车路|自动驾驶下半场，蘑菇车联如何实现大规模落地( 二 )

蘑菇车联自动驾驶在暴雨场景下运营
按照邓志伟的说法，单车智能无论加装多少传感器和多强的预算单元，车辆在感知层面上的问题始终都是无法解决的。因为由于传感器本身容易被遮挡，车辆感知范围有限，且非常容易受恶劣天气的影响。因此，单车智能只能在非常有限的条件下实现高级别的自动驾驶。
而基于车路协同的方案，通过道路上架设的基站和传感设备，能够把每个车之间与其他车辆的相关实时信息都能感知到，同时还会给一些决策信息。比如，哪条车道有车祸，哪条车道相对更顺畅，为自动驾驶车辆给出相关的行驶建议，甚至可以将单个节点以外的其他节点感知到的信息进行融合，给出一些行驶预测。
“在L4级别的自动驾驶上，我认为蘑菇车联目前突破了好多局限。比如说雨天黑夜、晚高峰等车流量比较密集的这些场景，车辆表现都非常不错。”邓志伟对钛媒体表示，这些极端场景也都是自动驾驶商业化落地必须要面对的一些场景。这些场景突破后，规模化商业落地才具有可行性。
商业化：从顶层设计到实际效益技术之外，国内的自动驾驶在商业化落地的过程中，另一个核心问题是：如何获得政府层面的认可。
“与当地政府建立信任的基础，首先就是你有没有做过类似的项目。”
蘑菇车联副总裁、智慧交通业务部总经理马文琳对钛媒体表示，2019年，蘑菇车联便于北京顺义建成国内首条开放式5G商用车路协同示范路，并落地国内首个“车路云一体化”的自动驾驶项目。这个项目的成功给公司和外界增加了不少信心。
马文琳解释说，现在外界在看待自动驾驶已经不是原来的视角了。自动驾驶跟社会交通的关联度越来越大，交通元素都具有非常强的社会属性，每一个交通元素之间都需要有非常强的协同性。这个时候，政府部门需要有一个成体系化的方案来解决交通问题，而车路协同路线则更加符合政府需求。

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蘑菇车联Robotaxi
按照马文琳的说法，在城市交通管理体系里，出租车、公交车、清洁车、巡逻车等不同种类的车辆，都分别由交通运输部门、公交集团、城管部门、交警部门等不同的行政机构来管理。想要实现整个城市的智能交通体系，就需要将各个部门联合起来，输出一套综合的解决方案。
这也就意味着，车路协同路线中，必须要从政府层面的顶层设计开始，形成车、路、云体系化的智慧交通。
目前，与衡阳市政府的合作中，蘑菇车联与当地政府针对衡阳主干交通要道开展了道路智能化和车路协同智能网联化升级。
通过车辆智能化、道路智能化和AI云平台的建设，双方构建车路云一体的智慧交通体系，覆盖Robotaxi、Robobus、自动驾驶清扫车、自动驾驶巡逻车、自动驾驶园区车、自动驾驶医疗车等城市公共出行和公共服务场景。
另外，在面向未来的实际效益上，车路协同的自动驾驶方案也让政府层面看到了更多的可能性。
“ 从城市管理角度来看，随着人口老龄化趋势加深，比如环卫工这些职业，将面临招工越来越难的情况，大部分年轻人都不愿意去从事这类工作。”马文琳表示，所以我们才需要利用更多的无人化作业工具，来解决实际面临的问题。而有需求，就意味着有市场，有商业化的可能性。
另外，从这种管理和监管的视角去看，利用城市交通的指挥中枢，可以进行网格式的交通信息分析，并能够将每个交通元素进行合理调度，去提升城市的交通安全和效率问题。由此，这个智慧交通体系带来的经济效益也是非常庞大的。