中国自动驾驶路径：单车智能还是车路协同？

相信关注今年电动汽车百人会的朋友，肯定会发现，今年百人会肯定了中国电动汽车的发展，也就是中国电动汽车弯道超车成功，孵化出了中国自主的电动车品牌，让中国电动汽车产业从品牌到供应链占据了中国乃至全球一定的地位。也表示电动汽车下一篇章的全面开启－智能网联时代，号召政策和产业的关注。

智能网联其实也不是新东西，他的落地到车上就是两部分智能驾驶以及智能座舱，是汽车产业的趋势，但是基于中国特色的发展，同样的目的可以有不同的实施路径。正好看到德勤的一份报告，所以本文借用这个报告看看

自动驾驶的几条路径？

中国和欧美选哪条？

给我们什么启示？

自动驾驶的几条路径

首先回顾下自动驾驶的几个主要过程，感知，处理和执行，通过感知处理得出周边环境例如周边有什么？他们离你多远，他们速度和运动趋势等，然后路径规划处理我应该是停车，加速还是转弯等信号，发送给底盘行驶系统进行执行。

按照德勤的意思自动驾驶划分三种路径：

以激光雷达和高精地图为代表的Waymo“谷歌派”单车智能路线

以视觉感知和影子模式为代表的“特斯拉派”单车智能路线

以网联化为主导的车路协同路线

而我的理解其实就是两类，主要的参考依据是感知和处理主要依赖于边缘计算还是云计算，根据这个分为两类：

主要依赖于单车感知和处理的边缘计算，单车自主决策，属于单车智能。

主要依赖于路段以及环境设施感知和处理的云计算，路端给出信号，车端以路端信号为主要决策参考，属于车路协同。

那么哪个方式好呢？

自动驾驶路径选哪条？

在给结论之前，我们先来看看单车智能，车路协同的需求条件以及优缺点。

单车智能，也就是感知和算力都在车端，需要强大的集成电路基础，也就是芯片，需要强大的软件基础也包括操作系统，AI 算法等。这些强大体现在芯片的体积和算力，例如芯片2nm或者7nm等。

他的优点是车辆的使用部署灵活约束少，技术通用性强。车路协同，感知和算力主要在路端，则需要强大的基础建设投资，需要集中式统一管理，例如整个城市的交通系统需要并入网络信息，需要统一的云处理等。

他的优点是车端约束较小，对高精尖技术要求小，为什么这么理解呢？由于汽车的体积以及工作环境变化多，零部件要求从体积，精密以及工作环境例如散热，安全要求等级例如现在各种车规级，都是高要求，相对于汽车，路端设备环境和空间相对大那么对技术要求相对低。