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文：互聯網江湖

落地，是2021年自動駕駛繞不開的第一關鍵詞。

自谷歌的Waymo計劃2009年啟動以來，自動駕駛行業隨即開始了至今已歷時13年的長跑。在這場長跑途中，諸如蘑菇車聯、小馬智行、文遠知行、圖森未來等一眾初創企業相繼加入了這條前景廣闊的賽道。

然而這條已經邁入第14個年頭的賽道，在今天的乃至全球范圍內，仍沒有一個國家有法規政策允許其大規模商業化運行，整個賽道仍在給人們一份難以預估的期待。

對于當前自負盈虧難度仍舊極高的自動駕駛行業而言，如果說Waymo、Apollo等玩家背靠大樹好乘涼，仍可以進行技術攀峰，那么小馬智行、蘑菇車聯們無疑需要迎接自我造血的宿命，面對資本的耐心，日歷每翻一頁，這個需求就顯得更加迫切。

也因此，在今天各方面瓶頸開始凸顯的自動駕駛賽道內，資本們已經聽夠了單純的車端技術故事，這也已然不再是唯一生產力。

在自動駕駛落地命題上，誰將為行業帶來新的柳暗花明？多年輾轉，問題似乎回到了原點。

馬斯克的自信與不自信

“在特斯拉，我覺得我們已經非常接近L5級自動駕駛了。我有信心，我們將在今年完成開發L5級別的基本功能。”

早在2020年7月9日的世界人工智能大會云端峰會上，馬斯克就表達了自己對特斯拉自動駕駛技術的絕對自信。

然而直到今天，真正能夠大規模商業化實現完全L5級別自動駕駛技術的企業也無從可循。馬斯克首先是給這番個人自信，加上些許“生不逢時”的腳注：

“L5級別自動駕駛的安全性需要達到要求的兩倍，三倍，五倍，還是十倍？需要99.99%安全性還是99.99999%？您想要幾個9？”馬斯克的靈魂拷問里，體現出的正是行業在落地問題上日漸突出的矛盾。

“安全、法規其實就是自動駕駛落地的一個簡易循環架構，這兩個部分相互牽制很長一段時間都得不到一個正向循環。”自動駕駛業內人士梁斌（化名）向我們表示。

“法規給自動駕駛放權需要其安全性達到一個程度，但這個程度具體怎么量化？就得有放權后的大量測試才能得出，更不用提現如今不少地方的小范圍路測還頻頻發生事故。”

誠然，自動駕駛行業所要遵循的第一要義是安全，但當我們在談論自動駕駛安全時，我們究竟在談論什么？馬斯克認為，“實現自動駕駛L5目前不存在底層的根本性的挑戰，但是有很多細節問題。我們面臨的挑戰就是要解決所有這些小問題，然后整合系統，持續解決這些長尾問題。”

在馬斯克眼中，L5技術（無人駕駛）不存在“底層的根本性的挑戰”，而是需要解決“小問題”，然而這些小問題真的那么好解決嗎？

“自動駕駛的核心技術是基于感知、決策、執行三個步驟來構建。”一位自動駕駛測試工程師向我們表示。

互聯網江湖認為，當前自動駕駛所面臨的的安全“小問題”主要體現在兩個方面，一是感知問題，二是認知問題。自動駕駛汽車的一切執行層動作幾乎都要基于汽車的“感官感知”與“大腦認知決策”來進行，也因此，“感官與大腦”的問題是當前行業技術攀峰時面前最大的攔路虎。

我們分別來看，感知問題，也就是汽車的眼睛能否看到物體。

最大的挑戰“鬼探頭”現象是一個經典例子，比如對一輛高速行駛的自動駕駛汽車而言，側方前車擋住的盲區突然竄出一個物體，由于慣性的客觀存在，即使能夠在最后看到物體，系統無論是做出急剎還是繼續行駛決策，都很難避免事故發生。

再來看認知問題，形象地來說也就是教汽車認知物體。

就像是在我國，曾有過一輛特斯拉電動汽車誤把前車排氣管掛的紅繩認作路障，這其實就是自動駛汽車所要解決的無窮無盡認知問題的一個縮影，也許在下一次OTA后這個問題就能輕易解決，但諸如此類的特殊認知問題還有多少？其實是非常難以量化的。

從這兩個問題中我們不難發現，如果單純地將智能化武裝到汽車上，也許認知問題可以依靠像是擁有龐大車隊的特斯拉來慢慢“教學”，但解決感知問題則很難，畢竟汽車的感知設備在解決諸如“鬼探頭”這樣的問題時，難免存在視覺盲區。

因此，相較于單純地打造一臺自動駕駛汽車，不少企業已經在開辟一條全新路線，即通過車、路、云等多端聯合的方式為自動駕駛汽車“開天眼”，為自動駕駛汽車提供更多的感知冗余，這條路線就是車路協同。

那么車路協同當前都有哪些企業在做？又能解決多少馬斯克的“不自信”？我們不妨進一步分析。

車路協同，一場尚未白熱化的戰爭

車路協同其實也并非一個新鮮事物，最早可以追溯到上世紀90年代，在當時的歐美日等國家就已經被提出，“十二五”期間，我國科技部也立項了“智能車路協同關鍵技術研究”。

不過在之后的很長一段時間里，車路協同都未得到長足發展，直到我國互聯網巨頭的相繼入局。

播種與沉寂

從2017年開始，阿里云就在杭州繞城高速中提供了視覺AI識別技術，在18年的云棲大會上，阿里也宣布升級汽車戰略，由車向路延展，利用車路協同技術打造“智慧高速”。

作為國內自動駕駛行業的領軍者之一，2018年9月，百度也正式宣布了將打造車路協同開源方案。時至今日，據媒體報道，基于ACE智能交通引擎，百度已在近二十個城市開展落地實踐。

百度早在18年就開始著手布局車路協同，實為意料之外情理之中，面對汽車工業的變革浪潮，百度幾乎是在全領域重倉押注，以Apollo為中心，百度當前已經圍繞自動駕駛構建了Robotaxi、MiniBus、車路協同、小度車載OS、智慧礦山等一系列的生態化解決方案。

另一邊的阿里雖然在自動駕駛領域布局沒有百度那般多元化，但超前布局“智慧高速”其實同樣有跡可循。電商業務作為阿里的大本營，阿里系的“三通一達”干線物流運輸在其中起著不言而喻的作用。通過打造“智慧高速”，將會給到其物流運輸能力領跑行業的先發優勢。

雖然車路協同看似前景無限，巨頭們的布局也讓賽道開始升溫，但梁斌向我們直言，“車路協同在智慧高速方面其實有過很多嘗試與合作，但前些年經常是測試過后就不了了之了，真正把一個測試合作做到落地的其實并不多。”

為何車路協同在此前并沒有太多地為自動駕駛落地提供助力？

在互聯網江湖看來，其實談車路協就繞不開單車智能，相較于單車智能，車路協同最重要的一個區別就在于能夠通過感知做到更多的安全冗余，這就意味著車路協同所要做的，其實就是給未來的自動駕駛汽車打造智能化新基建。

基于這樣一個認知，我們不難發現，當車路協同離開了單車智能，也就自然無法發揮其獨特勢能。

小馬智行CTO樓天城曾做過一個生動的類比，“單車智能是軍隊中每個士兵的能力都很強，車路協同更多是軍隊指揮系統，兩者相互促進，并不矛盾。”

在18、19年的時候，自動駕駛的行業導向仍傾向在技術攀峰，囿于傳感器成本高昂、企業間數據資產軍備競賽等現象客觀存在，單車智能技術仍有著一定的進步空間，在這一特定時期內，士兵們連槍都還使不利索，軍隊的指揮系統自然無的放矢。

萌芽前夜

2021年，不少賽道內企業都相繼開展了落地化的初嘗試，在互聯網江湖看來，圍繞自動駕駛落地這一首要任務，2021年有兩個關鍵信息值得抓取：

一是合作成為賽道內一個全新共識，去年年末，文遠知行與廣汽集團、如祺出行；Momenta與上汽集團、享道出行相繼建立了鐵三角的合作模式。今年年初，國外自動駕駛芯片廠商Mobileye也與極氪開展合作，計劃在2024年向C端投產L4級自動駕駛汽車。

另一個就是車路協同路線開始生長出真正意義上的萌芽，去年5月，百度發布了在車路協同領域的最新技術路線“Apollo Air計劃”，在沒有車端傳感器，僅借助路端智能化技術的模式下賦能自動駕駛，并與清華大學聯合發布了全球首份車路協同技術創新白皮書。

除此之外，還有一個頗讓人意外的消息，作為一家初創型企業，專注于車路協同的蘑菇車聯在2021年收獲了總計金額超10億元的訂單。

天眼查APP顯示，成立于2018年1月5日的蘑菇車聯，是一家自動駕駛全棧技術與運營服務提供商，順豐、京東以及騰訊都對其進行過相應的投資。

今年9月，蘑菇車聯創始人兼CEO朱磊在一場播客訪談中解釋，“我們做的事情其實很簡單，就是一套技術體系加一套運營體系。”

相較于大多數自動駕駛初創企業以技術為核心，不難發現，蘑菇車聯在布局自動駕駛全棧技術，也就是技術攀峰之外，運營服務在其業務板塊中也有著非常重要的地位。

值得一提的是，蘑菇車聯在2021年獲得的超10億訂單，與車輛協同有著密集的關聯性，就比如今年3月與9月蘑菇車聯分別與衡陽和鶴壁政府簽署的戰略合作協議，兩個項目總投資加起來高達約8億元。

互聯網江湖認為，蘑菇車聯之所以能夠在2021年得到金額可觀的訂單，大致有兩個原因：

首先，單車智能在技術層面已經達到了一個規模化成熟的階段，車路協同能夠開始產生價值，這一點無需再多贅述。

另一方面，當前車路協同還仍未到達企業與企業之間博弈的階段，放眼世界，當前尤以中美布局自動駕駛的企業最多且走得最遠，我國當前基建能力領先世界的大環境，也是相較于美國能夠率先孕育出車路協同玩家的一個重要因素。

畢竟車路協同想要落地，必然需要牽扯到公路基建乃至整個城市的未來規劃，這就離不開政府所能提供的大量支持。

雖然從蘑菇車聯的2021，我們能夠看到車路協同路線已經能夠從一家初創企業得到大量斬獲，但梁斌也向我們指出：

“單車智能是一個聚合式打法，一個企業，一個項目，集中火力猛攻。車路協同則不僅是要有單車智能作為底層支撐，還需要龐大的產業協同。”

“比如政府深度介入打造更聰明的路，電信運營商、云服務供應商等部位協同，未來真正落地了，還需要面對大規模的路端設備運營維護等一系列問題。”

總的來看，當前仍處在萌芽期的車路協同似乎給了我們一個未來可期，道阻且長的印象，但是從百度、阿里的相繼布局，賽道內初創玩家也能夠開始斬獲大量訂單，不難發現，到了今天，車路協同已經不再是人們對未來自動駕駛的一個簡單構想。

寫在最后：

舊歷年關將至，這是一個各行各業復盤過去一年，展望未來一年的時候。

2019年，比亞迪王傳福曾言，“在汽車工業的變革過程中，電動化只是上半場，智能化才是下半場，是真正的大仗、真正的大變革。”

誠如其極具戰略眼光的預測，當我們回顧2021年的汽車行業時，已經鮮有人繼續關注蔚小理們能否走出產能地獄，而是把更多期待放在了他們要推出的能夠搭載更密集先進技術的新車上。

這樣的行業注意力更迭，在自動駕駛領域同樣應驗，2021年，人們已不再糾結究竟是純視覺路線還是多感知設備路線才是行業終局，技術上的黑貓白貓云云，能加速自動駕駛落地，那就是好貓。

我們無法用線性思維來預估自動駕駛究竟何時才能飛入尋常百姓家，但可以肯定的是，從技術攀峰到落地訴求空前，從單車智能到車路云一體的解決方案開始有所斬獲，自動駕駛行業的2021，并沒有因為技術瓶頸凸顯而停滯不前。

自動駕駛這艘船還要漂泊多久才能靠岸？回顧2021，也許答案已經離我們又近了一步。

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