百度、阿里、蘑菇车联的车路协同简史：播种、沉寂、萌芽

编辑导语：自动驾驶行业发展至今，已经有不少玩家进入这一赛道，虽然自动驾驶的技术尚待完善，但玩家们在车路协同的发展道路上，已经取得了一定进展。本篇文章里，作者就对车路协同的发展做了总结梳理，一起来看一下。

落地，是2021年自动驾驶绕不开的第一关键词。

自谷歌的Waymo计划2009年启动以来，自动驾驶行业随即开始了至今已历时13年的长跑。在这场长跑途中，诸如蘑菇车联、小马智行、文远知行、图森未来等一众初创企业相继加入了这条前景广阔的赛道。

然而这条已经迈入第14个年头的赛道，在今天的乃至全球范围内，仍没有一个国家有法规政策允许其大规模商业化运行，整个赛道仍在给人们一份难以预估的期待。

对于当前自负盈亏难度仍旧极高的自动驾驶行业而言，如果说Waymo、Apollo等玩家背靠大树好乘凉，仍可以进行技术攀峰，那么小马智行、蘑菇车联们无疑需要迎接自我造血的宿命，面对资本的耐心，日历每翻一页，这个需求就显得更加迫切。

也因此，在今天各方面瓶颈开始凸显的自动驾驶赛道内，资本们已经听够了单纯的车端技术故事，这也已然不再是唯一生产力。

在自动驾驶落地命题上，谁将为行业带来新的柳暗花明？多年辗转，问题似乎回到了原点。

一、马斯克的自信与不自信

“在特斯拉，我觉得我们已经非常接近L5级自动驾驶了。我有信心，我们将在今年完成开发L5级别的基本功能。”

早在2020年7月9日的世界人工智能大会云端峰会上，马斯克就表达了自己对特斯拉自动驾驶技术的绝对自信。

然而直到今天，真正能够大规模商业化实现完全L5级别自动驾驶技术的企业也无从可循。马斯克首先是给这番个人自信，加上些许“生不逢时”的脚注：

“L5级别自动驾驶的安全性需要达到要求的两倍，三倍，五倍，还是十倍？需要99.99%安全性还是99.99999%？您想要几个9？”马斯克的灵魂拷问里，体现出的正是行业在落地问题上日渐突出的矛盾。

“安全、法规其实就是自动驾驶落地的一个简易循环架构，这两个部分相互牵制很长一段时间都得不到一个正向循环。”自动驾驶业内人士梁斌（化名）向我们表示。

“法规给自动驾驶放权需要其安全性达到一个程度，但这个程度具体怎么量化？就得有放权后的大量测试才能得出，更不用提现如今不少地方的小范围路测还频频发生事故。”

诚然，自动驾驶行业所要遵循的第一要义是安全，但当我们在谈论自动驾驶安全时，我们究竟在谈论什么？马斯克认为，“实现自动驾驶L5目前不存在底层的根本性的挑战，但是有很多细节问题。我们面临的挑战就是要解决所有这些小问题，然后整合系统，持续解决这些长尾问题。”

在马斯克眼中，L5技术（无人驾驶）不存在“底层的根本性的挑战”，而是需要解决“小问题”，然而这些小问题真的那么好解决吗？

“自动驾驶的核心技术是基于感知、决策、执行三个步骤来构建。”一位自动驾驶测试工程师向我们表示。

互联网江湖认为，当前自动驾驶所面临的的安全“小问题”主要体现在两个方面，一是感知问题，二是认知问题。自动驾驶汽车的一切执行层动作几乎都要基于汽车的“感官感知”与“大脑认知决策”来进行，也因此，“感官与大脑”的问题是当前行业技术攀峰时面前最大的拦路虎。

我们分别来看，感知问题，也就是汽车的眼睛能否看到物体。

最大的挑战“鬼探头”现象是一个经典例子，比如对一辆高速行驶的自动驾驶汽车而言，侧方前车挡住的盲区突然窜出一个物体，由于惯性的客观存在，即使能够在最后看到物体，系统无论是做出急刹还是继续行驶决策，都很难避免事故发生。

再来看认知问题，形象地来说也就是教汽车认知物体。

就像是在我国，曾有过一辆特斯拉电动汽车误把前车排气管挂的红绳认作路障，这其实就是自动驶汽车所要解决的无穷无尽认知问题的一个缩影，也许在下一次OTA后这个问题就能轻易解决，但诸如此类的特殊认知问题还有多少？其实是非常难以量化的。

从这两个问题中我们不难发现，如果单纯地将智能化武装到汽车上，也许认知问题可以依靠像是拥有庞大车队的特斯拉来慢慢“教学”，但解决感知问题则很难，毕竟汽车的感知设备在解决诸如“鬼探头”这样的问题时，难免存在视觉盲区。

因此，相较于单纯地打造一台自动驾驶汽车，不少企业已经在开辟一条全新路线，即通过车、路、云等多端联合的方式为自动驾驶汽车“开天眼”，为自动驾驶汽车提供更多的感知冗余，这条路线就是车路协同。

那么车路协同当前都有哪些企业在做？又能解决多少马斯克的“不自信”？我们不妨进一步分析。

二、车路协同，一场尚未白热化的战争

车路协同其实也并非一个新鲜事物，最早可以追溯到上世纪90年代，在当时的欧美日等国家就已经被提出，“十二五”期间，我国科技部也立项了“智能车路协同关键技术研究”。

不过在之后的很长一段时间里，车路协同都未得到长足发展，直到我国互联网巨头的相继入局。

1. 播种与沉寂

从2017年开始，阿里云就在杭州绕城高速中提供了视觉AI识别技术，在18年的云栖大会上，阿里也宣布升级汽车战略，由车向路延展，利用车路协同技术打造“智慧高速”。

作为国内自动驾驶行业的领军者之一，2018年9月，百度也正式宣布了将打造车路协同开源方案。时至今日，据媒体报道，基于ACE智能交通引擎，百度已在近二十个城市开展落地实践。

百度早在18年就开始着手布局车路协同，实为意料之外情理之中，面对汽车工业的变革浪潮，百度几乎是在全领域重仓押注，以Apollo为中心，百度当前已经围绕自动驾驶构建了Robotaxi、MiniBus、车路协同、小度车载OS、智慧矿山等一系列的生态化解决方案。

另一边的阿里虽然在自动驾驶领域布局没有百度那般多元化，但超前布局“智慧高速”其实同样有迹可循。电商业务作为阿里的大本营，阿里系的“三通一达”干线物流运输在其中起着不言而喻的作用。通过打造“智慧高速”，将会给到其物流运输能力领跑行业的先发优势。

虽然车路协同看似前景无限，巨头们的布局也让赛道开始升温，但梁斌向我们直言，“车路协同在智慧高速方面其实有过很多尝试与合作，但前些年经常是测试过后就不了了之了，真正把一个测试合作做到落地的其实并不多。”

为何车路协同在此前并没有太多地为自动驾驶落地提供助力？

在互联网江湖看来，其实谈车路协就绕不开单车智能，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。

基于这样一个认知，我们不难发现，当车路协同离开了单车智能，也就自然无法发挥其独特势能。

小马智行CTO楼天城曾做过一个生动的类比，“单车智能是军队中每个士兵的能力都很强，车路协同更多是军队指挥系统，两者相互促进，并不矛盾。”

在18、19年的时候，自动驾驶的行业导向仍倾向在技术攀峰，囿于传感器成本高昂、企业间数据资产军备竞赛等现象客观存在，单车智能技术仍有着一定的进步空间，在这一特定时期内，士兵们连枪都还使不利索，军队的指挥系统自然无的放矢。

2. 萌芽前夜

2021年，不少赛道内企业都相继开展了落地化的初尝试，在互联网江湖看来，围绕自动驾驶落地这一首要任务，2021年有两个关键信息值得抓取：

一是合作成为赛道内一个全新共识，去年年末，文远知行与广汽集团、如祺出行；Momenta与上汽集团、享道出行相继建立了铁三角的合作模式。今年年初，国外自动驾驶芯片厂商Mobileye也与极氪开展合作，计划在2024年向C端投产L4级自动驾驶汽车。

另一个就是车路协同路线开始生长出真正意义上的萌芽，去年5月，百度发布了在车路协同领域的最新技术路线“Apollo Air计划”，在没有车端传感器，仅借助路端智能化技术的模式下赋能自动驾驶，并与清华大学联合发布了全球首份车路协同技术创新白皮书。

除此之外，还有一个颇让人意外的消息，作为一家初创型企业，专注于车路协同的蘑菇车联在2021年收获了总计金额超10亿元的订单。

天眼查APP显示，成立于2018年1月5日的蘑菇车联，是一家自动驾驶全栈技术与运营服务提供商，顺丰、京东以及腾讯都对其进行过相应的投资。

今年9月，蘑菇车联创始人兼CEO朱磊在一场播客访谈中解释，“我们做的事情其实很简单，就是一套技术体系加一套运营体系。”

相较于大多数自动驾驶初创企业以技术为核心，不难发现，蘑菇车联在布局自动驾驶全栈技术，也就是技术攀峰之外，运营服务在其业务板块中也有着非常重要的地位。

值得一提的是，蘑菇车联在2021年获得的超10亿订单，与车辆协同有着密集的关联性，就比如今年3月与9月蘑菇车联分别与衡阳和鹤壁政府签署的战略合作协议，两个项目总投资加起来高达约8亿元。

互联网江湖认为，蘑菇车联之所以能够在2021年得到金额可观的订单，大致有两个原因：

首先，单车智能在技术层面已经达到了一个规模化成熟的阶段，车路协同能够开始产生价值，这一点无需再多赘述。

另一方面，当前车路协同还仍未到达企业与企业之间博弈的阶段，放眼世界，当前尤以中美布局自动驾驶的企业最多且走得最远，我国当前基建能力领先世界的大环境，也是相较于美国能够率先孕育出车路协同玩家的一个重要因素。

毕竟车路协同想要落地，必然需要牵扯到公路基建乃至整个城市的未来规划，这就离不开政府所能提供的大量支持。

虽然从蘑菇车联的2021，我们能够看到车路协同路线已经能够从一家初创企业得到大量斩获，但梁斌也向我们指出：

“单车智能是一个聚合式打法，一个企业，一个项目，集中火力猛攻。车路协同则不仅是要有单车智能作为底层支撑，还需要庞大的产业协同。”

“比如政府深度介入打造更聪明的路，电信运营商、云服务供应商等部位协同，未来真正落地了，还需要面对大规模的路端设备运营维护等一系列问题。”

总的来看，当前仍处在萌芽期的车路协同似乎给了我们一个未来可期，道阻且长的印象，但是从百度、阿里的相继布局，赛道内初创玩家也能够开始斩获大量订单，不难发现，到了今天，车路协同已经不再是人们对未来自动驾驶的一个简单构想。

三、写在最后

旧历年关将至，这是一个各行各业复盘过去一年，展望未来一年的时候。

2019年，比亚迪王传福曾言，“在汽车工业的变革过程中，电动化只是上半场，智能化才是下半场，是真正的大仗、真正的大变革。”

诚如其极具战略眼光的预测，当我们回顾2021年的汽车行业时，已经鲜有人继续关注蔚小理们能否走出产能地狱，而是把更多期待放在了他们要推出的能够搭载更密集先进技术的新车上。

这样的行业注意力更迭，在自动驾驶领域同样应验，2021年，人们已不再纠结究竟是纯视觉路线还是多感知设备路线才是行业终局，技术上的黑猫白猫云云，能加速自动驾驶落地，那就是好猫。

我们无法用线性思维来预估自动驾驶究竟何时才能飞入寻常百姓家，但可以肯定的是，从技术攀峰到落地诉求空前，从单车智能到车路云一体的解决方案开始有所斩获，自动驾驶行业的2021，并没有因为技术瓶颈凸显而停滞不前。

自动驾驶这艘船还要漂泊多久才能靠岸？回顾2021，也许答案已经离我们又近了一步。

作者

刘志刚，微信公众号：互联网江湖（ID：VIPIT1）。资深媒体人，36氪/钛媒体等多家专栏特约撰稿人，TMT领域深度报道。

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