前言：
自动驾驶从实现思路上来讲包括了“单车智能”和“车路协同”两种发展路径，伴随着近年来的资本寒冬以及成本问题，走在主流的“单车智能”遇冷，而另一派“车路协同”却在中国备受关注。除了在5G技术上有着领先优势，中国还有着更加强大的基建能力，这为基于“车路协同”的自动驾驶技术在中国的发展提供了独特的支持。不过中国是否能够依靠政策以及高投入，走出国家特色的自动驾驶发展之路，仍然是一个需要探讨的问题。
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本文转载自甲子光年，作者王学琛
“一个新的汽车时代呼之欲出。”2019年10月18日，工信部部长苗圩在世界智能网联汽车大会上说。
这是中国首个国家级智能网联汽车专业会议，云集了腾讯、华为、百度、滴滴、蔚来、北汽新能源、特斯拉、戴姆勒、小马智行、奥迪等多家企业。据预测，2020年中国智能网联汽车市场规模可达1000亿元以上。
刚刚过去的2019年，智能网联汽车风头正劲。
在2019年12月18举办的百度Apollo首届生态大会上，百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇明确提到了，“Apollo 走出了一条** ‘车路协同’双剑合璧，城市、科技企业和汽车企业三位一体的‘中国特色’自动驾驶发展道路。**”
车路协同（V2X，Vehicle to Everything）的火热背后，有以Waymo为代表的自动驾驶另一路径“单车智能”的遇冷——单车智能的核心问题是让车尽可能聪明。而2018年以来，伴随资本寒冬、自动驾驶车祸和激光雷达等核心部件成本难降及车规级进展受阻，此前主要以单车智能为主要路径的自动驾驶也是脚步落后于期待。
车路协同火热的另一个原因还在于——即将到来的5G。5G网络具有高传输速率、低时延、高可靠性等特点，被视为车联网和自动驾驶的完美搭配。
第三个深层原因则是百度李震宇道出的“天机”——城市。中国政府一贯对城市基建擅长且存在路径依赖，中国地方政府如火如荼的高科技竞争，共同推动了所谓“三位一体”的“特色道路”。
由此，过去两年里，基于5G的车路协同（V2X）参与者众，政企纷纷入局，巨头林立：
百度开源Apollo车路协同方案，针对复杂道路场景升级技术与服务；
阿里着眼于封闭路端，且在2018年云栖大会上宣布升级汽车战略，将车路协同视为未来二十年的战略方向；
腾讯则搭建基于边缘计算的5G车路协同开源平台；
华为更是在端到端全面发力车路协同解决方案，先后发布了C-V2X芯片、首款商用C-V2XRSU、Ocean Connect智能交通平台、移动数据中心MDC600。
可以说几乎所有“有钱的公司”都在此布局，更不用说更多细分赛道玩家——标准化算力芯片、感知硬件以及决策数据云平台供应商等。
除却巨头布局，从政策顶层设计至各个地方示范区，5G车联网的声势已扩散至各个行业。
一个直接的案例是，2018年9月，由高校、科研院所、通信与汽车制造企业、行业主管部门等47 个成员组成的“5G自动驾驶联盟”成立。而至2019年11月，联盟成员已增至141家，涵盖车企、通信、道路、互联网、新能源等多个行业企业和高校。
单车声势回落，V2X声势上升的同时，几个问题仍值得探讨：
在自动驾驶这种通用技术上，真有国家特色路线吗？
集中力量办大事的政策推动与高投入，可否左右技术本身的落地路径？
「甲子光年」接触了主机厂、产业链中创业公司、投资人、研究者等行业内各个相关方，听到了正反两种声音。
1. 车与路，谁是主导？
2019年12月30日，北京至张家口的京礼高速，正值隆冬，户外温度低达零下20°C，高速两侧是灰褐色的山，山脚下的积雪尚未融尽。
这般萧瑟场景中，却正在预演未来科技——全国首场基于车路协同的自动驾驶编队演示正在此进行。
演示路段从阪泉服务区开始，途径1公里平原路段、4个隧道及3公里高架桥，全程14公里。
密集的隧道与高架路段为演示带来不少难度，车队在经过桥隧路段时，光纤明暗迅速变化，定位信号不佳。但福田重卡与奥迪乘用车都顺利完成了L4级自动驾驶全程编队演示。
为其提供技术支持的是华为C-V2X车载终端T-Box及路侧感知终端摄像头、雷达，路侧单元RSU、边缘计算应用、C-V2X Server等，这些路旁装置犹如21世纪的“行道树”。
即将成为2022年冬奥会快速通道的京礼高速计划全线支持车路协同。首发建设公司延崇高速项目管理处总工程师杜贺军此前曾披露，这段高速的每个路灯杆都将安装5G基站以及车路数据交换和定位装置。
京礼高速只是以车路协同为重点的智慧交通试点之一。
2018年2月，交通运输部划定了九个智慧公路试点地区：北京、河北、吉林、江苏、浙江、福建、江西、河南以及广东。
宏伟愿景往往意味着不菲的造价。
一个案例是，2018年底开始建设的、囊括自动驾驶、智慧路网、车路协同的北京顺义北小营自动驾驶特色小镇的总建设用地面积达到了20万平方米，总投资约4.8亿元。
实际上，智慧道路背后的车路协同并非新概念，其十几年前就在欧美蹒跚起步，行业将其命名为V2X（Vehicle to Everything），即车与外界的信息交换。
单车智能与车路协同被视为实现自动驾驶的两条路径。“单车智能解决车辆和周围环境有序不碰撞的问题，而车路协同为交通行业的智能化过程，提供交通智能化的基础设施、道路及网络环境，二者都不可或缺。”光速中国助理合伙人杨陶告诉「甲子光年」。
从技术角度看，V2X包括DSRC（Dedicated Short Range Communications）与C-V2X技术（Cellular Vehicle to Everything）。DSRC技术在一开始就是基于低移动场景的Wi-Fi技术，难以支持高速移动场景。移动速度一旦提高，DSRC信号存在可靠性差、时延抖动较大的问题。
C-V2X基于蜂窝网络，专为高速移动应用设计。较于DSRC，基于蜂窝网络（即手机使用的网络）的C-V2X很大一部分优势在于其可以更为顺畅地向5G的过渡。
近两年V2X的火热则源于5G——5G低时延、大带宽、广连接的特质，可更好满足车路协同的条件。
中国通信基础设施的情况及政企参与被视为利好信号。专注于为智能驾驶提供感知与决策服务的觉非科技CEO李东旻向「甲子光年」介绍称，由于中国在5G技术方面的领先及政府的大力支持，5G或将成为中国智能汽车产业占据制高点的重要砝码。
基于5G和车路协同的自动驾驶包括三个部分：装载智能设备的汽车；搭载智能设备的道路；以及车和路的网络，包括通讯系统、云服务平台等。
中国移动研究院首席科学家陈维在2018年9月的演讲中提及5G将支持智能网联汽车核心系统的两个维度：
通过V2X将各种道路使用者连接协调，使汽车能够做精确预测；
对静态高精地图进行动态信息升级，提供汽车周边实时信息。
不过，基于5G的车路协同是否可以成为中国自动驾驶，尤其最受人关注的L4及以上完全自动驾驶落地的可行落地路径，当前仍存争议。
共识在于，V2X构建的智慧环境将是L4及以上完全自动驾驶的重要组成部分。分歧则在于，V2X可能起主导作用还是只是补充？
认为V2X可能占主导的声音是，单车智能的决策是基于自身信息的局部最优，强依赖于传感器硬件本身的性能和范围，而车路协同可综合考虑其他车辆与道路环境信息，决策是全局最优。
其中一个原因是单车智能难以处理corner case。阿里巴巴人工智能实验室首席科学家王刚在2018年云栖大会的演讲中提及，单车智能的感知基于自身传感器，存在盲区与死角，“越测试，心越慌”，而道路传感器可起到补充作用。
从数据处理角度来看，V2X可以对数据处理按时效性分类，形成单车传感器功能的延伸。李东旻认为，单车传感器可以处理每秒更新的数据，处理紧急状况，而实时交通状况等每分钟更新的数据、交通事故等每小时更新的数据及每月更新的道路数据，目前还得依靠路端设备和云端数据。而在未来，V2X在自动驾驶整个决策中的占比将提升并处主导位置。
而另一种更主流的声音认为，基于通信的V2X在实现最终的自动驾驶上无法替代单车智能，即它不是当下需要被解决的核心矛盾。
“通信可作为有益辅助，但本身并不能提供可靠依赖。”一名车联网领域研究者告诉「甲子光年」：“手机都有可能信号定位不准确，更可况对于汽车而言，首要是安全。”
云启资本董事总经理陈昱同样提及：“5G不会影响自动驾驶的主线，低时延的特性主要用于远程驾驶，即对车的监控以及应急处理。”
从欧美的发展来看，V2X在美国已发展多年，但并没有声势浩大。美国主要的路径依然是Waymo为代表的单车智能且已得到初步验证。
Waymo公布的数据显示，当下其车队保有 600 台自动驾驶汽车，已在25个城市累积了 1000 万英里的测试里程。就在1个多月前的2019年12月6日，Waymo又正式登陆苹果APP Store，可供凤凰城Waymo运行区的居民下载，这意味着2020年内，Waymo将获得更多实际运行数据。
2.位置决定脑袋？
反观“中国特色”的车路协同、双剑合璧和城市参与路径，目前仍多处于前期投入阶段。
例如前文提及的智慧交通试点中，北京、河北和广东确定为车路协同重点试点，目前京礼高速刚完工，其他所涉高速还停留在规划层面。而车路协同示范区也处于探索期，前文提及顺义北小营镇示范区，是国内第一个开放式5G商用智慧交通车路协同项目。
政策已准备，平台正在搭建，具体到落地，相比进展落后于期待的单车智能，5G+V2X也并不更简单，它不得不面对标准、建设成本等“阿喀琉斯之踵”。
一方面是V2X标准的建立与统一过程漫长。
尽管工信部于2018年底发文明确LTE-V2X技术所使用的通信频段，但通信标准只是一部分，行业整合道阻且长。
被称为“工业之王”的汽车产业已走过百年，价值链和资金周转周期长——一辆车需要3万多零件， OEM主机厂从整合各零部件供应商到综合开发与测试，项目周期至少两年。智慧城市的建设涉及到对汽车与车型平台的更新，真正统筹起来艰巨程度可想而知。在V2X尚未形成统一标准之前，单独一家或者几家厂商并不容易推动其落地。
此外，智能改造并非易事，意味着高昂的成本。
一条智慧的道路至少需要配备5G通信基站、路侧服务器和智能传感器等。以5G基站为例，因其传播距离短，每200-500米便需要布置一个基站。广汽研究院智能驾驶技术部负责人郭继舜告诉「甲子光年」，从目前实际情况来看，对于建设成本并没有清晰模式可以得知谁将为此买单。
也有声音谈及，5G的普及或将低于预期。
科技媒体The Information近日发布了关于2020年的预测，其中一条提出，5G的普及将低于预期。文中预测在美国，“无线运营商或将在未来一年里互相指责对方，并指责联邦政府未能兑现关于5G实现移动互联网更快速度的承诺。”
有汽车行业人士将V2X落地称之为“把大象装进冰箱需要几步”类似困境：理论上可行，只需打开冰箱、把大象装进去、关上冰箱，但实际上“该如何将大象装进冰箱”难以解决——交通系统盘根错节，涉及到不同相关方的配合与博弈，实现并不容易。
再往深看，V2X和单车智能派的不同判断与实践背后，是参与方在产业链中的不同位置。
“单车智能派”的兴起之地和最大阵营在硅谷——以自动驾驶公司Waymo、全球的出行公司Uber以及通用旗下Cruise 等行业先驱为代表。它们试图以一种颠覆式创新的方式，着眼于L4及以上自动驾驶。在中国，单车智能倡导者同样多为有硅谷背景的创业公司及投资人。
风景这边独好的5G+V2X，牵头者多为地方政府，参与者则包括通信企业、5G产业链上下游厂商、以及几头都占的整车厂和Tier 1等汽车工业玩家。（整车厂和Tier 1也在做渐进式的L2、L3的量产突破并布局L4级单车智能的前沿开发。）
仔细梳理2018年底以来的计划和项目，从顶层设计到各个地方的智能网联试点，基于5G的车路协同更多是政府主导的市政项目建设。
如2018年12月，国家工信部发布智能网联汽车产业发展行动计划，提出到2020年实现5G车路协同技术在部分场景下的商业化应用，支撑L3级别自动驾驶；2020年之后，中国要实现“人车路云”高度协同。
2019年3月，工信部部长苗圩在博鳌亚洲论坛上表态，工信部已经与交通运输部达成共识，将对中国道路加快进行数字化和智能化改造。
不少地方政府已将车路协同作为智慧交通关键战略：
2019年1月，重庆市政府与中国汽研、中国电信重庆公司、大唐移动签署协议，打造5G自动驾驶应用示范公共服务平台；
2019年2月，海南省无线电监督管理局、天津市工信局分别向中国铁塔海南分公司和天津马可尼信息技术有限公司颁发5905-5925MHz频段车联网试验频率使用许可；
2019年5月中旬，全国首个车联网先导区花落江苏无锡。工信部部长苗圩与江苏省省长吴政隆于2019年9月在无锡为此车联网先导区揭牌。
2019年9月，自然资源部、工信部与北京市启动车联网和自动驾驶地图应用试点。
2019年10月，世界智能网联汽车大会闭幕式上，北京顺义区正式发布智能网联汽车创新生态示范区发展规划，在100平方公里范围内打造5G车路协同示范区。
这一整套动作，与中国政府对新一代通信技术的巨大投入有关。
美国国防创新委员会（Defense Innovation Board）2019年4月发布了一份对比中美5G生态系统的报告，报告指出，在过去5年，中国在电信领域投入1800亿美元，基站数量达到美国的10倍。而包括Verizon和AT&T在内的美国公司由于负债累累，无力做出建设大量基站所需的巨额投资。
5G也是目前中国高科技的优势所在。觉非科技李东旻告诉「甲子光年」，车端智能所涉及的高性能AI处理器芯片、操作系统等核心技术都是高技术壁垒行业，中国企业并不占优势且难以短时间补足，而中国在5G技术上领先，从产业角度而言，中国大概率会因推动基础设施的建设升级从而带动车路协同发展。
作为未来基础设施更新的重要部分，对5G的投入不仅意味着通信换代本身，还意味着千亿级的市场、大量就业机会以及帮助中国在其他需要通信的领域占据先导地位。
这一过程中，两条路线都会涉及的送水人——通信设备厂商、网络运营商、高精地图厂商、激光雷达等传感器厂商有不小的机会，其实不管未来的路线如何摇摆，他们都能赚到自己的一杯羹。
3.非技术因素的“现实扭曲力”
最后，对不同路径的选择或侧重还引起我们的另一重思考：“集中力量办大事”的投入方式，在何种程度上，可以左右或加速新技术的落地进程？
华为首席战略架构师党文栓在2019年6月接受英国《金融时报》采访时表示，由于中国市场的规模和活力，中国将走在全球自动驾驶汽车行业的前列，“在转向网联汽车或自动驾驶汽车方面，中国汽车制造商动作更快。”
值得提及的是，即使对5G-V2X前景表示悲观的不少采访对象也提出，倘若有“举国之力”的高投入，中国也许会走出一条自己的路径。
在制造业领域，中国曾走过此路径。
韩国媒体Business Korea今年的一则报道中指出，中国通过较低的劳动力成本和大规模的研发投资缩短了制造业与其他国家之间的差距，同时这一优势已延伸至先进技术领域。
而同样也有声音提及高科技的特殊性，政策未必可以左右市场。
澳大利亚国家工程院外籍院士刘科在「甲子光年」举办的2019年APEC中小企业工商论坛平行论坛之一“科技产业融合趋势下的企业发展”论坛演讲中谈能源与汽车工业的未来时提及：“政府补贴科研可以，技术去靠市场选择。传统行业靠砸钱也许还行，高科技企业，错了的时候，你砸钱越多，亏得越多。”
成就和警示在于此一时彼一时。过去中国有后发优势，路径已有先行者采坑、试错，关键是铆足劲往前追；现在中国科技在部分领域也成了要自己“选路”的排头兵，这就多了很多不确定性——在牵动着整车厂，前装、后装零部件厂商，芯片，智能硬件，高精度地图等各玩家的自动驾驶这类系统工程上尤其如此。
创新往往是吃力不讨好的高成本活动，作为不得不选路的人，有三句箴言甚好：
犯大量的小错，犯小量的大错，不犯致命的错。
最快到达未来的方式不会改变：想、试、做，理性判断后找到那条路，哪怕它看起来艰难而无趣。
END.
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