智慧公路是英文Intelligent Highway或Smart Highway的中文翻译，有些时候也翻译成智能公路，其内涵和外延没有本质区别。智慧公路是近些年中国道路交通领域的热点之一，政府部门、公路运营部门、产业界及学术界都给予了较大的关注，并实施了一系列示范工程，取得了很多成果。

当前，智慧公路领域仍面临许多挑战, 迫切需要融合跨学科理论, 充分应用以新一代数字化和人工智能为代表的前沿技术，结合中国的社会形态、治理方式和真实需求, 实现从“信息诱导”到“合作优化”再到“自主运行”的跨越，并服务于交通强国建设，为中国交通现代化提供支撑。为此, 《公路交通科技》杂志社组织国内几十位教授、学者和专家从智慧公路发展历程、交通信息监测、交通控制关键技术、交通安全、车路协同与自动驾驶等方面对智慧公路以及相关领域近几十年的研究、开发和应用进行了系统的归纳，并对未来进行了展望。对于中国公路交通的数字化和智能化发展来说，这是一件十分有意义的工作，为相关领域的学术研究和技术开发提供了丰富的资料。

回顾历史，中国在1999年进行智能交通系统体系框架研究时就提出了自动公路功能和要求，这是中国最早研究智能化车辆与智能化公路协同运行的工作。特别是原交通部公路科学研究所研究员李斌在2003年IEEE智能交通系统国际会议上作了中国智能公路发展战略研究的报告，报告中明确提出了智能公路(即智慧公路)的概念，以及分阶段发展智能公路的战略和智能公路原型系统。这是中国最早的智慧公路发展战略报告和技术架构，其论文《The R&D Strategy for Intelligent Highway System of China》亦被IEEE收录。

在国际上，智慧公路(也称为智能公路)最早出现在美国1988年至1989年进行的Mobility 2000研究和规划中，该研究中提出智能车辆与公路系统(Intelligent Vehicle Highway Systems, IVHS)，后来列入美国国会的相关法案，成为智能交通系统(ITS)的起点。Mobility 2000还提出分3个阶段开发和建设智能车辆与公路系统，并在第2和第3阶段规划中对公路智能化的建设提出了明确的要求。日本政府在2004年启动了智慧道路SmartWay项目，更是明确了道路智能化(智慧化)的要求以及对智能车辆的支持，其功能设计、路侧设施要求以及通信和装备技术指标在今天仍然具有重要的参考价值。

纵观智慧公路近几十年的研究、开发和应用，可以总结出以下几点启示：

第一，基于反馈控制系统的经典控制方法并不适应道路交通。道路交通运输是开放型的复杂系统，其组织化程度在各种交通方式中是最低的，因此通过反馈控制系统的思路实现效率的大幅度提升十分困难。而当前中国智慧公路中的车路协同, 以及基于车路协同的自动驾驶研究基本仍然沿用这一思路，因此在实际应用中效果并不明显。国际上很早就注意到这一点，所以欧洲和美国在2012年就从先进的车路控制系统转向合作式智能交通(Cooperative-ITS)，并发布了政府联合开发计划。由此我们应该看到，要想在道路运输中实现科学意义上的、严格的车路协同和自动驾驶，在现有的道路结构和线形下十分困难，这就需要对承载的基础设施和载运工具进行彻底的革命。值得关注的是国际学术界和工程界已经提出了不少新型基础设施和载运工具方案，有些已经开始进行工程可行性论证。

第二，必须坚持以人为中心的核心理念。智能交通系统的设计初衷是重视人的能动性，它向道路的使用者提供各种各样的信息，辅助道路的使用者从不同的方案中自主选择，当然也可以是人工智能帮助出行者选择，但决定权仍应归属于人。其核心理念是以诱导为主，而不是以强迫为主，它在人的理性与价值取向基础上，使人们的出行需求得到满足，这是前一时期智能交通应用最为成功的经验。车载导航、不停车收费、智能公交、城市智能交通管理等都是具有这一特性的案例。在新一代数字技术、宽带通信技术和人工智能技术快速发展的今天，我们已经开始进入“人-机-物”三元融合的万物智能互联时代，而交通运输是最具代表性的领域之一，但是我们千万不能忘记人仍然是万物智能互联的中心，服务是围绕人的，人也是最具活力的智能体，数字技术、宽带通信和人工智能仍然是人的能力的延伸器和放大器。

第三，车路协同下的自动驾驶如何发展、前途怎样尚需要认真研究。自动驾驶的设计初衷是用机器代替人类驾驶车辆，在轨道交通中自动驾驶早已经应用，这得益于导向式交通环境的特点和运输过程的高度组织化，整个系统可以近似地看作为一个全机器构成的负反馈控制系统。但是道路交通则不然，它是开放的系统，车辆行驶实际反映的是人的理性和非理性行为的混合，组织化程度极低，而且受行人和非机动车的干扰严重。单车智能的自动驾驶依靠大量的车载传感器和车载计算机及巨量训练形成的模型，把车辆控制系统作为一个适应周边环境的循迹和负反馈系统，其能否真实反映道路交通的内在特征, 值得商榷。控制论(Cybernetics)的创始人维纳教授在其20世纪50年代的著作《人有人的用处》中就讨论了机器与动物中的通信与控制问题，其中一个例子就是驾驶车辆的操控问题，他写到“驾驶汽车的一系列控制不是单纯取决于我对道路的印象以及我对之要做的驾驶工作，这种控制是取决于车辆的实际演绩的，不单是取决于公路的情况”。这里已经将驾驶员对“道路的印象”(即人的观察，相当于自动驾驶的传感器)和“公路的情况”与“实际演绩”分开讨论。前一阶段美国德州A&M大学副教授Srikanth Saripalli在美国对话网站发表题为《为自动驾驶车辆重新定义安全》文章，他也谈到对自动驾驶车辆不仅仅要告诉其周边的环境，还要告诉其“上下文和语境”。我们可以看到科学家在相隔60多年后在讨论相同的问题，就是驾驶的语境(维纳称为“演绩”)，而驾驶的安全性也必须是在这种“语境”中定义和检验，这正是当前单车智能驱动的自动驾驶面临“长尾效应”的根源。

那么，在自动驾驶中加上车路协同是否能够解决单车智能面临的问题呢？答案仍不明确。在一个开放的、复杂的、具有社会属性的道路交通系统中，仅靠路侧的传感器和通信装置的帮助，也是无法提供完整的“公路的情况”与“实际演绩”。增加了路侧传感器和通信装置成本，是否能够提高自动驾驶的安全性呢？是否会造成法律和责任边界的模糊？这些都需要进一步的研究和测试。总之，自动驾驶已经发展到很高的水平，但是社会和公众对其安全性的认可和包容仍然存在差距。现在的问题已经不仅仅是科技和产品的问题，也不是车路协同能够解决的，这需要从技术、法规、社会认知等多方面推进才能加快自动驾驶的大众化应用。

最后，科技界需要立足社会需求和经济发展的需要，以更广阔的视角进行智慧公路的研究和开发。2023年交通运输部发布了《关于推进公路数字化转型 加快智慧公路高质量发展的意见》，在这个意见中提出“推动公路规划、建设、管理、养护、运营、服务全流程数字化转型，实现全要素感知、全过程管理、全领域协同”，并且把智慧建造、智慧养护、保通保畅和便捷出行、数字化公路政务服务、公路标准规范数字化等都纳入智慧公路的范畴，这就需要科技工作者扩展我们的研究领域，为新时期智慧公路建设提供理论和技术支撑。

总之，这次《公路交通科技》杂志社组织的梳理和综述工作视野宽阔，理论和技术分析到位，对我国智慧公路的科研、教学，以及产品开发、运行管理都有参考价值。感谢参与这次工作的专家学者以及《公路交通科技》杂志社的辛勤工作！