Waymo经历的Corner Cases难题，正在拷问特斯拉。

“我一开始就知道Autopilot这道题不好解，但没想到是这么难解。”2022年开年，马斯克做客Lex Fridman的播客聊到自动驾驶时，承认其难度超出了预期。

2015年，特斯拉推出第一代Autopilot，接着是通用汽车推出超级巡航驾驶员辅助系统。自此以后，众多汽车厂商纷纷跟进，试图走出一条渐进式到达L4级自动驾驶的康庄大道。

可是，今年已是特斯拉研究自动驾驶的第8个年头，但如果按照严格的自动驾驶分级来评判，其技术水准仍停留在L3级别。FSD虽然代表着特斯拉对Full Self-Drive的期待，但也流露着现实里的无奈。

与此同时，以往不被看好的车路协同开始迸发出勃勃生机。据天眼查显示，专注提供V2X系统解决方案与软硬件产品的星云互联在3月1日获得2亿元B轮融资。

诚然，单车智能在智能驾驶方面为我们带来了自动泊车、自适应巡航之类的惊喜体验，但在全球头部玩家都感到吃力的L4领域里，昔日撑起特斯拉FSD梦想的这股风，已经悄悄调转了风向，鼓起车路协同的风帆。

单车智能赛道降温

说到自动驾驶，我们一般想到的是单车智能。然而这个玩家扎堆的赛道从去年开始逐渐有选手退出了游戏。

截至去年2月，美国加州总共有63家自动驾驶企业进行过持牌测试，其中34家公司则停止了在加州的测试，包括现代及数家中国企业。去年年底，小马智行无人测试车在日常测试中发生轻微碰撞，随后也被叫停了在加州的自动驾驶无人化测试。

据悉，当前加州DMV拥有无人驾驶测试牌照的仅剩七家企业，包括Waymo、Cruise以及Apollo等。Robotaxi是有着万亿市场规模的赛道，所有玩家基本上都还没吃到肉，为何要无功而退?

首先，高等级自动驾驶(L4、L5)落地需要权衡经济性与安全性。

当前技术条件下，要单纯依靠单车智能实现L4级别以上的自动驾驶规模化落地，需要每辆车都搭载高精度的传感器和庞大的算力，单车制造成本过高，必然限制L4车辆市场渗透率，价格这道坎决定了这块蛋糕难以做大。

以特斯拉为例，其通过大规模量产降低成本曾一度引起老车主不满，但如今依然被诟病没有低端车型。

投行伯恩斯坦(Bernstein)分析师托尼?萨科纳吉(Toni Sacconaghi)在最近的一份研究报告中写道，“由于特斯拉目前没有开发新款低价车型，这一决定似乎与特斯拉尽快推动电动汽车普及的目标相违背，继续投资其自动驾驶产品，也不足以推动销量增长。”

其次，单车智能路线的L4还面临着安全性、ODD限制等方面的挑战和问题。

仍以特斯拉为例，2022年前两个月，特斯拉两度召回。其中，1月6日的召回事件中，韩国汽车试验研究所发现其全自动驾驶软件可以让他们在不完全停止的情况下通过停车标志。近日特斯拉的辅助驾驶系统Autopilot在德国面临审查，该机构正在调查特斯拉的自动变换车道功能，以及这个功能是否在欧洲得到了批准。

新年伊始，特斯拉接连在不同国家碰壁，让大家不得不怀疑，Autopilot确实存在不安全因素，以后面临的审查可能还会更加严格。

在目前的技术条件下，如果连特斯拉都难以在经济性与安全性之间找到平衡，其他新势力只怕是更加心有余而力不足。由此看来，在单车智能这条技术路线上，高阶自动驾驶的全面落地似乎遥遥无期。

从融资方面来看，Waymo背靠谷歌，融资能力依旧很强，但其他自动驾驶独角兽就没这么好的命，不得不通过转型末端物流、干线物流等商用、低速场景。例如，毫末智行选择量产车自动驾驶和末端无人配送并行的战略，希迪智驾发力布局干线物流和无人矿卡，都是在谋求更容易落地的商业模式。

从产业链的角度看，自动驾驶无论怎么发展，车企都是重要组成部分，汽车厂商始终是维系自动驾驶各个参与方的纽带，然而面对无人驾驶领域激烈的竞争，老牌车企却开始“打退堂鼓”。

例如，通用汽车旗下自动驾驶公司Cruise裁减近70名工程师，放慢了自动驾驶研发的步伐，奔驰更是表示，“目前还无法通过Robotaxi取得较大的利润，所以将暂时告别了作为移动服务提供商的想法。”

另一个更值得关注的迹象是，坚持单车智能的车企开始有“抱团取暖”的倾向。

在特斯拉发布2021年四季度财报后，马斯克召开业绩说明电话会时，强调FSD的用词是“重要性和价值潜力”。随后马斯克在推特上表示，“特斯拉将向其它车企开放FSD”。

在马斯克看来，其他车企要想通过自研达到特斯拉FSD的智能水准，至少需要5年的时间，既然FSD是引以为豪的独家技术，却舍得向其它车企开始开放，或许意味着特斯拉无力凭借自身力量杀出一个黎明。

在谈擎说AI看来，从务实的角度看，马斯克此举是通过构建同道企业圈子，证明单车智能技术路线仍值得坚持下去，从而让自己订阅式自动驾驶服务更保值。然而，分享宝贵技术换取行业认同的做法，或许也透露出担心FSD沦为“技术孤岛”的隐忧。

车路协同冬去春来

单车智能和车路协同是自动驾驶的两条技术路线，单车智能在特斯拉、谷歌等科技巨头的带动下，在技术上已经遥遥领先，车路协同因为得不到巨头们的青睐而被“雪藏”。然而目前的种种迹象表明，这个不温不火的赛道正在焕发出活力。

第一，车路协同玩家融资开始增多。

除了文章开头提到的，在不到一年的时间里获得两轮融资星云互联，蘑菇车联也在2021年9月获得腾讯、京东投资，自动驾驶项目累计签约金额已达数十亿元，其“车路云一体化”自动驾驶方案上在衡阳试点实际落地，并在北京、上海、四川、贵州、云南等落地测试及运营;希迪智驾则在去年1月、4月连续拿到了总金额为7亿的两次融资，其核心模式为 “单车智能”和“车路协同”两大方案。

第二，由政府主导、统一标准下的商业模式正在构建。

车路协同的项目动辄几千万、甚至上亿，是需要政府主导的交通基础设施的规模化升级，因为政府、车厂、公路运营单位等多方诉求并不一致，难以产生短周期的、闭环的经济效益，所以以往企业参与的积极性不高。如今看来，这种产业链不完整的窘况也有了改观。

据天眼查显示，去年中智行和中国电信、苏州市合资成立由国有资产主导的天翼交通科技有限公司，成为重要的标准化路端智能设施(RSU)推进环节之一。

在数据格式、接口等标准制定方面，2月24日，由清华大学智能产业研究院(AIR)、百度等联合推出的车路协同自动驾驶数据集DAIR-V2X正式发布，向境内用户提供下载使用，为高级别自动驾驶的大规模推广提供安全保障。

此外，通过数据开放，为高校和科研机构提供基础数据，为企业产品研发测试提供支持，有效加速产学研用协同，减小用人成本支出。

第三，越来越多的车企正在加入车路协同大军。

首先，合资车企中，长安福特C-V2X车型从去年开始量产，今年1月1日起，福特EVOS、Mustang Mach-E、锐界PLUS以及全新探险者四款量产车型全系标配V2X。

自主品牌也不甘落后，2019年4月，上汽、东风、长城等13家车企共同发布C-V2X商用路标，2020下半年至 2021上半年陆续实现C-V2X汽车量产。造车新势力方面，理想汽车、蔚来、集度等厂商也相继进入该领域。

随着多家车企入局形成行业规模，市场竞争压力之下，对于车路协同的商业化要求也会促进技术的快速进步。

第四，国内自动驾驶技术供应商纷纷拥抱车路协同路线，并建构自己的朋友圈。

2月24日，百度李彦宏的《智能交通7讲》音频课程在得到APP上线，在导论中阐述了如何通过车路协同实现安全、高效、低碳的智能交通。李彦宏表示，“用车路协同方案做自动驾驶，是百度坚持、并且看好的技术路线。”

联想到最近百度与自主车企比亚迪达成自动驾驶方面的合作，以及开放数据集的举措，不难发现，深耕自动驾驶多年的百度Apollo此刻正在高举车路协同大旗，呼朋引伴，目的是构建车企朋友圈，形成合力，共建和共享车路协同产业价值链。

另一家曾多次表明要“帮车企造好车”的华为也早有准备，早在2019年就确立了以车路协同为主的未来发展路线，并已经将东风、长安、长城等车企添入自己的朋友圈。

单车智能路线的自动驾驶企业视数据为生命线，格外重视技术方案前装上车搜集数据的机会。然而去年发布的赛力斯SF5尚且搭载L2+级自动驾驶系统，今年的AITO问界M5索性不再提供自动驾驶，从这里似乎也能看出，华为发现依靠车企自身力量发展Robotaxi的路线或许并不好走。

原华为智能驾驶产品线总裁苏菁更是直言不讳地说，“打死都不会做Robotaxi，现阶段做Robotaxi的企业都得‘完蛋’。”

车路协同玩家抓了一手什么牌?

车路协同玩家像极了替补球员，坐了很久的冷板凳，终于迎来上场的机会，当然想要大显身手，可是一时半会儿还不能取代单车智能，首先是因为在大规模商业化之前，还需要克服很多难题。

首先，车路协同的融合技术方案还不够完善。不管是车载智能终端(OBU)还是路侧智能终端(RSU)，对于基础设施之间感知任务的分配都还比较模糊，不同的厂家按照自己的思路和需求做研究和试点最终无法形成合力。这也是最近百度、华为等企业联合车企构建合作伙伴朋友圈的一个目的。

其次，产业政策缺乏前瞻性和一致性。相关产业政策可能会对早期投入大量研发经费的企业带来风险，而车路协同技术需要一揽子持续性的相关政策。例如前几年，我国曾采用LTE-V技术作为车联网的主流标准，更早选择DSRC标准的企业要面对前期投资沉没的风险，而随着5G技术的到来，LTE-V技术也可能面临淘汰。

不连续的产业政策，让企业不敢投资，长期持观望态度，自然就限制了车路协同技术的大规模商业化应用。

最后，还是缺少一套清晰的商业模式。任何C端技术商业化的前提是能够给用户提供普遍的使用价值，但智能驾驶因为技术复杂、涉及安全性等诸多因素，能够通过这项技术赚钱的企业并不多。

特斯拉的伟大，在于通过“影子模式”让自家的汽车“越用越聪明”，从而开创了一种平缓递进的商业模式。车路协同如今面临同样的商业化困境，在“聪明的路”还不成规模的前提下，用户很难愿意为这样的半成品技术买单。

车路协同尽管困难重重，但好在这条赛道已经开始复苏，况且从宏观经济的角度看，车路协同玩家们乘上了时代的东风。

在交通强国战略和新基建政策的叠加下，涵盖城市公共交通、高铁、物流等在内的“大交通”领域，数字化、智能化的场景创新需求空间巨大，在相应细分领域将会衍生出一大批新兴业态和新的商业模式。对于布局交通信息化领域的百度、蘑菇车联、中智行们来说，抢占生态位的机遇或许已经到来。

写在最后

尽管车路协同的发展存在诸多困难，但好在当前单车智能已经让部分汽车具备一定OBU基础，这对需要“聪明的车”和“智慧的路”来协同的自动驾驶方案来说，减小了相当部分的工作量。比如，对于L2、L3级自动驾驶的车辆，配合智能的路，在合适的ODD范围内更容易具备特斯拉所梦寐以求的FSD。

一个自动驾驶行业内的共识是，车路协同更容易地从根本上解决单车智能遇到的感知能力有限、单车成本过高等问题。既然“聪明的车”聪明程度有限，建成“智慧的路”也需要很多时间，所以单车智能和车路协同虽然是不同的两条技术路径，但本质上都是为了达成一致的目标——实现自动驾驶的殊途同归。