L4级自动驾驶，插上车路协同的翅膀才能飞？

只有生活在现实中，技术才能蓬勃发展。

第一条：菠萝财经

著者│ 再辉

“自动驾驶商业化元年”的呼声显然越来越高，最具影响力的自动驾驶初创公司也在不断进行商业军备竞赛。

许多自动驾驶公司今年都取得了重大成功，但商业化最值得注意的方面可能是2017年成立的蘑菇车联盟。与Robotaxi或量产车的愿景不同，蘑菇车联盟提出并坚持“车路云融合”的自动驾驶解决方案，该解决方案已赢得数十亿订单，隐约揭示了先进自动驾驶的前景。

9月底，瑞银证券亚太区工业和基础设施行业总监徐斌在一次媒体吹风会上指出，“得益于车路协同的发展，中国可能能够比美国更快地实现自动驾驶。”，而是在一定条件下进行规模化和商业化的成熟运营。

瑞银提出了一个鼓舞人心的建议，也引发了一系列思考：作为今年商业化的杰出成就之一，车路协同解决了哪些问题，蘑菇车联盟为什么能迅速获得认可？现有的成果是否表明，高级自动驾驶的落地并非遥不可及？

在蘑菇车对联的特殊实践中，答案正在浮出水面。

高级自动驾驶梦想成真

自动驾驶可以分为两个内部阶段，第一阶段是有条件自动驾驶，第二阶段是完全无人自动驾驶。其中，L3需要有人及时接管，这只是一个过渡阶段；

L5设想的全场景无条件自动驾驶目前尚不可能实现。因此，L4已经成为高级自动驾驶竞争的焦点。

9月16日，蘑菇汽车联盟发布了全球首款搭载“车路云融合”系统的自动驾驶前置量产巴士，包括MOGO bus M1和MOGO bus M2。其中，M1取消了方向盘、油门和制动器，实现了真正的自动驾驶。不仅如此，蘑菇车联还布局了Robotaxis、环卫车、巡逻车、物流车、拖拉机等自动驾驶车型。

此前，蘑菇车联在一个月内赢得约66亿元订单的消息一直在闪现，这些车型也将应用于以车、路、云为核心的城市级自动驾驶项目。基于L4级自动驾驶开发的新模型表明，大规模实施先进自动驾驶的梦想有能力照进现实。9月1日，百度创始人李彦宏在上海举行的世界人工智能大会上也表示，L4级自动驾驶很可能比L3级更早商用。

为了解释为什么蘑菇车耦合模式有望使L4级自动驾驶成为第一个大规模实施的自动驾驶模式，值得重新审视自动驾驶级别分类中的细节：

根据美国汽车工程师协会在业内常用的分类标准，L4级别被称为高度自动驾驶。在有限的道路和环境中，不需要驾驶员全程驾驶，因此不需要安装油门、踏板和方向盘等控制装置。

L4级别所要求的特定道路和环境条件本质上需要确保自动驾驶感知信息的来源足以取代人类驾驶员的感知。车路协同或车路云集成的路线就是建立这样一个高信息饱和度的交通系统。

尽管现有的ADAS系统给单车智能化带来了量化的变化，但面对暴雨、暴风雪、背光、物理盲区等极端天气或极端自动驾驶情况，安全性、多样性和效率问题仍然存在。据瑞银称，车路协同模式下的自动驾驶由路边传感设备辅助，使其更容易、更便宜、更快、应用更广泛。

无论自行车智能设备多么昂贵，它都只能扫描车辆的近场环境。“自行车智能+车路协同”的两条腿走路的方式可以更快地满足L4的信息需求。在此背景下，车路云融合解决方案比AI弱智能+激光雷达强感知+高精度地图单车智能模式具有更好的落地性能。

目前，自动驾驶企业的主战场仍然是城市，可以进一步划分为业务单元，以满足特定地区对L4级自动驾驶的需求。向高级自动驾驶过渡的关键战役已经在这里开始。

“云”知道城市交通需要什么

我们非常希望与运营平台合作，验证自动驾驶的技术成熟度，并通过运营和服务提供将其推向市场，”青州智行创始人于谦在接受采访时表示。

这不仅表明自动驾驶初创企业的商业化需要依赖运营平台，也明确了蘑菇车联盟将自动驾驶车队运营纳入自身模式的意图。或者，“车、路、云一体化”解决方案可以更好地反映其在城市级运营中的优势。

在“车辆”方面，L4级自动驾驶汽车基本上是用于特定领域的专用车辆，如公交车、配送车、清洁车、巡逻车、物流车、牵引车、矿车等。在技术能力方面，其自行车智能化水平始终在线。路侧设备的协同，进一步提升了多传感器融合水平和自动驾驶软硬件系统的集成度。

蘑菇车联加载在车身的自动驾驶汽车大脑中，集成了自动驾驶计算单元、高精度定位单元和……三个功能模块……

车路协同通信单元，配备蘑菇车联开发的Mogo AutoPilot，是业内最集成的软硬件集成系统。这提供了一个高度集成的车路云，在“汽车”方面提供支持。

“道路”的本质是智能交通的新基础设施，即上文提到的摄像头、激光雷达、通信和边缘计算单元，这些都是具有数字调度能力的路边设备，这在过去智能交通对标的案例中有所体现。但以自动驾驶落地为中心的路侧建设，在部署上更强调与系统的智能集成。

许多特征揭示了对一体化的追求，例如通信链路的构建。MOGO BUS从路边到云端再到车辆的整个链路延迟仅为100毫秒，这意味着车辆可以快速了解道路的状态。道路上正在发生的事件被组织成数据，并传输到L4级自动驾驶汽车，以帮助它们完成感知决策执行链。

在完成车辆和道路的两点协作后，车路协作展示了其差异化优势：单车智能专注于当前操作领域，而当前操作领域实际上是由特定时间节点检测到的信息连接起来的。但通过跨传感器和跨系统的协调，车路协同可以在整个过程中无缝跟踪和管理大面积区域，从而实现对整个交通系统的高度控制。

在城市自动驾驶单元中，用于这种管理的工具是“云”。

在蘑菇车联的“衡阳模式”中，基于云的“城市交通大脑”AI云平台不仅为交通管理者提供实时、动态的统一管理平台，还为普通用户提供新的交通服务。

例如，对于城市运营，如环卫车、巡逻车、物流车、警车、医疗车等特殊场景，系统可以提供点对点的快速支持，包括绿波带、路线规划等，提高城市服务的效率和效率。

足够规模的车辆和道路可以以数据驱动的方式呈现城市的整体交通状况，并将其传输到云端。所以，城市需要什么，“云”就知道了。在这样的基础上，先进的自动驾驶可以存储更多的信息，并朝着有序扩展的方向发展。

回归“现实主义”

以城市为独立单元，是自动驾驶在国内环境下相对合理的落地逻辑。区域统一管理、基础设施一致、路线可控是自动驾驶落地城市的三大核心要素。蘑菇汽车联合会首席执行官朱磊的这一声明也反映了城市管理者和居民已经存在的需求。自2010年以来，中国一直在推动车路协同的测试和建设。

值得一提的是，蘑菇车联衡阳智能网联汽车项目也被列入湖南省工信厅2022年公布的“数字新基建”100个标志性项目。在新基建背景下，自动驾驶的商业化势必与当地经济社会发展战略更加融合，这考验着科技公司对项目的掌控能力。

在未来很长一段时间里，科技公司需要关注的话题是，在直接投资回报之外，寻找提高整体经济效益的可能性——孤立的自动驾驶解决方案确实可以降低成本，但要融入交通圈并不容易，并且没有一种解决方案可以在不进入交通系统的情况下只上车。

当然，技术提供商也可以选择将进入运输系统的问题交给自己的主机厂，利益不同。至少，一个不考虑后一个因素的计划最终会有缺陷。对于真正的自动驾驶，尤其是先进的自动驾驶商用车来说，上车只是一只脚跨过门槛。

城市公共服务可能不是唯一的出路，但与对Robotaxi等单一赛道的大量押注相比，多面手可以帮助对冲技术同质化背后的商业风险。蘑菇汽车联盟提供了参考……

gh实际行动，更不用说Momenta、小马智行和文远智行等初创公司都在努力扩大其应用范围。

瑞银证券亚太区工业和基础设施行业总监徐斌预测，2022年至2040年，中国的公路投资规模将达到3000亿美元，每年的车路合作可以为中国公路货运市场节省2700亿美元的劳动力成本。所有这些的先决条件是使该模式运行并将其纳入日常运输应用程序。

在关于自行车智能化和车路协同之间路线的争论中，有一种观点认为，车路协同的困难在于其完全超出技术范围的商业运营。蘑菇汽车联盟的案例表明，强调地面应用是技术为人类服务所需要做出的改变。毕竟，只有生活在现实中，技术才能蓬勃发展。

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