对话王劲：为什么中智行认为，车路协同是中国无人驾驶弯道超车的好机会

无人驾驶能否落地，何时落地？

虽然业内玩家在这个问题上各有各的看法，但无人驾驶发展的大方向已经出现了一个重要的变量。自2019年以来，中国和美国为无人驾驶选择了两条不同的路线，即车路协调和自行车智能。

“车辆与道路的配合决定了无人驾驶在中国的成败。同时也是慈之星现在着力的方向。”中之星CEO王锦说。

最近，辛芷佳和王锦进行了一次谈话。此时，距离王锦加盟中智行已经过去了一年。对于王锦和中之星来说，这是一个值得回顾的节点。

为什么选择车路协调？

事实上，在汽车走向无人驾驶终极目标的过程中，不外乎两条主流路线，即上文提到的自行车智能和车路协同。

那么，为什么车路协同是当今的大势所趋呢？

先说自行车智能。2020年3月，Navigant发布研究报告，对全球无人驾驶公司进行排名。结果显示，前18家公司中，只有一家中国公司(百度)上榜，排名第四；特斯拉排在最后。

对此，王锦在与辛芷佳的对话中说:

虽然这份研究报告中的排名可能不完全公正客观，但前三名的公司基本都是业界公认的。同时，我们可以清楚地看到，在自行车智能化方面，中国与美国还有很大的差距。

尤其是最近几个月，Waymo、Cruise等美国公司准备在安全人员身上“开刀”。由于路况和法律法规更加复杂，中国短期内需要安全人员坐在自动驾驶车辆的驾驶座上。他进一步补充道:

过去我们也走自行车智能化的技术路线，但中国要想在自行车智能化上赶上美国前三，至少需要两到三年的时间。

车路协同是中国在无人驾驶弯道上超车的机会。王锦也开始带领众智行从自行车智能向车路协同转型。

总的来说，车路协同的路线似乎比自行车智能更有优势，比如安全高效、落地广、成本低。

安全高效

在车路协同技术的支持下，路侧单元传感器可以将捕捉到的信息传输给车辆，从而帮助车辆实现超视距的感知另外，路侧单元不受车载计算能力的限制，因此可以为车辆做出更多的决策，或者帮助车辆连接整个城市的大型计算中心，解决计算瓶颈问题。

罗定光

车路协调可以利用人工智能网络为自行车的深度学习节省大量时间，也可以帮助解决交通拥堵问题，推动智能交通和智慧城市的进程。

低成本

谈到成本，王锦算了一笔账。中国同时拥有485万公里的道路和近3亿辆汽车。每辆车只要节约15000元的成本，每公里道路的改造就可以投入100万元。

鉴于上述关于成本的说法，王锦向新智家透露:

据内部测算，普通道路大规模升级为智能道路的成本每公里不到100万元。如果采用车路协同方案，我们每辆无人驾驶汽车将节省2万多元。换句话说，从长远来看，我们花费的成本更低。

当辛志佳问到影响成本的核心因素时，王锦也做了进一步的补充。

他说，在智能道路改造的早期，一公里的成本最高可达每公里400万元。但是当时使用的设备都比较陈旧，而且随着技术的发展，很多设备本身的成本也在降低，比如激光雷达等传感器。基于此，未来道路改造成本将进一步降低，甚至降至每公里100万元以下。

车辆和道路怎么协调？

虽然上面这篇文章花了不少笔墨来阐述车路协同的优势，但不得不承认，车路协同目前在示范区的运用还是比较多的，要想让它“出圈”，推广到大规模开放道路，还有很多工作要做。

而且，正如王锦提到的，道路改造的成本在初期特别高，所以车辆和道路的配合在初期会遇到相当大的阻力。

“这些成本是任何私营企业都负担不起的，只能通过中国市政府来实现。”王锦说。

好在车路协同已经得到了政策层面的认可和支持。

今年2月，中央发改委11部委发布《中国智能汽车产业发展规划》，明确指出我国要走车路协调之路；在接下来的3月，局常务委员会(PSC)召开会议，提出了新基础设施的概念。在七个方向中，有三个核心方向与无人驾驶和车路协调有很强的相关性。

车路协同发展除了政府的支持，还需要三块坚实的基石——智能车、智能路、强大的云。

智能汽车作为无人驾驶最重要最直接的载体，其重要性想必无需赘述。

路侧单元硬件是构建智慧道路不可或缺的一部分，但王锦也认为，这些硬件所能承载的智能化程度才是真正的关键。他说:

它(路边设备)要判断什么？应该对车的行为做出什么样的评价？能达到什么样的精度？另外，如何规划区域计算单元的规模？区域计算单元的计算能力有多强？光纤如何部署，需要多大的通信带宽？这些都是我们需要思考的问题。

在智能汽车和智能道路的基础上，未来的城市交通就像一个巨大而不寻常的网络。

众多的路边设备是这个网络中的坚固节点；行驶在路上的汽车与基于AI、5G等技术的路边设备进行交互，成为链接所有节点的一条线。

在强大云能力的加持下，未来，中央智能系统将在全球层面控制城市血液的循环。

然而，在无人驾驶和智能交通最终实现之前，车企、设备商、通信服务商、云计算服务商等诸多角色都需要深度协同——“其中涉及的合作可能比单纯做自行车智能更难。”王锦坦率地说。

此外，车路协调在技术层面也面临一些挑战。以5G为例，王锦说:

4G不足以支撑车路协同的发展，但目前5G还没有大规模部署。而且很多车路协同的设备暂时没有专用通道，测试时还把5G网络和智能手机混在一起，以后肯定不行。

探索中国的智慧与实践

目前，很多地方已经开始积极布局车路协同的基础设施，技术发展也在有序推进。作为深度专注车路协同领域的玩家，中之星在这方面早已开始探索。

早在去年3月，中之星就已经在博鳌论坛期间实现了车路协同的演示。当时，车辆在没有任何监管的情况下接收了200多名乘客。

王锦告诉新智家，中之星还对其公司到宿舍的道路进行了一些改造，做无人驾驶实验，运送员工上下班。

近日，中之星也与中企创智达达成战略合作，共同研发智能汽车技术。中汽创智由兵器装备集团、中国一汽、东风公司、长安汽车、江宁经济发展科技公司共同投资160亿元成立。

对于车路协调的未来，王锦也有自己的看法。他认为车路协调发展的必然路径是:

先进行小规模实验，成功后再进行大规模实验，然后继续铺开。他说:

假设我们的技术验证阶段是100公里，我们什么时候能完成这一段路的基础设施部署，在这一段路上顺利运行，才能进入下一阶段？

未来，车路协同发展还有一个关键的时间节点——什么时候实现真正的运营，去掉安全员。王锦进一步补充道:

如果开始撤掉安全员，那么就进入大规模实验阶段。这可能需要几千平方公里。

所以从行业发展的整体水平来看，盈利和商业模式都不是现阶段的重点。

这一点也投射在王锦对公司战略层面的期望上。虽然中之星即将完成A轮融资，但公司目前仍会以技术验证为首要任务，IPO是更长远的事情。

不过，王锦也提到，未来车路协同商业模式的核心仍将围绕Robotaxi展开，赛道中的玩家可以从节省下来的车手费用中获益。此外，慈之星未来也可能承担运营商的角色，目前已经积累了相关人才。

新智慧驾驶综述

从车路协同的初级阶段向前看，其覆盖面之广，产业链之长，无形中给这个行业的发展增加了一些不确定性。但另一方面，政府的大力支持和企业玩家的热情，也让外界看到了这个行业的乐观前景。

不久前，车路协同领域的一项重大活动“新四跨越”在上海成功举办。

从数量上看，本次新四跨活动的参与单位超过100家，比两年前(三跨)增加了近5倍。内容方面，新四跨在去年四跨(跨模块、跨终端、跨车辆、跨CA平台)的基础上，增加了对高精度地图和定位的支持，跨界协作进一步拓展和深化。

无论从什么角度来看，这些消息都释放了一个……ong信号:车路协调的大规模应用和推广已经成为未来交通发展的潜在选择。

雷锋网雷锋网雷锋网无人驾驶能否落地，何时落地？

虽然业内玩家在这个问题上各有各的看法，但无人驾驶发展的大方向已经出现了一个重要的变量。自2019年以来，中国和美国为无人驾驶选择了两条不同的路线，即车路协调和自行车智能。

“车辆与道路的配合决定了无人驾驶在中国的成败。同时也是慈之星现在着力的方向。”中之星CEO王锦说。

最近，辛芷佳和王锦进行了一次谈话。此时，距离王锦加盟中智行已经过去了一年。对于王锦和中之星来说，这是一个值得回顾的节点。

为什么选择车路协调？

事实上，在汽车走向无人驾驶终极目标的过程中，不外乎两条主流路线，即上文提到的自行车智能和车路协同。

那么，为什么车路协同是当今的大势所趋呢？

先说自行车智能。2020年3月，Navigant发布研究报告，对全球无人驾驶公司进行排名。结果显示，前18家公司中，只有一家中国公司(百度)上榜，排名第四；特斯拉排在最后。

对此，王锦在与辛芷佳的对话中说:

虽然这份研究报告中的排名可能不完全公正客观，但前三名的公司基本都是业界公认的。同时，我们可以清楚地看到，在自行车智能化方面，中国与美国还有很大的差距。

尤其是最近几个月，Waymo、Cruise等美国公司准备在安全人员身上“开刀”。由于路况和法律法规更加复杂，中国短期内需要安全人员坐在自动驾驶车辆的驾驶座上。他进一步补充道:

过去我们也走自行车智能化的技术路线，但中国要想在自行车智能化上赶上美国前三，至少需要两到三年的时间。

车路协同是中国在无人驾驶弯道上超车的机会。王锦也开始引领众智行从自行车智能到车路协同的转型。

总的来说，车路协同的路线似乎比自行车智能更有优势，比如安全高效、落地广、成本低。

安全高效

在车路协同技术的支持下，路侧单元传感器可以将捕捉到的信息传输给车辆，从而帮助车辆实现超视距的感知另外，路侧单元不受车载计算能力的限制，因此可以为车辆做出更多的决策，或者帮助车辆连接整个城市的大型计算中心，解决计算瓶颈问题。

罗定光

车路协调可以利用人工智能网络为自行车的深度学习节省大量时间，也可以帮助解决交通拥堵问题，推动智能交通和智慧城市的进程。

低成本

谈到成本，王锦算了一笔账。中国同时拥有485万公里的道路和近3亿辆汽车。每辆车只要节约15000元的成本，每公里道路的改造就可以投入100万元。

鉴于上述关于成本的说法，王锦向新智家透露:

据内部测算，普通道路大规模升级为智能道路的成本每公里不到100万元。如果采用车路协同方案，我们每辆无人驾驶汽车将节省2万多元。换句话说，从长远来看，我们花费的成本更低。

当辛志佳问到影响成本的核心因素时，王锦也做了进一步的补充。

他说，在智能道路改造的早期，一公里的成本最高可达每公里400万元。但是当时使用的设备都比较陈旧，而且随着技术的发展，很多设备本身的成本也在降低，比如激光雷达等传感器。基于此，未来道路改造成本将进一步降低，甚至降至每公里100万元以下。

车辆和道路怎么协调？

虽然上面这篇文章花了不少笔墨来阐述车路协同的优势，但不得不承认，车路协同目前在示范区的运用还是比较多的，要想让它“出圈”，推广到大规模开放道路，还有很多工作要做。

而且，正如王锦提到的，道路改造的成本在初期特别高，所以车辆和道路的配合在初期会遇到相当大的阻力。

“这些成本是任何私营企业都负担不起的，只能通过中国市政府来实现。”王锦说。

好在车路协同已经得到了政策层面的认可和支持。

今年2月，中央发改委11部委发布《中国智能汽车产业发展规划》，明确指出我国要走车路协调之路；在接下来的3月，局常务委员会(PSC)召开会议，提出了新基础设施的概念。在七个方向中，有三个核心方向与无人驾驶和车路协调有很强的相关性。

车路协同发展除了政府的支持，还需要三块坚实的基石——智能车、智能路、强大的云。

智能汽车作为无人驾驶最重要最直接的载体，其重要性想必无需赘述。

路侧单元硬件是构建智慧道路不可或缺的一部分，但王锦也认为，这些硬件所能承载的智能化程度才是真正的关键。他说:

它(路边设备)要判断什么？应该对车的行为做出什么样的评价？能达到什么样的精度？另外，如何规划区域计算单元的规模？区域计算单元的计算能力有多强？光纤如何部署，需要多大的通信带宽？这些都是我们需要思考的问题。

在智能汽车和智能道路的基础上，未来的城市交通就像一个巨大而不寻常的网络。

众多的路边设备是这个网络中的坚固节点；行驶在路上的汽车与基于AI、5G等技术的路边设备进行交互，成为链接所有节点的一条线。

在强大云能力的加持下，未来，中央智能系统将在全球层面控制城市血液的循环。

然而，在无人驾驶和智能交通最终实现之前，车企、设备商、通信服务商、云计算服务商等诸多角色都需要深度协同——“其中涉及的合作可能比单纯做自行车智能更难。”王锦坦率地说。

此外，车路协调在技术层面也面临一些挑战。以5G为例，王锦说:

4G不足以支撑车路协同的发展，但目前5G还没有大规模部署。而且很多车路协同的设备暂时没有专用通道，测试时还把5G网络和智能手机混在一起，以后肯定不行。

探索中国的智慧与实践

目前，很多地方已经开始积极布局车路协同的基础设施，技术发展也在有序推进。作为深度专注车路协同领域的玩家，中之星在这方面早已开始探索。

早在去年3月，中之星就已经在博鳌论坛期间实现了车路协同的演示。当时，车辆在没有任何监管的情况下接收了200多名乘客。

王锦告诉新智家，中之星还对其公司到宿舍的道路进行了一些改造，做无人驾驶实验，运送员工上下班。

近日，中之星也与中企创智达达成战略合作，共同研发智能汽车技术。中汽创智由兵器装备集团、中国一汽、东风公司、长安汽车、江宁经济发展科技公司共同投资160亿元成立。

对于车路协调的未来，王锦也有自己的看法。他认为车路协调发展的必然路径是:

先进行小规模实验，成功后再进行大规模实验，然后继续铺开。他说:

假设我们的技术验证阶段是100公里，我们什么时候能完成这一段路的基础设施部署，在这一段路上顺利运行，才能进入下一阶段？

未来，车路协同发展还有一个关键的时间节点——什么时候实现真正的运营，去掉安全员。王锦进一步补充道:

如果开始撤掉安全员，那么就进入大规模实验阶段。这可能需要几千平方公里。

所以从行业发展的整体水平来看，盈利和商业模式都不是现阶段的重点。

这一点也投射在王锦对公司战略层面的期望上。虽然中之星即将完成A轮融资，但公司目前仍会以技术验证为首要任务，IPO是更长远的事情。

不过，王锦也提到，未来车路协同商业模式的核心仍将围绕Robotaxi展开，赛道中的玩家可以从节省下来的车手费用中获益。此外，慈之星未来也可能承担运营商的角色，目前已经积累了相关人才。

新智慧驾驶综述

从车路协同的初级阶段向前看，其覆盖面之广，产业链之长，无形中给这个行业的发展增加了一些不确定性。但另一方面，政府的大力支持和企业玩家的热情，也让外界看到了这个行业的乐观前景。

不久前，车路协同领域的一项重大活动“新四跨越”在上海成功举办。

从数量上看，本次新四跨活动的参与单位超过100家，比两年前(三跨)增加了近5倍。内容方面，新四跨在去年四跨(跨模块、跨终端、跨车辆、跨CA平台)的基础上，增加了对高精地图和定位的支持，跨界协作进一步拓展和深化。

无论从什么角度来看，这些消息都释放了一个……ong信号:车路协调的大规模应用和推广已经成为未来交通发展的潜在选择。

雷锋网雷锋网雷锋网

标签：长安东风特斯拉一汽

汽车资讯热门资讯