投稿|车路协同：无人驾驶的“终局”？( 四 )
- 职责
然而车路协同并非简单的两两合作就可以解决的 。相关的网络、供电、运维如何保障 ， 又由谁在后续去负责相关物业？投入颇大 ， 产出在哪里？这些问题都是在这条路上必然需要面临的 。
不难发现 ， 车路协同不仅是需要造出更聪明的车 ， 优化更聪明的路 ， 而且也需要协同诸多产业 。车路协同也牵扯到了诸多交通、法规要素 ， 似乎远不是一家企业之力就能够掌控的 ， 不仅是需要各地政府部门、电信运营商、云服务供应商等部位协同 ， 也必然离不开国家的强干预 。
这就意味着单车智能的布局往往是聚合式的 ， 一个企业 ， 一个项目 ， 集中火力投入 。而车路协同的布局则像是碎片式的 ， 需要一个统一战略的制定者 ， 当前企业们面临无从下手的困局 ， 即便当前蘑菇车联已经与部分城市建立了初步合作 ， 然而整个概念似乎时有点像由于单车智能“感知困境”出现而剧烈升温的 。
就像曾经的Waymo估值已从最高点的近2000亿美元断崖式下跌到如今300亿美元左右 。任何剧烈升温的赛道出现 ， 往往需要用一份冷思考去看待 。在诸多待攻克的难题面前 ， 蘑菇车联们虽然给出了一个单车智能瓶颈的新解法 ， 但真正想要落地也同样道阻且长 。
- 规模
其实不难发现 ， 整个汽车电气化变革浪潮里 ， 这样的现象并不少见 。
一个最明显的例子就是智能化一定是更适合电动汽车吗？答案是否定的 。众所周知当前汽车变革有两个风口 ， 一个是电气化 ， 一个是智能化 ， 两个风口本质上并没有什么联系 ， 只不过碰巧在同一时空相遇 。
也因此 ， 既然电动汽车是未来的大趋势 ， 那么智能化又何必在燃油车上浪费时间呢？随着特斯拉、蔚小理等一众玩家都将智能化搭载到电动汽车上 ， 自然就拉动了规模效应 。
回到主题 ， 虽然车路协同一个设备可以服务众多路过的机动车 ， 单车智能就显得前期成本更高 ， 但做单车智能的玩家占主流就拉动了规模效应 ， 前些年单车智能的诸多短板与高成本都在这两年被不断解决 ， 这样的规模成本和技术沉淀优势 ， 同样是车路协同玩家们当前所不具备的 。
写在最后关于车路协同还有最后一个问题：既然现有认知内 ， 光依靠单车智能基本不可能在未来实现绝对的无人驾驶 ， 那么为何还有那么多玩家要“死磕”？
谈擎说AI认为这主要是因为单车智能的终点并非在L5无人驾驶 ， 而是在L4自动驾驶 。
关于单车智能 ， 业内一直都有一个“攀登珠峰 ， 沿途下蛋”的比喻 ， 在技术不断发展的过程中 ， 只要无法解决当前的“感知局限” ， 就算是单车智能到了珠峰顶也无法达到L5无人驾驶 ， 但L4的ODD大量场景则可以打通 ， 底层的数据积累都是可以大量在ODD场景间复用的 。
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