導 讀

自動駕駛正在走進人們的生活，隨著越來越多的商業化應用場景落地，自動駕駛將促使城市出行模式發生深刻變化，城市街道的空間利用和組織模式也將隨之改變。作為自動駕駛主要載體的城市道路，其與自動駕駛車輛的適應程度或匹配關系至關重要，但相關研究卻相對較少。對未來自動駕駛時代的城市道路規劃設計進行探索性研究，在新的出行模式下，提出新的街道等級分類，并對街道空間構成、復合功能設施帶、車道寬度、路緣石轉彎半徑、人行過街設施、道路交通組織和管理等方面的設計提出優化策略，為城市街道更好地適應自動駕駛時代提供相應的技術和管理支撐。

內容來源：文章全文詳見《規劃師》2024年11期

作者：

李光紅，清華同衡規劃設計研究院交通規劃設計研究所主任工程師

黃　偉，清華同衡規劃設計研究院副總規劃師、交通規劃研究中心主任

馮曉玲，清華同衡規劃設計研究院交通規劃設計研究所項目經理

張　輝，清華同衡規劃設計研究院交通規劃設計研究所副所長

孫　娜，清華同衡規劃設計研究院交通規劃設計研究所項目經理

自動駕駛是當前體現新質生產力的代表性新興技術，其發展會對未來的城市出行產生顛覆性影響，不僅會改變市民的交通工具和出行模式，也會對城市道路的規劃設計和組織管理產生深遠影響。

自動駕駛是典型的多學科交叉應用技術，達到商用級別的自動駕駛將是“車路云圖”的深度融合，但當前的自動駕駛多是由智能汽車和互聯網公司主導研究的，其研究內容主要聚焦于車輛的感知與控制、地圖與定位、數據及通信等方面。或許汽車工程師默認未來的自動駕駛汽車仍然在現有的城市街道上行駛，但從交通規劃來看，自動駕駛模式將足以深刻改變城市交通現有的出行模式，自動駕駛場景下的城市道路在分級分類、空間劃分、設計指標及運行組織上都可能需要進行相應調整。

本文試圖從城市道路的規劃設計角度開展相關研究，思考自動駕駛場景下的智慧街道需要做出哪些技術調整，以使自動駕駛在城市交通可持續發展的框架內健康、有序發展。

自動駕駛將對城市和交通產生深遠影響

1.1 城市和交通由“時空集聚”逐步走向“時空均衡”

自動駕駛場景下，車輛操控將更精準，道路通行更加高效，交通事故率大幅下降，交通擁堵問題得到全面緩解，市民通勤出行的時間成本將明顯降低，此時通勤距離不再是影響居住地選擇的主要因素，城市的空間功能布局將更加均衡，中心區和邊緣地區的邊界將進一步模糊，職住空間距離的重要性顯著下降。此外，由于遠程通信技術的進步，部分上班族可根據需要在進入自動駕駛汽車后通過移動辦公、虛擬現實等立即進入工作狀態(早上從家出發)或保持工作狀態(下午從單位返家)，在工作時間和私人時間之間省去了中間的通勤時間，并使上下班的時間彈性大大增強。在此情況下，城市道路交通的高峰小時系數將顯著降低，道路資源在使用時間的分配上更加合理。

1.2 城市交通面臨能力和需求的雙重考驗

自動駕駛在一定程度上突破了市民出行距離的限制，擴展了市民的社交范圍，市民單次出行的平均距離將會增加，城市出行需求總量也隨之上升。此外，由于無人駕駛出租車(或共享汽車)等出行方式的日益普及，大量的個性化出行將更多地選擇自動駕駛汽車，小汽車出行分擔率的大幅提升會改變當前相對穩定的城市交通出行結構，在道路交通效率明顯提高的同時，機動車的交通需求也會大幅增加，這將給城市交通系統帶來新的沖擊和挑戰。

1.3 城市交通運行和組織模式將發生重大變化

1.3.1 “自動駕駛+共享模式”成為城市交通出行的重要方式

自動駕駛不僅可以大幅提升單車的行駛效能，未來還可以通過“模塊化智能底盤+個性化車架”的架構使智能汽車編隊出行成為可能，從而使道路通行效率進一步提升。此外，自動駕駛汽車還可根據乘客的個人喜好和需求，提供更加多元化、個性化的出行服務；共享模式則可以讓出行者在不需要擁有私人汽車的情況下，享受更好的出行服務，共享運營公司通過按需提供車型、提高車輛周轉率、減少停放時間等，解決交通資源的時空浪費問題并大幅降低出行成本。因此，未來“自動駕駛+共享模式”的組合將以其突出的高效率、低成本特點和門到門的出行服務，成為市民優先選擇的出行方式。長遠來看，私家車將逐步退出歷史舞臺，城市交通出行模式將發生革命性的變化。

1.3.2 自動駕駛場景下的新需求促使城市街道空間作出相應調整

除去交通性干道，大部分城市街道既承載交通功能，也是重要的城市公共空間，是體現城市活力的重要場所。基于以下4個方面的理由，在自動駕駛場景下，有必要重新優化及分配既有的城市街道空間，對既有城市街道空間進行適當的收縮與拓展。一是自動駕駛的精準和高效有助于減少機動車的行車面積，有可能釋放出更多的道路空間用于慢行通行、城市物流配送、綠化以及道路兩側的設施設備建設等；二是隨著自動駕駛技術的持續發展，未來還可能出現更先進的不同形式的交通工具，城市道路交通方式的構成將更加復雜，會產生更多更復雜的通行需求；三是新的“自動駕駛+共享模式”的組合出行模式在大幅增加城市街道內臨時停車空間需求的同時，又將顯著降低道路內的長時停車需求；四是基于車路協同的技術路線，街道空間還需要同時考慮路側智能網聯設施和設備的敷設需要。

自動駕駛場景下的城市道路分類

依據《城市綜合交通體系規劃標準》(GB/T 51328—2018)，城市道路的主要服務對象是行人、非機動車和機動車，按照城市道路所承擔的城市活動的特征，可分為干線道路、支線道路、聯系兩者的集散道路3個大類，以及城市快速路、主干路、次干路及支路4個中類和8個小類。但在自動駕駛場景下，車路協同的城市道路需要更多的路側設施，未來道路上的交通工具構成也會更加復雜，交通工具的機動與非機動界限會愈加模糊。此外，由于城市出行模式出現重大變化，道路空間的交通組織模式也需要作出相應調整。因此，有必要對自動駕駛場景下新的城市道路分類開展研究。

2.1 智能網聯道路系統分級

2.1.1 自動駕駛技術路徑的選擇

目前，全球自動駕駛的發展技術路線大致分為兩種。一種是單車智能技術路線，主要以美國的谷歌、特斯拉公司為代表。谷歌單車智能技術以多線激光雷達為感知，優勢是感知非常靈敏，劣勢是對高精地圖依賴性非常高，且成本較高；特斯拉的單車智能技術則依賴于攝像頭實現視覺感知，運用大量的人工智能和數據學習來實現自動駕駛。另一種是車路協同技術路線，是基于無線通信技術和傳感檢測技術，將“人—車—路—云”有機地聯系在一起，以提升自動駕駛車輛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力。我國采用的技術路線是車路協同，主要依賴于3大技術優勢：一是“5G+車聯網”通信設施為自動駕駛車輛提供高速度、大容量、低時延的通信網絡，二是北斗導航系統為自動駕駛汽車提供高精度的定位和時空導航，三是高度協同的智能網聯道路系統。

2.1.2 智能網聯道路系統分級

根據國際汽車工業協會(SAE)的定義，自動駕駛技術分為L0～L5六個級別，代表自動駕駛技術的成熟度和自動化水平，這是針對運用單車智能技術的自動駕駛汽車的分級。與此對應，基于車路協同技術路線的智能網聯道路也應具有不同的智能等級。中國公路學會于2019年發布的《智能網聯道路系統分級定義與解讀報告》將自動駕駛道路分為I0～I5六級，其中I0級為交通基礎設施與單個車輛系統之間無信息交互的道路，而I5級則為基于交通基礎設施的互動能夠實現完全自動駕駛的道路。

2.1.3 車路協同下的自動駕駛系統分級

通過自動駕駛車輛和智能網聯道路的耦合協同，智能級別較低的自動駕駛汽車在智能網聯道路上行駛也可以實現較高級別的自動駕駛水平。根據中國公路學會2020年發布的《車路協同自動駕駛系統分級與智能分配定義與解讀報告》，對應地將車路協同自動駕駛系統分為S0～S5六個等級，等級越高，自動駕駛水平越高。其中，S0為人工駕駛、S1為駕駛輔助、S2為部分自動駕駛、S3為有條件自動駕駛、S4為高度自動駕駛、S5為完全自動駕駛。

根據車路協同下的自動駕駛系統智能等級與自動駕駛汽車等級和智能網聯道路等級的組合表(表1)，最高級別的自動駕駛系統不需要自動駕駛汽車和智能網聯道路同時達到最高級別，低等級的自動駕駛汽車與智能網聯道路的協同配合也可以實現高等級的自動駕駛服務。例如，僅依靠V5的智能網聯汽車就可以在任何智能網聯道路環境下實現完全自動駕駛(S5)，或者I5的智能網聯道路與V3及以上的智能網聯汽車等級組合就能實現完全自動駕駛(S5)。因此，智能網聯道路在大幅降低自動駕駛汽車成本的同時，還可大大加速自動駕駛應用場景的落地。

目前，國家層面還未出臺基于自動駕駛車路協同的城市道路建設指南，但一些地區已發布地方標準，如江蘇省地方標準《車路協同路側設施設置指南》(DB32/T 4192—2022)、無錫市地方標準《智能網聯道路基礎設施建設指南》(DB3202/T)。但這類地方標準主要關注的是路側設施的建設要求，包括路側單元、邊緣計算單元、視頻檢測設備、毫米波雷達、激光雷達、信號機、交通標志、交通護欄、照明設備、環境監測設備、差分基站和網絡等設施設備，而對城市道路本身體系性變化的研究較少，如城市道路的功能與分類、路權空間劃分、規劃設計指標等。

表1　車路協同系統智能等級(S)

2.2 自動駕駛場景下的城市街道空間與分類

2.2.1 未來城市街道的交通流構成

相關資訊報道特斯拉計劃在2024年推出無人駕駛出租車Robotaxi，這顯示自動駕駛的商業化進程正在加速，搭載全自動駕駛技術的智能汽車可能比預期更早出現在城市街道上。如上文所述，城市交通需求特征和出行模式將因此產生巨大變化。可以預見，隨著新能源和自動駕駛技術日益成熟，加之智能網聯道路路側設施和高精地圖的賦能，會衍生出更多更新的城市出行技術，未來城市街道的交通流構成將更加多元和復雜，當前對于道路通行的機動車、非機動車、行人的簡單分類將無法適應未來管理的需要。

為此，本文嘗試將未來城市街道上的多種出行方式分為6類，除了已知的各類公共交通工具、汽車、電動自行車、電動滑板車、老年代步車、無人配送車，還包括現在還沒出現的新型交通工具。

圖1　出行方式分類

2.2.2 基于移動速度的街道空間劃分

上述的交通出行方式的分類實際上是不同移動速度區間的聚合，因此在新的城市街道空間劃分中，應以移動速度為主要控制因素，將街道空間劃分為步速、慢速、中低速、中快速4類通行空間。其中：步速空間的移動速度最低，不超過10 km/h，主要用于步行通行；慢速空間的移動速度為10～20 km/h，主要供人力驅動車輛和慢速助力車通行，如自行車、共享單車、老年代步車等；中低速空間移動速度為20～30 km/h，主要供各種輕型電動車使用，如各種輕騎、私人電動自行車、共享電單車、電動滑板車等；中快速空間移動速度超過30 km/h，主要供各類汽車和軌道交通通行。

圖2 未來城市道路空間劃分與對應的交通參與者

2.2.3 自動駕駛場景下的未來城市街道分類

在自動駕駛場景下，依據城市用地的布局形態和功能分布，將未來的城市街道劃分為4類，即慢行街道、輕行街道、混合街道和汽車專用路。

表2　未來街道四級體系與街道空間組合

慢行街道：一般緊鄰社區、商圈、景區布置，僅有步速和慢速通行空間，限速20 km/h，主要供步行和慢速非機動車通行，類似于步行街，與地塊出入口連接的路段根據需要允許輕型交通工具和小型智能汽車借道低速通行。

輕行街道：一般在社區、公共建筑、商圈、公園綠地鄰近區域布置，具有步速、慢速和中低速通行空間，限速30 km/h，主要供步行、慢速非機動車及輕型交通工具通行，小型汽車和小型公交車可限速駛入，并需進行主動避讓。

混合街道：同時具有步速、慢速、中低速、中快速4類通行空間，限速60 km/h，是交通工具最為集中的街道類型，多種交通流在各自通行空間內分區分向通行，此類街道功能較為復合，道路紅線較寬，是未來城市街道的主要形式，承擔較多的中距離交通出行。

汽車專用路：僅有中快速通行空間，限速100 km/h，供機動車、軌道交通快速通行使用，不提供低速交通通行空間，此類街道是未來長距離快速交通出行的主要通道。

與現行的道路分級體系對比，新的街道分類更側重于在空間上分離不同速度區間的交通流，更適應未來的多元化交通工具的需求，慢行街道和汽車專用路對快速和慢速交通進行了比較徹底的分離，使步行和自行車慢速交通環境進一步優化，車行空間的人車混雜程度也將大幅降低。總體而言，與現行城市道路體系對照，未來街道體系中的輕行街道和慢行街道與現在的次干路、支路基本對應，混合街道與生活性主干路和次干路基本對應，而汽車專用路與城市快速路和交通性主干路基本對應。

需要指出的是，在自動駕駛場景下，信號控制交叉口的通行能力將大幅提升，未來汽車專用路將不再需要建設占地過大的樞紐互通立交，通過一般互通立交與先進的車聯網技術(V2X)、車隊協同行駛以及動態、高效的信控系統的疊加，汽車專用路可實現全程連續、快速通行。

自動駕駛場景下的城市街道設計策略

與傳統汽車相比，自動駕駛汽車的行駛速度更快、操控更加精準可靠、單車對道路資源的占用更少、交通事故率大幅降低，城市道路總體通行效率將得到明顯提升。在這種趨勢下，傳統的基于人工駕駛的城市道路設計也需要同步做出調整，以滿足未來自動駕駛場景下的機動交通需求。

3.1 機動車車道和慢行車道

3.1.1 現有規范的機動車道寬度標準與未來的城市街道不適應

根據《自動駕駛封閉測試場地建設技術要求》，自動駕駛測試場地的測試車道寬度應符合《城市道路工程設計規范(CJJ 37—2012)》(2016年版)中5.3章節的規定，此規范是現行的城市道路工程設計規范，規定機動車道寬度以設計速度60 km/h分界：設計速度小于或等于60 km/h時，大型車或混行車道寬度為3.50 m，小客車專用道寬度為3.25 m；設計速度大于60 km/h時，大型車或混行車道為3.75 m，小客車專用道寬度為3.50 m。

實際上，對于現階段人工駕駛的小汽車，3.25 m或3.5 m的車行道寬度仍有較大富余，日本、歐洲等地區的小汽車車道寬度遠低于這個標準。近年來，在國內多地的道路改造中已出現小于3.00 m的車道寬度，但由于車道寬度屬于規范強制性標準，絕大多數城市道路最小車道寬度仍為3.25 m。在未來的自動駕駛場景下，國內劉凱等提出，基于自動駕駛的平穩控制性可將小汽車車道寬度從3.0～3.5 m縮窄到2.0～2.5 m，考慮到新型貨車或公交車輛運行需求，車道寬度可以控制在3 m以內；美國舊金山大學的一項研究資料則提出無人駕駛小汽車車道可以縮窄至2.43 m。顯然，現有規范的車道寬度不能適應未來自動駕駛場景下的城市街道需要，有必要對自動駕駛狀態下各類車輛所需的最小車道寬度進行重新界定，自動駕駛汽車在測試階段中也應在更窄的道路上進行測試。

3.1.2 自動駕駛場景下的行車道寬度

考慮一般機動車車身寬度為1.6～2.5m，單條機動車車道的寬度在2.1～3.0m，對于分車型行駛的混合街道，小型智能汽車車道寬度宜為2.5m，允許大型客貨和貨車通行的車道寬度宜為2.75m；汽車專用路由于車速較快，車道寬度適當加寬，小型智能汽車車道寬度宜為2.75m，大型智能汽車車道寬度宜為3.0m。

對于未來城市街道的步速、慢速和中低速通行空間，除行人外，主要通行人力自行車、電動自行車、小型環衛車以及未來可能出現的無人配送車、電動滑板車等，這些交通工具移動速度相近，占用的道路空間資源較少，可共享通行空間。綜合《電動自行車安全技術規范》和企業生產的車輛尺寸，電動自行車的車身寬度在0.7m左右，行駛速度不超過25km/h；根據相關資料，無人物流末端配送車輛車身寬度為0.76～1.06m，行駛最高車速為25km/h，未來小型無人環衛車車身寬度為0.9～1.3m，清掃行駛速度低于10km/h。考慮一輛電動自行車與一輛無人配送車輛或無人環衛車輛并行的情形，慢速和中低速通行空間單條車道的最小寬度控制在2.5m較為合適，若慢行交通流量較大，單條車道寬度可放寬至3m。

表3　未來各類街道單條車道寬度建議取值

3.2 復合功能設施帶

智能網聯道路將需要更多的路側設備和桿件，而自動駕駛場景下道路內的出租車、共享汽車的臨停需求會大幅增加，街道需提供更多分散化的上、落客空間，此外按需響應式公交車的路側站點也會加密布設。本文據此提出道路復合功能設施帶的構想，以滿足新場景下的復合功能需求。

復合功能設施帶一般在外側車行道沿道路全線兩側對稱布置，可與綠化隔離帶合并設置，主要在混合街道、輕行街道和慢行街道配置，汽車專用路一般不設置復合功能設施帶。按復合功能設施帶布設的位置不同，可分為機非復合功能設施帶和路側復合功能設施帶(圖3)。

圖3　機非復合功能設施帶及路側復合功能設施帶布局示意圖

混合街道的復合功能設施帶緊鄰外側機動車車道布置，可提供多功能空間，包括港灣式臨時停車位以及道路沿線公交車、無人出租車、網約車、中型無人配送車的臨時停靠點或MaaS服務點，結合一側的綠化隔離帶可為路側的車路協同設施、充電設施、各類桿件及其他市政基礎設施提供空間；輕行街道和慢行街道的復合功能設施帶結合靠近人行道的行道樹帶設置，除路側小汽車的臨時停靠點外，還可設置共享(電)單車存取點、小型無人配送車和快遞外賣車的臨時停靠點。復合功能設施帶應是分區分段交錯提供多種功能的服務空間，路側臨停點的每個泊位應有可定位、可識別的唯一編號，并確保高位監控的全覆蓋，避免被長時停車占用。

3.3 路緣石轉彎半徑

在自動駕駛場景下的4類城市街道中，混合街道、輕行街道和慢行街道均應明確步行和慢行交通具有更高的優先級，汽車專用路由于只有機動車通行，無需考慮其他交通方式，可以認為是機動交通優先。因此，在確定交叉口路緣石轉彎半徑時，基本思路為對于包括混合街道、輕行街道和慢行街道的生活性街道，應進一步減小轉彎半徑，以降低小汽車轉彎車速，并縮短行人過街長度；對于以交通性為主的汽車專用路，則可保持一定的轉彎半徑，以保障機動車的連續快速通過。

表4　未來城市街道路緣石轉彎半徑推薦值

3.4 行人過街設施

對于混合街道、輕行街道和慢行街道，行人具有最高的通行優先權，因此在道路設計中應凸顯“以人為本”的理念，縮短行人過街距離、增加行人過街通道。安全、方便的行人過街設施是營造活力街道、提升街道兩側用地商業價值的重要保障。慢行街道僅允許行人和慢速交通工具通行，因此無須設置行人過街通道，行人可以在安全的前提下穿行街道；對于輕行街道，行人過街橫道間距建議在30～50 m，可在斑馬線內隨時穿行街道，機動車需主動讓行；對于混合街道，行人過街設施最大間距建議為200 m，可設置行人過街信號燈優先保障行人的過街需求，對于老年人或殘障人士可刷卡延長行人過街綠燈時間；對于汽車專用路，則應設置行人立體過街設施，以保障汽車專用路內機動交通的連續性。

3.5 道路標識系統

與當下人工駕駛員通過視覺獲取道路指示信息不同，自動駕駛系統將通過車聯網技術從云端和路側設備無線獲取相關信息，或通過車載設備直接感知、識別道路交通標志。因此，自動駕駛場景下的道路交通標識系統的數字化和智能化水平很高。例如：可根據交通流量動態更新限速標識，或者在特定時間段內改變車道使用規則等；數字化的交通標識系統將集成更多道路交通信息，如天氣狀況、施工信息、遠端事故預警等，這些信息可以通過V2I技術(Vehicle to Infrastructure)通知自動駕駛車輛，提高車輛對道路狀況的感知能力，從而使自動駕駛車輛做出更安全、更合理的駕駛決策。

新型的道路標識系統應增強與路面的對比度和在惡劣天氣中的可視性，確保可以完全應對特殊的氣候氣象狀況，以保證自動駕駛汽車的安全。對于有行人和慢行交通通行的城市街道，街道可視范圍內的物理標識仍然不可缺少，考慮到從人工駕駛到完全自動駕駛具有相當長的過渡期，在較長時間內同時配置物理和數字兩套交通標識系統有其必要性。

3.6 交通組織與管理

自動駕駛汽車基于成熟的車聯網(V2X)通信技術，可與遠程指揮調度平臺、路側設備以及其他車輛實現海量的實時信息共享，因此除了上述道路規劃設計相關的技術要素，未來城市街道的交通組織和管理方式也將出現諸多變化，一些在今天可以想象但無力實現的創新型交通組織和管理方式將逐漸普及應用，整個城市道路交通網絡的效率和安全性將大幅提升。這些交通組織及管理方式可能包括動態自適應交叉口信控系統、道路空間的通行授權和分時授權、編隊行駛。

3.6.1 動態自適應交叉口信控系統

自動駕駛車輛可與交叉口信控系統和路側基礎設施進行通信，提前傳輸車輛行駛路線，信控系統將實時響應車輛需求，依賴于全息感知、數據孿生和高精地圖等新技術，可實現交通信號決策控制的在線并行仿真和即時評估，并通過區域級信號控制的實時自適應優化迭代，自動調整信號燈的時序，減少交叉口延誤。在這種情況下，道路交叉口的信控系統將逐步從交通后置響應轉變為需求前置引導，有望形成交叉口通行的區域性最優解決方案。

3.6.2 道路空間的通行授權和分時授權

道路的空間授權是指根據實時交通情況和需求，動態劃分道路路段空間(或特定車道)并授權給不同類型的車輛使用。交通管理系統可以監測不同時間段的交通需求，并通過“車路云圖”的協同，動態分配不同的機動交通工具的獨享或共享通行空間，提升道路交通的組織效率和可行性，如設置HOV車道和預約車輛專用車道、動態設定潮汐車道等。分時授權則是根據不同時間段對車輛通行進行限制，如在早晚高峰時段，限制大貨車、施工車輛進入特定區域或道路，并優先賦予通勤車輛通行權限，以有效減少交通擁堵。通過通行授權和分時授權，道路資源的使用將具有更好的時空均衡性，為乘客提供更好的出行體驗。

3.6.3 編隊行駛

車輛編隊行駛是指通過車聯網技術(V2V)實現車輛之間的緊密通信和協同控制，使多輛自動駕駛車輛能夠在汽車專用路或高速公路以非常短的車距或者直接掛接形成一個編隊隊列行駛，這種行進方式不僅可大幅減少對道路空間的占用，還因為頭車承擔了主要風阻，可以明顯降低后車的能源消耗，同時使道路通行效率得到大幅提升。協同通行是指自動駕駛場景下交叉口的交通組織方式，包括連續流和交錯通行。

結束語

在國內自動駕駛商業化發展加速的背景下，自動駕駛汽車行業的快速發展正在倒逼城市交通系統做出適應性調整。本文分析了自動駕駛對城市交通產生的影響，并重點闡述了未來自動駕駛場景下城市道路可能發生的體系性變化，包括街道空間按照速度區間進行歸類、新的城市街道分類、城市街道設計要素調整、新的交通組織與管理模式等。此外，結合智能網聯道路建設的需要以及自動駕駛場景下未來城市出行模式的重大變化，本文還提出了在城市街道上全線增設道路復合功能設施帶的設想。

需要指出的是，本文是針對未來全部實現自動駕駛后的城市街道出行場景開展的研究。實際上，從全人工駕駛到全自動駕駛會經歷較長的過渡期，現有的城市道路系統也不會在很短的時間內升級為未來的智慧街道，真實的進程可能是在城市的局部地區通過建設、劃定自動駕駛車道逐步發展的，人工駕駛和自動駕駛的混合流也是一個需要深入研究的課題。本文主要是對未來城市道路發展方向的展望，并據此說明這方面研究的必要性和緊迫性。

自動駕駛場景下的城市街道規劃設計和組織相關研究仍在持續推進，后續研究可結合微觀仿真軟件，依據自動駕駛混合車輛的交通流模型和城市道路相關設計標準，搭建面向自動駕駛場景的道路仿真模型，并對現今主要的城市道路設計指標和參數進行技術驗證，為未來的相關技術規范修編以及復合開發地區的試點提供更充分的技術依據及支撐。

編輯/排版｜王淑蕓

封面圖/圖片｜圖蟲網