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今天哪家科技企業在做城市智能？答案是，每一家。

今天哪家科技企業在押注無人駕駛？答案是，有錢的每一家。

那你聽說過科技企業修路嗎？好像沒有？抱歉，這個已經有了，而且估計會越來越多。

路之所以重要，是因為從技術邏輯上看，它處在車和城市的連接處，也是傳感、云計算、通訊技術的交叉口。這么重要的戰略地位，讓我們想象過“車路協同”的重要性，卻可能沒有想到疾風驟雨颯然而至。

9月20日，在云棲大會上，阿里宣布升級汽車戰略，由車向路延展，利用車路協同技術打造“智慧高速”。而就在6天之前，百度宣布將打造車路協同開源方案。

為什么這個9月車路協同突然火爆了起來？科技巨頭的車與路故事今天講到第幾篇章了？圍繞車路協同，未來還有哪幾場硬仗要打？

回答這些問題之前，讓我們先打開窗子看一看那些“無比誘人的路”。

車的智能履帶：一段車路協同技術簡史

在幾個月之前，我們一篇探討車路協同的文章中，提出過這樣一個看法：坦克之所以走的穩，是有履帶防護；而未來我們想要讓車輛在高速化、智能化、自動化的條件下保證安全，就需要給每輛車安裝一個智能履帶。

這就是車路協同。在這個技術體系內，路面、圍欄、交通標志、信號燈，都可以向車輛發送信號，傳輸信息，從而保證車與車之間的安全行駛關系、隨時把控每輛車的狀況和應急需求、為車輛傳達遠處的路況，成為車的另一雙眼睛。這些能力都是駕駛安全與駕駛升級的必要保障，都是也是依靠車輛技術本身無法完成的進化。

這所有的一切技術想象，都只能發生在路上。而這條路已經鋪了快三十年。

車路協同技術，早在上世紀90年代就在歐美日等國家提出，有各種解決方案。我國也早早引入了車路協同研究議題。“十二五”期間，科技部立項了“智能車路協同關鍵技術研究”，清華大學、北京航天航空大學等10家單位參與，經過3年結項，標志著我國車路協同技術在眾多方面取得了從0到1的進展。

而今天科技巨頭們玩的車路協同，在解決方案上被稱為V2X（Vehicle to X）。這是通用汽車在2006 年提出的技術體系，特點是利用基站與無線通信技術進行人、車、路之間的協同感應，這就把今天的火熱的云計算與無限通訊技術與車路協同聯系到了一起。而5G與AI的加入則讓車路協同有了更廣闊的技術想象空間。目前，國內有9個省市在規劃建造智慧高速，其中包括京雄高速和杭紹甬高速等重點項目。

而今天科技巨頭宣布大舉入場，顯然給這個產業帶來了全新的變化。

那么我們的第一個問題可能要問：車路協同真的有那么誘人嗎？答案是，有……

那些誘人的路

面對車路協同這件事，從廣義上看，它關乎于城市的運輸效率和交通紓解能力。在城市特大化的今天，車路協同作為一種新的智能技術解決方案，和它背后的企業一樣肩負著社會責任和時代意義，這自不必提。即使我們狹隘一點，單從市場角度來看，車路協同也是至關重要。至少它關乎于三個巨大市場的生成，可謂“一箭三雕”：

1． 城市智能的全新入口

今天科技公司已經“全民投入”的城市智能產業中，車路協同可謂打開了一個全新入口。我們知道，在今天的智慧城市、城市大腦等項目中，依靠的主要是攝像頭和城市基礎設施傳感器。這些部類的技術體系，更多起到的是交通輔助功能，不能直接作用于于城市交通。而當車路協同體系完善后，城市將在數據收集能力、主動影響能力上大幅提高。從而矩陣化影響城市智能體系的價值。

2． 無人駕駛的必備條件

無人駕駛市場有多大是不必贅述的。而就今天技術解決能力來看，車路協同是無人駕駛車輛上路的最重要安全保障之一，可以說是無人駕駛的前提。尤其是在無人駕駛車輛上高速，這個“終極場景”中，車路協同體系是不可或缺的條件。這就讓致力于無人駕駛大蛋糕的企業，無法忽視車路協同的重要。

3． 未來20年的高速建設市場

今天，中國已經變成了高速第一大國。但我國的高速特點是“量多智少”，在智能解決能力上比歐美還有距離。加上城市交通的可觀需要，接下來智慧高速已經會成為主流。那么今天掌握車路協同戰略位置，某種程度上相當于進占了未來二十年宏大的“智慧高速”市場。其價值當然十分明顯。

既然這么美好，能研究車、能琢磨城市的科技公司們，怎么能放過那一條條優雅的高速路呢？然而車路協同這個美好的未來市場，并不是那么容易攻占的。

那些聳人聽聞的門檻

車路協同很重要，這也不是今天的新聞了，為什么更早這個領域非常沉默呢？答案很簡單，這個工程真的是太困難了。橫亙在車路協同門前，可以看到有四大難題，一般企業恐怕想破了頭也解決不了其中一個。

1． 生態斷層是常態

車路協同的特點之一，是要整合一大堆原本誰也不挨著誰的技術，與背后企業。聽上去簡單的車路協同，背后涉及車端智能、連接網絡、云平臺、邊緣計算、路端智能與傳感設備等幾大板塊，各模塊背后又有復雜的供應鏈和渠道商。各種芯片廠商、設備廠商、基建企業、數據維護企業摻雜其間。由于車路協同基本是一個全新領域，這些企業原本是彼此孤立，缺乏合作基礎的。如何把它們組織在一起是件非常復雜的產業協同工程。

2． 軟件條件無一不缺

在云計算＋AI的推動下，車路協同的解決能力大幅度提升。但提升的效率遠遠沒有達到完美。今天無論是捕捉高速公路汽車運動所需要的云端算力，還是精準捕捉突發事件、車輛運動邏輯的AI算法，再到缺乏行業數據，針對性解決方案數據，高精地圖數據。整個產業可謂是無一不缺。平地起高樓，這對大部分企業是難以負荷的技術與經濟成本。

3． 要求過硬的制造業技術與基礎

車路協同場景中，要運用到大量硬件部署，傳感器、雷達等硬件。這些硬件直接安放在道路上，用于駕駛信息交互，必須保證絕對的安全與穩定。這就要求企業能夠提供工業級的硬件生產能力，并有各種細分垂直領域的硬件生產能力。這又將刷掉絕大部分有意進場的企業。

4． 行業標準缺乏帶來部署憂慮

目前車路協同體系中以來的V2X技術體系，在國內還沒有敲定通用標準。還處在企業各自摸索的階段，這就客觀上決定了部分企業的探索最后將被國家標準淘汰，由此帶來的成本憂慮也會把一些企業拒之門外。

然而即使這么多限制和門檻，還是沒有擋住BAT們的腳步。