车与车之间的群体智能会成为自动驾驶的未来吗？

摘要：在自动驾驶的发展过程中，人们最常提到的是“单车智能”。意思就是，车辆依靠自己的摄像头、雷达、算法和算力去感知环境、做出决策、完成驾驶。但单车智能能力有限，光靠一辆车“单打独斗”，必然会有很多交通场景无法处理。像是传感器盲区，算法延迟等问题的存在，再强大的算力也

在自动驾驶的发展过程中，人们最常提到的是“单车智能”。意思就是，车辆依靠自己的摄像头、雷达、算法和算力去感知环境、做出决策、完成驾驶。但单车智能能力有限，光靠一辆车“单打独斗”，必然会有很多交通场景无法处理。像是传感器盲区，算法延迟等问题的存在，再强大的算力也不可能预测到看不见的危险。

那随着自动驾驶的成熟，是否可以探索“群体智能”的技术，以补充单车智能的不足呢？也就是让车辆之间可以通过通信互相交换信息，像一个团队一样协作，让道路更安全更高效。我这里所提的“群体智能”与车路协同并不一样，车路协同强调车辆和道路基础设施的配合，像是路边基站给车提供红绿灯状态、交通流量或紧急提醒。而群体智能的重点是车与车之间的交流，它更像是司机之间的眼神交流和手势，只不过换成了数据和信号。那么群体智能会不会是自动驾驶的未来？

为什么要把单车能力扩展为车对车群体智能

单车感知与决策已经能覆盖绝大多数常见驾驶场景，但总有一些边界情况单靠一辆车难以处理。以遮挡为例，当大型车辆挡住了你前方视线，或者弯道之外发生了障碍，依靠摄像头和雷达往往来不及发现并做出平滑反应。车对车群体智能的价值在于信息互补，邻车把自己观测到的关键信息或短期意图以结构化消息发出去，接收方把这些外来信息纳入决策，便能在更早的时刻完成风险评估与动作规划。这样既能降低追尾与急刹的概率，也能在合流、并线、编队等场景里减少不必要的刹车、提升路段通行效率。

当然，这种协同并非要放弃单车的独立性，而是在单车能独立安全行驶的前提下作为“加分项”存在；在设计时必须保证在通信不可用或信息不可信时，车辆能够自动切回保守的单车策略，优先保证安全。群体智能短期看可以提升自动驾驶汽车的安全性，但长期来看，更可以改善交通效率。

实现它需要哪些技术基础

通信是群体协同的神经干线。车辆之间信息交换对时延和可靠性的要求远高于娱乐或导航类应用。现有工程实践通常把短距直连与蜂窝网络并用，短距直连（例如802.11系的DSRC/ITS-G5或C-V2X的PC5直连）在点对点低时延和高确定性方面有优势，适合传输高优先级的紧急消息与高频位置广播；蜂窝网络（包括5G NR V2X的Uu接口）在覆盖、带宽和与边缘计算结合方面更灵活，适合跨区域协调与低频大数据同步。这里要注意，一定要把安全类、实时性强的消息走直连通道并赋予最高优先级，而把地图更新、模型下发等非紧急信息放到蜂窝或边缘通道。系统需要把端到端时延、丢包率和抖动写入测试标准；在多数需要即时响应的场景中，端到端时延通常要控制在几十毫秒量级（10–100 ms），消息频率常见设定为每秒5到10次（5–10 Hz），并且必须在高密度车流下有拥塞控制和重传策略，保证关键消息的通达性。

定位与时间同步决定了群体协同的空间和时间精度。单靠普通GNSS在城市峡谷或隧道内的表现无法满足精确并线或近距离编队的需求。因此要采用多传感器融合的方式，把GNSS、惯性测量单元（IMU）、车轮里程计与视觉或雷达里程的结果进行滤波融合，从而在短时尺度内获得稳健的位姿估计。在对相对定位要求极高的场景，会使用RTK或差分解算把误差从米级压低到分米或厘米级。在时间同步方面，以卫星PPS信号为基准，并辅以网络层的精确时间协议（例如IEEE 1588/PTP）来保证消息的时间戳一致性。没有可靠的时钟与位姿对齐，来自不同车辆的短期轨迹就无法正确拼接，协同决策的安全裕度会被显著削减。

感知共享要求语义化与轻量化。直接传输原始点云或视频帧既占带宽又增加接收端处理负担，实时性会被削弱。更实际的方案是每辆车先做本地感知与目标跟踪，把结果抽象为结构化的对象列表（object list）和短期轨迹预测，然后把这些语义化信息广播给邻车。传播的消息通常包含目标ID、相对坐标、速度与加速度、目标类型、短期预测轨迹、置信度和时间戳。接收端在融合时要做来源可信度评估、时间对齐和冲突检测，不能把外来信息无条件信任。为了兼顾带宽与覆盖，可以采用高频的近场目标广播与低频的广域占用栅格（occupancy grid）相结合，近场用目标列表快速更新，远场或宏观共享时用压缩的栅格摘要。

把这些共享信息转化为协同行为的关键在于决策与控制层。协同规划可以采用分布式方法，每辆车在本地基于自身观测和邻车意图联合计算轨迹，但必须遵守行业约定的冲突解决规则与优先级框架；也可以采用短期的预约或令牌机制，在合流或交叉口内通过快速协商决定通行顺序。在算法实现上，协同模型预测控制（cooperative MPC）、分布式优化或基于博弈理论的决策方式都能提供数学上的可验证性，但工程落地时要优先考虑可解释性、鲁棒性与可退化性。字符串稳定性（string stability）是编队控制里必须检验的特性，系统设计要保证车队中微小扰动不会被放大传递，以避免连锁刹车。实现这一点需要在控制器带宽、通信周期和预测模型精度之间做整体权衡，而非单独优化某一个环节。

安全与信任体系在群体协同中不能成为事后补充的项。消息伪造、重放或延迟注入等攻击可能会触发多车连锁反应，因此必须在协议层采用身份认证、签名与撤销机制。常见做法是基于公钥基础设施（PKI）来管理证书，车辆使用周期性更换的伪名证书以兼顾隐私与追溯能力。消息要带签名与时间戳，并有防重放措施。除此之外，入侵检测与异常行为识别应在车端或边缘层实时运行，一旦检测到异常来源就要自动隔离并触发退化策略。为便于事故回放与责任判定，车辆应保存关键消息与控制指令的不可篡改审计日志，并设计合规的访问流程供监管与司法机构使用。

架构设计要明确“车端要快、边缘要近、云端要远见”的职责分工。与生命安全相关的感知融合与即时控制必须在车端完成；车队级短期规划、邻域聚合与一些实时协调可以放在边缘计算节点；大规模模型训练、策略迭代与宏观流控建议交给云端处理。此外，还要考虑如多模GNSS、备份IMU、多传感器融合冗余与双通道控制器等硬件冗余，以保证单点硬件失效不会导致系统整体瘫痪。软件方面的可观测性、健康上报机制与安全可回滚的OTA策略同样是场景落地的基本要求。

常见应用场景与推进路线

群体智能值不值得做？有些场景天然适合先行部署群体智能，因为这些地方车辆同质、运行规则可控，风险可以被局部限定。封闭或半封闭的场所如物流园区、港区、矿区或企业园区是天然的试验田。在这些环境里，运营方可以统一车辆软硬件版本、通信参数和协同规则，把编队、交叉口调度与短程编组的协同流程反复验证并形成规范。园区场景的成功经验能为更开放的道路提供可复制的技术与流程范本。

高速公路是另一类高价值的先行场景。高速上车速高但车流较为规则，编队行驶可以带来显著的燃耗节省与车流平滑效果。高速编队对定位与通信的要求更高，需要在相对定位上达到分米或厘米级、在通信上保证十几毫秒到几十毫秒的端到端延迟，并且在控制器设计中检验字符串稳定性。

城市道路的复杂性最大，参与主体多且行为多样，群体智能在城市里更适合从局部问题入手。例如匝道合流处的短期意图交换、窄路段的临时会车协调以及交叉口的短时预约通行，这些都是能在不需大规模基础设施改造的前提下产生实际收益的点位。在城市推广的过程中，把车对车能力与路侧信息结合，形成半集中式的协同机制有助于提高鲁棒性，同时缩短对车端功能一致性的要求。

智驾最前沿建议采取分阶段渐进策略，在试点阶段把关注点放在端到端指标验证、退化行为与安全取证流程；在互通阶段解决消息语义、坐标系与证书互认等跨厂商互操作问题；在规模复制阶段配合法规、保险与商业模式的完善，把收益共享与责任边界写清楚以降低各方进入门槛。每一步都要把大量仿真、硬件在环与道路试验结合起来，确保在极端和对抗性条件下系统仍能保持安全。