加州|“路测元年”仅加州89起事故，自动驾驶怎么了？( 三 )

以此作为出发点进一步看两条路径的关系，我们不可否认，想要实现真正意义的无人驾驶，单车智能终将面临感知、决策上非常大的难题，对于这些难题，车路协同是一个具有很大价值的辅助性解法。
重要的是车路协同亦是如此，“路”是一个突破单车智能最终感知瓶颈的优解，单“车”的智能则是保证车路协同构想能够成立的基础，这在单车智能的决策层面有着非常突出的体现。
具体解释我们用攀岩来举例，对于攀岩这项运动而言，主流的玩法通常需要两类装备，分别为主绳、安全带等保护性装备和岩钉、挂片等辅助性装备。
自动驾驶的单车智能无疑是保护性装备，即一切信息处理需要基于作为大脑的决策层来进行认知。车路协同则更像是辅助性装备，让“天眼”突破车的局限，从而为大脑供给更为丰富周全的动态实时信息交互。
两者的技术都是基于感知、决策、执行这条主线，也因此互相依存，唯有结合才能发挥更大势能。
就像在路测事故记录中Waymo、Cruise这样的重灾区，以及此次小马智行直接把车干到马路牙子上，作为自动驾驶顶尖梯队的玩家，当前很多的无人驾驶路测所出现的事故，都还不能完全甩锅给视觉局限的瓶颈，这就意味着保护性装备还未配齐，单车智能还远未迎来终局。
也因此，谈擎说AI认为，在单车智能内力仍有很大进步空间的前提下，发展车路协同的外力并非当前的首要问题。
对于车路协同玩家们而言，在这个时间节点进入自动驾驶世界，不意味着将比单车智能更快地规模化盈利，没有单车智能成熟的技术储备，走这条路线的玩家们开局面临的就是寒冬。
再客观来看，单车智能技术的基本盘将会是小马智行们未来的核心竞争力，但车路协同玩家们能够撑过寒冬，到了单车智能技术真正的技术瓶颈到来之际，技术储备或许会为其提供推动整个L4及以上技术落地的先发优势。
也许合作，才是未来L4及以上等级技术能否落地的最优解。
【谈擎说AI，左拐新能源汽车，右拐智能驾驶，有深度，有温度，作者郑开车，转载请保留版权信息。】