中國向左，美國向右，車路協同會是中國超車美國的機會嗎？
2019年，自動駕駛出現了兩條技術路線：＂美國繼續堅定單車智能，而中國則將超車希望寄託於車路協同＂。
這也是從2009年穀歌正式啓動無人車項目後，無人駕駛行業第一次出現如此大的分歧。
在這背後，體現的是我國自動駕駛行業目前的一些現狀：由於在覈心技術、研發成本、配套法規上還存在諸多不足，導致單車智能的侷限性日漸凸顯，而車路協同依託安全、高效、低成本、落地等優勢，迅速上位。
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中國向左，美國向右
單車智能上的差距，是需要我們正面直視的，2020年3月，Navigant 發佈了一份研究報告，對世界範圍內的無人駕駛公司進行了排名。
結果顯示，排名在前十八的公司中，僅有一家中國公司（百度）上榜，位列第四，排名前三分別是Waymo、Cruise、Ford Autonomous Vehicles，全部是美國企業。
中國想要在短時間內在單車智能上實現對美國的反超，並不現實。同時單車智能還面臨一系列麻煩，包括研發以及生產成本居高不下、商業化落地遙遙無期，技術並非十分成熟、法律法規的限制。
在此前提下，中國開始選擇另外一條技術路線——車路協同，依靠聰明的路來彌補單車智能不足的問題，以達到安全、高效的自動駕駛。
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兩者的技術差別
從技術角度出發，單車智能更多考量的是自動駕駛車輛自帶的能力，比如芯片的算力、感知硬件的精準度，融合算法等等。
它們對路並沒有那麼多的需求，目前市面上一些車型，只需要車道線清晰可見即可開啓自動駕駛功能，甚至在前段時間特斯拉展示的FSD Beta視頻中，在車道線不清晰的前提下，特斯拉依舊實現了自主決策。
而車路協同，顧名思義，是需要道路深度參與進來的一種自動駕駛方式，藉助先進通信技術（5G、AI、雲端大數據 ）以及覆蓋面極廣的路端傳感器將車與周邊的一切事物連接起來，實現車輛與車輛、車輛與路側基礎設施、車輛與行人等交通參與者、車輛與雲服務平臺的全方位連接和信息交互。
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車路協同的利好與痛點
車路協同需要極其多的路側設備，這也導致道路改造的費用在初期尤其高，高到這些成本是任何一傢俬營企業都負擔不起的，只有通過政府推動才能實現。
好在近兩年，國家開始有意出臺相關政策，以促進車路協同以及相關配套設施的發展。
2019年7月，中國5G推進組發佈《LTE－V2X安全技術白＊書》；。
2019年9月，中共中央、國＊院印發《交通強國建設綱要》，針對V2X相關的智慧公路、數字交通建設，政策面給出了更爲明確、具體、可行的目標
2020年2月22日，11部委聯合下發《智能汽車創新發展戰略》明確表示車路協同將會是重點發展方向。
在國家政策的推動下，車路協同會迅速進入一個高速發展期。但同時，車路協同的發展也還存在諸多問題待解決。
比如車路協同的建設需要車企、設備製造商、通信服務商、雲計算服務商等多種角色進行深度協同，如何實現高效配合，是一個難題。
又比如車路協同的商業落地形式，即使是有着國家政策的推動，但想要實現長遠的發展，一定需要找到一條商業化模式，車、路、雲如何協調好利益權責分配，也是一大難題。
再比如責任鑑定，在車路協同下的自動駕駛，該如何界定兩者之間的責任？駕駛員or路側設配or車端？到底是汽車主機廠負主要責任還是路測設備供應商又或者雲端服務器？
而在權責不清晰的前提下，車路協同的發展勢必又會受到一定的阻礙。
所以車路協同最終的發展路線，還需要摸着石頭過河，一步一步探索。
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單車智能車路協同互爲補充
前面列舉了單車智能與車路協同的相關技術路線以及落地的一些難點，但值得注意的是，它們兩者並非是一個非此即彼的關係，不存在根本性的矛盾。
＂以單車智能爲基礎，車路協同起補充作用＂才普遍被視爲高級別自動駕駛的最優解，才能夠實現利益的最大化。
因爲從技術角度看，單車智能可以作爲一個冗餘的安全系統，在路側設備出現故障或是受到信號干擾不能正常工作的情況下，依舊能正常的完成自動駕駛任務；同時，單車智能還能協同路側設備，完成對路端信號的收集。
此外，對於主機廠來說單車智能路線也更爲合適，因爲它們開發的汽車顯然不能只適用於特定區域，而是應該同時滿足城市、鄉村、國內、國外等多個不同市場的需求。
另一方面，車路協同則能爲單車智能提供超視距的路端信號，讓其實現＂車未到，路先知＂，對於通行效率以及行車安全來講，都是一個質的提升。
以安全爲例，一個典型的場景是＂鬼探頭＂，依靠單車智能根本無法有效解決克服，在技術上做不到絕對的安全，而這恰恰是駕駛中的高頻場景。
只有加上路側設備做輔助，提前感知併發送應急信號，才能很好地避免這一類情況的發生。
兩者之間是相輔相成，最終促使自動駕駛再上一層樓。
寫在最後：
從目前的情況來看，車路協同明顯是更適合中國發展自動駕駛的一條路線，依靠強大的基建能力以及國際領先的通信技術，中國可以賦能車路協同快速發展。而同時，智慧的路也能爲中國複雜的道路環境提供先驗信息，提高自動駕駛的通行安全以及效率。