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钛媒体注：本文来源于微信公众号家甲子光年（ID:jazzyear），作者 | Amelie、范文婧，编辑 | 赵健，钛媒体经授权发布。

从去年开始，北京亦庄不少道路两旁的路杆上，新增了一双双“眼睛”：激光雷达、毫米波雷达、传感器……每一个路过的行人、车辆，甚至是一条遛弯的宠物狗，都在它们的注视之下。
“眼睛”观测到的数据，顺着一条条路杆探到地底，再沿着地底的光纤被传输到后台新建的“车联网平台”，最终被路端来来往往的车辆所接收。
5月，由于北京疫情反复，出行车辆大幅减少，亦庄道路上，刻着红黄火焰标识、写有“自动驾驶测试”的车辆多了起来。路侧的数据，可以将车流量、红绿灯等信息及时同步，帮助解决这些智能单车所无法解决的鬼探头、遮挡、红绿灯等致命难题。
亦庄往南，远在1470多公里的长沙，公交车率先与路测设备打起了配合。
在湘江新区，固定的公交路线上，市民只要打开小程序，公交到站时间、各站点信息一览无余。路侧设备、公交车辆，被一张统一的“车联网”集结，红绿灯能根据车流量及车辆行进速度自行调节时间，许多出行者由此有了“一路绿灯”的丝滑体验。
这些涉及到城市交通管理的项目，均可归纳为一个大热的词汇——“双智协同” 。
在过去的一年里，全国有16个“双智”试点城市、几十个“双智”项目上马。以北京为例，仅经济技术开发区60平方公里范围内，截止到3月底已拥有332个数字化智能路口基础设施全覆盖、基于自动驾驶的城市级工程试验平台搭建。
所谓“双智”，即“智慧城市基础设施”+“智能网联汽车”，前者为后者提供基础设施，后者则是应用的数字化终端，是车路协同的延伸与迭代。2020年11月25日，这一概念正式在住建部与工信部印发的《关于组织开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作的通知》中被提及，经过一年多发酵，迅速席卷全国各地。
“双智城市”被认为是继智慧城市之后新一轮“造城运动”，各地投入巨大，纷纷提报项目，期待追上这一次政策的东风。但另一方面，项目重视“展示效果”、没有实际经济效益、社会效益难以量化等问题一再被业内人士诟病。
那么，在从业者看来，目前车路协同的项目落地情况是否如预期那般光鲜？作为政府牵头的项目，谈论商业化是否为时过早？「甲子光年」采访了车路协同运营方星云互联、四维图新、海康智联、希迪智驾，以及多家投资人，共同探讨这一“中国独有”的产业背后的发展逻辑。
01 造城，也造富“双智城市”是车路协同在政策层面的第三次大规模迭代——前两次，关键词分别是“示范区”和“先导区” 。
2016年~2018年是封闭试验阶段。上海、重庆、长春、北京等多地被批准为国家级智能网联汽车示范区，在封闭试验场开展C-V2X（蜂窝车联网）的系统验证工作。
2019年~2020年，车路协同试验场从封闭走向开放。无锡、天津、长沙、重庆率先成为四个国家级车联网先导区，重点从开放道路上验证车路协同技术可行性。
从去年年底开始，无锡锡山先导区车路协同项目推进了新一期建设。在路端、车端的硬件技术被验证可行之后，锡山区首次将焦点对准了“车联网运营”，尝试搭建运营服务能力。
以四维图新为代表的数据运营服务商成为了硬件厂商之外新的参与者。具体而言，它一面对接政府，为先导区搭建数据基础能力、明确数据计费规则，同时又对接车企，为各家连接车联网平台做接口打通、兼容适配等工作。
统一的数据运营平台，将被寄予商业化落地的厚望。车流信息、红绿灯、交通拥堵情况等数据，将遵循“谁使用谁付费”原则，被分配至需求方。
除了无锡先导区，据「甲子光年」了解，如柳州、合肥等地，多个先导区项目也开展了新一期建设，普遍遵循“小规模安装路侧设备-进一步扩大试点范围-推广车端设备-建设数据运营平台”的路径逐步推进。
2020年底提出的“双智城市”进入了车路协同的第三次迭代，从“智慧的车”、“智慧的路”进一步延伸到“智慧城市”，把车路协同提升到了“城市管理”的能级，牵头单位也由工信部升级为“住房和城乡建设部城市和工信部联合主导” 。
华控基金高级投资副总裁李镇涛提到，从“先导区”“示范区”到“双智城市”，项目不再局限于一个区域，而是要从整个“城市管理”的角度来思考；同时对于具体的应用场景，也要开始考虑如何达成商业闭环。海康智联总经理助理邢珺也表示，双智阶段，车路协同项目更往落地各行业应用、改善民生层面靠拢，如交通秩序治理、路面健康管养、道路通行效率提升、公众伴随式出行提醒等，而非仅停留在为汽车产业链做技术测试。
在不到半年时间里，双智试点范围被扩大到北上广深、成都、厦门等16座城市，项目规模基本以亿元级起步。
据业内人士透露，甚至有很多项目还没上升到“双智”层级，也会先挂上“双智”名头，蹭上一波关注度。
先导区、双智城市两轮政策同时推动之下，车路协同的规模快速扩张。
即便在今年疫情影响下，四维图新预计其今年车路协同项目规模增长率为20%~30%，其中，4~5成是双智项目，2成是先导区项目。星云互联透露，2021年，项目订单总规模超过3亿元，累计实施了98个车联网项目。BAI资本合伙人赵鹏岚还观察到，从订单量来看，车路协同的增速要比自动驾驶更快。
行业的估值也在水涨船高。两年时间，希迪智驾估值从19亿元涨到80亿元，新鼎资本自2020年参与了其B轮融资后，此后每轮都追加投资，累计投入了3个多亿。
据业内人士透露，做路侧解决方案的，即便没有特别亮眼的技术，平均估值也在50亿元以上。
车路协同项目造价着实不菲。
根据一位业内专家的经验，每1公里道路，安装路侧感知设备成本在150万元~200万元之间，这还未算上数据平台、车端设备的改造。
无锡锡山区车联网小镇上，仅两条道路，车路协同建设造价就过亿元，这还不过是冰山一角。整个小镇建设范围涵盖37km路网、63个网联路口、13km公共测试道路，总投资约120亿元。
与迟迟不能取得商业化进展的Robotaxi相比，动辄亿元订单的“造富”效应，也让车路协同多了一份关注度。
02 天花板在哪里？由于涉及基建改造，车路协同的项目参与方也众多。
牵头方是公安部交科所，当地政府、工信局等政府部门，负责统一规划与审批资金。以无锡项目为例，“总包方”的角色由无锡智慧城市建设发展有限公司承担，它是无锡市国发资本运营有限公司、无锡市交通产业集团有限公司等5家国有资本参与构建而成。
“乙方”包含了许多市场化的机构与企业：
最大块的蛋糕归属于硬件提供商。华为凭借在当地深厚的政府关系与巨头技术背书，拔得了头筹，提供车载终端产品、路侧单元、融合感知等设备，并在边缘端延伸其云能力。
诸如四维图新这类数据能力提供方也参与分羹，拿到了千万元级别的单子，负责为总包方建设统一的数据运营平台。
买方主要来自B端和G端。
在B端，车企被寄予厚望。据四维图新车路协同研究院副院长郭磐石透露，部分车企已经开始签署有条件的订单协议：如果特定区域红绿灯改造达到一定数量级，它们将集中采购道路信息服务，纳入前装功能的一部分。
郭磐石告诉「甲子光年」，不少Tier 1嗅到了机会，蠢蠢欲动，纷纷进驻先导区，甚至自掏腰包参与测试，希望在将来作为中间商赚取大规模“采购利益分成” 。
无锡项目创造了一种基于车路协同的“数据运营”服务模式。据「甲子光年」调研发现，其他典型发项目模式还包括“服务Robotaxi”、“服务招商” 。
河北沧州，被视为车路协同产业的“北方重镇”，截止到目前，其已累计开放智能网联汽车测试道路636.9公里，城市测试道路总里程仅次于北京。
早在2019年，沧州就联合云图科技等感知设备厂商，完成了路端技术改造。与此同时，在车端，沧州拉来了重要合作伙伴——百度Apollo，共同探索开放自动驾驶可载人测试路网，打出Robotaxi的城市招牌。
当前法规还不允许可载人测试车辆向用户收费。邢珺谈到，地方政府若建设自动驾驶测试道路，能吸引一批车企，或是自动驾驶供应商前来做自动驾驶测试，他们为此付费，成为政府的收益来源。
在G端，交通部、公安部最有可能成为采购主力军，数据被用来改善政府办事效率，辅助及时发现违章行为、规避可能的事故风险。
在一些自动驾驶或汽车产业薄弱的地区，车路协同往往更具有“基建”的意味，即通过改造路端设备，提升当地交通效率，并尽可能以此招商引资。
星云互联向「甲子光年」分享了柳州项目“因地制宜”的经验。
柳州汽车工业发达，是全国唯一同时拥有四大汽车集团整车生产基地的城市，对于这样一个城市来说，不缺专业的汽车测试场。
星云互联觉得，应该根据柳州的工业特点和交通状况，进行资源互补，把重点放在城市道路的改造上。智能化道路更聚焦于“提高驾驶安全和交通效率”，安装车路协同感知设备，让车、路、云互联互通，用以满足信号灯互动、车辆避撞和路线引导提示等多种V2X场景功能。从而减少交通事故的发生，提高驾驶安全和交通效率。
交通“新基建”，有利于形成一定的“示范效应” 。据郭磐石透露，示范区建设单位往往要结合当地的政策要求，设立分支机构或者研发团队，才能有效参与政府的项目分包。这种方式既为当地政府布局产业链招商引资，又帮助不少企业创收、扩大规模。
各地项目如火如荼，如同一桌饭客人大部分已到齐、菜也刚上一半。但车路协同的商业闭环与可持续性，也有一些挑战。
有人对结果颇有信心。华控基金李镇涛透露，在蹲守了3年多后，终于在去年年底真正决定下注。“这个时候再不切入，等‘十四五’末尾进入大规模商业化阶段，获得的回报和想象空间就未必那么大，也或许根本再没有你切入的机会。”赵鹏岚则认为，车路协同赛道或将比自动驾驶更早出现上市公司。
但也有不少人还在冷眼旁观，想要再等一等。在全国近千公里的测试路段上，你几乎找不到一辆连有车路协同设备的私家车。车路协同付费方还停留在B端和G端，未曾渗透到终端用户层面。
但很显然，B端和G端不会是大头的买单方——每公里上百万元的建设费，只有摊派到每辆车上，才算得过来经济账。
“鸡生蛋还是蛋生鸡”的问题又来了：过去几年，政府在路端率先迈出改造的第一步后，如果终端不愿意大规模买单，不能配合跟上建设步伐，那么政府算不来经济账，势必推不动进一步建设。可反过来，如果没有大规模车路协同基建设施，消费者不会产生足够刚性的需求，就不会有动力买单。
在问题没有得到解答之前，动辄上亿的车路协同项目，将很快遇到规模化瓶颈。
03 消费者买单是否成立？一直以来，中国车路协同的发展都由政府主导、政策推动。所以许多从业者认为，未来车路协同要继续发展，也必须由政策持续推动。
新鼎资本合伙人张驰觉得，地方政府愿意投入几个亿做车路协同的基础建设，主要还是由于国家政策整体的导向性明显，但要他们继续投入几十亿、上百亿则相当困难。
也有业内专家认为，目前车路协同的项目大多走“信息化”的拨款，款项每年的预算仅有几千万元到亿元级，资金有限；但如果国家能够推出政策，明确数字道路作为"新基建"的必要部分，那么数字道路的建设预算则会充裕很多，其建设必要性也能得到更多业主单位的认可。
但已经进入车路协同赛道的公司，不能一味期待政策的东风。希迪智驾首席科学家张长隆博士认为，“车路协同的功能之一是帮助自动驾驶尽快落地”，“商业化”是服务商都需要前置考量的。所以，服务商在意识到G端和B端的尝试存在天花板之后，也都期待着能向消费者端寻找突破。
让私家车开上路，享受路端设备所采集的信息带来的便利。这不仅意味着路端设备要铺设得足够多、广，以及车端设备要前装搭建，也意味着所有这些数据和信息需要打通。
于是，横在服务商面前先需要解决的棘手问题就是“标准” 。
李镇涛介绍，比如交通信号灯，就有很多种品牌，不同的品牌有不同的协议标准，有的甚至是黑匣子不公开标准，或者没有标准。同样地，一条路上不同的传感器在相近的时间里可能会监测出不同结果，如何对这些差别做验证和取舍，也得有具体的标准。
又比如，不同的政府、合作方基于自身原有的技术标准，也会有不同的要求。阿里对协议传输的时间有特别的要求，合作方必须单独为其进行改造。但要将其与其他服务商的平台融合，又是另一回事。
即使是统一了路侧的设备，距离私家车开上路，还需要面临车企的严格考研。所有服务都要经过车企的POC测试，确保设备达到车规级别。但业内人士告诉「甲子光年」，“对于数据的精确度，不同车厂也有不同要求。比如以物体识别的精确度为例，有的公司要求达到米级就可以，但有的企业认为要达到0.5米才有意义。
车路协同的标准亟需建立。星云互联CEO潘军告诉「甲子光年」，“制定标准”也是新一轮“双智城市”项目专家组正在做和想要做的。标准是项目实施的参考准则，在“双智城市”建设的进程中，不仅需要政府在政策、标准、制度层面牵头，也需要科技企业在技术方面提供支持，多方参与，共同创造“双智”成果。
那么跨过了标准这道关，车路协同能够如何走向消费者呢？不同的人有不同的判断。
张驰认为，车路协同过往的发展依靠政策推动，不确定性较强，自动驾驶的发展可能会早于车路协同。进而，企业想要路端跟着车端同时投入，舆论的作用不可忽视。他想象行业的发展路径是，先有L3级别的车辆在路上行驶，这个过程中如果出现了交通事故，会倒逼路端设备进一步配套自动驾驶来完善及完成建设。
“车企和路侧设备是相互割裂的，无法直接推动路侧快速建设。要真正让私家车也享受路端服务，把事情推广下去，大概率会是因为发生交通事故。虽然自动驾驶的技术在逐步升级，也难免会有发生事故的可能。想要形成商业化闭环，核心不在车企，而是让消费者愿意买单，承担一定的路测设备的建设投入。”
李镇涛判断的发展路径则不太一样。他认为“先有一个成功的区域，而后利用影响效应来推广” 。政府可以投入一个区域试点，尝试让商业模式在该范围里跑通，再逐步推广到其他区域。以目前全国自动驾驶试点区域北京亦庄为例，服务商可以在亦庄地区打通现有的路侧设备，将道路预测规划等服务搭建在汽车控制系统中。该区域生活的用户愿意付费后，服务商再逐步推进更多的功能和范围。
更进一步，类比新能源车的发展，希迪智驾智能网联事业部总经理周智民觉得，车路协同领域确实也需求前期的大量积淀，但等到形成了规模化之后，“也许变革会比想象中来得快” 。
或许从业者也都知道，不管是车端先投入还是路端先投入，不管现在的诉求是政府买单还是消费者买单，理想中的车路协同的项目里，消费者、车企和政府都应该是共同承担风险，也共同分享收益的。总要有人先承担风险，多迈出几步。
这背后某种更深层的背景是，“车路协同”由于路端建设的成本巨大，如同智慧城市、物联网一样无法在其他国家推行，只有在中国这样政府愿意巨大投入的地方才有可能实践。于是，“车路协同”“双智城市”从一开始就带有某种象征意味。而纵观过往智慧城市和物联网的建设，大多数的项目很难说效果符合预期。
于是，当“车路协同”不得不走向市场化，所面对的问题和挑战都是全新的，才有了如今这番局面。
【{调取该文章的TAG关键词}|车路协同的造富之路】或许换个角度想想，如果车路协同的目标本就不是为了“替代”单车智能，而是为自动驾驶创造更多可能，一切是否会变得更简单一些？