車路協同沒有近路，阿里這次故事講的有點方

在自動駕駛或無人駕駛領域，車路協同是基礎。在未來交通環境，車路協同可以全方位實施車車、車路實時動態信息交互，開展車輛主動安全控制和道路協同等，從而保證交通安全、提高通行效率。「車路協同」，也成為世界上智能汽車、自動駕駛領域的一個長遠目標。而一眾無人駕駛先行者已對此研究多時。比如國外的谷歌，國內的百度等。

璽哥注意到，在此前不久，阿里巴巴方面也在智能駕駛方面推出了一個「車路協同」的解決方案。在馬雲「退休」說法傳出的一天前，阿里巴巴於9月6日宣布阿里達摩院與交通部公路科學研究院合作，共同探索被稱為「車路協同」的道路智能化交通解決方案。在自動駕駛領域裡，眾多企業紛紛在單車智能方面取得長足進展的當下，阿里方面提出的這個方案乍看起來很有種「另闢蹊徑」的感覺。今年4月，阿里達摩院首次提出要做無人駕駛，9月卻說單車智能不夠安全，要做車路協同，並在公開場合強調，比起單車駕駛阿里更願意發力車路協同。

眾所周知，車路協同需要三管齊下，車端、路測、通信鏈路都需要布局，而且車端更重要，這也是國內百度一直以來布局車路協同的思路。早在2013年，百度就開始布局自動駕駛，在2016年就已經率先布局「車路協同」全棧研發。9月14日，百度舉辦「百度Apollo媒體溝通會」正式宣布將在2018年底前，實現Apollo車路協同方案的正式開源，向業界開放Apollo在車路協同方面的技術以及服務，共同打造「人-車-路」全域數據感知的智能路網，可看作是百度的戰略布局以及全棧技術實現突破後水到渠成的結果。至今，已有126家來自汽車和技術領域的全球合作夥伴加入Apollo生態。

（百度在試驗場地十字路口安裝的路側感知設備）

要真正實現「車路協同」的目標，只提出理論模型是遠遠不夠的，更需要場景數據和測試歷程的堅實支撐，不談自動駕駛，車路協同無異於一步登天。以百度為例，他們是業內最早布局車路協同的公司之一，以Apollo為核心的開放平台已經擁有多個地區場景，在感測器、演算法、通信技術、軟硬體等全棧技術上都取得了突破，其長期積累的場景和路測數據得到業內公認。而反觀阿里方面，其在自動駕駛領域裡已經處於落後狀態。在谷歌、騰訊、百度等均已經自動駕駛技術上取得進展的同時，阿里卻在落地實施方面乏善可陳。此時突兀地將研發重點「超前」地放在了車路協同方向上，到底是希望「脫穎而出」，還是在試圖規避、甚至掩蓋自己的技術短板？我們對此疑慮重重。阿里在自動駕駛技術方面的相對落後，令業界對他們的車路協同研發目標產生了更多疑慮：沒有自動駕駛技術方面充足的技術積累，阿里突然奢談起更長遠的車路協同無異於「一步登天」，既是對資源的浪費，也是對市場和消費者的不負責任。

|花錢大、見效慢，阿里距離「車路協同」還有多遠？

在阿里達摩院公布的技術路線圖中可見，阿里高調宣傳的「車路協同」體系，是要同步研發「更聰明」的汽車、以及「更聰明」的城市道路。阿里巴巴達摩院人工智慧實驗室首席科學家王剛指出，阿里希望通過車與道路的相互配合，讓自動駕駛實現起來「更容易」。

然而阿里方面所期待的「更容易」實際上極其「不容易」。車路協同系統由智能汽車和感知基站兩大部分組成，整個自動駕駛過程除了需要實現汽車的高度智能化，更需要依賴道路上每隔200米左右設立的、密集的智能基站。

顯然，人車協同自動駕駛體系的實現需要長期、巨額投入。以百度為例，不但從2016年起就建立了無人車隊、開放道路無人車測試體系，將人車協同技術應用到了包括乘用車、無人小巴、無人物流車等多種車型上。百度的Apollo開放平台已經擁有126家合作夥伴。在這個基礎上，百度才有底氣宣布年底前向業界實現車路協同方案的正式開源，共同推進「聰明的車」+「聰明的路」全新體系的建設。

在智能駕駛領域裡投入不足的阿里巴巴，究竟有無這個長期規劃、有無這個戰略耐心去加以實施？在馬雲即將淡出的當下，更加令人疑慮。

|馬雲淡出之後，阿里的車路協同還有多大後勁？

馬雲近幾年來一再提及要將業務細化、分散放權，從2013年他卸任CEO、專職擔任董事局主席，到2017年成立「五新執行委員會」，馬雲的這些舉動似乎都在昭示著即使他有朝一日真的淡出，也依然能夠把自己的運營思維延續下去。但實際上，阿里巴巴集團迄今為止的所有運作都有賴於一個核心要素：馬雲的絕對控制權。

然而馬雲因為各方面的原因，近期一直在逐步放下這個絕對的控制權。考慮到馬雲目前對阿里的持股比例已經不到7%，業界普遍憂慮馬雲對企業控制力將繼續減弱，這也會直接導致軟銀、雅虎等其他大股東控制力的相對上升。這種情況下，馬雲個人的意志在企業中究竟還能以多大的力度長期貫徹下去就成問題了。

如此一來，有些「大而無當」的車路協同自動駕駛體系，既需要巨量的資源投入、又不可能在短期內見到明顯成效，就顯得「生不逢時」了。我們有理由懷疑，在後馬雲的時代里，這個項目還能否得到阿里巴巴集團長期不懈的支持？畢竟，一朝天子一朝臣的事情大家見得多了。

|車路協同技術難關重重，阿里步子是不是邁得有點大？

車路協同是個相當龐大的體系，任何一個企業想要取得進展，都需要攻破眾多技術難關。而阿里無人駕駛部門目前的情況來看，提出的目標被業界廣泛認為超出了自己的實際能力，步子邁得有點大。

業界一致認為要實現車路協同，首先必須攻克以下幾個技術難關：

1.實現高速運行車輛，與不斷切換的基站之間低功耗、高可靠的無線聯接。

2.需要在多個電信運營商與不同車輛廠商之間，形成異構網路的通信計算協同化。換句話說，就是要讓形形色色的廠商與技術之間，能夠以相同的技術標準進行通訊。

3.要實現車輛通訊與定位的一體化。能夠高效率、高精度地實現車輛定位，以及移動中的不間斷通訊。

4.必須實現車輛、道路信號燈、電子指示牌、攝像頭等元素之間的協同動作體系。

針對上述的這些技術難關，各大企業都在加緊研發。目前而言走在前列的包括百度、谷歌等。百度已經在路側感知感測器方案、路側感知演算法、車端感知融合演算法、數據壓縮與通信優化、V2X終端硬體及軟體、V2X安全等全棧技術上取得業界領先。

而阿里方面至今並沒有在相關領域裡形成足夠的技術積累，其車路協同技術理念的提出，也比百度等先進企業明顯滯後。即使與交通部公路科學研究院進行合作，也難免給人以「拉大旗當虎皮」的觀感。

|無人駕駛事關安全，阿里提概念容易，落地實施難

最近的一系列重大事件都表明，在涉及到公眾利益的時候安全是第一要務。自動駕駛是新生事物，需要企業潛心鑽研，以海量的驗證來完善和保障安全性。然而阿里巴巴方面提出的車路協同體系，至今除了寥寥幾次的實驗性測試外，並沒有足夠的驗證數據為系統提供支持。其與交通部公路科學研究院的合作也才剛剛開始，相當長時期內不可能擁有足夠的驗證數據，更遑論完善和可靠性的保障了。

在各界高度重視安全問題的今天，阿里巴巴提出的車路協同概念，僅僅是一個尚未經過足夠實測、沒有充足數據支撐的框架，確實有種「忽悠」人的感覺。

阿里在無人駕駛技術上急於提出一條超出自己目前技術能力的道路，究竟原因何在？阿里巴巴達摩研究院人工智慧實驗室首席科學家王剛的一席話，似乎給出了解答：採用了車路協同體系後，他們的智能汽車就可以實現「減配」了。

也許這才是真正的動因所在。眾所周知，在自動駕駛領域裡，谷歌、騰訊、百度等都已經取得了相當的進展。谷歌旗下的Waymo自動駕駛汽車平台也已經完成超過200萬英里實測，即將進入量產階段。在國內，百度為以Apollo開放平台為基礎的自動駕駛系統，已經實現了量產目標。

在這些競爭對手面前，阿里的自動駕駛技術在真正落地實施上乏善可陳，距離量產這個目標還有很遠的距離。百度、谷歌已經在自動駕駛領域裡實現了全球領先的布局，正在向量產目標穩步邁進。與其相比較，阿里在這個行業里尚處於局部發力階段。如果阿里無人駕駛不能正確的看待自身的問題，醉心於玩「概念」的話，雙方的差距只會越拉越大。

不少人認為，避開自身在技術上的短板，改走「另闢蹊徑」的新方向，以求可以在智能汽車上「減配」、希圖實現「彎道超車」，也許就是阿里此次匆忙推出車路協同自動駕駛研發路徑的根本動因。然而在馬雲對阿里集團控制力逐漸下降的情況下，這個花錢大、而且註定見效極慢的技術路線，究竟還能否長期得到阿里集團的資源支撐，阿里在自動駕駛領域裡會否繼續「掉隊」下去，值得我們持續關注。

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