相信关注今年电动汽车百人会的朋友，肯定会发现，今年百人会肯定了中国电动汽车的发展，也就是中国电动汽车弯道超车成功，孵化出了中国自主的电动车品牌，让中国电动汽车产业从品牌到供应链占据了中国乃至全球一定的地位。也表示电动汽车下一篇章的全面开启－智能网联时代，号召政策和产业的关注。

智能网联其实也不是新东西，他的落地到车上就是两部分智能驾驶以及智能座舱，是汽车产业的趋势，但是基于中国特色的发展，同样的目的可以有不同的实施路径。正好看到德勤的一份报告，所以本文借用这个报告看看

自动驾驶的几条路径？

中国和欧美选哪条？

给我们什么启示？

自动驾驶的几条路径

首先回顾下自动驾驶的几个主要过程，感知，处理和执行，通过感知处理得出周边环境例如周边有什么？他们离你多远，他们速度和运动趋势等，然后路径规划处理我应该是停车，加速还是转弯等信号，发送给底盘行驶系统进行执行。

按照德勤的意思自动驾驶划分三种路径：

以激光雷达和高精地图为代表的Waymo“谷歌派”单车智能路线

以视觉感知和影子模式为代表的“特斯拉派”单车智能路线

以网联化为主导的车路协同路线

而我的理解其实就是两类，主要的参考依据是感知和处理主要依赖于边缘计算还是云计算，根据这个分为两类：

主要依赖于单车感知和处理的边缘计算，单车自主决策，属于单车智能。

主要依赖于路段以及环境设施感知和处理的云计算，路端给出信号，车端以路端信号为主要决策参考，属于车路协同。

那么哪个方式好呢？

自动驾驶路径选哪条？

在给结论之前，我们先来看看单车智能，车路协同的需求条件以及优缺点。

单车智能，也就是感知和算力都在车端，需要强大的集成电路基础，也就是芯片，需要强大的软件基础也包括操作系统，AI 算法等。这些强大体现在芯片的体积和算力，例如芯片2nm或者7nm等。

他的优点是车辆的使用部署灵活约束少，技术通用性强。车路协同，感知和算力主要在路端，则需要强大的基础建设投资，需要集中式统一管理，例如整个城市的交通系统需要并入网络信息，需要统一的云处理等。

他的优点是车端约束较小，对高精尖技术要求小，为什么这么理解呢？由于汽车的体积以及工作环境变化多，零部件要求从体积，精密以及工作环境例如散热，安全要求等级例如现在各种车规级，都是高要求，相对于汽车，路端设备环境和空间相对大那么对技术要求相对低。

那么路径选择哪条呢？

显然欧美国家凭借自己高精尖的科研实力和自己政治文化特征，欧美国家人文更关注个体，小政府，大基建难。在乘用车方面直接走单车路线，例如我之前2021DMV自动驾驶公司KPI排行榜介绍的在加州进行自动驾驶路试的都属于单车模式。

而中国，新势力乘用车基本也是往欧美单车智能这个方向跑，例如我们之前Nvidia英伟达的 AI 智能汽车信仰文章介绍的，蔚小理，上汽，比亚迪都选择这条路径。

显然从总体角度来看目前芯片以及软件技术，我们走单车路线只能是跟着欧美的节奏走，中国政府依据电动汽车弯道超车的经验和信息，在百人会上也强调车路协同网联中国模式。

这种模式的优点是凭借中国巨大的市场，统一能力强的大政府。可以通过数字基建拉动经济发展，例如网联基础通讯设备，道路布置的传感器雷达激光雷达，摄像头，云计算处理器等。通过对路端设备的应用积累或许可以培育中国传感器，芯片和软件的发展，或许可以赶上和超过欧美。所以当前有产业和政策导向，不少产业和主机厂采用，特别是非乘用车和专用车方面。

例如德勤按照两个维度（区域的开放和速度方面）给自动驾驶应用场景分类，车路协同在封闭特定例如矿卡，港口，无人接驳方面应该是有广阔的前景。

给我们什么启示

首先，单车智能属于欧美的强项，所以当前我们的芯片，软件例如智能自动驾驶六大主流车载芯片及其方案中讲到的，从乘用车进攻目前从市场角度看是有难度，当前当前的应用趋势也表明了。所以可以选择从商用车，封闭特定场景专用车进攻然后农村包围城市推入乘用车市场。另外国产传感器，芯片，软件多关注车路协同。

外资车企应该考虑“两条腿走路”，全球化方案单车智能路线，同时在中国本土部署本地化车路协同方案，关注中国市场动向，紧跟政府导向，利用“新基建”带来新机遇。

最后回归到车路协同，我觉得他的未来会是整合进入高精地图，成为高精地图的一个数据层。单车要使用这个层只需要接入把数据做为车辆运动决策的信号输入。最终对于车路协同可能技术方面问题少，但是未来安全以及运营职责商业模式会有很多争议点。

参考文章

单车智能和车路协同之争 － 德勤

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