智能汽车逐渐成为朝阳行业之后，从2016年至今的每一年，几乎都被冠以了各种“元年”的称号。
从“中国车企自动驾驶元年”、“自动驾驶爆发元年”、“L3元年”，再到“自动驾驶商业落地元年”、“L4元年”。整个自动驾驶赛道的上半场，似乎都被这一系列的称号给说尽了。
而今，随着谷歌Waymo、通用Cruise、百度Apollo、小马智行等全球范围内的顶级自动驾驶研发团队，相继完成了L4级自动驾驶技术的实际落地测试，部分实验车型甚至已经实现了L5级无人驾驶。承载着众多期盼的2022年，大概率也会以某某元年的形式，开启竞争更加激烈的下半场。
尤其是前不久在“Apollo Day”技术开放日中晒出成绩单的百度Apollo，作为国内第一批Robotaxi商业落地项目“萝卜快跑”的主要技术提供方和经营方，从去年下半年上线至今，订单数量已经超过了30万单。再加上在无人化、5G云代驾、车路协同等技术层面的实际落地，很有一股抢占自动驾驶技术制高点的气势。
而在众多新技术中，早在去年10月份的技术开放日就已经亮相过的“5G云代驾”远程驾驶方案，在今年又有了新的细节展示。从百度自信满满的期盼来看，该技术不仅能够有效弥补现阶段自动驾驶的缺陷，同时展现出了一个全新的自动驾驶场景和生态，更有着延伸、发掘新赛道的商业潜力。
如此一来，这个虎年，也很可能会成为“云代驾元年”？
自动驾驶欠缺安全冗余，5G云代驾是“最优解”？
与其说是“代驾”，百度Apollo的5G云代驾系统，更像是自动驾驶系统的应急手段。
毕竟整体的驾驶过程，仍然会由自动驾驶系统来控制。而云代驾的介入时机，仅是在类似于智能驾驶系统失效、复杂场景导致车辆受困等情况。
除此之外的正常行驶场景中，云代驾更多的是由技术团队来充当远程安全员，通过监控实时画面和车辆数据，在系统发出预警时第一时间进行远程操控。考虑到现阶段自动驾驶技术尚未真正成熟，必要的人工干预是不可或缺的，而且至少在国内市场，云代驾的出现也带着某种必然。
在车智驾看来，尽管在国外同样有着相对成熟的智能汽车远程操控系统，比如前不久加入英伟达合作网络的DriveU．auto，已经推出了支持大规模机器人和自动驾驶汽车部署的远程操作平台。但对于中国市场而言，基于两个方面的考虑，或许百度Apollo的5G云代驾，要更加接近现阶段的“最优解”。
第一，中国交通环境复杂，L4级自动驾驶场景受限。
作为全球第一批开放自动驾驶车辆落地测试的城市，综合北京地区的路况复杂度、交通参与者数量等相关数据，从实现自动驾驶落地部署的难度来看，几乎是美国加州的15倍。这也意味着，基于国外环境开发的自动驾驶系统，或许很难匹配中国的交通体系。
过于复杂的交通环境，对于目前的L4级自动驾驶技术而言，尚且有着许多无法解决的问题，对落地场景有着极为严苛的限制。这也就催生出了以远程操控技术，来填补自动驾驶缺失空白环节的5G云代驾体系。
而国内自动驾驶团队中，百度Apollo、小马智行、文远知行、滴滴等企业，都已经在各个一线城市开启了自动驾驶的商业落地试运营。但是相对而言，背靠百度旗下集度汽车的造车业务支持，百度Apollo在商业落地方面有着天然优势，取得暂时的领先也算是顺理成章。
第二，自动驾驶商业落地，仍需要大量安全冗余。
对于现阶段的自动驾驶技术而言，虽然已经勉强实现了L4级的水准，但距离完全摆脱人力干预的纯粹智能化，还有不小的距离。
就好比此前在加州进行测试的小马智行，由于去年10月份变道过程中撞上隔离带导致一起轻微事故，在美国监管部门的要求下，发生了全球第一起召回L4级自动驾驶系统。而特斯拉、小鹏、蔚来等新能源汽车，在近些年间频繁发生的事故，也严重影响了消费群体对自动驾驶商业化落地的信心。
再加上国内交通环境的复杂程度，因此，不同于美国各个州监管部门允许企业自行决定是否配备主驾安全员，国内政策要求，在自动驾驶商业化运营中是必须在主驾位置放置安全员的。
只是这样一来，自动驾驶终究还是“有人驾驶”，而百度Apollo的5G云代驾，更像是在维持“无人驾驶”的高端形象。不过随着技术的迭代，采用远程操控的云代驾模式，在解放人力的同时维持驾驶过程中的安全冗余，倒也有可能成为大势所趋。
毕竟，除了自动驾驶发展的阶段性限制，需要5G云代驾的技术补充。从更深层次来看，国内代驾业务的广阔市场，或许也在加速代驾向云技术靠拢的脚步。
