阿里百度再交锋，争夺车路协同话语权？

车路协同正在成为出行和智能驾驶领域的高频词，也成为百度和阿里之间又一个正面交锋的技术。

随着智慧出行概念的逐步落地，众多新造车势力产品量产甚至敲钟上市，出行行业正在被重塑，而智能驾驶技术也在产业升级过程中不断得到升级。尤其在特斯拉及国内众多新造车势力的推动下，智能驾驶已经达到L3级别，搭载L3的品牌涵盖了奥迪、宝马、现代等；而且，一些专注智能驾驶技术的公司已经在L4级别上也取得了一定的突破。

行业发展趋势也使得一批智能驾驶创业公司备受资本关注，2018年智能驾驶领域内发生的投融资次数和额度也高于上年。其中，小马智行A轮获得1.12亿美元投资，在7月又宣布完成1.02亿美元A1轮融资，易航智能获得2.2亿元人民币的B轮，Roadstar.ai也在A轮拿到了1.28亿美元等等。

但正如小马智行CEO彭军所说，人人都能坐上无人驾驶汽车还为时尚远，自动驾驶落地需要一个过程。事实也正是如此，智能驾驶技术虽然已经在很多大型汽车品牌当中实现搭载，但真正的智能程度、对远处行人和静止物体的识别，以及可实现的安全性仍然有难以突破的门槛。

在凤凰网科技（微信搜：iFeng科技）与行业内多家领先企业沟通过程中了解到，问题的关键在于，单车智能方面的难题并不是一两年之内就能通过技术得以攻克。在这种情况的影响下，车路协同成了包括阿里、百度在内的互联网巨头布局智能驾驶的一条新路径。

而共性的问题带来的结果，是巨头布局的集体转向。阿里巴巴AI Labs已经将车路协同作为重点项目来投入，而百度在智能驾驶基础上同时做车路协同。从互联网领域的发展惯例来看，巨头往往具有很强的指向效应，智能驾驶行业的发展方向可能迎来改变，而百度和阿里也将在智能驾驶与车路协同方面又一次相逢。

巨头的布局

事实上，车路协同并不是一个新概念，此前的方案多是体现在如何通讯上，也就是让通讯技术做到信息传输更灵敏，但并没有得到太多关注。最近，随着智能驾驶技术的应用渗透和个别智能驾驶汽车出现的安全问题，单车智能的可实现程度不断被拷问，也让布局智能驾驶的公司有了更多思考。

9月6日下午，在阿里巴巴西溪园区，从未单独面向媒体的阿里巴巴达摩院人工智能实验室首席科学家王刚首次对外介绍了阿里巴巴在智能驾驶方面的技术进展。

王刚告诉凤凰网科技：“我们的方案是定义传送什么样的信息，即路需要精确感知到什么信息，什么样的信息是对车有用的，然后我们可以将不同的信息用已有的通信方案传送给不同的车辆。”他用一种通俗的方式介绍，阿里巴巴的方案是让车“知道”路上发生了什么，而之前的车路协同方案更多的是实现车与路之间的通信。

但与单车智能不同，车路协同当中，让车“知道”的前提是路侧的感知能力得到提高。也就是说，车路协同需要在路上安装感知基站，路侧先对路面的整体情况做识别和判断，再将信息无缝传递给行驶在路上的单车。

在目前举办的阿里云栖大会上，阿里巴巴人工智能实验室总经理浅雪再次介绍了阿里在车路协同方面的布局。浅雪对凤凰网科技表示：“感知基站方面阿里与交通部公路科学研究院成立了联合实验室，目前还处于第一个阶段，感知基站和自动驾驶实现产品化落地还有很多工作要做。”

无独有偶，9月14日百度智能驾驶事业群组也对外介绍了百度在智能驾驶和车路协同方面的进展。同时，百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇还宣布车路协同方案将在年底进行开源。百度车路协同技术开源的逻辑与Apollo的开源类似，目的在于给部分开发者整体提供一定的基础，迈过一些门槛。

李震宇告诉凤凰网科技，现在自动驾驶汽车越来越多，但路况越来越复杂，因此百度也在探索车路协同。“车路协同分成三个层面，第一个层面叫做路侧的协同感知，道路通过道路传感器帮助车辆更好的来识别周边的环境，比如检测盲区障碍物、远处的障碍物；第二个层面叫做路侧协同规划，路侧的智能设备通过感知到的信息，甚至通过其他的车辆主动提交的信息，可以掌握整个路段的全面信息，从而对每辆车的驾驶系统有更多的规划；第三个层面是把车路协同的概念继续延伸到路网的设计规划，未来对无人车友好的道路应该是在设计规划之初考虑到无人车的各种需求，比如设定自动驾驶专业车道、标识，通过新的标志标线区分有人驾驶车辆和自动驾驶车辆。”

李震宇介绍，百度对车路协同的思考从2016年就开始了。“当时有一个国家重大专项课题组的契机，我们正式切入车路协同领域，进行技术布局和探索。”两年时间里，百度做了一些路测数据和经验，其中最惹眼的就是百度科技园路口的最贵交通灯，装配有激光雷达，经常有百度的工程师带着专业设备在路边进行车路协同系统调试。

百度创始人、CEO李彦宏也在2018世界人工智能大会上阐述，交通拥堵大概对GDP造成损失在5%左右，无人驾驶和车路协同的技术可以对此进行有效的改善和治理，让经济的发展血脉更加畅通。他认为，车路协同对智能交通会产生积极作用。

简单来理解，目前阿里和百度布局的车路协同是一个网状的感知和通信。路侧的感知设备将信息收集传递给车侧，实现“聪明的车”和“智能的路”相互协同，构建“人-车-路”全域数据感知的智能路网。据百度自动驾驶事业群介绍，

智能驾驶的补充

事实上，车路协同在今年成为巨头关注的焦点，与智能驾驶技术始终无法解决的问题，以及高企的成本有很大关系。

近年来，智能驾驶研究领域火热，在业内人士看来也确实是能够对社会、对经济带来非常大影响力的行业。但王刚强调，自动驾驶其实已经有很长的历史了，在1939年通用汽车就有了无人驾驶的概念车。1984年，CMU已经研发了在高速路上能够行驶的自动驾驶大车。但今天，智能驾驶仍然有很多难点没有攻克。

对于选择布局车路协同，王刚对凤凰网科技阐述了两个原因。“首先，现在的单车智能由于自身传感器等的局限，不能达到安全的要求。”举个例子，车身传感器在车速高的时候看得不够远，车身传感器由于高度的限制，看不到周围环境里障碍物后面的情况等等，这些都是单车智能很难或者不可能克服的。

“其次，现在单车智能为了让车能处理不同的情况，装载了很多昂贵的传感器和计算单元。如果能让路智能，通过集约式的建设，可以降低车的成本，从而让整个无人驾驶的成本显著降低。”王刚表示。

可以说，目前车路协同解决方案能够进一步解决单车智能存在的安全隐患，也能在单车使用的传单器上面节约一定成本。

对此，百度也有类似的看法。李震宇表示：“总的来说，我们认为车路协同会带来两大好处，第一是路边的智能是车端智能的有效补充，可以使得车的驾驶更加的安全；第二，可以通过把车上的传感器转到路边，然后通过多辆车分摊路边传感器的成本，有效降低车端和自动驾驶系统的成本。”

据百度自动驾驶事业群方面介绍，目前路侧的感知基站能够监测到200米范围内的路况信息，包括复杂信息。也就是说，每个感知基站可以对200米内的多辆车进行信息传输，给车带来更快的判定时间，节省车端多个传感器不同结果传输、融合所需的时间，毕竟在驾驶过程中，安全问题都是以毫秒计算，越高的反应效率越能够有效降低危险系数。

对于感知基站的安装问题，百度自动驾驶技术总监陶吉对凤凰网科技表示：“大部分都可以在原有基础设施的基础上升级改造，对于新城可以考虑新的安装方式，比如复用路灯杆而非另架设龙门架，实现更密集的部署，老城存在路政和交通分属不同部门无法打通的问题。”

这种方式对于城市道路基础设施的要求不会很高，也基本不用再架设新的设施。对此，易观出行分析师赵香告诉凤凰网科技：“车路协同确实是辅助智能驾驶的一种手段，有关部门应该会对这种方式给予鼓励。”

需要注意的是，车路协同虽然弥补了智能驾驶在安全和成本方面的问题，但智能驾驶本身的问题仍然亟待解决。而且，百度与阿里在智能驾驶和车路协同方面的布局和节奏也是异曲同工，从这一点上来看，巨头之间的技术之争已是不可避免。