大基建下的车路协同

4月26日，中央财经委员会第十一次会议召开，会议将强化基础设施发展提到国家重大战略的高度。

此政策一出，原本就处于时代风口的车路协同行业的玩家，跑起马圈起地来，更加是不亦乐乎。

5月11日，华录易云召开线上发布会，亮出了车路协同操作系统HLYY-OS。5月13日，主线科技与海康智联为打造“车路云”一体化生态达成合作。

据天眼查显示，主线科技专注于L4级无人驾驶卡车技术研发，自2017年成立已获5轮融资。作为自动驾驶渐进式应用场景的技术独角兽，其对车路协同的青睐，或许是在释放抢占行业生态位置的信号。

除了企业，地方政府也开始响应中央号召，例如成都发改委近日刚提出2025年新增300公里车路协同示范道路的任务目标。

由于这轮大基建涵盖5G、物联网、人工智能、大数据、云计算等领域，而与这些技术领域强相关的车路协同，在大基建背景下，也将迎来快速发展的机遇期。

大基建如何利好车路协同赛道？

相较于单车智能，车路协同最重要的一个区别就在于能够通过感知做到更多的安全冗余，这就意味着车路协同所要做的，其实就是给未来的自动驾驶汽车打造智能化新基建。

上世纪90年代，欧美日等国家就已经提出车路协同，然而在很长一段时间内，基础设施建设成本成为挡在规模化落地面前的大山。

在我国，五年前阿里、百度就相继入局车路协同，而近日百度、小马智行已经通过单车智能技术做到了Robotaxi在试点城市的付费运营，而车路协同路线相比仍旧滞后。

即使是最头部的科技巨头都难以凭借自身力量孵化出一个可行的商业模式，可见车路协同必须依赖大基建这样的国家战略来催化行业。

那么欧美国家都不愿意尝试的车路协同，在我国大基建战略下能够获得怎样的发展机会呢？

首先从统计数据来看，我国近些年在交通领域的投资回报已经得到验证。

在疫情初起的2020年，全社会固定资产投资规模从5年前的7.1%的平均增速下降至2.7%。在当年的新基建战略下，以交通领域为代表的数字经济的投资发挥了重要的稳定作用。

当时的新基建战略下，整个数字经济的规模来到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%，增速为9.7%，是当年GDP增速的3倍还多。其中值得注意的是，当年交通固定资产投资的规模同比增长了7.1%。对交通等数字基建的投入，俨然成为稳定经济增长的关键。

其次，当前我国交通领域交通基础设施的改善仍存在明显痛点，这意味着对其持续投入仍有提升空间。

在大城市，交通痛点主要表现在拥堵问题导致的运输效率不高、交通安全性有待进一步提升等，解决这些痛点的终极对策是发展智慧交通。

幸运的是，在智慧交通的系统中，也需要运用大数据、通讯、卫星定位等技术，顺便为依赖于聪明的路、大数据云控平台的车路协同行业的演进，扫除了很多科技巨头难以解决的前置障碍。

从国民经济的宏观视角来看，对交通设施进行数字化升级改造，将有助于提升整体经济效率，同时提供就业机会、增加居民收入，从而刺激国民消费，也为车路协同技术的商业化应用带来市场需求。

具体到资本领域，谈擎说AI读者，某不愿具名的投资机构从业者对谈擎说AI表示道：“大基建刺激下，数字基础设施迎来了一轮新的增长机遇期，加上这两年的硬科技热，会考虑在车路协同领域做些尝试，但是落地应用端更多是政府买单为主，不像上次的新基建，聚集数字基础设施，大基建覆盖面广泛，具体到车路协同这一细分领域有多少应用案例，还需要继续观察，目前还不会轻易出手，更考虑单车智能领域。”

聚焦到新能源汽车行业来看，中国有着世界最大的汽车消费市场，在构建全国统一大市场的指挥棒下，车路协同将更容易形成显著的规模效应，并支撑足够多的细分场景，使自动驾驶在部分领域率先取得商业化应用。

例如，在河北保定，百度通过对上百个交叉路口的智能化升级，让红绿灯具备了眼观六路耳听八方的能力，能够获取路口车流量状态、计算分析出交通演变的规律，保定城区高峰通行拥堵指数已下降4.6%，平均速度提升11.6%。——从而实时动态调整红绿灯配时策略。

在湖南衡阳，蘑菇车联通过V2X、路侧智能设施、云计算等共同配合，在单车智能基础上，有效融入路侧感知和云端感知，实现道路交通元素动态实时全覆盖（包括覆盖区域内所有智能汽车、非机动车、行人、信号灯等实体），从而让车辆实现超视距路况感知，通过车路云三端融合决策，使车辆实现安全自动驾驶。同时，通过云端可实现全局交通指挥调控，降低事故率，预计将城市整体交通出行效率提升20%以上。

“车路云一体化”还有多远？

九层之台起于垒土，眼下，构建全国主要城市的“车路云一体化”已经成为许多独角兽公司进军车路协同赛道的口号。

然而，面对这样一个前所未有的大工程，虽说有了国家推进大基建的机遇，但车路协同行业是否能形成良性竞争机制？是否能发挥企业之间的优势互补？在现阶段仍面临着诸多考验，而企业也更应从城市管理者视角设计商业模式。

* 车与路技术发展不同步

首先，车和路的技术迭代不能同步进行，交替发展之下，两个技术领域的落地难以形成互相促进的飞轮效应。

就像“先有鸡还是先有蛋”的经典思辨一样，车路协同发展过程中，先有“车”还是先有“路”，也曾经历过一段时间的探索。

提到“车”，当然绕不开主机厂。而看遍当前“蔚小理特”等新势力，依赖激光雷达、高精地图等感知技术和大算力芯片的搭载，各自在单车智能驾驶领域有所建树，却对八字没一撇的车路协同方案还提不起兴趣。

最好的结果当然是车和路同时到位，难就难在路端设施、和云控平台的技术滞后且过于复杂，如果现实的演变路线注定是车与路交替向前，两者间肯定会有多段不能恰好匹配的时期。

换言之，车路协同涉及的行业过多，路和车的技术主导方难以统一，不是一个企业能单独完成的。就连布局车路协同多年的百度，在为旗下集度打造“汽车机器人”技术方案时，也仍未给车路协同的车载系统一个预留位。

原因并不难理解，在主机厂如火如荼的存量竞争中，搭载相对成熟的单车智能才能获得市场认同。就像Facebook去年掀起的元宇宙热潮，愿景固然美好，但VR、AR等技术的商业化应用还不够成熟，穿戴设备还是贵且笨重的小众玩具，所以在风平浪静之后，元宇宙仍需期待下一个元年。

* 碎片化的道路信息

当前存在于少数试点城市或道路的车路协同运营项目中，首批建设完成的“聪明的路”还是一个个孤岛，城市内部尚未完成完全覆盖，城市与城市之间的联通更加困难。

如果用终局思维来看技术的最终形态，关乎车路协同行业话语权的技术标准，最终可能只有一两套方案。

不同的AI企业在不同的试点城市采用不同的方案，假如有多种方案都已经成熟，那么，一辆车在A城市使用车路协同功能A，开往相邻的B城市后，为何要使用另一套呢？

这种本不必要的切换不仅会降低用户体验，过多的方案并存将会是云控算力、RSU、电力等资源的严重浪费。对技术方案输出型的企业来说，割裂导致的不同厂商无法形成统一技术标准，也影响整个行业的规模效应的释放。

对用户来说，最好的肯定是全国统一的解决方案，一套无缝连接的统一标准很可能会是车路协同的终局。

由此反向推测，车路协同技术未来的标准如果必将统一，对相关AI企业来说，要么优胜劣汰，要么合作共赢，差异化优势或许难以存在的，超强的马太效应或许也会影响初创企业入局的积极性。

就像福特EVOS、Mustang Mach-E及探险者等车系已经搭载的车路协同系统，目前只能在无锡、长沙和广州三个城市的特定区域中使用。其他主机厂未必愿意和福特使用同一种技术方案，将来不同车企围绕车路协同是否会形成统一联盟？或许值得画上一个问号。

* 车与路的主辅之辩

单车智能让汽车变得更聪明，车路协同则让驾驶环境变得更智能。在未来，要实现L5级的完全自动驾驶，需要单车智能与车路协同两种解决方案的融合。

一种声音认为，智能驾驶终极形态应该是“路为主，车为辅”，即让路的传感器替代或大部分取代车端传感器，在V2X的交互过程中，由路侧信号来控制车辆。

但也有另一种对立的声音表示，限于成本压力，第一代智慧的路还较弱，难以彻底解决自动驾驶车辆视距范围内的感知、控制等问题，让路来主导车，前期需要投入的成本极高，导致难以迅速做大智慧之路的规模。

一位RSU设施生产商的业务人员向谈擎说AI表示，“当前技术成本条件下，部署一公里RSU等路侧设施，需要的平均成本大致在500万-750万之间，显然不是一个很不理想的成本。”

对此，智能驾驶芯片企业地平线联合创始人黄畅也曾表示，“完全自动驾驶将以单车智能为主、车路协同为辅。”

或许黄畅的见解有着为其单车智能芯片产品代言的倾向，但如果考虑到当前单车智能行业发展取得的一些成果，如果完全弃之不用，转而让“过于聪明的路”控制“不怎么聪明的车”，或许也不是一种明智之举。

因此在谈擎说AI看来，究竟车控制路还是路控制车？或许也是一个需要行业内深入探究的问题。

共享经济属性的C端应用，怎么解？

去年，分析机构J.D.Power针对自动驾驶展开“消费者信心指数”的调查，结果显示中国消费者对自动驾驶技术的信心和期待指数达到了50分。

诚然，这已经是一个很不错的市场教育成果，但是还有很多人对自动驾驶不感兴趣或者对安全性信不过，也是车路协同业内玩家需要正视的事实。

从特斯拉收入结构来看，来自FSD等软件服务的营收证明了其商业模式可行。然而，同样是自动驾驶服务，车路协同做杀手级应用的难点在于，其C端应用具有共享经济属性。

举个例子，一线城市中，让很多人深恶痛绝的是高峰期交通拥堵问题。很多人一个车开得慢，压着后面一堆车快不起来，个别驾驶者还有等红绿灯玩手机的坏习惯，一辆车在转绿灯启动时耽误几秒，后面的车就会越堵越多。

百度在交通模拟中曾发现，大量使用车路协同OBU设备下，交通确实会变得顺畅，但是如果在一个城市中只有几辆车具有车路协同，对龟速行驶行为的扭转其实并不明显。

同样道理，如果道路智能化改造已经投入了大量资金，但是少部分人拒不安装obu，云控系统也就无法获知其坐标和行驶路线，也就不能为其规划出有助于提升整体交通效率的行驶方案。但由于道路是公用的，这样的用户却能够顺便享受车路协同带来的体验提升，这其实也是在侵犯他人的福利。

也就是说，在车路协同的方案中，汽车用户即是时时接受行驶指令推送的需方，也是数据上传的供方。车路协同围绕治堵的商业模式其实是一种“人人为我，我为人人”的共享经济形态。

关于共享经济的商业模式该如何做？在交通行业中早有先例。

以现在机动车上普遍安装的三元催化器为例，早些年，中国生产的排放标准不符合国二标准的汽车，都没有搭载三元催化器。

对某个车主而言，一般来说，不装三元催化器对车辆本身的驾驶体验没有太大影响，而且省了一部分钱，但这种对环境造成的污染其实对很多人的健康造成影响，是一种“损公利己”行为。因此，三元催化器的安装其实也是一种民营企业很难做好的共享经济，反而陷入了公地悲剧陷阱。

从2000年国三标准实行开始，化油器的车不能正式挂牌，所有的车企都会前装三元催化器，在车辆年检中也会检查三元催化器是否正常，可见，对于共享经济属性的商业模式的落地，像质检总局这样有公共权力的部门可以发挥不错的强制规范作用。

同理，当路端设施形成了初步的规模，有关部门可能需要针对车企和车主出台强制性政策，快速地把前装和后装的OBU设备的上车率提上去，这对于全民出行体验的提升是一个整体性的利好。

此外，提供有梯度的智慧出行服务，也应当激励消费能力强的用户多付费。也就是说，车路协同C端应用的普及也不能是完全一刀切，好的商业模式离不开体验的差异化。

例如，最近宽带发展联盟发布的《家宽业务体验分级白皮书》，其中提出了对家庭宽带业务分级的建议。最低级的套餐可以初步满足视听方面的上网要求，人人用得起，起到用户教育的作用。而最高级的全息全感通讯体验暂时还不成熟，但随着技术的不断成熟，逐步下沉到主流用户。

对车路协同C端应用的规模化推广而言，服务提供商不仅要做好“绿波出行”、“车道级导航”、“事故风险预警”等一系列的智能出行服务，还可以在一定程度上量化用户的主观体验感受，以不同梯次的服务推动各级智能驾驶体验不断向纵深发展，或许也是构建车路协同商业模式的一种可行的方式。

写在最后：

尽管车路协同在过去几年的发展面临诸多难题，但在大基建战略下，百度、蘑菇车联等企业对智慧交通项目的探索实践也多一些坚定信念、少一些拦路障碍，某些合作城市的试点应用项目正隐约显现出一些商业模式的雏形。

从长远来看，自动驾驶仍旧道阻且长，要走出一条可行的商业模式，车路协同玩家终究还需要拿出一个杀手级应用，来激活C端用户使用的兴趣，使其产生付费意愿。

本文来自微信公众号“谈擎说AI”（ID：Mr-dushe），作者：郑开车，36氪经授权发布。

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