导语：随着全世界运输系统的升级 ， 加之自动驾驶、网联车的快速发展 ， 智慧化道路也在快速建设中 ， 以此来提升道路运输效率 ， 保障群众安全出行 ， 同时也为相关产业发展提供友好环境 。 那么 ， 自动驾驶、网联车对智慧化道路的需求是什么？如何实现道路智慧化呢？本文对上述问题进行了探讨 。

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建设智慧化道路的目的是什么？
从已发布的各类道路智慧化文献里 ， 很少见到针对自动驾驶、网联车这些“新用路人”的特征和需求的探讨 ， 也很少见到对道路智慧化后的量化评价方法、指标 。 运输系统的工作其实都是具体的民生工作 ， 计算的每一步都有明确且实实在在的目的 。 譬如导航计算完走不同道路所需的时间后 ， 驾驶人可以知道走这条或那条路要花多长时间；又譬如英国的智慧高速公路搭建的整个交通控制系统 ， 目的很清晰 ， 高峰时段每辆车平均能省几分钟 ， 拥堵时间会减少多少；服务对象清晰 ， 服务内容明确接地气 ， 评价方法简单真实 。
那么 ， 当前兴起的智慧化道路 ， 其智慧化的目的应该是在提升运输系统效率的大前提下 ， 为百姓提供省钱或省力的解决方案 。 如：提升道路路网的效率 ， 减少运输系统的拥堵问题和提升安全水平；同时 ， 可以支撑国内自动驾驶车辆、网联车辆的产业发展 ， 提升竞争力 。换句话说 ， 当前智慧化道路的目的 ， 一方面是改造现在的路网体系 ， 提升其运输能力和为民服务的能力 ， 另一方面要为自动驾驶车辆、网联车辆提供友好的产业发展环境 。
下面和大家探讨一下当前或未来几年 ， 真实存在或即将出现的自动驾驶、网联功能的车辆对道路智慧化有什么需求 。
自动驾驶车辆、网联车辆对智慧化道路的需求是什么？
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智慧化道路应为自动驾驶车辆识别、确定设计运行域（ODD）提供支持和帮助
笔者在 《为什么说自动驾驶安全、合规地融入现有道路系统还面临很大挑战？》 一文中 ， 说明了自动驾驶车辆对现实世界规则的理解方式 ， 即自动驾驶车辆理解场景并按照规则行驶 。 这里提到的场景 ， 是影响自动驾驶车辆特征的重要名词 ， 是道路或交通工程师所称的“场景” ， 汽车或软件工程师称作“设计运行域”（Operational Design Domain ， 简称：ODD） 。 设计运行域（ODD）是场景的算法描述方式 。 我们通常所说的“出口、交叉口、下坡、雨天路滑”等 ， 人类驾驶人往往会凭经验判断 ， 或听到看到额外信息后 ， 脑补开车所需全部信息以做判断 。但对自动驾驶车辆而言 ， 机器需要有完整且严格的信息输入 。 每一处场景 ， 都要用完整的设计运行域（ODD）解释给机器 ， 形成类似人类认知的场景 。
美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）推荐用六个类别来构建这套描述方法 ， 以帮助机器更好识别场景 ， 这六个类别分别是：物理设施、运行条件、对象、连通性、环境条件、分区 。 每个类别有更细的分类（见图1）。 NHTSA的方法是六维 ， 早先也曾用三维描述：驾驶任务、行驶场合和环境 。

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图1：NHTSA推荐使用的六个类别 source: A Framework for Automated Driving System Testable Cases and Scenarios, NHTSA, 2018
自动驾驶依赖场景识别来进行策略规划和行动 。 因此 ， 自动驾驶车辆作为“ 新用路人 ” ， 对道路智慧化的第一点需求是：智慧化道路应为自动驾驶车辆 设计运行域（ODD）识别提供支持 ， 协助自动驾驶车辆确定当前设计运行域（ODD） 。 设计运行域（ODD）包含的内容非常多 。 如：智慧化道路的交通控制系统 ， 应该搜集当前路段的场景数据 ， 譬如当前路段是什么路、路面是沥青还是水泥、路面坑洞多不多、分布如何、交通管理的限制条件是什么、天气怎么样、路面是否湿滑 ， 诸如此类信息等 。 因此 ， 道路智慧化应该进行数字基础设施资产数据库的建设 ， 将当地的实时有效资产信息通过通信平台传递给车辆 。 这些信息能协助自动驾驶车辆准确识别当前设计运行域（ODD） ， 而对人类驾驶车辆而言 ， 能提醒驾驶人注意当前存在的风险 。