傻大方提要：【车路协同|头部玩家布局，自动驾驶驶向“车路云一体”的未来？( 二 )】其中，百度还同时布局了另一条剑走偏锋的路线，即“单车智能+车路协同”。2019 年 12 月，百度 Apollo 进行组织架构升级，在原有业务组的基础之上新增智...

其中，百度还同时布局了另一条剑走偏锋的路线，即“单车智能+车路协同”。2019 年 12 月，百度 Apollo 进行组织架构升级，在原有业务组的基础之上新增智能交通业务组，开始布局车路协同。这也可看作是其顺应国家大势、不同于单车智能的自动驾驶落地举措。
2020年8月，百度Apollo相继拿下广州和长沙面向自动驾驶与车路协同的智慧交通“新基建”项目，其中广州项目金额接近4.6亿元。据统计，截至目前，百度已公布的智慧交通千万级订单城市超过20个，平均中标金额约1.6亿元。
不过需要注意的是，百度并不是这一路线最早的践行者。一家叫做蘑菇车联的自动驾驶创业公司先于百度在北京顺义落地国内第一个开放式 5G 商用车路协同示范道路，并在衡阳实现了全球最大的城市级的 L4 自动驾驶项目，该项目金额达到5亿元，设计总里程 200 公里，覆盖城市主干道、隧道、立交桥、乡村道路等实际复杂路况。

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与百度的“ACE智能交通引擎”类似，蘑菇车联沿着“单车智能+车路协同”路线，打造了一套“车路云一体化”自动驾驶落地解决方案。
那么，怎么来理解这种模式的优势？
目前而言，单车智能的感知能力严重依赖于车端传感器，如果玩家要实现常态化、规模化的落地则会面临两个现实的挑战：
一是传感器的感知距离有局限性，不足以应对诸如“鬼探头”之类的特殊场景；
二是出于天气、光线等特殊原因，传感器的感知效果可能受到影响，从而引发
安全隐患；
三是各类传感器价格昂贵，如果要进行规模化的布局，传感器以及车辆的购置
成本会直线上升。
不过，通过路端感知与红绿灯信息的结合，再利用 V2X、5G 等无线通信技术实现车-路-云之间的信息交互，从而帮助自动驾驶车队提前做好路径规划，实现更加稳定安全的自动驾驶，甚至是降低车端对于感知系统的要求，压低自动驾驶车队规模化所需要的成本。
针对上述结论，两个代表型企业也拿出了实打实的数据来佐证。
据报道，2019 年百度内部曾统计得出，该年内车路协同已经可以解决单车智能在路测时遇到的 54% 左右的问题，减少 62% 的接管次数，降低 30% 的单车改造成本。
蘑菇车联也有相关的测算，基于车路云一体化解决方案，他们不仅让车辆感知范围扩大，并配备了算法、算力、通信的多套冗余系统，理论上可以做到 100% 安全，并且能够将自动驾驶单车改造的成本或将降低90%。
在这些基础上，自动驾驶的规模落地才有了进一步可能。
更重要的是，车路云一体化的路线并不仅仅只是赋能自动驾驶落地，还承载着实现智慧交通的使命。
在新基建的推动下，智慧交通已经成为了中国交通发展的新方向，成为国家打造交通强国的重要环节。
而且路侧的智能化改造完成后，可以服务城市中的每一个参与者，商业价值以及社会价值都比单车智能更高。譬如，无论是城市拥堵问题还是安全事故问题，在很大程度上都是由于信息缺乏以及无法对道路参与者进行宏观有序的协调，但车路协同体系能够帮助解决此类问题。
总的来说，在单车智能以及车路协调的加持下，整个地区的经济、民生都能得到较为全方位的发展，包括汽车、交通、人工智能、新能源、智能制造产业链上下游，而不是一个单纯的试点项目。

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胜于综合实力
也许有人会说，除了百度和蘑菇车联，其他一些自动驾驶玩家也在拥抱“车路协同”。但需要指出的是，两派玩家之间最大的不同在于——目前只有百度和蘑菇车联打磨出了车路云一体化的整体解决方案，而其他玩家大多只是单点突破或是与一些路侧设备商进行合作，并未形成完整的系统架构。
事实上，两位玩家独占鳌头的市场格局并不奇怪，因为其他玩家可能也做不了这样综合的整体方案。
首先，车路云一体化涉及的不仅是车还有路端以及云端，这对玩家的技术能力提出了更高的要求，即不只是懂车，还离不开路端和云端的布局。
百度作为国内的互联网巨头，能够调用的技术力量自然是不必赘述，譬如除了数百规模的自动驾驶车队规模，其还具备导航地图甲级测绘资质以及自动驾驶高精度地图采集制作能力，以及从交通出行（车和路）到交通治理（管理）的全栈 AI 闭环服务。

稿源：(i黑马)

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