决胜自动驾驶赛道： L2进阶L4,行业上下如何合纵

　　监控摄像头能变成智能摄像头，将路端信息传送给车辆。

　　另外，从德国已经批准实施的自动驾驶汽车道路交通安全法来看，无人系统真正进入运营需要有后平台监管。上述自动驾驶汽车道路交通安全法强调，远程遥控驾驶是无人驾驶落地的必备条件，在无人驾驶汽车不能执行自动驾驶的情况下，技术监督员要远程通过遥控的方式让车脱困，不能停在路上。

　　因此无论是出于城市道路中“鬼探头”的难题，还是从后平台监管的角度而言，要真正实现城市道路中自动驾驶、无人驾驶的落地，还是要靠V2X。

　　然而，现在的车路协同仍面临着不少技术难题。路端感知的可靠性较弱，通讯的可靠性也不足。且自动驾驶系统通常在100毫秒左右做出一次控制决策，5G通讯虽已实现150毫秒左右的短时延，但仍旧无法达到车路协同60至70毫秒时延的要求。另外，一个5G基站只能覆盖300米左右的范围，布局一个区域会带来巨大费用。

　　当以上技术问题解决后，又会面临着商业模式上的难题。V2X接口分为PC5和Uu接口。通讯供应商虽能收取Uu接口的流量费，但PC5的信息以广播形式发送，车辆可以免费收到信息，那么通讯供应商该如何赚钱？前期巨大的投入难以收回，整车厂、道路和通讯平台的经营方也难以共享商业成果。

　　总结以上，智能网联是一个美好的愿景。在后平台监管、路端支持下，无人驾驶在城市道路中从技术角度是可以实现的。但是面临着除了技术难题以外，其规模化还面临着更大的商业模式的问题。

　　盖世汽车：在真正的自动驾驶落地之前，市场的格局会发生什么样的变化？整车设计、道路场景要求甚至是高清地图这些基础设施会如何变化？

　　李贸祥：商业的本质就是如何去降本增效，实现效率最大化。所以在现阶段一定是单车智能为主，只有单车智能到了一定的量，从整个城市交通建设的角度出发，发现效率不高甚至是浪费的情况下，再在基础设施中做车路协同的布局、分发，将运算单元分发在路端进行整体效率的优化和匹配。

　　一种新的商业模式在慢慢产生的过程中可能会替掉一部分原来的产品、功能，最终这是一个新功能增加的过程。当所有的功能都增加完毕，自动驾驶落地，行业还需要继续研究：原来的供应方式是否最有效？是否能产生其他方式，把相关的产品、算力重新进行分发匹配，直到效率最大化？创新的本质，就是在不断向前滚动的过程中拥抱一切新东西。

　　从哪个方向出发大家能够做到效率最高、实现降本增效，这是所有商业模式中我们最关注的点。在自动驾驶领域所有方向正一起发生，而不分谁先谁后。当然只有单车智能先发展起来，后面才会有基础设施的空间。如果同时把基础设施发展至冗余，结果发现并没有那么多车能够用，其实也是一种浪费。

　　唐锐：首先还是得依靠单车智能去跑通绝大部分的场景。由于单车上技术的进化也会比较快，随着技术的快速迭代，前期对基础设施的大举投资可能会变成无效的投入。

　　我们在做AVP的时候，也遇到过车感为主，还是场感为主的问题。如果在停车场里装上激光雷达，就可以在停车场让车变得非常“笨”。博世在17年就做过类似的技术，让车辆通过接受场端的指令完成AVP，但如果要将这项技术扩展至多个停车场，需要投入的成本是非常惊人的，且有可能会变成浪费。

　　但场端也确实能传达一些额外的信息，例如停车场里的Cornercase，以及一些视距之外的车位信息等。当我们单车的智能跑到一定阶段后，再加上场端的一些信息，能让AVP为用户带来更多安心、便利。

　　从商业化角度考虑，现在整个行业、市场、资本方在L4的维度正逐渐面向相对简单的ODD去落地，我们能看到L4在矿山、园区、港口、环卫等场景的落地比Robotaxi要快不少。尽管如此，要实现商业化，自动驾驶还是需要很长时间去打磨成更成熟的技术，我们在从ADAS往高阶自动驾驶走的过程中对这一点也深有体会。

　　未来大量新车会交付到消费者手里，我们供应商想做的就是解决效率问题，也就是在安全的前提下，从A点到B点能实现效率最高，让消费者有更好的体验。

　　在辅助驾驶在往高阶自动驾驶发展的过程中，让人完全脱离共驾，目前来看是相当具有挑战的。既然人机将长期共驾，怎么让人机成为更加有机的一体？这意味着人对车的能力界限越来越清楚，反过来也需要车对人的需求和愿望了解得越来越透彻。这一互动的过程就是人机合一，目前来看我觉得现在才是刚刚开始，另外汽车的电子电气架构集中化、行泊一体等趋势也才刚刚开始。未来五年到十年，将是增长空间非常大的一段时期。

　　未来，人机共驾在中国很重要的一个实现路径是通过车企和Tier1开放和深入的合作，让好用的产品尽快交付给市场，同时通过我们的技术闭环实现量产化数据的反哺，从而实现更好的智驾体验。