浅析智能道路建设与发展

智能道路展望

无论是哪个国家和地区，道路建设速度永远赶不上机动车增长速度，在城镇化快速推进很长一段时间，我国各地管理部门在智慧交通领域进行了大量基础设施投资，其中，硬件设备和管理信息系统投资是是重点，优化城市交通服务体系是智慧城市建设和发展的着眼点，建设智慧道路交通基础设施系统，实现道路交通设施的智能互联，数字化采集，管理和应用是建设智能道路的需要。

新一轮的智慧交通技术更重视优化民众出行服务体验，旨在减少出行时间，提高出行效率，保障出行安全。

在很长一段时间，自动驾驶被认为是未来智能交通的主要趋势之一，这就意味着先进的一体化交通综合管理系统即将也必然诞生。在该系统中，车辆靠自己的智能在道路上自由行驶，公路靠自身的智能将交通流量调整至最佳状态，借助于这个系统，管理人员对道路、车辆的行踪了如指掌，为未来建设出更安全、更高效的未来智能道路打下扎实基础。

智能道路关键因素

智能道路是指通过与环境（人与自然）互动，实现安全高效的交通道路。它们将物理基础设施（如传感器和太阳能电池板）与软件基础设施（如人工智能和大数据）结合起来。

智能道路技术最关键的三个技术分别是传感器、智能交通标志和智能交叉路口。能够改善运输体验。传感器有助于实时测量车辆重量和速度，可用于执行交通法规。智能交通标志指导驾驶员如何利用道路信息以获得最佳安全性和效率。例如，智能标志可以中继语音消息，告诉智能汽车的驾驶员哪一条是最佳道路。更智能的交叉路口和更智能的交通信号灯可以帮助行人更好地利用道路；在车辆行驶中优先考虑救护车和消防车并对其进行紧急避让。智能交通信号还可以为迎面而来的车辆进行信息共享，以便选择一条最佳的道路。

智慧道路的建设发展

如今，智慧交通发展从获取基本交通道路信息，正在逐渐发展为提高道路建设、管理、运营的智能化水平。AI人工智能、5G、大数据分析等技术的发展完善，更是给予智慧交通行业新的分析技术工具。在漫长的建设过程中，基础数据的搜集入口问题基本解决。部分地区建立了交通大数据管理中心，从而形成海量数据。

大数据是智慧交通的重要战略资源，并已成为大家争相抢夺的新焦点。对于智慧交通产业来说，如何从海量数据中挖掘出可以有效利用的部分成为企业品牌营销制胜的法宝。

尽管很多智慧交通范畴应用技术已经成熟，但却未能从根本上解决城市交通道路拥堵问题。由于各城市间资源占比、基建建设、交通规划中存在差异，不同城市在进行智慧交通落地时呈现出的痛点也不尽相同，从而技术落地切入点也会不同。作为人工智能的重要应用场景之一，自动驾驶已成为各国人工智能产业创新与竞争的制高点。交通和智能网联汽车产业前景，引得全球范围内交通和科技相关领域进行布局。

道路智能设施建设持续火热中，千方、万集、高新兴、华为也都进行相关布局。从产业角度，路侧的基础设施已经实现量产，政策上，技术上都万事俱备；但一直以来，道路智能设施的发展运营模式上存在较大的争议。数据接口和行业标准法规也有待进一步完善。

智能道路解决方案

未来道路交通运输的发展愿景是“零伤害、零延误、零维修、零排放、零失效”的“五维趋零”理想系统。正如高速公路改变了我们购物、生活、工作等方式一样，智能道路也将随着运输安全性和效率的提高，对环境，企业和经济产生积极影响。

但要想实现道路功能化、智能化、专用车道和超级道路的发展，必须继续探索适应未来道路建设和更新要求的技术体系，这是全球共同面临的挑战。

我国诸多企业正在大力发展车路协同自动驾驶。中智行在车路协同自动驾驶方面走在行业前列。通过车、路双智升维融合，其在全球范围内打造了基于车路协同的高级别自动驾驶方案，以路为主、车为辅，整体实现降本增效，更快实现规模应用。

蘑菇车联是较早完成“车路云一体化”方案验证的自动驾驶企业之一，CTO郭杏荣此前曾表示，通过对云端数据的融合计算，实现大范围智能预测和调度，为自动驾驶车辆提供大范围预警，车、路、云三方配合能够确保更加安全的自动驾驶落地。

为了尽早实现自动驾驶规模商业化落地，需要针对车路协同深度融合系统进一步开展深入研发测试，加快建设部署高等级智能道路，在保障自动驾驶安全运行和快速规模商业化落地的同时，为智能交通、智慧出行和智慧城市建设提供高维数据，带来更多新智能应用。

车路协同主要包括四大关键技术：智能车载技术、智能路侧技术、通信技术、云控技术。高等级智能道路是发展车路协同自动驾驶的一大刚需。不同等级智能驾驶汽车需要不同能力等级的道路支撑，以实现车路协同自动驾驶的规模商业化落地。本质上，自动驾驶不可能脱离社会存在，只在技术测试上实现突破的意义，并不足以让这项技术成为真正有益于大众的产品。

总而言之，而对产业发展而言，智能道路将作为自动驾驶进阶中的重要环节，引领经济增长的新增长点。探索建设城市智能化道路，建设高等级智能道路是建设现代化经济体系的内在需要，也是全面建成社会主义现代化强国的有力支撑。(本文作者：叶翠莉）