中国式自动驾驶攻坚战：冷静的车，热闹的路

的确，在中国，车路协同正在成为一条热闹的赛道。

“路和车逐渐在往一起靠，许多企业开始建车路协同研究院，许多相关的主题会议上，参与的企业类型多了，比如路的设计单位、建设单位都开始参与进来。”四维图新车路协同研究院产品经理孙伟向CV智识描述这一年感受到的行业变化。

在过去的几年里，中美一直是自动驾驶发展的焦点区域。在一开始，中国也走了一条与美国相似的路线——强调单车智能，倾向于把所有的运算负荷和感知负荷都放在车上解决。

但从去年下半年，整个单车智能热度下降，行业开始慢慢意识到：让车不需要任何外力就能实现相对安全的自动驾驶，这在实践中非常难做到，车路协同或许会是另一个答案。

热闹的路

车路协同有多热闹？

参与者中有华为、中兴、大唐这样的通信领域企业，有以BAT为代表的互联网科技企业，有高新兴、千万科技等智能交通玩家，有做ETC的金溢科技、万集科技等，还有自动驾驶创业企业，比如希迪智驾以及包括如四维图新在内的地图厂商。

车路协同并非一个全新的概念，日本做过全自动化的公路，美国也做过路侧的车联网，但都没做起来。这次概念的火热，与自动驾驶的热度相关，而单车智能这个词也是相对车路协同一词出现。

“我们认为这两个是一个东西，甚至设备都相差无几，因为车载的系统搬到路侧，路侧的系统上车实际上差不多，唯一不同的就是通信协议的盒子。”单车智能和车路协同的强相关性使得希迪智驾两个都要做。

“目前单车智能发展得非常的快，但是最后1%解决不了。虽然可以用更多的钱，更多的里程，更多的数据去逼近，但是造车光‘逼近’是不够的，它不像人脸检测，96%或者97%准确率就可以用，对于车来说，不到99.999%，就近乎等于零。”

在希迪智驾CEO马潍看来，最后的1%是应该靠路来解决的，它不单纯是一个通信系统，还包括车载的智能驾驶设备，以及感知决策规划在内的整套系统。

希迪智驾更实际的想法是，单纯的无人驾驶“车”业务大部分都处于演示阶段，距离真正商业化落地还早，车路协同业务可以让公司“有一定的现金收入”。

据希迪智驾介绍，公司成立第一年的3000万营收中，几乎一半来自于车路协同业务。

同样积极布局自动驾驶业务的百度也向业界开放百度Apollo在车路协同领域的技术和服务。

与百度的开源相比，阿里则专注于封闭的路端。通过与菜鸟联盟场景、ET城市大脑等业务协同，实现对路的掌控。

另一互联网巨头腾讯则是通过边缘计算向车路协同领域发力。

从BAT的布局可以看出，最终目的都是冲着大数据去的，百度和阿里都希望在系统层面能够占据一席之地。

不造车的华为选择了从车路协同、聪明路和智能车三大领域全面发力，先后发布了C-V2X芯片、首款商用C-V2XRSU，OceanConnect智能交通平台，移动数据中心MDC600。

与BAT相比，华为在车路协同的通信层面拥有优势，但在应用层以及智能化还有较大的发展空间。

其他参与者中，选择的打法大多是从自身核心业务进行延伸拓展。

四维图新就是从传统优势“地图”一侧切入。

孙伟表示，“车路协同离不开地图，而且它对地图的需求是跟我们的高精地图需求正好相等。原来的高精地图是给自动驾驶驾驶车辆使用的，但是车路协同之后，它也需要知道路侧设备的位置以及路侧设备要去探测到路上的所有信息，也要去推断这个车在路的某一个精确的位置。”

目前，四维图新主要的应用领域是高精地图应用场景，涉及自动驾驶、智慧道路、仿真测试三大领域。

“我们不去参与硬件领域”，对于四维图新来说，参与进来的目的还是为了使核心业务——地图更有价值，更了解客户在自动驾驶地图上的需求。

智能交通玩家高新兴选择了自建底层技术，自下而上打造了从设备层、网络层、平台层到应用层的整体方案，打通智能交通、车载终端和路侧设备的业务。

刚刚在上海安亭结束的“四跨”测试，即“跨芯片模组、跨终端、跨整车、跨安全平台”的车路协同应用测试。

参加企业包括了芯片模组厂商、终端设备提供商、安全厂商、位置服务提供商和整车企业等产业链上下游企业共计49家。

涉及的链条之长，参与者之多，可见一斑。

在此之前，6月6日，工信部正式发放5G商用牌照，也为车路协同“添了一把柴”。

正如四维图新车路协同研究院产品经理孙伟所说，“车路协同未来发照到底有多快就要看5G的基建设备搭的有多快。”

从参与各方来看，车路协同这条赛道上，巨头成了主要参与者，这是否意味着只有巨头才能玩转这个市场？

“前期应该就是大企业的，因为凡是涉及到路的，基本上小企业的竞争力会很小”，有行业人士对CV智识表示。

同时，他也表示，如果是某一园区等不涉及太大公共安全的路，中小企业还是有机会的。

“比如在机场、码头、货运场站，对区域进行信息化改造，通过装载路侧单元和车载单元实现单个车辆的运行控制和区域车辆的协调控制和管理，能够避免车辆碰撞、降低物流成本及货运服务质量。”

也有行业人士表示，“作为零部件的供应也好，核心的软件的开发也好，各自的落地聚焦点不同，后来者可以聚焦车载单元或者路侧单元的某一个环节上的产品开发或方案集成去做。”

难走的路

据麦肯锡今年发布的一份研究报告显示，车联网高速发展所衍生出的海量车辆数据将是创收、降本和提高安全性的关键，并有望在2030年创造出高达7500亿美元的价值。

面对车路协同这块大蛋糕，各个玩家都拿出了看家本领。

但孙伟认为，车和路如何协调还还需要继续磨合。“目前，路给车的只是一些信息，比如前面是不是堵车，剩下的判断还是在车上，如果按这条路走的话，自动驾驶还是以车为主体的。但车路协同是需要共同去对车辆动力学进行一个改变，去判断它的油门、刹车跟转向。”

而且从地图的角度分析，孙伟表示，还存在一个地图格式、空间基准不统一的问题。

“管理平台的图，路侧设备上进行分发或者更新的图，以及车上的图应该是有统一格式，哪怕三个图之间不是统一格式的话，每一种的格式应该做一个统一，但现在地图格式现在还没有做到完全的统一。”

他还提到，车和路本身分属两个大的类别，整合本身就是件难事。

目前无论是在从平台的运营，还有道路的基础设施这些运营，都还没有形成小规模可行的商业模式。

“比如一个用户拿了具备自动驾驶功能的车上高速公路，在行驶过程中他用到了高精地图或者其它协同服务，用户是否愿意为这些二次付费？如果用户不愿意付费，路权所有者铺设所花费的这些费用又由谁来买单？这些都没有清晰的答案。”一位行业人士对CV智识表示。

当然，也有业内人士表示，在今年的“四跨”测试中，相比去年增加了“跨安全平台”的测试，这“意味着车路协同技术路线，进一步接近商用。”

车路协同的落地目前更多还是集中在示范区内，但“现在很多园区里面，可以搭很多的设备，比如红绿灯系统，管控信息全都能进来，但是这些设备汇总进来之后怎么用，没有几个示范区能够做得非常漂亮。”

车路协同示范区的建设正是与去年下半年行业概念的兴起同步调。

当然也有少数布局比较早的，比如北京的国家智能汽车与智慧交通（京冀）示范区，2017年就正式对外投放使用。

无锡、长沙、武汉等地大多是从去年开始纷纷表现出积极拥抱车路协同的姿态。

2018年无锡开始构建城市级LTE-V2X车联网应用测试验证环境，进行平台建设、规模化应用验证。2019年5月，经江苏省推荐，工信部正式支持创建了江苏（无锡）车联网先导区。

国家智能网联汽车（长沙）测试区在今年9月正式开放运营100公里开放道路与100公里智慧高速。

100公里开放道路全长135公里，全线支持L3级及以上的自动驾驶车辆车测试。100公里智慧高速公路分为：标准路端（以智能驾驶车辆安全应用为主）、测试路端（以量产的自动驾驶车辆与V2X车辆测试为主）、示范路段（部署全息感知设备）。

国家智能网联汽车（武汉）测试示范区更是颁出了首张自动驾驶商用牌照。该示范区位于武汉开发区智慧生态城，一期道路全长28公里，是全国首个基于5G通讯技术V2X车路协同系统全覆盖的智能网联汽车示范区，公交车、环卫车、出租车、物流车等多种车型自动驾驶场景同时开放。

除此之外，上海、河北、重庆、杭州-桐乡、长春、广州、成都等都落地了车路协同示范区，测试场景也逐步从封闭转向开放、从城市转向高速。

车路协同的确是搭乘自动驾驶的东风再次飞起来，但是车路协同的背后是智能交通，既包含了高级别的自动驾驶，还有L1、L2级别的智能汽车的预警辅助，在一些行业人士看来，这可以让用户更快地感知到车路协同的好处。

在车路协同领域工作多年的庞宏亮表示，“无论政府的各部委来去推动建示范区也好，推动车路协同发展也好，它的落地点无外乎就是要解决我们交通的问题：一个是拥堵，一个是安全。比如在高速公路上，一般高速公路主要的事故是碰撞，二次碰撞也非常普遍，占了20~40%左右，高速管理局就可以利用车路协同技术进行提前广播，避免交通事故发生。”

4月15日，上汽集团、广汽集团、东风汽车、长安汽车、一汽集团、北汽集团、江淮汽车、长城汽车、东南汽车、众泰汽车、比亚迪汽车、宇通客车、江铃集团新能源等13家车企共同发布了C-V2X商用路线图：2020H2-2021H2年量产C-V2X汽车。

“如果更多的车装上了V2X技术，更多的消费者就能享受到，车车就会更安全，车路协同服务就会更落地。”在他看来，目前V2X的技术已经处于试商用阶段，但配套设备仍需建设，比如路侧设施等。

结语

车路协同是一个场景复杂、产业链冗长、产业关系新鲜构成的产业网络。

目前，任何一家公司都不可能自己把所有车路协同的软件、硬件、平台、施工全搞定。也就是说，此时谈论谁家方案可行还为时尚早。

但这并不妨碍，各方对车路协同的看好，正如小马智行创始人楼天城所说，车路协同和单车智能不存在二选一关系，应该是合作关系，就像“一支强大的军队，既需要一个好的指挥官制定战役过程中的计划，也需要一个个足够有战斗力的士兵，相互促进，单车做的越智能自动驾驶越安全，车路协同做的越深自动驾驶越安全。”