Waymo經歷的Corner Cases難題，正在拷問特斯拉。
“我一開始就知道Autopilot這道題不好解，但沒想到是這么難解。”2022年開年，馬斯克做客Lex Fridman的播客聊到自動駕駛時，承認其難度超出了預期。
2015年，特斯拉推出第一代Autopilot，接著是通用汽車推出超級巡航駕駛員輔助系統。自此以后，眾多汽車廠商紛紛跟進，試圖走出一條漸進式到達L4級自動駕駛的康莊大道。
可是，今年已是特斯拉研究自動駕駛的第8個年頭，但如果按照嚴格的自動駕駛分級來評判，其技術水準仍停留在L3級別。FSD雖然代表著特斯拉對Full Self-Drive的期待，但也流露著現實里的無奈。
與此同時，以往不被看好的車路協同開始迸發出勃勃生機。據天眼查顯示，專注提供V2X系統解決方案與軟硬件產品的星云互聯在3月1日獲得2億元B輪融資。
誠然，單車智能在智能駕駛方面為我們帶來了自動泊車、自適應巡航之類的驚喜體驗，但在全球頭部玩家都感到吃力的L4領域里，昔日撐起特斯拉FSD夢想的這股風，已經悄悄調轉了風向，鼓起車路協同的風帆。
說到自動駕駛，我們一般想到的是單車智能。然而這個玩家扎堆的賽道從去年開始逐漸有選手退出了游戲。
截至去年2月，美國加州總共有63家自動駕駛企業進行過持牌測試，其中34家公司則停止了在加州的測試，包括現代及數家中國企業。去年年底，小馬智行無人測試車在日常測試中發生輕微碰撞，隨后也被叫停了在加州的自動駕駛無人化測試。
據悉，當前加州DMV擁有無人駕駛測試牌照的僅剩七家企業，包括Waymo、Cruise以及Apollo等。Robotaxi是有著萬億市場規模的賽道，所有玩家基本上都還沒吃到肉，為何要無功而退？
首先，高等級自動駕駛（L4、L5）落地需要權衡經濟性與安全性。
當前技術條件下，要單純依靠單車智能實現L4級別以上的自動駕駛規模化落地，需要每輛車都搭載高精度的傳感器和龐大的算力，單車制造成本過高，必然限制L4車輛市場滲透率，價格這道坎決定了這塊蛋糕難以做大。
以特斯拉為例，其通過大規模量產降低成本曾一度引起老車主不滿，但如今依然被詬病沒有低端車型。
投行伯恩斯坦（Bernstein）分析師托尼?薩科納吉（Toni Sacconaghi）在最近的一份研究報告中寫道，“由于特斯拉目前沒有開發新款低價車型，這一決定似乎與特斯拉盡快推動電動汽車普及的目標相違背，繼續投資其自動駕駛產品，也不足以推動銷量增長。”
其次，單車智能路線的L4還面臨著安全性、ODD限制等方面的挑戰和問題。
仍以特斯拉為例，2022年前兩個月，特斯拉兩度召回。其中，1月6日的召回事件中，韓國汽車試驗研究所發現其全自動駕駛軟件可以讓他們在不完全停止的情況下通過停車標志。近日特斯拉的輔助駕駛系統Autopilot在德國面臨審查，該機構正在調查特斯拉的自動變換車道功能，以及這個功能是否在歐洲得到了批準。
新年伊始，特斯拉接連在不同國家碰壁，讓大家不得不懷疑，Autopilot確實存在不安全因素，以后面臨的審查可能還會更加嚴格。
在目前的技術條件下，如果連特斯拉都難以在經濟性與安全性之間找到平衡，其他新勢力只怕是更加心有余而力不足。由此看來，在單車智能這條技術路線上，高階自動駕駛的全面落地似乎遙遙無期。
從融資方面來看，Waymo背靠谷歌，融資能力依舊很強，但其他自動駕駛獨角獸就沒這么好的命，不得不通過轉型末端物流、干線物流等商用、低速場景。例如，毫末智行選擇量產車自動駕駛和末端無人配送并行的戰略，希迪智駕發力布局干線物流和無人礦卡，都是在謀求更容易落地的商業模式。
從產業鏈的角度看，自動駕駛無論怎么發展，車企都是重要組成部分，汽車廠商始終是維系自動駕駛各個參與方的紐帶，然而面對無人駕駛領域激烈的競爭，老牌車企卻開始“打退堂鼓”。
例如，通用汽車旗下自動駕駛公司Cruise裁減近70名工程師，放慢了自動駕駛研發的步伐，奔馳更是表示，“目前還無法通過Robotaxi取得較大的利潤，所以將暫時告別了作為移動服務提供商的想法。”
另一個更值得關注的跡象是，堅持單車智能的車企開始有“抱團取暖”的傾向。
在特斯拉發布2021年四季度財報后，馬斯克召開業績說明電話會時，強調FSD的用詞是“重要性和價值潛力”。隨后馬斯克在推特上表示，“特斯拉將向其它車企開放FSD”。
在馬斯克看來，其他車企要想通過自研達到特斯拉FSD的智能水準，至少需要5年的時間，既然FSD是引以為豪的獨家技術，卻舍得向其它車企開始開放，或許意味著特斯拉無力憑借自身力量殺出一個黎明。
在談擎說AI看來，從務實的角度看，馬斯克此舉是通過構建同道企業圈子，證明單車智能技術路線仍值得堅持下去，從而讓自己訂閱式自動駕駛服務更保值。然而，分享寶貴技術換取行業認同的做法，或許也透露出擔心FSD淪為“技術孤島”的隱憂。
單車智能和車路協同是自動駕駛的兩條技術路線，單車智能在特斯拉、谷歌等科技巨頭的帶動下，在技術上已經遙遙領先，車路協同因為得不到巨頭們的青睞而被“雪藏”。然而目前的種種跡象表明，這個不溫不火的賽道正在煥發出活力。
第一，車路協同玩家融資開始增多。
除了文章開頭提到的，在不到一年的時間里獲得兩輪融資星云互聯，蘑菇車聯也在2021年9月獲得騰訊、京東投資，自動駕駛項目累計簽約金額已達數十億元，其“車路云一體化”自動駕駛方案上在衡陽試點實際落地，并在北京、上海、四川、貴州、云南等落地測試及運營；希迪智駕則在去年1月、4月連續拿到了總金額為7億的兩次融資，其核心模式為 “單車智能”和“車路協同”兩大方案。
第二，由政府主導、統一標準下的商業模式正在構建。
車路協同的項目動輒幾千萬、甚至上億，是需要政府主導的交通基礎設施的規模化升級，因為政府、車廠、公路運營單位等多方訴求并不一致，難以產生短周期的、閉環的經濟效益，所以以往企業參與的積極性不高。如今看來，這種產業鏈不完整的窘況也有了改觀。
據天眼查顯示，去年中智行和中國電信、蘇州市合資成立由國有資產主導的天翼交通科技有限公司，成為重要的標準化路端智能設施（RSU）推進環節之一。
在數據格式、接口等標準制定方面，2月24日，由清華大學智能產業研究院（AIR）、百度等聯合推出的車路協同自動駕駛數據集DAIR-V2X正式發布，向境內用戶提供下載使用，為高級別自動駕駛的大規模推廣提供安全保障。
此外，通過數據開放，為高校和科研機構提供基礎數據，為企業產品研發測試提供支持，有效加速產學研用協同，減小用人成本支出。
第三，越來越多的車企正在加入車路協同大軍。
首先，合資車企中，長安福特C-V2X車型從去年開始量產，今年1月1日起，福特EVOS、Mustang Mach-E、銳界PLUS以及全新探險者四款量產車型全系標配V2X。
自主品牌也不甘落后，2019年4月，上汽、東風、長城等13家車企共同發布C-V2X商用路標，2020下半年至 2021上半年陸續實現C-V2X汽車量產。造車新勢力方面，理想汽車、蔚來、集度等廠商也相繼進入該領域。
隨著多家車企入局形成行業規模，市場競爭壓力之下，對于車路協同的商業化要求也會促進技術的快速進步。
第四，國內自動駕駛技術供應商紛紛擁抱車路協同路線，并建構自己的朋友圈。
2月24日，百度李彥宏的《智能交通7講》音頻課程在得到APP上線，在導論中闡述了如何通過車路協同實現安全、高效、低碳的智能交通。李彥宏表示，“用車路協同方案做自動駕駛，是百度堅持、并且看好的技術路線。”
聯想到最近百度與自主車企比亞迪達成自動駕駛方面的合作，以及開放數據集的舉措，不難發現，深耕自動駕駛多年的百度Apollo此刻正在高舉車路協同大旗，呼朋引伴，目的是構建車企朋友圈，形成合力，共建和共享車路協同產業價值鏈。
另一家曾多次表明要“幫車企造好車”的華為也早有準備，早在2019年就確立了以車路協同為主的未來發展路線，并已經將東風、長安、長城等車企添入自己的朋友圈。
單車智能路線的自動駕駛企業視數據為生命線，格外重視技術方案前裝上車搜集數據的機會。然而去年發布的賽力斯SF5尚且搭載L2+級自動駕駛系統，今年的AITO問界M5索性不再提供自動駕駛，從這里似乎也能看出，華為發現依靠車企自身力量發展Robotaxi的路線或許并不好走。
原華為智能駕駛產品線總裁蘇菁更是直言不諱地說，“打死都不會做Robotaxi，現階段做Robotaxi的企業都得‘完蛋’。”
車路協同玩家像極了替補球員，坐了很久的冷板凳，終于迎來上場的機會，當然想要大顯身手，可是一時半會兒還不能取代單車智能，首先是因為在大規模商業化之前，還需要克服很多難題。
首先，車路協同的融合技術方案還不夠完善。不管是車載智能終端（OBU）還是路側智能終端（RSU），對于基礎設施之間感知任務的分配都還比較模糊，不同的廠家按照自己的思路和需求做研究和試點最終無法形成合力。這也是最近百度、華為等企業聯合車企構建合作伙伴朋友圈的一個目的。
其次，產業政策缺乏前瞻性和一致性。相關產業政策可能會對早期投入大量研發經費的企業帶來風險，而車路協同技術需要一攬子持續性的相關政策。例如前幾年，我國曾采用LTE-V技術作為車聯網的主流標準，更早選擇DSRC標準的企業要面對前期投資沉沒的風險，而隨著5G技術的到來，LTE-V技術也可能面臨淘汰。
不連續的產業政策，讓企業不敢投資，長期持觀望態度，自然就限制了車路協同技術的大規模商業化應用。
最后，還是缺少一套清晰的商業模式。任何C端技術商業化的前提是能夠給用戶提供普遍的使用價值，但智能駕駛因為技術復雜、涉及安全性等諸多因素，能夠通過這項技術賺錢的企業并不多。
特斯拉的偉大，在于通過“影子模式”讓自家的汽車“越用越聰明”，從而開創了一種平緩遞進的商業模式。車路協同如今面臨同樣的商業化困境，在“聰明的路”還不成規模的前提下，用戶很難愿意為這樣的半成品技術買單。
車路協同盡管困難重重，但好在這條賽道已經開始復蘇，況且從宏觀經濟的角度看，車路協同玩家們乘上了時代的東風。
在交通強國戰略和新基建政策的疊加下，涵蓋城市公共交通、高鐵、物流等在內的“大交通”領域，數字化、智能化的場景創新需求空間巨大，在相應細分領域將會衍生出一大批新興業態和新的商業模式。對于布局交通信息化領域的百度、蘑菇車聯、中智行們來說，搶占生態位的機遇或許已經到來。
盡管車路協同的發展存在諸多困難，但好在當前單車智能已經讓部分汽車具備一定OBU基礎，這對需要“聰明的車”和“智慧的路”來協同的自動駕駛方案來說，減小了相當部分的工作量。比如，對于L2、L3級自動駕駛的車輛，配合智能的路，在合適的ODD范圍內更容易具備特斯拉所夢寐以求的FSD。
一個自動駕駛行業內的共識是，車路協同更容易地從根本上解決單車智能遇到的感知能力有限、單車成本過高等問題。既然“聰明的車”聰明程度有限，建成“智慧的路”也需要很多時間，所以單車智能和車路協同雖然是不同的兩條技術路徑，但本質上都是為了達成一致的目標——實現自動駕駛的殊途同歸。
