BAT和华为带上了一个“怕头”，作为科技企业，却“不务正业”跑去“修路”。上行下效，一批初创公司也回来重新加入。到底，我说道的就是“车路协同”。从去年开始，“车路协同”的热度直线下降，从百度的车路协同开源方案，到阿里的“智慧高速”实践中，到腾讯的“车路协同”生态连接器价值论，再行到华为的C－V2X芯片以及在系统架构层面（公布OceanConnect智能交通平台）的标记，很久没有一个赛道不会让国内的巨头集体下场。

与自动驾驶一样，巨头们为何不会扎堆“车路协同”，在扫除了技术商业落地的障碍之后，赛道中留下初创公司的机会又有哪些？巨头入场，车路协同究竟有什么吸引力？所谓车路协同，百度百科的释义为：使用先进设备的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实行车车、车路动态动态信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上积极开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充份构建人车路的有效地协同，确保交通安全，提升通行效率，从而构成的安全性、高效和环保的道路交通系统。说道得通俗一点，就是专责车、路、人以及动态交通的动态信息，构建信息的互联互通。由此可见，车路协同的“爆红”相当大程度上是由自动驾驶的热度带上一起的，特别是在现阶段的技术条件下，单车智能的发展已到淋漓尽致，但自动驾驶车辆的安全性依然不存在缺失，可行业对自动驾驶商业落地与量产的心情更加迫切，此时车路协同作为自动驾驶的一种“补足形式”，其价值被萃取出来并被缩放。

车路协同不光可以减少自动驾驶车辆的成本，对提升自动驾驶汽车的信息感官、决策能力、安全性等方面也有十分大的起到。当然，对于BAT和华为这样的巨头们来说，车路协同的吸引力还近不只这些。

1、物联网时代的流量入口车路协同主要说道的是“车端”与“路外侧”两者间的数据交互，在所有的车路协同解决方案中都提及要在“车端”和“路外侧”加装摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器以及通信设备，如果说“车端”部分归属于自动驾驶赛道研究的范围，那么“路外侧”则是车路协同的重点。很更容易解读的是，全球的科技巨头对自动驾驶都重兵投放的原因在于——对自动驾驶汽车这个未来流量入口的争夺战。

普遍认为，随着自动驾驶技术的普及，汽车的属性将由上下班工具变为一个移动的智能空间，沦为和手机类似于的智能硬件。那么在“路外侧”，某种程度也是流量和数据的入口。宁愿错杀，不愿错失。

在这样的思维模型下，车路协同的最重要程度对于科技巨头们来说不言而喻。2、构建自动驾驶的必备条件上文也提及，车路协同在“路端”需要为自动驾驶车辆获取充足的决策依据甚至指令，自动驾驶车辆本身发展的复杂度和成本也不会大大降低。

如果往更深层次去探究，建设车路协同的过程中，已完成了对道路交通的智能化改建，对打造出“智慧城市”、“智慧交通”，解决问题交通堵塞、提高道路利用率等方面也有十分大力的起到。既然自动驾驶必不可少，又能参予到未来城市的建设之中，本身就期望在未来的自动驾驶时代有所作为的科技巨头们大自然也会杀掉车路协同。

3、体量可观的市场空间与自动驾驶一样，车路协同也是一块极大的蛋糕。这块蛋糕究竟有多大呢？就拿“智慧高速”的建设／改建来举例。多达，目前全国的高速公路总里程约为14万公里。行业测算过，建设“智慧高速”展开车路协同的“路外侧”改建，一般的硬件和改建成本大约为几十万到一百万／公里，以此计算出来，车路协同光在“智慧高速”的改建上就不存在着一个千亿级的市场，而这还不还包括车路协同在新建高速上的部署以及先前的运营确保。

如果将城市路网的车路协同建设／改建也算上，那堪称一个无法估计的天量市场。车路协同的未来如此的幸福，即便在基础设施上并不擅长于，但车路协同天生的技术门槛还是给了科技巨头们充足的信心和勇气，会只能退出这条赛道。重复鸣并转，车路协同究竟无以在哪？实质上，车路协同并不是近几年才蓬勃发展的新概念，早于在上世纪90年代，日美欧等国就有明确提出，并实行过一些解决方案；我国在“十二五”期间，科技部也立项了“智能车路协同关键技术研究”，当时有清华大学、北京航天航空大学等10家单位参予并结项。

然而车路协同回头到今天，仍然还有很多方向没回头通。“智能相对论”指出，其中的可玩性主要反映在以下几个方面。1、各类技术高度统合构成的行业门槛严苛意义来说，车路协同并不仅仅只是V2X（“车端”与“路外侧”的关系），广义上的车路协同应当是V2I（“车端”与交通设施网联简化的关系），其中还包括车车协同V2V，车云协同V2N，人车协同V2P。

在这样的综合性架构下，车路协同的技术门槛被压低了。其背后牵涉到云计算、大数据、通信、车端智能、深度自学、低精地图甚至还有基础设施等多个板块，这对车路协同主导方的技术和资源整合能力明确提出了十分低的拒绝，也正是车路协同“韧顾及”的特点，成就如今巨头掌控整体的局面。

2、缺少统一标准带给的研发犹豫不决一个更为失望的现实，车路协同一定是创建在5G技术之上的，5G通信的标准仍未定论，车路协同标准化标准的统一堪称遥遥无期。业界完全一致指出要构建车路协同，必需攻下以下技术考验：A、构建高速运行车辆，与大大转换的基站之间低功耗、低可信的无线连接起来。B、必须在多个电信运营商与有所不同车辆厂商之间，构成异构网络的通信计算出来协同化。

换句话说，就是要让形形色色的厂商与技术之间，需要以完全相同的技术标准展开通讯。C、要构建车辆通讯与定位的一体化。需要高效率、高精度地构建车辆定位，以及移动中的不间断通讯。

D、必需构建车辆、道路信号灯、电子指示牌、摄像头等元素之间的协同动作体系。不难看出，只要确认标准，所谓的“考验”都会迎刃而解。现实困境的不存在，让部分车路协同研发企业无法辨别技术路线，常常是回头一步停车两步，担忧自己的探寻最后被确认的标准所出局，或者倍数提高研发成本，犹豫不决从容之间，技术研发的整体工程进度也就裹足不前了。

3、V与I之间的理解协同从广义车路协同来解读，车路协同代表的是V与I之间的关系，即智能网联成汽车与交通设施网联化之间的关系。合并来看，V是车企的事情，I是政府的事情。当前的困境在于车企和政府对车路协同这个新生事物的理解与解读必须一个过程。

尤其是I的建设（交通设施网联化建设），实质上是构建自动驾驶的基础设施建设，必须投放大量的人力和物力。政府如果不解读也不反对，那么，这项工作的进程不会大大拖慢。车路协同从低研发热度转至到低建设热度，行业期间必须经过很长一段时间教育与传道。

巨头的野望与初创公司的机会对于车路协同这块蛋糕，BAT和华为都展现出出有志在必得的架势，以“智能相对论”显然，在明确的踢法上，这几个巨头又根据自身的长短板，采行了扬长避短的踢法。百度：百度于去年年底月开源了Apollo车路协同方案，向业界对外开放百度Apollo在车路协同领域的技术和服务。

目前百度的发力重点早已覆盖面积了三大要素：研发合乎自动驾驶场景市场需求的路外侧感官能力，通信芯片及设备厂商合作针对自动驾驶应用于市场需求来优化V2X通信传输地下通道，以及车端自动驾驶系统中对于V2X路外侧感官信息的融合用于。阿里：在阿里的设想中，不仅有聪慧的车，还要有聪慧的路。自动驾驶车＋路外侧“感官基站”＋云控平台，构建云端、路端、车端一体的智能。

在阿里的实践中，阿里云搭起智慧高速云控平台，为车路协同场景获取全局掌控能力；AliOS搭起车路云协同计算出来系统，已完成车路协同的明确能力；达摩院，研制路测要加装的感官硬件。同时，高德、千寻获取高精度地图，支付宝解决问题高速缴纳场景，在再加菜鸟联盟和ET城市大脑的场景反对，阿里在自家的生态体系内创建了一个“堵塞”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，发售车路协同整体解决方案。腾讯从自身优势和特点抵达，深入分析车路协同急需解决问题的问题，以产业连接器的角色牵头产业链涉及企业，联合研究建构了还包括基础设施、平台服务、业务应用于三方面的车路协同生态。

华为：华为的愿景是：无论是物联网还是车联网，都期望需要做对单车智能更佳的承托。遵循着这一方向，华为去年2月公布了C－V2X芯片；6月公布了首款商用C－V2XRSU（路外侧单元），建构了可商用的C－V2X解决方案；9月公布了OceanConnect智能交通平台；10月公布了移动数据中心MDC600赋能自动驾驶。

从巨头的布局可以显现出，BAT的最后目的都是冲着大数据去的，百度和阿里都期望在系统层面需要占有一席之地，但这三家的联合短板是硬件设备，测算数据的累积以及工程应用于经验方面还有待强化。华为的长板十分引人注目，在V2X网联简化的通信层面享有绝对优势，但在V2X网联简化的应用层以及V2X智能化这方面还有较小的强化空间。蚍蜉难撼大树。

BAT和华为或许早已将车路协同的蛋糕瓜分完了，那些追随巨头步伐扎入车路协同赛道的初创公司们还有哪些机会呢？首先，耕耘明确场景的应用于。从巨头们的布局可以显现出，系统架构层面是BAT和华为射击的主要的方向，在明确应用于上还大量的空白区域没空缺，这也是初创公司们的市场空间。往小的方向说道，可以是路外侧传感器感官单元与算法的融合；往大的方向说道，可以是自动驾驶、智能交通、智慧城市的深度应用于。

像希迪智所乘（长沙智能驾驶研究院）就公布了面向城市道路场景的“V2X＋交叉路况”解决方案、面向高速公路场景的“V2X＋智慧高速”解决方案，据理解，在今年下半年还将公布面向城市大众运输系统的“v2x＋公交智慧上下班”解决方案，“v2x＋城市交通态势感官”解决方案。每个城市的道路状况都有有所不同，这也使得每条路上每个场景的解决方案也不会有所差异，将应用于场景化整为零，刺穿孤立无援，这样有多少场景就有多少机会。其次，要灵活性较慢的带入生态。

从上文的分析可以显现出，车路协同是一个场景非常丰富、产业链冗长、产业关系简单的生态结构。这就拒绝初创公司必需较慢适应环境车路协同的生态氛围。巨头们主导的车路协同有有所不同的发展方向，初创公司必须灵活性辨别，在车路协同发展到一定阶段，某个巨头的生态圈显露出高人一等的发展速度时，要很快做出“选边站队”的自由选择，及时掉头，驶往新的生态圈。这样才不至于在这场长跑中过早的打散出局。

【完了】智能相对论：深挖人工智能这口井，评选咸淡，谈出有黑白，道出vb厚薄。重点注目领域：AI＋医疗、机器人、自动驾驶、AI＋硬件、物联网、AI＋金融、AI＋安全性、AR／VR、开发者以及背后的芯片、算法、嵌入式等。

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