智能網(wǎng)聯(lián)汽車駛下“云”端，開放生態(tài)擁抱萬億市場

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車輛的“視野”被極大打開，令其提前接收到更多信息，這就在無形中延長了云端以及終端計算決策的時間，從而更加“有備無患”。

作者 | 吳玖

編輯 | 楊銘

近年來，自動駕駛行業(yè)風起云涌，但迄今仍未摸索出完全成熟的技術(shù)方案，同時由于真實行駛環(huán)境的復(fù)雜多變，更導(dǎo)致安全事故頻繁發(fā)生。此外，為了實現(xiàn)自動駕駛能力，車輛常常要裝配眾多昂貴的傳感器，高企的成本也令其商業(yè)前景晦暗不明。

在這樣的背景下，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的出現(xiàn)，則為自動駕駛技術(shù)落地提供了破局的可能。

何謂智能網(wǎng)聯(lián)汽車？根據(jù)中國工程協(xié)會的定義，智能網(wǎng)聯(lián)汽車是指搭載先進的傳感器、控制器、執(zhí)行器等裝 置，并融合現(xiàn)代通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實現(xiàn)車與X(車、路、人、云等)智能信息交換、共享，具備復(fù)雜環(huán)境感知、智能決策、協(xié)同控制等功能，可以實現(xiàn)安全、高效、舒適、節(jié)能行駛，并最終代替人來操作的新一代汽車。

事實上，在原來“智能汽車”的基礎(chǔ)上增加“網(wǎng)聯(lián)化”標簽，無疑相當于一次進化和升級。7月14日，在中國互聯(lián)網(wǎng)大會首屆智能網(wǎng)聯(lián)分論壇上，騰訊智慧交通副總裁施雪松表示，在智能網(wǎng)聯(lián)概念下的行使環(huán)境中，可以通過路側(cè)的智能設(shè)備為汽車提供全方位實時動態(tài)信息，相當于開啟了“上帝視角”。

與此同時，由于車輛的“視野”被極大打開，令其提前接收到更多信息，這就在無形中延長了云端以及終端計算決策的時間，從而更加“有備無患”。

01

馬斯克的“難題”：單車智能遠遠不夠

要沿單車智路線實現(xiàn)自動駕駛，個中困難想必特斯拉CEO馬斯克深有體會，不久前他在個社交媒體上感慨“自動駕駛是一個難題”，并坦言自己過去“從沒想到會如此困難”——這也是“硅谷狂人”鮮少向外界展示略顯消極的一面。

早在2018年，馬斯克就曾信心滿滿地預(yù)告將會推出FSD beta V9.0，即令汽車具備“完全自動駕駛”功能，在2019年的特斯拉Autonomy Day（自動駕駛?cè)眨┥?，他又宣稱到2020年底，特斯拉將會擁有超過100萬輛“完全自動駕駛”汽車……但因為技術(shù)和安全等層面的難題遲遲未能解決，馬斯克一再食言，成為著名的“跳票大王”。

直到7月10日，特斯拉FSD beta V9.0才姍姍來遲，馬斯克也承認該版本FSD距離真正意義的自動駕駛還有不小差距，但其中最大的亮點就是基本上實現(xiàn)了他此前一直鼓吹的純視覺方案——車輛僅依賴攝像頭采集數(shù)據(jù)并通過智能算法驅(qū)動行駛。

不過，馬斯克也通過社交媒體提醒車主，“Beta 9解決了大多數(shù)已知問題，但會有未知問題……安全始終是重中之重。”馬斯克的“示弱”背后，曾有著血淋淋的教訓(xùn)。事實上，因為頻繁發(fā)生的惡性安全事故，特斯拉曾屢次接受美國道路安全監(jiān)管機構(gòu)的調(diào)查。

世上沒有完美的傳感器，其精度無不被各種各樣的因素制約。例如特斯拉純視覺方案采用的攝像頭，便十分容易受到大霧、雨雪或光照等因素影響。盡管該公司一直對自家視覺感知算法十分自信，實際上卻依舊停留在驗證階段，遠非成熟路徑，更沒有得到業(yè)界其他大佬的認可。不久前華為ADS智能駕駛產(chǎn)品線總裁蘇箐就曾公開批評特斯拉自動駕駛的“高事故率”無異于“殺人”。

在對自動駕駛的探索之路上，除了純視覺路線，還有以谷歌Waymo為代表的“激光雷達+攝像頭”融合路線，并輔以高精地圖。由于雷視融合可以補足純視覺的諸多短板，為系統(tǒng)留出更多“冗余”，因而也是更為主流的路線，如Uber和大多中國企業(yè)均采用這一方案。

雖然上述路線看上去更加穩(wěn)定可靠，但最大的一個包袱就是成本太高，尤其是激光雷達，據(jù)CMU卡內(nèi)基梅隆大學無人駕駛研究中心首席科學家John Dolan介紹，一個64線激光雷達的成本就高達7.5萬美元，“這對普通用戶來說太貴了”。

事實上，當前國內(nèi)許多采用激光雷達方案的廠商就遭遇了“堆料”的質(zhì)疑，推出的車型大多集中在30萬元以上的高端市場。特斯拉一直將激光雷達摒除在外，并最終棄用毫米波雷達，主要原因之一便是出于成本層面的考慮。

算法和硬件層面之外，對于單車智能路線下的自動駕駛，最大的挑戰(zhàn)還是數(shù)據(jù)的獲取。業(yè)界公認一套自動駕駛技術(shù)算法至少需要110億英里的測試，才能達到量產(chǎn)應(yīng)用的條件?？稍诂F(xiàn)實情況中，還沒有哪家企業(yè)能夠達到這種“硬性”指標，即便是特斯拉，截至去年4月，其自動駕駛累計數(shù)據(jù)才僅僅30億英里左右。至于其他企業(yè)，更是遠遠不及。

同時，由于自動駕駛測試車輛和高精地圖采集車輛改裝成本高昂，通常需要花費數(shù)百萬甚至上千萬，再疊加線下的人工成本，對于企業(yè)來說無疑是一筆龐大的支出。這也是為何絕大多數(shù)高精度圖僅覆蓋少數(shù)城市，而較高階的輔助駕駛功能也只面向部分高速和城市快速路等相對封閉的駕駛環(huán)境開放。

在這樣的背景下，虛擬仿真測試便成為各大車企和科技企業(yè)爭相布局的領(lǐng)域。以騰訊自動駕駛虛擬仿真平臺TAD Sim為例，該平臺內(nèi)置高精地圖，且基于騰訊云服務(wù)，可以同時在本地和云端部署測試場景，支撐上百萬車輛和上千臺自動駕駛車輛交通流的全天候測試。

事實上，虛擬仿真測試不僅局限于線上，同時也在線下實車測試中發(fā)揮著重要作用。仍以TAD Sim為例，騰訊利用數(shù)字孿生技術(shù)，在襄陽達安汽車檢測中心構(gòu)建了總里程100公里、與真實場景相差無幾的三維環(huán)境以及包括202場景在內(nèi)的場景庫。

借由該場地，襄陽達安汽車檢測中心可以實現(xiàn)包括標準交通法規(guī)場景、自然城市場景和部分極限場景等多場景在內(nèi)的實車測試。用該檢測中心總工程師周正的話來說，就像人類在玩虛擬游戲一樣，相當于為汽車戴上了一副“VR眼鏡”。

但即便虛擬仿真測試的場景庫再豐富，也很難復(fù)制線下全部真實場景，大量的長尾場景仍然難以預(yù)料，甚至在百萬級公里的實際路測中才會出現(xiàn)一次。哪怕一輛車被訓(xùn)練得再聰明，但路上的“視野”畢竟有限，極端天氣、不利照明和物體遮擋等仍會對其感知和預(yù)測能力提出極大挑戰(zhàn)。

02

“上帝視角”：智慧的路不可或缺

自動駕駛曙光初露，但要到達那里仍有很長的路要走，一輛車不僅要在芯片、傳感器、算法和底層OS等層面變得越來越聰明，還需要在更高的維度解決動態(tài)信息的獲取問題。

想要實現(xiàn)更可靠安全的自動駕駛，就需要打開車輛的“視野”。事實上，要駛向真正的自動駕駛時代，緊緊依靠聰明的車遠遠不夠，智慧的路也不可或缺。

在智能網(wǎng)聯(lián)的概念下，車、路和人作為終端，而V2X車聯(lián)網(wǎng)則是將三者聯(lián)系起來，并在云端實現(xiàn)融合，共同構(gòu)成完整的自動駕駛生態(tài)，從而突破單車智能的非視距感知和車輛信息共享等技術(shù)瓶頸，為車輛提供更豐富的信息和更加廣闊的視域。

那么，在數(shù)據(jù)層面的“硬指標”上，“智慧的路’是如何開拓車輛”視野“的？據(jù)施雪松在智能網(wǎng)聯(lián)分論壇上分享的、不同路徑下的相機數(shù)據(jù)顯示。

普通視角（相機安裝于車上）下，盲區(qū)距離為50m，像素與圖像分辨率分別為800萬和3840X2160，最小覆蓋水平寬度與最少覆蓋車道數(shù)分別為 39m和9車道。而在魚眼視角（高度為10m的魚眼相機）下，上述各項指標的結(jié)果變成了0m、1200萬和4000X3000、360度全方位覆蓋，探測范圍的提升一眼便知。

尤其對于單車智能難以應(yīng)對的復(fù)雜多變的交通環(huán)境和天氣因素，很大程度上可以依靠包括信號燈、標志牌和攝像頭等智能路側(cè)單元輔助解決。例如在行車穿過路口時，車輛可接收路側(cè)攝像頭的信號，提前獲知行人信息，避免“鬼探頭”等安全事故的發(fā)生。在濃霧或雨雪天氣中，智能網(wǎng)聯(lián)汽車亦可通過車聯(lián)網(wǎng)得知其他車輛的位置信息，從而做出更精準的決策……

正是由于V2X車聯(lián)網(wǎng)的諸多優(yōu)勢，車路協(xié)同成為我國當前實現(xiàn)自動駕駛的主流路線，智能網(wǎng)聯(lián)汽車近年來也得到了政策層面的支持，并且上升至國家戰(zhàn)略層面。

工信部于2018年印發(fā)的《車聯(lián)網(wǎng)（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃》更是對智能網(wǎng)聯(lián)汽車提出了明確的規(guī)劃：第一階段，到2020年，實現(xiàn)具備高級別自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車實現(xiàn)特定場景規(guī)模應(yīng)用，車聯(lián)網(wǎng)用戶滲透率達到30%以上。第二階段，2020年后，高級別自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車和5G-V2X逐步實現(xiàn)規(guī)?；虡I(yè)應(yīng)用，“人-車-路-云”實現(xiàn)高度協(xié)同。另據(jù)《智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖 2.0》規(guī)劃，2025年 我國C-V2X 終端新車裝配率將達 50%，2030 年基本普及。

在市場層面，中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車也取得了不小進展。中國互聯(lián)網(wǎng)協(xié)會車聯(lián)網(wǎng)工作委員會秘書長孫馳天也在智能網(wǎng)聯(lián)論壇上介紹稱，“2020年我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車銷量303.2萬輛，同比增長107%，市場滲透率15%，說明整個的車連接到互聯(lián)網(wǎng)上面已經(jīng)形成一個非常好的一個趨勢，而且具備了一些規(guī)模。”

此外，智能網(wǎng)聯(lián)市場將保持迅猛的發(fā)展勢頭。根據(jù)iResearch統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2016-2020年我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)規(guī)模呈現(xiàn)連續(xù)上漲趨勢，2020年產(chǎn)業(yè)規(guī)模增長到了2556億元，同比增長54.3%。另有數(shù)據(jù)預(yù)測，中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車市場規(guī)模到2025年將達到2000萬輛，市場滲透率將突破75%。

政策的支持和巨大的市場前景也引起了BATH等科技企業(yè)爭相布局，當然各家均是將其放在智慧交通的大背景下統(tǒng)籌落子。事實上，網(wǎng)聯(lián)汽車作為未來智慧交通體系的重要組成部分，不僅能夠解決自動駕駛難題，亦能解決交通擁堵，出行安全，道路使用率，解決汽車燃油排放等諸多問題。

以騰訊去年9月提出的WeTransport智慧交通戰(zhàn)略布局為例，V2X數(shù)據(jù)服務(wù)引擎能夠統(tǒng)籌信控系統(tǒng)、路側(cè)系統(tǒng)、移動終端/車載終端及交通信息等不同來源的信息，并通過交通云控平臺實現(xiàn)分發(fā)共享，令其在人、車、路、網(wǎng)、云之間的高效流轉(zhuǎn)。

事實上，騰訊也十分明確自身的優(yōu)勢所在，最具代表性的就在于云圖融合能力和C端觸達能力。“我們構(gòu)建了一些全天侯感知系統(tǒng)，并將感知獲取的數(shù)據(jù)信息與高精地圖融合，”施雪松稱，并通過數(shù)字孿生技術(shù)將其還原成可計算的時空。”

在上述虛擬時空中進行大量的仿真測試后，便可在線下場景中支撐智慧道路的建設(shè)。更加重要的是，在未來智慧交通出行的圖景中，智慧道路感知獲取的數(shù)據(jù)信息可以實時共享給車和人等終端，“在騰訊的智能網(wǎng)聯(lián)構(gòu)想中，人也是非常重要的角色，也需要放到閉環(huán)的環(huán)路中，”施雪松說，“我們有手機、車機的微信和地圖導(dǎo)航等觸達界面。這就相當于為車和人開啟了一個上帝視角”。

03

走下“云”端：開放的生態(tài)才是未來

當前業(yè)界正在逐漸形成一個共識，即未來自動駕駛能力在于車端到云端的能力，云計算是一切圖景的基石。智能網(wǎng)聯(lián)發(fā)展雖快，但早期驗證還需要走下“云”端，落到實地。

公開資料顯示，當前我國已經(jīng)構(gòu)建形成了包括北京、河北、上海、浙江、吉林(長春)、湖北(武漢)、江蘇(無錫)、重慶、廣東、湖南(長沙)等多家工信部授權(quán)的車聯(lián)網(wǎng)示范區(qū) ，共有40個建設(shè)中和待建的汽車、 交通示范區(qū)。

這些政策扶持的示范區(qū)是技術(shù)驗證的場景，也是早期流量的入口，因而吸引了大小智能網(wǎng)聯(lián)企業(yè)競相布局。例如騰訊便深度參與了國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車（長沙）測試區(qū)和天津（西青）國家級智能網(wǎng)聯(lián)示范區(qū)等重點項目的建設(shè)。

在天津西青區(qū)項目中，騰訊搭建了車路協(xié)同、V2X數(shù)據(jù)服務(wù)、數(shù)字孿生以及中微觀一體化仿真和預(yù)測等平臺，并與當?shù)卣吞彀灿捞┑群献鞣皆谥攸c區(qū)域進行了交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)聯(lián)功能改造和核心系統(tǒng)能力升級，實現(xiàn)了V2X車路協(xié)同全業(yè)務(wù)場景服務(wù)和業(yè)務(wù)運營合作，打通了人、車、路、云的數(shù)字閉環(huán)。

不過，值得注意的是，由于缺乏宏觀統(tǒng)一的規(guī)劃和標準，以及通信協(xié)議和數(shù)據(jù)交換形式等方面的限制，當前僅僅在單一示范區(qū)內(nèi)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)信息互通共享，但各示范區(qū)之間卻形成了相對獨立的信息“孤島”，并沒有實現(xiàn)真正意義上的網(wǎng)聯(lián)化。

隨著各示范區(qū)部署的先期跑通以及更多政策的出臺和落地，在新基建智慧交通理念的整體統(tǒng)籌下，這樣的孤島不可能一直存在，屆時各個“小生態(tài)”將會融合成“大生態(tài)”，示范區(qū)和運營主體是否開放的重要性就體現(xiàn)了出來。

除了國家政策層面，單從產(chǎn)業(yè)角度來看，C2X車聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同場景復(fù)雜、產(chǎn)業(yè)鏈冗長、產(chǎn)業(yè)規(guī)模廣闊，體量再大的企業(yè)都不可能憑一己之力完成全部環(huán)節(jié)，勢必要汽車主機廠、互聯(lián)網(wǎng)公司、通信服務(wù)商、上下游供應(yīng)商等共同搭建完整的產(chǎn)業(yè)生態(tài)。

同時，隨著產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和完善，又會在更加細分的產(chǎn)業(yè)賽道上培育出更多的初創(chuàng)公司或新入場的玩家，它們的產(chǎn)品要接入生態(tài)，就必然要求這個生態(tài)是開放的。

當前智能網(wǎng)聯(lián)賽道上聲量最大的BATH四家，均在強調(diào)自身生態(tài)的開放性。尤其是騰訊，早在2018年初次涉足智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域時，馬化騰就在世界智能網(wǎng)聯(lián)汽車大會上呼吁行業(yè)參與者要“開門造車”。騰訊也在多個公開場合強調(diào)自身在智能網(wǎng)聯(lián)領(lǐng)域的核心競爭力，除了“建管營服能力”和“C端觸達能力”之外，另一個便是“開放的生態(tài)能力”。

當然，智能網(wǎng)聯(lián)汽車整體來說還處于早期的摸索和驗證階段，還存在車載 V2X 終端滲透率、軟硬件開發(fā)和商業(yè)模式等有待解決的問題，但在政策扶持和各市場主體的積極參與下，當規(guī)模效應(yīng)形成時，一切難題便可迎刃而解。

至于規(guī)模效應(yīng)的形成，恰恰又需要生態(tài)的支撐，這就又回到了生態(tài)開放的重要性上。事實上，開放的生態(tài)不僅贏得了行業(yè)的共識，也是智能網(wǎng)聯(lián)汽車駛向未來的必由之路。正如清華大學汽車產(chǎn)業(yè)與技術(shù)戰(zhàn)略研究院院長趙福全所言，“生態(tài)少了誰都行，誰離了生態(tài)都不行。”

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