车路协同是车、路、人、环境之间，能够做到实时动态的交互联动。例如直接在路灯杆上装各类传感器，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达等，把各种传感器采集到的信息综合之后，传到车联网和每辆车上。路灯杆上的传感器更多更全，而且视野更高、不容易被遮挡，采集到的信息比单车传感器更好。
冬奥会首钢园滑雪场就是一个经典的车路协同落地应用案例，达到了L4的高级别自动驾驶。园区内跑着美团的无人配送车、能够精准配送，到货提醒。新石器的无人零售车、招手即停、售完自动开走。百度Apollo无人驾驶出租车、北汽的自动驾驶商务车，由一个司机领队，后面跟着3辆无人驾驶汽车。
目前，中国汽车工程学会发布了《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》，其中列举了车路协同17个应用场景，如下图所示：
单车智能主要是让车变得聪明、而车路协同更强调让路变聪明。两者属于两种技术路线，但并不冲突，而是互为补充。
按照百度创始人李彦宏的说法，车路协同具备了三大优势：
1、安全：遭遇极端天气、物体遮挡等情况，单车智能容易看不见。而车路协同可以帮助车辆感知视野盲区的信息。通过车路协同可以让自动驾驶事故率降低99%。
2、成本低：目前自动驾驶汽车硬件成本100万左右，如果将部分自动试驾功能转移到路端，以此补齐单车智能短板、还可降低成本。如果每辆车能够节省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
3、可有效推动自动驾驶商业化落地：车路协同这个技术方案，具有独特的中国优势。中国每年在交通基础设施上的投入达到万亿元的规模，在车路协同的行业标准、核心技术、全产业链布局方面也具备优势，中国有望在全球率先实现L4到L5级自动驾驶的大规模商业化落地。
当然，车路协同这个方案的落地成本很高。车路协同需要改造路端，如果要让路端变得智能，可能需要在路口架设一些智能的设备，比如低延时的摄像头、路侧计算设备等；除了硬件，软件方面也得投入，比如搞数据底座、建算法平台。但车路协同一方面可以复用原先的旧设备，另一方面，它主要通过优化算法的方式来让系统更智能，这样可以节省成本。
对于交通数据的安全问题，李彦宏表示，可以通过智能交通运营商来解决，但它必须由政府或者国有资本主导，接受政府管控。如今，广州和北京亦庄已在探索该模式，两个城市分别创建了车城网科技公司和车网科技公司。（无 敌 电 动 网/编）
