为“聪明的车”重造“聪明的路”

*本文为《半月谈内部版》2026年第1期内容

当我们被智能汽车的飞速迭代所吸引时，在越来越“聪明”的汽车轮胎下，一场同样深刻的道路设施革命，正在悄然展开。这场革命，没有炫目的新车发布场景，却涉及万亿级投资，关系到城市交通系统的“基因重组”。

过去十年，智能驾驶的聚光灯几乎全部聚焦于车端技术突破：从激光雷达的成本下降到大模型算法的迭代，车企和科技公司力图让汽车成为移动的超级计算机。

可是单车智能再强大，也难免有视觉盲区与认知局限。如果说“聪明的车”是大脑和四肢，那么“智慧的路”就是延伸的感官和神经网络，它能提供超视距感知、全局交通态势，从根本上提升系统的安全和运行效率。

当L3及以上高级别智能驾驶曙光初现，车的“智慧”已逼近天花板。而现实的复杂路况不断提醒我们：极端天气可导致传感器失效、突发交通事件会超出预测、弱势交通参与者（如行人、自行车）存在各种不可预知的行为……这些“长尾问题”如同无形的墙，阻碍着无人驾驶从特定场景走向全域普及。

打破这面墙，一场以数字化、网联化为核心的道路“大修潮”正响应召唤而来。为智能驾驶构建一个全域、全时、全要素的数字化环境，实现从“单车孤岛智能”到“车路云一体化”的终极跨越，这不仅是一道技术考题，更是一场深刻的社会工程学实践。

单车智能触及“天花板”

过去十余年，智能驾驶的演进遵循着一条清晰的路径：给汽车装上越来越强大的“感官”（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）和越来越聪明的“大脑”（高算力芯片、自动驾驶算法）。这条路径取得了巨大成功，但也碰到了难以逾越的“天花板”。

广东广州南沙区的小马智行自动驾驶无人商业化出租车车内屏幕显示情况 邓华 摄

——感知的“长尾难题”

即便是装备了顶级“感官”系统的智能汽车，其感知范围也存在物理局限，如高大的货车遮挡了红绿灯、急弯后静止的事故车、恶劣天气下被污损的交通标识……

美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）披露的数据显示，约94%的严重交通事故与人为错误有关，其中感知失误是主要原因之一。而机器的感知，在特定场景下比人类更脆弱。

例如，在暴雨天气中，摄像头的有效识别距离会下降超过50%；激光雷达虽然不受光照影响，其发出的激光束在雨雾中会发生散射和吸收，导致点云数据质量急剧下降，信噪比降低。极端天气是自动驾驶系统必须面对的巨大挑战。

而“聪明的路”通过部署在路侧的激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多类传感器，构建起一个鸟瞰视角。它能穿透雨雾、越过障碍，将单车无法感知的全局信息，通过5G/5.5G等低延时、高可靠的网络，实时发送给区域内的所有车辆，消除感知盲区。

——算力的“成本黑洞”

让每一辆车都独立处理海量的感知数据，意味着需要搭载算力极强的芯片和昂贵的传感器套件。这不仅导致整车成本的急剧攀升，也带来了巨大的功耗和散热挑战。一颗1000TOPS的芯片，其峰值功耗对电动汽车的续航构成了威胁。

中国信通院测算，通过车路协同，单车可降低30%左右的传感设备成本。这是由于“聪明的路”有望实现分布式感知、集中式计算。路侧单元（RSU）和边缘计算节点（MEC）可以代替车辆完成大部分复杂的环境感知和数据融合计算，再将处理好的、轻量化的结果信息（如“前方500米有行人横穿”）发送给车辆，使得车辆可以适当降低对感知硬件和算力的苛刻要求，用更低的成本实现更高级别的智能驾驶。

——协同的“物理局限”

即使每辆车都能完美地感知自身环境，它们之间仍是信息孤岛。车辆无法预知前车何时会紧急制动，也无法与信号灯协商通过节奏。这种“非协同”状态导致了道路资源的极大浪费和安全隐患。仅10%的车辆采取非协同的变速行为，就可能导致整个路段通行效率下降30%。

如果“聪明的路”能够扮演“交通超级协作者”的角色，那么通过V2X（车路协同）技术，就能实现车与车、车与路、车与人、车与云的全方位连接。这可使车辆接收交通信号灯的方案，实现“绿波通行”；车辆可被提前告知前方减速而紧急制动，从而实现超视距的协同避险；可与智慧交通系统联动，动态调整路线缓解拥堵。

把感知、计算、通信、供电等设施植入路基、护栏、标线里，让道路先于车辆发现问题，这是“聪明的路”最直观的切面。

给路装上“新大脑”

打造“聪明的路”，并非简单地给传统道路装上几个摄像头，而要赋予它感知、通信、计算与应用功能。智能不仅要体现在车端，还应迁移到路侧和云端，让道路成为一个超级“感知节点”和“决策中心”。

智能网联汽车测试员李成在路测结束后检查车辆

——感知层，构建道路的“数字孪生”

这是“聪明的路”的神经末梢。通过在关键路口、路段、匝道等位置，密集部署多种智能传感器，实现对交通参与者（车辆、行人）、交通状态（流量、速度、密度）、交通事件（事故、拥堵、违章）以及环境（天气、光照）的全天候、全要素精准感知。这些多源异构的数据，在边缘侧进行初步融合处理，共同编织成一条动态、实时的“数字化道路”，为上层应用提供最坚实的数据底座。

——网络与计算层，架设超低时延的“信息高速公路”

网络与计算层，相当于“聪明的路”的神经网络和大脑皮层。

通信网络：保障信息传输、实现万物互联的智慧出行5G-V2X及其演进技术是核心。它需要提供极低的时延（<20ms）、高的可靠性（>99.9%）和大的带宽，以确保关键安全信息能够瞬间送达车辆。C-V2X（蜂窝车联网）直连通信技术更是在无网络覆盖区域依然能保障车与车、车与路直接通信的生命线。

边缘计算：在道路沿线部署边缘计算节点（MEC）至关重要。它将云计算能力下沉到网络边缘，对感知层采集的海量数据进行就地分析和处理，生成车辆可直接使用的服务信息。这避免了将所有数据都传回云端，极大地降低了决策延迟，满足了智能驾驶对实时性的苛刻要求。

——应用层，赋能“车—路—云”一体化智能

这是“聪明的路”价值的最终体现。基于底层的数据与算力，可以催生出大量革命性的应用场景。

协同感知预警：向车辆提供交叉路口碰撞预警、前方异常停车预警、弱势交通参与者（行人、非机动车）预警等，将事故扼杀在萌芽状态。

协同决策与控制：实现车队编队行驶、信号灯车速引导（绿波通行）、匝道汇入辅助等，从全局角度提升通行效率和安全性。

全域信息服务：为自动驾驶车辆提供高精度地图动态更新、道路施工信息推送、智慧停车引导等增值服务。

“聪明的路”，已经超越了传统ITS1.0（电子收费、信号灯控制）和ITS2.0（交通信息发布），进入了一个深度融合感知、通信、计算与控制的新阶段。

“聪明的路”如何布局新业态

当“聪明的路”从盆景变森林，产业机遇呼之欲出。“聪明的路”能有效降低自动驾驶的技术难度和整车成本，使得L4级Robotaxi、干线物流等场景的商业化落地时间提前。道路上收集的交通大数据，其价值远超自动驾驶本身，它能为城市交通规划、公共安全、应急管理提供前所未有的决策支持，实现“一路多用，多感合一”，推动智慧城市治理升级。

赛迪顾问预测，到2026年，中国智能网联路侧端市场规模预计将突破千亿元人民币。道路的智能化改造，将带动从路侧传感器、边缘计算服务器、通信模组到云控平台软件的全产业链发展，形成一个万亿级新市场。“智慧道路运营商”也将涌现，他们通过向车企、物流公司、出行平台提供高精度、高鲜度的道路数据服务来收取费用，形成“运营即服务”的模式。

在数字孪生系统的统一调度下，整个城市的交通流将如同一支训练有素的交响乐团。每一辆车的速度和间距可以得到精准控制，消除“幽灵堵车”，将道路通行效率提升数倍。

麦肯锡全球研究院的报告指出，协同交通系统可将城市核心区的通行效率提升15%～20%。另外，系统的主动安全预警和协同决策，有望进一步降低交通事故率。当车辆可以被精确调度，基于位置的精准信息服务（如前方商铺的个性化推荐、无人配送车的无缝接驳）将催生新的商业模式。

更远的未来，电动汽车不仅是交通工具，更是可移动的储能单元。通过V2G（车辆到电网）技术，道路系统可以根据电网负荷，智能调度车辆在行驶、停放时进行充电或放电。每一辆车都成为电网的一个“分布式储能节点”，让城市能源系统更具弹性和韧性。国家电网已经开展了多个V2G试点项目，验证了其技术和商业的可行性。

但与此同时，一个全感知、全连接的交通系统，也带来了前所未有的风险。对于这枚硬币的另一面，我们准备好了吗？

——网络安全的“终极战场”

当城市的交通命脉由代码控制，它很可能成为黑客攻击的目标。一次网络攻击，就可能导致整个城市交通瘫痪，其破坏力不亚于一场自然灾害。如何构建自主可控的网络安全体系，需要从芯片、操作系统、通信协议到云平台进行全链条的安全设计。

——数据伦理的“灵魂拷问”

当系统知道你的每一次出行、每一次停留、每一次急刹车，个人隐私的边界在哪里？数据的所有权、使用权和监管权如何界定？这需要法律、技术和伦理的共同进步。中国的数据安全法和个人信息保护法已为此提供了法律框架，但具体到车路协同场景，仍需更细化的实施细则。

——“数字鸿沟”的加剧

昂贵的道路智能化改造，是否会拉大地区、人群间的差距？如何确保这场技术革命的普惠性，是政策制定者必须思考的问题。目前，智能化改造每公里成本高达数百万元，这需要政府进行前瞻性顶层设计和财政投入，避免出现“智能道路孤岛”。

为智能驾驶打造“聪明的路”，不是简单的技术叠加，而是一场深刻的交通范式变革。它要求我们跳出“车本位”的思维，重新审视道路的角色——从被动的通行载体，转变为主动的服务提供者。

这场智能汽车之外的发力，虽不似新车发布那般引人注目，却可为整个智能交通体系筑牢根基。当每一盏路灯、每一个信号灯都具备了“思考”和“对话”的能力，当道路与车辆真正融为一体，一个更安全、更高效的未来将呼啸而来。

半月谈记者：张漫子