選聰明的車，還是選聰明的路？
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現如今，人們多少都聽說了自動駕駛汽車，但是在無人駕駛領域，還存在另一個解決方案——車路協同。
雖然以Waymo為首的歐美無人駕駛頂流一直對車路協同說「Thank you, the next」，但谷歌卻悄悄收購了一家自動駕駛車道公司。顯而易見的是，美國自動駕駛產業也發現了僅僅依靠單車的高度智能似乎行不通。
對技術好奇，向生活摸底，本篇內容艾迪哥想和你聊聊：車路協同對我們究竟有什麼用？
01
讓自動駕駛更安全
隨風而來的障礙物、闖馬路的行人、突然竄出的動物……駕駛途中可能會發生各種意外，而自動駕駛的第一要義一定是安全，不然誰還敢用？
Waymo依靠雷射雷達構建高精度三維地圖感知環境，特斯拉則基於攝像機的純視覺算法進行識別，不管是哪一種，都極大地依賴於感知設備。雷射雷達或者攝像頭的本質在於探測電磁波，視距通常只有200米，遮擋、惡劣天氣對於單車的影響是十分明顯的。
例如，在「鬼探頭」中，不管是人眼還是機器眼，視覺盲區是始終存在的。人和感知設備都需要「看到」過後才能做出反應，機械的優勢或許在於比人更快，但依然可能來不及制動。
（中國汽研智能汽車試驗場正在進行AEB測試）
既然如此，我們不妨換一個解題思路。如果存在視覺盲區，那就消除視覺盲區。
車路協同的原理在於將感知設備部署於道路，自然也就擁有了駕駛位以外的視野，盲區也就不存在了。
樹葉雖小，卻可障目。單車智能容易陷入局部最優，也容易因此出現疏漏。作為一種交通工具，你允許它出現這樣的疏漏嗎？
02
讓自動駕駛更便宜
自動駕駛雖好，但這個好要花多少錢才能享受？
以目前全球首款量產自動駕駛汽車Audi A8為例，我們來算一筆帳。這其中最貴的配置是雷射雷達，目前市面上最便宜的Ouster 64線雷射雷達也需要12000美金，單這一項就已經等於一臺普通家轎的價格。據一個法國公司統計，自動駕駛汽車平均價格為20萬美金。
對於絕大部分人來說，車主要用於早晚通勤，其餘時間都在車庫。這樣的低利用率，對於普通人來說顯然很不划算。
既然如此，我們再換一個解題思路。如果高精度感知設備成本高，那就消除這個成本。在路段設施健全的情況下，去掉昂貴的車載傳感器，使用相對簡單的傳感器保證基本安全，將更複雜的感知工作交給道路，這樣自動駕駛汽車的價格不就降下來了嗎？
03
讓自動駕駛更高效
自動駕駛的本意是讓交通更便捷，但單車智能只把人從駕駛行為中解放了出來，卻沒有把人從交通中解放出來。
如果前方發生車禍，自動駕駛汽車依然朝著這個註定會堵車的方向開下去，這既算不上智能，也不夠便捷。
（中國汽研i-Dawns車路協同設備，可以在-40℃—80℃的環境溫度下工作）
在車路協同的環境下，由「路」來「告訴」車周邊的情況，讓車能夠結合數位化的信息更高效的決策和控制。道路有行人就減速慢行，暢通就加速行駛，前方發生事故就提前繞行……在車路協同的加持下，你或許很難再遇到堵車。
技術再厲害最終也要由人來使用，如果單車智能難以突破安全性和成本的局限，那這自動駕駛又有多大的實用性？艾迪哥想起了1984年蘋果發售的那臺麥金塔電腦，能寫、能畫、能做表，幾乎要預定新時代的辦公利器，但是內存只有128K，連續打字10頁就得崩潰。設備再厲害，基礎配套跟不上，這要怎麼帶？