然而 ， 在不断深入了解自身需求以及空港运行特点的过程中 ， 鄂州机场的建设者们发现 ， 对机场来说 ， 单车智能技术还是不够优秀的 。这并不是鄂州机场的一家之言 。随着技术的不断发展 ， 很多专家也认为 ， 单车智能无法满足机场站坪复杂作业场景相互协同以及防相撞要求 。华为政企全球航空解决方案总监肖挺莉表示 ， “在单车智能之外 ， 还要强调整体的车路系统、车与航空器系统 ， 以及车与各个保障设施的协同” 。

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鄂州花湖机场数字化中心
在第二阶段 ， 鄂州机场开始寻找更适合自身发展的“鄂州方案” 。“大概是在2020年 ， 我们发现在智能交通领域 ， 除自动驾驶技术外 ， 还有一种车路协同技术” 。自动驾驶技术是通过在车辆上加装传感器替代驾驶员对道路情况进行感知 ， 并在算法决策系统的支持下实现有效避让 。而车路协同技术则可以简单理解为 ， 将同样的传感设备固定在一个高点 ， 从而实现更大范围的有效感知 。“就好比倒车入库时 ， 驾驶员不清楚车后方的情况 ， 就会让别人在旁边帮忙看着 。他的视角比你的更大、更全面 ， 可以告诉你‘倒倒倒 ， 向左转 ， 再右转’ 。车路协同技术与之类似 ， 能够注意到车载传感器感知不到的区域 。”鄂州机场相关技术人员介绍 。
除视野更大外 ， 车路协同技术还有更重要的优势——与自动驾驶技术相比 ， 在移动条件下 ， 车路协同技术的感知能力更强 。“我们判断 ， 未来车路协同技术能够成为车辆自动驾驶技术的一种替代 。同时 ， 它也是对现有自动驾驶技术的一种补充 ， 是一种安全冗余 。因此 ， 2020年 ， 我们开始将自动驾驶技术方向从单车智能升级为车路协同” 。
车路协同是一种广泛智慧交通技术 。在特定生产环境中 ， 鄂州机场的建设者们对“路”作出了更细化的定义——“场” 。考虑到机场内道路与公开道路有所区别 ， 因此“场”更符合运行场景 ， “场车”理念由此诞生 。
在鄂州机场少人机坪建设过程中 ， “变化”“迭代”“升级”是贯穿始终的关键词 。进入2021年 ， 鄂州机场的建设者们又发现了一个新的优化点 。“当你深入了解车路协同技术以及自动驾驶技术并决定进行应用时 ， 就会发现车路协同技术在公开道路上的应用并没有把技术优势发挥到最大” 。

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飞机轨迹跟踪示意图
这个判断要从道路和传感器说起 。“我们都知道 ， 道路不论弯或直都是线性的 。但实际上 ， 传感器的覆盖范围是一个面 。像我们最常用的激光雷达 ， 其覆盖面是圆形中心点向外300米左右的范围 。因此 ， 如果仅仅将其应用在线性场景中 ， 传感器覆盖到的很多范围就被浪费了 。之所以注意到这一点 ， 是因为我们发现机场与公开道路以及港口等场景有很大不同 ， 机场是一个典型的以作业为目标的工业级场景 。如果只有车路协同系统 ， 那么车辆可以完成点到点的移动 ， 但脱离道路之后 ， 它就无法进行后续技术延伸了” 。

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对一座货运机场来说
作业是无人驾驶的终极目标
这一次
鄂州机场的建设者们

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