车路协同会是自动驾驶的最终解决方案吗？

先是破万亿，后是1.2万亿，特斯拉市值不断创下新高。放眼望去，整个车企行业都在积极拥抱无人驾驶。可以说，特斯拉万亿市值摧毁了传统车企对旧时代的一丝留念。然而，现实是包括特斯拉，Waymo在内的无人驾驶企业在安全性和高级别无人驾驶技术的推进上屡屡受挫。先不说多次致命的特斯拉撞车案，Waymo自动驾驶汽车还有着不撞南墙不回头的执着。就比如最近在洛杉矶市的一条死胡同，这条路每天最多要接待50辆Waymo自动驾驶汽车，而且已经持续了8个星期。于是，一条独特的风景线就这样诞生了：每5分钟就能看到一辆Waymo在掉头。

不论是特斯拉，还是Waymo，它们都是单车智能的典型代表——通过提升车子自身的智能化水平实现自动驾驶，看似智能其实不一定。无法识别白色卡车、十年仅累积3000多万公里路测数据等等，这是单车智能目前无法解决的瓶颈。

如果现在能够把车和路结合，以车端的智能+路端的智能互相结合，是不是会成为高级别自动驾驶的另一种出路？

车路协同VS单车智能，谁能笑到最后？


还是用Waymo纷纷驶入死胡同这件事举例吧。单纯地在地图上连线的话，所有的道路确实都可以走。但是有的路明明是“死路”，无人驾驶车还要往里使劲开。为什么？其实很简单，因为Waymo的车载地图并不知道这路是死路，结果就导致，所谓的自动驾驶车辆直到走到跟前才发现：“哦，此路不通”，于是只能掉头往回走。

这就是单车智能难以逃避的一个局限性：只能以车为中心对周边区域进行局部感知，只有车辆能识别到才能进行相应的调整和动作。

那么，如果是用车路协同来实现，又会是如何呢？

车路协同，顾名思义是由车端和路端两大关键部分组成，其实除了这两个看得见的部分外，还有看不见的“云端”来为车和路的协同配合来提供后台支持：车端：可以联网且具有一定自动驾驶能力的车辆； 路端：包含智能感知设施（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等）、路侧通信设施、计算控制设施（边缘计算节点等）等配套设备；云端：包括计算平台和云控平台等后端平台，可以将车和路的信息进行实时收集、计算和处理，将车和路的协同能力调配到最优状态。

和单车智能仅靠车端来感知外界不同，聪明的车+智慧的路+强大的云，三者的协同结合将使得车路协同具备站得高、坐的稳、数据好、算得快的这几个技术优点。