车路协同巨头争杀

栏目主持/刘道勤

老编有曰：路之所以重要，是因为从技术逻辑上看，它处在车和城市的连接处，也是传感、云计算、通讯技术的交叉口。未来生态中，最有可能率先落地的自动驾驶物流，在中国尚无真正能够落地商用的时间表。“车路协同”的智慧高速公路的建设，也只是踏上万里长征的第一步。

诱人之路

你听说过科技企业修路吗？好像没有？这个已经有了，而且估计会越来越多。

云栖大会上，阿里宣布升级汽车战略，由车向路延展，利用车路协同技术打造“智慧高速”。而就在几天之前，百度宣布将打造车路协同开源方案。

这条路已经铺了快三十年。

车路协同技术，早在上世纪90年代就在欧美日等国家提出，有各种解决方案。我国也早早引入了车路协同研究议题。“十二五”期间，科技部立项了“智能车路协同关键技术研究”，清华大学、北京航天航空大学等10家单位参与，经过3年结项，标志着我国车路协同技术在众多方面取得了从0到1的进展。

而今天科技巨头宣布大举入场，显然给这个产业带来了全新的变化。

一、城市智能的全新入口。

今天科技公司已经“全民投入”的城市智能产业中，车路协同可谓打开了一个全新入口。我们知道，在今天的智慧城市、城市大脑等项目中，依靠的主要是摄像头和城市基础设施传感器。这些部类的技术体系，更多起到的是交通辅助功能，不能直接作用于城市交通。而当车路协同体系完善后，城市将在数据收集能力、主动影响能力上大幅提高。从而矩阵化影响城市智能体系的价值。

二、无人驾驶的必备条件。

无人驾驶市场有多大是不必赘述的。而就今天技术解决能力来看，车路协同是无人驾驶车辆上路的最重要安全保障之一，可以说是无人驾驶的前提。尤其是在无人驾驶车辆上高速这个“终极场景”中，车路协同体系是不可或缺的条件。这就让致力于无人驾驶大蛋糕的企业，无法忽视车路协同的重要。

三、未来20年的高速建设市场。

今天，中国已经变成了高速第一大国。但我国的高速特点是“量多智少”，在智能解决能力上比欧美还有距离。加上城市交通的客观需要，接下来智慧高速一定会成为主流。那么今天掌握车路协同战略位置，某种程度上相当于进占了未来二十年宏大的“智慧高速”市场，其价值当然十分明显。

既然这么美好，能研究车、能琢磨城市的科技公司们，怎么能放过那一条条优雅的高速路呢？然而车路协同这个美好的未来市场，并不是那么容易攻占的。

有曰一：面对车路协同这件事，从广义上看，它关乎于城市的运输效率和交通纾解能力。在城市特大化的今天，车路协同作为一种新的智能技术解决方案，和它背后的企业一样肩负着社会责任和时代意义，这自不必提。即使我们狭隘一点，单从市场角度来看，车路协同也是至关重要。至少它关乎于三个巨大市场的生成，可谓“一箭三雕”。

门槛耸人

车路协同很重要，这也不是今天的新闻了，为什么更早这个领域非常沉默呢？答案很简单，这个工程真的是太困难了……横亘在车路协同门前，可以看到有四大难题，一般企业恐怕想破了头也解决不了其中一个。

一、生态断层是常态。

车路协同的特点之一，是要整合一大堆原本谁也不挨着谁的技术与背后企业。听上去简单的车路协同，背后涉及车端智能、连接网络、云平台、边缘计算、路端智能与传感设备等几大板块，各模块背后又有复杂的供应链和渠道商。各种芯片厂商、设备厂商、基建企业、数据维护企业掺杂其间。由于车路协同基本是一个全新领域，这些企业原本是彼此孤立、缺乏合作基础的。如何把它们组织在一起是件非常复杂的产业协同工程。

二、软件条件无一不缺。

在云计算+AI的推动下，车路协同的解决能力大幅度提升。但提升的效率远远没有达到完美。今天无论是捕捉高速公路汽车运动所需要的云端算力，还是精准捕捉突发事件、车辆运动逻辑的AI算法，再到缺乏行业数据、针对性解决方案数据、高精地图数据，整个产业可谓是无一不缺。平地起高楼，这对大部分企业是难以负荷的技术与经济成本。

三、要求过硬的制造业技术与基础。

车路协同场景中，要运用到大量硬件部署，传感器、雷达等硬件。这些硬件直接安放在道路上，用于驾驶信息交互，必须保证绝对的安全与稳定。这就要求企业能够提供工业级的硬件生产能力，并有各种细分垂直领域的硬件生产能力。这又将刷掉绝大部分有意进场的企业。

四、行业标准缺乏带来部署忧虑。

目前车路协同体系中以来的V 2 X技术体系，在国内还没有敲定通用标准，还处在企业各自摸索的阶段。这就客观上决定了部分企业的探索最后将被国家标准淘汰，由此带来的成本忧虑也会把一些企业拒之门外。

然而即使这么多限制和门槛，还是没有挡住BAT们的脚步。

日前，阿里与公路院联合宣布成立车路协同联合实验室，巨头的车路协同之路开始进入我们的视野。一周之后，百度以Apollo平台为基础，宣布搭建一个开源的车路协同研发与测试平台，以生态研发进军车路协同产业的痛点之一。

阿里的思路与百度不同，目前来看倾向于调集兵力优势，直接上技术、上平台、上解决方案。围绕智慧高速场景，阿里云负责搭建智慧高速云控平台，为车路协同场景提供全局控制能力；AliOS主要管车跟路到底聊什么，搭建车路云协同计算系统，完成车路协同间的具体能力；而传说中的达摩院，则负责研制路测要安装的感知硬件。同时，高德、千寻提供高精度地图，支付宝准备解决高速支付场景——可谓是阿里一家“齐上路”。

有意思的是，几个月之前，华为LTE产品线表示，华为正积极探索汽车和通信产业下的车路协同产业。

有曰二：以AI技术为契机，由无人驾驶与城市智能两大市场为支撑，迫切的社会需求与政策导向为根本，车路协同正在经历突飞猛进。

今天的车路协同，要解决的核心问题还是从无到有，而不是你死我活。在这条赛道上，科技巨头们真正比拼的，是一揽子解决能力。

产业建构

车路协同究竟比什么？毫无疑问，在高速公路上搞事情，是一条实打实的重赛道。今天，无论是阿里的生态优势+IoT解决能力，百度的开放平台，华为的ICT基础设施思路，可能彼此思路大相庭径，但都是在试探中调整，以自身优势激发产业垂直关系建构。

而在未来，这场已经发生的竞争会鹿死谁手呢，关键在三个胜负手之中。

一、产业联盟搭建与生态聚合能力。

由上所述，车路协同是一个场景复杂、产业链冗长、产业关系新鲜构成的产业网络。任何一家公司都不可能自己把所有车路协同的软件、硬件、平台、施工全搞定。那么想要能快更好地切入车路协同，就需要更强的产业组织能力与产业生态。比如目前来看，百度依托Apollo吸引了车路协同合作者，而阿里不仅各部门齐上阵，还联合交通部公路院、国家电网、中国联通等成立了“2038超级联盟。产业关系的合纵连横，很可能会变成接下来车路协同市场中的常态。

二、案例落地与模块化复制能力。

科技企业造车靠量产，那么同样的道理，修路的关键是能不能快速把路修出来，让大家看到车路协同的真实价值。毕竟造车可以放PPT上，车路协同也PPT上就不太美观了。目前来看，阿里前有城市大脑的顺利落地与推广，而且车路协同端已经与杭州达成签署合作，并将把杭绍甬高速公路作为试点样板。似乎在落地推广层面更具优势。

三、产业深度与垂直场景解决能力。

车路协同的复杂性，在于它涉及几个相对独立，但又必须相互作用的领域。城市智能、造车、传感硬件、网络传输，每个领域都有自己的产业问题与行业经验。科技企业突然进场，很可能在对产业深度估计不足的问题上吃亏。目前来看，华为显然在车路协同通讯基础上更有优势；而阿里依靠城市大脑积累的城市解决方案经验，以及AliOS的直接造车经验，可以从两端下手增强垂直场景解决能力。

车路协同的中场战事，归根结底是科技变量与未来确定性之间的较量——今天技术对现实世界的改造，其实大多如此。一段时间之内，还很难看到巨头生态在车路协同领域进行直接绞杀，更大的可能性是各自为政，拓展生态，积累案例。

有曰三：快速发展的行业解决能力和场景落地，能够以发展速度倒逼行业标准成型，制定行业普遍规则，显然是更重要的一战。毕竟车路协同体系必须以统一标准、全局连接，才能求得产业价值最优解。

当然，不管企业生态之间如何竞争合作，在大的范围看，未来中国20年势必大力投入驾驶升级，急切追加城市治理能力。那么在宏观需求上看，车路协同是一个难以绕过去的命题。而对于核心玩家来说，机会也远远大于风险。（本刊整合）