车辆的“视野”会被打开，事先会收到更多的信息。在看不到这一点之前，云和终端会延长决策的时间，进而“有备无患”。

作者|吴玖

|编辑杨铭

近几年来，自动驾驶行业兴起，但尚未探索完全成熟的技术方案。另外，由于实际行驶环境的复杂变化，安全事故频繁发生。另外，为了实现自动驾驶能力，车辆需要组装很多昂贵的传感器，高企业的成本也使商业前景暗淡。

在这样的背景下，智能网汽车的出现为自动驾驶技术的着陆提供了破裂的可能性。

智能网络连接车是什么？根据中国工程协会的定义，智能网车搭载了先进的传感器、控制器、执行器等装置，融合现代通信和网络技术，实现了车与X（车、路、人、云等）的智能信息交换、共享，具有复杂的环境感觉、具备智能决策、共同控制等功能，安全、高效、舒适、节能运行。然后最后代人操作的下一代汽车。

实际上，加上以往的“智能车”，再加上“互联网连接”的标签，无疑相当于进化和升级。7月14日，在中国互联网大会第一次智能网络连接分钟论坛上，腾讯交通副总裁施雪松在智能网络联合概念下的运行环境中通过道路侧的智能设备可以向汽车提供全方位实时动态信息，相当于打开“神的视角”。

同时，由于车辆的“视野”被打开得很大，所以事先会收到更多的信息。这是将云的一端和终端的决策时间无形地延长，再加上“有备无患”。

01

我的车的智能还远远不够。

要沿着独轮车的智线实现自动驾驶，我想特斯拉CEO马克斯先生深深地感到了那个困难，不过，前几天在社交媒体上感到“自动驾驶是很难的问题”。

2018年具备“完全自动驾驶”功能，2019年特斯拉AutoomyDay（自动驾驶日）自信满满地预告到2020年底将拥有超过100万辆的“完全自动驾驶”车，但技术和安全等难题仍未解决特斯拉宣布到2020年底将拥有超过100万辆的“完全自动驾驶”车。马可斯克吃了很多次语言，成为了有名的“飞票大王”。

到了7月10日，特斯拉FDbetaV9.0晚点了。Maske在这个版本的FPD距离真正意义上的自动运行还有差距。但是，最大的亮点基本上实现了他一直以来宣传的纯粹的理想。车辆靠摄像机头收集数据，用智能算法驱动行驶。

但是，麦克斯也通过社交媒体向用户发出警告，“Beta9解决了很多已知的问题，但是可能有未知的问题。安全总是很重要的”。在鳟鱼“说泄气话”的背后，有着活生生的教训。实际上，由于频繁发生的恶性安全事故，特斯拉多次接受过美国道路安全监督机构的调查。

没有完美的传感器。精度受到各种要素的限制。例如，特斯拉的纯视觉方式所采用的照相机很容易受到雾、雨雪、光照等的影响。该公司对自己家的视觉感知算法很有自信，但实际上还停留在验证阶段。前几天，华为ADS智能驾驶产品线的苏贵州总裁曾批评特斯拉自动驾驶的“高事故率”为“杀人”。

在自动驾驶的道路上，除了纯粹的视觉路线之外，还有以Google Waymo为首的“激光雷达+照相机”的融合路线，辅助着高精细的地图。雷视融合可以补充很多纯视觉的短板，为系统留下更多的“冗余”。所以Uber和大部分中国企业都采用这个方案。

上述的路线看起来更稳定，但是最大的包袱皮成本太高，特别是激光雷达。据CMU卡内基梅隆大学无人驾驶研究中心首席科学家John Dlan说，64线激光雷达的成本达到7.5万美元。

实际上，国内很多采用激光雷达方式的厂商面临着“载货费”的问题，上市的车型集中在30万元以上的高端市场。特斯拉将激光雷达排除在外，最终废弃了毫米波雷达。

除了算法和硬件方面，对于独轮车在智能路线上的自动驾驶，最大的挑战还是取得数据。业界认为自动驾驶技术的算法至少需要110亿英里的测试，达到批量生产应用的条件。但是，实际上还没有达到这种“硬”指标的企业。特斯拉到去年4月为止的自动驾驶累计数据也只有30亿英里左右。至于其他企业就更谈不上了。

同时，从自动驾驶测试车和高精细地图收集的车辆的改装成本很高，通常需要数百万到数千万。另外，累积生产线下的人事费对企业来说是很大的支出。为什么大多数高精度图只覆盖少数城市，高层的辅助运转功能只适用于部分高速和城市的高速公路等相对封闭的运行环境。

在这样的背景下，虚拟模拟测试是各大型车企业和科技企业的竞争配置领域。例如，以腾讯自动运转虚拟模拟平台TADSim为例，该平台内置高精细地图，基于腾讯云服务，同时在本地和云端配置测试场景可以支持百万辆以上的车辆和一千辆以上的自动驾驶车的交通流量的全天候测试。

实际上，虚拟模拟测试不仅在网上，在网上进行实车测试中也发挥着重要的作用。以TADSim为例，腾讯利用数字双胞胎技术，在襄阳达安汽车检查中心建立了一个场景库，包括距离100公里、与现实场景基本相同的三维环境和202场景。

借这个地方，襄阳达安汽车检查中心可以实现包括标准交通法规场景、自然城市场景和部分限制场景等多个场景的实车测试。这个检查中心的工程师周正先生说，就像人在玩虚拟游戏一样，给汽车戴上了“VR眼镜”。

即使虚拟模拟测试的场景库很丰富，也很难复制脱机的所有真实场景。大量的长尾场景还不能预测。在百万公里的实线测量中只出现一次。即使一辆车被多么贤惠地训练，路上的“视野”毕竟是有限的，极端的天气、不利的照明和物体阻隔等仍然对其感知和预测能力提出极大的挑战。

02。

“神的视点”：智慧之路是不可缺少的。

自动驾驶的曙光第一次出现，但是去那里还有很长的路。一辆车不仅在芯片、传感器、算法、OS等领域越来越聪明，还需要在更高的层次上解决动态信息的获取问题。

为了实现更安全的自动驾驶，需要扩大汽车的视野。实际上，要进入真正的自动驾驶时代，靠聪明的车是不够的，智慧之路也是不可或缺的。

在智能网络连接的概念下，汽车、道路和人作为终端，V2X车通过互联网连接，用云实现融合，共同构成完整的自动驾驶生态，突破单车智能的非可视距离感知和车辆信息共享等技术瓶颈根据车辆提供更丰富的信息和更广阔的视野。

在数据方面的“硬指标”中，“智慧之路”是如何拓宽汽车视野的呢？根据雪佛森在智能网络连接论坛上共享的相机数据。

在一般视角（相机安装在车上）下，百叶窗距离为50m，像素和图像的分辨率分别为800万和3840X221，最小覆盖电平宽度和最小覆盖车道数量分别为39m和9车道。在鱼眼的视角（高度为10m的鱼眼相机）中，上述各项指标的结果被覆盖在0m、1200万、400X3000、360度的全方位，一眼就能看出探知范围的提高。

特别是单车智能难以对应的复杂多变的交通环境和天气因素，可以通过信号灯、标志板、照相机等智能道路侧的单元来帮助解决。例如，在十字路口行驶时，车辆可以接收路旁摄像机的信号，事先了解行人信息，避免“鬼探测器”等安全事故。在浓雾和雨雪天气中，智能网的车也可以通过网络知道其他车的位置信息。做出更正确的决定。

由于V2X车网络化的诸多优点，目前在中国汽车的道路合作已成为自动驾驶的主流路线，智能互联汽车近年来在政策上得到了支持，在国家战略上也有所上升。

在市场方面，中国的智能网络车也取得了很大的进展。中国互联网协会汽车网络工作委员会的孙驰天秘书长也在智能网络相关论坛上表示，“2020年中国智能网络连接车的销售台数为303.2万辆，同比增长107%，市场渗透率为15%整体的车在连接互联网上已经形成了非常好的倾向，具备了一部分的规模”。

另外，智能网络市场保持着猛烈的势头。根据i调查的统计，2016-2020年中国智能网络汽车产业规模呈连续上升趋势，2020年产业规模达到2556亿元，同比增长54.3%。据其他数据显示，中国智能网络联合的汽车市场规模预计到2025年将达到2000万辆，市场渗透率将突破75%。

政策的支持和巨大的市场前景也引起了BATH等科技企业的竞争配置。当然各个家庭在智慧和交通的大背景下都制定了统一的计划。事实上，作为未来智能交通系统的重要组成部分，不仅可以解决汽车驾驶问题，还可以解决交通堵塞、交通安全、道路使用率、汽车燃料排出等问题。

以腾讯去年9月提出的WeTransport智能交通战略配置为例，V2X数据服务引擎调整了信控系统、道路系统、手机终端、车载终端、交通信息等不同来源的信息通过交通云控平台实现共享，实现人、车、路、网、云之间的高效移动。

实际上，腾讯也明确了自己的优势。代表性的是云图融合能力和C端触达能力。构建了一天的侯感系统，将感知到的数据信息与高精细的地图融合在一起雪纺将还原成可通过数字双晶技术计算的时空”。

在上述虚拟时空中进行大量模拟测试，可以支持在线下场景中的智能道路建设。更重要的是，在未来的智能交通之旅的形象中，智能道路的感知数据可以实时共享到汽车和人等终端。这是为了车和人打开了神的视角”。

03

下云端：开放的生态是未来。

现在的行业正在逐渐形成共识。也就是说，将来的自动驾驶能力是汽车能运送到云的边缘，云的计算是所有景色的基础。智能网络连接的发展虽然很快，但是早期验证还需要走在“云”的边缘，落到现场。

据公开资料显示，目前，中国已建成北京、河北、上海、浙江、吉林（长春）、湖北（武汉）、江苏（无锡）、重庆、广东、湖南（长沙）等多个工业信息部批准的汽车网络示范区，40辆待建设和建设的汽车有交通示范区。

这些政策支援的示范区是技术验证的场面，也是初期流量的入口。例如，腾讯深入参与了国家智能网联汽车（长沙）试验区和天津（西青）国家级智能网联示范区等重点项目的建设。

在天津西青区项目中，腾讯构筑了车路合作、V2X数据服务、数字双胞胎及中微视一体化模拟和预测等平台当地政府与天安永泰等合作伙伴在重点区域进行了交通基础设施网络功能改造和核心系统能力升级，V2X车道实现了所有业务场景的服务和业务运营合作。人、车、路、云的数字关着。

但是，由于缺乏宏统一的计划和标准，没有通信协议和数据交换形式等方面的制约，现在只在单一的模型区域实现数据信息的相互共享注意，各模型区域之间形成了相对独立的信息“孤岛”，没有实现真正意义上的网络连接。

随着各示范区开展的先驱者通风口和更多政策的发布和着地，在新基建智慧交通理念的总体统一计划下，这样的离岛一直存在是不可能的，当时各个“小生态”融合到“大生态”中体现了示范区和运营主体是否开放的重要性。

除了国家政策方面，从产业角度看，C2X车互联、车道协同场景复杂，产业链长、产业规模大、体大企业都不能用自己的力量完成全部环节，必须是汽车主机厂、互联网公司、通信服务业者、上层供应商等共同构建完整的产业生态。

同时，随着产业的发展和完善，在更加细化的产业路线上培养更多的创始者和新入场者。那个产品为了访问生态，必须要求这个生态开放。

现在的智能网络连接路线中最大的声音BATH四个家强调着自己的生态开放性。特别是腾讯在2018年首次涉足智能网络联盟领域时，马化腾在世界智能网络联合汽车大会上向行业参与者呼吁“开门造车”。腾讯也在多个公开场合强调了自己在智能网络连接领域的核心竞争力除了管理能力和C端触达能力之外，还有一种是开放的生态能力。

当然，智能跆拳道汽车总体处于早期摸索和验证阶段，在车载V2X终端渗透率、软硬件开发和商务模式等方面存在需要解决的问题，但在政策支持和各市场主体的积极参与下规模效果形成后，所有的难题都会解决。

关于规模效应的形成，正好需要生态系统的支撑，这又回到了生态系统开放的重要性。实际上，开放的生态不仅赢得了行业的共识，也是智能互联网联合汽车走向未来的道路。如清华大学汽车产业和技术战略研究院的赵福全院长所说，“生态变少了，谁都可以。不能离开生态。”