2020年11月24日，陕西包茂高速公路铜川段十余辆大货车相撞，导致4人死亡、6人受伤，烧毁车辆14辆，事故系团雾天气及道路结冰所致。

我们将时间往前翻：

11月8日，阜阳市一辆重型半挂牵引车与一辆电动车发生碰撞，造成3人死亡；

8月20日，石家庄一辆小型普通客车与重型半挂货车相撞，造车4人死亡，1人受伤，两车受损；

6月22日，肥西县一重型半挂牵引车与一三轮车相撞，导致3人死亡、1人受伤，双方车辆受损……

事故频发，大型车驾驶员很“委屈”

翻开我国的交通事故案例，往往大型交通事故的现场都少不了重型车辆的身影，因为此类车在体积、重量上的“优势”，一旦与其他车辆及行人“亲密接触”，极大概率造成人员伤亡。从事故率的角度来看，牵涉卡车的交通事故比乘用车多，我国重型卡车的保有量只占机动车的10%，但是重大致死事故却占比50%。

重卡事故成为我国交通事故的“阿喀琉斯之踵”，极难整治。据国家统计局数据显示，2019年全国交通事故死亡人数为62763人，在此之中，重卡“居功至伟”。

重卡事故频发，很多人将责任归咎于驾驶员。其实，作为重卡驾驶员也有自己的“难言之隐”：首先，由于重卡的底盘高、重量大、车身长，驾驶员在驾驶舱内存在视觉的盲区，紧急刹车制动距离也较长，难预判；其次，由于重卡车头与挂车是非刚性的铰链连接，在雨天、团雾、路面结冰等场景中，更难对车辆的进行有效掌控；第三，重卡在开放式道路上一般担任的是长途运输的职责，驾驶员长途驾驶易疲劳驾驶，导致车祸发生。

重卡的车辆属性，决定了车辆的安全隐患更多，事故造成的危害更大。直到5G时代的来临，智能驾驶技术的快速发展，才让重卡驾驶员看到了一丝曙光。

智能驾驶，重卡技术更难，但落地更早

2019年，5G牌照的颁发，加速了高速率、低时延、广连接的5G网络建设，为智能驾驶补齐了一块关键短板。

搭载传感器、控制器、执行器、通讯模块等设备的智能驾驶车辆，可协助驾驶员对车辆进行操控，甚至完全替代驾驶员实现自动驾驶功能。高等级的智能驾驶中，各种类型的传感器代替人的眼睛与耳朵，感知汽车周围情况；强大算力的控制器代替人的大脑，实时规划车辆行驶路线并规避障碍物；响应灵敏的执行器代替人的手脚，执行智能大脑的命令。

目前，乘用车L2智能驾驶技术已经较为成熟，正在向L3阶段发展。商用车领域L1/L2级别的智能驾驶在法规、市场、技术的驱动下有望快速渗透落地。重卡由于牵引挂车的车辆结构，超长的制动距离，较多的视觉盲区等特点，要实现智能驾驶相比乘用车难度更大。

不过由于重卡等商用车的应用场景更单一，L3/L4级别的智能驾驶，更有可能率先实现突破，如高速公路的长途干线物流、低速运行的封闭园区等。在单车智能基础上，物流重卡等在单一场景内，通过车路协同技术还能实行无人跟车及编队行驶，实现车辆的节能减排目标。

车路协同，多维冗余打造重卡智能驾驶新模式

2019年，我国重卡保有量达到700万辆，销售117万辆。作为“基建狂魔”，中国是全球最大的重卡市场，无论是工程建设还是物流流通需求，重卡等商用车的智能驾驶研究都是新基建中不可忽视的一环。

重卡智能驾驶技术的发展，离不开政府、车辆生产企业、车辆使用企业的密切配合与合作。纵观国内商用车智能驾驶研究力量，主要分两类：东风，陕汽、福田、上汽、三一重工为代表的大型车辆制造商，小马智行、希迪、智加、图森等为代表的科技研发企业。

希迪智驾是少有既研发重卡智能驾驶、又涉足车路协同领域的科技企业。为何选择这个赛道切入？希迪智驾总经理马潍博士表示，让车辆在路上经年累月地跑数据，顶多能在99%的程度上实现自动驾驶，但要想让无人车安全上路，就一定要解决最后1%的问题，车路协同正是解决这个难点的关键。

车路协同作为新一代智慧交通技术，更强调交通整体集成功能，包含低迟延车用无线通信技术、厘米级高精定位技术，数据协同处理、云计算、边缘计算、融合感知等基础技术，以路的智能化建设，弥补单车智能在成本和技术短板上的问题，通过多维度的冗余，让无人驾驶技术成熟度无限逼近100%。同时，由于是在原有道路和车辆上进行改造，相比全新智慧道路的建设，这种利旧的方式成本更低，普及性更强。

马潍表示，车路协同技术能将“人、车、路”等交通参与要素高效连接，并支撑车辆获得比单车感知更多的信息，使得交通道路和信号体系更加深入地融入驾驶行为，甚至控制驾驶行为，促进车辆和交通服务新模式、新业态发展，对提高交通效率、减少污染、降低事故发生率、改善交通管理具有重要的作用。

回归11月24日铜川事故现场，如果当时大型货车具备智能驾驶功能，以及车路协同技术的帮助，雾团天气、路面结冰情况通过多重传感器的识别判断也能提前感知，驾驶员提前预防，最大程度避免交通事故的发生，降低交通事故损失。目前来看，单车智能驾驶与车路协同技术结合是解决当前重卡事故频发的“终极模式”。但有人的地方就会有江湖，有车的地方难免没有车祸，要彻底解决这一问题，骐骥千里，非一日之功。

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