车路云一体化发展还需迈过几道坎

证券时报记者韩中南率先在深圳对智能网联汽车进行立法，让真正的自动驾驶汽车上路不再遥远。但自动驾驶的实施甚至商业运营都是系统工程，政策支持至关重要。技术的不断升级和基础设施建设也是不可或缺的。从企业布局来看，强调自行车智能化和推动车路云融合发展是两条不同的业务路线。业内普遍认为，从长远来看，结合我国道路交通现状和互联网优势，车路云融合是产业发展的主要趋势。然而，要实现这样的长期目标，创建一个以云控制平台为中心的智能网联汽车中国解决方案似乎并不容易。近年来，数据在推动自动驾驶技术快速进步中的作用逐渐凸显。换句话说，贯穿自动驾驶汽车研发、生产、测试和运营整个生命周期的数据已经成为一种新型的“石油”。同样，为了促进车辆、道路和云开发的集成，建立良好的数据循环至关重要。清华大学苏州汽车研究院院长助理戴一凡对《证券时报》表示，要想真正实现L4级自动驾驶汽车，需要依靠道路和云平台的合作。但从技术落地的实际情况来看，数据采集的准确性和稳定性仍有提升空间。尤其是数据采集后产生的服务质量仍有待提高。目前，利用自动驾驶汽车收集的数据进行技术迭代和信息服务预警是可行的，但现有的数据质量远远不足以支持自动驾驶汽车的决策和控制。戴一凡认为，行业应该有敬畏之心，在技术上进一步深耕，尤其是在数据收集和应用方面。排除技术因素，高昂的成本无疑是限制车路云快速形成有效协作的核心。戴一凡透露，从一些城市公开的车路云协同项目招标信息来看，单个项目的成本低至数千万元甚至数亿元。对于如此昂贵的项目，如何收回成本甚至盈利，目前业内还没有非常成熟的案例。事实上，成本困境已经说服了一些自动驾驶公司继续走“车路云”一体化的道路。车路协同是一条需要大量投资和高基础设施要求的技术路线。如果我们在创业时严重依赖车路协同，我们可能直到现在都无法运行自动驾驶， ”文远智行相关负责人表示。蘑菇车联相关负责人对车路云融合的成本困境有不同的理解。他表示，在行业实践中，蘑菇车联坚持的车路云一体化自动驾驶解决方案可以使公司成为城市智慧交通的参与者之一交通建设，与地方政府深度合作，实现“降本增效”，共同推动自动驾驶商业化运营。

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