| 今年的自动驾驶行业仍是资本市场的宠儿，尤其是从事车路协同技术研究的企业，纷纷获得资本青睐。资本市场的投资动向在很大程度上反映了我国自动驾驶技术的发展，甚至有观点认为，在自动驾驶与单车智能的竞赛赌局中，车路协同已经胜出。
近日，车路协同解决方案提供商北京星云互联科技有限公司宣布完成近2亿元的B轮融资，本轮融资由华控基金领投，安徽交控资本、国元创投、合肥产投、沃赋资本等联合投资。融资资金将主要用于车载V2X产品研发与规模化应用，“车路云”全系产品升级以及加速拓展市场资源等方面。星云互联首席执行官潘军表示，随着不同等级的智能驾驶车辆放量进入市场，产业界注意到由于实际交通环境的复杂性，纯粹的单车智能存在着一些技术局限和长尾问题。而车路协同技术，以其低成本、高效率、协作性的优势，能与单车智能形成良性互补，实现超视距感知、车路协作式决策等一系列应用。在这样的背景下，车路协同的重要性进一步被强化。一方面，建设交通强国已成为我国重要战略；另一方面，车路协同通讯技术已日趋成熟，V2X基础软硬件产品工程化工作基本完成，即将进入大规模部署阶段。 纵观近期资本市场发布的投资案例，车路协同产业链上的企业，融资步伐正在加快。去年底今年初，苏州艾氪英诺机器人科技有限公司这家以路侧多源数据融合业务为主的初创企业，获得千万级天使轮融资；智能网联公司华砺智行（武汉）科技有限公司这家V2X（车路协同）解决方案公司也完成了数千万元的A1轮融资；车联网（V2X）技术服务供应商Fermata Energy也宣布获得新合作伙伴投资4000万美元。潘军表示，在“新基建”和“交通强国”战略背景下，融合通信、汽车、交通、信息等众多领域的车路协同技术，构建“人-车-路-云-网”全域互联的智能交通系统是未来交通建设的新发展重点。 智慧交通成坚定基石 众所周知，在自动驾驶的发展过程中，车路协同还是单车智能，两种技术路线一直存在很大争议和竞争。尤其是在初始阶段，由于单车智能技术的快速发展，尤其是在L1、L2辅助驾驶阶段，辅助驾驶技术的快速应用，极大的推进了单车智能的发展，一些希望继续主导自动驾驶汽车发展的车企，如特斯拉、奥迪和诸多造车新势力，都在快速推进单车智能技术的发展，很多人也更看好单车智能的技术发展。尤其是特斯拉，其坚持的单车智能技术率先在全球范围实现了有条件的自动驾驶，极大的提升了汽车智能化程度。也引领了单车智能技术的快速发展。 但是，随着特斯拉为代表的单车智能技术在高级别自动驾驶状态下事故的增多，单车智能技术遭遇了极大的信任危机。有些企业的单车智能项目甚至不得不宣告停止。同时，车路协同却得到了快速发展。ICVTank公布的数据显示，2022年，全球V2X市场规模有望突破1650亿美元。中信建投研报、《C-V2X产业化路径和时间表》及StarBridge Capital研究等的分析数据显示，中国V2X市场将由2021年的103亿元，上升到2025年的600亿元，年复合增长率达55％。 随着以5G为代表的新基建项目在中国的推进，车路协同在中国迎来了政策支持和良好的发展环境。面向“十四五”，智慧交通已经成为我国重要的国家战略，《交通强国建设纲要》、《数字交通发展规划纲要》、《国家综合立体交通网规划纲要》等系列建设和规划纲要都提出要构建智慧交通体系。《关于推动交通运输领域新型基础设施建设的指导意见》提出，到2035年，交通运输领域新型基础设施建设取得显著成效。先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑。交通运输部发布的《数字交通“十四五”发展规划》也在“六大重点工程”中明确指出，完善公路感知网络，推进公路基础设施全要素全周期数字化，发展车路协同和自动驾驶，推动重点路段开展恶劣天气行车诱导，缓解交通拥堵、提升运行效率。《智能网联汽车技术路线图》也为V2X的发展提供了重大利好。 去年，在特斯拉维权事故等因素推动下，中国智能网联汽车数据监管平台的建设提速。相较于单车智能，车路协同可以减少车辆对外界信息的采集。中国汽车工业协会常务副会长兼秘书长付炳锋表示，在国家加强汽车数据采集监管的前提下，车路协同以后会逐渐减少车辆对外界信息采集的数量，而且有一些信息在智慧城市、智能交通上已经把相关数据处理好，可以随时传送给汽车。“这样可以减少车辆的计算量和一些不必要的信息外传，我觉得这是一个很好的解决方案。”付炳锋表示。这种看法被认为在汽车智能化带来的数据安全问题面前，国家将出台系统性规范文件，通过设定智能汽车的发展路线走车路协同的方式，防范汽车对道路信息和个人信息的过度采集。 在基础设施和数据监管等方面都有利于车路协同技术发展的前提下，车路协同逐渐被认为是具有中国技术特色的自动驾驶实现路径。有研究预测，到2030年，中国车路协同智能设备市场投资规模将近3000亿元。 自动驾驶仍需全面提升 在车路协同不断在中国取得重大进展的同时，坚持做单车智能的企业也开始向车路协同“妥协”。清华大学智能产业研究院（AIR）与百度Apollo联合发布的《面向自动驾驶的车路协同关键技术与展望》认为，单车智能技术在安全性、自动驾驶功能的运行条件和经济性等方面的短板，让单车智能现阶段的落地应用遭遇障碍。 去年10月，奥迪在中国进行了公开道路融合V2X信号的L4自动驾驶演示。通过6.5公里自动驾驶路线上的13个应用场景，奥迪展示了V2X如何优化驾驶安全性、舒适度和交通流畅度。这是奥迪品牌首次在车辆自动驾驶系统中使用车联网技术。对于车路协同与单车智能的争论，奥迪中国研发执行副总裁迈克尔·霍夫曼认为，二者同样重要。“我们的车辆离不开基础设施和智能系统，且需要采取循序渐进的方式。L4自动驾驶是最新的功能，需要和最前沿的科技进行整合。城市交通的格局会因为这样的趋势改变，但这个改变是一个循序渐进的过程。”迈克尔·霍夫曼说。 正如霍夫曼所言，面向无人驾驶的自动驾驶技术，需要循序渐进的不断推进，在当前高级别辅助驾驶向无人驾驶的迈进过程中，车路协同展现出一定的应用优势，尤其是在智慧交通体系支持下，车路协同获得领先发展。但这并不意味着单车智能就没有了应用前景。全球范围内，基础设施建设程度不同，交通出行场景也千差万别，不可能一种技术实现所有场景下的无人驾驶。同时，车路协同要想落地还需要包括自动驾驶技术、汽车、通信等诸多行业的协同推进才可能实现。这更类似于木桶理论，任何一方的缺位都可能为其落地设置障碍。相较于单车智能，车路协同要想大规模落地存在很大难度。 在单车智能技术可靠性待提升、车路协同大规模落地需跨行业协作的前提下，车路协同和单车智能都有一定的发展空间，两者同样需要在不断的试验验证中提升技术水平和可靠性，以推动无人驾驶的最终实现。 |
