车路协同

车路协同曾被视为提升自动驾驶安全性和运行效率的有效途径，尤其是在初期阶段，因其能弥补车辆自身传感器和算力的局限。然而，随着车载传感器性能的提升和移动通信技术的发展，特别是5G的应用，车路协同的热度逐渐下降。主要原因在于实现车路协同需要极高的通信质量和大规模基础设施的投资，而单车智能凭借其较低的部署门槛和较快的商业化速度，成为了主流选择。 尽管如此，车路协同并非无用之物，特别是在恶劣天气或特殊场景下，它可以提供额外的信息支持，增强安全性。未来，自动驾驶行业可能会采取“以车为主、以路为辅”的策略，即在大多数情况下依靠车辆的独立性和鲁棒性，而在某些特定场景中利用车路协同进行增强。这种组合策略既能降低成本，又能充分利用各自的优势，最终实现更广泛的自动驾驶应用。

王劲是中国自动驾驶领域的传奇人物，曾先后在阿里、谷歌、百度等公司任职并取得了显著成就。然而，他在创业过程中遭遇了一系列挫折，尤其是中智行因1.5万元的劳资纠纷破产。尽管面临诸多困难，王劲并未放弃，继续投身自动驾驶技术的研发。中智行采用的车路协同技术虽具有前瞻性，但由于高昂的成本和技术推广难度，未能实现大规模商业化。最终，中智行因资金链断裂走向破产，反映出单一技术路线在市场竞争中的局限性。

自动驾驶技术凭借人工智能、车载计算平台和传感器技术的快速发展，实现了从实验室到实际道路的跨越。车端硬件包括外部环境感知、车辆状态感知和车内驾驶员监测，通过多种传感器融合构建全天候、全场景的环境模型。车载计算平台作为感知硬件的数据中枢，负责快速推理与决策，域控制器是这一环节的中枢神经。边缘推理与执行硬件通过线控转向、线控制动和智能悬架等执行机构将决策指令落实到位。云端训练与车云闭环利用大规模训练和验证提升系统性能，智能决策与行为规划通过策略规划、路径规划和轨迹控制实现自动驾驶的智能决策。功能安全与网络安全措施确保系统的可控性和安全性。车路协同进一步提升了系统的感知广度与规划前瞻性，形成“车-路-云”三层协同架构。自动驾驶技术的全面发展将推动交通智能化和出行革命的到来。

车路协同作为提升交通安全和效率的有效工具，面临诸多技术和组织挑战。尽管初期试点取得亮眼成果，但大规模普及仍受限于通信、时延、同步与融合难题，以及非技术层面的体制与利益分配问题。短期来看，需聚焦小规模场景，注重退化逻辑与运维保障，逐步推进至城市日常服务。

随着资金投入的不断加大，越来越多车企选择自研智驾系统，这也就意味着单车智能的技术路径成为行业的普遍选择。从概念上来看，单车智能就是让单个车辆的感知、决策和控制能力不断加强，最终实现自动驾驶。