“车路云一体化”还有多远？
九层之台起于垒土，眼下，构建全国主要城市的“车路云一体化”已经成为许多独角兽公司进军车路协同赛道的口号。
然而，面对这样一个前所未有的大工程，虽说有了国家推进大基建的机遇，但车路协同行业是否能形成良性竞争机制？是否能发挥企业之间的优势互补？在现阶段仍面临着诸多考验，而企业也更应从城市管理者视角设计商业模式。
＊ 车与路技术发展不同步
首先，车和路的技术迭代不能同步进行，交替发展之下，两个技术领域的落地难以形成互相促进的飞轮效应。
就像“先有鸡还是先有蛋”的经典思辨一样，车路协同发展过程中，先有“车”还是先有“路”，也曾经历过一段时间的探索。
提到“车”，当然绕不开主机厂。而看遍当前“蔚小理特”等新势力，依赖激光雷达、高精地图等感知技术和大算力芯片的搭载，各自在单车智能驾驶领域有所建树，却对八字没一撇的车路协同方案还提不起兴趣。
最好的结果当然是车和路同时到位，难就难在路端设施、和云控平台的技术滞后且过于复杂，如果现实的演变路线注定是车与路交替向前，两者间肯定会有多段不能恰好匹配的时期。
换言之，车路协同涉及的行业过多，路和车的技术主导方难以统一，不是一个企业能单独完成的。就连布局车路协同多年的百度，在为旗下集度打造“汽车机器人”技术方案时，也仍未给车路协同的车载系统一个预留位。
原因并不难理解，在主机厂如火如荼的存量竞争中，搭载相对成熟的单车智能才能获得市场认同。就像Facebook去年掀起的元宇宙热潮，愿景固然美好，但VR、AR等技术的商业化应用还不够成熟，穿戴设备还是贵且笨重的小众玩具，所以在风平浪静之后，元宇宙仍需期待下一个元年。
＊ 碎片化的道路信息
当前存在于少数试点城市或道路的车路协同运营项目中，首批建设完成的“聪明的路”还是一个个孤岛，城市内部尚未完成完全覆盖，城市与城市之间的联通更加困难。
如果用终局思维来看技术的最终形态，关乎车路协同行业话语权的技术标准，最终可能只有一两套方案。
不同的AI企业在不同的试点城市采用不同的方案，假如有多种方案都已经成熟，那么，一辆车在A城市使用车路协同功能A，开往相邻的B城市后，为何要使用另一套呢？
这种本不必要的切换不仅会降低用户体验，过多的方案并存将会是云控算力、RSU、电力等资源的严重浪费。对技术方案输出型的企业来说，割裂导致的不同厂商无法形成统一技术标准，也影响整个行业的规模效应的释放。
对用户来说，最好的肯定是全国统一的解决方案，一套无缝连接的统一标准很可能会是车路协同的终局。
由此反向推测，车路协同技术未来的标准如果必将统一，对相关AI企业来说，要么优胜劣汰，要么合作共赢，差异化优势或许难以存在的，超强的马太效应或许也会影响初创企业入局的积极性。
就像福特EVOS、Mustang Mach－E及探险者等车系已经搭载的车路协同系统，目前只能在无锡、长沙和广州三个城市的特定区域中使用。其他主机厂未必愿意和福特使用同一种技术方案，将来不同车企围绕车路协同是否会形成统一联盟？或许值得画上一个问号。
＊ 车与路的主辅之辩
单车智能让汽车变得更聪明，车路协同则让驾驶环境变得更智能。在未来，要实现L5级的完全自动驾驶，需要单车智能与车路协同两种解决方案的融合。
一种声音认为，智能驾驶终极形态应该是“路为主，车为辅”，即让路的传感器替代或大部分取代车端传感器，在V2X的交互过程中，由路侧信号来控制车辆。
但也有另一种对立的声音表示，限于成本压力，第一代智慧的路还较弱，难以彻底解决自动驾驶车辆视距范围内的感知、控制等问题，让路来主导车，前期需要投入的成本极高，导致难以迅速做大智慧之路的规模。
一位RSU设施生产商的业务人员向谈擎说AI表示，“当前技术成本条件下，部署一公里RSU等路侧设施，需要的平均成本大致在500万－750万之间，显然不是一个很不理想的成本。”
对此，智能驾驶芯片企业地平线联合创始人黄畅也曾表示，“完全自动驾驶将以单车智能为主、车路协同为辅。”
或许黄畅的见解有着为其单车智能芯片产品代言的倾向，但如果考虑到当前单车智能行业发展取得的一些成果，如果完全弃之不用，转而让“过于聪明的路”控制“不怎么聪明的车”，或许也不是一种明智之举。
因此在谈擎说AI看来，究竟车控制路还是路控制车？或许也是一个需要行业内深入探究的问题。
