未来汽车发展的速度远比你想象的要快。或许某天，纽约或伦敦的街道中就会全部行驶着无人驾驶车，它们之间依靠V2X技术充分实现互联。
在早晨上班通勤途中，司机可以双手脱离方向盘小睡半小时。整个交通生态体系全由计算机控制，碰撞和拥堵将不再会发生，一切都将变得和谐。
因为前不久，英国政府宣布将在今年晚些时候允许无人驾驶车辆上路测试。因此，沃尔沃等车企开始在各自的无人驾驶技术上花费更多的精力。对于许多司机来说，上下班通勤的现状是依旧会发生机械故障、道路拥挤和交通事故。类似自适应巡航系统和车道偏离干预系统能够说是无人驾驶技术的基础系统，也的确为司机带了一些帮助，不过，即使有了这两项系统，汽车大部分时间还是由司机来操控。
去年8月，由福特、通用、丰田等车企联合进行的一项涉及2,850辆车的V2V技术试验将在下个月告一段落。
在美国密歇根州安阿伯市西北部地区，那里的主要高速公路与人口稠密的街道相连。交通非常拥挤，其路边的交通标志与美国别的地方看上去没什么不同。
不过仔仔细细地观察后会发现，这片地区的道路及桥梁上均安装有天线，看上去就像高功率Wifi热点网络一样。该地区的汽车、卡车、公交车均利用互联网实现车对车、车对基站的互联。该地区的车辆内部都配备有一个基本安全信息指示器（BSM），实时统计并反馈车辆在V2V网络中的行驶情况。
福特安全研究技术负责人Mike Shulman表示：“该地区是经过用尽心思挑选的，包括公路、立交桥、回旋处、交叉路口等，由于安阿伯地区的路况多样性，因此才会选择该地区作为测试。”
Shulman还表示：“这允许我们在一个很小的区域内测试该系统在各种路况条件下的功能性，我们采用802.11版本的Wifi网络和DSRC（短程通信）传输信号来测试。信号经过加密，只能与车辆和信息指示器进行信号的互换。每辆车每秒发送10次位置，速度、行驶方向，路径历史以及路径预测信息。
V2V测试的基本目标是为了确定是不是政府授权的安全系统可以帮助减少交通事故率。这与一些车中进行主动安全系统测试并不是一回事。
安全测试主是利用传感器，例如在奥迪S6和英菲尼迪QX56或雪佛兰Impala，盲点检测器能够探测出是否在相邻车道有车辆靠近并警告司机保持车道，它们还可以在导航系统屏幕上显示周围的交通事件报告。
但是，这些搭载先进系统的高科技汽车对于宏观交通情况的掌握并不怎么样。比如，前方一英里处发生碰撞事故，该数据并不会及时传达给车主，即便导航系统有能力显示周围路况交通报告，但它存在着延迟性。
密歇根州的车能车队测试将在下月结束，其与安阿伯市的测试最大的区别就是车辆间传递信息是实时的还是延迟的。例如，福特利用8辆Taurus SHO轿车，利用7种不同的应用程序来获取信息指示器上的信息。这中间还包括前方碰撞预警、潜在侧面碰撞和盲点车辆碰撞。
对于司机来说，信息可以有多种不同的形式展现。测试车通过将信息指示器的信息传递给盲点警告系统，该系统在侧窗上亮起灯光警告司机。
这是怎么来实现的呢？Shulman表示，在无线网络信号非常强的时候，车辆V2V能够使探测范围更大。在正常的情况下，可能司机即使看到了警告也仍旧会发生碰撞，就因为探测距离过近以至于司机反应时间不足，而通过V2V互联，车辆能够发生更远范围内潜在的危险情况。例如，2013款奥迪S7配备了环绕式声音警告系统。系统会根据碰撞马上就要来临的方向在车内发出声控警报，如果碰撞来自右方，则司机会听到右方的声音警报系统响起。在V2V环境下，司机将会听到该警报声根据危险紧急程度由轻变响，让司机更直观的感受到周围的路况信息。此外，在多辆汽车的潜在安全信息交互方面，V2V则更具优势。
大约35%的致命撞车事故发生在交叉路口，因为该区域的路况更复杂，依靠简单的车辆传感器和雷达没有办法进行及时探测。交叉路口损失警告（Cross Loss Warning）系统在某辆车发生交通事故时立刻向其它车辆发出警告，而该系统判断车辆发生事故的依据是：稳定控制管理系统、牵引力控制系统或安全气囊被激活。
这项测试涉及3,000名参与者，因此大量的数据分析需要一段时间来摄取。Shulman表示，目前已经获得了一些初步结果。
他表示：“我们已得知该区域V2V交互汽车的数量，政府做的数据分析将用于评估V2V系统的优势，根据评估结果决定将来是否要在某地区强制执行这项策略。“
Shulman表示，一些汽车制造商使用的初始测试规范有些“模糊不清”，此外在测试开始前他们也只有少数的时间来确定这一些信息。因此，为了使V2V技术更成熟，路况收集信息更全面、更精确，则需要制定更完善和具体的标准。在安阿伯市的V2V测试数据将由福特负责数据分析，并将其用于修订安全信息指示器的有关标准，并改进其算法。
Shulman表示，目前的一大挑战就是，GPS天线的质量和型号并没有统一。GPS位置是V2V测试中一项主要的因素，每辆车在路上的位置信息由其检测并反馈。此外，实时监控能够分析每辆车每时每刻的位置和某一时刻有多少量车参与了信息交互。
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