在一個(gè)月前的6月4日，工信部公布9家車企入圍智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入、試點(diǎn)聯(lián)合體，在部分城市放開乘用車L3級城市路測和L4級的Robotaxi商業(yè)化運(yùn)營嘗試（詳見《9家車企入圍智能網(wǎng)聯(lián)汽車準(zhǔn)入、試點(diǎn)聯(lián)合體》）

幾乎整整一個(gè)月后，昨天，（7月3日），工信部等五部門正式公布了“車路云一體化”首批試點(diǎn)城市名單，北京、上海、重慶、鄂爾多斯、沈陽、長春、南京、蘇州、無錫、杭州、合肥、福州、濟(jì)南、武漢、十堰、長沙、廣州、深圳、海南、成都等20個(gè)城市入選。

單車智能與車路協(xié)同在一個(gè)特定的歷史節(jié)點(diǎn)再次被放到一起審視。

相比五年前的2019年，中國汽車工業(yè)協(xié)會常務(wù)副會長兼秘書長付炳鋒在上海嘉定舉辦的第11屆中國汽車論壇上表示：汽車信息安全已擺到了決策者的桌前，智能汽車的技術(shù)路線即將納入統(tǒng)一管理，車路協(xié)同被視為自動駕駛的中國方案（詳見《單車智能走向盡頭？國家智能汽車監(jiān)管平臺漸行漸近》）。

今天單車智能隨著一方面算力大幅提升，同時(shí)激光雷達(dá)等傳感器成本下降，在中國市場，高階智駕正成為頭部智能汽車品牌的標(biāo)配，對車路協(xié)同數(shù)據(jù)的需求正直線下降。

車路協(xié)同做為中國自動駕駛的中國方案正受到越來越多的懷疑。

從當(dāng)前的歷史節(jié)點(diǎn)來看，車路云一體化發(fā)展的緊迫感和焦慮感比以往都要具像化地強(qiáng)烈。

為什么說緊迫？因?yàn)閺陌l(fā)布試點(diǎn)通知到正式官宣名單，整個(gè)時(shí)間不足6個(gè)月。

今年1月17日，五部門聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)工作的通知》（以下簡稱《通知》），至昨日首批試點(diǎn)城市名單正式公布。五部門協(xié)同30余個(gè)城市便完成了試點(diǎn)方案申報(bào)、匯總審核、專家評審等多項(xiàng)工作。

整體解讀來看，此次入選的20個(gè)試點(diǎn)城市，五部門聯(lián)合想向外界傳達(dá)之意為，此名單共呈現(xiàn)三大共性特點(diǎn)： 

一是：多數(shù)入選城市具有“雙智”試點(diǎn)和示范區(qū)的基礎(chǔ)，“底子”更好。

畢竟，北京、上海、廣州、武漢、合肥、濟(jì)南等12個(gè)雙智試點(diǎn)城市，在政策保障體系支撐、智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、場景示范應(yīng)用等方面積累了豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和成果，后續(xù)升級改造時(shí)的投入成本將更低。

二是：入選城市普遍具有良好的汽車產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)，包括北京、上海、廣州、武漢、重慶、長春、沈陽、十堰等地均是我國重要的汽車產(chǎn)業(yè)基地，對推動汽車產(chǎn)業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的積極性較高。

因?yàn)?，深圳、海南、杭州、無錫等地在智能網(wǎng)聯(lián)汽車領(lǐng)域發(fā)展較快，在政策突破、產(chǎn)業(yè)聚集等方面具備一定優(yōu)勢，可以為“車路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)提供有力的政策和產(chǎn)業(yè)支撐。

三是：入選城市對智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展重視程度更高，投入決心更加明顯。與部分城市、企業(yè)的觀望態(tài)度不同，入選城市對“車路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)有著明確的目標(biāo)和發(fā)展規(guī)劃，多數(shù)城市已建立跨部門協(xié)同工作組織機(jī)制，形成了由市政府領(lǐng)導(dǎo)、各部門分工協(xié)作、共同參與的工作專班，跨部門、跨領(lǐng)域統(tǒng)籌推進(jìn)“車路云一體化”相關(guān)工作。

名單對海南省做了重點(diǎn)描述：海南省突破當(dāng)前國內(nèi)以單一城市或市轄區(qū)為單位創(chuàng)建國家級應(yīng)用試點(diǎn)、先導(dǎo)區(qū)的模式，以“全省一盤棋、全島同城化”的理念開展省級示范。

看完這份名單，你或許對車路協(xié)同和單車智能是共生關(guān)系還是一場零和博弈關(guān)系感到更為好奇。

爭議多年之后的今天，兩者到底存不存在一種勝負(fù)關(guān)系？

這是市場經(jīng)濟(jì)的自由選擇還是一場帶有計(jì)劃經(jīng)濟(jì)色彩的頂層設(shè)計(jì)？

不過，在這份車路云一體化首批試點(diǎn)城市名單發(fā)布之前，特斯拉創(chuàng)始人兼CEO埃隆·馬斯克突然乘飛機(jī)抵達(dá)北京，隨即傳出特斯拉FSD即將進(jìn)入國內(nèi)市場的消息。

當(dāng)天，中國汽車工業(yè)協(xié)會、國家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)急技術(shù)處理協(xié)調(diào)中心就發(fā)布了《關(guān)于汽車數(shù)據(jù)處理4項(xiàng)安全要求檢測情況的通報(bào)（第一批）》，通報(bào)顯示，特斯拉通過了中國汽車數(shù)據(jù)安全4項(xiàng)全部要求。

截止目前，中國車主可以使用的是特斯拉的輔助駕駛Autopilot功能，可在高速路上開啟。但FSD是更自主的輔助駕駛功能，可用于城市公共道路，包括自動停車、自動變道和交通導(dǎo)航。

但據(jù)上觀新聞報(bào)道，上海臨港新片區(qū)管委會數(shù)據(jù)處處長陸森透露，南匯新城正推動10輛特斯拉車輛開展全自動駕駛（FSD）落地試點(diǎn)，隨后智駕網(wǎng)向臨港相關(guān)人士也確認(rèn)了這一消息，據(jù)稱年內(nèi)就有可能落地。

而倘若特斯拉FSD這次進(jìn)入中國，對單車智能和車路協(xié)同兩種重大分野的模式又會迎來新一輪審判。

那么，今日這份五部門聯(lián)合發(fā)布的名單意義又在哪里？

01.

專家認(rèn)為非兩條獨(dú)立的技術(shù)路線

無論是單車智能還是車路協(xié)同，L3級以上功能面臨的核心問題都是技術(shù)成熟度。

單車智能和車路協(xié)同主要的參考依據(jù)是感知和處理主要依賴于邊緣計(jì)算還是云計(jì)算，根據(jù)這個(gè)分為兩類：

主要依賴于單車感知和處理的邊緣計(jì)算，單車自主決策，屬于單車智能。

主要依賴于路段以及環(huán)境設(shè)施感知和處理的云計(jì)算，路端給出信號，車端以路端信號為主要決策參考，屬于車路協(xié)同。

中國工程院院士、清華大學(xué)車輛與運(yùn)載學(xué)院教授、中國汽車工程學(xué)會理事長李駿在第十一屆國際智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)年會（CICV 2024）上表示，目前自動駕駛兩條技術(shù)路徑——單車智能和車路云一體化并不是兩條獨(dú)立的技術(shù)路線，而是具有相互促進(jìn)的作用。

長期以來，以特斯拉為代表的企業(yè)在單車智能方面處于領(lǐng)先地位，而車路云被業(yè)內(nèi)視為自動駕駛的中國方案。

對于單車智能與車路云一體化存在的“角力”關(guān)系，多位業(yè)內(nèi)人士向智駕網(wǎng)表示：“單車智能重點(diǎn)發(fā)展車端，而車路協(xié)同重點(diǎn)發(fā)展車側(cè)和路側(cè)的數(shù)據(jù)融合，將單車智能和車路協(xié)同兩端的東西結(jié)合起來。”

因此這兩者協(xié)同前進(jìn)是非常有必要的。

兩者的互補(bǔ)優(yōu)點(diǎn)分別在于：

單車智能更依賴人工算法和高端的芯片做決策，這兩個(gè)領(lǐng)域都是美國科技企業(yè)的核心優(yōu)勢，因此以特斯拉為代表的美國科技企業(yè)都選擇了這一流派。

單車智能擅長的是解決車路協(xié)同“規(guī)?；蜕虡I(yè)化”瓶頸問題。

而車路協(xié)同更依賴于道路的基礎(chǔ)設(shè)施，比如5G基站、衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)、道路上架設(shè)的傳感器和邊緣計(jì)算等設(shè)備，這些都屬于新基建。

所以車路協(xié)同可以助力單車智能解決“長尾問題”以及廣域的交通信息交互需求（例如幾公里外的橋梁坍塌等信息），彌補(bǔ)單車的局限性，拓展自動駕駛的運(yùn)行設(shè)計(jì)域（ODD）。

按照《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》的定義，智能網(wǎng)聯(lián)汽車需要進(jìn)行環(huán)境感知、決策、控制、執(zhí)行，才能實(shí)現(xiàn)無人駕駛。在環(huán)境感知的過程中，牽扯到單車智能和車路協(xié)同的選擇。

單車智能感受到的是相對近距離的信息，而車路協(xié)同可以實(shí)現(xiàn)超視距的感知。如果單車智能相當(dāng)于一個(gè)不依靠工具而憑借個(gè)人經(jīng)驗(yàn)上路的人，那么車路協(xié)同就是在個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上加上工具的支持，以獲得更多信息。通過車路協(xié)同可以節(jié)省大量人力、降低單車成本，有利于最終實(shí)現(xiàn)無人駕駛。

當(dāng)然，在協(xié)同發(fā)展的過程中，這需要各方做好自己份內(nèi)的事情包括但不限于：

車企必須做好應(yīng)用功能的開發(fā)；智能駕駛技術(shù)供應(yīng)商則應(yīng)該提升單車傳感器、控制器性能和可靠性，推進(jìn)技術(shù)迭代升級；

網(wǎng)聯(lián)服務(wù)供應(yīng)商要做好網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和運(yùn)營服務(wù)；交通系統(tǒng)建設(shè)方要做好硬件基礎(chǔ)設(shè)施的投入和商業(yè)模式的建立；

政府要發(fā)揮好牽頭作用。

02.

打破單車智能高成本的悖論

在固有認(rèn)知里，具備高階智駕能力的車型若僅依賴于單車智能，則必須進(jìn)行包括激光雷達(dá)、攝像機(jī)、毫米波雷達(dá)等多傳感器感知信息的融合，并對決策控制算法精度提出了非常高的要求，因此，其高昂的硬件和軟件成本導(dǎo)致高階智駕的汽車難以大規(guī)模民用化。

但隨著目前激光雷達(dá)下探至千元級別，單車智能正趨近實(shí)現(xiàn)L3及以上自動駕駛功能。

高精度地圖也是實(shí)現(xiàn)L3+自動駕駛系統(tǒng)不可或缺的技術(shù)底座。

對于L3級自動駕駛，傳統(tǒng)的靜態(tài)地圖已不再適用，需要靜態(tài)與動態(tài)交通信息結(jié)合的高精度地圖數(shù)據(jù)，需求數(shù)據(jù)精度也提升至20-50cm。

而L4級自動駕駛則需要精度更高的激光點(diǎn)云輔助分析，可將數(shù)據(jù)精度提升至10-30cm。

高精地圖也被視為是支撐整個(gè)車路協(xié)同的底層架構(gòu)之一。

車路協(xié)同里很重要的一項(xiàng)能力就在邊緣側(cè)，邊緣側(cè)的設(shè)備要具備感知、計(jì)算、存儲、分發(fā)、決策、分析等邊緣計(jì)算能力，這些能力對空間融合、空間基準(zhǔn)的要求非常之高。

而高精地圖能夠滿足地圖匹配、輔助環(huán)境感知、路徑規(guī)劃等多種需求，所以一直被視為是實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同的底層支撐技術(shù)。

但是，所謂用車路協(xié)同和高精地圖方案都只是特定場景的解決方案，不會是大規(guī)模鋪設(shè)的乘用車方案。

國內(nèi)某頭部地圖廠商曾表示：“原來依靠車路協(xié)同的時(shí)候，導(dǎo)航的數(shù)據(jù)提供都是車路協(xié)同來提供，包括紅綠燈變燈時(shí)間、何時(shí)臨時(shí)管制燈信息。但現(xiàn)在單車智能通過我們自己的大數(shù)據(jù)預(yù)測就可以做到這些功能，并不需要第三方來提供數(shù)據(jù)。”

那么有人會問，若完全依賴單車智能，corner case是不是將更難以得到解決？

這個(gè)說法如果放在端到端、生成式AI尚未興起之前，或許是為車路協(xié)同辯證最好的武器。

但大模型加速上車、各類新技術(shù)的智能涌現(xiàn)、端到端的方案炸起，自動駕駛水平當(dāng)下有了明顯飛躍。

特斯拉 FSD V12 通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工編程的 C++控制代碼由30萬行縮減到了3000行。

元戎啟行曾做過統(tǒng)計(jì)，如果手動處理case，一位工程師一天只能處理10 多個(gè)，但端到端模型可以用AI的方式去解決問題，系統(tǒng)性學(xué)習(xí)老司機(jī)。

那些端到端「反常識」的優(yōu)點(diǎn)，就是在為車企降本增效。

這怎么不算破解了單車智能和車路云的無限游戲？

今年1月，工業(yè)和信息化部、公安部、自然資源部等五部委印發(fā)《關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)工作的通知》，應(yīng)用試點(diǎn)以城市為主體自愿申報(bào)，試點(diǎn)期為2024-2026年。

在清華大學(xué)自動化系系統(tǒng)工程研究所教授、博士生導(dǎo)師姚丹亞看來，先導(dǎo)區(qū)的試點(diǎn)示范把汽車、交通、通訊等多領(lǐng)域整合起來，將智能輔助駕駛與交通管理、城市基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)合起來，實(shí)際上是在幫助未來實(shí)現(xiàn)智能駕駛上路“排雷”。

事實(shí)上，自2016年以來，我國陸續(xù)出臺了一系列政策并實(shí)施多個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目，推進(jìn)車路協(xié)同發(fā)展從未停過。但由于車路協(xié)同系統(tǒng)復(fù)雜性高、路側(cè)設(shè)施覆蓋率低且分布較散、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等原因，導(dǎo)致車路協(xié)同效果難以顯現(xiàn)。

不過從這次全國試點(diǎn)城市申報(bào)和建設(shè)規(guī)模來看，都是城市級別，不同以往示范區(qū)那樣小規(guī)模。

此次名單中對這20個(gè)試點(diǎn)城市的總投資預(yù)計(jì)在800到1000億左右。

這會打破一直以來政策熱、市場冷的局面嗎？

畢竟，車路云融合強(qiáng)調(diào)協(xié)同，前提條件是一定要從政府層面推動。

車云試點(diǎn)申報(bào)對應(yīng)的資金主要來自國家專項(xiàng)債或超長期國債，地方財(cái)政和企業(yè)也會出資建設(shè)。地方政府會有一定比例的配資，但主要依靠國家專項(xiàng)債。

但據(jù)聯(lián)合早報(bào)報(bào)道，我國今年1-5月財(cái)政收入下降2.8%，其中稅收收入同比下降5.1%，非稅收入同比增長10.3%。聯(lián)合早報(bào)在文中對該數(shù)據(jù)的分析觀點(diǎn)總結(jié)為：顯示需求疲軟拖累中國經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。

財(cái)政收入的減少一定程度上意味著車路云的發(fā)展受到限制，政府因此會減少對車路云企業(yè)的扶持和簽單概率。

某業(yè)內(nèi)知名“車路云一體化”自動駕駛系統(tǒng)的企業(yè)在四年前曾向智駕網(wǎng)透露，如果對道路進(jìn)行智能化改造，一公里大概需要200多萬元人民幣。

判斷200多萬元的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高不高，需要拿來和高速公路的建設(shè)成本做比例運(yùn)算。

通常而言一條標(biāo)準(zhǔn)的雙向4車道高速公路，每公里造價(jià)起步在3000萬元左右。因此，200多萬元幾乎占到傳統(tǒng)基建10%的成本，不可謂不高。

中國工程院院士、清華大學(xué)教授、中國汽車工程學(xué)會副理事長、國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車創(chuàng)新中心首席科學(xué)家李克強(qiáng)在CICV上，對當(dāng)前業(yè)界對車路云一體化方案的三點(diǎn)誤解給出了回答。

其中一項(xiàng)是對信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)成本高，網(wǎng)聯(lián)行駛難以大范圍部署推廣的誤解做出了澄清：傳統(tǒng)道路擴(kuò)建受限，通過新技術(shù)賦能，以小于傳統(tǒng)基建1%的成本，可有效實(shí)現(xiàn)交通擴(kuò)容。同時(shí)通過車路云一體化，將部分感知、算力移至路側(cè)和云端，將避免車端配置過度堆積，實(shí)現(xiàn)大系統(tǒng)成本總體最優(yōu)。

1%和10%之間的成本差距，很難說沒有在為車路云做辯護(hù)。

據(jù)一位早期成立于硅谷、現(xiàn)扎根上海的某智駕廠商CTO看來：“隨著外資、美元基金大量撤入中國之后，很多投資機(jī)構(gòu)都變成國資背景的，有很多地方政府加國資背景為主的基金在投車路協(xié)同，他們是無法接受車路協(xié)同在三年之后還看不到收益的，尤其是現(xiàn)在的市場狀況。”

這并非偏見，車路云一體化能不能用起來，是決定未來能否實(shí)現(xiàn)商業(yè)化閉環(huán)的關(guān)鍵。

蘑菇車聯(lián)CTO郭杏榮在不久前的CICV 論壇上表示，要進(jìn)一步提高車路云一體化的規(guī)模化應(yīng)用。

他指出，當(dāng)前車路云一體化的應(yīng)用僅限于智能網(wǎng)聯(lián)汽車和部分試點(diǎn)城市，2023年5G和C-V2X前裝搭載量僅為170萬輛和30萬輛，應(yīng)用規(guī)模不足導(dǎo)致公眾感知不夠，其商業(yè)價(jià)值尚未顯現(xiàn)。

除了上述講到的感知、通訊、集成等技術(shù)難點(diǎn)外，當(dāng)前車路協(xié)同試點(diǎn)最大的難點(diǎn)是商業(yè)模式。

無論是通訊計(jì)算的部署、上車輛、還是道路部署，規(guī)模和體量是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。而規(guī)?；癄恳鰜淼牧硪粋€(gè)問題是：誰來投資、誰來運(yùn)營；以及路端基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)、維保誰又來掏錢等經(jīng)濟(jì)問題。

李克強(qiáng)院士對于車路協(xié)同路線在今年提出了8類可商業(yè)化落地場景：車路云一體化公交系統(tǒng)、智能環(huán)衛(wèi)系統(tǒng)、無人送貨車、網(wǎng)聯(lián)式智能駕駛乘用車、無人出租車（Robotaxi）、智慧礦山、干線物流和數(shù)據(jù)閉環(huán)與數(shù)據(jù)增值。

在這8大場景中，乘用車排在了第四位，最直觀的應(yīng)用場景像公交系統(tǒng)，環(huán)節(jié)系統(tǒng)都屬于市政公共服務(wù)以及物流體系。

也就是說，車路協(xié)同正與單車智能分道揚(yáng)鑣，二者不再是替代關(guān)系。

正如亞當(dāng)·斯密在《國富論》中寫到的，“在一切改良中，以交通運(yùn)輸?shù)母牧甲顬橛行А薄?/p>

自動駕駛的發(fā)展道路注定不會平坦，存在著諸如倫理、道德、價(jià)值等方面的問題，也存在著諸如芯片、標(biāo)準(zhǔn)、網(wǎng)絡(luò)安全等方面的難題亟待解決，但正是因?yàn)橛袉栴}要解決，才會有更多進(jìn)步與發(fā)展。