱们这里不须要车辆之间的V2V通讯，这种集中式的通讯更加容易实现安全性。好比每个仲裁者都须要通过权威机构受权，每辆车都会有本身的ID，仲裁者能够经过权威机构认证其身份，车辆和仲裁者的通讯都是通过公钥加密的，防止第三方窃听和篡改。前面介绍过DSRC虽然引入了不少机制，可是我以为从原理上来讲V2V匿名的点对点通讯很难避免黑客伪造假消息。

消息分为两类：一类是车辆按期发送给仲裁者的位置信息；另外一类是与车辆行驶相关的消息，好比变道请求消息。第一类消息能够标准化下来，这里最重要的就是得到车辆的准确位置。这能够经过D-GPS来提供cm级别的准确位置信息，另外时间的同步也很是重要，咱们要求汽车发送与GPS卫星时钟同步的时间，这在前面的技术部分都介绍过了。固然咱们还得假设少许车辆可能被黑客攻击了，因此仲裁者须要利用本路段所有车辆的信息来判断某些车辆发送的位置或者时间信息存在问题。

链路层

链路层是最核心的一层，它负责实现仲裁者算法。这里会涉及大量复杂的计算，咱们能够会使用边缘计算的技术。首先是存储，咱们须要能快速保持车辆和仲裁者的全部原始通讯日志。这些日志会按期上传到云平台上，在这里会进行模型训练等更加耗费资源的计算，另外若是出现一些交通纠纷或者协助警方也会须要查询原始日志。这些日志应该由政府部门负责监督，实现仲裁者的公司能够利用这些数据来优化算法，可是须要确保这些数据不被用于其它目的。仲裁者和车辆的链路层协议不是统一的，由于这依赖与仲裁者的算法，可是我以为经过充分竞争以后你们的差异不会太大。

咱们要求链路层协议是”可安装”的，也就是说车辆只须要购买通用的V2I硬件，它能够下载不一样路段的链路层协议。在车辆进入某个链路时须要进行协议协商，若是车辆不支持仲裁者要求的协议版本，则不容许进入或者退化到”人工模式”，后面咱们会介绍”人工模式”，一个好的仲裁者要尽可能可以进行版本兼容。好比最新的链路层协议是星链-1.1，星链协议是星链公司制定的智能交通链路层协议，它在1.0的基础上增长了优先级的功能，那比较好的作法是1.0版本的汽车仍然能够进入，包括最基本的变道请求应该依然能够使用。固然全部这些协议都应该在互联网上能够下载，并且都是经过权威的”智能交通官方应用商店”来发布，保证协议没有被篡改。另外每一个链路当前支持哪些版本也应该实时的发布到智能交通官网上，这样上层的导航算法能够根据当前车辆的状况选择支持它的链路。

链路层的算法可能很复杂，可是其协议应该尽可能简单。下面是车辆给仲裁者发生的一些经常使用消息：

• 进入请求

• 进入一条链路前须要进行协议协商，另外为了提高优先级可能包含加价信息

• 变道请求

• 信息包括当前车道和目标车道，变道类型是必须的仍是非必须的

• 异常举报

仲裁者发给车辆的消息：

• 进入响应

• 变道响应

• 赞成或者不一样意变道；赞成变道的话让你插到哪一个车辆后面；建议变更后的加速时间等

• 让道消息

• 你应该给哪一个车辆让道，建议的车辆速度等信息

• 速度建议消息

• 给车辆发生推荐的行驶速度，这是仲裁者认为最优的速度

对于仲裁者来讲，为了让算法来进行判断，咱们须要把它管辖范围的道路信息数字化，也就是须要制做”地图”。这个地图须要包含车道的位置信息以及与相邻链路的链接信息(好比哪一个车道能够左转进入东边那个链路)。这些信息可能会实时变化，好比道路养护的时候或者发生交通事故时都会是道路发生变化。仲裁者须要根据地图的信息、当前链路的全部车辆发送的实时位置信息来相应车辆的请求以及给车辆最佳的驾驶建议。可是算法可能会出现问题，好比发生交通事故后有一些车道不能使用，或者某些车辆(尤为是无人驾驶车辆)被黑了，它故意停在那里。固然”好的”算法应该能处理这种状况，可是万一处理不了或者处理很差，车辆上的人类司机应该能够发生异常举报，若是较多人类司机进行了举报，则能够退化到”人工模式”，也就是如今的没有仲裁者的交通规则。

另外链路层须要考虑”优先级”，优先级须要分等级。救护车可能有最高的等价，而公交车有较高的等价。另外社会车辆也能够经过加价来提高优先级，可是加价的一部分前须要给链路上的，由于考虑优先级必然会致使总体效率的降低，须要给受到影响的车辆以补偿。

网络层

链路层会实时把其路况发送到智能交通官方网站上，这些数据不该该包含我的的信息，而只能是一些统计的信息。好比当前时段整个道路的平均车流量、平均车速，不一样车道的车辆车速信息等。经过受权的网络层应用会根据链路层的实时信息规划最优的路径，固然这里也会考虑加价来提高优先级从而缩短期。网络层的协议应该是统一的，可是有不一样的实现者。好比公司A提供一种网络层实现，它可能跟链路层的某些公司达成批量协议，从而能够获取某些路段的更低价格和更高优先级。

应用层

应用层最多见的就是提供出行或者货运的服务。将来咱们极可能不须要拥有私家车，只须要网上叫车就行。固然会有不少不一样类型的服务提供者，好比为上班通勤提供服务的公司要求客户有比较固定的出发时间，固然它也须要保证较准确的到达时间。由于时间固定，因此它的需求估计的比较准确，能够避免出租车太多的空驶率，为了保障到底时间，它须要花一些钱来提高优先级。固然怎么进行客户的分配——也就是用哪些车来运载乘客，这是一个核心竞争力。这个费用会比公交贵一点，由于不须要从小区走到公交车站或者换乘，可是会比打车便宜不少。

而对于提供出租车服务的公司来讲怎么根据客户需求下降空驶率是关键问题，也许它能够给预定的客户更便宜的价格，由于这样出租车公司有更多调度的空间，而那些立刻要出发的乘客收费就会高一些。另外也会根据时段或者客户预期的行程时间来调整收费，好比高峰期间就会更贵，或者你想更快也会更贵，由于应用层会经过加价来提高优先级以缩短期。固然咱们仍是能够拥有本身的私家车，可是费用确定会比较昂贵，并且将来停车位会更加稀缺，这也是政策的引导。将来你们都不须要拥有私家车也就不须要停车位，出租车公司可能须要停车位，可是不须要那么分散，可能5-10公路有一个大型的停车场就行，只有在晚上会有一些无人驾驶的车辆停在这里，更多的时候它们都是在路上跑着。成功的出租车公司须要把车辆利用到最高，而不该该把太多的车停在停车场里。

商业模式

和网联网相似，越接近用户的服务越容易挣钱。而物理层和通讯层一般被人们认为是基础性的社会服务，甚至还带有一些福利性质，好比地方政府为了照顾低收入人群会给公交系统提升大量的财政补贴。怎么让企业来参与底层的服务建设来帮助政府提升效率就很是重要。若是没有竞争机制，好比只有一家企业(无论是国企仍是私企)来垄断这个市场，就会出现问题。若是是一家私企垄断了通讯层，那么它就会利用垄断地位来获取过多的利润。而若是是产权不清晰的国企来垄断市场，虽然政府能够经过行政手段约束价格，可是其低效是在所不免的。比较好的作法是须要有多家来竞争，至少要想的电信运营商同样存在好几家竞争者(即便都是国企)。

物理层决定了一条道路的通行能力的上限，改善交通最简单的方法就是修建更多更宽的道路。可是修路的成本很是高昂，每一年用于交通的财税收入是固定的，有限的资金怎么最优分配是一个难题。若是咱们不考虑其它社会效应，若是单从经济的角度来衡量，或许这种分层的模式能给咱们一些能够量化的指标。前面讨论过有三种模式：通常性资金(general revenues)、溢价归公(value capture)和广义的使用者付费(user fees)。通常性资金可能适合全国性的道路建设，好比跨越多个区域的国道或者高铁这样的项目。而对于市政道路，主要是使用者付费和溢价归公。

溢价归公能够向由于交通便利而带来利益的开发商或者房产持有者征收税，这里咱们不讨论。若是仅仅从使用者付费的角度来讲这个问题很简单：哪条路能挣钱(或者亏钱最少)就修哪条。具体来讲，链路层和通讯层一般能够由同一个商业公司来运做，它须要购买物理层的服务。物理层一般有交通部门来负责建设，它根据道路的建设和维护成本向链路层收取费用。运做链路层和通讯层的公司须要维护V2I的通讯设备，在路边搭建边缘计算平台，它能够按照道路的情况收取费用，这个费用由政府部门规定一个范围，而后它能够自行调整价格。

好比车辆少点时候下降价格、车辆多的时候提升价格。而且对于须要提高优先级的车辆收取额外的费用，这额外的费用一部分补偿给受它影响的其它车辆。能替代的链路会直接竞争，好比四环的主路和辅路，经过市场的机制来调节。网络层会给我的车主除了提供路由算法，并且还能提升”包月”这样的服务，由于它批量和链路层议价，因此同一时刻的同一链路，它可能拿到比我的更低的批发价。而应用层更多的是出租车公司或者物流公司，它们的工做重点是怎么优化流程来提升车辆的利用率，同时也会有不少商业模式的创新，好比上下班通勤服务、拼车服务、旅游服务等等。‍

‍

除了物理层，其它层彻底能够市场化，可是政府须要防止垄断。另外对于链路层，政府须要确保数据的安全合规使用。固然应用层也须要确保用户的隐私，不能把用户的出行计划或者行程用做商业目的。另外链路层可能没法盈利，那么能够由政府来运营。政府能够经过替代燃油税的里程税(固然若是为了支持环保能够仍然收取燃油税)来，而后经过技术招标的方式让商业公司来竞争提供链路层的技术解决方案。政府能够制定一些指标，好比链路的平均车速、通行量等。合同里约定商业公司要达成的最低目标(能够以目前未智能化的指标做为baseline)，商业公司经过技术的优化来最大化这些指标，若是提高的幅度越大，则政府能够给商业公司更多的报酬。合同能够一年一签，第二年以当前的指标来做为新的baseline来招标。‍

‍

过渡期‍

‍

链路层必需要能兼容只支持人工模式的车辆，可是政府能够给予运做的公司必定的政策支持。好比前面说的链路层的仲裁者能够把三条车道的一条做为智能交通协议专用车辆，若是车辆不支持智能交通协议，则不容许在高峰时期进入此快车道。前面的链路层收费也依赖于车辆支持智能交通协议，若是技术比较成熟了，政府也能够立法要求全部车辆都须要支持智能交通协议。

做者简介：李理，环信人工智能研发中心vp，十多年天然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统，负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。

‍

原文连接：

https://fancyerii.github.io/2020/04/08/itp/#rb_18

参考文献

1百科词条：交通银行。
 2知乎问题：为何上海交通大学的英文名字是 Jiao Tong University？
 3中国交通银行的英文为何是Bank of Communications? 
 4Merriam-Webster的communication。   
 5百科词条：中华人民共和国邮电部。
 6Merriam-Webster的telecommunication。 
 7Wiki词条：Department of Telecommunications
 8Wiki词条：List of ministries of communications
 9Wiki词条：Ofcom
10Wiki词条：Federal Communications Commission
11有史以来最全面的中国运营商发展史，这里是否有你的回忆？
12Hyperloop 
13Why do traffic jams sometimes form for no reason? 
14One Driver Can Prevent a Traffic Jam
15智能运输系统. 北京理工大学出版社，2016
16无人驾驶. 文汇出版社，2017
17V2X
18智能网联汽车技术. 社会科学文献出版社，2019
19智能网联汽车新技术. 化学工业出版社，2016
20车子为何要自我诊断？OBD系统背后的秘密
21汽车总线知识扫盲-序
22OBD接口能获取的车辆数据具体有哪些？
23国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2017年)(征求意见稿)
24《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(2017)》编制说明
25国家车联网产业标准体系建设指南(整体要求)
26大话移动通讯. 人民邮电出版社，2011
27选择过去仍是将来——一场车联网技术标准之战
28新能源与智能汽车技术路线图概要. 中国汽车工程学会 2016.11.26
29卫星数字音频广播业务
30Wiki：Telematics
31Connected Car for Dummies
32Connected Vehicles: Intelligent Transportation Systems. Springer International Publishing. 2019

【END】

更多精彩推荐

☞Google Wave的失败给现代实时协做办公的一个重大教训！

☞从青铜到王者，来聊聊Synchronized底层实现原理|原力计划

☞那些神同样的程序员

☞北京四环堵车引起的智能交通大构想

☞你公司的虚拟机还闲着？基于Jenkins和Kubernetes的持续集成测试实践了解一下！

☞从 Web 1.0到Web 3.0：详析这些年互联网的发展及将来方向

你点的每一个“在看”，我都认真当成了喜欢

‍