BAT和華為都入場了，車路協同留給初創公司的機會還有多少？

圖片來自“123rf.com.cn”。BAT和華為帶了個“壞頭”。作為科技公司，不務正業就去“修路”了。上上下下，一批初創企業也加入進來。沒錯，我說的就是“車路協調”。從去年開始，“車路協作”的熱度直線上升。從百度的車路協同開源方案，到阿里的“智慧高速”實踐，再到騰訊的“車路協同”生態連接器價值論，再到華為的C-V2X芯片及其在系統架構層面的占領(Ocean Connect智能交通平臺的發布)，在很長一段時間里，沒有一條賽道會讓國內巨頭集體收場。和自動駕駛一樣，為什么巨頭扎堆“車路協同”？掃清科技業務落地障礙后，賽道上留給初創企業的機會有哪些？巨頭進入市場，車路協同的吸引力在哪里？所謂車路協同，百度百科的定義是:采用先進的無線通信和下一代互聯網技術，全面實現車輛與道路的動態實時信息交互，在全時動態交通信息采集整合的基礎上，進行主動的車輛安全控制和道路協同管理，充分實現人車有效協同，保障交通安全，提高通行效率，從而形成安全、高效、環保的道路交通系統。說白了就是把車輛、道路、人群、實時交通的動態信息進行協調，實現信息的互聯互通。可見，車路協作的“爆紅”很大程度上是自動駕駛的熱度帶來的。尤其是在目前的技術條件下，自行車智能化的發展已經到了極致，但自動駕駛汽車的安全性仍然存在缺陷，但業界對自動駕駛的商業落地和量產越來越焦慮。此時，車路協作作為自動駕駛的“補充形式”，得到了細化和放大。車路協調不僅可以降低自動駕駛車輛的成本，而且對提高自動駕駛車輛的信息感知、決策能力和安全性也有非常重要的作用。當然，對于BAT、華為這樣的巨頭來說，車路協同的吸引力遠不止于此。1.物聯網時代，交通入口的車路協同主要是指車側和車路之間的數據交互。在所有的車路協作解決方案中，提到了攝像機、毫米波雷達、激光雷達和其他傳感器和通信設備應該安裝在車輛側和道路側。如果車側部分屬于自動駕駛賽道的研究范圍，那么路側就是車路。很容易理解，全球科技巨頭之所以大舉投資自動駕駛，是為了爭奪自動駕駛汽車未來的流量入口。一般認為，隨著自動駕駛技術的普及，汽車的屬性將從出行工具轉變為一個移動的智能空間，成為類似于手機的智能硬件。那么在“路邊”，也是流量和數據的入口。我寧愿誤殺也不愿錯過。在這樣的思維模式下，車路協同對于科技巨頭的重要性不言而喻。2.實現自動駕駛的必要條件如上所述，車路協調可以在“路邊”為自動駕駛汽車提供充分的決策依據甚至指令，自動駕駛汽車本身的開發復雜度和成本也會大大降低。如果再往深了說，在構建車路協同的過程中已經完成了道路交通的智能化改造，這對于建設“智慧城市”和“智慧交通”，解決交通擁堵，提高道路利用率也有非常積極的作用。既然自動駕駛必不可少，可以參與未來城市的建設，希望在未來自動駕駛時代有所作為的科技巨頭們自然也不會放過車輛與道路的配合。3.巨大的市場空間像自動駕駛，車路協同也是一塊巨大的蛋糕。這個蛋糕有多大？以“智慧高速公路”的建設/改造為例。據統計，總的m……中國的高速公路大約有14萬公里。據業內人士估計，建設一條“智慧高速公路”進行車路協調的路側改造，一般硬件和改造費用約為幾十萬到一百萬/公里。以此計算，車路協同的“智慧高速公路”改造有上千億的市場，這還不包括新建高速公路上車路協同的部署和后續的運維。如果算上城市路網的協調建設/改造，市場量就更難估算了。車路協同的未來如此美好，即使不擅長基礎設施，車路協同天然的技術門檻依然給了科技巨頭們足夠的信心和勇氣，不會輕易放棄這條賽道。反復繞來繞去，車路協調的難點在哪里？事實上，車路協調并不是近幾年才出現的新概念。早在上世紀90年代，日美歐就提出并實施了一些解決方案。我國在十二五期間，科技部也啟動了“智能車路協同關鍵技術研究”。當時有清華大學、北航等10家單位參與了該項目。但是，還有很多方向到現在都沒有被占用。“智能相對論”認為，難點主要體現在以下幾個方面。1.各種技術高度融合形成的行業門檻嚴格來說，車路協同不僅僅是V2X(“車載終端”與“路側”的關系)，而是廣義上的V2I(“車載終端”與交通設施聯網的關系)，包括車車協同V2V、車云協同V2N和人車協同V2P。在這樣的綜合框架下，提高了車路協調的技術門檻。涉及云計算、大數據、通信、車輛智能、深度學習、高精地圖甚至基礎設施等多個板塊，對車路協同領導者的技術和資源整合能力提出了非常高的要求。也正是車路協作“軟硬兼施”的特性，讓巨頭掌控了今天的全局。2.缺乏統一標準導致的研發猶豫是一個尷尬的現實。車路協同必須基于5G技術。5G通信的標準還沒有最終確定，車路協同通用標準的統一還很遙遠。業界一致認為，要實現車路協同，必須克服以下技術難點:a、實現高速車輛與不斷切換基站之間的低功耗高可靠性無線連接。b、需要在多個電信運營商和不同整車廠商之間形成異構網絡的通信和計算協作。換句話說，就是讓各種廠商、各種技術能夠以相同的技術標準進行交流。c、實現車載通訊和定位一體化。它可以實現高效率、高精度的車輛定位和移動過程中的不間斷通信。d、必須實現車輛、路燈、電子標牌、攝像頭等要素之間的協調動作系統。不難看出，只要確定了標準，所謂的“困難”就會迎刃而解。現實困難的存在使得一些車路協同R&D企業難以判斷技術路線。他們常常走一步，停兩步，害怕自己的探索最終被確定的標準淘汰，或者害怕R&D成本翻倍。當猶豫觀望時，R&D技術的整體進步就會停滯不前。3.V與I的認知協同是從廣義的車路協同來理解的，它代表了V與I的關系，即智能網聯汽車與網聯交通設施的關系。從拆分的角度來說，V是車企的事，I是政府的事。目前的困境在于，車企和政府對車路協同這一新生事物的認識和理解需要一個過程。在……具體來說，I(交通設施網絡建設)的建設，其實就是實現自動駕駛的基礎設施建設，需要大量的人力物力。如果政府不理解，不支持，那么這項工作的進度就會大大減慢。車路協作從高R&D熱情變成了高建設熱情，行業期間需要長時間的教育和宣講。巨頭的野心和初創公司的機遇，BAT和華為都表現出了拿下這塊蛋糕的決心。從“智能相對論”的角度來看，在具體的玩法上，這些巨頭都采取了一種根據自己的強弱來玩的風格。百度:去年年底，百度正式開放了Apollo車路協同方案，向行業開放百度Apollo在車路協同領域的技術和服務。目前，百度的努力重點已經涵蓋了三大要素:開發符合自動駕駛場景要求的路側感知能力；通信芯片與設備廠商合作，針對自動駕駛應用的需求，優化V2X通信傳輸通道；以及V2X路側感知信息在車側自動駕駛系統中的集成使用。阿里:在阿里的想法里，不僅有智能汽車，還有智能道路。自動駕駛汽車+路邊“感知基站”+云控平臺，實現云、路、車一體化。在阿里的實踐中，阿里云構建了智能高速云控制平臺，為車路協同場景提供全局控制能力；AliOS構建車路云協同計算系統，完成車路協同的具體能力；達摩研究所，開發將安裝在道路測試中的傳感硬件。同時，高德和千尋提供高精地圖，支付寶解決高速支付場景，在菜鳥聯盟和ET城市大腦的場景支持下，阿里在自己的生態體系內建立了“封閉”的車路協同生態。騰訊:騰訊在車路協同方面的動作主要是與電信運營商、交通部門合作，推出車路協同整體解決方案。騰訊從自身優勢和特點出發，深入分析車路協同需要解決的問題，以產業連接器的角色聯合產業鏈相關企業，共同研究構建包括基礎設施、平臺服務、業務應用在內的車路協同生態。華為:華為的愿景是物聯網和車聯網都希望更好的支持自行車智能化。沿著這個方向，華為在去年2月發布了C-V2X芯片。6月，發布了首個商用C-V2X RSU(路邊單元)，并構建了商用C-V2X解決方案。9月，OceanConnect智能交通平臺發布；10月，移動數據中心MDC600發布，實現自動駕駛。從巨頭們的布局可以看出，BAT的終極目標都是沖著大數據來的。百度和阿里都希望在系統層面占據一席之地，但這三家公司的共同短板是硬件設備、實測數據的積累和工程應用經驗。它需要得到加強。華為的長板非常突出，在V2X組網的通信層面有絕對優勢，但在V2X組網的應用層和V2X智能方面還有很大的加強空間。蜉蝣不能撼動一棵樹。BAT和華為似乎瓜分了路路協作的蛋糕。跟隨巨頭腳步進入路對路協作軌道的創業公司有哪些機會？首先，深化具體場景的應用。從巨頭們的布局可以看出，系統架構層面是BAT和華為瞄準的主要方向，在具體應用上還有大量空白區域沒有填補，這也是創業公司的市場空間。小的方向，可以是路側傳感器感知單元和算法的結合；大的方向可以是自動駕駛、智能交通、智慧城市的深度應用。如西遞智駕(長沙智能駕駛研究院)發布了針對城市道路場景的“V2X+穿越路況”解決方案和針對高速公路場景的“V2X+智慧高速”解決方案。據了解，針對城市軌道交通系統的“v2x+公交智慧出行”解決方案和“v2x+城市交通態勢感知”解決方案將于今年下半年發布。每個城市的路況不一樣，也使得每條道路上每個場景的解決方案不一樣。把應用場景分成幾個部分，打破孤立，那么盡可能多的場景就有很多機會。其次，要靈活快速地融入生態。從以上分析可以看出，車路協同是一個場景豐富、產業鏈長、產業關系復雜的生態結構。這就需要創業公司快速適應車路協同的生態氛圍。巨頭主導的車路協同，發展方向各不相同。初創企業需要靈活判斷。當車路協調發展到一定階段，某個巨頭的生態圈表現出優越的發展速度時，他們應該迅速做出“選邊站隊”的選擇，及時調頭，駛向新的生態圈。這樣，我們就不會在這場長跑中過早地落后。圖片來自“123rf.com.cn”。BAT和華為帶了個“壞頭”。作為科技公司，不務正業就去“修路”了。上上下下，一批初創企業也加入進來。沒錯，我說的就是“車路協調”。從去年開始，“車路協作”的熱度直線上升。從百度的車路協同開源方案，到阿里的“智慧高速”實踐，再到騰訊的“車路協同”生態連接器價值論，再到華為的C-V2X芯片及其在系統架構層面的占領(Ocean Connect智能交通平臺的發布)，在很長一段時間里，沒有一條賽道會讓國內巨頭集體收場。和自動駕駛一樣，為什么巨頭扎堆“車路協同”？掃清科技業務落地障礙后，賽道上留給初創企業的機會有哪些？巨頭進入市場，車路協同的吸引力在哪里？所謂車路協同，百度百科的定義是:采用先進的無線通信和下一代互聯網技術，全面實現車輛與道路的動態實時信息交互，在全時動態交通信息采集整合的基礎上，進行主動的車輛安全控制和道路協同管理，充分實現人車有效協同，保障交通安全，提高通行效率，從而形成安全、高效、環保的道路交通系統。說白了就是把車輛、道路、人群、實時交通的動態信息進行協調，實現信息的互聯互通。可見，車路協作的“爆紅”很大程度上是自動駕駛的熱度帶來的。尤其是在目前的技術條件下，自行車智能化的發展已經到了極致，但自動駕駛汽車的安全性仍然存在缺陷，但業界對自動駕駛的商業落地和量產越來越焦慮。此時，車路協作作為自動駕駛的“補充形式”，得到了細化和放大。車路協調不僅可以降低自動駕駛車輛的成本，而且對提高自動駕駛車輛的信息感知、決策能力和安全性也有非常重要的作用。當然，對于BAT、華為這樣的巨頭來說，車路協同的吸引力遠不止于此。1.物聯網時代，交通入口的車路協同主要是指車側和車路之間的數據交互。在所有的車路協作解決方案中，提到了攝像機、毫米波雷達、激光雷達和其他傳感器和通信設備應該安裝在車輛側和道路側。如果車側部分屬于自動駕駛賽道的研究范圍，那么路側就是車路。很容易理解，全球科技巨頭之所以在自動駕駛上投入巨資，是為了未來交通的競爭……自動駕駛汽車的恍惚。一般認為，隨著自動駕駛技術的普及，汽車的屬性將從出行工具轉變為一個移動的智能空間，成為類似于手機的智能硬件。那么在“路邊”，也是流量和數據的入口。我寧愿誤殺也不愿錯過。在這樣的思維模式下，車路協同對于科技巨頭的重要性不言而喻。2.實現自動駕駛的必要條件如上所述，車路協調可以在“路邊”為自動駕駛汽車提供充分的決策依據甚至指令，自動駕駛汽車本身的開發復雜度和成本也會大大降低。如果再往深了說，在構建車路協同的過程中已經完成了道路交通的智能化改造，這對于建設“智慧城市”和“智慧交通”，解決交通擁堵，提高道路利用率也有非常積極的作用。既然自動駕駛必不可少，可以參與未來城市的建設，希望在未來自動駕駛時代有所作為的科技巨頭們自然也不會放過車輛與道路的配合。3.巨大的市場空間像自動駕駛，車路協同也是一塊巨大的蛋糕。這個蛋糕有多大？以“智慧高速公路”的建設/改造為例。據統計，我國高速公路總里程約14萬公里。據業內人士估計，建設一條“智慧高速公路”進行車路協調的路側改造，一般硬件和改造費用約為幾十萬到一百萬/公里。以此計算，車路協同的“智慧高速公路”改造有上千億的市場，這還不包括新建高速公路上車路協同的部署和后續的運維。如果算上城市路網的協調建設/改造，市場量就更難估算了。車路協同的未來如此美好，即使不擅長基礎設施，車路協同天然的技術門檻依然給了科技巨頭們足夠的信心和勇氣，不會輕易放棄這條賽道。反復繞來繞去，車路協調的難點在哪里？事實上，車路協調并不是近幾年才出現的新概念。早在上世紀90年代，日美歐就提出并實施了一些解決方案。我國在十二五期間，科技部也啟動了“智能車路協同關鍵技術研究”。當時有清華大學、北航等10家單位參與了該項目。但是，還有很多方向到現在都沒有被占用。“智能相對論”認為，難點主要體現在以下幾個方面。1.各種技術高度融合形成的行業門檻嚴格來說，車路協同不僅僅是V2X(“車載終端”與“路側”的關系)，而是廣義上的V2I(“車載終端”與交通設施聯網的關系)，包括車車協同V2V、車云協同V2N和人車協同V2P。在這樣的綜合框架下，提高了車路協調的技術門檻。涉及云計算、大數據、通信、車輛智能、深度學習、高精地圖甚至基礎設施等多個板塊，對車路協同領導者的技術和資源整合能力提出了非常高的要求。也正是車路協作“軟硬兼施”的特性，讓巨頭掌控了今天的全局。2.缺乏統一標準導致的研發猶豫是一個尷尬的現實。車路協同必須基于5G技術。5G通信的標準還沒有最終確定，車路協同通用標準的統一還很遙遠。業界一致認為，要實現車路協同，必須克服以下技術難點:a、實現高速車輛與不斷切換基站之間的低功耗高可靠性無線連接。b、有必要形成異構的通信和計算協作……多個電信運營商和不同汽車制造商之間的網絡。換句話說，就是讓各種廠商、各種技術能夠以相同的技術標準進行交流。c、實現車載通訊和定位一體化。它可以實現高效率、高精度的車輛定位和移動過程中的不間斷通信。d、必須實現車輛、路燈、電子標牌、攝像頭等要素之間的協調動作系統。不難看出，只要確定了標準，所謂的“困難”就會迎刃而解。現實困難的存在使得一些車路協同R&D企業難以判斷技術路線。他們常常走一步，停兩步，害怕自己的探索最終被確定的標準淘汰，或者害怕R&D成本翻倍。當猶豫觀望時，R&D技術的整體進步就會停滯不前。3.V與I的認知協同是從廣義的車路協同來理解的，它代表了V與I的關系，即智能網聯汽車與網聯交通設施的關系。從拆分的角度來說，V是車企的事，I是政府的事。目前的困境在于，車企和政府對車路協同這一新生事物的認識和理解需要一個過程。特別是I(交通設施網絡化建設)的建設，其實就是實現自動駕駛的基礎設施建設，需要大量的人力物力。如果政府不理解，不支持，那么這項工作的進度就會大大減慢。車路協作從高R&D熱情變成了高建設熱情，行業期間需要長時間的教育和宣講。巨頭的野心和初創公司的機遇，BAT和華為都表現出了拿下這塊蛋糕的決心。從“智能相對論”的角度來看，在具體的玩法上，這些巨頭都采取了一種根據自己的強弱來玩的風格。百度:去年年底，百度正式開放了Apollo車路協同方案，向行業開放百度Apollo在車路協同領域的技術和服務。目前，百度的努力重點已經涵蓋了三大要素:開發符合自動駕駛場景要求的路側感知能力；通信芯片與設備廠商合作，針對自動駕駛應用的需求，優化V2X通信傳輸通道；以及V2X路側感知信息在車側自動駕駛系統中的集成使用。阿里:在阿里的想法里，不僅有智能汽車，還有智能道路。自動駕駛汽車+路邊“感知基站”+云控平臺，實現云、路、車一體化。在阿里的實踐中，阿里云構建了智能高速云控制平臺，為車路協同場景提供全局控制能力；AliOS構建車路云協同計算系統，完成車路協同的具體能力；達摩研究所，開發將安裝在道路測試中的傳感硬件。同時，高德和千尋提供高精地圖，支付寶解決高速支付場景，在菜鳥聯盟和ET城市大腦的場景支持下，阿里在自己的生態體系內建立了“封閉”的車路協同生態。騰訊:騰訊在車路協同方面的動作主要是與電信運營商、交通部門合作，推出車路協同整體解決方案。騰訊從自身優勢和特點出發，深入分析車路協同需要解決的問題，以產業連接器的角色聯合產業鏈相關企業，共同研究構建包括基礎設施、平臺服務、業務應用在內的車路協同生態。華為:華為的愿景是物聯網和車聯網都希望更好的支持自行車智能化。沿著這個方向，華為在去年2月發布了C-V2X芯片。6月，發布了首個商用C-V2X RSU(路邊單元)，并構建了商用C-V2X解決方案。9月，OceanConnect智能交通平臺發布；10月，移動數據中心MDC600發布，實現自動駕駛。從巨頭們的布局可以看出，BAT的終極目標都是沖著大數據來的。百度和阿里都希望在系統層面占據一席之地，但這三家公司的共同短板是硬件設備、實測數據的積累和工程應用經驗。它需要得到加強。華為的長板非常突出，在V2X組網的通信層面有絕對優勢，但在V2X組網的應用層和V2X智能方面還有很大的加強空間。蜉蝣不能撼動一棵樹。BAT和華為似乎瓜分了路路協作的蛋糕。跟隨巨頭腳步進入路對路協作軌道的創業公司有哪些機會？首先，深化具體場景的應用。從巨頭們的布局可以看出，系統架構層面是BAT和華為瞄準的主要方向，在具體應用上還有大量空白區域沒有填補，這也是創業公司的市場空間。小的方向，可以是路側傳感器感知單元和算法的結合；大的方向可以是自動駕駛、智能交通、智慧城市的深度應用。如西遞智駕(長沙智能駕駛研究院)發布了針對城市道路場景的“V2X+穿越路況”解決方案和針對高速公路場景的“V2X+智慧高速”解決方案。據了解，針對城市軌道交通系統的“v2x+公交智慧出行”解決方案和“v2x+城市交通態勢感知”解決方案將于今年下半年發布。每個城市的路況不一樣，也使得每條道路上每個場景的解決方案不一樣。把應用場景分成幾個部分，打破孤立，那么盡可能多的場景就有很多機會。其次，要靈活快速地融入生態。從以上分析可以看出，車路協同是一個場景豐富、產業鏈長、產業關系復雜的生態結構。這就需要創業公司快速適應車路協同的生態氛圍。巨頭主導的車路協同，發展方向各不相同。初創企業需要靈活判斷。當車路協調發展到一定階段，某個巨頭的生態圈表現出優越的發展速度時，他們應該迅速做出“選邊站隊”的選擇，及時調頭，駛向新的生態圈。這樣，我們就不會在這場長跑中過早地落后。

標簽：北京世紀大眾

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