在自動駕駛的發(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、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“單打獨斗”，必然會有很多交通場景無法處理。像是傳感器盲區(qū)，算法延遲等問題的存在，再強大的算力也不可能預(yù)測到看不見的危險。

那隨著自動駕駛的成熟，是否可以探索“群體智能”的技術(shù)，以補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，像一個團隊一樣協(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。而群體智能的重點是車與車之間的交流，它更像是司機之間的眼神交流和手勢，只不過換成了數(shù)據(jù)和信號。那么群體智能會不會是自動駕駛的未來？

為什么要把單車能力擴展為車對車群體智能

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，依靠攝像頭和雷達往往來不及發(fā)現(xiàn)并做出平滑反應(yīng)。車對車群體智能的價值在于信息互補，鄰車把自己觀測到的關(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，便能在更早的時刻完成風(fēng)險評估與動作規(guī)劃。這樣既能降低追尾與急剎的概率，也能在合流、并線、編隊等場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立性，而是在單車能獨立安全行駛的前提下作為“加分項”存在；在設(shè)計時必須保證在通信不可用或信息不可信時，車輛能夠自動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駕駛汽車的安全性，但長期來看，更可以改善交通效率。

實現(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時延和可靠性的要求遠高于娛樂或?qū)Ш筋悜?yīng)用�，F(xiàn)有工程實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）在點對點低時延和高確定性方面有優(yōu)勢，適合傳輸高優(yōu)先級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、實時性強的消息走直連通道并賦予最高優(yōu)先級，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)需要把端到端時延、丟包率和抖動寫入測試標(biāo)準(zhǔn)；在多數(shù)需要即時響應(yīng)的場景中，端到端時延通常要控制在幾十毫秒量級（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)鍵消息的通達性。

定位與時間同步?jīng)Q定了群體協(xié)同的空間和時間精度。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的需求。因此要采用多傳感器融合的方式，把GNSS、慣性測量單元（IMU）、車輪里程計與視覺或雷達里程的結(jié)果進行濾波融合，從而在短時尺度內(nèi)獲得穩(wěn)健的位姿估計。在對相對定位要求極高的場景，會使用RTK或差分解算把誤差從米級壓低到分米或厘米級。在時間同步方面，以衛(wèi)星PPS信號為基準(zhǔn)，并輔以網(wǎng)絡(luò)層的精確時間協(xié)議（例如IEEE 1588/PTP）來保證消息的時間戳一致性。沒有可靠的時鐘與位姿對齊，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。直接傳輸原始點云或視頻幀既占帶寬又增加接收端處理負擔(dān)，實時性會被削弱。更實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)化的對象列表（object list）和短期軌跡預(yù)測，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、相對坐標(biāo)、速度與加速度、目標(biāo)類型、短期預(yù)測軌跡、置信度和時間戳。接收端在融合時要做來源可信度評估、時間對齊和沖突檢測，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目標(biāo)廣播與低頻的廣域占用柵格（occupancy grid）相結(jié)合，近場用目標(biāo)列表快速更新，遠場或宏觀共享時用壓縮的柵格摘要。

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和鄰車意圖聯(lián)合計算軌跡，但必須遵守行業(yè)約定的沖突解決規(guī)則與優(yōu)先級框架；也可以采用短期的預(yù)約或令牌機制，在合流或交叉口內(nèi)通過快速協(xié)商決定通行順序。在算法實現(xiàn)上，協(xié)同模型預(yù)測控制（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)上的可驗證性，但工程落地時要優(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）是編隊控制里必須檢驗的特性，系統(tǒng)設(shè)計要保證車隊中微小擾動不會被放大傳遞，以避免連鎖剎車。實現(xiàn)這一點需要在控制器帶寬、通信周期和預(yù)測模型精度之間做整體權(quán)衡，而非單獨優(yōu)化某一個環(huán)節(jié)。

安全與信任體系在群體協(xié)同中不能成為事后補充的項。消息偽造、重放或延遲注入等攻擊可能會觸發(fā)多車連鎖反應(yīng)，因此必須在協(xié)議層采用身份認證、簽名與撤銷機制。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。消息要帶簽名與時間戳，并有防重放措施。除此之外，入侵檢測與異常行為識別應(yīng)在車端或邊緣層實時運行，一旦檢測到異常來源就要自動隔離并觸發(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日志，并設(shè)計合規(guī)的訪問流程供監(jiān)管與司法機構(gòu)使用。

架構(gòu)設(shè)計要明確“車端要快、邊緣要近、云端要遠見”的職責(zé)分工。與生命安全相關(guān)的感知融合與即時控制必須在車端完成；車隊級短期規(guī)劃、鄰域聚合與一些實時協(xié)調(diào)可以放在邊緣計算節(jié)點；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，以保證單點硬件失效不會導(dǎo)致系統(tǒng)整體癱瘓。軟件方面的可觀測性、健康上報機制與安全可回滾的OTA策略同樣是場景落地的基本要求。

常見應(yīng)用場景與推進路線

群體智能值不值得做？有些場景天然適合先行部署群體智能，因為這些地方車輛同質(zhì)、運行規(guī)則可控，風(fēng)險可以被局部限定。封閉或半封閉的場所如物流園區(qū)、港區(qū)、礦區(qū)或企業(yè)園區(qū)是天然的試驗田。在這些環(huán)境里，運營方可以統(tǒng)一車輛軟硬件版本、通信參數(shù)和協(xié)同規(guī)則，把編隊、交叉口調(diào)度與短程編組的協(xié)同流程反復(fù)驗證并形成規(guī)范。園區(qū)場景的成功經(jīng)驗?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值的先行場景。高速上車速高但車流較為規(guī)則，編隊行駛可以帶來顯著的燃耗節(jié)省與車流平滑效果。高速編隊對定位與通信的要求更高，需要在相對定位上達到分米或厘米級、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)計中檢驗字符串穩(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、窄路段的臨時會車協(xié)調(diào)以及交叉口的短時預(yù)約通行，這些都是能在不需大規(guī)�；�礎(chǔ)設(shè)施改造的前提下產(chǎn)生實際收益的點位。在城市推廣的過程中，把車對車能力與路側(cè)信息結(jié)合，形成半集中式的協(xié)同機制有助于提高魯棒性，同時縮短對車端功能一致性的要求。

智駕最前沿建議采取分階段漸進策略，在試點階段把關(guān)注點放在端到端指標(biāo)驗證、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入門檻。每一步都要把大量仿真、硬件在環(huán)與道路試驗結(jié)合起來，確保在極端和對抗性條件下系統(tǒng)仍能保持安全。

把“合作”做好，再談規(guī)模化推廣

車對車群體智能不是把駕駛權(quán)簡單地移交給網(wǎng)絡(luò)，它是把鄰近車輛作為彼此的感知與意圖源，作為補盲和提前響應(yīng)的手段。要把這個“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)都落到工程級別，并在封閉場景反復(fù)驗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。把可觀測性、可追溯性與退化安全放在首位，做大量對抗性測試，形成可復(fù)制的場景經(jīng)驗，再通過標(biāo)準(zhǔn)化與法規(guī)支撐擴展覆蓋面，才是把群體智能從試驗變成社會能力的務(wù)實路線。

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