车路协同：商汤绝影的野心与耐心

你有没有在路上开着车，突然堵车，以为“前面肯定有道路施工、事故或者交警查车”，但当你跨过漫长的等待，到达另一端时，却发现路面风平浪静，没有事故发生？

这就是著名的“幽灵堵车”现象——仅仅因为一些司机微小的“坏习惯”，比如突然刹车、不必要的频繁变道，后面的车就像波浪一样减速并逐渐向后通过，造成“莫名其妙”的道路拥堵。

在2022年WAIC世界人工智能大会上，商汤发布了其V2X-C云控制平台，其希望解决的事情之一就是长期存在的“幽灵堵车”问题。

“‘幽灵堵车’是因为有些单车采用了对个体最优的决策，但单车的最优决策往往不是全局最优。”

商汤绝影车路协同研究院副院长吴伟指出，需要从云端的角度，对自行车在各个路口的行为进行采集和分析，向相应的自行车发送最优指令，然后在云端对车辆进行控制，使自行车获得全局下的最优决策。

这只是商汤在车路协同领域的野心之一。

除了云控平台，商汤此次发布的绝影车路协同平台还包括车端的车联网平台、路端的智能传感产品和云端的智能计算平台。

事实上，在“车-路-云-图”的逻辑下，业内很多高端玩家已经陆续入局。

那么商汤绝影为什么选择在这个时候大举进入呢？它独特的竞争优势是什么？真的能打通车路协同商业模式的瓶颈吗？

汽车、道路和云:汽车和城市是互为基础的设施。

2021年，住房和城乡建设部和工业和信息化部分两批宣布16个城市为“双智能”试点城市，将智能网联汽车与智慧城市基础设施并列，并探索其协调发展的路径。

这是第一次真正思考城市中的智能网联汽车。以前城市是汽车的重要支撑，现在智能汽车已经开始尝试成为城市的基础设施之一，两者深度融合。

这意味着，为了发展双智慧城市，行业各方不仅需要了解与汽车相关的业务，还需要了解智慧城市业务，清楚地了解哪些环节可以产生更多的价值。

所以从政策层面可以发现，从封闭的试验场到试点示范区，再到现在的双智慧城市，都有明显的车路合作进城的趋势。

在这样的情况下，商汤进入车路协同领域正当其时。

从车路协调的角度来看，现阶段需要解决的是智能驾驶车辆超视距的盲区问题，以及多车如何配合。

此次商汤发布的绝影车路协同平台，遵循“智能汽车+智能道路+协同云”的思路，试图解决上述问题。

具体来说，在路边，绝影推出的计算单元产品支持单视觉、视觉+毫米波雷达、视觉+毫米波雷达+激光雷达的融合感知技术。

它可以实现300米的传感距离，8车道的传感范围，150毫秒的端到端延迟等。，还能让70多个车路协同应用实时发送到车辆，开启上帝视角，解决自行车智能的冗余盲区。

但要实现整个城市交通的全局优化，离不开云端的融合分析和协同控制。

所以在云端，商汤绝影不仅推出了开头提到的云控制平台，还发布了智能计算平台。

主要用于解决一些只有摄像头，没有MEC或其他传感设备的低水平路口的感知问题。

智能计算平台一方面可以接收高阶路口路边智能计算单元的信息，另一方面也可以聚合……在云端对视频图片等交通数据进行门控和分析，对低阶路口进行感知补充，进行认知决策等大数据处理。

目前，绝影智能计算平台拥有超过100种算法仓，覆盖车路协同全对象全场景算法需求。

在吴伟看来，智能计算平台和云控制平台就像人类的左右脑:发现交通问题，给出全局最优决策，并发送给自行车，每天可以实时护送上万辆车，“打通”交通的整体效率。

双智城商汤绝影推广的另一款产品是车城网车尾平台。

简单来说，它的整个形态类似于一个具有AI计算能力的行车记录仪。当它安装在车端时，可以让车辆成为双智慧城市的“城市之眼”，全面覆盖过去固定传感单元无法感知的道路病害，再结合云控制平台和AI算法，可以挖掘出更多车载传感数据的价值，赋能“车城协同”，占据先发优势。

此外，继Robobus无人穿梭巴士之后，商汤在今年的大会上还推出了RoboSweeper自动驾驶扫地机，它也可以与云控制平台和智能计算平台协同工作。

吴伟透露，商汤还是希望在自动驾驶汽车领域更加务实，所以选择了无人清洁车，这种车更容易快速商业化，会在机场、公园、市政道路等应用场景深耕。

定位行业中游:做软件定义的车路协同

车路协同的概念已经提出了几十年，经过曲折的探索，业界逐渐达成了务实的共识:

车路协同技术不是对现有交通管理运行模式的快速颠覆和革命，而是对原有系统的数据源、控制方式和发布方式的渗透补充和演进。

在这个漫长的过程中，车路协同技术要想不断发展，就必须成为商业生产力的一部分，买方就是吃果子的人，这样才能打通商业模式。

目前，车路协同的商业闭环仍然存在三大痛点:

没有足够的用户和用户来分担系统建设成本；

未能与现有交通业务系统顺利融合，整体上仍为自动驾驶车辆服务；车企参与热情是有的，但涉及多方的协作软件协议栈探索处于起步阶段。

解决痛点，这需要庞大的车路协同产业链的配合。

从上游的硬件相关公司，如毫米波雷达、激光雷达、国产芯片，到中游的智能计算相关公司，如AI平台、车路协同标准化协议栈，再到下游的运营、服务、应用相关企业，都有涉及。

以AI技术起家的商汤，明确定位于产业链中段，试图以智能计算为切入点，在这一领域拓展版图。

因此，商汤提出了“软件定义车路协同”的概念，类似于“软件定义智能车”，也是商汤最具竞争力和独特优势之一。

以前一些地方政府不是没有建设路侧单元和智慧路口的意愿，而是考虑到硬件更新周期，担心两三年就要拆除重新部署一批硬件，使得很多地方政府对提前投入资源进行硬件建设望而却步。

“我们的突破点是用计算设备覆盖硬件，不断更新硬件中的模型和算法，让它即使投产几年，依然可以越来越智能，继续拥有丰富的产品功能。”吴伟说。

一方面，通过车路协同的软件定义，可以延长新项目的硬件生命周期，不断扩展功能，不断提高模型精度——摊薄硬件建设的边际成本，部分收回车路协同的投资成本。

此外，通过软硬件解耦，商汤还尝试打通车路协同的协议栈，搭建车路云相关的软件操作系统。

比如之前，如果系统发现前方拥堵，想要引导智能网联汽车的速度，就需要通过云端将指令发送到对应的MEC，再通过RSU与汽车进行沟通，从而引导汽车。

然而，类似的场景不可能详尽无遗。因此，商汤认为有必要对无法枚举的应用源进行汇总，将相应的底层需求抽象成与车路云相关的软件，然后以算法仓库的形式串联起来，这样就可以打通一套标准化的车路云闭环协议栈。

当然，这无疑需要与车企更多的联动。

目前有消息透露，商汤正在考虑将其道路和云相关专利整合成开放的API接口，并与车企合作制定相应的道路协同软件协议栈，从而探索车路协同预装量产。

同时，商汤绝影与国内外主机厂、定点量产的深度合作，有利于自行车智能与陆云基础设施的规模化合作，更有利于进一步降低自动驾驶自行车量产的硬件成本。

降低硬件成本，开放陆云软件协议栈，与汽车公司合作...这背后是商汤对自身能力边界的清晰认识和与上下游联动的开放胸怀，也是商汤绝影走向标准化、模块化、量产化之路的有力武器。

AI技术的“一鱼多吃”

另外值得一提的是，商汤绝影探索了车城的商业模式。

除了加强智慧城市业务，挖掘更多车辆感知数据的价值，鬼车城网络平台还可以与车商合作。

以往发生碰撞等交通事故，车商一般通过电话采访获取事故车辆线索，然后吸引客人到4S店铺维修。但是这种方法的问题是对车辆线索的实时性要求非常高。通常，第一个电话就决定了客户将去哪家4S商店进行维修，这使得线索变得昂贵。

商汤绝影与阿……omobile经销商是，由于车城网平台的设备成本在千元级别，汽车经销商愿意提前购买车城网平台设备，然后预装在新车上。在获得车主许可的前提下，一旦车辆发生事故，车商可以迅速得到线索，收回投资。

“目前，我们已经跑完了这一块。今年已经铺设了数万辆汽车。明年我们希望扩大到100万左右。”吴伟透露。

另一条商业道路是面向G。

事实上，有些局，比如路政、城管部门，没有能力自己搭建移动传感装置，所以很多时候只能找相关部门协调使用局的摄像头资源，但摄像头往往覆盖不到城管部门需要的道路信息。

在需求的引导下，政府部门开始采购商汤绝影车城网的平台设备，安装在公交车上，作为例行检查。

由此，车城网的设备开始产生路况和城管数据，并实时分发推送至各委办局，从而收取一定的数据服务费。

车城网络平台、云控平台、智能计算平台，不难发现，商汤绝影车路协同平台的方案背后，离不开商汤强大AI技术的支持。

作为“一鱼多吃”的通用技术，AI赋予了商汤强大的跨行业能力，也赋予了绝影车路协同平台更高效实现算法迭代的能力。

从算法上看，商汤基于OpenMMlab开源系统，拥有超过2300个预训练模型和超过300个最先进的可视化算法。“学者”大型模型OpenGVLab拥有超过30亿个参数，涵盖超过10万种视觉标签。万物检测算法结合视觉识别技术，有17000多种算法。

更不用说赋能引擎和亚洲首款AI设备，将进一步帮助其车路协同算法模型快速升级。

另外，商汤在智能汽车领域的故事最早可以追溯到2016年，虽然他在车路协同板块比较低调，也不是行业内的新兵。

当时，本田计划在全球范围内寻找人工智能合作伙伴，共同培育自动驾驶技术，加速智能汽车的研发进程。经过多轮竞争，最终选择成立不到三年的商汤签订长期合作协议。

同时，商汤也没有停止对自我完善技术的追求，将之前在AI领域的积累移植到汽车领域。

近日，商汤发布2022年中期业绩，其中汽车表现突出。2022年上半年，智能汽车板块收入增长71%，服务客户20家，同比增长54%，单个客户收入增长11%。以智能车舱产品为例，其量产交付规模居行业第一，量产车品牌有SAIC、广汽、东风、比亚迪、蔚来、奇瑞等。

除了扎根汽车领域，商汤之前也有自己的智慧城市业务线。比如在智慧交通控制领域，商汤已经沉淀了一套基于视频感知和交通流量参数的交通信号控制系统。这进一步给了商汤打开陆云协议栈闭环和数据闭环的信心。

就这样，绝影车路协同业务串联起了商汤的不同项目，从而实现了不同板块之间的顺畅协同。

据介绍，目前，商汤绝影车路协同平台正逐步加速应用于国家级车联网试点示范区、封闭园区、高速公路、城市交通的管理，具备20多项智慧交通检测能力，如:

与智能驾驶舱关联，可以提供红绿灯信号、红灯预警、绿灯启动提醒等服务。

与智能驾驶相结合，它可以扩展感知b……ndary并提升自动驾驶的稳定性和体验。

与智慧城市联动，可以分流交通，提高交通效率，带动GDP增长。

“我们要做的是车路协调的标准化、模块化和量产化:一方面可以服务于自动驾驶和辅助驾驶的量产车；一方面，希望对现有双智城市大规模建设的痛点进行赋能。”商汤这么说。

就像一锅煮了很久的瓦罐汤，车路协同行业已经被各方煨了很多年，而煲汤者也已经等汤煮了很久了。

吴伟告诉新智家，车路协同行业里程碑式商业化节点的到来，将伴随以下现象:

OBU前装量产车普及率达到25%。

路边智能单元(MEC)将在每个城市至少100个路口铺设。

有相对孪生或开放的虚拟车路协同示范区或试验场。

在修远还有很长的路要走。从长远来看，道路的演变其实有百年之久。

Subversion不是一个线性的过程，而是一个递归的、不可预测的过程。

我们期待看到国内“双智慧城市”政策的车路协同爆发，也能看到商汤独有的车路协同平台的曙光，这就是发展最快的九万里。

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雷锋的原创文章。未经授权，禁止转载。详见转载说明。你有没有在路上开着车，突然堵车，以为“前面肯定有道路施工、事故或者交警查车”，但当你跨过漫长的等待，到达另一端时，却发现路面风平浪静，没有事故发生？

这就是著名的“幽灵堵车”现象——仅仅因为一些司机微小的“坏习惯”，比如突然刹车、不必要的频繁变道，后面的车就像波浪一样减速并逐渐向后通过，造成“莫名其妙”的道路拥堵。

在2022年WAIC世界人工智能大会上，商汤发布了其V2X-C云控制平台，其希望解决的事情之一就是长期存在的“幽灵堵车”问题。

“‘幽灵堵车’是因为有些单车采用了对个体最优的决策，但单车的最优决策往往不是全局最优。”

商汤绝影车路协同研究院副院长吴伟指出，需要从云端的角度，对自行车在各个路口的行为进行采集和分析，向相应的自行车发送最优指令，然后在云端对车辆进行控制，使自行车获得全局下的最优决策。

这只是商汤在车路协同领域的野心之一。

除了云控平台，商汤此次发布的绝影车路协同平台还包括车端的车联网平台、路端的智能传感产品和云端的智能计算平台。

事实上，在“车-路-云-图”的逻辑下，业内很多高端玩家已经陆续入局。

那么商汤绝影为什么选择在这个时候大举进入呢？它独特的竞争优势是什么？真的能打通车路协同商业模式的瓶颈吗？

汽车、道路和云:汽车和城市是互为基础的设施。

2021年，住房和城乡建设部和工业和信息化部分两批宣布16个城市为“双智能”试点城市，将智能网联汽车与智慧城市基础设施并列，并探索其协调发展的路径。

这是第一次真正思考城市中的智能网联汽车。以前城市是汽车的重要支撑，现在智能汽车已经开始尝试成为城市的基础设施之一，两者深度融合。

这意味着，为了发展双智慧城市，行业各方不仅需要了解与汽车相关的业务，还需要了解智慧城市业务，清楚地了解哪些环节可以产生更多的价值。

所以从政策层面可以发现，从封闭的试验场到试点示范区，再到现在的双智慧城市，都有明显的车路合作进城的趋势。

在这样的情况下，商汤进入车路协同领域正当其时。

从车路协调的角度来看，t……s阶段是智能驾驶车辆超视距的盲区问题，多车如何配合。

此次商汤发布的绝影车路协同平台，遵循“智能汽车+智能道路+协同云”的思路，试图解决上述问题。

具体来说，在路边，绝影推出的计算单元产品支持单视觉、视觉+毫米波雷达、视觉+毫米波雷达+激光雷达的融合感知技术。

它可以实现300米的传感距离，8车道的传感范围，150毫秒的端到端延迟等。，还能让70多个车路协同应用实时发送到车辆，开启上帝视角，解决自行车智能的冗余盲区。

但要实现整个城市交通的全局优化，离不开云端的融合分析和协同控制。

所以在云端，商汤绝影不仅推出了开头提到的云控制平台，还发布了智能计算平台。

主要用于解决一些只有摄像头，没有MEC或其他传感设备的低水平路口的感知问题。

智能计算平台一方面可以接收高阶路口的路侧智能计算单元的信息，另一方面也可以在云端对视频图片等交通数据进行聚合分析，为低阶路口提供感知补充，进行认知决策等大数据处理。

目前，绝影智能计算平台拥有超过100种算法仓，覆盖车路协同全对象全场景算法需求。

在吴伟看来，智能计算平台和云控制平台就像人类的左右脑:发现交通问题，给出全局最优决策，并发送给自行车，每天可以实时护送上万辆车，“打通”交通的整体效率。

双智城商汤绝影推广的另一款产品是车城网车尾平台。

简单来说，它的整个形态类似于一个具有AI计算能力的行车记录仪。当它安装在车端时，可以让车辆成为双智慧城市的“城市之眼”，全面覆盖过去固定传感单元无法感知的道路病害，再结合云控制平台和AI算法，可以挖掘出更多车载传感数据的价值，赋能“车城协同”，占据先发优势。

此外，继Robobus无人穿梭巴士之后，商汤在今年的大会上还推出了RoboSweeper自动驾驶扫地机，它也可以与云控制平台和智能计算平台协同工作。

吴伟透露，商汤还是希望在自动驾驶汽车领域更加务实，所以选择了无人清洁车，这种车更容易快速商业化，会在机场、公园、市政道路等应用场景深耕。

定位行业中游:做软件定义的车路协同

车路协同的概念已经提出了几十年，经过曲折的探索，业界逐渐达成了务实的共识:

车路协同技术不是对现有交通管理运行模式的快速颠覆和革命，而是对原有系统的数据源、控制方式和发布方式的渗透补充和演进。

在这个漫长的过程中，车路协同技术要想不断发展，就必须成为商业生产力的一部分，买方就是吃果子的人，这样才能打通商业模式。

目前，车路协同的商业闭环仍然存在三大痛点:

没有足够的用户和用户来分担系统建设成本；

未能与现有交通业务系统顺利融合，整体上仍为自动驾驶车辆服务；车企参与热情是有的，但涉及多方的协作软件协议栈探索处于起步阶段。

解决痛点，这需要庞大的车路协同产业链的配合。

从上游的硬件相关公司，如毫米波雷达、激光雷达、国产芯片，到中游的智能计算相关公司，如AI平台、车路协同标准化协议栈，再到下游的运营、服务、应用相关企业，都有涉及。

以AI技术起家的商汤，明确定位于产业链中段，试图以智能计算为切入点，在这一领域拓展版图。

因此，商汤提出了“软件定义车路协同”的概念，类似于“软件定义智能车”，也是商汤最具竞争力和独特优势之一。

以前一些地方政府不是没有建设路侧单元和智慧路口的意愿，而是考虑到硬件更新周期，担心两三年就要拆除重新部署一批硬件，使得很多地方政府对提前投入资源进行硬件建设望而却步。

“我们的突破点是用计算设备覆盖硬件，不断更新硬件中的模型和算法，让它即使投产几年，依然可以越来越智能，继续拥有丰富的产品功能。”吴伟说。

一方面，通过车路协同的软件定义，可以延长新项目的硬件生命周期，不断扩展功能，不断提高模型精度——摊薄硬件建设的边际成本，部分收回车路协同的投资成本。

此外，通过软硬件解耦，商汤还尝试打通车路协同的协议栈，搭建车路云相关的软件操作系统。

比如之前，如果系统发现前方拥堵，想要引导智能网联汽车的速度，就需要通过云端将指令发送到对应的MEC，再通过RSU与汽车进行沟通，从而引导汽车。

然而，类似的场景不可能详尽无遗。因此，商汤认为有必要对无法枚举的应用源进行汇总，将相应的底层需求抽象成与车路云相关的软件，然后以算法仓库的形式串联起来，这样就可以打通一套标准化的车路云闭环协议栈。

当然，这无疑需要与车企更多的联动。

目前有消息透露，商汤正在考虑将其道路和云相关专利整合成开放的API接口，并与车企合作制定相应的道路协同软件协议栈，从而探索车路协同预装量产。

同时，商汤绝影与国内外主机厂、定点量产的深度合作，有利于自行车智能与陆云基础设施的规模化合作，更有利于进一步降低自动驾驶自行车量产的硬件成本。

降低硬件成本，开放陆云软件协议栈，与汽车公司合作...这背后是商汤对自身能力边界的清晰认识和与上下游联动的开放胸怀，也是商汤绝影走向标准化、模块化、量产化之路的有力武器。

AI技术的“一鱼多吃”

另外值得一提的是，商汤绝影探索了车城的商业模式。

除了加强智慧城市业务，挖掘更多车辆感知数据的价值，鬼车城网络平台还可以与车商合作。

以往发生碰撞等交通事故，车商一般通过电话采访获取事故车辆线索，然后吸引客人到4S店铺维修。但是这种方法的问题是对车辆线索的实时性要求非常高。通常，第一个电话就决定了客户将去哪家4S商店进行维修，这使得线索变得昂贵。

商汤绝影与阿……omobile经销商是，由于车城网平台的设备成本在千元级别，汽车经销商愿意提前购买车城网平台设备，然后预装在新车上。在获得车主许可的前提下，一旦车辆发生事故，车商可以迅速得到线索，收回投资。

“目前，我们已经跑完了这一块。今年已经铺设了数万辆汽车。明年我们希望扩大到100万左右。”吴伟透露。

另一条商业道路是面向G。

事实上，有些局，比如路政、城管部门，没有能力自己搭建移动传感装置，所以很多时候只能找相关部门协调使用局的摄像头资源，但摄像头往往覆盖不到城管部门需要的道路信息。

在需求的引导下，政府部门开始采购商汤绝影车城网的平台设备，安装在公交车上，作为例行检查。

由此，车城网的设备开始产生路况和城管数据，并实时分发推送至各委办局，从而收取一定的数据服务费。

车城网络平台、云控平台、智能计算平台，不难发现，商汤绝影车路协同平台的方案背后，离不开商汤强大AI技术的支持。

作为“一鱼多吃”的通用技术，AI赋予了商汤强大的跨行业能力，也赋予了绝影车路协同平台更高效实现算法迭代的能力。

从算法上看，商汤基于OpenMMlab开源系统，拥有超过2300个预训练模型和超过300个最先进的可视化算法。“学者”大型模型OpenGVLab拥有超过30亿个参数，涵盖超过10万种视觉标签。万物检测算法结合视觉识别技术，有17000多种算法。

更不用说赋能引擎和亚洲首款AI设备，将进一步帮助其车路协同算法模型快速升级。

另外，商汤在智能汽车领域的故事最早可以追溯到2016年，虽然他在车路协同板块比较低调，也不是行业内的新兵。

当时，本田计划在全球范围内寻找人工智能合作伙伴，共同培育自动驾驶技术，加速智能汽车的研发进程。经过多轮竞争，最终选择成立不到三年的商汤签订长期合作协议。

同时，商汤也没有停止对自我完善技术的追求，将之前在AI领域的积累移植到汽车领域。

近日，商汤发布2022年中期业绩，其中汽车表现突出。2022年上半年，智能汽车板块收入增长71%，服务客户20家，同比增长54%，单个客户收入增长11%。以智能车舱产品为例，其量产交付规模居行业第一，量产车品牌有SAIC、广汽、东风、比亚迪、蔚来、奇瑞等。

除了扎根汽车领域，商汤之前也有自己的智慧城市业务线。比如在智慧交通控制领域，商汤已经沉淀了一套基于视频感知和交通流量参数的交通信号控制系统。这进一步给了商汤打开陆云协议栈闭环和数据闭环的信心。

就这样，绝影车路协同业务串联起了商汤的不同项目，从而实现了不同板块之间的顺畅协同。

据介绍，目前，商汤绝影车路协同平台正逐步加速应用于国家级车联网试点示范区、封闭园区、高速公路、城市交通的管理，具备20多项智慧交通检测能力，如:

与智能驾驶舱关联，可以提供红绿灯信号、红灯预警、绿灯启动提醒等服务。

与智能驾驶相结合，它可以扩展感知b……ndary并提升自动驾驶的稳定性和体验。

与智慧城市联动，可以分流交通，提高交通效率，带动GDP增长。

“我们要做的是车路协调的标准化、模块化和量产化:一方面可以服务于自动驾驶和辅助驾驶的量产车；一方面，希望为现有双智城市大规模建设的痛点赋能。”商汤这么说。

就像一锅煮了很久的瓦罐汤，车路协同行业已经被各方煨了很多年，而煲汤者也已经等汤煮了很久了。

吴伟告诉新智家，车路协同行业里程碑式商业化节点的到来，将伴随以下现象:

OBU前装量产车普及率达到25%。

路边智能单元(MEC)将在每个城市至少100个路口铺设。

有相对孪生或开放的虚拟车路协同示范区或试验场。

在修远还有很长的路要走。从长远来看，道路的演变其实有百年之久。

Subversion不是一个线性的过程，而是一个递归的、不可预测的过程。

我们期待看到国内“双智慧城市”政策的车路协同爆发，也能看到商汤独有的车路协同平台的曙光，这就是发展最快的九万里。

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