在无法进行物理扩容的高速公路路段，动态车道管理已被证明是提升通行能力的有效务实方案。但其效能高度依赖于向驾驶员传递信息的清晰度与一致性。在A4都灵-的里雅斯特高速公路的繁忙路段，协同智能交通系统的整合应用正展示着车路协同技术如何优化现有动态车道方案，强化其运营效益并为未来出行场景做好准备。

该项目在意大利高速公路网络实施，印证了车载通信如何与现有智能交通系统形成互补，通过提升驾驶员对道路运营方行车建议的认知度和接受度来改善交通。协同智能交通系统作为技术升级手段，有效拓展了动态车道管理的覆盖范围与实施效果。

高需求走廊呼唤基础设施智慧化利用

A4都灵-的里雅斯特高速公路横贯意大利主要工业区，日均车流量高达20万辆，其中重型货车占相当比例。在此背景下，传统拓宽方式提升通行能力受限于空间条件、环境因素及城市更新目标协调需求。

为应对这些挑战，Movyon公司研发部署了动态车道管理系统，可在需求高峰或突发状况时临时启闭应急车道。该方案聚焦既有基础设施的高效利用，仅在必要时段和路段、在严格受控的安全条件下提升通行能力。

数据驱动的动态车道管控

动态车道管理系统由集成在交通控制中心的先进技术平台支撑。雷达网络、激光扫描仪与人工智能摄像头持续监测交通状况，分析车流数据并预测拥堵趋势。

当达到预设阈值时，系统将启用应急车道，并通过沿线可变信息标志向驾驶员传递车道可用状态与限速信息。自动事件检测技术同步识别关键事件并向中央系统发送警报，确保在安全需要时立即关闭车道。

即便在当前配置下，该系统仍产生显著效益。据估算，在该路段每启用第四动态车道一小时，可通过提升通行效率、缓解拥堵减少约1.5吨二氧化碳排放。

（图片来源：Movyon）

协同智能交通系统强化动态车道管理

虽然路侧标志仍是动态车道管理的基石，但其有效性取决于驾驶员对信息的注意、理解与信任程度。这正是协同智能交通系统发挥增强作用的关键领域。研究显示，通过车载信息消息进行直接车内通信，相比单纯路侧信息能使驾驶员对动态车道状态的理解度提升约16%。

为量化评估该技术贡献，Movyon通过精细微观仿真模型重构A4高速公路路段，整合动态车道管理系统所有要素。利用真实交通数据评估了网联车辆不同渗透率场景及车路通信应用效果。

同步开展的实验还分析了城市高速公路段的ITS-G5信号传播特性，为确定协同智能交通系统路侧单元最优布局以保障有效数据交换提供支撑。同时依据欧洲标准设计了车载消息系统，在车内复现可变信息标志的显示内容。

网联化与自动化的效益量化

仿真结果证实协同智能交通系统能显著提升动态车道管理效能。仅依靠可变信息标志的自动化应急车道控制已能缩短高峰行程时间达2.4分钟。在全网联车辆场景中加入协同智能交通系统后，拥堵影响可降低12%。

引入更高级别自动化技术后效益进一步凸显。在包含具备编队功能的网联自动驾驶车辆场景中，整体效率提升达18%，较无自动驾驶车辆场景额外减少高峰行程时间1分钟。

仿真研究还表明，即使仅有20%的网联车辆，产生的"牵引效应"可使70%的车辆（包括非网联车辆）整体遵守交通规则，从而提升基础设施使用效能，在A4路段高峰时段进一步缩短行程时间7%。

优化当代高速公路，赋能未来出行生态

A4都灵-的里雅斯特高速公路的实践凸显了协同智能交通系统作为现有交通管理方案战略升级的重要作用。通过将动态车道管理从路侧基础设施延伸至车载端，协同智能交通系统在无需新增物理基础设施的前提下，增强了安全性、提升了通行效率并提高了用户接受度。

随着欧洲向互联互通出行体系迈进，协同智能交通系统与动态车道管理的融合，标志着向更智慧、可持续高速公路迈出坚实步伐，既能产生即时效益，又为未来网联自动驾驶交通系统奠定基础。

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