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這股火源于“新基建”，源于5G的全面落地，更源于勢不可擋的數字化浪潮。過去四十年，從個人電腦，到PC互聯網，到移動互聯網再到云計算與人工智能，人類走出了信息技術與數字化發展波瀾壯闊的四十年，從文本、圖片、影像到數據傳感，人類竭盡所能，對各種信息進行數字化，極大的便利了我們的生活。
前百度總裁，現奇績創壇創始人陸奇博士前日在騰訊產業加速器畢加所發布會上的演講中提到，軟件將吞噬世界，隨著數字化進程的推進，數字世界和物理世界將深度融合，越來越多的人類活動將被數字化和自動化。
而國務院發布的“新基建”，本質上就是數字化進程進一步推進的新基建。
當人類所有傳遞的信息，人類自身的興趣和交易都被數字化之后，人類就把數字化進程伸向了物理空間和所有物理世界，當我們把現實世界里盡可能多的狀態與存在都數字化了，就構建成了數字孿生。
而車路協同的發端正是基于此，過去幾年，資本大量投向自動駕駛領域，希望通過單車智能實現自動駕駛，也就是通過車上配置各種傳感器，實現周邊環境的數字化，便于進一步進行AI的決策和處理，進而實現類人的自動駕駛。
遺憾的是，至少到今天，很多投入巨資研發的自動駕駛公司最后發現，單車智能并不能很好的解決問題，車載傳感器無法實現無死角的環境感知，而更要命的是交通本身就是一個復雜的系統工程問題，是車與車博弈，車與路協同的問題，除了車自己的感知能力，還需要一個“上帝之手”實現有限的道路資源對絡繹不絕的車輛進行最優化的分配，也就是說聰明的車，還要智慧的路。
如何打造智慧的路，其本質就是對道路及相關基礎設施進行數字化，以便于車這個主體的“大腦”能結合這些數字化的信息進行更高效的決策和控制。對道路需要用到的信號燈，指示牌等進行數字化，已經是一個極為成熟的物聯網話題，這個無需展開。
對于道路的物理結構進行數字化主要有高精度地圖，三維建模，BIM等基礎，目前也相對比較成熟。
最難的，就是對道路上的參與主體進行實時的數字化，即道路的感知，也就是要對道路本身、道路環境進行識別，對道路參與主體的位置、速度以及運動方向進行識別，對道路上發生的異常事件進行識別，進而為自動駕駛車輛提供數字化的道路基礎，為路添加一雙“上帝之眼”。
央視紀錄片《輝煌中國》中有一個片段，上海洋山港實現了全自動化的碼頭，他們使用了在碼頭上鋪滿磁釘的方式，進行AGV車輛的引導，這種磁釘其實就是一種道路感知技術，每個磁釘能夠精確感知其方寸之上的車輛存在狀態，理論上只要在道路上鋪滿這種磁釘或類似傳感器，就可以對道路上運行的車輛或目標，進行感知，例如過去道路上鋪設的地感線圈或地磁設備，來實現車輛的存在狀態檢測，這是一個非常成熟的技術，早已在智能交通里廣泛應用。
但是，要實現整條路的感知，需要在道路上鋪滿這種傳感器，這個成本將是天文數字，而且這種地埋式的感知設備極容易因為大車的頻繁傾軋或高低溫急劇變化，導致損壞，這種依賴電磁的感知方式還需要消耗大量的能源，對行人、非機動車甚至道路遺撒的檢測能力也幾乎為零，因此，采用這種地埋傳感器的方式進行道路感知對于整個道路的數字化是不現實的。
要實現道路非接觸式的全域感知，目前主要有視頻感知，雷達感知，激光感知，空間定位(北斗，GPS)，微波，超聲波等技術，下面分別進行剖析。
視頻感知就是基于攝像頭成像，然后采用一系列的計算機視覺算法對道路進行感知，因為視頻采集的像素點多、分辨率高、顏色豐富、動態范圍大，最能真實反應道路的實景，因而應用非常普遍。
基于視頻，采用各種計算機視覺檢測、識別、跟蹤、分割算法，可以對道路本身(包含路面，標志標線，裂紋，坑洼，路基，樹木，建筑設施，拋灑物，路面塌方，護欄，立桿等)，道路參與主體(人，車，非機動車，動物等)，道路環境(下雨下雪，積水積雪，起霧等)，道路異常事件進行準確識別，具有著其他傳感器無可比擬的優勢，因而必然是未來車路協同必不可少的感知設備。
視頻感知的缺陷之一在于，現實世界存在晝夜切換，日月流轉，視頻成像會因為光線的變化產生變化，夜間燈光較暗的時候，識別效果會急劇下降。
一種可選的彌補方案是在道路兩側加裝大量路燈，以保證全天候的成像效果和感知效果。但這種方案，需要消耗大量能源，且要在道路兩側加裝足夠多的路燈，成本造價也比較高。
還有一種增強方案，是在可見光檢測的同時，增加紅外或紫外波段的視覺感知能力，實現全天候的檢測，其中應用較為廣泛的是采用遠紅外成像進行檢測，遠紅外成像利用熱體輻射的原理，可以實現全天候的感知能力，并且由于波長較長，具備一定的透霧能力。
值得一提的是，遠紅外測溫技術在最近流行的新冠疫情防控方面發揮了巨大作用，使得它從過去價格高昂的冷門工業品快速走入了大眾視野。
視頻感知的缺陷之二在于，由于攝像機安裝高度問題，只能傾斜俯視安裝，遠處目標由于視差的原因，導致目標定位可能存在一定的誤差，距離越遠誤差越大，我們實測在100米以內可以實現1m以內甚至0.5m以內的定位誤差，但到150米之外，誤差會提升到1.5米甚至更多。
雷達感知是采用毫米波雷達進行道路感知，毫米波雷達通過發射特定波長的電磁波，然后通過回波到達的時間來計算前方車輛的距離。
采用面陣結構，可以實現多目標的識別與區分，并結合回波的多普勒頻偏實現車輛相對速度的準確測量。毫米波雷達的有點在于，可以實現全天候不受光線干擾的道路及道路參與主體的感知識別，并進行較為準確的距離測量和速度測量。
毫米波雷達用于車路協同的缺陷之一在于其分辨率較低，無法準確探測到距離稍微遠一點的人、兩輪車或動物，此外其無法識別道路的標志標線，裂紋，坑洼，路基，樹木，建筑設施，拋灑物，路面塌方，護欄，立桿等，對道路天氣狀態，雨雪霧等也不能識別。
毫米波雷達的缺陷之二在于，對于前后貼近的目標無法準確區分，此外，有些廠家為濾除背景干擾，設計了一些算法，只關注動態目標，這會導致停下來的靜止車輛和目標不能準確檢測和識別。
激光雷達是近幾年隨著自動駕駛汽車的研發而開始廣泛走入大眾視野的一種傳感器，在此之前，在三維測量、三維建模等領域，激光也獲得了很多年的應用。
單點激光的核心原理是通過發射特定波長的激光，然后通過一個接收器測量飛行時間，結合光速不變原理，得出物體的距離。為實現大視場的測量感知，通過設置多排傳感器并加裝多個旋轉裝置進行旋轉掃描實現廣域測量。
激光雷達也可以實現全天候不受光線干擾的道路與道路參與主體的感知識別，并進行較為準確的距離測量和速度測量。
激光雷達的缺陷之一在于分辨率較低、掃描速度慢，因為測量的點是離散的，因此對距離略遠的人、兩輪車、動物等小目標感知能力較弱。另外無法識別道路的標志標線、裂紋、細小坑洼、路基、拋灑物、路面塌方、細小立桿等。道路天氣狀態，雨雪霧等也不能識別。
且雨雪霧天會因為雨雪霧阻擋使得正常車輛的檢測也大打折扣。掃描速度慢，則會導致高速運動中的車輛掃描會出現形變和扭曲問題。
激光雷達的缺陷之二在于外殼護罩長期曝露在外，容易被灰塵水污覆蓋，這會阻擋激光的傳播，一定程度上也會影響其探測距離和探測精度，此外因為內置旋轉馬達的機械裝置，需要24小時曝露在野外全天候工作，其使用壽命也會大大縮短。
當然近年來也慢慢出現了一些面陣固態激光，它通過光相控陣的方式來實現固態的激光雷達，其采用電子而非機械的方式實現激光發生方向的改變，其掃描速度較機械式的高非常多，能一定程度上解決機械工作的壽命問題。
空間定位也是一種感知能力，其原理是在車上加裝北斗或GPS等衛星定位裝置，然后通過V2X技術，實現車車通信或車云通信。如果要對某段路全域實現道路感知，那么要求該路段所有車輛都安裝了上述裝置。
我們都知道汽車單價較高，汽車產品的更新迭代速度往往長達5到10年，因此這在短時間內肯定不現實，另外就是上路的行人、自行車、甚至動物顯然不可能都背一個帶北斗或GPS定位的終端，因此，采用這種方案，從未來的發展來看，十年之后，實現道路上大多數車的感知還是有可能的，但無法實現人、兩輪車，動物等小目標的感知，更無法識別道路的標志標線、裂紋、細小坑洼、路基、拋灑物、路面塌方、護欄、立桿等物理設置和標識，以及道路天氣狀態雨雪霧等。
當然還有其他類型的道路感知方式，如超聲波，但其受限于作用距離和分辨率，往往只適用于近距離的感知，微波的分辨率則非常低，同樣無法適用于遠距離和小目標的感知。
另外，采用單車感知，然后通過V2X實現車輛之間的多車多傳感器融合也是目前很多科研院所在研究的一個方向，就是借助單車的雷達、視頻、激光等傳感器進行道路感知，然后通過車車通信，車云通信實現多輛車感知數據的共享，最終實現道路的準全域感知，這個方案實現的前提是道路上所有車輛都裝了各種傳感器，這在極個別局部的受限環境下可能可以實現，如智慧礦山、智慧碼頭、智慧園區等，但在廣域的道路上顯然是不現實的。
綜上所述，道路的精準感知是實現車路協同，構建智慧公路的前提和基礎，可以說沒有準確的道路感知，車路協同只能實現一些基本的信號控制、碰撞預警等最簡單的功能，只有實現道路的全域數字化，構建真正的智慧公路，才能讓車路協同大放異彩。
而目前來看，采用單一的傳感器并不能完全實現道路的精準感知，從感知方案來看，視頻優于毫米波雷達，毫米波雷達優于激光雷達。本質上這三種方式都是基于電磁波，只是波長的長短有區分，主動被動方式有區分。
我司采用可見光+紅外雙光譜進行視覺感知的方案，基于國際領先的深度學習道路及目標識別跟蹤算法，并結合采用先進的三維計算攝影學測量算法，能很好的解決全天候的道路感知問題，其方案成本遠低于激光雷達，檢測出的目標類別與精度也遠優于毫米波雷達和激光雷達，近期我們也在結合毫米波雷達的優勢，在雙光視覺感知的基礎上，增加毫米波雷達的遠距離精準測距，這樣就充分結合了這兩種傳感器的優勢，最終打造一個相對完美的道路感知和道路數字孿生解決方案。
當然，技術無止境，物理世界和物理空間的數字化問題，將是整個世界未來要面對和解決的一個難題，也會有越來越多的技術和產品出現，我們也非常期待有更新更好的技術，能為道路感知提供更好手段，進而實現完美的道路感知，構建現實世界1:1的數字鏡像和數字孿生世界，構建敏銳聰慧的“上帝之眼”，這樣自動駕駛就真正不再是夢想，交通也將真正具有智慧。
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