车联|头部玩家布局，自动驾驶驶向“车路云一体”的未来？( 二 )

上述还只是直观的物料成本，人力成本也畸高。由于专业人才非常稀缺，全民造车潮又激化了人才争夺，最终买单的还是自动驾驶玩家—— CTO 的年薪可能会开到千万以上，一些优秀毕业生也要数十万的年薪。
换言之，为了推动自动驾驶的商业落地，前期需要付出巨大的成本、变现周期也非常漫长。除非背靠大树，或者找到新的商业模式，很难有玩家能够在这场旷日持久的战役中耗下去。
解于车路云一体化成本高企、技术不足、推广艰难，单车智能无法真正释放商业价值、社会价值。
无论从何种角度来看，照搬 Waymo 的自动驾驶落地方式在中国很难行得通，受挫的国内玩家纷纷寻找其他出路。近几年开始，包括百度、小马、文远等企业开始将目光从 Robotaxi 移至其他更易于落地的细分场景，诸如干线物流、无人小巴、城际货运等；但这些尝试也都没有跳脱出单车智能的概念。
其中，百度还同时布局了另一条剑走偏锋的路线，即“单车智能+车路协同”。2019 年 12 月，百度 Apollo 进行组织架构升级，在原有业务组的基础之上新增智能交通业务组，开始布局车路协同。这也可看作是其顺应国家大势、不同于单车智能的自动驾驶落地举措。
2020年8月，百度Apollo相继拿下广州和长沙面向自动驾驶与车路协同的智慧交通“新基建”项目，其中广州项目金额接近4.6亿元。据统计，截至目前，百度已公布的智慧交通千万级订单城市超过20个，平均中标金额约1.6亿元。
不过需要注意的是，百度并不是这一路线最早的践行者。一家叫做蘑菇车联的自动驾驶创业公司先于百度在北京顺义落地国内第一个开放式 5G 商用车路协同示范道路，并在衡阳实现了全球最大的城市级的 L4 自动驾驶项目，该项目金额达到5亿元，设计总里程 200 公里，覆盖城市主干道、隧道、立交桥、乡村道路等实际复杂路况。

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图源：网络
与百度的“ACE智能交通引擎”类似，蘑菇车联沿着“单车智能+车路协同”路线，打造了一套“车路云一体化”自动驾驶落地解决方案。
那么，怎么来理解这种模式的优势？
目前而言，单车智能的感知能力严重依赖于车端传感器，如果玩家要实现常态化、规模化的落地则会面临两个现实的挑战：
一是传感器的感知距离有局限性，不足以应对诸如“鬼探头”之类的特殊场景；
二是出于天气、光线等特殊原因，传感器的感知效果可能受到影响，从而引发安全隐患；
三是各类传感器价格昂贵，如果要进行规模化的布局，传感器以及车辆的购置成本会直线上升。
不过，通过路端感知与红绿灯信息的结合，再利用 V2X、5G 等无线通信技术实现车-路-云之间的信息交互，从而帮助自动驾驶车队提前做好路径规划，实现更加稳定安全的自动驾驶，甚至是降低车端对于感知系统的要求，压低自动驾驶车队规模化所需要的成本。
针对上述结论，两个代表型企业也拿出了实打实的数据来佐证。
据报道，2019 年百度内部曾统计得出，该年内车路协同已经可以解决单车智能在路测时遇到的 54% 左右的问题，减少 62% 的接管次数，降低 30% 的单车改造成本。
蘑菇车联也有相关的测算，基于车路云一体化解决方案，他们不仅让车辆感知范围扩大，并配备了算法、算力、通信的多套冗余系统，理论上可以做到 100% 安全，并且能够将自动驾驶单车改造的成本或将降低90%。
在这些基础上，自动驾驶的规模落地才有了进一步可能。
更重要的是，车路云一体化的路线并不仅仅只是赋能自动驾驶落地，还承载着实现智慧交通的使命。