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BAT和華為都入場了,車路協(xié)同留給初創(chuàng)公司的機(jī)會還有多少?

 2019-06-11 11:46  來源: A5專欄   我來投稿 撤稿糾錯

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文 | 魏啟揚(yáng)

來源 | 智能相對論

BAT和華為帶了一個“壞頭”,作為科技企業(yè),卻“不務(wù)正業(yè)”跑去“修路”。上行下效,一批初創(chuàng)公司也跟著加入。沒錯,我說的就是“車路協(xié)同”。

從去年開始,“車路協(xié)同”的熱度直線上升,從百度的車路協(xié)同開源方案,到阿里的“智慧高速”實(shí)踐,到騰訊的“車路協(xié)同”生態(tài)連接器價值論,再到華為的C-V2X芯片以及在系統(tǒng)架構(gòu)層面(發(fā)布Ocean Connect智能交通平臺)的占位,很久沒有一個賽道會讓國內(nèi)的巨頭集體下場。

與自動駕駛一樣,巨頭們?yōu)楹螘?ldquo;車路協(xié)同”,在掃清了技術(shù)商業(yè)落地的障礙之后,賽道中留給初創(chuàng)公司的機(jī)會又有哪些?

巨頭入場,車路協(xié)同到底有什么吸引力?

所謂車路協(xié)同,百度百科的釋義為:采用先進(jìn)的無線通信和新一代互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),全方位實(shí)施車車、車路動態(tài)實(shí)時信息交互,并在全時空動態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)上開展車輛主動安全控制和道路協(xié)同管理,充分實(shí)現(xiàn)人車路的有效協(xié)同,保證交通安全,提高通行效率,從而形成的安全、高效和環(huán)保的道路交通系統(tǒng)。說得通俗一點(diǎn),就是統(tǒng)籌車、路、人以及實(shí)時交通的動態(tài)信息,實(shí)現(xiàn)信息的互聯(lián)互通。

由此可見,車路協(xié)同的“爆紅”很大程度上是由自動駕駛的熱度帶起來的,特別是在現(xiàn)階段的技術(shù)條件下,單車智能的發(fā)展已到極致,但自動駕駛車輛的安全性仍然存在缺陷,可行業(yè)對自動駕駛商業(yè)落地與量產(chǎn)的心情越來越急切,此時車路協(xié)同作為自動駕駛的一種“補(bǔ)充形式”,其價值被提煉出來并被放大。

車路協(xié)同不光可以降低自動駕駛車輛的成本,對提高自動駕駛汽車的信息感知、決策能力、安全性等方面也有非常大的作用。當(dāng)然,對于BAT和華為這樣的巨頭們來說,車路協(xié)同的吸引力還遠(yuǎn)不只這些。

1、物聯(lián)網(wǎng)時代的流量入口

車路協(xié)同主要說的是“車端”與“路側(cè)”兩者間的數(shù)據(jù)交互,在所有的車路協(xié)同解決方案中都提到要在“車端”和“路側(cè)”安裝攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等傳感器以及通信設(shè)備,如果說“車端”部分屬于自動駕駛賽道研究的范圍,那么“路側(cè)”則是車路協(xié)同的重點(diǎn)。

很容易理解的是,全球的科技巨頭對自動駕駛都重兵投入的原因在于——對自動駕駛汽車這個未來流量入口的爭奪。普遍認(rèn)為,隨著自動駕駛技術(shù)的普及,汽車的屬性將由出行工具變成一個移動的智能空間,成為和手機(jī)類似的智能硬件。那么在“路側(cè)”,同樣也是流量和數(shù)據(jù)的入口。

寧愿錯殺,不愿錯過。在這樣的思維模型下,車路協(xié)同的重要程度對于科技巨頭們來說不言而喻。

2、實(shí)現(xiàn)自動駕駛的必備條件

上文也提到,車路協(xié)同在“路端”能夠為自動駕駛車輛提供足夠的決策依據(jù)甚至指令,自動駕駛車輛本身發(fā)展的復(fù)雜度和成本也會大大降低。如果往更深層次去探究,建設(shè)車路協(xié)同的過程中,完成了對道路交通的智能化改造,對打造“智慧城市”、“智慧交通”,解決堵車、提升道路利用率等方面也有非常積極的作用。

既然自動駕駛必不可少,又能參與到未來城市的建設(shè)之中,本身就希望在未來的自動駕駛時代有所作為的科技巨頭們自然也不會放過車路協(xié)同。

3、體量龐大的市場空間

與自動駕駛一樣,車路協(xié)同也是一塊巨大的蛋糕。這塊蛋糕到底有多大呢?就拿“智慧高速”的建設(shè)/改造來舉例。

據(jù)統(tǒng)計,目前全國的高速公路總里程大約為14萬公里。行業(yè)測算過,建設(shè)“智慧高速”進(jìn)行車路協(xié)同的“路側(cè)”改造,一般的硬件和改造成本約為幾十萬到一百萬/公里,以此計算,車路協(xié)同光在“智慧高速”的改造上就存在著一個千億級的市場,而這還不包括車路協(xié)同在新建高速上的部署以及后續(xù)的運(yùn)營維護(hù)。如果將城市路網(wǎng)的車路協(xié)同建設(shè)/改造也算上,那更是一個難以估算的天量市場。

車路協(xié)同的未來如此的美好,即便在基建上并不擅長,但車路協(xié)同天生的技術(shù)門檻還是給了科技巨頭們足夠的信心和勇氣,不會輕易放棄這條賽道。

反復(fù)兜轉(zhuǎn),車路協(xié)同到底難在哪?

實(shí)際上,車路協(xié)同并不是近幾年才興起的新概念,早在上世紀(jì)90年代,日美歐等國就有提出,并實(shí)施過一些解決方案;我國在“十二五”期間,科技部也立項了“智能車路協(xié)同關(guān)鍵技術(shù)研究”,當(dāng)時有清華大學(xué)、北京航天航空大學(xué)等10家單位參與并結(jié)項。然而車路協(xié)同走到今天,依然還有很多方向沒有走通。“智能相對論”認(rèn)為,其中的難度主要體現(xiàn)在以下幾個方面。

1、各類技術(shù)高度整合形成的行業(yè)門檻

嚴(yán)格意義來說,車路協(xié)同并不僅僅只是V2X(“車端”與“路側(cè)”的關(guān)系),廣義上的車路協(xié)同應(yīng)該是V2I(“車端”與交通設(shè)施網(wǎng)聯(lián)化的關(guān)系),其中包括車車協(xié)同V2V,車云協(xié)同V2N,人車協(xié)同V2P。在這樣的綜合性架構(gòu)下,車路協(xié)同的技術(shù)門檻被抬高了。其背后涉及云計算、大數(shù)據(jù)、通信、車端智能、深度學(xué)習(xí)、高精地圖甚至還有基建等多個板塊,這對車路協(xié)同主導(dǎo)方的技術(shù)和資源整合能力提出了非常高的要求,也正是車路協(xié)同“軟硬兼顧”的特點(diǎn),成就如今巨頭掌控整體的局面。

2、缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)帶來的研發(fā)猶豫

一個較為尷尬的現(xiàn)實(shí),車路協(xié)同一定是建立在5G技術(shù)之上的,5G通信的標(biāo)準(zhǔn)尚未定論,車路協(xié)同通用標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一更是遙遙無期。

業(yè)界一致認(rèn)為要實(shí)現(xiàn)車路協(xié)同,必須攻克以下技術(shù)難關(guān):

A、實(shí)現(xiàn)高速運(yùn)行車輛,與不斷切換的基站之間低功耗、高可靠的無線聯(lián)接。

B、需要在多個電信運(yùn)營商與不同車輛廠商之間,形成異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的通信計算協(xié)同化。換句話說,就是要讓形形色色的廠商與技術(shù)之間,能夠以相同的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行通訊。

C、要實(shí)現(xiàn)車輛通訊與定位的一體化。能夠高效率、高精度地實(shí)現(xiàn)車輛定位,以及移動中的不間斷通訊。

D、必須實(shí)現(xiàn)車輛、道路信號燈、電子指示牌、攝像頭等元素之間的協(xié)同動作體系。

不難看出,只要確定標(biāo)準(zhǔn),所謂的“難關(guān)”都會迎刃而解?,F(xiàn)實(shí)困境的存在,讓部分車路協(xié)同研發(fā)企業(yè)難以判斷技術(shù)路線,經(jīng)常是走一步停兩步,擔(dān)心自己的探索最終被確定的標(biāo)準(zhǔn)所淘汰,或者倍數(shù)提升研發(fā)成本,猶豫觀望之間,技術(shù)研發(fā)的整體進(jìn)度也就裹足不前了。

3、V與I之間的認(rèn)知協(xié)同

從廣義車路協(xié)同來理解,車路協(xié)同代表的是V與I之間的關(guān)系,即智能網(wǎng)聯(lián)汽車與交通設(shè)施網(wǎng)聯(lián)化之間的關(guān)系。拆分來看,V是車企的事情,I是政府的事情。

當(dāng)前的困境在于車企和政府對車路協(xié)同這個新生事物的認(rèn)知與理解需要一個過程。特別是I的建設(shè)(交通設(shè)施網(wǎng)聯(lián)化建設(shè)),實(shí)際上是實(shí)現(xiàn)自動駕駛的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),需要投入大量的人力和物力。政府如果不理解也不支持,那么,這項工作的進(jìn)程會大大拖慢。車路協(xié)同從高研發(fā)熱度轉(zhuǎn)入到高建設(shè)熱度,行業(yè)期間需要經(jīng)過很長一段時間教育與布道。

巨頭的野望與初創(chuàng)公司的機(jī)會

對于車路協(xié)同這塊蛋糕,BAT和華為都表現(xiàn)出志在必得的架勢,以“智能相對論”看來,在具體的打法上,這幾個巨頭又根據(jù)自身的長短板,采取了揚(yáng)長避短的打法。

百度:百度于去年年底正式開源了Apollo車路協(xié)同方案,向業(yè)界開放百度Apollo 在車路協(xié)同領(lǐng)域的技術(shù)和服務(wù)。

目前百度的發(fā)力重點(diǎn)已經(jīng)覆蓋了三大要素:研發(fā)符合自動駕駛場景需求的路側(cè)感知能力,通信芯片及設(shè)備廠商合作針對自動駕駛應(yīng)用需求來優(yōu)化V2X通信傳輸通道,以及車端自動駕駛系統(tǒng)中對于V2X路側(cè)感知信息的融合使用。

阿里:在阿里的構(gòu)想中,不僅有聰明的車,還要有聰明的路。自動駕駛車+路側(cè)“感知基站”+云控平臺,實(shí)現(xiàn)云端、路端、車端一體的智能。

在阿里的實(shí)踐中,阿里云搭建智慧高速云控平臺,為車路協(xié)同場景提供全局掌控能力;AliOS搭建車路云協(xié)同計算系統(tǒng),完成車路協(xié)同的具體能力;達(dá)摩院,研制路測要安裝的感知硬件。同時,高德、千尋提供高精度地圖,支付寶解決高速支付場景,在加上菜鳥聯(lián)盟和ET城市大腦的場景支持,阿里在自家的生態(tài)體系內(nèi)建立了一個“封閉”的車路協(xié)同生態(tài)。

騰訊:騰訊在車路協(xié)同方面的動作主要是與電信運(yùn)營商、交通部門合作,推出車路協(xié)同整體解決方案。

騰訊從自身優(yōu)勢和特點(diǎn)出發(fā),深入分析車路協(xié)同亟需解決的問題,以產(chǎn)業(yè)連接器的角色聯(lián)合產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè),共同研究構(gòu)建了包括基礎(chǔ)設(shè)施、平臺服務(wù)、業(yè)務(wù)應(yīng)用三方面的車路協(xié)同生態(tài)。

華為:華為的愿景是:無論是物聯(lián)網(wǎng)還是車聯(lián)網(wǎng),都希望能夠做到對單車智能更好的支撐。遵循著這一方向,華為去年2月發(fā)布了C-V2X芯片;6月發(fā)布了首款商用C-V2X RSU(路側(cè)單元),構(gòu)建了可商用的C-V2X解決方案;9月發(fā)布了OceanConnect智能交通平臺;10月發(fā)布了移動數(shù)據(jù)中心MDC600賦能自動駕駛。

從巨頭的布局可以看出,BAT的最終目的都是沖著大數(shù)據(jù)去的,百度和阿里都希望在系統(tǒng)層面能夠占據(jù)一席之地,但這三家的共同短板是硬件設(shè)備,實(shí)測數(shù)據(jù)的積累以及工程應(yīng)用經(jīng)驗方面還有待加強(qiáng)。華為的長板非常突出,在V2X網(wǎng)聯(lián)化的通信層面擁有絕對優(yōu)勢,但在V2X網(wǎng)聯(lián)化的應(yīng)用層以及V2X智能化這方面還有較大的加強(qiáng)空間。

蚍蜉難撼大樹。BAT和華為似乎已經(jīng)將車路協(xié)同的蛋糕瓜分完了,那些跟隨巨頭步伐扎入車路協(xié)同賽道的初創(chuàng)公司們還有哪些機(jī)會呢?

首先,深耕具體場景的應(yīng)用。

從巨頭們的布局可以看出,系統(tǒng)架構(gòu)層面是BAT和華為瞄準(zhǔn)的主要的方向,在具體應(yīng)用上還大量的空白區(qū)域沒有填補(bǔ),這也是初創(chuàng)公司們的市場空間。

往小的方向說,可以是路側(cè)傳感器感知單元與算法的結(jié)合;往大的方向說,可以是自動駕駛、智能交通、智慧城市的深度應(yīng)用。像希迪智駕(長沙智能駕駛研究院)就發(fā)布了面向城市道路場景的“V2X+交叉路況”解決方案、面向高速公路場景的“V2X+智慧高速”解決方案,據(jù)了解,在今年下半年還將發(fā)布面向城市大眾運(yùn)輸系統(tǒng)的“v2x+公交智慧出行”解決方案,“v2x+城市交通態(tài)勢感知”解決方案。

每個城市的道路狀況都有不同,這也使得每條路上每個場景的解決方案也會有所差異,將應(yīng)用場景化整為零,打碎孤立,這樣有多少場景就有多少機(jī)會。

其次,要靈活快速的融入生態(tài)。

從上文的分析可以看出,車路協(xié)同是一個場景豐富、產(chǎn)業(yè)鏈冗長、產(chǎn)業(yè)關(guān)系復(fù)雜的生態(tài)結(jié)構(gòu)。這就要求初創(chuàng)公司必須快速適應(yīng)車路協(xié)同的生態(tài)氛圍。

巨頭們主導(dǎo)的車路協(xié)同有不同的發(fā)展方向,初創(chuàng)公司需要靈活判斷,在車路協(xié)同發(fā)展到一定階段,某個巨頭的生態(tài)圈顯露出高人一等的發(fā)展速度時,要迅速作出“選邊站隊”的選擇,及時調(diào)頭,駛向新的生態(tài)圈。這樣才不至于在這場長跑中過早的掉隊出局。

【完】

智能相對論:深挖人工智能這口井,評出咸淡,講出黑白,道出vb深淺。重點(diǎn)關(guān)注領(lǐng)域:AI+醫(yī)療、機(jī)器人、自動駕駛、AI+硬件、物聯(lián)網(wǎng)、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發(fā)者以及背后的芯片、算法、人機(jī)交互等。

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