百度：搭建平台、开源系统

开源似乎已经成为百度“All in AI”的最强武器。去年9月份，百度宣布将在2018年年底正式开源Apollo 车路协同方案，向业界开放百度Apollo 在车路协同领域的技术和服务。

百度为什么要开源？也许是通过开源可以让这一技术更普及，进一步加快百度无人车的落地，巩固百度在自动驾驶乃至智慧交通、智慧城市领域的生态版图。

目前百度的发力重点已经覆盖了以上三大要素：研发符合自动驾驶场景需求的路侧感知能力，通信芯片及设备厂商合作针对自动驾驶应用需求来优化V2X通信传输通道，以及车端自动驾驶系统中对于V2X路侧感知信息的融合使用。

作为国内最早开展自动驾驶研发、也是国内为数不多的在北京、重庆、福建多地获得自动驾驶路测牌照的企业，在车路协同领域，百度已经取得了不少落地成果。例如在长沙湘江新区，百度拟定与长沙共同打造规模化V2X城市。

阿里封闭场景下的“路”端优势

在阿里的构想中，不仅有聪明的车，还要有聪明的路。自动驾驶车＋路侧“感知基站”＋云控平台，实现云端、路端、车端一体的智能。

与百度开放生态之路相反的是，阿里走了一条“封闭”之路。目前阿里的优势主要集中在路端，其发展车路协同拥有菜鸟联盟场景、ET城市大脑等助攻，封闭的路端场景显然更适合阿里，阿里要实现的是对路的掌控。

阿里认为，车路协同是自动驾驶研发的终极形态和未来方向，而车路协同的道路端核心构成部分是感知基站，不仅大大降低成本，也提高了自动驾驶的安全性，甚至未来也可以为普通的机动车提供智慧化的道路信息服务。

当然阿里的车路协同并不只是如此，智能感知基站之间还存在互联互通，通过多个基站的交流，整个城市的交通状况将得到很好的统一。

例如，发生火险时，基站能够协调车辆运作，也不会让其他车辆的运行造成过多影响，同时如果所有车辆都跟随基站指令行动，那么协同智能还将实现非常好的驾驶安全性。

腾讯做车路协同产业生态连接器

目前，腾讯正在与电信运营商、交通部门合作，推出车路协同的整体解决方案。这将大幅提升车辆的运行效率和安全性。

马化腾称，通过路边的摄像头、车上的传感器以及部署在边缘计算平台的AI能力，可识别出汽车、行人的位置与速度等信息，实时发送给周边车辆。此举将有效地解决4G时代难以实现的“毫秒级低时延”，以及高精定位等问题。

马化腾看好车路协同商用前景。他曾公开表示，产业互联网囊括服务业、甚至农业的转型升级，也包括制造业的一些新变化。

他以车企为例称，很多大型车企借助互联网，开始涉足汽车租赁、智慧出行等领域，通过打通产业链，成为一个综合的服务提供商，而不是像过去，停留在“制造商”的角色。

为此，腾讯基于自身特点，深入分析车路协同亟需解决的问题，联合产业链相关企业，共同研究构建了包括基础设施、平台服务、业务应用三方面的车路协同创新生态。

如何解读车路协同的“套路”？

纵观车路协同的发展路程，可以看出车路协同是一个场景复杂、产业链冗长、产业关系新鲜构成的产业网络。

目前，任何一家公司都不可能自己把所有车路协同的软件、硬件、平台、施工全搞定。那么，如果想要能快更好地切入车路协同，就需要更强的产业组织能力与产业生态。

也就是说，此时谈论谁家方案可行还为时尚早，但可以断定车路协同是独乐乐不如众乐乐的事，一家玩的车路协同与谁都无益。

值得注意的是，车路协同还需要更多的经验和摸索，而这段时间内，竞争势必也会被合作替代。这也就引出本文我们要说的问题，建设车路协同的困难来自哪里？

文 ｜ 新智驾