投稿|车路协同：无人驾驶的“终局”？( 二 )
诚然 ， 像谈激光雷达就绕不开马斯克的纯视觉路线 ， 提到了车路协同 ， 就不得不提一下其最广被讨论的对立面 ， 单车智能 。
如今通过单车智能路线来布局自动驾驶的玩家 ， 可以说是从元老级的Waymo、Apollo到初创独角兽小马智行、Momenta再到车企特斯拉、蔚小理 ， 几乎无所不包 。
就像是在视觉路线上与全世界作对的马斯克 ， 车路协同的对立阵营基本囊括了当前自动驾驶赛道上的所有主要玩家 。
尽管车路协同在当前毫无疑问是一个小众之选 ， 然而存在即有合理性 ， 以当前车路协同赛道上较为头部的独角兽玩家蘑菇车联为例 ， 天眼查信息显示 ， 近年来其融资节奏虽算不上密集 ， 但也仍有着称得上豪华的投资阵营站队 。
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尤其值得注意的是 ， 今年九月 ， 离A轮输血结束已经接近三年的蘑菇车联终于再次得到了最新的战略融资 ， 谈擎说AI认为 ， 这主要得益于当前车路协同路线的一个突破口已经出现 ， 即有望冲出单车智能的现存瓶颈 ， 具体原因我们可以进一步从单车智能中找到 。
单车智能的“感知局限性”单车智能 ， 顾名思义 ， 即在汽车智能化方向下功夫 ， 用一个装在车内的智能化系统来接替传统驾驶员的工作 ， 让汽车变“聪明” ， 从而实现自动驾驶 。
但我们不可否认的一个事实就是 ， 即便是天赋和资历条都拉满的人类驾驶员 ， 也不能百分百保证可以避免车祸发生 ， 这也反映出了单车智能终将面临的瓶颈 。
谈擎说AI认为 ， 当前单车智能主要存在以下两个愈发凸显的局限：
1、视野局限：
智能汽车感知硬件系统无论是摄像头还是雷达 ， 都是基于生物感官的产物 ， 且都搭载在车端 ， 这就必然会有“盲区”现象存在 ， 即便系统再智能 ， 也仅能在视觉范围内做出快速精确的决策 ， 这就导致“鬼探头”这样人类司机往往难避免的现象 ， 单车智能同样很难避免 。
比如对一辆高速行驶的智能汽车而言 ， 视觉盲区内突然窜出一个物体 ， 由于惯性的客观存在 ， 系统无论是做出急刹还是继续行驶的决策 ， 都很难避免事故发生 。
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2、视效局限：
当前智能汽车感知硬件往往是多管齐下 ， 即便走纯视觉路线的特斯拉 ， 也都搭载了一定数量的毫米波雷达 ， 而像是小鹏P5 ， 更是有激光雷达、摄像头、毫米波雷达 。
这主要是因为环境干扰 ， 就比如在黑夜 ， 摄像头感知能力变差 ， 雷达就派上了用场 。然而这样的组合式环境风险规避如今也已经出现了局限性 。
就比如雨雪天气 ， 雨雪遮挡了摄像头或是雷达设备 ， 将会在一定程度上影响到整车的自动驾驶行为决策 。
不难发现 ， 单车智能当前愈发凸显的两个问题 ， 绝非是能够通过不断提升单车智能化程度就可以解决的 ， 而是需要进一步弥补“视觉”这一感官层面缺陷来实现 。
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