在自動駕駛的發(fā)展過程中，人們最常提到的是“單車智能”。這意味著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。然而，單車智能存在局限性，如傳感器盲區(qū)和算法延遲等問題，使得一些交通場景無法處理。

隨著自動駕駛技術(shù)的成熟，是否可以探索“群體智能”來補充單車智能的不足？群體智能指的是讓車輛之間通過通信互相交換信息，像一個團隊一樣協(xié)作，以提高道路安全和效率。這與車路協(xié)同不同，車路協(xié)同強調(diào)車輛和道路基礎(chǔ)設(shè)施的配合，而群體智能的重點是車與車之間的交流。

單車感知與決策已經(jīng)能覆蓋絕大多數(shù)常見駕駛場景，但在某些邊界情況下，單靠一輛車難以處理。例如，當大型車輛擋住了前方視線或彎道外發(fā)生障礙時，依靠攝像頭和雷達往往來不及做出平滑反應(yīng)。車對車群體智能的價值在于信息互補，鄰車可以把自己觀測到的關(guān)鍵信息或短期意圖發(fā)送出去，接收方把這些外來信息納入決策，從而在更早時刻完成風(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、編隊等場景中減少不必要的剎車，提升路段通行效率。

這種協(xié)同并不意味著放棄單車的獨立性，而是在單車能獨立安全行駛的前提下作為“加分項”存在。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。群體智能短期內(nèi)可以提升自動駕駛汽車的安全性，長期來看還能改善交通效率。

實現(xiàn)群體智能需要的技術(shù)基礎(chǔ)包括通信、定位與時間同步、感知共享以及決策與控制層。通信是群體協(xié)同的神經(jīng)干線，要求低時延和高可靠性。現(xiàn)有實踐通常結(jié)合短距直連和蜂窩網(wǎng)絡(luò)，短距直連適合傳輸緊急消息與高頻位置廣播，而蜂窩網(wǎng)絡(luò)則適用于跨區(qū)域協(xié)調(diào)與低頻大數(shù)據(jù)同步。定位與時間同步?jīng)Q定了群體協(xié)同的空間和時間精度，需采用多傳感器融合方式以獲得穩(wěn)健的位姿估計。感知共享要求語義化與輕量化，每輛車先做本地感知與目標跟蹤，再把結(jié)果抽象為結(jié)構(gòu)化的對象列表和短期軌跡預(yù)測，然后廣播給鄰車。決策與控制層則涉及分布式方法和預(yù)約機制，確保車隊中的微小擾動不會被放大傳遞，避免連鎖剎車。

安全與信任體系在群體協(xié)同中至關(guān)重要。必須在協(xié)議層采用身份認證、簽名與撤銷機制，防止消息偽造、重放或延遲注入等攻擊。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。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，供監(jiān)管與司法機構(gòu)使用。

架構(gòu)設(shè)計要明確職責(zé)分工：車端負責(zé)即時控制，邊緣計算節(jié)點負責(zé)短期規(guī)劃與實時協(xié)調(diào)，云端處理大規(guī)模模型訓(xùn)練與宏觀流控。硬件冗余和軟件可觀測性也是基本要求。

群體智能的應(yīng)用場景包括封閉或半封閉場所如物流園區(qū)、港區(qū)、礦區(qū)或企業(yè)園區(qū)，這些地方車輛同質(zhì)且運行規(guī)則可控。高速公路是另一類高價值的先行場景，編隊行駛可以顯著節(jié)省燃料并平滑車流。城市道路復(fù)雜性最大，可以從局部問題入手，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。

建議采取分階段漸進策略，在試點階段驗證端到端指標與退化行為，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(guī)模復(fù)制階段配合法規(guī)、保險與商業(yè)模式的完善，確保收益共享與責(zé)任邊界清晰，降低各方進入門檻。大量仿真、硬件在環(huán)與道路試驗結(jié)合，確保系統(tǒng)在極端和對抗性條件下仍能保持安全。

車對車群體智能不是簡單地將駕駛權(quán)移交給網(wǎng)絡(luò)，而是利用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。制度與商業(yè)配套是技術(shù)能否被大規(guī)模采用的關(guān)鍵，通過標準化與法規(guī)支撐擴展覆蓋面，才能將群體智能從試驗變成社會能力。