应用物联网技术的场景体量越大、接入对象越丰富，就可以提高更多的效率。加入了AI技术的智慧物联网（以下简称AoT）就更是如此，获取多种对象的历史数据，加入更多的传感器，通过机器学习的数据分析能力让它们实现一种高效率的共同协调。智慧公路或许就是体量最庞大的AoT场景。

　　自动驾驶只是智慧公路的“将就”

　　理想的AoT驾驶方式是，每一辆汽车之间都有车辆网装置，了解对方下一步行动是什么，减少出现剐蹭的出现。交通标志、信号灯、过路等设施都通过信号发送实现自动化运行。道路甚至可以通过改变温度、形态来对应天气变化……这一切光靠自动驾驶汽车是实现不了的。

　　第一是因为自动驾驶厂商不同，可能会出现不同车联网系统之间无法配适的问题，让车与车之间不能实现流畅的交流，仅仅靠雷达感知周围车辆的位置无法实现对他车行动的预知，导致自动驾驶无法彻底自动化。

　　第二是因为路上设置缺乏信息化设施，加重了人力和算力的负担。每个收费站都需要人工收费，自动驾驶汽车需要通过图像识别和卫星导航确定前方交通标识。这一切目前看来很正常，可如果十年甚至五年在回头看，会发现是非常低效的。

　　中国的第一条智慧公路长什么样？

　　最近交通运输部发出通知，决定在北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南、广东九省市加快推进新一代国家交通控制网和智慧公路试点，算是开启了我国智慧公路的开端。建立如此庞大的AoT场景，同样考量着算力和通信能力。一种基本的看法是，中国开始推行智慧公路源于5G技术的逐渐成熟，更高的速度、更低的延迟和更大的容量可以支持智慧高速这种接入对象多、精度要求高的场景。

　　我们可以先从江西第一条智慧公路看看，中国的智慧公路会是什么样。

　　去年9月，江西的宁都至定南高速公路智慧高速项目投入试运行，这条智慧高速的特点可以被总结为“智行”和“智感”。

　　“智行”即在车辆行驶的过程中加入更多智慧、互联的元素，比如服务区覆盖免费WiFi，建立平台运营软件，让驾驶者可以通过自助服务终端查询路况。同时结合北斗卫星的定位技术，整合手机定位报警、路况预判、分流预案等等。

　　“智感”则是在道路中加入更多传感器，通过对数据的监测来方便出行、保障安全。举个例子，货运车辆常常被视为高速路上的危险因素，因为其负重较重，横跨地域有温差，容易造成胎压不稳定，出现爆胎的情况。江西的智慧公路在高边坡、隧道及雾区等特殊路段布设监测系统，对车流情况和经过货车的速度、胎压、胎温、车厢温度情况进行实时监测，以减少类似情况的发生。

　　行、感、控、决，智慧公路如何通往未来？

　　当然了，和理想中的智能公路相比，江西的这条公路还属于非常非常初级的Beta版本。在智能公路的公认定义中，除了智行和智感，还需要“智控”和“智决”。即把道路的管控建立在车流、天气等因素的数据之上，结合机器学习形成自动决策。

　　比如在恶劣天气时自动变化速度限制，根据往期节日车流量信息在节日开始前就向车主发送躲避拥堵信息，随着情况变化加入潮汐车道、启用应急车道等等。

　　对整个社会运行状况的改变，或许是只有AoT拥有的能力。单纯的互联和单纯的感知无法成就这样一桩事业，前者获取信息，可无法帮助人类完成决策，后者可以进行决策，却很难为自己找到价值。可当两者相结合，却好像是推动了某一个关键的齿轮，让一整个巨大的机器运转起来，惠及更多的人。