芯耀
614
在自动驾驶刚兴起时，很多人认为必须将车、路与云端连成一张网络，才能有效提升自动驾驶的安全性和运行效率。当时有这个想法其实是有据可循的，因为在当时的技术方案下，仅凭车辆自身的传感器和算力，面对复杂路况、极端天气或视线受阻的场景，难免会存在盲区。而一旦将路侧摄像头、雷达、信号灯、车辆数据与云端算力打通，车辆就能获得比自身“看得更远、更全面”的信息，从而做出更稳妥的决策。这套逻辑在理论上没有问题，不仅契合智慧城市的愿景，也提供了一套“系统性”的自动驾驶解决方案。
随着激光雷达、摄像头、毫米波雷达等车载传感器性能不断提升，移动通信也从4G走向5G。当时普遍认为低时延、高带宽的网络将推动车路协同真正落地，于是，各地陆续建立起示范区，安装RSU（路侧单元），推动信号联动，政策上也给予了大量的支持，资金与资源纷纷涌入局部试点。那段时间，车路协同看起来是一条合乎逻辑、值得重点推进的技术路线。但从现阶段再回顾当时，车路协同似乎已没有太多的火花，单车智能已然成为主流。
为何车路协同的热度不断下降？
车路协同的热度下降并不是单一原因造成的，想实现车路协同，需要极其稳定且低时延的通信保障，这在城市中心或示范区或许可行，但在郊区、高速公路、隧道等场景中，网络覆盖和稳定性难以实现“无缝”交互。即便5G在部分城市已相对成熟，要实现全网覆盖并保持高可用性，仍然是一项巨大的工程。此外，路侧设备、电力、传感器及边缘计算节点的部署与维护，每一项都需要不小的投入。
正因为需要大规模铺设路侧感知与通信基础设施，不仅前期投资巨大，还需要长期的运维费用。不少城市在试点中发现，尽管局部能见到成效，但若要复制到全国或大范围区域，投入产出比难以算清。再加上缺乏清晰的商业模式和利益分配机制，基础设施方、运营商、整车厂和出行服务方之间，尚未形成各方都愿意长期投入的盈利逻辑，资本热情自然难以持续。
由于不同地区在通信协议、数据格式、隐私与安全规范方面尚未统一，设备之间兼容性差，跨区域应用面临诸多障碍。想实现车路协同，产业链上需要协调硬件、通信、云/边缘算力以及车厂的软件能力，这类协作和标准化推进工作本身回报慢、见效缓，容易拖慢商业化节奏。
与此同时，单车智能的快速发展改变了行业判断。随着传感器成本下降、车载算力提升，以及端到端学习和更强感知算法的出现，车辆所需的许多能力不再像过去那样依赖外部信息。技术路线变得更“轻”，更侧重于车辆自身的感知与决策体系，部署门槛低、推广速度快。在这样的背景下，投入巨资改造道路和基础设施的方案，自然显得笨重而效率不高，讨论热度也随之下降。
车路协同与单车智能，是冲突还是互补？
将车路协同与单车智能视为两条独立路线其实是不妥的，车路协同与单车智能只是是解决问题的方式不同，面对的场景和需求也不完全相同，但目标都是为了实现自动驾驶。从现在的技术方向看，车辆具备独立感知与决策能力是非常有必要的，很多场景要求车辆即便在没有外部支持的情况下也能安全运行。把主要资源投入到提升单车感知、控制和算力上，能够快速实现规模化部署和商业化落地，这是当前市场的明确选择。
但车路协同并没有被完全淘汰。在一些特定场景和极端条件下，它仍具有不可替代的价值。如在恶劣天气下车载传感器探测能力受限，或视线被遮挡、交通参与者复杂交织时，路侧感知可以补充关键信息，降低盲区风险。在交通管理层面，车路协同能够实现更宏观的优化，如信号配时的动态调节、应急车辆优先通行、拥堵调度等，这些都是单车智能难以独立完成的全局性任务。
未来想大规模实现自动驾驶，更可能采用一种“以车为主、以路为辅”的组合策略。将车辆的独立性和鲁棒性作为核心，确保在绝大多数情况下车辆能自主应对；而在对全局信息或高精度协作有强需求的受控场景中，车路协同则作为增强手段出现。港口、物流园区、机场及部分高速公路车道是天然的优先切入点，这些场景地理范围固定、运营结构清晰，基础设施投入回收快、效果明显。将车路协同定位为提升特定场景安全与效率的工具，而不是普适性的“全网解决方案”，比起早期将其包装成万能钥匙的做法，会更加务实，也更容易落地。
车路协同下一步的路怎么走？
车路协同是否应继续投入并持续发展？其实可以从现有的商业模式入手来分析。像是矿山、港口和物流园区的车队调度；企业园区的自动驾驶摆渡车；特定高速路段的编队驾驶等，这些应用场景相对固定，且商业化需求也比较多，因此可以在这些场景中将车路协同先做起来再逐步扩展的领域。在这些场景中，加强基础设施的布设，依托车路协同，相较于单车智能反而是优势，其集中铺设与维护成本可以直接被运营效率的提升所抵消。
不同厂商的设备能否互通，数据能否在受控前提下安全共享，是未来车路协同提升系统灵活性、降低建设门槛的关键。引入边缘计算可以减少对中心云的依赖，将部分决策与数据处理下沉到路侧节点，有助于提高实时性，也可以降低对带宽和延迟的要求。政策和投入方式也需要跟进。政府可以将车路协同中更接近公共服务的部分纳入优先支持范畴，将其作为城市交通治理工具的一部分，在公共交通、应急管理和货运枢纽中优先试点推广车路协同。财政补贴、试点基金或公私合作模式，都可以用来分担早期的投入，以降低单一企业或单一利益方承担的风险。同时，应推动建立更透明的收益分配机制，鼓励通信运营商、设备厂商和整车厂在生态层面形成长期合作，而不是仅停留在短期的项目参与上。
车路协同与单车智能一定是“共生而非替代”的。单车智能将继续向前发展，成为大规模商业化的主力；车路协同则会收缩至其擅长的局部场景与城市治理功能中，两者互为补充、相互校准。这样的调整既节约成本，也能在真实运营中积累经验，待技术、标准和政策进一步成熟后，再考虑更大范围的推广。
总结
车路协同并未被彻底否定，但它的应用场景一定会越来越具体化。自动驾驶行业需要的是更务实的落地路径、更清晰的分工，以及更合理的利益机制，单车智能在现阶段无疑时最优解，但对于车路协同来说，在未来智慧交通体系中依然会有属于自己的位置。
