清华大学：面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望（67页）.pdf

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1、3.3 建设高等级智能道路具有显著经济性建设部署高等级智能道路“面向未来，兼容当下”，具有显著经济性，不仅可以“面向未来”满足车路协同自动驾驶车辆规模商业化落地的发展需求，也可以“兼容当下”降维解决低等级自动驾驶和车联网的发展需求，支撑开展智能交通、智能交管、智能高速、智慧出行服务，开展新型智慧城市建设。高等级智能道路的经济性可以从微观和宏观两个角度进行分析：(1)微观角度：以实现 L4 高等级自动驾驶规模化落地为目标，单车智能自动驾驶技术路线所需的成本是增加车端冗余设备系统费用，而车路协同自动驾驶技术路线所需的成本约等于建设 C4 级智能道路的升级改造费用，也可以等同于将智能化道路上的投资费

2、用与分摊到每一辆车上的节约投入费用的两种费用进行比较。3.3.1 节将详细展开比较论述。(2)宏观角度 :建设部署高等级智能道除服务于自动驾驶外，还有多重收益，比如：1、通过基础设施的集成或复用，避免道路设施重复建设，节约投资成本;2、通过道路基础设施数据开放共享和创新应用，可以提供更多新型智能应用，带来营收收入，同时带动产业发展。3.3.1 微观经济效益比较本节分别以全国和单个城市作为研究对象，分析建设高等级智能道路的经济效益。由于成本涉及到的因素和制约条件较为复杂，本白皮书的测算以粗粒度估算为主，难以精确到具体准确数字，仅供参考。本白皮书中道路或路口的建设部署成本均是假设以当前发展阶段的市

3、场价格水平进行测算的，以后车端设备成本和路侧设备成本随着规模化程度提高有可能都会逐步降低，但是这个价格浮动不会对论证对比结果产生较大偏差影响。参照第二章所述功能安全标准和 SOTIF 梳理，可以清晰看到自动驾驶冗余系统的设计是必不可少的。车规级自动驾驶系统需要等效于冗余子系统的机制，可以简单理解为自动驾驶车端感知增加了一套冗余子系统，车路协同与单车智能相比也提供了一套路侧感知冗余能力，也就是强化在智能化道路上的投资。路侧系统的投资可以等效于分摊为在每一辆车上节约的投入。在同等的自动驾驶安全的前提下，如果使用与车端冗余传感器和处理等效得智能道路传感器和设施，路侧基础设施可以大范围实施部署，大规模

4、地服务于车路协同自动驾驶车辆。在此条件下整体边际成本较低，也以较少的成本来取得更加全面、深入的智能化道路升级。另一方面，除了经济性以外，VICAD 安全性和 ODD 适用性更高。综上所述，车路协同自动驾驶比单车智能自动驾驶在经济性上更具有积极意义。(1)全国数据推算6据公安部统计发布数据，截至到 2020 年末，全国汽车保有量达 2.81 亿辆 。据统计评估，全国各大城市交通路口数量约25 万个，从汽车保有量和城市交通路口的两者数字上就可以直观看出，汽车保有量与路口数量的比例为“千”级别。据交通运输部2020 年交通运输行业发展统计公报数据显示 , 截止到 2020 年末，全国四级及以上等级公

5、路里程494.45 万公里 ，高速公路里程 16.10 万公里 ，全国城市道路 45.90 万公里 。全国汽车保有量有 2.81 亿辆，由此可推算，只要在每辆车上节省1.98万元的成本，就可以在每公里的道路上投入100万元的智能化改造。考虑到由于城市车辆密度高，分摊到每辆车费用低，是造成每辆车节约金额有数量级差别的主要因素。而且，随着车路协同大规模落地，可以预测每公里智能化道路的升级改造成本会远低于 100 万元，即使我们扣除掉一些测算的误差， VICAD 智能化道路所需的升级改造成本也是相对很低的。(2)单个城市数据推算我们再以部分城市具体数据为例。根据大多数城市车辆运行规律，市内道路行驶是城市保有车辆的主要用途，本白皮书仅做自动驾驶车辆在城市道路运行的成本收益分析。同理，以高速场景为主要用途的车辆也可以做高速运行成本收益分析，在此不再赘述。