特斯拉推出早期购买自动驾驶用户补偿方案：优先推送

图片来自“123rf.com.cn”。BAT和华为带了个“坏头”。作为科技公司，不务正业就去“修路”了。上上下下，一批初创企业也加入进来。没错，我说的就是“车路协调”。从去年开始，“车路协作”的热度直线上升。从百度的车路协同开源方案，到阿里的“智慧高速”实践，再到腾讯的“车路协同”生态连接器价值论，再到华为的C-V2X芯片及其在系统架构层面的占领(Ocean Connect智能交通平台的发布)，在很长一段时间里，没有一条赛道会让国内巨头集体收场。和自动驾驶一样，为什么巨头扎堆“车路协同”？扫清科技业务落地障碍后，赛道上留给初创企业的机会有哪些？巨头进入市场，车路协同的吸引力在哪里？所谓车路协同，百度百科的定义是:采用先进的无线通信和下一代互联网技术，全面实现车辆与道路的动态实时信息交互，在全时动态交通信息采集整合的基础上，进行主动的车辆安全控制和道路协同管理，充分实现人车有效协同，保障交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效、环保的道路交通系统。说白了就是把车辆、道路、人群、实时交通的动态信息进行协调，实现信息的互联互通。可见，车路协作的“爆红”很大程度上是自动驾驶的热度带来的。尤其是在目前的技术条件下，自行车智能化的发展已经到了极致，但自动驾驶汽车的安全性仍然存在缺陷，但业界对自动驾驶的商业落地和量产越来越焦虑。此时，车路协作作为自动驾驶的“补充形式”，得到了细化和放大。车路协调不仅可以降低自动驾驶车辆的成本，而且对提高自动驾驶车辆的信息感知、决策能力和安全性也有非常重要的作用。当然，对于BAT、华为这样的巨头来说，车路协同的吸引力远不止于此。1.物联网时代，交通入口的车路协同主要是指车侧和车路之间的数据交互。在所有的车路协作解决方案中，提到了摄像机、毫米波雷达、激光雷达和其他传感器和通信设备应该安装在车辆侧和道路侧。如果车侧部分属于自动驾驶赛道的研究范围，那么路侧就是车路。很容易理解，全球科技巨头之所以大举投资自动驾驶，是为了争夺自动驾驶汽车未来的流量入口。一般认为，随着自动驾驶技术的普及，汽车的属性将从出行工具转变为一个移动的智能空间，成为类似于手机的智能硬件。那么在“路边”，也是流量和数据的入口。我宁愿误杀也不愿错过。在这样的思维模式下，车路协同对于科技巨头的重要性不言而喻。2.实现自动驾驶的必要条件如上所述，车路协调可以在“路边”为自动驾驶汽车提供充分的决策依据甚至指令，自动驾驶汽车本身的开发复杂度和成本也会大大降低。如果再往深了说，在构建车路协同的过程中已经完成了道路交通的智能化改造，这对于建设“智慧城市”和“智慧交通”，解决交通拥堵，提高道路利用率也有非常积极的作用。既然自动驾驶必不可少，可以参与未来城市的建设，那么希望在未来自动驾驶时代有所作为的科技巨头们自然也不会放过车辆与道路的配合。3.巨大的市场空间像自动驾驶，车路协同也是一块巨大的蛋糕。这个蛋糕有多大？以“智慧高速公路”的建设/改造为例。据统计，总的m……中国的高速公路大约有14万公里。据业内人士估计，建设一条“智慧高速公路”进行车路协调的路侧改造，一般硬件和改造费用约为几十万到一百万/公里。以此计算，车路协同的“智慧高速公路”改造有上千亿的市场，这还不包括新建高速公路上车路协同的部署和后续的运维。如果算上城市路网的协调建设/改造，市场量就更难估算了。车路协同的未来如此美好，即使不擅长基础设施，车路协同天然的技术门槛依然给了科技巨头们足够的信心和勇气，不会轻易放弃这条赛道。反复绕来绕去，车路协调的难点在哪里？事实上，车路协调并不是近几年才出现的新概念。早在上世纪90年代，日美欧就提出并实施了一些解决方案。我国在十二五期间，科技部也启动了“智能车路协同关键技术研究”。当时有清华大学、北航等10家单位参与了该项目。但是，还有很多方向到现在都没有被占用。“智能相对论”认为，难点主要体现在以下几个方面。1.各种技术高度融合形成的行业门槛严格来说，车路协同不仅仅是V2X(“车载终端”与“路侧”的关系)，而是广义上的V2I(“车载终端”与交通设施联网的关系)，包括车车协同V2V、车云协同V2N和人车协同V2P。在这样的综合框架下，提高了车路协调的技术门槛。涉及云计算、大数据、通信、车辆智能、深度学习、高精地图甚至基础设施等多个板块，对车路协同领导者的技术和资源整合能力提出了非常高的要求。也正是车路协作“软硬兼施”的特性，让巨头掌控了今天的全局。2.缺乏统一标准导致的研发犹豫是一个尴尬的现实。车路协同必须基于5G技术。5G通信的标准还没有最终确定，车路协同通用标准的统一还很遥远。业界一致认为，要实现车路协同，必须克服以下技术难点:a、实现高速车辆与不断切换基站之间的低功耗高可靠性无线连接。b、需要在多个电信运营商和不同整车厂商之间形成异构网络的通信和计算协作。换句话说，就是让各种厂商、各种技术能够以相同的技术标准进行交流。c、实现车载通讯和定位一体化。它可以实现高效率、高精度的车辆定位和移动过程中的不间断通信。d、必须实现车辆、路灯、电子标牌、摄像头等要素之间的协调动作系统。不难看出，只要确定了标准，所谓的“困难”就会迎刃而解。现实困难的存在使得一些车路协同R&D企业难以判断技术路线。他们常常走一步，停两步，害怕自己的探索最终被确定的标准淘汰，或者害怕R&D成本翻倍。当犹豫观望时，R&D技术的整体进步就会停滞不前。3.V与I的认知协同是从广义的车路协同来理解的，它代表了V与I的关系，即智能网联汽车与网联交通设施的关系。从拆分的角度来说，V是车企的事，I是政府的事。目前的困境在于，车企和政府对车路协同这一新生事物的认识和理解需要一个过程。在某种程度上……ular，I(交通设施网络建设)的建设其实就是实现自动驾驶的基础设施建设，需要大量的人力物力。如果政府不理解，不支持，那么这项工作的进度就会大大减慢。车路协作从高R&D热情变成了高建设热情，行业期间需要长时间的教育和宣讲。巨头的野心和初创公司的机遇，BAT和华为都表现出了拿下这块蛋糕的决心。从“智能相对论”的角度来看，在具体的玩法上，这些巨头都采取了一种根据自己的强弱来玩的风格。百度:去年年底，百度正式开放了Apollo车路协同方案，向行业开放百度Apollo在车路协同领域的技术和服务。目前，百度的努力重点已经涵盖了三大要素:开发符合自动驾驶场景要求的路侧感知能力；通信芯片与设备厂商合作，针对自动驾驶应用的需求，优化V2X通信传输通道；以及V2X路侧感知信息在车侧自动驾驶系统中的集成使用。阿里:在阿里的想法里，不仅有智能汽车，还有智能道路。自动驾驶汽车+路边“感知基站”+云控平台，实现云、路、车一体化。在阿里的实践中，阿里云构建了智能高速云控制平台，为车路协同场景提供全局控制能力；AliOS构建车路云协同计算系统，完成车路协同的具体能力；达摩研究所，开发将安装在道路测试中的传感硬件。同时，高德和千寻提供高精地图，支付宝解决高速支付场景，在菜鸟联盟和ET城市大脑的场景支持下，阿里在自己的生态体系内建立了“封闭”的车路协同生态。腾讯:腾讯在车路协同方面的动作主要是与电信运营商、交通部门合作，推出车路协同整体解决方案。腾讯从自身优势和特点出发，深入分析车路协同需要解决的问题，以产业连接器的角色联合产业链相关企业，共同研究构建包括基础设施、平台服务、业务应用在内的车路协同生态。华为:华为的愿景是物联网和车联网都希望更好的支持自行车智能化。沿着这个方向，华为在去年2月发布了C-V2X芯片。6月，发布了首个商用C-V2X RSU(路边单元)，并构建了商用C-V2X解决方案。9月，OceanConnect智能交通平台发布；10月，移动数据中心MDC600发布，实现自动驾驶。从巨头们的布局可以看出，BAT的终极目标都是冲着大数据来的。百度和阿里都希望在系统层面占据一席之地，但这三家公司的共同短板是硬件设备、实测数据的积累和工程应用经验。它需要得到加强。华为的长板非常突出，在V2X组网的通信层面有绝对优势，但在V2X组网的应用层和V2X智能方面还有很大的加强空间。蜉蝣不能撼动一棵树。BAT和华为似乎瓜分了路路协作的蛋糕。跟随巨头脚步进入路对路协作轨道的创业公司有哪些机会？首先，深化具体场景的应用。从巨头们的布局可以看出，系统架构层面是BAT和华为瞄准的主要方向，在具体应用上还有大量空白区域没有被填补，这也是创业公司的市场空间。小的方向，可以是路侧传感器感知单元和算法的结合；大的方向可以是自动驾驶、智能交通、智慧城市的深度应用。如西递智驾(长沙智能驾驶研究院)发布了针对城市道路场景的“V2X+穿越路况”解决方案和针对高速公路场景的“V2X+智慧高速”解决方案。据了解，针对城市轨道交通系统的“v2x+公交智慧出行”解决方案和“v2x+城市交通态势感知”解决方案将于今年下半年发布。每个城市的路况不一样，也使得每条道路上每个场景的解决方案不一样。把应用场景分成几个部分，打破孤立，那么尽可能多的场景就有很多机会。其次，要灵活快速地融入生态。从以上分析可以看出，车路协同是一个场景丰富、产业链长、产业关系复杂的生态结构。这就需要创业公司快速适应车路协同的生态氛围。巨头主导的车路协同，发展方向各不相同。初创企业需要灵活判断。当车路协调发展到一定阶段，某个巨头的生态圈表现出优越的发展速度时，他们应该迅速做出“选边站队”的选择，及时调头，驶向新的生态圈。这样，我们就不会在这场长跑中过早地落后。图片来自“123rf.com.cn”。BAT和华为带了个“坏头”。作为科技公司，不务正业就去“修路”了。上上下下，一批初创企业也加入进来。没错，我说的就是“车路协调”。从去年开始，“车路协作”的热度直线上升。从百度的车路协同开源方案，到阿里的“智慧高速”实践，再到腾讯的“车路协同”生态连接器价值论，再到华为的C-V2X芯片及其在系统架构层面的占领(Ocean Connect智能交通平台的发布)，在很长一段时间里，没有一条赛道会让国内巨头集体收场。和自动驾驶一样，为什么巨头扎堆“车路协同”？扫清科技业务落地障碍后，赛道上留给初创企业的机会有哪些？巨头进入市场，车路协同的吸引力在哪里？所谓车路协同，百度百科的定义是:采用先进的无线通信和下一代互联网技术，全面实现车辆与道路的动态实时信息交互，在全时动态交通信息采集整合的基础上，进行主动的车辆安全控制和道路协同管理，充分实现人车有效协同，保障交通安全，提高通行效率，从而形成安全、高效、环保的道路交通系统。说白了就是把车辆、道路、人群、实时交通的动态信息进行协调，实现信息的互联互通。可见，车路协作的“爆红”很大程度上是自动驾驶的热度带来的。尤其是在目前的技术条件下，自行车智能化的发展已经到了极致，但自动驾驶汽车的安全性仍然存在缺陷，但业界对自动驾驶的商业落地和量产越来越焦虑。此时，车路协作作为自动驾驶的“补充形式”，得到了细化和放大。车路协调不仅可以降低自动驾驶车辆的成本，而且对提高自动驾驶车辆的信息感知、决策能力和安全性也有非常重要的作用。当然，对于BAT、华为这样的巨头来说，车路协同的吸引力远不止于此。1.物联网时代，交通入口的车路协同主要是指车侧和车路之间的数据交互。在所有的车路协作解决方案中，提到了摄像机、毫米波雷达、激光雷达和其他传感器和通信设备应该安装在车辆侧和道路侧。如果车侧部分属于自动驾驶赛道的研究范围，那么路侧就是车路。很容易理解，全球科技巨头之所以在自动驾驶上投入巨资，是为了未来交通的竞争……自动驾驶汽车的恍惚。一般认为，随着自动驾驶技术的普及，汽车的属性将从出行工具转变为一个移动的智能空间，成为类似于手机的智能硬件。那么在“路边”，也是流量和数据的入口。我宁愿误杀也不愿错过。在这样的思维模式下，车路协同对于科技巨头的重要性不言而喻。2.实现自动驾驶的必要条件如上所述，车路协调可以在“路边”为自动驾驶汽车提供充分的决策依据甚至指令，自动驾驶汽车本身的开发复杂度和成本也会大大降低。如果再往深了说，在构建车路协同的过程中已经完成了道路交通的智能化改造，这对于建设“智慧城市”和“智慧交通”，解决交通拥堵，提高道路利用率也有非常积极的作用。既然自动驾驶必不可少，可以参与未来城市的建设，那么希望在未来自动驾驶时代有所作为的科技巨头们自然也不会放过车辆与道路的配合。3.巨大的市场空间像自动驾驶，车路协同也是一块巨大的蛋糕。这个蛋糕有多大？以“智慧高速公路”的建设/改造为例。据统计，我国高速公路总里程约14万公里。据业内人士估计，建设一条“智慧高速公路”进行车路协调的路侧改造，一般硬件和改造费用约为几十万到一百万/公里。以此计算，车路协同的“智慧高速公路”改造有上千亿的市场，这还不包括新建高速公路上车路协同的部署和后续的运维。如果算上城市路网的协调建设/改造，市场量就更难估算了。车路协同的未来如此美好，即使不擅长基础设施，车路协同天然的技术门槛依然给了科技巨头们足够的信心和勇气，不会轻易放弃这条赛道。反复绕来绕去，车路协调的难点在哪里？事实上，车路协调并不是近几年才出现的新概念。早在上世纪90年代，日美欧就提出并实施了一些解决方案。我国在十二五期间，科技部也启动了“智能车路协同关键技术研究”。当时有清华大学、北航等10家单位参与了该项目。但是，还有很多方向到现在都没有被占用。“智能相对论”认为，难点主要体现在以下几个方面。1.各种技术高度融合形成的行业门槛严格来说，车路协同不仅仅是V2X(“车载终端”与“路侧”的关系)，而是广义上的V2I(“车载终端”与交通设施联网的关系)，包括车车协同V2V、车云协同V2N和人车协同V2P。在这样的综合框架下，提高了车路协调的技术门槛。涉及云计算、大数据、通信、车辆智能、深度学习、高精地图甚至基础设施等多个板块，对车路协同领导者的技术和资源整合能力提出了非常高的要求。也正是车路协作“软硬兼施”的特性，让巨头掌控了今天的全局。2.缺乏统一标准导致的研发犹豫是一个尴尬的现实。车路协同必须基于5G技术。5G通信的标准还没有最终确定，车路协同通用标准的统一还很遥远。业界一致认为，要实现车路协同，必须克服以下技术难点:a、实现高速车辆与不断切换基站之间的低功耗高可靠性无线连接。b、有必要形成异构网络的通信和计算协作……多个电信运营商和不同汽车制造商之间的知识共享。换句话说，就是让各种厂商、各种技术能够以相同的技术标准进行交流。c、实现车载通讯和定位一体化。它可以实现高效率、高精度的车辆定位和移动过程中的不间断通信。d、必须实现车辆、路灯、电子标牌、摄像头等要素之间的协调动作系统。不难看出，只要确定了标准，所谓的“困难”就会迎刃而解。现实困难的存在使得一些车路协同R&D企业难以判断技术路线。他们常常走一步，停两步，害怕自己的探索最终被确定的标准淘汰，或者害怕R&D成本翻倍。当犹豫观望时，R&D技术的整体进步就会停滞不前。3.V与I的认知协同是从广义的车路协同来理解的，它代表了V与I的关系，即智能网联汽车与网联交通设施的关系。从拆分的角度来说，V是车企的事，I是政府的事。目前的困境在于，车企和政府对车路协同这一新生事物的认识和理解需要一个过程。特别是I(交通设施网络化建设)的建设，其实就是实现自动驾驶的基础设施建设，需要大量的人力物力。如果政府不理解，不支持，那么这项工作的进度就会大大减慢。车路协作从高R&D热情变成了高建设热情，行业期间需要长时间的教育和宣讲。巨头的野心和初创公司的机遇，BAT和华为都表现出了拿下这块蛋糕的决心。从“智能相对论”的角度来看，在具体的玩法上，这些巨头都采取了一种根据自己的强弱来玩的风格。百度:去年年底，百度正式开放了Apollo车路协同方案，向行业开放百度Apollo在车路协同领域的技术和服务。目前，百度的努力重点已经涵盖了三大要素:开发符合自动驾驶场景要求的路侧感知能力；通信芯片与设备厂商合作，针对自动驾驶应用的需求，优化V2X通信传输通道；以及V2X路侧感知信息在车侧自动驾驶系统中的集成使用。阿里:在阿里的想法里，不仅有智能汽车，还有智能道路。自动驾驶汽车+路边“感知基站”+云控平台，实现云、路、车一体化。在阿里的实践中，阿里云构建了智能高速云控制平台，为车路协同场景提供全局控制能力；AliOS构建车路云协同计算系统，完成车路协同的具体能力；达摩研究所，开发将安装在道路测试中的传感硬件。同时，高德和千寻提供高精地图，支付宝解决高速支付场景，在菜鸟联盟和ET城市大脑的场景支持下，阿里在自己的生态体系内建立了“封闭”的车路协同生态。腾讯:腾讯在车路协同方面的动作主要是与电信运营商、交通部门合作，推出车路协同整体解决方案。腾讯从自身优势和特点出发，深入分析车路协同需要解决的问题，以产业连接器的角色联合产业链相关企业，共同研究构建包括基础设施、平台服务、业务应用在内的车路协同生态。华为:华为的愿景是物联网和车联网都希望更好的支持自行车智能化。沿着这个方向，华为在去年2月发布了C-V2X芯片。6月，发布了首个商用C-V2X RSU(路边单元)，并构建了商用C-V2X解决方案。9月，OceanConnect智能交通平台发布；10月，移动数据中心MDC600发布，实现自动驾驶。从巨头们的布局可以看出，BAT的终极目标都是冲着大数据来的。百度和阿里都希望在系统层面占据一席之地，但这三家公司的共同短板是硬件设备、实测数据的积累和工程应用经验。它需要得到加强。华为的长板非常突出，在V2X组网的通信层面有绝对优势，但在V2X组网的应用层和V2X智能方面还有很大的加强空间。蜉蝣不能撼动一棵树。BAT和华为似乎瓜分了路路协作的蛋糕。跟随巨头脚步进入路对路协作轨道的创业公司有哪些机会？首先，深化具体场景的应用。从巨头们的布局可以看出，系统架构层面是BAT和华为瞄准的主要方向，在具体应用上还有大量空白区域没有填补，这也是创业公司的市场空间。小的方向，可以是路侧传感器感知单元和算法的结合；大的方向可以是自动驾驶、智能交通、智慧城市的深度应用。如西递智驾(长沙智能驾驶研究院)发布了针对城市道路场景的“V2X+穿越路况”解决方案和针对高速公路场景的“V2X+智慧高速”解决方案。据了解，针对城市轨道交通系统的“v2x+公交智慧出行”解决方案和“v2x+城市交通态势感知”解决方案将于今年下半年发布。每个城市的路况不一样，也使得每条道路上每个场景的解决方案不一样。把应用场景分成几个部分，打破孤立，那么尽可能多的场景就有很多机会。其次，要灵活快速地融入生态。从以上分析可以看出，车路协同是一个场景丰富、产业链长、产业关系复杂的生态结构。这就需要创业公司快速适应车路协同的生态氛围。巨头主导的车路协同，发展方向各不相同。初创企业需要灵活判断。当车路协调发展到一定阶段，某个巨头的生态圈表现出优越的发展速度时，他们应该迅速做出“选边站队”的选择，及时调头，驶向新的生态圈。这样，我们就不会在这场长跑中过早地落后。

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