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声明：本文来自于微信公众号 智能相对论（ID：aixdlun），作者：魏启扬，授权站长之家转载发布。

BAT和华为带了一个“坏头”，作为科技企业，却“不务正业”跑去“修路”。上行下效，一批初创公司也跟着加入。没错，我说的就是“车路协同”。

从去年开始，“车路协同”的热度直线上升，从百度的车路协同开源方案，到阿里的“智慧高速”实践，到腾讯的“车路协同”生态连接器价值论，再到华为的C-V2X芯片以及在系统架构层面(发布Ocean Connect智能交通平台)的占位，很久没有一个赛道会让国内的巨头集体下场。

与自动驾驶一样，巨头们为何会扎堆“车路协同”，在扫清了技术商业落地的障碍之后，赛道中留给初创公司的机会又有哪些?

巨头入场，车路协同到底有什么吸引力?

所谓车路协同，百度百科的释义为：采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，全方位实施车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理，充分实现人车路的有效协同，保证交通安全，提高通行效率，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。说得通俗一点，就是统筹车、路、人以及实时交通的动态信息，实现信息的互联互通。

由此可见，车路协同的“爆红”很大程度上是由自动驾驶的热度带起来的，特别是在现阶段的技术条件下，单车智能的发展已到极致，但自动驾驶车辆的安全性仍然存在缺陷，可行业对自动驾驶商业落地与量产的心情越来越急切，此时车路协同作为自动驾驶的一种“补充形式”，其价值被提炼出来并被放大。

车路协同不光可以降低自动驾驶车辆的成本，对提高自动驾驶汽车的信息感知、决策能力、安全性等方面也有非常大的作用。当然，对于BAT和华为这样的巨头们来说，车路协同的吸引力还远不只这些。

1、物联网时代的流量入口

车路协同主要说的是“车端”与“路侧”两者间的数据交互，在所有的车路协同解决方案中都提到要在“车端”和“路侧”安装摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器以及通信设备，如果说“车端”部分属于自动驾驶赛道研究的范围，那么“路侧”则是车路协同的重点。

很容易理解的是，全球的科技巨头对自动驾驶都重兵投入的原因在于——对自动驾驶汽车这个未来流量入口的争夺。普遍认为，随着自动驾驶技术的普及，汽车的属性将由出行工具变成一个移动的智能空间，成为和手机类似的智能硬件。那么在“路侧”，同样也是流量和数据的入口。

宁愿错杀，不愿错过。在这样的思维模型下，车路协同的重要程度对于科技巨头们来说不言而喻。

2、实现自动驾驶的必备条件

上文也提到，车路协同在“路端”能够为自动驾驶车辆提供足够的决策依据甚至指令，自动驾驶车辆本身发展的复杂度和成本也会大大降低。如果往更深层次去探究，建设车路协同的过程中，完成了对道路交通的智能化改造，对打造“智慧城市”、“智慧交通”，解决堵车、提升道路利用率等方面也有非常积极的作用。

既然自动驾驶必不可少，又能参与到未来城市的建设之中，本身就希望在未来的自动驾驶时代有所作为的科技巨头们自然也不会放过车路协同。

3、体量庞大的市场空间

与自动驾驶一样，车路协同也是一块巨大的蛋糕。这块蛋糕到底有多大呢?就拿“智慧高速”的建设/改造来举例。

据统计，目前全国的高速公路总里程大约为 14 万公里。行业测算过，建设“智慧高速”进行车路协同的“路侧”改造，一般的硬件和改造成本约为几十万到一百万/公里，以此计算，车路协同光在“智慧高速”的改造上就存在着一个千亿级的市场，而这还不包括车路协同在新建高速上的部署以及后续的运营维护。如果将城市路网的车路协同建设/改造也算上，那更是一个难以估算的天量市场。

车路协同的未来如此的美好，即便在基建上并不擅长，但车路协同天生的技术门槛还是给了科技巨头们足够的信心和勇气，不会轻易放弃这条赛道。

反复兜转，车路协同到底难在哪?

实际上，车路协同并不是近几年才兴起的新概念，早在上世纪 90 年代，日美欧等国就有提出，并实施过一些解决方案;我国在“十二五”期间，科技部也立项了“智能车路协同关键技术研究”，当时有清华大学、北京航天航空大学等 10 家单位参与并结项。然而车路协同走到今天，依然还有很多方向没有走通。“智能相对论”认为，其中的难度主要体现在以下几个方面。

1、各类技术高度整合形成的行业门槛

严格意义来说，车路协同并不仅仅只是V2X(“车端”与“路侧”的关系)，广义上的车路协同应该是V2I(“车端”与交通设施网联化的关系)，其中包括车车协同V2V，车云协同V2N，人车协同V2P。在这样的综合性架构下，车路协同的技术门槛被抬高了。其背后涉及云计算、大数据、通信、车端智能、深度学习、高精地图甚至还有基建等多个板块，这对车路协同主导方的技术和资源整合能力提出了非常高的要求，也正是车路协同“软硬兼顾”的特点，成就如今巨头掌控整体的局面。