自动驾驶PK战场 BAT谁能站先手

车路协同是一场马拉松。

新冠肺炎疫情爆发后，一位神秘的“快递小哥”穿梭在武汉街头，最终顺利将医疗物资运送至武汉第九医院——这是武汉智能配送第一单。而完成这次配送的是一款L4自动驾驶技术水平的智能机器人。

在病情较为严重的地区，无人驾驶技术进行的无人配送成为了取代人力的好方式。在2019年进入寒冬的自动驾驶技术，随之又一次成为了人们关注的焦点。

无人驾驶在无人物流方面有所突破的另一面是——在乘用车的自动驾驶技术领域，商业化已进入瓶颈期，一批企业在2019年难以为继，走向倒闭。部分业内人士开始考虑：如果L3、L4级别自动驾驶技术如果量产难度太大，是否有其他解决路线？如果聪明的车不能立刻进入人们的生活——“聪明的车”+“聪明的路”，能否可行？

在政策支持与驱动下，关于自动驾驶的“车路协同”技术路线引起更多关注和讨论。

智能车路协同系统即 IVICS (Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems)，简称车路协同系统，是智能交通系统（ITS）的最新发展方向。通过在车、路上搭载相关软硬件，可以进行车车、车路动态实时信息交互。

中国汽车工程学会名誉理事长付于武曾经谈道：“没有智慧城市，没有智慧交通，哪有智能汽车？”这也从侧面反映出了车路协同的重要意义，应该被当做自动驾驶继续发展的核心要素。

有业内分析认为：未来3-5年，将迎来车路协同的爆发。

无论是以华为为代表的ICT企业，还是以德赛西威、均胜电子为代表的汽车供应商，以及希迪智驾为代表的车路协同方案解决商，都在积极参与到这一赛道中。此外，BAT（百度、腾讯、阿里）则是最受关注的玩家。

百度凭借多年积累的朋友圈打造出了开源平台，希望通过开放平台提供技术框架支持；在数据上有优势的阿里，正在展开对路侧场景的探索；而同样打造开源平台的腾讯，希望成为“生态连接器”，正在进行道路信息化平台建设。

在下注未来出行之时，巨头们不愿错过任何机会。

百度：开源抢占注意力入口

“‘聪明的车+智能的路’将是实现自动驾驶的最优解。”百度副总裁兼智能驾驶事业群总经理李震宇如是说，而这也是当下Apollo发力的重要方向。百度方面认为，车路协同能够帮助单车智能在路测中遇到的54%的问题，减少62%的单车智能接管。

2016年，百度已开始布局V2X车路协同，并作为国家03专项《5G支持ICT融合自动驾驶的关键技术》（预计2018年结项）的牵头单位，展开相关研究。但直至2018年9月，百度才正式加入混战，推出首个车路协同开源方案。

近几年，“开源”是百度的高频词。无论是它的深度学习框架PaddlePaddle还是Apollo无人驾驶系统、百度小程序，都以开源这个关键词作为核心要义，其中当然也包括车路协同。百度希望以这种方式帮助获得更多开发者青睐，并建立自己的生态。

行业分析人士认为，在此过程中，百度作为信息入口崛起的平台希望继续掌握“原驾驶者”的注意力，争夺下一个时代入场券。对于百度而言，重要的不是谁来生产无人驾驶汽车。而是当这些业务伙伴推出无人车后，百度能够在第一时间获得注意力。

近几年，基于Apollo开放平台的四层开放技术框架，Apollo车路协同开源在软件、硬件、云端服务等层面增添或升级了车路协同相关模块。2019年12月，在一年一度的百度AI开发者大会上，李震宇再次重申了车路协同对自动驾驶技术和行业发展的重要意义。

制表人/亿欧汽车分析员 杨雅茹

为吸引更多企业参与其中，百度更是开放了车路协同平台：整体打包边缘智能和云端能力等服务，为Apollo平台开发者提供基础设施的能力底座，通过易调用的接口支撑智能信控、智能交通、自动驾驶、智能停车、智能货运、智能车联等不同行业应用场景。

百度车路协同在三大方向进行了集中发力，其中包括研发符合自动驾驶场景需求的路侧感知能力。此外，百度与通信芯片及设备厂商合作针对自动驾驶应用需求优化V2X通信传输通道，并不断加速融合车端自动驾驶系统中对于V2X路侧感知信息的使用。

截至目前，Apollo拥有北京、雄安、硅谷等多样地区场景以及乘用车、无人小巴、无人物流车等多种车型；在路侧感知传感器方案、路侧感知算法、车端感知融合算法、数据压缩与通信优化、V2X终端硬件及软件、V2X安全方面布局研发车路协同全栈技术；此外，Apollo在无人车队、开放道路无人车测试里程等系列场景也拥有一定的数据积累。

在车路协同这条路上，百度正在织下更大的网，朋友圈的范围也在不断扩大，这也将成为百度的先发优势。

阿里：打造场景优势

阿里则在打造“聪明的路”上进行更多尝试。

2018年9月20日的杭州云栖大会期间，阿里巴巴集团正式宣布升级汽车战略：由车向路延展，利用车路协同技术打造“智能高速公路”，这一战略将由AliOS联合阿里云、达摩院、高德、支付宝、千寻位置、斑马网络等共同完成，一同探索未来二十年的路。

为此，阿里巴巴达摩院与交通运输部公路科学研究院（以下简称公路院）签署战略合作，成立车路协同联合实验室。

制表人/亿欧汽车分析员 杨雅茹

2019年5月，阿里斥36亿元巨资入股千方科技（主业包括智慧交通和智能安防），双方计划围绕智能交通和边缘计算领域展开包括技术研发合作、市场推广合作及项目落地合作等展开多项合作，共同推进智能交通应用解决方案及“云+边+端”全链路解决方案落地实施。这再次印证了阿里对于智能交通以及车路协同领域的看重。

具体来看，阿里巴巴的车路协同战略主要计划从云控平台、智能感知基站、协同计算系统三个层面推进。在路侧端能够使用达摩院感知基站技术，AliOS负责构建车的感知与协同计算，云控平台则扮演着云端大脑这一角色。

驾驶舱内的天猫精灵车载语音助手/阿里官网

在阿里的规划中，车路协同的道路端核心构成部分是感知基站。即由多种传感器及高效运算单元组成，可以帮车辆进行路线规划和定位的车外大脑。目前，阿里已经同英特尔、大唐电信集团展开智能交通-车路协同领域的战略合作。基于双方的LTE-V2X通信技术及边缘计算能力，AliOS希望通过打造生态、引入更多应用场景，推进整个体系商业化和标准化落地。

由于阿里电商平台的身份，目前阿里主要优势集中在路端，其发展车路协同拥有菜鸟联盟场景、ET城市大脑等数据积累。

在封闭的路端场景中，阿里也比较具有优势。行业人士分析，从目前形势来看，阿里可能在货运物流行业能够最先落地自动驾驶，若针对车路协同进行深入研究，固定物流路线改造相对容易，使用率也比较高。借此，阿里未来或能大大降低边际成本。

腾讯：扮演“生态连接器”

近年来一直下注智能出行领域的腾讯，也已开始有所动作。

2019年5月，腾讯宣布将联合英特尔、诺基亚、中国联通、东软成立5G车路协同开源平台，目前已对车路协同和微服务框架进行开源。

离不开作为连接器的属性意义，腾讯此平台更像是应用和网络之间的连接器，通过释放5G网络潜能，连接人、车、路、云。腾讯无线运营部张云飞介绍，“当下，车企和路方投入了大量资源进行车路协同改造，但最终没有打通C端，未能实现信息流和业务流的整体闭环以及商业变现。现在道路的信息呈现碎片化趋势，通过这样的平台可以实现相关连接，助力道路信息化发展、道路朝智慧化发展。”

为方便合作用户使用，腾讯平台通过集成物理机、虚拟机、容器等多种方式，使用微服务，实现第三方应用服务的管理和海量节点管理问题，并且支持多种编程语言。此外，腾讯还提供了三种整合能力，包括用户界面的整合方式、接口整合方式，及开发框架整合方式。

此前，腾讯未来网络实验室专家俞一帆透露，腾讯5G车路协同开源平台针对边缘计算、车路协同业务本身特点提供了一系列模块，涵盖路侧边缘计算平台、软件系统与5G网络对接的流量控制，以CV2X消息集为核心的数据处理功能等。除此之外，该平台向上可支撑服务于交通行业相关的道路管理、交通管控等，向下可对接V2X等基础设施建设等。

截至目前，腾讯通过自研搭建了车路协同平台的一系列核心能力体系。在视觉感知领域，腾讯有专门的研发团队正在研究包括图像识别、多传感器融合、融合决策以及改装车辆在复杂环境中测试等多项关键能力；在车与车、车与路的通信之间，腾讯发力5G标准，建立了未来网络实验室，主要研究5G车路协同落地时会面临的共性问题；在落地方面，腾讯正在考虑加强边缘计算设备的部署，目前正在与多家合作伙伴联合建设边缘计算开源平台。

基于自身特点，腾讯打造出了一条更为适合自己的独特的道路，很好地将整个产业串联起来。

谁是“暂时领跑者”？

早就发力Apollo的百度，看起来是目前的“暂时领跑者”。先发优势下，百度看起来优势似乎更为明显，建立了生态圈，广泛进行开源合作。

百度车路协同解决方案展示/百度官网视频截图

截至目前，百度已经同数十家车企达成合作，与多个省市地区的城市展开了相关合作。在车路协同场景下，百度在无人车测试方法、场景构建、车联网、高精地图等方面已有建树，其在V2X非技术方面也早有布局。但在路端，百度仍有短板。

而在路端、运营场景等方面，则是阿里的优势。

与百度开放道路不同的是，阿里正在基于自身业务积累展开更多探索，在物流优势菜鸟联盟的支持下，阿里有可能针对封闭测试场景取得突破性发展。成熟的场景模式，有利于加速车路协同快速落地。

2016年底，阿里就开始展开了对于“互联网+交通运输”的探索。如今，达摩院也成为了阿里布局感知基站的重要抓手。另一方面，虽然已经在路侧展开探索，但道路与车辆协调配合带来多传感器融合和信号实时传输方面的难度较大，这也是阿里未来所要面对的。

一些业内人士曾对亿欧表示，对于车路协同如何推进，阿里内部似乎仍有犹豫。此外，受制于车路协同所面临的盈利问题，阿里的态度也更为谨慎。

相比较而言，腾讯的优势是理解用户。它也正通过构建包括基础设施、平台服务、业务应用三方面，搭建车路协同生态。与此同时，也有不少腾讯系智能网联技术企业参与到各地方的车路协同合作中。但对于腾讯而言，未来仍需提高核心竞争力并让外界感知到腾讯相关技术的优势。

车路协同的场景复杂、产业链冗长、产业范围广阔，这些都是行业发展前面的拦路虎。任何一家公司都不可能凭借一己之力搞定车路协同的软件、硬件、平台、施工、应用等一系列工作。有行业人士对亿欧汽车表示，随着产业发展，未来细分产业的机会依然存在，一些创业公司也有望从中分得一杯羹。

等风来

车路协同或许将进入快速发展期。

从大环境来看，中国在车路协同的探索中具有得天独厚的机会。据不完全统计，目前全国的示范区已经超过30个，包括上海、北京-河北、重庆、无锡（先导区）、杭州-桐乡、武汉、长春、广州、长沙、成都等10个国家级示范区。测试场景也在逐步从封闭走向开放、从单一走向多元、从城市走向高速。

行驶中的汽车/Unplash

亿欧智库曾经预测，2019年-2021年将进入车路协同产业发展导入期，尤其是道路升级将成为城市布局重点，以示范区为代表的布局将逐渐形成规模。

对于主机厂而言，车路协同从很大程度上降低了生产制造方面的难题。

大众汽车（中国）投资有限公司蔡纪勇曾经表示，只要车端具有L2级别的单车智能，即可实现高级别的车路协同的自动驾驶。而目前，诸多车企纷纷下注L3级、L4级自动驾驶，极大增加了研发成本，与汽车的硬件投入。

诸多行业人士似乎已经形成共识：车路协同将迎来集中爆发期，感知层面或最先迎来发展。但困难仍需解决。

首先，基础设施层面，由于车路协同依赖通信技术，通过远程控制来实现高级别自动驾驶必须依靠5G标准落地。而目前，道路系统是否能够跟5G标准落地，同步实现硬件对于自动驾驶的支持，还尚未可知。

其次，从车路网现状来看，现在各方面发展并不平衡。有专家提出，车路协同要进行系统性建设，才能将三方建设拉入正轨。

第三，标准仍缺位——这也将成为限制发展的重要因素。

道路上的车辆/Unplash

而对于企业而言，车路协同的商业模式成为重要讨论议题。