之前曾有人给自动驾驶提出过一个构想，可修建一条专门开自动驾驶汽车的高速公路，这条封闭式的高速路上可设置各种信号基站，一切设计都基于自动驾驶汽车的需求，以最大限度测试自动驾驶技术，推动研发。这个构想最终当然没有实现，因为并不经济，也不符合研发规律。不过近日，阿里巴巴与交通部公路科学研究院共同成立了车路协同联合实验室，探索自动驾驶和道路智能化解决方案。而今日，百度也宣布了Apollo车路协同方案正式开源，成为全球首个在车路协同领域内进行开源的企业。Apollo开放平台将从车端的开源，升级为“车端”与“路侧”的全面开源。车路协同的问题被两家互联网公司搬上了台面。
发展无人驾驶没有迂回路径
当前主流的自动驾驶研发方向，似乎都将重点放在单车智能方面，也就是车端的自动驾驶技术研发上，谷歌、uber、百度、通用、福特等大厂都是这个方向。因为全球的公路里程是个天文数字，其中仅中国就有公路里程约477万公里，其中高速公路约13万公里左右，位居世界第一。一项技术的普惠性是建立在通用性基础上，在自动驾驶技术被广泛接受之际需要考虑一个问题，到底是让这项技术去与庞大的公路网络系统进行衔接，还是让庞大的基础设施对自动驾驶技术做出妥协？
阿里达摩院人工智能实验室首席科学家王刚认为，“车路协同则匹配研发‘聪明’的道路和交通设施，让车与路能完美配合，让自动驾驶更容易实现。，单车智能不是重点”换言之，阿里给出的答案是，车端智能不是重点，将主攻车路协同。车路协同能为自动驾驶上路增添一层冗余安全保障，如虎添翼，这一点上我非常认同。然而这并不代表在技术上简化单车智能，把高速路修得再好，没有技术过硬的车子跑在上面也没多大意义。
阿里选择的“迂回路线”总结起来不外乎三点：1、阿里的达摩院今年4月才宣布入局自动驾驶，起步较晚，技术上已落后先行者太多，更不要说在实车上路测试验证环节上的车距。2、阿里熟悉商业生态玩法，但并不熟悉技术玩法，这等于是扬长避短。3、阿里的固有习惯是不偏好高成本技术解决方案，对技术迭代导致的成本下降耐心不够。基于这三点自身条件，阿里自动驾驶选择了这么一个“简化单车智能，主攻车路协同”方向，说白了其目的在于避开技术领先者的锋芒，用迂回方式抵御先发者带来的冲击。
自动驾驶的研发目前进展迅速，已进入L4的超高度自动驾驶阶段，已有成车上路。L4是系统操控的自动驾驶，受一定具体工况所限，而到了L5的全自动驾驶阶段，汽车将可应对所有工况，实现真正的全自动驾驶。当前的自动驾驶解决方案成本较高，激光雷达和高精地图所需不菲，一台L4自动驾驶车辆需至少20万美元的各种设备才能跑起来。不过这只是在汽车还未投入实际商业应用的情况下，一旦商业应用普及开来之后，成本将会显著下降。所有的科技产品都是这个路数，自动驾驶应该也不例外。此外，某些技术如激光雷达的探测距离短、高精地图的更新频率达不到即时等，也是有待攻克的难题。如果以携大笔资金入局的投资者心态去看，现有的自动驾驶技术肯定处处是问题，就连数据传输的物理极限都是问题，因此必须要迂回去找解决方案，就像阿里的这个“靠车路协同弥补单车智能短板”一样。
但在技术研发者的角度来看，这些问题在未来并不是问题，因为信息技术发展的脚步从未被中断，只是有快慢，自动驾驶技术的研发本身并不仅仅是制造出一台能开的无人车，更是推动了现有问题的加速解决，而这些问题的解决对于技术发展本身是大有益处的。
阿里所说的“单车智能不是重点”，是一种对无人车而言的反动，是本末倒置。如果投入巨资将一条公路进行信息化改造，然后再让技术上不成熟的无人车上去跑，这从本质上并不是在造无人车，而是在造智能公路。这样的战略不得不让人想到了“占道思维”，而并非是真正在系统性地解决未来的问题。
车路协同需要有“车”也有“路”
若说到应该先有路还是应该先有车，这并不是一个鸡生蛋、蛋生鸡之类的困惑，而是两者互相依托，毕竟我们所构想的车路协同系统，是建立在无人驾驶的基础上，才能实现交通系统的智能化。车路协同，“车”和“路”都是绕不开的环节。
而百度提出的路径则是“单车智能”与“车路协同”两条腿前行。百度认为“车路协同”是一个系统性工程，它涵盖三个方面：路侧、车端以及连接路侧和车端的通信联络，这三个方面都需要有很强的能力，缺一不可。而由于“车路协同”最终服务于车端、服务于自动驾驶，所以来自车端的经验和需求尤为重要。这也是为什么Apollo开放平台先是开源车端的自动驾驶技术，在车端积累了测试数据和生态能力之后选择开源车路协同方案。
一直以来，百度给业界的印象是专注于无人车车端智能的开发，但实际上车路协同是百度早就在布的局。百度早在2016年就组建了团队研发V2X车路协同技术，成为国家03专项《5G支持ICT融合自动驾驶的关键技术》的牵头单位，并且其研发是全栈系统性研发，涵盖了软件、硬件和系统的开发。
对于车路协同系统来说，正印证了那句“世上本没有路，走的人多了，便成了路”。
“路”怎么造，终归还是要看“车”，没有大量的无人驾驶汽车测试数据作为支持，“路”途不仅会十分颠簸，或许还会走到错误的方向上去。所以相比之下，百度的思路就顺利成章很多——先夯实车端基础，同步发力路侧智能。百度目前拥有国家多地签发的自动驾驶汽车路测拍照，允许上路测试，已经累计了大量的试验数据和测试结果。并且，百度在车端的技术、经验以及生态能力能够快速移植到路侧。“无人车”跑的多了，智能的“路”自然就成了。
车路协同是一个需要形成生态的大工程
车路协同另一个必要条件，是透明化的联动创新、共享开放的平台，让车企、tier1、机构、通信厂商、交通设施制造、科技企业各路玩家之间的数据能够充分打通，实现资源共享，这个生态才能运转起来。向政府要一些政策和支持当然有好处，但市场经济最终还是效益优先，各方凭什么把数据公开出来让你给他们共享出去，你至少也得给合作伙伴一些好处才能达到目的吧。
从阿里的现有情况来说，有钱是没的说，但4月才正式入局自动驾驶，就拉开了一张生态的大网，这是并不现实的事情。自动驾驶的生态缔造者首先需要有完整的技术布局，也就是说你自己首先要有能造无人车的技术和能力，然后才可能把这些技术和能力与合作伙伴分享，让大家都加入到这个生态中来。在公路上铺设信号基站，仅把自动驾驶汽车行驶的基础设施搭建起来，是没有人感兴趣的。而且，这些基础设施的搭建也是个天文数字，远不是阿里一家可以承受的，只是不知到时候又会有谁来买单。
当前汽车产业链缺的并不是钱也不是政策，而是真正的技术，这一点又恰恰是阿里自动驾驶的短板所在。也就是说，阿里并没有构建这个生态的能力，但通过这个方式低成本介入自动驾驶产业，倒是有一些可能的。
当前自动驾驶比较成型的生态平台，例如百度的Apollo，已有超过上百合作伙伴加入，另有上万个开发者为平台添砖加瓦。这个生态平台只要再做大一些，就完全有能力去做任何自动驾驶商业应用的落地，车路协同也好，智能交通也好，总还是要诸多参与者加入其中。这个能力阿里没有，但百度Apollo是有的，非常适合去做这件事。今天宣布开源车路协同也印证了这一点，百度已经与大唐电信集团、千方科技、中国联通等产业链关键环节的代表性企业展开合作，与各大高校进行合作，将Apollo进行开源，百度提到，这些行为都将帮助开发者、企业在更高的水平上合作创新，不用再重复造轮子。
在无人车方面，没有技术就没有合作伙伴，也无法形成生态，更无法形成标准，后发者唯有老老实实做研发，用高超的技术能力带动整个产业向前发展，除此之外别无他路。
免责声明：此文内容为第三方自媒体作者发布的观察或评论性文章，所有文字和图片版权归作者所有，且仅代表作者个人观点，与极客网无关。文章仅供读者参考，并请自行核实相关内容。投诉邮箱：editor@fromgeek.com。
免责声明：本网站内容主要来自原创、合作伙伴供稿和第三方自媒体作者投稿，凡在本网站出现的信息，均仅供参考。本网站将尽力确保所提供信息的准确性及可靠性，但不保证有关资料的准确性及可靠性，读者在使用前请进一步核实，并对任何自主决定的行为负责。本网站对有关资料所引致的错误、不确或遗漏，概不负任何法律责任。任何单位或个人认为本网站中的网页或链接内容可能涉嫌侵犯其知识产权或存在不实内容时，应及时向本网站提出书面权利通知或不实情况说明，并提供身份证明、权属证明及详细侵权或不实情况证明。本网站在收到上述法律文件后，将会依法尽快联系相关文章源头核实，沟通删除相关内容或断开相关链接。
