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編輯 | 虞爾湖

出品 | 潮起網「于見專欄」

【資料圖】

比亞迪王傳福曾說：“在汽車工業的變革過程中，電動化只是上半場，智能化才是下半場，是真正的大戰、真正的大變革?！睂Ρ绕鹦履茉雌囀袌隽闶垆N量連月增長的盛況，幫助汽車工業邁向智能化的自動駕駛行業卻充滿不確定性因素。

近期，蘑菇車聯完成了5.8億元的C2輪融資，而這一筆融資是今年以來國內自動駕駛行業最大的一筆融資。成立于2017年的蘑菇車聯是自動駕駛全棧技術與運營服務提供商。在國內L4級別自動駕駛公司商業化遇阻，紛紛降維進入L2+級別輔助駕駛賽道的背景下，蘑菇車聯已經深入G端四年之久。

然而，車路協同賽道仍處于成長期。要想實現大規模商業化落地，蘑菇車聯仍面臨較多的挑戰。做2G生意的蘑菇車聯，不僅要考慮法律法規、責任歸屬等問題，更要面臨數據安全方面的考驗。

目前，國內多數車路協同賽道的公司仍在自己的一畝三分地內各自忙碌，在測試互認、數據共享方面仍存在許多難題。此外，自動駕駛市場消費者教育仍有很長的路要走，身處其中的蘑菇車聯也煩惱不已。

2G生意并不好做，商業環境需多方共建

自動駕駛公司在考慮走向大規模商業化落地時，普遍面臨一個重大的選擇：走單車智能賽道還是車路協同賽道。無論是選擇單車智能，發展“聰明的車”，還是選擇車路協同，創造“智慧的路”，都面臨著商業化難題。

據統計，2022年國內自動駕駛行業融資金額僅為上一年的約四分之一。事實表明自動駕駛投資熱潮漸漸冷卻，行業正在回歸理性。融資減少，行業去泡沫化的背后，是自動駕駛行業商業化落地困難的現實。

曾經以L4級自動駕駛為主攻方向的文遠知行為加速商業化落地進程并增強造血能力，不得不將重心轉至L2+級別輔助駕駛。同樣主攻L4級別自動駕駛的小馬智行在去年年底被爆因商業化落地不及預期，為減緩燒錢速度，節省開支而大量裁員，并主動躬身進入L2+級別自動駕駛市場。

文遠知行、小馬智行等單車智能方向的L4級別自動駕駛企業在國內面臨商業化難題，與自動駕駛背后技術難度大、責任認定難、涉及主體多、數據安全維護難度大等因素息息相關。

對于自動駕駛車輛而言，攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等傳感器相當于車輛的眼睛，用于感知路況；大算力的芯片則充當大腦的角色，執行決策任務；5G等通信技術則作為數字化基礎設施大大提升了算力效率。

在技術方面，單車智能處理復雜問題的能力仍有待完善。例如，在面對大霧、暴雨、黑夜等極端天氣時，傳感器的精度將大打折扣。此外，如遭遇“鬼探頭”等突發狀況，自動駕駛車輛依靠自身不能及時作出判斷并快速反應，進而釀成交通事故。此時，車路協同的優勢便得以凸顯。

車路協同意味著行駛在“智慧的路”上的車輛可以借助安裝在路邊的傳感設備、AI云平臺獲得實時路況信息，并借助這一“上帝視角”作出行車判斷，覆蓋了過去單車智能無法觸及的盲區。

蘑菇車聯選擇了相較于單車智能而言更易切入的車路協同方向。當前，蘑菇車聯形成了以“車路云一體化”自動駕駛系統為核心，車路協同系統服務、自動駕駛車輛運營服務、自動駕駛數據運營服務三條腿走路的戰略。根據蘑菇車聯官網，其產品有三類，即：AI數字道路基站、自動駕駛車輛、智慧交通AI云平臺。

蘑菇車聯主攻方向的確定也意味著公司客戶身份的確定。單車智能主要面向整車廠和消費者等to B、to C渠道，而道路屬于公共資源，要建設車路協同下“智慧的路”，就需要與政府合作，發展to G的生意。

自從切換至車路協同智慧交通賽道后，在《智慧汽車創新發展戰略》等政策東風的吹拂下，蘑菇車聯與北京通州、湖南衡陽、云南大理、湖北鄂州、江蘇無錫等地政府建立合作，開展“車路云一體化”自動駕駛為核心的項目建設。

然而，無論是單車智能還是車路協同，都會遇到涉及參與主體多、責任認定難等問題。

首先，智慧交通建設涉及的主體非常廣泛。資料顯示，住建局、交通局、公安交警等負責城市化道路智能化基礎設施的投資、建設和運營。其中，交通局負責國省干線、農村公路的智能化基礎設施投資、建設和運營；省交投集團和地市交投公司負責高速公路的智能化基礎設施投資、建設和運營；高速交警則負責采購或委托交投集團采購與高速交通違法行為監測有關的智能化基礎設施。

廣泛的主體意味著蘑菇車聯在推進工作時需要與多方進行溝通協調，滿足不同的需求，大大增加了蘑菇車聯的整合協作難度。在車路協同方面，誰掏錢、誰運營維護，答案仍然較為模糊，也為蘑菇車聯的經營增添了許多不確定性。

其次，與自動駕駛相關的法律法規作為頂層設計，仍在完善中。正式的國家法規尚未出臺，車路協同服務提供商、自動駕駛車企、駕駛員之間的責任歸屬問題尚未明確。據了解，去年9月，深圳正式實施國內首部智能網聯汽車管理法規——《深圳經濟特區智能網聯汽車管理條例》，首次明確了自動駕駛事故的權責認定。我國現行的《道路交通安全法》暫未將自動駕駛汽車的監管納入其中。

此外，自動駕駛行業還面臨著數據安全的考驗。當網絡黑客入侵智能聯網的自動駕駛汽車的控制系統或者黑進AI云平臺，并對數據進行篡改、竊取，均會威脅行車安全、導致敏感數據泄露，造成嚴重的經濟損失。

需要注意的是，當前車路協同改造的成本仍居高不下。根據業內人士測算，目前車路協同單公里改造費用在80萬元/公里至120萬元/公里之間。不斷拿下政府訂單的蘑菇車聯也面臨著毛利率持續處在低位的問題。蘑菇車聯創始人朱磊也表示：“在一定周期內，（公司）毛利率會維持在相對合理或偏低的水平?！?/p>

總體來看，蘑菇車聯的政府生意并不好做。推進車路協同過程中，不斷出現的多方“協同”，并非蘑菇車聯一家企業所能撬動的。政府部門、電信運營商、云服務提供商等都是推進車路協同的關鍵環節。

封閉園區測試，行業標準未統一

在車路協同推進實施的過程中，各家服務提供商在各自的封閉區域內進行測試，在跨地區互聯互通、測試互認、數據共享方面仍有許多未解的難題，統一的智慧城市基礎設施標準尚未建立。

AI云平臺相當于智慧交通系統的大腦。每天，自動駕駛示范區都會產生大量的外部環境數據、車輛位置數據、音視頻信息數據、人流車流數據等，數據會被傳輸至云端，用于模型訓練。模型是否會變得越來越智能，系統決策是否越來越準確，一定程度上取決于其被投喂的數據量多少。

然而，目前行業內暫未形成統一的智慧城市基礎設施標準，這為車路協同后續的大規模建設、商業化落地帶來不少挑戰。例如，在路側計算單元感知結果輸出方面，不同的廠商輸出格式存在差異，這阻礙了數據接入共享層，難以進行數據的歸一化存儲和治理。

中國汽車工程學會技術標準高級工程師王辰表示，雖然北京、上海、重慶、長沙等示范區形成了明確的互認項目，但是在道路測試方面，示范區之間在異地里程互認、測試場地建設、測試里程認定、開放道路建設等方面均存在差異。

據了解，我國已經建立17個國家級智能網聯汽車測試示范基地，7個國家級車聯網先導區，16個雙智試點城市。總體而言，智慧城市基礎設施建設尚未規?；⒐杰嚶撋虡I化落地過程仍充滿艱辛。

與單車智能共榮共生，消費者教育有待加強

蘑菇車聯創始人朱磊曾在會議上公開表示：“單車智能和車路協同并不是兩條孤立的技術路線，兩者相融才是自動駕駛落地商業化的出路?！?/p>

蘑菇車聯也在自動駕駛車輛研發方面持續發力。據了解，蘑菇車聯在去年9月發布了L4級自動駕駛前裝量產巴士MOGU BUS M1與M2。

當更多“聰明的車”奔馳在“智慧的路”上，車路協同的實際效用將大大提升。單車智能和車路協同相輔相成，共榮共生。因此，針對C端消費者的教育也是至關重要的。

目前來看，自動駕駛行業消費者教育仍有待加強。根據汽車之家研究院發布的《2023中國智能汽車發展趨勢洞察》，參與調研的6500個真實用戶中，超八成用戶愿意為車路協同付費，但是大部分意向用戶僅愿意支付5000元以下的費用。

此外，智能汽車因為自動駕駛指令失誤引發了消費者信任危機以及消費者對于自動駕駛安全性的擔憂。

對于蘑菇車聯而言，消費者教育也是其不可避免的責任。

結語

在自動駕駛賽道投資熱度漸冷的2023年，蘑菇車聯獲得了5.6億元的不菲融資，這意味著資本市場對車路協同的未來仍充滿信心，這給專注于“車路云一體化”建設的蘑菇車聯帶來不小的鼓舞。

同時，蘑菇車聯也需正視邁向商業化大規模落地過程中所必須解決的問題，與各方共建良好的商業環境，參與推動智慧城市基礎設施標準建設，為消費者教育貢獻力量。

未來，期待蘑菇車聯能像蘑菇散開孢子一樣，在全國遍地開花。前路雖遠，行則必至。