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在自動(dòng)駕駛的發(fā)展過程中，人們最常提到的是“單車智能”。意思就是，車輛依靠自己的攝像頭、雷達(dá)、算法和算力去感知環(huán)境、做出決策、完成駕駛。但單車智能能力有限，光靠一輛車“單打獨(dú)斗”，必然會(huì)有很多交通場(chǎng)景無法處理。像是傳感器盲區(qū)，算法延遲等問題的存在，再強(qiáng)大的算力也不可能預(yù)測(cè)到看不見的危險(xiǎn)。

那隨著自動(dòng)駕駛的成熟，是否可以探索“群體智能”的技術(shù)，以補(bǔ)充單車智能的不足呢？也就是讓車輛之間可以通過通信互相交換信息，像一個(gè)團(tuán)隊(duì)一樣協(xié)作，讓道路更安全更高效。我這里所提的“群體智能”與車路協(xié)同并不一樣，車路協(xié)同強(qiáng)調(diào)車輛和道路基礎(chǔ)設(shè)施的配合，像是路邊基站給車提供紅綠燈狀態(tài)、交通流量或緊急提醒。而群體智能的重點(diǎn)是車與車之間的交流，它更像是司機(jī)之間的眼神交流和手勢(shì)，只不過換成了數(shù)據(jù)和信號(hào)。那么群體智能會(huì)不會(huì)是自動(dòng)駕駛的未來？

為什么要把單車能力擴(kuò)展為車對(duì)車群體智能

單車感知與決策已經(jīng)能覆蓋絕大多數(shù)常見駕駛場(chǎng)景，但總有一些邊界情況單靠一輛車難以處理。以遮擋為例，當(dāng)大型車輛擋住了你前方視線，或者彎道之外發(fā)生了障礙，依靠攝像頭和雷達(dá)往往來不及發(fā)現(xiàn)并做出平滑反應(yīng)。車對(duì)車群體智能的價(jià)值在于信息互補(bǔ)，鄰車把自己觀測(cè)到的關(guān)鍵信息或短期意圖以結(jié)構(gòu)化消息發(fā)出去，接收方把這些外來信息納入決策，便能在更早的時(shí)刻完成風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與動(dòng)作規(guī)劃。這樣既能降低追尾與急剎的概率，也能在合流、并線、編隊(duì)等場(chǎng)景里減少不必要的剎車、提升路段通行效率。

當(dāng)然，這種協(xié)同并非要放棄單車的獨(dú)立性，而是在單車能獨(dú)立安全行駛的前提下作為“加分項(xiàng)”存在；在設(shè)計(jì)時(shí)必須保證在通信不可用或信息不可信時(shí)，車輛能夠自動(dòng)切回保守的單車策略，優(yōu)先保證安全。群體智能短期看可以提升自動(dòng)駕駛汽車的安全性，但長(zhǎng)期來看，更可以改善交通效率。

實(shí)現(xiàn)它需要哪些技術(shù)基礎(chǔ)

通信是群體協(xié)同的神經(jīng)干線。車輛之間信息交換對(duì)時(shí)延和可靠性的要求遠(yuǎn)高于娛樂或?qū)Ш筋悜?yīng)用�，F(xiàn)有工程實(shí)踐通常把短距直連與蜂窩網(wǎng)絡(luò)并用，短距直連（例如802.11系的DSRC/ITS-G5或C-V2X的PC5直連）在點(diǎn)對(duì)點(diǎn)低時(shí)延和高確定性方面有優(yōu)勢(shì)，適合傳輸高優(yōu)先級(jí)的緊急消息與高頻位置廣播；蜂窩網(wǎng)絡(luò)（包括5G NR V2X的Uu接口）在覆蓋、帶寬和與邊緣計(jì)算結(jié)合方面更靈活，適合跨區(qū)域協(xié)調(diào)與低頻大數(shù)據(jù)同步。這里要注意，一定要把安全類、實(shí)時(shí)性強(qiáng)的消息走直連通道并賦予最高優(yōu)先級(jí)，而把地圖更新、模型下發(fā)等非緊急信息放到蜂窩或邊緣通道。系統(tǒng)需要把端到端時(shí)延、丟包率和抖動(dòng)寫入測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)；在多數(shù)需要即時(shí)響應(yīng)的場(chǎng)景中，端到端時(shí)延通常要控制在幾十毫秒量級(jí)（10–100 ms），消息頻率常見設(shè)定為每秒5到10次（5–10 Hz），并且必須在高密度車流下有擁塞控制和重傳策略，保證關(guān)鍵消息的通達(dá)性。

定位與時(shí)間同步?jīng)Q定了群體協(xié)同的空間和時(shí)間精度。單靠普通GNSS在城市峽谷或隧道內(nèi)的表現(xiàn)無法滿足精確并線或近距離編隊(duì)的需求。因此要采用多傳感器融合的方式，把GNSS、慣性測(cè)量單元（IMU）、車輪里程計(jì)與視覺或雷達(dá)里程的結(jié)果進(jìn)行濾波融合，從而在短時(shí)尺度內(nèi)獲得穩(wěn)健的位姿估計(jì)。在對(duì)相對(duì)定位要求極高的場(chǎng)景，會(huì)使用RTK或差分解算把誤差從米級(jí)壓低到分米或厘米級(jí)。在時(shí)間同步方面，以衛(wèi)星PPS信號(hào)為基準(zhǔn)，并輔以網(wǎng)絡(luò)層的精確時(shí)間協(xié)議（例如IEEE 1588/PTP）來保證消息的時(shí)間戳一致性。沒有可靠的時(shí)鐘與位姿對(duì)齊，來自不同車輛的短期軌跡就無法正確拼接，協(xié)同決策的安全裕度會(huì)被顯著削減。

感知共享要求語義化與輕量化。直接傳輸原始點(diǎn)云或視頻幀既占帶寬又增加接收端處理負(fù)擔(dān)，實(shí)時(shí)性會(huì)被削弱。更實(shí)際的方案是每輛車先做本地感知與目標(biāo)跟蹤，把結(jié)果抽象為結(jié)構(gòu)化的對(duì)象列表（object list）和短期軌跡預(yù)測(cè)，然后把這些語義化信息廣播給鄰車。傳播的消息通常包含目標(biāo)ID、相對(duì)坐標(biāo)、速度與加速度、目標(biāo)類型、短期預(yù)測(cè)軌跡、置信度和時(shí)間戳。接收端在融合時(shí)要做來源可信度評(píng)估、時(shí)間對(duì)齊和沖突檢測(cè)，不能把外來信息無條件信任。為了兼顧帶寬與覆蓋，可以采用高頻的近場(chǎng)目標(biāo)廣播與低頻的廣域占用柵格（occupancy grid）相結(jié)合，近場(chǎng)用目標(biāo)列表快速更新，遠(yuǎn)場(chǎng)或宏觀共享時(shí)用壓縮的柵格摘要。

把這些共享信息轉(zhuǎn)化為協(xié)同行為的關(guān)鍵在于決策與控制層。協(xié)同規(guī)劃可以采用分布式方法，每輛車在本地基于自身觀測(cè)和鄰車意圖聯(lián)合計(jì)算軌跡，但必須遵守行業(yè)約定的沖突解決規(guī)則與優(yōu)先級(jí)框架；也可以采用短期的預(yù)約或令牌機(jī)制，在合流或交叉口內(nèi)通過快速協(xié)商決定通行順序。在算法實(shí)現(xiàn)上，協(xié)同模型預(yù)測(cè)控制（cooperative MPC）、分布式優(yōu)化或基于博弈理論的決策方式都能提供數(shù)學(xué)上的可驗(yàn)證性，但工程落地時(shí)要優(yōu)先考慮可解釋性、魯棒性與可退化性。字符串穩(wěn)定性（string stability）是編隊(duì)控制里必須檢驗(yàn)的特性，系統(tǒng)設(shè)計(jì)要保證車隊(duì)中微小擾動(dòng)不會(huì)被放大傳遞，以避免連鎖剎車。實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)需要在控制器帶寬、通信周期和預(yù)測(cè)模型精度之間做整體權(quán)衡，而非單獨(dú)優(yōu)化某一個(gè)環(huán)節(jié)。

安全與信任體系在群體協(xié)同中不能成為事后補(bǔ)充的項(xiàng)。消息偽造、重放或延遲注入等攻擊可能會(huì)觸發(fā)多車連鎖反應(yīng)，因此必須在協(xié)議層采用身份認(rèn)證、簽名與撤銷機(jī)制。常見做法是基于公鑰基礎(chǔ)設(shè)施（PKI）來管理證書，車輛使用周期性更換的偽名證書以兼顧隱私與追溯能力。消息要帶簽名與時(shí)間戳，并有防重放措施。除此之外，入侵檢測(cè)與異常行為識(shí)別應(yīng)在車端或邊緣層實(shí)時(shí)運(yùn)行，一旦檢測(cè)到異常來源就要自動(dòng)隔離并觸發(fā)退化策略。為便于事故回放與責(zé)任判定，車輛應(yīng)保存關(guān)鍵消息與控制指令的不可篡改審計(jì)日志，并設(shè)計(jì)合規(guī)的訪問流程供監(jiān)管與司法機(jī)構(gòu)使用。

架構(gòu)設(shè)計(jì)要明確“車端要快、邊緣要近、云端要遠(yuǎn)見”的職責(zé)分工。與生命安全相關(guān)的感知融合與即時(shí)控制必須在車端完成；車隊(duì)級(jí)短期規(guī)劃、鄰域聚合與一些實(shí)時(shí)協(xié)調(diào)可以放在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)；大規(guī)模模型訓(xùn)練、策略迭代與宏觀流控建議交給云端處理。此外，還要考慮如多模GNSS、備份IMU、多傳感器融合冗余與雙通道控制器等硬件冗余，以保證單點(diǎn)硬件失效不會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)整體癱瘓。軟件方面的可觀測(cè)性、健康上報(bào)機(jī)制與安全可回滾的OTA策略同樣是場(chǎng)景落地的基本要求。

常見應(yīng)用場(chǎng)景與推進(jìn)路線

群體智能值不值得做？有些場(chǎng)景天然適合先行部署群體智能，因?yàn)檫@些地方車輛同質(zhì)、運(yùn)行規(guī)則可控，風(fēng)險(xiǎn)可以被局部限定。封閉或半封閉的場(chǎng)所如物流園區(qū)、港區(qū)、礦區(qū)或企業(yè)園區(qū)是天然的試驗(yàn)田。在這些環(huán)境里，運(yùn)營(yíng)方可以統(tǒng)一車輛軟硬件版本、通信參數(shù)和協(xié)同規(guī)則，把編隊(duì)、交叉口調(diào)度與短程編組的協(xié)同流程反復(fù)驗(yàn)證并形成規(guī)范。園區(qū)場(chǎng)景的成功經(jīng)驗(yàn)?zāi)転楦�開放的道路提供可復(fù)制的技術(shù)與流程范本。

高速公路是另一類高價(jià)值的先行場(chǎng)景。高速上車速高但車流較為規(guī)則，編隊(duì)行駛可以帶來顯著的燃耗節(jié)省與車流平滑效果。高速編隊(duì)對(duì)定位與通信的要求更高，需要在相對(duì)定位上達(dá)到分米或厘米級(jí)、在通信上保證十幾毫秒到幾十毫秒的端到端延遲，并且在控制器設(shè)計(jì)中檢驗(yàn)字符串穩(wěn)定性。

城市道路的復(fù)雜性最大，參與主體多且行為多樣，群體智能在城市里更適合從局部問題入手。例如匝道合流處的短期意圖交換、窄路段的臨時(shí)會(huì)車協(xié)調(diào)以及交叉口的短時(shí)預(yù)約通行，這些都是能在不需大規(guī)模基礎(chǔ)設(shè)施改造的前提下產(chǎn)生實(shí)際收益的點(diǎn)位。在城市推廣的過程中，把車對(duì)車能力與路側(cè)信息結(jié)合，形成半集中式的協(xié)同機(jī)制有助于提高魯棒性，同時(shí)縮短對(duì)車端功能一致性的要求。

智駕最前沿建議采取分階段漸進(jìn)策略，在試點(diǎn)階段把關(guān)注點(diǎn)放在端到端指標(biāo)驗(yàn)證、退化行為與安全取證流程；在互通階段解決消息語義、坐標(biāo)系與證書互認(rèn)等跨廠商互操作問題；在規(guī)模復(fù)制階段配合法規(guī)、保險(xiǎn)與商業(yè)模式的完善，把收益共享與責(zé)任邊界寫清楚以降低各方進(jìn)入門檻。每一步都要把大量仿真、硬件在環(huán)與道路試驗(yàn)結(jié)合起來，確保在極端和對(duì)抗性條件下系統(tǒng)仍能保持安全。

把“合作”做好，再談規(guī)�；�推廣

車對(duì)車群體智能不是把駕駛權(quán)簡(jiǎn)單地移交給網(wǎng)絡(luò)，它是把鄰近車輛作為彼此的感知與意圖源，作為補(bǔ)盲和提前響應(yīng)的手段。要把這個(gè)“互幫互助”做到可用，需要通信、定位、感知共享、協(xié)同規(guī)劃與信任體系這些技術(shù)都落到工程級(jí)別，并在封閉場(chǎng)景反復(fù)驗(yàn)證退化邏輯和取證流程。

制度與商業(yè)配套是技術(shù)能否被大規(guī)模采用的催化劑。把可觀測(cè)性、可追溯性與退化安全放在首位，做大量對(duì)抗性測(cè)試，形成可復(fù)制的場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)，再通過標(biāo)準(zhǔn)化與法規(guī)支撐擴(kuò)展覆蓋面，才是把群體智能從試驗(yàn)變成社會(huì)能力的務(wù)實(shí)路線。

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       原文標(biāo)題 : 車與車之間的群體智能會(huì)成為自動(dòng)駕駛的未來嗎？