首先，恭喜被阿里耽搁了20年的马老师即将荣休重回课堂。

马老师刷屏的一天，了解一下阿里巴巴选择的车路协同的自动驾驶技术路线，这是不同于谷歌Waymo、百度Apollo、通用Cruise等国内外科技企业和汽车巨头单车智能的自动驾驶技术路线。车路协同技术路线，这是重构交通体系的大事情，是阿里巴巴在布局了阿里云ET城市大脑、以及操作系统AliOS之后，在智能交通领域最为重要的一步。

9月6日，阿里巴巴集团与交通部公路科学研究院的合作，双方将共同成立车路协同联合实验室，基于车路协同探索自动驾驶和道路智能化的解决方案。按照阿里巴巴达摩院的自动驾驶项目负责人王刚的说法，这个解决方案就是利用智能感知基站的远程感知能力和基础设施属性，提升自动驾驶汽车的感知能力，并降低成本。

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单车智能的成本高企

在现在主流的自动驾驶汽车方案中，都在朝着提高单车智能化水平方向去，就是提高车辆本身的感知、决策和控制能力，使其达到甚至超越人类司机的驾驶水平，这对传感器、系统判断和决策能力，提出了很高的要求。

在自动驾驶汽车领域研究了十年的谷歌Waymo，摒弃了生产自动驾驶汽车的方案，推出基于量产车的自动驾驶改装方案，并用于提供自动驾驶出租车服务，而不是让普通消费者拥有自动驾驶汽车。

这是因为，现阶段Waymo的解决方案成本极高，是车辆成本的数倍，这是普通消费者无法承受的高成本，唯有通过提供自动驾驶出租车服务，降低使用成本，从而使其得以商业化运作。

王刚认为，自动驾驶技术兴起到现在，发展了超过60年，其难以商业化的最大障碍，就是成本问题，而用于感知的传感器占据了成本的大头。现在的自动驾驶技术方案，都以激光雷达作为主要传感器的方案成本高达20万美元。

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单车智能的技术问题

除了高成本，王刚认为单车智能还存在技术问题。例如现在普遍采用的传感器——激光雷达，其有效探测距离不超过80米，而且由于遮挡物、盲区的存在，车上的传感器也存在视角、高度上的局限。

更重要的是，汽车是行驶在复杂的交通环境中，单车智能需要感知环境、并做出决策然后去控制车辆，这个链条每个环节都需要快速而准确，而更复杂的交通环境增加了难度。例如，汽车高速行驶的状态下，前方障碍物背后突然出现一个人，单车智能状态下，很难做出及时的反应，人类司机在精神高度集中的情况下，也有可能回手足无措。

另外还有一个问题就是，单车智能对高精度地图的要求非常高，但是，目前高精度地图的采集作业模式，其更新频率，并不足以满足自动驾驶实际驾驶场景的变换程度。

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车路协同计划

面对单车智能自动驾驶路线存在的技术和成本问题，阿里巴巴选择的是是车路协同方案。这个方案需要建设智能的道路基础设施，结合阿里云控制平台以及车载AliOS等，为自动驾驶汽车提供全方位的道路信息，帮助其更了解所需的道路环境状况。

在这个车路协同方案中，核心技术之一就是智能的道路基础设施——感知基站。感知基站的工作原理类似通讯领域的信号发射基站，可以实现车与路、车与车之间的信息连接。

为了解决单车感应器存在的盲区、角度等问题，这种智能感知基站将以“上帝视觉”采集路况信息，有效解决车辆传感器的盲点问题。针对动态目标，会进行精确定位识别，并在重点区域采集多模态数据。当这些200米一个的智能感应基站把道路覆盖后，就能编织实时感知网，网内的信息实现共享。

王刚把这种智能感应基站比如为每隔两百米就站着一位经验丰富的交警，可以及时感知到前方行人和道路的异常状况，并通知后车，在高速公路或转弯路段，当前车发生险情的时候，也可以及时感知并通知后车。

但是，王刚并没有详细解读智能感知基站的技术细节，但是认为感知基站的存在，可以优化单车智能的成本，甚至替代掉成本高昂的激光雷达传感器。举个例子，全国机动车保有量超过3亿辆，相比之下公路总里程只有477万公里，高速公路只有13万公里，这让部署感应基站的成本低于让单车智能化的成本。

至于车路协同的方式是否可行，按照阿里巴巴的说法，在目前的对比路测中，车路协同体现出的优势在于能够让移动假人从障碍物后突然出现的紧急避让或停车成功率，从不开启道路协同的零成功率到100％的成功率。

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阿里云ET城市大脑

正如前面所说的，车路协同计划需要阿里云控制平台和AliOS的配合。阿里云ET城市大脑，是作为人工智能公共系统，对整个城市进行实施全局的分析，自动调配公共资源，修正城市运行中的bug，是未来城市的基础设施，最先应用在智能交通管理。

在今年6月份的2018世界交通运输大会上，阿里云ET城市大脑从单一的交通领域往医疗、旅游、城规等七大领域拓展，但是，智能交通管理是整个城市的人工智能中枢。目前，阿里云ET城市大脑在杭州、澳门、吉隆坡等11个城市先后落地。

按照当时的说法，城市大脑·智慧交通已经在大出行领域取得阶段性成果，在北京，通过信号灯配时优化，机动车通过路口的平均延误下降了6％、停车比例降低了3％；在上海，针对南北高架各路段交通状态所建立的神经网络模型的预测精度提高了10％。

显然，阿里云ET城市大脑，就是车路协同需要的控制平台。

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AliOS

至于AliOS，在汽车领域涉及更早了，AliOS的前生是YUNOS，在YUNOS刚推出的时候，阿里曾短暂的希望通过与后装车机、智能后视镜企业合作的方式，迅速占领后装市场，并笼络到用户，但是，由于后装车机行业整体下滑以及YUNOS在产品竞争力上，并没有明显优势，这个计划折戟沉沙了。

后来，阿里巴巴与上汽集团合作，双方共同成立斑马网络，把YUNOS打造成汽车的操作系统——斑马系统，并最先搭载在上汽集团旗下的产品。荣威Rx5是第一款搭载斑马系统的汽车，号称第一款互联网汽车，由于Rx5的产品力上升，并且搭载了斑马系统，其销量屡屡超过两万台一个月，Rx5的成功，即是车子本身的成功，也是斑马系统的成功。

2017年10月的云栖大会上，YUNOS改名为AliOS。同时，因为Rx5的成功，让很多汽车企业希望自己的汽车能搭载这一加分的系统，除了上汽集团的自主品牌，还包括了标致、雪铁龙以及福特等合资品牌。

按照AliOS轮值总经理谢炎的说法，斑马网络在接到与车企合作后，会基于AliOS提供的系统底层上针对车企需求，进行定制化开发，同时，也会在AliOS之上构建一些个性化和具备核心竞争力的交互。

可以想象，每一辆搭载着AliOS系统的车辆，将来在车路协同中，在数据交换、控制决策等方面，会发挥出更好的优势。

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在自动驾驶技术路线上，国内的百度的Apollo计划、腾讯的AD Lab等，以及国外的Waymo、Uber、Tesla、GM Cruise等，这些科技公司和车企，都专注于单车智能的自动驾驶技术解决方案。

阿里基于自身的阿里云ET城市大脑、AliOS等优势，推出车路协同的自动驾驶技术解决方案。这一条截然不同的道路，但是并不冲突。阿里倾向于基础设施的建设，而这种基础设施建设完成后，希望能够降低单车智能化的成本，两者的信息，亦可进行交互，提升智能交通的效率。

就发展速度而言，Waymo单车智能的自动驾驶技术，已经无限接近商用了，阿里的车路协同计划，尚处于实验室阶段，而且瞄准的是标准制定者的角色。中国交通部公路科学研究院IST中心的副总工程师王东柱认为，阿里车路协同方案的技术成功需要转化为技术标准，双方会协商推动这些标准，包括车路协同、自动驾驶等，一旦形成标准，然后进行复制推广。

值得注意的是，阿里巴巴并没有完全放弃单车智能的自动驾驶研究，也就是说，阿里也是两手准备着。无论是单车智能还是车路协同，都会让自动驾驶和智能交通离我们越来越近。