在自动驾驶或无人驾驶领域,车路协同是基础。在未来交通环境,车路协同可以全方位实施车车、车路实时动态信息交互,开展车辆主动安全控制和道路协同等,从而保证交通安全、提高通行效率。“车路协同”,也成为世界上智能汽车、自动驾驶领域的一个长远目标。而一众无人驾驶先行者已对此研究多时。比如国外的谷歌,国内的百度等。

玺哥注意到,在此前不久,阿里巴巴方面也在智能驾驶方面推出了一个“车路协同”的解决方案。在马云“退休”说法传出的一天前,阿里巴巴于9月6日宣布阿里达摩院与交通部公路科学研究院合作,共同探索被称为“车路协同”的道路智能化交通解决方案。在自动驾驶领域里,众多企业纷纷在单车智能方面取得长足进展的当下,阿里方面提出的这个方案乍看起来很有种“另辟蹊径”的感觉。今年4月,阿里达摩院首次提出要做无人驾驶,9月却说单车智能不够安全,要做车路协同,并在公开场合强调,比起单车驾驶阿里更愿意发力车路协同。

众所周知,车路协同需要三管齐下,车端、路测、通信链路都需要布局,而且车端更重要,这也是国内百度一直以来布局车路协同的思路。早在2013年,百度就开始布局自动驾驶,在2016年就已经率先布局“车路协同”全栈研发。9月14日,百度举办“百度Apollo媒体沟通会”正式宣布将在2018年底前,实现Apollo车路协同方案的正式开源,向业界开放Apollo在车路协同方面的技术以及服务,共同打造“人-车-路”全域数据感知的智能路网,可看作是百度的战略布局以及全栈技术实现突破后水到渠成的结果。至今,已有126家来自汽车和技术领域的全球合作伙伴加入Apollo生态。

(百度在试验场地十字路口安装的路侧感知设备)

要真正实现“车路协同”的目标,只提出理论模型是远远不够的,更需要场景数据和测试历程的坚实支撑,不谈自动驾驶,车路协同无异于一步登天。以百度为例,他们是业内最早布局车路协同的公司之一,以Apollo为核心的开放平台已经拥有多个地区场景,在传感器、算法、通信技术、软硬件等全栈技术上都取得了突破,其长期积累的场景和路测数据得到业内公认。而反观阿里方面,其在自动驾驶领域里已经处于落后状态。在谷歌、腾讯、百度等均已经自动驾驶技术上取得进展的同时,阿里却在落地实施方面乏善可陈。此时突兀地将研发重点“超前”地放在了车路协同方向上,到底是希望“脱颖而出”,还是在试图规避、甚至掩盖自己的技术短板?我们对此疑虑重重。阿里在自动驾驶技术方面的相对落后,令业界对他们的车路协同研发目标产生了更多疑虑:没有自动驾驶技术方面充足的技术积累,阿里突然奢谈起更长远的车路协同无异于“一步登天”,既是对资源的浪费,也是对市场和消费者的不负责任。

花钱大、见效慢,阿里距离“车路协同”还有多远?

在阿里达摩院公布的技术路线图中可见,阿里高调宣传的“车路协同”体系,是要同步研发“更聪明”的汽车、以及“更聪明”的城市道路。阿里巴巴达摩院人工智能实验室首席科学家王刚指出,阿里希望通过车与道路的相互配合,让自动驾驶实现起来“更容易”。

然而阿里方面所期待的“更容易”实际上极其“不容易”。车路协同系统由智能汽车和感知基站两大部分组成,整个自动驾驶过程除了需要实现汽车的高度智能化,更需要依赖道路上每隔200米左右设立的、密集的智能基站。

显然,人车协同自动驾驶体系的实现需要长期、巨额投入。以百度为例,不但从2016年起就建立了无人车队、开放道路无人车测试体系,将人车协同技术应用到了包括乘用车、无人小巴、无人物流车等多种车型上。百度的Apollo开放平台已经拥有126家合作伙伴。在这个基础上,百度才有底气宣布年底前向业界实现车路协同方案的正式开源,共同推进“聪明的车”+“聪明的路”全新体系的建设。

在智能驾驶领域里投入不足的阿里巴巴,究竟有无这个长期规划、有无这个战略耐心去加以实施?在马云即将淡出的当下,更加令人疑虑。

马云淡出之后,阿里的车路协同还有多大后劲?

马云近几年来一再提及要将业务细化、分散放权,从2013年他卸任CEO、专职担任

董事局主席,到2017年成立“五新执行委员会”,马云的这些举动似乎都在昭示着即使他有朝一日真的淡出,也依然能够把自己的运营思维延续下去。但实际上,阿里巴巴集团迄今为止的所有运作都有赖于一个核心要素:马云的绝对控制权。

然而马云因为各方面的原因,近期一直在逐步放下这个绝对的控制权。考虑到马云目前对阿里的持股比例已经不到7%,业界普遍忧虑马云对企业控制力将继续减弱,这也会直接导致软银、雅虎等其他大股东控制力的相对上升。这种情况下,马云个人的意志在企业中究竟还能以多大的力度长期贯彻下去就成问题了。

如此一来,有些“大而无当”的车路协同自动驾驶体系,既需要巨量的资源投入、又不可能在短期内见到明显成效,就显得“生不逢时”了。我们有理由怀疑,在后马云的时代里,这个项目还能否得到阿里巴巴集团长期不懈的支持?毕竟,一朝天子一朝臣的事情大家见得多了。

车路协同技术难关重重,阿里步子是不是迈得有点大?

车路协同是个相当庞大的体系,任何一个企业想要取得进展,都需要攻破众多技术难关。而阿里无人驾驶部门目前的情况来看,提出的目标被业界广泛认为超出了自己的实际能力,步子迈得有点大。

业界一致认为要实现车路协同,首先必须攻克以下几个技术难关:

1.实现高速运行车辆,与不断切换的基站之间低功耗、高可靠的无线联接。

2.需要在多个电信运营商与不同车辆厂商之间,形成异构网络的通信计算协同化。换句话说,就是要让形形×××的厂商与技术之间,能够以相同的技术标准进行通讯。

3.要实现车辆通讯与定位的一体化。能够高效率、高精度地实现车辆定位,以及移动中的不间断通讯。

4.必须实现车辆、道路信号灯、电子指示×××、摄像头等元素之间的协同动作体系。

针对上述的这些技术难关,各大企业都在加紧研发。目前而言走在前列的包括百度、谷歌等。百度已经在路侧感知传感器方案、路侧感知算法、车端感知融合算法、数据压缩与通信优化、V2X终端硬件及软件、V2X安全等全栈技术上取得业界领先。

而阿里方面至今并没有在相关领域里形成足够的技术积累,其车路协同技术理念的提出,也比百度等先进企业明显滞后。即使与交通部公路科学研究院进行合作,也难免给人以“拉大旗当虎皮”的观感。

无人驾驶事关安全,阿里提概念容易,落地实施难

最近的一系列重大事件都表明,在涉及到公众利益的时候安全是第一要务。自动驾驶是新生事物,需要企业潜心钻研,以海量的验证来完善和保障安全性。然而阿里巴巴方面提出的车路协同体系,至今除了寥寥几次的实验性测试外,并没有足够的验证数据为系统提供支持。其与交通部公路科学研究院的合作也才刚刚开始,相当长时期内不可能拥有足够的验证数据,更遑论完善和可靠性的保障了。

在各界高度重视安全问题的今天,阿里巴巴提出的车路协同概念,仅仅是一个尚未经过足够实测、没有充足数据支撑的框架,确实有种“忽悠”人的感觉。

阿里在无人驾驶技术上急于提出一条超出自己目前技术能力的道路,究竟原因何在?阿里巴巴达摩研究院人工智能实验室首席科学家王刚的一席话,似乎给出了解答:采用了车路协同体系后,他们的智能汽车就可以实现“减配”了。

也许这才是真正的动因所在。众所周知,在自动驾驶领域里,谷歌、腾讯、百度等都已经取得了相当的进展。谷歌旗下的Waymo自动驾驶汽车平台也已经完成超过200万英里实测,即将进入量产阶段。在国内,百度为以Apollo开放平台为基础的自动驾驶系统,已经实现了量产目标。

在这些竞争对手面前,阿里的自动驾驶技术在真正落地实施上乏善可陈,距离量产这个目标还有很远的距离。百度、谷歌已经在自动驾驶领域里实现了全球领先的布局,正在向量产目标稳步迈进。与其相比较,阿里在这个行业里尚处于局部发力阶段。如果阿里无人驾驶不能正确的看待自身的问题,醉心于玩“概念”的话,双方的差距只会越拉越大。

不少人认为,避开自身在技术上的短板,改走“另辟蹊径”的新方向,以求可以在智能汽车上“减配”、希图实现“弯道超车”,也许就是阿里此次匆忙推出车路协同自动驾驶研发路径的根本动因。然而在马云对阿里集团控制力逐渐下降的情况下,这个花钱大、而且注定见效极慢的技术路线,究竟还能否长期得到阿里集团的资源支撑,阿里在自动驾驶领域里会否继续“掉队”下去,值得我们持续关注。