9月25日至28日，2021世界智能网联汽车大会在北京召开。本届大会围绕产业再造、融合应用、和合共生三个篇章展开，设有开幕式、主论坛，以及7场主题峰会、6个特色专场和2场闭门会，共邀请包括1位图灵奖国际专家、7位国内外院士、近150位国际国内智能网联汽车及ICT领域专家、企业家参与演讲探讨。以下是联通智网科技股份有限公司总经理张然懋的演讲实录，供参考。
图为：东南大学副教授、交通学院党委副书记兼副院长、东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院副院长曲栩
演讲内容：
各位专家，各位同仁，大家上午好。
非常高兴受到组委会的邀请来参加大会，我是来自东南大学的曲栩，东南大学是一所有以道路交通见长的高校，也是最近两轮在教育部的学科评估当中排名第一，或者A+的学校。今天尤其从我的角度，希望从道路交通或者是道路的角度，对我们智能网联时代的智能道路，以及交通优化控制的方向进行简单的探讨，希望跟大家分享一下。
今天的报告从以下三个方面展开，一个是对目前的道路载运工具，还有交通的发展趋势进行介绍，节给着对面向车路协同自动驾驶的智能道路系统，到底怎么分级别，驾驶什么样的形态，从交通角度关注什么样的向。最后在车路协同辅助驾驶及交通优化控制技术进行分享。
首先，我们来看一下道路载运工具和智能交通系统发展趋势。我们都知道汽车，我们的道路载运工具呈现四化的发展趋势，分别是智能化、网联化、共享化、电动化，尤其是智能化和网联化带来的是出行的变革，大家的出行更加的便利，更加的舒适。在这样的情况下，我们的道路系统同样在发生一种趋势，首先看目前的智能道路系统，只能交通系统存在什么样的问题，更多的是以高速公路的角度简单的分析现在的只能交通系统存在比较大的问题。从业主方角度看，大家更加看重的是硬件，而看轻的是软件，道路的投资者更多的喜欢上硬件，对软件系统感兴趣程度并不高，第二个是道路上面虽然有一系列的摄像头传感器，但是所采集的这些数据，它的这些质量不是特别好，对数据重视程度不够，不会用，用不好。第三个特点是虽然道路上有大量的监控用的摄像头，或者一系列的感知设备，每一充分的利用好设备，我们称为监而不控，并没有进行有效的控制。第四个方面是即使进行了一定的控制，它的特点很多情况下是通过人工，或者是经验在进行控制，是而不智，目前的智慧交通系统不是智能的交通系统。
在这样的前提下，道路交通系统呈现以下发展趋势。第一个是信息化，包含了数字化和网联化，本身是面向道路基础设施的，信息化实际上是我们未来在进行一系列的智能交通、自动驾驶、车路协同的基础，而不同的信息化的水平，实际上是支撑了我们不同的智慧化的应用。第二智能化，这个智能化我们把它定义为面向交通系统优化的智能化，也就是说是面向整个交通系统级的优化应用，目前还是以主动交通管控作为其中的核心。第三自动化，这个更多的是与智能网联汽车密切相关，面向车辆的自动驾驶，自动化是面向车辆级别三自动驾驶应用，需要高度的信息化以及网联化进行支撑。这是未来的道路交通系统发展的趋势。
最后还有交通管理与控制方面的趋势。交通管控趋势相对来说粗犷向着精细化的管控，道路上的交通设施，标志标牌，以及附属设施越来越精细化。另外以被动的静态的控制，变为主动的动态的控制，以往的道路限速是静态的，还有原本的更多的是面向出行群体，我的交通信号给出来，是我通过这个路段，或者看到这个指示所要遵从的。未来的交通管控措施很有可能呈现个性化，通过网联向车辆推想一个速度诱导的控制，根据这个指令进行优化。未来的交通管控呈现这样的发展趋势。
第二，面向车路协同自动驾驶的智能道路系统。介绍一下中国公路学会自动驾驶工作委员会在2019年年底做的工作，对智能道路网联系统进行了分级，这里面主要是从道路的各个方向，尤其是智能化、信息化、自动化方向进行分级地东南大学正好是中国公路学会自动驾驶工作委员会的主任委员单位，我们作一些工作。跟汽车的自动驾驶分级有比较显著的区别，汽车的是围绕车辆自动化的能力进行分级，道路的分级从企业个方向进行了分级。一个是对信息化的程度进行了分级，信息化的程度具有怎样的数字化，或者是感知的能力，具有怎样的网联化的能力。第二个对智能化进行了分级，更多是围绕着对只能交通整体的系统优化的能力。最后给汽车有一些类似，是在动方向进行了分级。
接下来对分级进行详细的介绍。首先来看一下最基础的，也就是说最底层的U信息化、无智能化、无自动化IO级别的定义。目前的道路是传统道路信息管理方式，也就是说话我们的基础设施与车辆之间没有任何的信息交互，没有任何的控制等等相关的内容。这一连续需要注意，我们IO的定义和道路的等级没有关系，我们一条非结构化的道路，每一标志标线跟一条具有非常完整的结构化的道路，每一很多的感知信息通讯的设备道路，实际上都可以定义为IO的状态。在这样的情况下道路基础设施是没有监控和传感共蒙也没有主动的信传递，路方不在于任何的车辆控制，不提供任何的数字化信息。这是I0。
接下来是I1。这是具备初步数字化、智能化、自动化环境。我们定义是指交通基础设施具备微观传感和基础预测功能，可以支持低空间和低时间解析度的交通信息服务、交通管理和驾驶辅助。在这里首先道路要提供最基础的这种静态交通基础数据，包括我们道路的宽度，桥梁的位置，图一道路上的标志标线情况，另外可以通过路矿的感知设备，以及环境进行动态信息的采集，这是交通信息的采集，包括交通量和车辆的速度。在智能化的方面，具有端时初级预测，能够提供信息服务和初级的主动交通管控的服务，也就是说道路上有一部分的信息发布，可以为驾驶员提供一定的信息服务。对于自动化来讲，这个时候可以通过车路通信，提供一定的信号配时、可变限速的信息。
到了I2级具备了部分网联化、智能化、自动化，我们定义是交通基础设施具备复杂传感和深度预测功能，通过与车辆系统进行信息交互，可以支持较为高度空间和时间解析度的自动化驾驶辅助和交通管理。高精度的感知包括车辆级的感知能力，能够感知到车辆的横向，以及纵向的运动。在交通系统层面上可以对我们的数据进行高度的融合，深度的预测，对交通事故的风险，包括一些精细化的交通管理进行具体的实施。对于自动化来讲可以在有限场景内实现对智能网联车辆进行接管和控制，实现了限定场景的自动化驾驶和决策优化。
I3级别属于比较高级别的道路智能化，是具有高度的网联化的交通基础设施，可以在数毫秒内为耽搁智能网联车辆提供周围车辆的动态信息和控制指令，可以在包括专用道的主要道路上面实现有条件的自动化驾驶，可以实现全局的级别。
I4和I5在感知上更高于I3级别，通信延迟是非常小的，对于控制来源讲可以通过我们的交通协同的控制，来达到更好的全局的优化，可以实现特定场景的高度的自动化驾驶。到了I5实现了完全的自动驾驶，更多的是从道路上辅助，或者是实现我们的智能网联汽车的驾驶。
在这样的级情况下，智能道路系统会有新的改变，最基本的道路基础设施，除了常规的基础设施，未来的基础设施可能会多的，我们刚才提出道路的RSU，集成了感知，集成了机械的设备，包括专用道的位置，这些漏洞未来制止探讨的方向比如说路侧的设备，主流的观点需要具有详细的感知设备，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达，还有可以用于边缘及的决策桂荷的运算设备，道路基础设施在路侧需要新的设备需要去辅助，或者去赋能。
除了要关注设备之外，实际上我们整个高速公路交通的组织也会发生新的变化，比如说我们的高速公路系统，如果要设置专用道，如果要区别于现在有关的专用道，这个涉及到了很多的交通组织方面的工作，通过一些跨线桥梁的设计，使得从城市道路直接进入到高速公路的系统当中去。对于常规的道路，可以通过特殊的标志标线，引导智能网联车辆更好的到道路中去。举个例子，标线系统，不仅仅是给驾驶员本身去识别，可以为车辆，以及车辆的摄像头、传感器进行服务，这里面比如说一些地面上的特殊符号，可以提供一定相应的指令。可以进行机读，可以进行变道指令，包括收费站，包括交通的标志，都会有一些更新的变化和发展。除了硬件之外，实际上协同感知技术、通信技术、规划决策技术都需要进一步发展。
第三，车路协同辅助驾驶及交通优化发展方向。未来的交通控制不仅仅是面向群体的，更多的是面向个体，面向个体出现了从出行服务到驾驶服务的转变，这里面简单的提一下应用的场景，如何通过路侧的感知设备，通过车载端的数据处理为车辆的驾驶提供一定的驾驶服务。需要感知的技术，需要通过路侧端对车辆的空间位置进行实时精准的感知，包括决策的技术，未来我们车辆如果要提供驾驶服务的精准的服务，需要更加精准的交通模型去刻画车辆在空间上的分布，从而提供更加精准的驾驶服务的能力。包括硬件系统，软件系统的一些辅助，这是一个方面。
最后一个方面，这个方面可能相对前沿一些，未来我们道路上增加了那么多智能网联汽车，我们如何应用这些智能网联汽车进行交通系统的优化，把智能网联汽车不仅仅作为载运工具，同时把它作为道路的移动的控制器进行相应的控制。这里面举一个简单的例子，如何利用智能网联汽车作为高速公路的主线控制器，对高速公路的速度，或者主线的流量进行控制。高速公路上发生拥堵之后，很重要的管理手段是是管理限速，在未来的网联时代可以利用智能网联车辆，通过一定的控制模型达到优化控制的模型。通过这种智能网联车辆的控制，去对道路上的交通流进行一定的控制，形成一定所需的低密度区域，或者所需要的控制交通发展方向，最终实现对我们道路交通流的优化过程。
以上是我的分享，谢谢大家。
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