▎谷爱凌“一跳封神”的首钢园，是无人驾驶的“大秀场”。
北京冬奥会一共设有87个比赛场馆，不过，要说最火、最受关注的场馆，那必须是首钢园。这里是首钢集团的旧厂址，有“十里钢城”之称。首钢园因为2008年北京奥运会而停止使用，不过，又因为北京冬奥会重获生机。
这里是北京冬奥组委会办公地，以及滑雪大跳台场地。大跳台被观众亲切地称为“雪飞天”，苏翊鸣和谷爱凌都在这里潇洒一跳，拿到了冬奥会金牌；还有浓浓工业风的炼钢冷却塔、高炉、烟囱，和灵动的“雪飞天”跳台形成了强烈的视觉对撞。相信冬奥会结束之后，首钢园会成为一个世界级的网红打卡地。
现在的首钢园可不只是“高颜值”，它更是“高智慧”。进入首钢园，你会发现，这里就是一个无人驾驶的“大秀场”（全天候多车型自动驾驶技术开发及首钢园区功能示范）。园区内跑着美团的无人配送车，点单后无人车会把你的外卖送到指定配送点，同时发消息通知你。还有新石器的无人零售车，招手即停，卖完东西自己开走，活脱脱就是一个沿街叫卖的“小货郎”。还有百度的Apollo无人驾驶出租车，以及北汽的自动驾驶商务车编队，由一个司机开车领队，后面可以跟三辆无人驾驶车，看上去像是一个没有轨道的“贪吃蛇”。
总之，我们想象中的自动驾驶时代应该有的样子，在首钢园内已经变成了现实。业内将自动驾驶分为L1~L5五个级别，首钢园达到了L4的高级别自动驾驶，这是非常厉害的成就，目前市场上，还没有L4级别的自动驾驶车进入量产交付阶段。
那么，首钢园又是怎么做到L4级别的自动驾驶的呢？单辆汽车自身搭载的自动驾驶系统只是一方面，更重要的是，需要有强大的基础设施加持，这就是由中国联通牵头打造的5G智能车联网系统。中国联通在首钢园区内密集部署了17个5G基站和1个北斗地基增强站，通过5G蜂窝车联网和北斗高精定位网络，建设成了将近10公里的自动驾驶测试道路。5G智能车联网与单车智能相结合，才实现了L4级自动驾驶。
自动驾驶的两种不同技术路线
说到自动驾驶，大家通常会想到单车智能。无论是以特斯拉为代表的纯视觉派，还是以谷歌为代表的“激光雷达 高精地图”派，都属于单车智能的思路。也就是，通过各种手段把车武装到牙齿，让车变得更聪明。
但是，想要依靠单车智能实现L4级别以上的自动驾驶，需要每辆车搭载高精度的传感器和庞大的算力，单车制造成本非常高。据美国兰德智库估算，采用单车智能技术，需要累计170亿公里以上的测试数据，才能够实现自动驾驶系统的量产。谷歌早在10年前就开始进行自动驾驶测试，迄今才累计测试了100亿公里，还没有达到量产要求。这就是为什么迄今为止，还没有L4级别的车实现量产的原因。
自动驾驶还有另一个技术思路，车路协同技术路线V2X，首钢园就是这个技术路线的重点覆盖地。这两种技术路线并不矛盾，齐头并进固然好，但在实际发展中，它们各有侧重：单车智能，强调让车更聪明；而车路协同，强调让路更聪明。
比如，单车智能只是在车上安装传感器；而车路协同，是直接在路灯杆上装各类传感器，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等等，把各种传感器采集到的信息综合之后，传到车联网和每辆车上。路灯杆上的传感器更多更全，而且视野更高、不容易被遮挡，采集到的信息比单车传感器更好。
再比如，单车智能需要很大的算力，需要搭载高性能芯片和散热系统；而车路协同，可以直接在路边安装计算设备，通过边缘计算为汽车提供算力，从而降低对车本身的算力需求和功耗。
单车智能与车路协同，技术难点也不一样。单车智能更依赖人工智能算法和高端决策芯片，这两个领域是美国高科技企业的核心技术优势，所以美国科技企业无一例外都选择了单车智能模式。车路协同更依赖道路基础设施，也就是5G基站、卫星互联网、道路上架设的传感器和边缘计算设备等等。搞基础设施，你懂的，中国的新基建优势突出，有可能实现自动驾驶领域的弯道超车。
未来依托单车智能的高级别自动驾驶系统可以缓解单一车辆驾驶员自身的压力，但是从整个交通环境来讲，车路协同V2X路线才将会是智慧交通的最终解。
什么是车路协同V2X？
V2X技术又称为车用无线通信技术，指的是车与外界的信息交换技术，V代表的是车辆，X代表的是道路、人、车、网络等外界一切可以连接的设备。相比起单车智能，V2X车路协同是复杂的系统解决方案。
基于交通参与单元之间不同的通信方式，V2X也分为两种，目前国内政府以及汽车厂家主要发展的路线，是以蜂窝网络作为V2X的通信技术，也就是我们常提的C-V2X（简称V2X）。C即是指蜂窝（Cellular），是基于3G/4G/5G等蜂窝网通信技术演进形成的车用无线通信技术。而另一种，DSRC路线如今已经逐渐被边缘化。
目前C-V2X中包含4G和5G的通信技术应用，5G对其赋能最大，5G有低延时、高可靠性、高适用性等特点，而V2X中，X虽然代表万物，但也被细分为具体的几类，车与车之间（V2V）、车与路之间（V2I）、车与人之间（V2P）、车与网络之间（V2N）的交互。
车路协同V2X有哪些优势应用场景？
车辆通过自身与不同交通参与者的V2X“互联”，即能提升不同场景下的交通安全性、交通效率等等，尤其是在一些商用特定场景中，如景区、矿山、港口景区中，V2X可以率先实现小范围场景下的应用。
而在日常交通环境下，比如我们都知道当开车经过红绿灯路口时要减速通过，但实际驾驶过程中，尤其是遇到没有秒数的红绿灯路口，需要减速到多少才是最优的选择，不同司机虽然都有不同的判断，但这同时也降低了交通通行效率。
而借助C-V2X，当车辆将要抵达路口时，车辆通过V2N或V21可以直接获取前方红绿灯数据，最终给出建议车速，尤其是当这个功能与ADAS相结合，可以大大提升实际交通环境中的通行效率。
通过V2P车与人的通信，车辆能够感知行人行为，提高驾驶安全性。比如行人突然横穿马路“鬼探头”，车辆可以预警。
通过V2V或者V2N可以了解前方道路情况，如当高速公路因一些意外事件导致大堵车时，后方交通参与者也可以清晰掌握事件点的具体情况，以作出更有力于自身的选择。
总之，目前通过V2X技术在不同场景下的应用，直接可以体现在车端的功能已多达十余种。
未来，V2X系统内的一个云端数据中心或许可以汇总整个路段所有路侧单元的信息，具备对每一台具体车辆高效指挥的能力，路侧单元在V2X系统内只会扮演一个信息上传者的角色。到了这个阶段，无论单车是否具备高级别辅助驾驶功能，或许只要拥有V2X通信技术，即可享受同等的科技福利。
车路协同V2X技术会给整个智慧交通环境发展带来以下好处：
- 提升未来辅助驾驶系统的安全冗余，有利于解决高级别辅助驾驶系统可能会面对到极端场景。
- 提升高级别辅助驾驶的实现难度和降低未来单车智能辅助驾驶的成本
- 科技平权，单车智能路线昂贵的软硬件成本可能只会让少部分高端车型享受到智慧出行的福利，V2X可以让交通环境内更多车型享受到科技福利。
- 源头上保证数据安全性，V2X车联万物，道路信息是大部分由基础设施来汇总输出，而路侧基础设施是在政府管控之下。
- 提升整体交通环境的通行效率
- Robottaxi
据自动驾驶专业智库 ICVTank 数据显示，预计到 2022 年，全球 V2X 整体市场规模有望突破 1650 亿美元，其中中国 V2X 整体市场规模有望 达到 500 亿美元。有鉴于国内5G基站建设已占全世界60%以上，依托基础建设的C-V2X也必将在国内迎来爆发。
