车路云一体化发展还需迈过几道坎|当前播报

3月17日，小马智行、百度宣布取得北京市高级别自动驾驶示范区首批“无人化车外远程阶段”（全车无人）示范应用许可，获准在北京亦庄开启全车无人的自动驾驶出行（Robotaxi）服务。

据了解，“无人化车外远程阶段”（全车无人）示范应用，必须依托车路云一体化，用云控平台通过对车端、路侧以及第三方平台数据进行更多维、更精细、更实时的汇聚，来保证自动驾驶车辆的安全。“L4级自动驾驶车辆要想真正落地应用，少不了依靠路端和云端的协力。”清华大学苏州汽车研究院院长助理戴一凡近日在接受《中国汽车报》记者采访时，表达了对车路云一体化建设的见解。

(资料图片仅供参考)

车路云打通信息壁垒

2021年10月，北京市智能网联汽车政策先行区首次开放自动驾驶无人化道路测试，明确将“无人化”测试划分为“副驾有人”、“前排无人，后排有人”、“车外远程”三个阶段。

因此，出于上述三个阶段的现实需求，要推动车路云一体化发展，建立良好的数据闭环至关重要。“目前自动驾驶车辆所采集的数据，用于技术迭代、信息服务预警是可行的，但要支撑自动驾驶车辆做决策、控制，现有的数据质量还需要继续深耕。”戴一凡认为，剔除技术层面的因素，成本过高无疑是限制车路云快速形成有效协同的核心。他表示，从部分城市公开的车路云协同项目招标信息来看，单一项目少则千万元多则上亿元。耗资如此巨大的项目，最终该如何收回成本甚至盈利，目前业内还没有非常成熟的案例。

从这一层面上，成本之困已经成为部分自动驾驶企业继续走“车路云”一体化的阻力。“这需要高度认识、全面推动车路云协同的基础设施建设，对自动驾驶测试及示范提供支撑。”戴一凡表示，其中涉及的云控平台涉及到车路云协同的基础设施建设，云控平台意味着这些数据的打通、标准的打通、协议的打通，才能助力相关示范的良好运行。

商业化探索亟待提速

车路云一体化系统是通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体，基于系统协同感知、决策与控制，实现智能网联汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统，具有标准化接入能力、共性化基础能力、开放化共享能力、集约化增效能力和模式可复制能力的优势。

在戴一凡看来，智能网联示范区建设中，要解决车路云一体化，以及智能网联示范区之间的协同，需要各地示范区之间的信息要打通，因为从自动驾驶测试、智能网联示范，以及未来的商业化应用，都需要协同发展。

对此，戴一凡认为，要达成上述目标，需要做好一系列工作。

首先，要建立健全相关法律法规，当然，国家层面的立法需要时间，而主管部门也鼓励各地的智能网联示范要先行先试，尽管地方层面的立法只是区域性的，但可以在区域内立足现实，不断尝试，取得经验，相互借鉴，逐步完善，从而进一步向国家级立法提供依据。

其次，随着国内多地的智能网联及自动驾驶的应用示范越来越多，相关商业化的运营示范也已出现，但是其实并没有达成真正意义上的商业化，也就是其商业模式尚未完全建立，例如，如何收费、收费标准等并不一致，目前的收费也不足以抵消车辆运营、基础设施建设的成本。总之，其商业闭环其实还没有完全建立起来。

“因此，自动驾驶商业化的突破，不仅与基础设施建设有关，也与相关的技术、标准、法规、制度不断完善相关。”戴一凡谈到，自动驾驶的技术不断成熟，才能使产品不断成熟，产品稳定之后就可以节省运营成本，带来产品本身的价格持续降低，导致运营的成本不断降低，由此，最终的自动驾驶商业闭环才会形成。“这一过程可谓是任重道远，自动驾驶的商业化还有很长的路要走。”戴一凡认为，其中的核心是要提高技术水平，提高产品的成熟度，降低产品的这个成本，这些都是亟待夯实的基础中的基础。