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證券時報記者 韓忠楠

深圳為智能網聯汽車率先立法，讓真正的無人駕駛車上路變得不再遙遠。但無人駕駛的上路乃至商業化運營是系統工程，政策的支持至關重要，技術的持續升級、基礎設施的建設等也不可缺位。

從企業的布局來看，強調單車智能與推動車路云一體化發展，是兩條不同的商業路線。業內普遍認為，長遠來看，結合我國的道路交通情況和在互聯網端的優勢，車路云一體化是產業發展的大趨勢。不過，要實現這樣的遠期目標，打造一套以云控平臺為核心的智能網聯汽車中國方案似乎并不容易。

近年來，數據在驅動自動駕駛技術快速提升中的作用逐漸凸顯。換言之，貫穿自動駕駛車輛研發、生產、測試、運營全生命周期的數據，已成為新型“石油”。

同樣，要推動車路云一體化發展，建立良好的數據閉環至關重要。清華大學蘇州汽車研究院院長助理戴一凡告訴證券時報記者，L4級自動駕駛車輛要想真正落地應用，少不了依靠路端和云端的協力。但從技術落地的實際情況來看，數據采集的精度、穩定性等還有一定向上空間。特別是數據采集后所產生的服務質量，還有待改善。

“目前自動駕駛車輛所采集的數據，用于技術迭代、信息服務預警是可行的，但要支撐自動駕駛車輛做決策、控制，現有的數據質量還遠遠不夠。”戴一凡認為，產業界要有敬畏之心，在技術尤其是數據采集和應用層面進行進一步的深耕。

剔除技術層面的因素，成本過高無疑是限制車路云快速形成有效協同的核心。戴一凡透露，從部分城市公開的車路云協同項目招標信息來看，單一項目少則需要千萬多則要達到上億元。耗資如此巨大的項目，最終該如何收回成本甚至盈利，目前業內還沒有非常成熟的案例。

實際上，成本之困已經勸退了部分自動駕駛企業繼續走“車路云”一體化的路線。“車路協同是一個投入非常大、對基建要求非常高的技術路線，如果我們在最初創業時就強依賴車路協同，那可能自動駕駛到現在都沒辦法跑起來。”文遠知行相關負責人稱。

蘑菇車聯的相關負責人對車路云一體化的成本困境有不同的理解。他表示，在產業實踐中，蘑菇車聯所堅持的車路云一體化自動駕駛方案，可以讓公司成為城市智慧交通建設的參與者之一，與地方政府深度合作，實現“降本增效”，共同促進自動駕駛商業化運營。

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