车路协同：无人驾驶的“终局”？
人类颠覆未来出行的野心从来都没有被湮灭过。
在千禧年前夕的动画片《飞出个未来》中，一千年后的世界里，交通“道路”被“管道”取代，未来人类出行成为了在管道中飞行；在《第五元素》中，2263年的纽约交通，不再拘泥于“地面”，悬空的道路上磁悬浮汽车高速行驶。
影视作品外的现实生活里，今年何小鹏官宣的2024年量产“旅航者”，推动飞行汽车概念再度升温，马斯克也构想出了未来的高速地下隧道，以解决当前交通拥堵问题。
上天入地，是造车新势力大佬们颠覆未来出行的野心展露，但这番想象力无疑与实现难度成正比。纵观当前汽车赛道，针对颠覆当代交通这一课题，最多玩家布局的无疑是自动驾驶。
随着如今自动驾驶向L4迈进越来越多的瓶颈出现之际，车路协同的声音开始升温，而这真的会成为自动驾驶的最终希望吗？
到底什么是车路协同？
在百度百科上，车路协同的英文名为Intelligent Vehicle Infrastructure Cooperative Systems（IVICS），然而这个词在维基百科却是找不到的。
进一步找寻，谈擎说AI又发现了一个有趣的现象，当前网上不少提供车路协同解决方案的企业官网上，都给车路协同的英文名称定为了“V2X”。那就简单了，找一下“V2X”究竟为何意问题不就解决了？
据维基百科，V2X意思是Vehicle-to-everything（直译：车联万物），包括但不限于 V2I（车辆对基础设施）、V2N（车辆对网络）、V2V（车辆对车辆）、V2P（车辆对行人） 、V2D（车辆到设备）和 V2G（车辆到电网）。
但小擎我还是“Too Naive”，百度百科里，“V2X”意为“车用无线通信技术”，再用谷歌翻译查询一下“V2X”的释义，谷歌却给出了“车联网”的解释。
看到这里，我已经像是身处吕秀才“我是谁”这一哲学问题下无所适从的姬无命。车联网和车路协同到底谁是V2X？还是谁都不是？那他们到底是什么？
一个如今日渐升温的赛道上，连概念都能够在全网如此不具象，这不禁让人想到了像是一个筐的元宇宙概念，使得我们在有生之年看到了Facebook（改名Meta）和蜜雪冰城（注册“雪王元宇宙”商标）一同布局的魔幻现实。
其实在谈擎说AI的理解中，“车路协同”这一概念是致力于从更宏观的视角切入来实现无人驾驶，其看似对立的路线是单车智能，通过将“车、路、云”连接的方式，目的是和智能汽车作协同一起实现无人驾驶的终极目标。也因此，V2X的定义应该是更加准确的。
既然对这个词有一定理解，那再计较这个词的定义各方说法不同，颇有些缺失罗永浩老师口中的“大局观”，但其实这一词本身的定义现状，就给人了一个当前车路协同赛道管中窥豹式的初印象，即车路协同的现阶段发展正是像这个词本身一样稚嫩和模糊。
诚然，像谈激光雷达就绕不开马斯克的纯视觉路线，提到了车路协同，就不得不提一下其最广被讨论的对立面，单车智能。
如今通过单车智能路线来布局自动驾驶的玩家，可以说是从元老级的Waymo、Apollo到初创独角兽小马智行、Momenta再到车企特斯拉、蔚小理，几乎无所不包。
就像是在视觉路线上与全世界作对的马斯克，车路协同的对立阵营基本囊括了当前自动驾驶赛道上的所有主要玩家。
尽管车路协同在当前毫无疑问是一个小众之选，然而存在即有合理性，以当前车路协同赛道上较为头部的独角兽玩家蘑菇车联为例，天眼查信息显示，近年来其融资节奏虽算不上密集，但也仍有着称得上豪华的投资阵营站队。
尤其值得注意的是，今年九月，离A轮输血结束已经接近三年的蘑菇车联终于再次得到了最新的战略融资，谈擎说AI认为，这主要得益于当前车路协同路线的一个突破口已经出现，即有望冲出单车智能的现存瓶颈，具体原因我们可以进一步从单车智能中找到。
单车智能的“感知局限性”
单车智能，顾名思义，即在汽车智能化方向下功夫，用一个装在车内的智能化系统来接替传统驾驶员的工作，让汽车变“聪明”，从而实现自动驾驶。
但我们不可否认的一个事实就是，即便是天赋和资历条都拉满的人类驾驶员，也不能百分百保证可以避免车祸发生，这也反映出了单车智能终将面临的瓶颈。
谈擎说AI认为，当前单车智能主要存在以下两个愈发凸显的局限：
1、视野局限：
智能汽车感知硬件系统无论是摄像头还是雷达，都是基于生物感官的产物，且都搭载在车端，这就必然会有“盲区”现象存在，即便系统再智能，也仅能在视觉范围内做出快速精确的决策，这就导致“鬼探头”这样人类司机往往难避免的现象，单车智能同样很难避免。
比如对一辆高速行驶的智能汽车而言，视觉盲区内突然窜出一个物体，由于惯性的客观存在，系统无论是做出急刹还是继续行驶的决策，都很难避免事故发生。
2、视效局限：
当前智能汽车感知硬件往往是多管齐下，即便走纯视觉路线的特斯拉，也都搭载了一定数量的毫米波雷达，而像是小鹏P5，更是有激光雷达、摄像头、毫米波雷达。
这主要是因为环境干扰，就比如在黑夜，摄像头感知能力变差，雷达就派上了用场。然而这样的组合式环境风险规避如今也已经出现了局限性。
就比如雨雪天气，雨雪遮挡了摄像头或是雷达设备，将会在一定程度上影响到整车的自动驾驶行为决策。
不难发现，单车智能当前愈发凸显的两个问题，绝非是能够通过不断提升单车智能化程度就可以解决的，而是需要进一步弥补“视觉”这一感官层面缺陷来实现。
如何弥补呢？有网友调侃，“捅根长杆子，让视觉感知设备在周围环境里保持最佳高度，啥都能看见。”
但毕竟是调侃，一辆顶着五六米高杆子的车怎么能过隧道？真的有人会愿意购买这样一辆车吗？这样的思维模式无疑是线性的。
而从古至今任何具有颠覆性的思维往往是非线性的，就比如曾经人们嫌马跑得太慢，并不是去养出跑得更快的马，而是发明了汽车。
在单车智能出现瓶颈的当下，车路协同无疑是一个非线性解决方案的代表。
车路协同的“递进式衍生”
在和几个朋友探讨车路协同究竟能帮助单车智能解决什么问题时，一位自动驾驶工程师给我们通俗地讲述了他自己的见解：
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