自动驾驶的「圈地运动」何时了

总的来说，随着自动驾驶技术的成熟和政策的开放，自动驾驶应用已经具备了向更多城市和场景延伸的能力。

2022-06-23 14:43 · 智能相对论　陈选滨　　

不知从何时开始，自动驾驶就好似突然“觉醒”了一般，开始频频「现身」国际盛会的现场，成为了各大主办方、技术厂商乃至国家展示科技创新能力的一个重要手段。

在东京奥运会前后，丰田的自动驾驶就成功借此盛会走入了国际视野。丰田公司不仅为东京奥运会提供了大量的自动驾驶车辆以供活动使用，还由此在东京御台场开启了L4级的自动驾驶车辆的商业化运营。

时间来到北京冬奥会，自动驾驶在中国的会场上更是迎来全面开花的多维度应用。最瞩目的莫过于百度Apollo的汽车机器人，作为火炬手成功完成了一段800米的火炬传递。紧随其后，美团、新石器、智行者、优必选、九号公司、北汽集团等厂商的自动驾驶产品都相继在北京首钢园区落地，承担起接驳、送餐、安保、清洁等一系列服务工作。

类似的，不管是今年已经召开了的博鳌论坛，还是延期了的杭州亚运会，都曾不约而同地将自动驾驶技术展示与服务作为活动宣发的重点，像文远知行、吉利汽车等国内知名技术厂商也都纷纷抓住了诸如此类走上国际舞台的机会，与活动主办方开展合作，加速自家的自动驾驶技术解决方案落地。

那么，在这一现象的背后，对于自动驾驶而言，这究竟是一次“定点发力”的预训练，还是一场“纯秀肌肉”的Muscle Show？如今频频「现身」国际盛会，又将为自动驾驶发展带来什么？

01、自动驾驶，继续「圈地运动」

在全面商业化应用之前，自动驾驶往往都需要经历大量的道路测试才能达到商用要求。而不管是封闭场地的模拟训练，还是开放道路的定点训练，自动驾驶基本都还处于一个边界明确的区域内进行测试。

对于自动驾驶而言，这样的发展模式就犹如一场循序渐进的「圈地运动」，在特定的场景区域内先行，而后再一步一步向外围推进，进而扩展至城市全场景。

回顾长沙的智能网联汽车产业发展历程，这一脉络更为清晰。

2016年，长沙开始建设国家智能网联汽车（长沙）测试区，并于2018年建成投入使用，主要为各大自动驾驶厂商和各类自动驾驶车辆提供封闭式测试场景，如城市模拟测试区、高速模拟测试区、乡村模拟测试区、越野模拟测试区等等。

2019年，长沙启动“两个100”项目建设，分别为“100公里智慧高速”与“100平方公里城市范围的开放道路”，由此自动驾驶在长沙进入城市级、区域级开放道路测试阶段。随后，测试道路总里程逐步增加，直至175公里，覆盖城市与城际区域。

在这个过程中，百度自动驾驶出行服务平台萝卜快跑在长沙的开放路端范围内进行试运营，从最初的50公里左右逐步覆盖长沙开放的135公里道路，一步步将区域范围打开。而现在萝卜快跑已经在北京、上海、广州、深圳、武汉等城市开始发放自动驾驶出行服务。

类似的，广州的自动驾驶测试区域也是呈现出逐步开放的趋势，至今已经覆盖了白云、海珠、番禺、黄埔、花都、南沙6个城市区域，共计开放一、二、三级测试道路202条（段），以供文远知行、小马智行等知名自动驾驶厂商用于载客、载物测试训练。

而之所以存在这样的局面，一方面自动驾驶本身就存在一定程度的危险性，特定测试区域的划分与限制便于管理，尽可能地保证城市民众的人身安全，又能满足自动驾驶所需要的现实测试环境。

另一方面，目前国内大多自动驾驶厂商青睐的“车路协同”模式，存在一个非常关键的技术前提——道路的智能化改造以及通信基础设施的铺排，由此形成车辆与交通路网体系的协同，才能进一步实现自动驾驶的效果。

由此，对于当下的自动驾驶而言，不管是从行政管理的角度还是技术发展的角度，*的模式基本都是「圈」在一个特定的区域内进行测试、训练以及迭代升级。

02、又是一场「新基建」

从技术的角度来说，这场「圈地运动」对自动驾驶“车路协同”模式的发展更为必要。

在自动驾驶接下来的发展路径上，路端的改造与支持只会越来越重要。随着自动驾驶往下发展，单车智能所暴露出来的「感知局限」愈发明显，由此进一步推动了技术厂商和地方政府向“车路协同”模式寻求优化的思路。

相对于单车智能，车路协同模式下，通过对路端的改造和升级，往往可以实现超视距且更精准的感知识别，从而保证车辆行驶的安全水平。

目前，城市交叉路口或高速公路等重点场景，通过加装激光雷达和其他路端感知设备，便实现了对路段场景的全维度还原与实时监测，有效地提高了特定路段的交通管理效率。

那么，一旦这些路端感知识别到的信息反馈给车端，自动驾驶就能很好的做出安全反馈，保证正常行驶。这就是车路协同的应用优势所在。

然而，这样的路径同时也意味着更多的投入，特别是路端的智能化改造以及通信基础设施的铺排，大多时候都是不可欠缺的。

在冬奥会期间，为了充分保证自动驾驶的高效安全服务，中国联通就在首钢园区一共部署了17个5G基站，1个北斗地基增强站，30个5G路侧终端，20个C-V2X路侧单元RSU、55个路侧边缘处理单元、40个摄像头、15个微波雷达、3个雷视一体机，基本覆盖整个首钢园区的主要道路，由此才能带来一次惊艳世界的自动驾驶技术的*示范。

由此来说，在“车路协同”模式下，自动驾驶的发展都免不了一场必要的基础设施建设。

而这样的路径，在一定程度上也必然会限制自动驾驶的行驶范围只能停留在已经开放且进行智能化改造的路段，同时由于基础设施建设关联更为广泛，整体又比单车智能慢上许多，自动驾驶的发展也同样会慢下来，只能跟着路端的升级逐步展开。

03、修路，不只是一个技术问题

自动驾驶要发展，“修路”是必不可少的技术性工程，但这又不仅仅只是一个技术层面的问题。

当然，这最主要的还是一个技术问题。

“修路”，首先要建好的就是数据传输的技术通道。在此，就通信技术而言，目前中美两国都基本明确了C-V2X的技术路线，作为车路协同的直连通信技术。尽管备受重视，但是依旧改变不了C-V2X处于发展初期的窘迫，如建设不完善、标准不明确，成本过高等问题。

如今，我国正在大力推进C-V2X标准制定工作，并于前不久发布了3项C-V2X新标准，分别为《C-V2X规模化测试数据接口规范》、《车路协同路侧感知系统技术要求及测试方法》、《基于LTE的车联网无线通信技术无GNSS信号条件下的直连通信定位同步技术要求和测试方法》。

与此同时，国家工信部也在《“十四五”信息通信行业发展规划》明确指出，到2025年，重点高速公路、城市道路实现C-V2X规模覆盖。而在市场端，华为、中兴、百度、高新兴等技术相关厂商也都在持续跟进，推动C-V2X通信模组的研发与应用。

诸如此类的技术路径的全面走通，对于我国自动驾驶产业发展而言，至关重要。

再者，这也是一个工程问题。

修路作为一个基建类型的项目，关联广泛，建设难度远比单车智能要更为复杂。对于现有的城市道路如何修、谁来修、修完之后谁来运营、运营的权责如何明确等等一系列的问题都是困扰自动驾驶发展的普遍难点。

目前，长沙正在形成的“政府+国企平台+生态企业”的“铁三角”模式就在试图解答这一问题。也就是在地方政府与自动驾驶生态企业之间设立一个国企平台（如湖南长沙地区的湘江智能），来全面负责基础设施建设、示范场景运营等。