盡管“單車智能+車路協同”的中國自動駕駛發展方案已成為共識，但二者之間的角力從未停歇。在日前舉行的2022粵港澳大灣區車展上，華為智能汽車解決方案BU首席執行官余承東便表示，過于依賴高精地圖、車路協同的自動駕駛技術是不合格。在他看來，目前中國道路環境存在較大不確定性，經常性的翻修給車路協同等技術方案帶來較大挑戰。而達成高度擬人的單車智能則是華為今后的研發方向。

車路協同試點示范部署多、發展慢

早在2016年，上海、重慶、長春、北京等地便先后開始在封閉試驗場開展C-V2X的系統驗證工作。隨后，車路協同測試逐漸走出封閉試驗場，無錫、天津、長沙、重慶四地相繼成為國家級車聯網先導區，重點從開放道路上驗證車路協同技術可行性。

目前，4個國家級車聯網先導區建設均取得一定成果。作為首個國家級車聯網先導區，無錫現已完成410平方公里、796個點段智能化改造，部署路側通信單元、毫米波雷達、邊緣計算設備等智能路網設施達1200余套。天津(西青)車聯網先導區已形成無人物流車、智慧零售車、智能巡邏車、智能接駁小巴等應用場景，以及行人穿越預警(鬼探頭)、擁堵感知等特定功能場景。長沙的車聯網先導區則已完成73條公交線路、2027輛公交車的智能化、網聯化改造，建設了統一的“車-路-云”一體化智能網聯云控管理平臺。于去年8月正式揭牌的重慶(兩江新區)車聯網先導區已有40余所高校、科研機構入駐，打造車船聯動、路面積水、坡路等特色場景。

除卻無錫、長沙、天津、重慶四個國家級車聯網先導區，多地政府也十分“眼饞”車路協同這一“藍海”，開始加速車聯網示范區建設。今年5月，海南省工業和信息化廳印發的《海南省車聯網先導區(項目)建設實施細則》強調，要圍繞賦能智慧城市、智慧公交、智慧旅游會展、智慧港口等方向，以應用場景需求為牽引，以“解綁掛帥”方式鼓勵各市縣先行先試，謀求車聯網先導區建設突破。云南省同樣明確提出發展車路協同，印發了《“十四五”推進云南省車路協同自動駕駛試點示范建設的指導意見》，將建設不少于50公里車路協同自動駕駛試點示范道路。

盡管遍地開花，但目前我國車路協同建設仍處于一頭霧水的狀態。據汽車行業資深專家邵元駿介紹，現在車路協同的示范試點尚未真正運行，商業模式仍未打通、標準還未建立，均處于起步階段。在基礎設施建設方面，中國信息通信科技集團副總經理、專家委主任陳山枝指出，當前“兩率”不達標問題十分突出，路測覆蓋率、車端滲透率均不高，RSU和感知路側設施的建設數量仍需提高。此外，邵元駿表示，智能基礎設施除卻數量不足、質量不高的問題，還存在“建設后怎么用”的問題。“目前這些基礎設施的使用壽命都不是很長，3～5年左右可能就要壽終正寢，那這幾年內能否大規模使用上，就是個問題。”他說。

“現在先導區大多只能實現車路協同自動駕駛的局部功能。”在中國生產力促進中心協會常務副秘書長王羽看來，在車路協同示范樣本尚不充足的情況下，部分不具備條件的地區急于推進車路協同建設是冒進的，脫離了當前發展的實際狀況。他指出，車路協同面臨著誰來建、怎么建、遵循什么標準建、能否滿足可靠性和安全性要求、誰來測試驗證和準入等一系列問題。

建設難、資金難、驗證難

走一條全球都在摸索的道路，自然會很坎坷。盡管我國一直大力支持車路協同路線發展，已經在世界領先，但由于是探索發展，落地難是不爭的事實。王羽告訴記者，目前我國車路協同發展主要存在建設難、資金難、驗證難三大難點。

“目前自動駕駛車輛作為單一產品有明確的等級劃分，且相關產品標準已經越來越詳細，而車路協同涉及人、車、路、網、云以及系統，等級劃分是立體化的，綜合考慮的因素較多。”王羽稱，要想唱好車路協同這出戲，首先就要搭好臺子，因此，怎么建路是首先要解決的問題。車端自動駕駛技術迭代雖然很快，轉化成產品也快，而路端技術迭代到轉化應用不能與之相比。路端建設往往是幾百公里甚至上千公里的大工程，需要綜合考量成本、方案、運行效果等問題。因此，路端的建設問題必須要做好科學的規劃和可持續的升級設計。

針對路端建設的等級標準，東南大學-威斯康星大學智能網聯交通聯合研究院院長冉斌曾針對智能網聯道路建設提出等級劃分，其中最需關注的是L2～L4自動駕駛示范道路的建設。L2智能網聯道路的特點在于，道路基礎設施具有比較復雜的傳感系統和深度預測功能，能夠與車輛進行信息交互，同時支持輔助駕駛和交通管理。而L3智能網聯道路可以在數毫秒內為單個自動駕駛車輛(要求車自動駕駛等級大于等于1.5)，提供周邊的動態信息和控制指令，最起碼可以在專用道路上實現有條件的自動駕駛。到L4級智能網聯道路，道路基礎設施可以在出現緊急情況時進行控制，無需駕駛員接管。如此看來，道路建設并非加大投資、增加智能化設備即可。然而，目前部分地區僅僅從政策上大力倡導車路協同發展，但對于路端建設的等級標準根本摸不清門路。

其次，“誰來投資”也是一大難題。車路協同方案涉及車載設備、路側設施、云端服務等多方面的建設內容，往往需要大量的資金投入。以無錫錫山區車聯網小鎮為例，據悉，該小鎮建設范圍涵蓋37km路網、63個網聯路口、13km公共測試道路，總投資約120億元。“現在車路協同建設要實現自動駕駛功能應用還很難，更多是提供智能輔助和信息化支撐，且提供的信息還比較有限，難以支撐智能輔助駕駛走向自動駕駛。”王羽指出，車路協同道路提供的輔助功能如果不能實現消費出口，前期投入的巨大資金成本就很難收回。自動駕駛技術專家黃武陵也表示，現階段智能網聯車輛數量較少，載人和載貨的幾類自動駕駛應用所產生的商業價值還不足以覆蓋規模化設施的投入。如此高額的成本投入若無法保障后續收益，車路協同的推廣自然會受阻。

即便道路有規劃、資金有保障，車路協同還需解決標準體系建設問題。上述專家均表示，無標準可依也是當前車路協同發展受阻的一大原因。邵元駿表示，路端建設在使用年限、使用條件、可靠性、認證體系等方面均沒有出臺相關標準體系，這導致路端建設究竟靠不靠譜成為一個謎題。王羽也指出，目前對車端自動駕駛的檢測，尤其是算法方面，還存在一定難度，更不用說路端的檢測了。“路端是一個系統，既有硬件設施，也有軟件設施，還包括整個指揮、控制和信息系統。所以，車路協同驗證既涉及硬件有效性，也要驗證車、路能否協同，更要檢測系統的可行性，難度非常高。”王羽如是說。

單車智能成績斐然但問題突出

與前路漫漫的車路協同路線相比，我國單車智能路線經過多年發展，已然取得了不小的進步。去年發布的《中國軟件定義汽車產業發展趨勢報告》指出，在政策導向、技術演進和市場需求的多方推動下，當前中國單車智能已取得階段性成功。均聯智行中國區產品總監楊鵬此前在接受《中國汽車報》記者采訪時表示，自動駕駛在我國汽車市場的發展速度比預期更快，目前L2自動駕駛系統在我國新車上的裝配率已超20%。

中國工程院院士、清華大學教授李克強指出，當前我國主流車企已實現乘用車L2智能駕駛大規模商業化應用。據悉，2021年，我國乘用車新車市場中具備L2智能駕駛功能的車型銷售476.6萬輛，滲透率達23.5%，同比增長57.2%。覆蓋高速/快速路、城市道路、低速封閉環境的停車場(庫)等多場景、多區域覆蓋的自動駕駛功能開始在量產車上搭載。無論是上汽、長城等傳統車企，還是“蔚小理”等造車新勢力，都在爭先恐后推進智能輔助駕駛發展。其中，小鵬的城市NGP將在獲得城市高精地圖等相關審批后，于今年正式量產;長城旗下毫末智行的輔助駕駛系統(包括高速NOH、城市NOH等)也將于今年年底在長城34款車型上裝車。

此外，Robotaxi、Robobus、物流、礦山、環衛、通勤等場景下的多樣化測試與商業化試點也逐漸鋪開。根據IHS的預測，2030年中國Robotaxi規模將達1.3萬億元。以單車智能為主的小馬智行，于今年4月中標了廣州市南沙區2022年出租車運力指標，將在南沙區開展商業化出租車經營服務;同月，小馬智行又在北京獲頒首批無人化Robotaxi載客牌照。同時，各大車企也相繼打造Robotaxi車隊，上汽享道出行、吉利曹操出行、廣汽如祺出行均先后布局Robotaxi商業化運營。

不過，我國單車智能的發展仍受制于核心零部件發展。盡管華為、地平線、黑芝麻等國內廠商相繼推出車規級AI計算芯片產品，但在芯片算力等方面仍與進口芯片存在一定差距。邵元駿指出，我國堅持“單車智能+車路協同”道路的一大原因，正是出于對產業安全的考量。“如果我們以單車智能為主，那勢必要在高精度傳感器、高算力芯片上被‘卡脖子’。自主企業程序、產品做得再好，這些核心硬件不解決，我們就無法追趕國外自動駕駛發展。”他認為，車路協同方案可以將部分算力分擔到路端，那么現階段自主芯片的算力便能夠支撐我國自動駕駛的發展。

堅定“中國方案”　實現相互賦能

全國政協經濟委員會副主任苗圩曾指出，單車智能和網聯賦能是實現自動駕駛的雙支撐。無論是從技術發展、產業安全，還是從我國國情出發，單車智能與車路協同并行發展方為正道。正如邵元駿所言，不能將自動駕駛發展路徑鎖死在某一方向上。不過，針對不同發展路線，不同責任方可以有不同側重點。

“從現階段的示范應用結果來看，單車智能與車路協同發展必須起頭并進。但是，車企及自動駕駛方案提供商應該著力解決單車智能，智能網聯供應商和智能交通系統建設者則著重推進車路協同。”黃武陵表示，單車智能模式從商業上簡單明了，需要車企和自動駕駛企業作為主要發力方，逐步進行不同層級自動駕駛功能的迭代，快速推進單車智能路線。邵元駿也指出，由于路端建設必定滯后于車端建設，所以車企或自動駕駛解決方案提供商可以側重于單車智能的發展，無需因車路協同的進展而限制整體自動駕駛的推進步伐。

車路云協同的自動駕駛技術鏈條更復雜，涉及到車端、路側、云端設施、網絡覆蓋、應用及算法服務等方面，其路端建設的盈利模式也更為復雜，多方協同方可真正推進車路協同發展。王羽認為，車企、路企和通信企業跨行業間的協同合作必不可少。車企在研究單車智能的同時，必須加強與路企的溝通，推進網聯化進程;路企則不能局限于“路”本身，而是要和車企的應用相匹配;通信機構則需在技術標準、通信接口、場景應用等方面做好車企、路企的對接。此外，多位專家在采訪中強調，行業性平臺或產業聯盟必須做到第三方角色，統籌多方資源、協調各方需求，在務實、求實的基礎上，構建產業生態。

“加強示范試點應用至關重要，通過示范試點帶動技術迭代，技術迭代的同時又能推動示范試點規模的擴大，進而形成技術、應用的雙循環健康發展。”王羽強調，車企、路企之間必須形成多樣本試點應用，在此基礎上提升產品技術，保證應用與技術相匹配。同時，高校、科研機構可以起到引領前沿科技的作用，確保先進技術能夠從試驗室“小試”、局部試點“中試”，到部分道路“大試”，最終實現產業化落地。