车路协同 巨头争杀
栏目主持/刘道勤  2018年第12期第90页  2018-11-19

  老编有曰:路之所以重要,是因为从技术逻辑上看,它处在车和城市的连接处,也是传感、云计算、通讯技术的交叉口。未来生态中,最有可能率先落地的自动驾驶物流,在中国尚无真正能够落地商用的时间表。“车路协同”的智慧高速公路的建设,也只是踏上万里长征的第一步。

诱人之路

  你听说过科技企业修路吗?好像没有?这个已经有了,而且估计会越来越多。
  云栖大会上,阿里宣布升级汽车战略,由车向路延展,利用车路协同技术打造“智慧高速”。而就在几天之前,百度宣布将打造车路协同开源方案。
  这条路已经铺了快三十年。
  车路协同技术,早在上世纪90年代就在欧美日等国家提出,有各种解决方案。我国也早早引入了车路协同研究议题。“十二五”期间,科技部立项了“智能车路协同关键技术研究”,清华大学、北京航天航空大学等10家单位参与,经过3年结项,标志着我国车路协同技术在众多方面取得了从0到1的进展。
  而今天科技巨头宣布大举入场,显然给这个产业带来了全新的变化。
  一、城市智能的全新入口。
  今天科技公司已经“全民投入”的城市智能产业中,车路协同可谓打开了一个全新入口。我们知道,在今天的智慧城市、城市大脑等项目中,依靠的主要是摄像头和城市基础设施传感器。这些部类的技术体系,更多起到的是交通辅助功能,不能直接作用于城市交通。而当车路协同体系完善后,城市将在数据收集能力、主动影响能力上大幅提高。从而矩阵化影响城市智能体系的价值。
  二、无人驾驶的必备条件。
  无人驾驶市场有多大是不必赘述的。而就今天技术解决能力来看,车路协同是无人驾驶车辆上路的最重要安全保障之一,可以说是无人驾驶的前提。尤其是在无人驾驶车辆上高速这个“终极场景”中,车路协同体系是不可或缺的条件。这就让致力于无人驾驶大蛋糕的企业,无法忽视车路协同的重要。
  三、未来20年的高速建设市场。
  今天,中国已经变成了高速第一大国。但我国的高速特点是“量多智少”,在智能解决能力上比欧美还有距离。加上城市交通的客观需要,接下来智慧高速一定会成为主流。那么今天掌握车路协同战略位置,某种程度上相当于进占了未来二十年宏大的“智慧高速”市场,其价值当然十分明显。
  既然这么美好,能研究车、能琢磨城市的科技公司们,怎么能放过那一条条优雅的高速路呢?然而车路协同这个美好的未来市场,并不是那么容易攻占的。

  有曰一:面对车路协同这件事,从广义上看,它关乎于城市的运输效率和交通纾解能力。在城市特大化的今天,车路协同作为一种新的智能技术解决方案,和它背后的企业一样肩负着社会责任和时代意义,这自不必提。即使我们狭隘一点,单从市场角度来看,车路协同也是至关重要。至少它关乎于三个巨大市场的生成,可谓“一箭三雕”。

门槛耸人

  车路协同很重要,这也不是今天的新闻了,为什么更早这个领域非常沉默呢?答案很简单,这个工程真的是太困难了……横亘在车路协同门前,可以看到有四大难题,一般企业恐怕想破了头也解决不了其中一个。
  一、生态断层是常态。
  车路协同的特点之一,是要整合一大堆原本谁也不挨着谁的技术与背后企业。听上去简单的车路协同,背后涉及车端智能、连接网络、云平台、边缘计算、路端智能与传感设备等几大板块,各模块背后又有复杂的供应链和渠道商。各种芯片厂商、设备厂商、基建企业、数据维护企业掺杂其间。由于车路协同基本是一个全新领域,这些企业原本是彼此孤立、缺乏合作基础的。如何把它们组织在一起是件非常复杂的产业协同工程。
  二、软件条件无一不缺。
  在云计算+AI的推动下,车路协同的解决能力大幅度提升。但提升的效率远远没有达到完美。今天无论是捕捉高速公路汽车运动所需要的云端算力,还是精准捕捉突发事件、车辆运动逻辑的AI算法,再到缺乏行业数据、针对性解决方案数据、高精地图数据,整个产业可谓是无一不缺。平地起高楼,这对大部分企业是难以负荷的技术与经济成本。
  三、要求过硬的制造业技术与基础。
  车路协同场景中,要运用到大量硬件部署,传感器、雷达等硬件。这些硬件直接安放在道路上,用于驾驶信息交互,必须保证绝对的安全与稳定。这就要求企业能够提供工业级的硬件生产能力,并有各种细分垂直领域的硬件生产能力。这又将刷掉绝大部分有意进场的企业。
  四、行业标准缺乏带来部署忧虑。
  目前车路协同体系中以来的V2X技术体系,在国内还没有敲定通用标准,还处在企业各自摸索的阶段。这就客观上决定了部分企业的探索最后将被国家标准淘汰,由此带来的成本忧虑也会把一些企业拒之门外。
  然而即使这么多限制和门槛,还是没有挡住BAT们的脚步。
  日前,阿里与公路院联合宣布成立车路协同联合实验室,巨头的车路协同之路开始进入我们的视野。一周之后,百度以Apollo平台为基础,宣布搭建一个开源的车路协同研发与测试平台,以生态研发进军车路协同产业的痛点之一。
  阿里的思路与百度不同,目前来看倾向于调集兵力优势,直接上技术、上平台、上解决方案。围绕智慧高速场景,阿里云负责搭建智慧高速云控平台,为车路协同场景提供全局控制能力;AliOS主要管车跟路到底聊什么,搭建车路云协同计算系统,完成车路协同间的具体能力;而传说中的达摩院,则负责研制路测要安装的感知硬件。同时,高德、千寻提供高精度地图,支付宝准备解决高速支付场景——可谓是阿里一家“齐上路”。
  有意思的是,几个月之前,华为LTE产品线表示,华为正积极探索汽车和通信产业下的车路协同产业。

  有曰二:以AI技术为契机,由无人驾驶与城市智能两大市场为支撑,迫切的社会需求与政策导向为根本,车路协同正在经历突飞猛进。
  今天的车路协同,要解决的核心问题还是从无到有,而不是你死我活。在这条赛道上,科技巨头们真正比拼的,是一揽子解决能力。

产业建构

  车路协同究竟比什么?毫无疑问,在高速公路上搞事情,是一条实打实的重赛道。今天,无论是阿里的生态优势+IoT解决能力,百度的开放平台,华为的ICT基础设施思路,可能彼此思路大相庭径,但都是在试探中调整,以自身优势激发产业垂直关系建构。
  而在未来,这场已经发生的竞争会鹿死谁手呢,关键在三个胜负手之中。
  一、产业联盟搭建与生态聚合能力。
  由上所述,车路协同是一个场景复杂、产业链冗长、产业关系新鲜构成的产业网络。任何一家公司都不可能自己把所有车路协同的软件、硬件、平台、施工全搞定。那么想要能快更好地切入车路协同,就需要更强的产业组织能力与产业生态。比如目前来看,百度依托Apollo吸引了车路协同合作者,而阿里不仅各部门齐上阵,还联合交通部公路院、国家电网、中国联通等成立了“2038超级联盟。产业关系的合纵连横,很可能会变成接下来车路协同市场中的常态。
  二、案例落地与模块化复制能力。
  科技企业造车靠量产,那么同样的道理,修路的关键是能不能快速把路修出来,让大家看到车路协同的真实价值。毕竟造车可以放PPT上,车路协同也放PPT上就不太美观了。目前来看,阿里前有城市大脑的顺利落地与推广,而且车路协同端已经与杭州达成签署合作,并将把杭绍甬高速公路作为试点样板。似乎在落地推广层面更具优势。
  三、产业深度与垂直场景解决能力。
  车路协同的复杂性,在于它涉及几个相对独立,但又必须相互作用的领域。城市智能、造车、传感硬件、网络传输,每个领域都有自己的产业问题与行业经验。科技企业突然进场,很可能在对产业深度估计不足的问题上吃亏。目前来看,华为显然在车路协同通讯基础上更有优势;而阿里依靠城市大脑积累的城市解决方案经验,以及AliOS的直接造车经验,可以从两端下手增强垂直场景解决能力。
  车路协同的中场战事,归根结底是科技变量与未来确定性之间的较量——今天技术对现实世界的改造,其实大多如此。一段时间之内,还很难看到巨头生态在车路协同领域进行直接绞杀,更大的可能性是各自为政,拓展生态,积累案例。

  有曰三:快速发展的行业解决能力和场景落地,能够以发展速度倒逼行业标准成型,制定行业普遍规则,显然是更重要的一战。毕竟车路协同体系必须以统一标准、全局连接,才能求得产业价值最优解。
  当然,不管企业生态之间如何竞争合作,在大的范围看,未来中国20年势必大力投入驾驶升级,急切追加城市治理能力。那么在宏观需求上看,车路协同是一个难以绕过去的命题。而对于核心玩家来说,机会也远远大于风险。(本刊整合)C

【编辑:editor】
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