由于在核心技術、研發成本、配套法規等多方面仍面臨多重制約，近兩年基于單車智能路線的自動駕駛技術在商業化方面局限性日益凸顯，比較之下，車路協同路線因可以在路側部署感知和通信設備，極大地彌補單車智能在感知方面的不足，獲得了越來越多企業的關注，風頭大有蓋過單車智能之勢。

但即便如此，業界還是一致認為在推進自動駕駛商業化的過程中，單車智能仍然有發展的必要，尤其是對于整車廠而言。不過，考慮到現階段單車智能在核心技術上還存在諸多問題，于高級別自動駕駛汽車而言，車路協同路線可以作為一項很好的補充技術，在提升系統可靠性、優化出行效率等方面發揮重要作用，與單車智能共同推動自動駕駛規模化落地。

單車智能是基礎，整車廠應重點關注

汽車行業對自動駕駛的探索，雖然最早始于單車智能，但鑒于這條路線經過十多年的發展，仍存在諸多量產局限性，近兩年行業的風向開始有所改變，越來越多地往車路協同傾斜。尤其是在國內，得益于“新基建”等國家戰略的提出，很多業內人士認為車路協同將有著非常大的市場前景。那么，當車路協同路線的光芒日漸奪目，單車智能路線還有繼續發展的必要嗎？

對此，近日長安汽車智能化研究院副總經理何文在GIV2020期間表示，單車智能和車路協同應該是和諧統一、長期共存的關系，只不過在實現智能網聯汽車的過程中，二者的側重點會有所不同。“單車智能是基礎，如果沒有單車智能，智能網聯就沒有基礎平臺，更重要的是在路側沒有鋪設智能設備、通訊受到干擾、智能路側設備出現故障的時候，單車智能化依舊能保證汽車安全行駛。”

至于車路協同系統，在何文看來更主要的作用是實現效益最大化。比如在園區、港口等特定場景，通過全面部署智能路端，可以大大降低單車智能的成本；在交叉路口、地下停車場等城區場景，以及高速公路、快速路、匝道、隧道等特殊場景，通過部署智能路端，則能在提升單車智能安全性的同時，提高通行效率。“所以單車智能和車路協同是站在不同的層面來講不同的內容，他們二者之間沒有根本性的矛盾。” 何文表示。

廣汽新能源總經理古惠南的觀點與之類似，不過他重點提到，從主機廠的角度首先還是要開發能夠單車智能的車，否則可能就變成了特定用途的專用車。”因為一個比較現實的問題是，車路協同并不是所有的區域都能做，比如農村，如果要大量鋪設支持車路協同的智能化基礎設施，明顯不經濟。另外還有國外是否接受這種路線，并大規模鋪設相關的基礎設施，也存在極大的不確定性。”

但對于車廠來說，開發的汽車顯然不能只適用于特定區域——除非是專門研發特定用途汽車的企業，而是應該同時滿足城市、鄉村、國內、國外等多個不同市場的需求，這種情況下單車智能路線顯然更合適。

因此，古惠南指出未來單車智能和車路協同可以共存，但重點還是要依賴于車端，作為主機廠首先應該解決的還是單車智能。“當然，單車智能路線車企投入會比較大，開發周期很長，車路協同路線車企的工作可能更簡單一些，但路側的投資會很大。”

戴姆勒大中華區執行副總裁冷炎也認為，站在整車廠的角度，單車智能是自動駕駛目前這個階段發展的必由之路。特別是在高速公路等特定場景中，單車智能路線可以很好地降低人工成本，輔助駕駛員在特定條件下駕駛車輛。在這個前提條件下，如果車路協同能在駕駛任務上提供更多的輔助，比如超視距感知，在國內開發新的應用場景，將是比較合適的方式。“事實上，我們認為車路協同正發展成為一種極具中國特色的自動駕駛方案。” 冷炎表示。

基于相關政策的指引，近兩年包括政府、整車廠、零部件企業、車聯網公司、網絡&通信服務商、整體解決方案提供商、出行服務商等在內的多方勢力紛紛涌入車路協同領域，在此背景下，車路協同在國內正逐漸形成以政府為主導作用、多元主體協作參與的產業格局，新的萬億級市場加速形成。

車路協同是未來，于高級別自動駕駛不可或缺

對于L1、L2級別的自動駕駛汽車而言，由于人類駕駛員依舊承擔了絕大多數的駕駛任務，即便有一些自動駕駛系統解決不了的問題，還有人類駕駛員收拾“亂攤子”。但對于L3以上，尤其是L4、L5級別的自動駕駛汽車，因為是系統承擔絕大多數甚至所有的駕駛任務，這就需要保證自動駕駛汽車在感知、決策、執行的任何一個環節都不能出現差錯，然而目前的事實是，基于單車智能路線的自動駕駛汽車還達不到這么高的可靠性。

一個典型的場景是“鬼探頭”，依靠單車智能根本無法克服，在技術上做不到絕對的安全，而這恰恰是駕駛中的高頻場景。不僅如此，諸如交通擁堵以及提升出行效率等問題，通過單車智能也無法解決。因此很多業內人士認為車路協同不僅必要，對于高級別自動駕駛尤為如此。比如華人運通智能駕駛與電子電氣副總裁李謙就指出，全域性的自動駕駛最終一定會依靠車路協同路線來實現。

威凱檢測技術有限公司智能網聯汽車首席專家胡靜的觀點更為明確，她認為車路協同并不是為現在L2、L3級別的自動駕駛汽車服務的，而是為L4、L5自動駕駛服務的，比如提升自動駕駛汽車的感知能力，彌補毫米波雷達、攝像頭甚至激光雷達的感知缺陷，降低自動駕駛汽車的研發成本和生產成本，提升量產可能性。“如果把某些傳感器，比如說激光雷達架設在路上，只要達到工業級就行了，這其中的產品開發周期以及驗證成本就會大幅度下降，進而提升產業實現的可能性。”

這里特別需要指出的是成本問題，作為制約走單車智能路線的自動駕駛大規模量產的關鍵因素之一，隨著自動駕駛級別越高越明顯。“越往上走，自動駕駛對高算力計算平臺，電子電器架構，整車雙冗余的底盤平臺、高精地圖定位等核心技術的要求也越高，雖然這些技術在摸索中不斷取得了突破，但依舊存在瓶頸，這些瓶頸也決定了單車智能再往上發展必然會帶來各種成本的增加。” 北汽新能源研究院副院長尹穎表示。

一個典型的例子是激光雷達，雖然與前幾年相比，激光雷達售價有了大幅度下降，但還是萬元級別，甚至是十萬元以上，如果在路側大量地推行，依然存在成本挑戰。再加上其他的技術成本，目前僅一輛L4級別的Robotaxi，據悉單車增加的成本就在10-20萬美元不等，這無疑會給整車企業帶來巨大的壓力，更別說讓終端用戶接受這樣的成本結構。

“所以車企如何解決基于單車智能的自動駕駛系統越往上走、覆蓋更多場景，成本壓力越來越大的發展瓶頸呢？我們認為車路協同是一個非常好的補短板的技術方案。”而最終，尹穎認為在高階自動駕駛技術的發展過程中，單車智能和車路協同深度的融合發展一定是未來發展方向。

車路協同風頭日盛，落地也需分場景

單車智能路線發展了多年，也沒有推動自動駕駛大規模量產，車路協同的出現固然是對現有技術路線很好的補充，其面臨的難題亦不容忽視。以最近在車路協同領域大放光彩的激光雷達為例，盡管通過將激光雷達安裝在路測，可以為自動駕駛汽車提供路側的車輛檢測、識別，行人識別等功能，提升駕駛安全性，如果在路側大量地推行，依然存在成本挑戰。

不僅如此，據亮道智能創始人兼CEO劇學銘透露，由于目前激光雷達更多還是應用在車端，現有產品更多是結合車端應用來設計的，并不適用于路端，無法充分滿足未來路側感知的要求。特別是第一代機械式激光雷達，如果要在路端24小時工作，按照現階段的技術水平還無法適應道路環境。

另外，隱私問題和事故責任的判定也是車路協同路線在發展過程中無法回避的問題。可以預料的是，未來在使用高度互聯化汽車的過程中，無可避免會碰到需要用戶上傳私人信息進行身份認證的情況，這時候如果私人用戶不愿意該怎么辦。“責任判定也很關鍵，將來L3以上級別的自動駕駛汽車如果比較多的依賴于路端設備，一旦出現事故責任該怎么定？責任主體是主機廠？還是路測設備？這從法律上需要有一個明確的界定才行。”威凱檢測技術有限公司智能網聯汽車首席專家胡靜指出。

正因為如此，即便有了車路協同技術作為支撐，業內認為在推進自動駕駛的過程中，還是應該依據場景來選擇合適的技術，而不是一概而論。“在相對封閉、交通狀況可控的場景下，比如說高速公路、城市密閉環線、港口、礦區等場景，我們認為單車智能技術路徑因相對比較成熟，更為適合。在交通狀況復雜的城市區域，以及相對擁堵的路段，尤其是天氣狀況不好的情況下，我們覺得車路協同能發揮更大的作用，提升交通效率，降低事故發生率。” 戴姆勒大中華區執行副總裁冷炎表示。

而在禾多科技創始人兼CEO倪凱看來，車路協同將率先在三個場景落地，第一是高路公路，主要是提供預警功能，第二是泊車，第三則是園區、港口等場景。其中他著重提到了基于車路協同的自動駕駛泊車應用，由于該場景是一個“多龍治水”的管理體制，同時有物業、停車場產權方，甚至還有智慧停車公司、主機廠、自動駕駛公司、Tier1、Tier2等多方的參與，商用模式較為復雜，加之現階段智能泊車還有重車端和重場端的技術路線之爭，要實現商業化并不容易，不僅需要有有聯盟或行業規范誕生，成本還要足夠吸引人。

“所以要建立這樣一個基于車路協同的商業閉環，首先離不開政府的支持，沒有政府的支持，比如新基建政策方向的支持，是很難在全國籌集到更多的資源建立大范圍車路協同的。現階段小范圍的車路協同雖然有示范效應，但其實并沒有太大的落地意義，因為如果只是一輛車在一條街上享受車路協同服務，這并沒有讓整個交通發生變化。”倪凱指出。

此外，倪凱認為在這個商業閉環里，車廠以及向禾多科技這樣的自動駕駛公司也十分重要，因為這些企業才是摸索出車路協同應用落地方式、真正讓這項技術在應有端運轉起來的關鍵。即便如此，倪凱指出由于參與者眾，車路協同將需要花費比單車智能路線更長的時間才能形成真正有效的生產力。
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