“你觉得单车智能和车路协同哪个更有前景？
”
不久前，在北京举办的一场无人驾驶主题交流会上，主办方向现场的观众抛出了这个问题，并且要求现场观众进行在线投票。
最终的结果是：单车智能：车路协同=5:35。
现场的讨论嘉宾清华大学车辆学院院长杨殿阁老师评价，
这是一个非常“中国式的答案”。
的确，在中国，车路协同正在成为一条热闹的赛道。
“路和车逐渐在往一起靠，许多企业开始建车路协同研究院，许多相关的主题会议上，参与的企业类型多了，比如路的设计单位、建设单位都开始参与进来。
”
四维图新车路协同研究院产品经理孙伟向CV智识描述这一年感受到的行业变化。
在过去的几年里，中美一直是自动驾驶发展的焦点区域。在一开始，中国也走了一条与美国相似的路线——强调单车智能，倾向于把所有的运算负荷和感知负荷都放在车上解决。
但从去年下半年，整个单车智能热度下降，
行业开始慢慢意识到：
让车不需要任何外力就能实现相对安全的自动驾驶，这在实践中非常难做到，车路协同或许会是另一个答案。
热闹的路
一
车路协同有多热闹？
参与者中有华为、中兴、大唐这样的通信领域企业，
有以BAT为代表的互联网科技企业，
有高新兴、千万科技等智能交通玩家，有做ETC的金溢科技、万集科技等，还有自动驾驶创业企业，比如希迪智驾以及包括如四维图新在内的地图厂商。
车路协同并非一个全新的概念，日本做过全自动化的公路，美国也做过路侧的车联网，但都没做起来。这次概念的火热，与自动驾驶的热度相关，而单车智能这个词也是相对车路协同一词出现。
“我们认为这两个是一个东西，甚至设备都相差无几，因为车载的系统搬到路侧，路侧的系统上车实际上差不多，唯一不同的就是通信协议的盒子。”单车智能和车路协同的强相关性使得希迪智驾两个都要做。
“目前单车智能发展得非常的快，但是最后1%解决不了。
虽然可以用更多的钱，更多的里程，更多的数据去逼近，但是造车光‘逼近’是不够的，它不像人脸检测，96%或者97%准确率就可以用，对于车来说，不到99.999%，就近乎等于零。”
在希迪智驾CEO马潍看来，最后的1%是应该靠路来解决的，它不单纯是一个通信系统，还包括车载的智能驾驶设备，以及感知决策规划在内的整套系统。
希迪智驾更实际的想法是，
单纯的无人驾驶“车”业务大部分都处于演示阶段，距离真正商业化落地还早，车路协同业务可以让公司“有一定的现金收入”。
据希迪智驾介绍，公司成立第一年的3000万营收中，几乎一半来自于车路协同业务。
同样积极布局自动驾驶业务的百度也向业界开放百度Apollo 在车路协同领域的技术和服务。
与百度的开源相比，阿里则专注于封闭的路端。通过与菜鸟联盟场景、ET城市大脑等业务协同，实现对路的掌控。
另一互联网巨头腾讯则是通过边缘计算向车路协同领域发力。
从BAT的布局可以看出，最终目的都是冲着大数据去的，百度和阿里都希望在系统层面能够占据一席之地。
不造车的华为选择了从车路协同、聪明路和智能车三大领域全面发力，先后发布了C-V2X芯片、首款商用C-V2X RSU，OceanConnect智能交通平台，移动数据中心MDC600。
与BAT相比，华为在车路协同的通信层面拥有优势，但在应用层以及智能化还有较大的发展空间。
其他参与者中，选择的打法大多是从自身核心业务进行延伸拓展。
四维图新就是从传统优势“地图”一侧切入。
孙伟表示，
“车路协同离不开地图，而且它对地图的需求是跟我们的高精地图需求正好相等。
原来的高精地图是给自动驾驶驾驶车辆使用的，但是车路协同之后，它也需要知道路侧设备的位置以及路侧设备要去探测到路上的所有信息，也要去推断这个车在路的某一个精确的位置。
”
目前，四维图新主要的应用领域是高精地图应用场景，涉及自动驾驶、智慧道路、仿真测试三大领域。
“我们不去参与硬件领域”，对于四维图新来说，参与进来的目的还是为了使核心业务——地图更有价值，更了解客户在自动驾驶地图上的需求。
智能交通玩家高新兴选择了自建底层技术，自下而上打造了从设备层、网络层、平台层到应用层的整体方案，打通智能交通、车载终端和路侧设备的业务。
刚刚在上海安亭结束的“四跨”测试，即“跨芯片模组、跨终端、跨整车、跨安全平台”的车路协同应用测试。
参加企业包括了芯片模组厂商、终端设备提供商、安全厂商、位置服务提供商和整车企业等产业链上下游企业共计49家。
涉及的链条之长，参与者之多，可见一斑。
在此之前，6月6日，工信部正式发放5G商用牌照，也为车路协同“添了一把柴”。
正如四维图新车路协同研究院产品经理孙伟所说，
“车路协同未来发照到底有多快就要看5G的基建设备搭的有多快。
”
从参与各方来看，车路协同这条赛道上，巨头成了主要参与者，这是否意味着只有巨头才能玩转这个市场？
