真的有这样的方法，在满足个性化需求的同时，又能符合公共交通的低碳出行。
那就是公路列车。
这是利用低感知设备进行智能驾驶的一种方案。
早在2009年，欧盟就启动了一个名为SARTRE的项目，开发和测试在高速公路上的车辆自动驾驶的技术，这种技术也被称为队列技术。
就是这种鸭妈妈带着一群小鸭的既视感。
这样做就可以有效降低碳排放，而且后面的跟车绝对都是个性化需求。
为什么能有效降低碳排放，因为前面是一辆大车，负责破风，后面跟车的风阻就会大为减少，而汽车进行中高速行驶，实际发动机做功相当部分都用在了对抗风阻上面了。
这个破风的原理，实际在很多场合都在运用，比如自然界的大雁迁徙，跨越数千公里。强壮的头雁会领头，给后续的大雁减少空气阻力。头雁疲惫了，另一头强壮的大雁就会补上破风的领头位置。
比如很多体育赛事，赛跑，自行车竞速，就有专门的“破风手”给有实力的队友护航，在前方开路，牺牲自己保护队友，减少队友的风阻，从而节省队友的体力。
说回到交通方面，具体的风阻系数公式：
风阻系数=正面风阻力× 2÷(空气密度x车头正面投影面积x车速平方)
对于电动车来说，在其他的条件相同情况下，单靠风阻系数降低0.01，可将纯电动车续航里程提升5~8km左右。
燃油车也是一样，速度越快风阻越大，发动机就要耗费更多的动力来对抗风阻，相应碳排放就越高。同样在发动机热效率高的区间，140公里/小时的匀速行驶会比80公里/小时的匀速行驶更耗油，这就是因为风阻的原因。
根据上述实验的数据，公路列车的队列里面，卡车后面跟随小汽车的二氧化碳的排放量减少了20%以上。
这里说个题外话，实际这种公路列车对纯电车的续航提升更为明显，因为纯电车在中高速的续航大幅下降就是因为风阻。
这里又要说个题外话，因为很多朋友会问，为啥我燃油车跑高速，风阻大了反而耗油少呢，而在市区开三四十公里/小时的时候，风阻小得多反而耗油多，这不科学啊。
这个和驱动电机和燃油发动机的输出效率有关。
下图是大众ID.3和特斯拉model 3的一张对比图，低速80%到中高速97%的效率，驱动电机一直保持在较高的输出效率区间。到了高速区间，电机转速高了后，特斯拉电机的效率对比大众电机开始下降。
而发动机则不一样，在市区行驶的低速区间，堵车，怠速经常发生的路况下，可能输出效率只有10%到20%。风阻小带来的一点省油还不如亏的。而到了高速，搭配合适的挡位，发动机输出效率达到35%-40%，提高了两倍还多，除开对抗大风阻的损耗，自然还是要比市区的拥堵低速要省油得多。但是随着速度的提升，即便发动机的热效率一直保持在40%左右的巅峰值，比如100公里/小时提升到130公里/小时，提升到150公里/小时还是会越来越耗油。
说回到公路列车。
按照火车头领航的模式，每个公路列车的第一辆车由一位熟悉路线的有经验的驾驶员驾驶，可以是公共汽车，大客车等，然后领头的车后面跟随6-8辆有共同路线的其他车辆。除了第一辆车需要司机全程驾驶外，其他车辆使用跟随功能，利用网络连在一起，每辆车的间距可以只有十米甚至更近。（通过摄像头、各种雷达等L2级别的感知设备来调整自己的位置，确定方向、速度，并把相关信息无线发给队列网络。）
欧盟委员会指定的研究团队进行了实际场景的多个测试。
比如跟随车辆从5辆到20辆不等，比如跟随车队由面包车组成，轿车组成，大客车组成，混合车队组成。天气环境也有着正常天气和恶劣天气。所有测试的结果均为良好，验证了“公路列车”的可行性。
这样实际也达到了一种高度自动驾驶的目的，所有允许跟随的车辆都能做其他的事情，比如电话，吃饭，看书，喝茶，工作等。等司机需要离开这个队伍，前面没有公共路径的话，导航会提醒你自己操纵车辆，准备离开这个车队。到了下一个有共同路途的车队，发出申请，系统接受后，就会接管你的车辆，并入到这个车队中来。
这种方式的好处众多。
后续的每辆车不仅可以自动驾驶，还非常省油，因为前方大车破开了风阻，使得后车风阻较小，预计产生20%以上的节能效果。
有效提高了道路安全，减弱了80%的事故的人为因素。减少了交通拥堵，提高了高速公路的利用率。
整套方案的成本极低，只需要能够感知前方车辆的动态相对距离即可，不需要额外的高精度传感器。
这个项目后来因为种种原因，比如风险过大，因为整个队列都依托在头车的性能和司机的高超驾驶技术上。一旦头车有问题，或者路况/环境出现复杂变化，则整列团队都会有巨大的风险，以当时的智能驾驶技术，无法进行有效的风险规避，这个项目最终没有继续下去。
但是在不远的未来，我想着也不失为一个自动驾驶方案：L3/L4级别的自动驾驶汽车带动后续众多L2级别汽车。在某些限定路段，比如用地理围栏限定范围的路况，比如高速道路内行驶，配合V2X技术（V2N，V2I，V2P，V2V）。
我觉得这种公路列车是一种低成本且安全的自动驾驶实施方案，也能完美符合题目的要求：符合低碳出行的公共交通理念，又能满足个性化需求。
（图片来源网络，侵删！）
来源：知乎 www.zhihu.com
作者：Will.liu
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