“让路来’呵护‘车、’辅佐‘车”，在过去的两周里，自动驾驶进入“下半场”的发令枪声正接二连三地响起，一笔几十万亿、数百万亿的大生意正在形成！

与此同时，在自动驾驶生态中，一种全新的利益格局将形成！比如，某一些在自动驾驶的“上半场”中“严重缺位“或“存在感不强”的公司，将在“下半场”成为重量级选手。

这里所说的“自动驾驶’下半场‘”，源自在过去两周里多次霸占汽车媒体和科技媒体头条的”车路协同“，即V2X。 

在自动驾驶商业化来临前夕，V2X的部署“突然间”被认为是会影响各玩家L4级自动驾驶商业化落地进程的关键因素，似乎，L4所谓的“限定场景”，不仅要有高精地图，而且还得部署V2X。因此，V2X成为兵家必争之地。

“车路协同”的前世今生

早在上世纪50年代，通用就在琢磨如何让人们在享受汽车带来的便利时又能“解放双手”，不过，他们想到的“解放双手”的方法却不是自动驾驶汽车，而是通过道路中埋下电缆或磁铁来实现车辆的纵向和横向控制。

经过多次尝试后，1960年，在通用和美国无线电公司的研究团队于新泽西州建的一条“电子化高速公路”测试跑道上，车辆最终成功实现了自动启动、加速，转向与停止，全程没有人工直接参与！这应该是“车路协同”最早的雏形。

让公路来引导汽车行驶，而非汽车自动驾驶，这种想法看似离奇，但在那个计算机既大且重、真空电子管还很脆弱、人工智能尚处于萌芽期、摄像头既大又脆弱、激光雷达和雷达还只限于军事用途、GPS和高精地图尚未出现的年代里，这也是没有选择的选择。

事实上，直到六十年后，当汽车智能化及V2X都出现时，“车路协同”才真正开始步入正轨。

跟通用早期的“车路协同”侧重于围绕着道路做文章不同的，随着物联网时代的到来及人工智能的发展，车辆逐渐具备了跟其他车辆、跟道路、跟交通信号灯对话的能力，实现真正意义上的“车路协同”的条件日渐成熟。

一些有前瞻性的汽车制造商开始争先恐后地部署V2X：

2013年6月，奔驰宣布正在计划推出一套被称为Car-to-X的通信系统，该系统可以实现交通工具之间以及交通工具和交通设施之间的信号联络。

2014年9月，通用官方宣布能够实现半自动驾驶功能、同时拥有V2X功能的凯迪拉克车型将于2017年问世。

2015年1月，奥迪在德国对恩智浦和Cohda Wireless的V2V通信技术进行了大量现场测试，到2016年底，奥迪成为首个将汽车与城市联网、与交通信号灯系统互联的汽车厂商，这套系统称为“Time-to-Green”。

2015年7月，宝马宣布成为首家支持V2I通讯的汽车厂商，用户可以用手机下载一个App，该 App将帮驾驶员预测交通信号变化从而提高整车安全，减少不必要的加速从而节约燃料。

当然，由于公开的资料有限，这个名单肯定不完整。我们也很难准确地说究竟谁是最早做V2X的，因为这几家公司都曾宣称自家是“第一家”。

在2015年末的一篇文章中，《麻省理工科技评论》将V2X列为“十大科技突破”之一，并预测技术将在1-2年内成熟。与此同时，美国高速公路与安全协会（NHTSA）决定通过行政管理手段，要求自2017年1月起所有新上牌的轿车、卡车都配备V2X系统。

此后，主流汽车制造商在V2X领域的动作加快。

2016年5月， 丰田在美国密歇根Mcity无人驾驶示范区投放了5000辆联网汽车进行V2X测试。随后，丰田在日本销售的最新版本的Prius，Lexus RX和Toyota Crown，已经有V2X系统可供选择。

2016年11月，号称是“首款具有V2X功能并可实现商业化”的2017 Cadillac CTS发布。

不过，美国官方还不满足。2016年12月，美国交通部立法提案通知（NPRM），进一步推动DSRC(V2X标准之一)强制安装立法，计划将在2023年强制美国所有轻型车辆配备DSRC标准的V2X技术。

需要注意的是，美国官方强制推行V2X，并不单针对自动驾驶汽车，非自动驾驶也被涵盖在内。根据美国交通部提供的数据，V2V技术可帮助预防81%各类交通事故。

不过，最能体现V2X价值的领地，仍然是自动驾驶——这也是车企们积极部署V2X的动力之所在。

可能有人会疑惑：几十年前，通用去尝试“更智能的路”，是在造“更聪明的车”的条件尚不具备时的不得已而为之，如今，“更聪明的车”已经有了，我们为什么还需要“更智能的路”？

从目前的进展来看，自动驾驶汽车的“聪明程度”依然有限。

比如，配置最高的激光雷达，除价格居高不下外，其探测距离最远也就 300 米左右，但在视野开阔的情况下，人眼可以轻松看到 500 米以外的路况。

况且，现实中，驾驶环境往往会非常复杂，自动驾驶汽车的决策控制系统可能来不及反应。

而通过V2X技术，自动驾驶汽车可以及时收到其他车辆及红绿灯灯、限速牌等基础设施发出的信号，比如，“下个路口红灯有××秒，建议通过车速××！”这就可保证车路提前刹车。

我们可以将V2X理解为一组具有比人眼看得远、不受天气影响等特点的特殊传感器冗余。

此外，常规的传感器只能做“单向检测”，而V2X则是“双向互动”。

打个比方，激光雷达、雷达、摄像头采集周边信息就像两个不说话陌生人之间直观的“猜测”，但由于没有进行沟通，其中一个陌生人只能根据其动作行为来判定其意图，有时难免出现误判。而V2X技术就像两个熟人间默契的眼神、语言的交流，车与物体之间“无话不谈”，误判、漏判的概率大大降低。

即便车辆本身就可以完全自动驾驶，但通过V2X依然可以进一步提升性能，且可以降低单车部署传感器的成本，减少对高精度传感器的依赖。

也许，L4定义中所谓的“限定场景”，不仅意味着高精地图，而且还意味着有V2X。

在未来很长一段时间，尽管路上会是V2X与非V2X车辆共存的局面，但由V2X技术所带来的增益会随V2X车型渗透率提高的而逐步提升，从而正向驱动非V2X车辆的升级和替换。

“车路协同”在中国

在中国，官方出台的相关法律法规文件几乎没有「自动驾驶汽车」或「无人驾驶汽车」的说法，都是「智能网联汽车」，这里的「智能」主要是指自动驾驶和车机智能，而「网联」就是V2X技术。

美日欧使用的V2X技术普遍基于DSRC标准，但中国公司并未掌握相关知识产权，为避免受制于人，华为、大唐电信等开发出了掌握自主知识产权的基于 C-V2X标准的V2X技术。

2016年，华为推出支持 C-V2X 的车载终端原型机，大唐电信发布了基于自主芯片的 C-V2X 车载终端和路侧通信测试设备。

2017年4月在法国巴黎举行的ISO TC 204 第49次全会上，中国提出的C-V2X标准立项申请获得通过。2017 年 9 月，以中国为主要战场的美国公司高通发布了“首款C-V2X商用芯片组解决方案“9150 C-V2X”，并宣布将于2018 年下半年出样。预计2019年底、2020年初，将会有安装这组芯片的量产车上市。

不过，中国汽车制造商在V2X的部署上比国际同行晚了至少两年。除上汽在2017年7月的一次公开演示后宣布将从2019年起开始在量产车上安装V2X外，截止目前，未见有其他汽车制造商宣布V2X的应用计划。

中国的汽车制造商当然也都看到了V2X的价值所在，但积极性却普遍不高。一个很重要的原因在于，投资回报率有限。

V2X发挥作用有一种“网络效应”，即彼此可以通信的车辆和基础设施的数量越多，通信效果越好，进而吸引更多的车辆加入，形成正向循环。一个区域内，只有当安装V2X的车辆超过道路上行驶车辆数的一定比例（通用的说法是25%以上），V2X才有效果，否则，V2X就毫无意义。

在欧美日市场上，汽车供应都集中在少数几家大型汽车制造商手上，每一家的市场占有率都比较高；而中国市场上，各汽车制造商（自主品牌）的规模都比较小，如果只有我一家给一些车型上装了V2X,而别人家的还没装，那我已经安装的V2X还是无法发挥作用啊。

此外，V2X的实现，不仅涉及传统汽车相关技术，还需要融入通信技术，而这部分对于传统汽车行业来讲，是不熟悉的领域，因此，由一个资源整合能力很强的科技巨头来主导多种技术之间的相互结合，对于网联汽车的实现也是十分必要的。

说到科技巨头，BAT自然是回避不了的话题。在自动驾驶的战场上，长期以来，BAT三家都因为商业模式不同而“井水不犯河水”，彼此相安无事。不过，最近两周，B、A两家却开始“隔空喊话”了。

打响第一枪的是阿里。9月6日，阿里达摩院宣布，将跟交通运输部科学研究院合作，把“车路协同“作为自动驾驶的主要方向。

尽管“车路协同”并非阿里首创，但在别的公司普遍将自动驾驶的重点放在“单车智能”（即主要通过强大的传感器、芯片、算法、高精地图等提升车辆自身对复杂环境的适应能力，让车辆间即便是未联网、道路也“不够聪明”的情况下仍然具备自动驾驶的能力）的大背景下，阿里以“车辆协同”为主要方向的自动驾驶路线还赢得了一众媒体的惊叹，如“不一样”“另辟蹊径”云云。

在中国，自动驾驶一直被视为主要是百度的地盘，如今，自动驾驶的地盘插上了阿里的旗帜，百度方面自然不会视若无睹。

百度的正式亮剑，是在9月14日。这天上午，百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇在媒体沟通会上宣布：百度已有成熟的“车路协同”方案，并且，到今年年底，百度会将自家“车路协同”方案开源，并跟Apollo自动驾驶生态无缝对接！

百度还不忘强调一下：我们早在2016年就开始跟相关机构合作探索“车路协同了”，是国内最早涉足“车路协同”的玩家！

无论是巧合还是“致阿里”，无论是巧合还是有意为之，百度选择在这个时间点上将V2X开源并强调自己的“历史悠久”，都被认为是对阿里“车路协同”的一次“隔空喊话”。

富有戏剧性的是，在百度的媒体发布会结束两小时后，阿里就发出了一篇新闻稿，宣布将跟大唐电信和英特尔合作，“打造数字化和智能化的交通体系，实现车路协同”。

阿里要将车路协同作为自动驾驶的“主要方向”，此举意味深长。

目前，阿里旗下子公司菜鸟和饿了么正面临着司机难找、司机贵（年轻人对当司机没兴趣）的困境，而这一痛点恰好是阿里自动驾驶的巨大机会。自动驾驶商业化越早，就越能为阿里子公司节省更多的人力成本，因此，阿里有快速推进自动驾驶商业化的强烈渴望。

但一方面阿里达摩院2017年10月中旬才成立，入局自动驾驶比较晚，另一方面，在自动驾驶芯片和传感器的能力都有局限性、成本也未降到可以接受的水平的现阶段，靠常规的单车智能来实现自动驾驶，根本来不及，它必须找到一条捷径。

车路协同，就是这样一条捷径——将重点放在车路协同上后，阿里达摩院便可利用智能感知基站的远程感知能力和基础设施，提升自动驾驶汽车的感知能力，并降低成本。

诚然，在“车路协同”的呵护下发展起来的自动驾驶汽车，尚不能去没有部署V2X设施的重庆山路上跑，但阿里对此并不在乎——由于应用场景比较明确，自动驾驶汽车开到哪里，阿里完全可以自己说了算，提前给相关路段部署好V2X设备。

这样，即便是单车自动驾驶尚未达到100%的完美水平，但已经可以实现限定场景下的全自动驾驶（L4），满足阿里自己的业务需求了。

结合阿里的商业模式来看，“车路协同”在当前是一种既可降低成本又可加快自动驾驶落地速度的“换道超车”之举。

阿里此举，也将成为很多欲加快L4级自动驾驶商业化落地的公司效仿的对象。

“自动驾驶下半场”的生意经

几年后再回头看，百度与阿里的这次“隔空喊话”，将会成为自动驾驶产业发展史上具有分水岭意义的大事：如果将以单车智能为主的发展阶段视为自动驾驶的“上半场”，那“车路协同”的突然走热，则标志着以单车智能+车路协同“两条腿走路”的自动驾驶“下半场”的到来。

在自动驾驶的“下半场”，智能化的道路上每隔200米左右将需要设一个感知基站，考虑到全国公路总里程达434万公里，其中高速公路就有13.6万公里左右（2017年的数据），这将是一笔无比巨大的投入。

不过，巨大的投入也就意味着巨大的商机：

假如所有的高速公路都装上感知基站，那总共需要680万个基站，按每个基站10万元计算，这是一笔6800亿的生意！

假如再有5%-10%的城市道路也需要智能化改造，那感知基站带来的生意将价值数万亿、数十万亿！

此外，上个月，交通部宣布，十三五期间“基建”投资将高达15万亿，这15万亿，不知又要造出多少高速公路、派生出多少对V2X设施的需求！

以上所说的还仅仅只是路侧基站带来的生意，如果再算上智能化的红绿灯、摄像头及车端设备，这将是一笔多大规模生意啊？恐怕得数十万亿、数百万亿元吧！

参与分享这块数十万亿、数倍万亿的大蛋糕的，将主要有以下这几类玩家：

高通、华为、大唐、中兴等通讯类芯片及设备制造商；

百度等V2X生态主导者；

商汤科技、地平线等计算机视觉方案供应商；

奇虎360、腾讯汽车安全实验室等车辆网络安全方案商；

中国移动、中国联通等5G网络运营商；

百度云、阿里云、腾讯云等云计算服务商；

千方科技等智慧城市服务运营商。

能分享蛋糕的机构越多，就越意味着有更多的人有动力加入自动驾驶“下半场”的战争中，大家一起把这个蛋糕做大。

值得注意的是，通用和华为等通讯类芯片制造商，在自动驾驶的“上半场”，存在感不是很强，但在自动驾驶进入“下半场”后，作为最底层技术的提供者，它们在整个自动驾驶生态中的话语权会变得格外显眼。

新的利益结构，是新技术路线带来的”副产品“。在这个新利益结构中，谁将受益最多、谁将受损最多？现在，整个产业格局还未远未定型，未来还存在很多的变数，因此，这个问题的答案，恐怕也将一直处于是动态的变化中吧。