配圖來自Canva可畫

隨著各路廠商競相涌入賽道，智能汽車市場越來越火了。在此背景下，與智能汽車緊密相關的自動駕駛技術也再次受到外界的關注，與此同時由于自動駕駛帶來的安全問題，也開始頻繁見諸報端。

4月中旬上海車展上出現(xiàn)的“特斯拉車主”事件，就從側面說明了汽車安全問題的重要性。而從整個行業(yè)來看，由于自動駕駛涉及面過于廣泛，使得自動駕駛安全問題早已經(jīng)超出了單一企業(yè)的掌控范圍，而迫于技術投入以及產(chǎn)業(yè)鏈整合帶來的巨大壓力，自動駕駛企業(yè)走向聯(lián)合已漸成趨勢。

多重障礙引發(fā)自動駕駛預期下調

近年來隨著自動駕駛技術進入實際應用階段，自動駕駛技術存在的問題也逐漸暴露了出來。

以業(yè)內(nèi)技術較強的特斯拉為例，特斯拉的Autopilot 系統(tǒng)，雖然已經(jīng)能夠通過其自動駕駛程序隨時監(jiān)控道路狀況，并在必要情況下接管汽車控制權，但類似上�！疤厮估�車主”事件仍然層出不窮。

事實上，近年來伴隨著人們對自動駕駛認識的加深，外界也在調整其對自動駕駛的預期。比如，谷歌旗下自動駕駛公司W(wǎng)aymo，在2016年獨立之后，其估值就從2017年的700億美金，一路上漲到了2019年的1700多億美金。但在最新的行業(yè)報告中，摩根士丹利直接將其估值下調到了1050億美金，下調幅度超過了60％。外界普遍認為，此次下調或許正代表了資本市場對自動駕駛不達預期的真實態(tài)度。

此前通用汽車公司旗下自動駕駛公司Cruise首席執(zhí)行官丹阿曼，曾在其長篇博文中暗示，將會推出自動駕駛出租車計劃。但在不久之后，Cruise的高管則對媒體說，Cruise的自動駕駛出租車短時間之內(nèi)可能無法推出。之所以會出現(xiàn)這種狀況，或許與自動駕駛領域本身的復雜性有關系。

首先，自動駕駛技術推出時間遠比外界理解的時間要長。據(jù)2016年的一項研究顯示，自動駕駛汽車將不得不測試數(shù)億甚至數(shù)十億英里，以確切地證明他們的死亡人數(shù)比普通人少。而根據(jù)目前自動駕駛汽車的數(shù)量，這項任務可能需要幾十年或幾個世紀才能完成。這樣嚴苛的條件，決定了到今天為止即使是路測最成熟的自動駕駛技術公司（比如特斯拉），也需要很長時間來完成這一目標。

近日，特斯拉高管在接受外媒采訪時回應，目前特斯拉的自動駕駛技術，可能遠遠達不到馬斯克宣揚的L4級別，甚至可能只有L2級別。這說明即便是路測里程最長的特斯拉，其離實現(xiàn)真正的自動駕駛仍舊很遠。

其次，過于緩慢的自動駕駛商業(yè)化，也讓外界逐漸對其喪失耐心。正如Waymo被下調預期、Cruise被迫推遲商業(yè)化計劃一樣，很多自動駕駛企業(yè)都面臨因技術或者安全問題，帶來的外界預期下調的情況。

車路協(xié)同成關鍵破局點

從行業(yè)發(fā)展來看，自動駕駛有兩個核心層，即“車端”與“路側”。而在目前的行業(yè)中，外界都是通過推動汽車本身的智能化改造，來帶動其自動駕駛技術落地，但這種方案有一個致命缺陷，那就是無力保障安全性。此前特斯拉“撞人”、Waymo撞擊事故，就屬于這種狀況。

事實上，縱觀目前整個電動車行業(yè)來看，無論是主機廠、供應商或是系統(tǒng)集成商，都過于強調實現(xiàn)電動車的“智能化”。而現(xiàn)實的矛盾是，已經(jīng)智能化的車，與依舊不夠智能的路之間無法形成有效銜接，這就給自動駕駛汽車的安全性帶來了很大隱患。因此要實現(xiàn)更好的自動駕駛，就必須像改造車況一樣改造路況，使智能化的道路能夠與智能汽車產(chǎn)生協(xié)同效應。

有研究數(shù)據(jù)表明，車路協(xié)同自動駕駛可使普通道路交通事故率降低90％，交通效率提高10％�？梢�，車路協(xié)同無論是對于提升自動駕駛安全性，還是改善交通運行效率都十分重要。

從外部條件來看，5G技術的加速普及，也給車路協(xié)同技術落地創(chuàng)造了有利條件。比如，5G商業(yè)化可以大大降低理論上的延遲速度，可以將決策層面和車機計算放在云端進行，相比投入巨大的“單車智能”來說，后者可以大大降低自動駕駛的投入成本。

得益于這些外部條件的日漸成熟，目前國內(nèi)參與路側改造的車企越來越多。早在2018年底，百度就宣布推出了“Apollo”車路協(xié)同方案，向業(yè)界開放其在車路協(xié)同方面的技術和服務，讓自動駕駛進入“聰明的車”與“智慧的路”協(xié)同的新階段。

與此同時，阿里也在其推出的“智能高速公路”上，進行了多次路測實驗。同時，華人運通與鹽城當?shù)卣�府推出的“智路”項目，一期工程也已�?jīng)基本進入實施階段了。因此，不論是從技術條件還是行業(yè)發(fā)展環(huán)境來看，車路協(xié)同都已經(jīng)成了推動行業(yè)發(fā)展的關鍵破局點了。

開啟結盟競爭新時代

不過，限于技術的高度集成，以及涉及面過于寬廣的原因，要想實現(xiàn)真正的車路協(xié)同還需要依靠各界的聯(lián)動。車路協(xié)同的實現(xiàn)，不僅涉及到車輛管理、道路基礎設施建設，還涉及地方交通政策與信息安全等諸多因素，依靠單一車企很難達成這一目的，因此采取聯(lián)合行動勢在必行。

而從行業(yè)來看，巨大的技術投入和冗長的供應鏈體系，也促使業(yè)界加速了產(chǎn)業(yè)聯(lián)合的步伐，并由此誕生了一批業(yè)界知名的“聯(lián)盟組合”。

去年12月18日，T3出行、蘇州高鐵新城、江蘇大運集團在蘇州舉行了戰(zhàn)略發(fā)布會，會上各方推出了國內(nèi)首個自動駕駛生態(tài)運營聯(lián)盟——鰲頭聯(lián)盟。據(jù)悉，該聯(lián)盟通過將科技公司、主機廠和出行平臺組合成“鐵三角”，擬在構建整個自動駕駛的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。實際上，類似的聯(lián)盟早已經(jīng)有國際先例。

早在2018年，由軟銀、豐田、本田等在內(nèi)的日系財團，就成立了全球最大自動駕駛聯(lián)盟—豐田聯(lián)盟Monet，其所涉及的企業(yè)包括豐田、本田、鈴木、馬自達、日野等著名日系車企。此后，寶馬戴姆勒奧迪聯(lián)盟、通用本田聯(lián)盟、福特大眾聯(lián)盟、沃爾沃和Veoneer等聯(lián)盟組織相繼建立，行業(yè)聯(lián)盟化的趨勢得到進一步發(fā)展。

從自動駕駛落地的復雜性來看，這種聯(lián)盟也有其必然性。首先，是商業(yè)化推進不足、研發(fā)成本壓力增大，迫使各路玩家放棄“門戶之見”。據(jù)西部證券公開的數(shù)據(jù)顯示，僅僅2019年全球自動駕駛前10大玩家，在自動駕駛領域投入的研發(fā)費用就超過了160億美元，處于頭部的Waymo、Cruise、Uber等企業(yè)，其研發(fā)投入更在20億美元以上。

這種量級的投入規(guī)模，使得本就商業(yè)化緩慢的眾路玩家感到越發(fā)吃力，紛紛從封閉研發(fā)走向開放。即使業(yè)內(nèi)知名的Waymo（谷歌子公司），也不得不轉換研發(fā)模式，通過對外開源來分攤研發(fā)成本帶來的重壓。

其次，汽車智能化對傳統(tǒng)造車架構的顛覆，也促使了聯(lián)盟分工的出現(xiàn)。高級別的自動駕駛需要更高的信號傳輸效率，這就促使整車電子架構開始由傳統(tǒng)分立控制域向集中域控制轉變，最終變成“車載電腦＋云計算”的云端互通模式。這種新架構模式，對芯片的算力、通信能力以及軟件的代碼量、復雜度都提出了更高的要求，單一車企或者Tier 1（汽車供應商）要獨立完成任務將變得十分困難，由此出現(xiàn)高度聯(lián)合的產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟也就不難理解了。

而隨著眾多車企聯(lián)盟的建立，車企之間的競爭也早已經(jīng)由單一車企的競爭，轉向企業(yè)結盟抱團的實力較量。在這種背景下，通過聯(lián)盟方式來壯大自身力量，自然就成了各路車企必然的選擇、