车路协调技术仍处于初级阶段，如何使用路终端信号?
如果要使路端智能化，可能需要在交叉口设置一些智能设备，如低延时摄像头、路边计算设备等；例如，各种传感器直接安装在路灯杆上，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，将各种AON4703传感器收集的信息合并到车辆互联网和每辆车上。
车路协调是在全时空动态交通信息采集整合的基础上，采用先进的无线通信和新一代互联网技术，全面实施车路动态实时信息交互，开展车辆主动安全控制和道路协调管理，充分实现人车道路的有效协调，确保交通安全，提高交通效率，形成安全、高效、环保的道路交通系统。
车路协同是智能交通系统的最新发展方向。自2016年以来，交通运输部一直在推进车路协同建设，希望一个支持自动驾驶的智能交通系统。
车路协同的作用是什么？
在实现自动驾驶的过程中，自行车智能有很大的局限性。例如，特斯拉自动驾驶通过摄像头进行感知，而在雨雪天气下，摄像头的感知能力大大降低，这将大大增加安全隐患。除了智能车辆外，车辆路边还安装了感知传感器，在路边计算，然后向车辆提供计算数据，为车辆提供更全面的道路信息，支持车辆实现自动驾驶。
车辆和道路协调的优势是显而易见的。百度创始人李彦宏此前表示，首先是安全、极端天气、物体堵塞等情况。车辆和道路协调可以帮助车辆感知视觉盲区的信息。自动驾驶事故率可通过车路协调降低99%。
第二是成本。目前，自动驾驶汽车的硬件成本约为100万元。如果将一些自动试驾功能转移到道路上，可以弥补自行车的智能弱点，降低成本。如果每辆车能节省1.98万元，就可以在每公里道路上投资100万元进行智能化改造。
当然，车辆和道路协调的着陆成本非常高。车辆和道路协调需要改变路端。如果要使路端智能化，可能需要在交叉口设置一些智能设备，如低延时摄像头、路边计算设备等；除了硬件，还必须投资软件，如数据基础和算法平台。然而，李彦宏认为，一方面，车辆和道路协调可以重复使用原有的旧设备。另一方面，它主要通过优化算法使系统更智能，从而节约成本。
随着车辆智能化智能化和网络化，路边设备的互联需求将越来越大。很难完全依靠车辆实现自动驾驶。90%的自动驾驶依赖于智能汽车本身，而剩余的10%可以通过路边的感知数据提供帮助，这也有利于减少对汽车端大计算能力的需求，减少云计算和传输的延迟影响对于实现完全自动驾驶起着至关重要的作用。
车路协调的进展和挑战
车辆和道路协调是车辆、道路、人员和环境之间的实时动态交互。例如，各种传感器直接安装在路灯杆上，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，将各种传感器收集的信息合并到车辆互联网和每辆车上。路灯杆上的传感器越来越完整，视野越来越高，不易堵塞。收集的信息比自行车传感器好。
2020年9月，百度Apollo中国第一条支持高级自动驾驶道路协调的高速公路G5517长昌北线长义段正式通车。智能高速路段覆盖了典型的高速公路场景，如干线、互通、隧道、桥梁、服务区等。路边和云平台系统采用百度Apollo车路协调方案。
今年冬奥会首钢公园滑雪场是车路合作应用的经典案例，已经实现L4.高级自动驾驶。美团的无人配送车在园区内运行，可以准确配送，提醒到达。新石器无人零售车，挥手停车，售完自动开走。Apollo无人驾驶出租车，北汽自动驾驶商务车，由一名司机领队，后面跟着三辆无人驾驶汽车。
目前，车路协调技术仍处于市场的初级阶段，仍存在许多技术困难，如如何使用路终端信号，如何实现实时、准确的路终端信号等。在商业着陆方面，也存在一些问题，如道路施工方投资建设道路设备，如何通过道路设备收费利润，没有探索适当的模式，导致道路施工方投资建设热情不足；此外，后续运行困难，部署在路边设备，几年后更换，升级规模大，成本和周期大。
当然，任何新技术都是在不断的探索中逐步发展起来的。虽然目前的车路合作还处于起步阶段，存在诸多挑战，但在万物互联、数字化的大趋势下，预计未来几年将迎来快速发展。
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