王斌斌 李晳寅
通往未来的路上,既有单车智能路径(即汽车本身的智能化水平提高),也需要道路等基础设施的不断完善。车路协同,这个词汇将是未来很长一段时间内智慧道路建设的高频热词。
车路协同是指采用先进的无线通信技术,全方位实施车、路、云、人等各方动态实时信息交互,并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上,充分实现人、车、路的有效协同。
中国正在大力推动智慧公路的建设。与通信行业网络运营商相似,智能交通系统供应商可能形成寡头垄断结构运营和发展,即掌握行业的话语权,制定其他企业的活动框架。
大多入局者希望做那个切蛋糕的人:阿里巴巴、百度等互联网公司,华为等通信企业,福特、吉利等车企以及华人运通、图森未来等出行技术创新公司都在争夺话语权。在这个汽车外部的交通战场,硝烟渐起。
争夺技术方案落地的先机显得尤为重要,但未来的推广和进一步落地,标准与规范将是最大的拦路虎,高昂的建设成本对于商业化来说,也不是好消息。因此开启试点只是漫长征途的第一步。
未来20年的路是什么样的
建设、管理、出行智慧化,
车端、路端、人端在云端协同
智慧高速的想象空间巨大,但首先需要确定什么是智慧高速。很多人谈到智慧高速会想到前文所述的智慧出行场景,但这只是其中一个方面。
其次,“智慧”是服务于管理者的。因为整个全国的高速公路是一张网,有成千上万的管理者在运营着高速公路,需要利用智能感知、智能控制、智能预警等先进的技术获得更多、更准确、更及时的数据信息,使管理更高效、更智慧。
最后,最贴近用户的就是智慧出行,服务于驾驶人员。在很多的智慧出行解决方案中,目前最火的是自动驾驶,很多创业公司包括谷歌Waymo在内都是依靠单车智能,即通过车辆自身的传感器、处理器和算法,感知外部环境,作出决策,进而控制车辆行驶。另一个方向就是道路的智能化,给道路安装很多传感器和基站,通过“高速大脑”进行数据的采集和播发。
这两个方案其实应该同时进行。原本车是车、路是路,如今要把两者结合起来,就需要车路协同,目前讨论道路端,更是软硬件两手都要硬。
硬件是基础。传统的道路上,一个传感器只做一件事情,例如现在的摄像头,拍照需要一个,测速还需要一个,硬件的数据被分割,硬件冗余,造成成本浪费。而且很多摄像头等传感器所获取的数据质量不够高,很难高效利用。
软件是大脑。无论是阿里还是百度,各家公司都希望建设的是一条跑在云端的路。阿里云所打造的智慧云控平台就是一个统筹全局的角色,它将有关车端、路端的各类数据和服务进行整合,通过AliOS构建车的感知与协同计算,然后传递到具备接受能力的汽车或者移动终端。
短期内,智慧高速公路信息的采集和播发对象不能够仅仅局限于智能网联车辆。产业和愿景是逐步往前走的,到2022年,很难说所有的车辆都是智能网联车,不可能拒绝不具备智能网聯功能的车辆上智慧高速,因此功能要更有普适性。或许在短期内,只有一部分车辆能够使用智慧高速的功能,但这一部分也应具有长远的战略考量。
谁在争夺这个千亿市场?
政府是规则制定者,
高速背后生态的主导权是争夺焦点
道路有天然垄断性,道路上面的存在物,包括信息基础设施、底层的支撑,芯片再到部件模块,到整机、操作系统、应用,路上存在物的东西只要跟应用沾边,越靠应用的端口越被公路部门掌握。
智慧高速公路,政府及其下属的交通集团仍旧是建设投入的主体和规范标准的制定者。同时,互联网企业、通信企业、车企等各方亦将作为重要的技术支持和整体解决方案提供商参与其中。
首先争夺的是标准和规范的制定。包括通信协议、路测硬件的标准、信息传输规范等。其次,比拼合作伙伴与生态联盟。汽车产业未来的生态系统必须具备互联性。收费系统、交通控制系统、电动车辆收费站、公共事业设备、停车场等有形和虚拟基础设施的运营商将成为交通服务供应商的业务伙伴。
智慧高速或者说车路协同一家难以完成,网络供应商、硬件制造商、应用开发提供商、场景服务供应商等方面都需要合作伙伴。
与通信行业网络运营商相似,智能交通系统供应商可以寡头垄断结构运营和发展,并从未来汽车产业生态系统中收获稳定可靠的销售收入。此外,根据消费结构使用收费基础设施将成为一笔重要业务。
这意味着智慧交通系统供应商将掌握行业的话语权,制定其他企业的活动框架,巨头们肯定希望做那个切蛋糕的人,在道路建设由政府等业主方掌控的情况下,公司瞄准的是支撑高速公路这个系统背后的生态。
通过云化和数据化,产生更多智能场景,即打造一个涵盖通信、硬件、应用开发、场景服务、用户、管理方的生态,可以想见的是,仅支持车路协同的V2X领域,在中国就有2000亿元的市场,背后的生态将是被放大数倍甚至是数十倍的市场。
标准是最大的拦路虎
标准的摸索需协调产业链各方利益,降成本始终是商业化推广的重点
目前采用各家车路协同方案的智慧高速开始试点建设,但推广困难重重,毕竟实现车与外界实时互联是一个系统工程,并非仅靠一家企业就能实现。
最关键的是标准和规范的统一,信息通讯的标准化统一是第一步。各家车企所使用的信息格式和标准需要统一,这样才能实现不同车辆之间的实时信息互通,道路基础设施、信号灯也需要使用共同的信息互通标准,车辆和云端之间的接口和数据传输协议需要统一。
而且,硬件的规范需要统一,例如感知基站或者路测单元,覆盖多大的范围,电力、通信网络的铺设如何进行。
数据本身同样需要规范,以后的数据是双向的,既包含云端给基站和车辆以信息的下行数据,同时也需要车辆和基站提供信息给云端的上行能力,可以采集什么信息,播发什么信息,都要制定标准。
对于智慧公路这个需要产业链上下游共同努力的重大工程来说,调动各方资源后,协调各方诉求是无法回避的问题。
同时,业界还担心标准统一后,已有道路如果没有进入标准,或许还要进行改造,这又将是一大笔投入。虽然感知基站相较于高速建设成本低,但投入仍然很高。建设智慧高速公路是国家战略,政府部门和当地交通集团支出就会有成本上的考量,科技企业和创业公司主要是扮演合作伙伴或者服务提供商的角色。
即使未来标准统一,产业链各家企业能否大批量制造符合标准规范的硬件设施仍有疑问。现在企业或许能为了测试制造出高标准的配套硬件,但是商业化大规模生产将考验中国企业的制造水平。因此,成本是未来试点逐渐增多之后,政府选择合作伙伴的重要参考依据。
车路协同需要慢慢摸索,但场景先行也是业内共识之一。在众多的场景中,物流将是最可能率先落地的场景,此间竞争也颇为激烈。
全国的高速公路通车里程超过13万公里,京津冀地区通车总里程已经达到8894公里,高速公路密度达到4.1公里/百平方公里,国家也积极推进综合运输交通体系的建设。
这个未来生态中,最有可能率先落地的自动驾驶物流,在中国尚无真正能够落地商用的时间表。智慧高速公路的建设,也只是万里长征的第一步。