2022年开年，马斯克做客Lex Fridman的播客聊到自动驾驶时，承认Autopilot难度超出了预期。他说到：“我一开始就知道Autopilot这道题不好解，但没想到是这么难解。”2015年，特斯拉推出第一代Autopilot，随后通用汽车推出超级巡航驾驶员辅助系统。自此以后，众多汽车厂商纷纷跟进，试图在L4级自动驾驶的赛道上抢先一步。
然而，实际情况并没有想象的乐观，虽然特斯拉研究自动驾驶已经8年了，依然没有实现L4级别的自动驾驶，严格来说其技术水准仍停留在L3级别。FSD虽然代表着特斯拉对Full Self-Drive的期待，但现实确实无奈的。
虽然单车智能在智能驾驶方面为我们带来了自动泊车、自适应巡航之类的体验，但在全球头部玩家都感到吃力的L4领域里，目前还没有任何一个主机厂和供应商能有绝对的把握。
相反，以往不被看好的车路协同正日渐升温。单车智能和车路协同是自动驾驶的两条技术路线，单车智能在特斯拉、谷歌等科技巨头的带动下，在技术上已经遥遥领先，车路协同因为得不到巨头们的青睐而无人问津。然而目前的种种迹象表明，这个不温不火的赛道正在焕发出活力。
争相入局，车路协同成为热门赛道所谓车路协同，是采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车与车、车与路动态实时信息交互，充分实现人车路的有效协同，也就是统筹车、路、人和实时交通的动态信息实现信息的互联互通。
回归到本质，其实就是“车端”与“路侧”两者间的数据交互，随着自动驾驶技术的普及，汽车的属性将从出行工具变成一个移动的智能空间，成为和手机类似的智能硬件，那么，“路侧”这一端就成了流量和数据的入口。
同时，车路协同与自动驾驶一样，也是一块巨大的蛋糕，巨头们对此早已虎视眈眈。比如合资车企中，长安福特C-V2X车型从去年开始量产，今年1月1日起，福特EVOS(配置|询价)、Mustang Mach-E、锐界(配置|询价)PLUS以及全新探险者四款量产车型全系标配V2X。
其中，福特探险和锐界PLUS的车主可先后在广州和长沙两地的特定区域，享受到车路协同系统带来的便利、轻松和高效的出行。
自主品牌在车路协同领域早已开始布局，2019年4月，上汽、东风、长城等13家车企共同发布C-V2X商用路标，2020下半年至 2021上半年陆续实现C-V2X汽车量产。造车新势力方面，理想汽车、蔚来、集度等厂商也相继进入该领域。
除了主机厂的加入，自动驾驶供应商同样没有缺席。2月24日，百度李彦宏的《智能交通7讲》音频课程在得到APP上线，在导论中阐述了如何通过车路协同实现安全、高效、低碳的智能交通。李彦宏表示，“用车路协同方案做自动驾驶，是百度坚持、并且看好的技术路线。”
实际上，百度早于2018年年底正式开源了Apollo车路协同方案，向业界开放百度Apollo 在车路协同领域的技术和服务。
联想到最近百度与自主车企比亚迪达成自动驾驶方面的合作，以及开放数据集的举措，不难发现，深耕自动驾驶多年的百度Apollo此刻正在高举车路协同大旗，呼朋引伴，目的是构建车企朋友圈，形成合力，共建和共享车路协同产业价值链。
另一家在汽车行业动作频繁的华为也早有准备，早在2018年就确立了以车路协同为主的未来发展路线，其在2018年2月发布了C-V2X芯片；6月发布了首款商用C-V2X RSU（路侧单元），构建了可商用的C-V2X解决方案；9月发布了Ocean Connect智能交通平台；10月发布了移动数据中心MDC600赋能自动驾驶。而华为已经和东风、长安、长城等车企展开合作。
单车智能路线的自动驾驶企业视数据为生命线，格外重视技术方案前装上车搜集数据的机会。然而去年发布的赛力斯SF5尚且搭载L2+级自动驾驶系统，今年的AITO问界M5(配置|询价)索性不再提供自动驾驶，从这里似乎也能看出，华为发现依靠车企自身力量发展Robotaxi的路线或许并不好走。
另一边的阿里虽然在自动驾驶领域布局没有百度那般多元化，但超前布局“智慧高速”其实同样有迹可循。电商业务作为阿里的大本营，阿里系的“三通一达”干线物流运输在其中起着不言而喻的作用。通过打造“智慧高速”，将会给到其物流运输能力领跑行业的先发优势。
而腾讯从自身优势和特点出发，深入分析车路协同亟需解决的问题，以产业连接器的角色联合产业链相关企业，共同研究构建了包括基础设施、平台服务、业务应用三方面的车路协同生态。
随着多家车企和供应商的加入，这条赛道的玩家越来越多，规模也越来越大，而市场竞争压力之下，对于车路协同的商业化要求也会促进技术的快速进步。
此外，由政府主导、统一标准下的商业模式正在构建。车路协同的项目动辄几千万、甚至上亿，是需要政府主导的交通基础设施的规模化升级，因为政府、车厂、公路运营单位等多方诉求并不一致，难以产生短周期的、闭环的经济效益，所以以往企业参与的积极性不高。如今看来，这种产业链不完整的窘况也有了改观。
据天眼查显示，去年中智行和中国电信、苏州市合资成立由国有资产主导的天翼交通科技有限公司，成为重要的标准化路端智能设施（RSU）推进环节之一。
在数据格式、接口等标准制定方面，2月24日，由清华大学智能产业研究院（AIR）、百度等联合推出的车路协同自动驾驶数据集DAIR-V2X正式发布，向境内用户提供下载使用，为高级别自动驾驶的大规模推广提供安全保障。
此外，通过数据开放，为高校和科研机构提供基础数据，为企业产品研发测试提供支持，有效加速产学研用协同，减小用人成本支出。
从百度的车路协同开源方案，到阿里的“智慧高速”实践；从腾讯的“车路协同”生态连接器价值论，再到华为的C-V2X芯片以及在系统架构层面发布Ocean Connect智能交通平台的占位，这个赛道不仅吸引了国内巨头集体争相下场，更是受到资本圈的关注。
近期获得了近2亿人民币B轮融资的车路协同初创企业星云互联CEO潘军认为，“构建‘人-车-路-云-网’全域互联的智能交通系统是未来交通建设的新生态。”
除了获得两轮融资星云互联，蘑菇车联也在2021年9月获得腾讯、京东投资，自动驾驶项目累计签约金额已达数十亿元，其“车路云一体化”自动驾驶方案上在衡阳试点实际落地，并在北京、上海、四川、贵州、云南等落地测试及运营；希迪智驾则在去年1月、4月连续拿到了总金额为7亿的两次融资，其核心模式为 “单车智能”和“车路协同”两大方案。
靠车路协同实现弯道超车？“新基建”概念的火热，更是让处于智能交通细分领域的车路协同受到更多行业的关注，这也是我国大力大力发展“车路协同”的原因之一，而美国主攻“单车智能”，这种差异化自动驾驶路线优劣势在哪？
车路协同的原理可以将其简化为车辆、路况、系统是大部分。首先是车辆，单车智能上的自动驾驶汽车必须配合价格昂贵的探测设备，而车路协同下的汽车只需要配备比较基础的智能设备，能随时接收路侧感知系统提供的信息即可，设备成本明显要偏低很多。
其次是路况，指的是道路上路测的感知系统，这套系统包括智能感知设备（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等），路测通用设施、计算控制设施等配套设备，系统可以把车辆所处的环境，如交通状况、路面障碍、行人状况、移动路障，甚至是路面的平整、积水等情况，都会通过路侧感知系统，获得实时反馈。
最后是系统包括云计算平台，云控平台等平台，平台在收集到所有的信息后，会进行分类整理，然后对当前的交通状况进行评估，并实时推送交通指令，将车路协同之间的协同能力调配到最优的状态。
可以看出，车路协同的关键在于路况，也就是路侧感知系统，系统的激光雷达负责马路的三维坐标探测，配合上毫米波雷达、摄像头和5G传输设备，能够实现局部的高精度地图实时绘制，以及路况的实时动态跟踪。车路协同是把复杂的感知工作从车辆交给道路系统，大大减轻了车辆的信息负担，不管是预测的准确度还是复杂场景的通行效率远远高于单车智能，还能使自动驾驶更安全、更便捷、更高效。
相比之下，单车智能要求每一辆车都必须配备复杂的传感器，成本投入巨大，这些成本最终也会转移到消费者身上，继而影响销量。而车路协同只需要设备齐全的道路，即使车辆的智能设备级别不够高，一样可以实现高级别的无人驾驶，成本比单车智能要小很多。
当然，单车智能与车路协同技术难点也不一样，单车智能更依赖于人工智能算法，和高端的决策芯片上，这两个领域正好是美国科技企业的核心技术优势，所以以特斯拉为代表的美国科技企业，都选择了单车智能模式。而车路协同更依赖于道路的基础设施，比如5G基站、卫星互联网，道路上架设的传感器和边缘计算等设备，这些其实都属于新基建，我们国家撸起袖子加油干就是了。
当前车路协同还仍未到达企业与企业之间博弈的阶段，放眼世界，当前尤以中美布局自动驾驶的企业最多且走得最远，我国当前基建能力领先世界的大环境，也是相较于美国能够率先孕育出车路协同玩家的一个重要因素。
无论是主机厂还自动驾驶供应商，车路协同既是一场关乎产业的“洗牌之战”，更像是一场考验相互协作的“共同作战。某种意义上而言，这也是中国自动驾驶及汽车产业弯道超车的飞跃契机。
车路协同建设任重道远实际上，车路协同并不是近几年才兴起的新概念，早在上世纪90年代，日美欧等国就有提出，并实施过一些解决方案。然而车路协同走到今天，依然还有很多方向没有走通。
对于现阶段的车路协同而言，这其实也就指向了一个技术层面的问题，“人、车、路、云、网”，对于成熟的车路协同方案而言，基本要素可谓是缺一不可，最基本的“车”，在其中的重要性不言而喻。
从技术上来讲，由“人-车-路”组成的道路交通是个复杂的系统，要想真正实现车路协同，必然无法绕开中国复杂的路况。由于国内道路开放性高、道路上车型复杂多样，且存在行人横穿马路、车辆行驶中常常出现变道超车等不文明行为等问题，都导致要想实现车路协同的落地，难度较大。
除此之外，车路协同场景中，要运用到大量硬件部署，传感器、雷达等硬件。这些硬件直接安放在道路上，以此实现驾驶信息的交互，因此必须保证绝对的安全与稳定。这就要求企业能够提供工业级的硬件生产能力，并有各种细分垂直领域的硬件生产能力，高门槛也决定了企业之间的淘汰率。
就目前来说，车路协同在国内的标准还没有被敲定，企业之间也在处于各自摸索阶段。这就在客观上决定了部分企业的探索最后将被国家标准淘汰。为了抢占技术优势以确定行业标准，各家企业将需要投入大量的资源用于研发，以此带来的成本忧虑也将挤占部分企业的生存空间。
尽管这条赛道并不好走，但显然车路协同已经成为汽车行业的焦点。而且从宏观经济的视角出发，随着智能车载系统、智能路侧系统、通信平台等诸多技术层面的日渐成熟，特别是5G技术的普及，这些都是车路协同得以实现的基础。很显然，车路协同赛道的玩家们已然乘上了时代的东风。
总结总的来看，当前仍处在萌芽期的车路协同似乎给了我们一个未来可期，道阻且长的印象，但是从百度、华为、蘑菇车联等的相继布局，赛道内初创玩家也能够开始斩获大量订单，不难发现，到了今天，车路协同已经不再是人们对未来自动驾驶的一个简单构想。
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