传感器系统朝车路协同方向发展
　　展望未来，冗余传感是否是实现自动驾驶的必由之路？董博向《中国的电子报》记者表示，多传感器融合是必要条件，但冗余传感是否是必须，则取决于单颗（无冗余）IMU能否满足可靠性的要求以及整个自动驾驶系统的设计。
　　多传感器融合和冗余传感存在差异。董博向记者解释道，多传感器融合通常是为了实现单个传感器无法实现的功能，或者克服单个传感器内在的不足；冗余传感则意味着，当一个或者多个传感器出现故障时，整个系统仍能正常工作，且性能指标不受影响。
　　无论如何，要想实现真正的自动驾驶，“聪明”的车还需要与“智慧”的路协同发展。当前，日益提升的自动驾驶安全性要求，促使传感器系统朝着车路协同方向不断发展。
　　为什么车路协同会成为传感器系统发展的必然趋势？事实上，这是因为车载传感器无法对道路情况进行全面准确的感知，而在道路两侧安装感知传感器，可以为自动驾驶车辆提供“上帝视角”，与车载传感器信息形成互补。
　　徐田雨向《中国电子报》记者进一步解释道，车载传感器的感知范围其实较为有限。以毫米波雷达和激光雷达为例，前者的最大探测距离为200米，后者的最大探测距离为150米。而在多个路基传感器联网状态下，它们的探测距离在理论上可以达到无限远，能够有效扩大自动驾驶汽车的感知范围。
　　此外，车载传感器仅能探测环境而无法探测自身，而路基传感器的应用可以对车载传感器信息进行有效补充。
　　环境传感器、路面传感器和车载传感器的有机协同，可以为自动驾驶车辆提供更可靠的连接和准确的判断。谷荣祥向记者表示，在道路两旁安装相应的传感器能够更好地解决自动驾驶感知的部分问题，但这只是解决车与环境协同的一个方面，并不能彻底地解决自动驾驶安全及可靠性的问题。
　　实现安全又可靠的自动驾驶并不能仅仅依靠冗余传感器，还必须在系统和算法上做精准而科学的规划。
　　在谷荣祥看来，真正解决自动驾驶问题需要做到以下四点：第一，具备全面、真实、可靠的感知，这包括车本身的感知、对路面状况的感知、对周围环境的感知；第二，在全域范围拥有毫秒级的信息传输；第三；具备类似于人脑级别的智能计算；第四，毫秒级别的准确度以及果断的执行控制力。

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