車與車之間的群體智能會成為自動駕駛的未來嗎？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛的發展過程中，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，算法延遲等問題的存在，再強大的算力也不可能預測到看不見的危險。

那隨著自動駕駛的成熟，是否可以探索“群體智能”的技術，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，像一個團隊一樣協作，讓道路更安全更高效。我這里所提的“群體智能”與車路協同并不一樣，車路協同強調車輛和道路基礎設施的配合，像是路邊基站給車提供紅綠燈狀態、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，只不過換成了數據和信號。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能覆蓋絕大多數常見駕駛場景，但總有一些邊界情況單靠一輛車難以處理。以遮擋為例，當大型車輛擋住了你前方視線，或者彎道之外發生了障礙，依靠攝像頭和雷達往往來不及發現并做出平滑反應。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鍵信息或短期意圖以結構化消息發出去，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險評估與動作規劃。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。

當然，這種協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。

實現它需要哪些技術基礎

通信是群體協同的神經干線。車輛之間信息交換對時延和可靠性的要求遠高于娛樂或導航類應用。現有工程實踐通常把短距直連與蜂窩網絡并用，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勢，適合傳輸高優先級的緊急消息與高頻位置廣播；蜂窩網絡（包括5G NR V2X的Uu接口）在覆蓋、帶寬和與邊緣計算結合方面更靈活，適合跨區域協調與低頻大數據同步。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先級，而把地圖更新、模型下發等非緊急信息放到蜂窩或邊緣通道。系統需要把端到端時延、丟包率和抖動寫入測試標準；在多數需要即時響應的場景中，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，保證關鍵消息的通達性。

定位與時間同步決定了群體協同的空間和時間精度。單靠普通GNSS在城市峽谷或隧道內的表現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果進行濾波融合，從而在短時尺度內獲得穩健的位姿估計。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，以衛星PPS信號為基準，并輔以網絡層的精確時間協議（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，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跟蹤，把結果抽象為結構化的對象列表（object list）和短期軌跡預測，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ID、相對坐標、速度與加速度、目標類型、短期預測軌跡、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廣播與低頻的廣域占用柵格（occupancy grid）相結合，近場用目標列表快速更新，遠場或宏觀共享時用壓縮的柵格摘要。

把這些共享信息轉化為協同行為的關鍵在于決策與控制層。協同規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合計算軌跡，但必須遵守行業約定的沖突解決規則與優先級框架；也可以采用短期的預約或令牌機制，在合流或交叉口內通過快速協商決定通行順序。在算法實現上，協同模型預測控制（cooperative MPC）、分布式優化或基于博弈理論的決策方式都能提供數學上的可驗證性，但工程落地時要優先考慮可解釋性、魯棒性與可退化性。字符串穩定性（string stability）是編隊控制里必須檢驗的特性，系統設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。實現這一點需要在控制器帶寬、通信周期和預測模型精度之間做整體權衡，而非單獨優化某一個環節。

安全與信任體系在群體協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多車連鎖反應，因此必須在協議層采用身份認證、簽名與撤銷機制。常見做法是基于公鑰基礎設施（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退化策略。為便于事故回放與責任判定，車輛應保存關鍵消息與控制指令的不可篡改審計日志，并設計合規的訪問流程供監管與司法機構使用。

架構設計要明確“車端要快、邊緣要近、云端要遠見”的職責分工。與生命安全相關的感知融合與即時控制必須在車端完成；車隊級短期規劃、鄰域聚合與一些實時協調可以放在邊緣計算節點；大規模模型訓練、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致系統整體癱瘓。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、運行規則可控，風險可以被局部限定。封閉或半封閉的場所如物流園區、港區、礦區或企業園區是天然的試驗田。在這些環境里，運營方可以統一車輛軟硬件版本、通信參數和協同規則，把編隊、交叉口調度與短程編組的協同流程反復驗證并形成規范。園區場景的成功經驗能為更開放的道路提供可復制的技術與流程范本。

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則，編隊行駛可以帶來顯著的燃耗節省與車流平滑效果。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，并且在控制器設計中檢驗字符串穩定性。

城市道路的復雜性最大，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調以及交叉口的短時預約通行，這些都是能在不需大規模基礎設施改造的前提下產生實際收益的點位。在城市推廣的過程中，把車對車能力與路側信息結合，形成半集中式的協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，在試點階段把關注點放在端到端指標驗證、退化行為與安全取證流程；在互通階段解決消息語義、坐標系與證書互認等跨廠商互操作問題；在規模復制階段配合法規、保險與商業模式的完善，把收益共享與責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、硬件在環與道路試驗結合起來，確保在極端和對抗性條件下系統仍能保持安全。

把“合作”做好，再談規模化推廣

車對車群體智能不是把駕駛權簡單地移交給網絡，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、協同規劃與信任體系這些技術都落到工程級別，并在封閉場景反復驗證退化邏輯和取證流程。

制度與商業配套是技術能否被大規模采用的催化劑。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，形成可復制的場景經驗，再通過標準化與法規支撐擴展覆蓋面，才是把群體智能從試驗變成社會能力的務實路線。