就在特斯拉「沒有方向盤和踏板」的CyberCab震驚世人之際，「2024車路雲50人年度發展論壇」上，相關專業人士圍繞5GC-V2X車聯網、車路雲一體化及Robotaxi的產業戰略及商業化實踐等行業聚焦的話題，也提出了各自的最新觀點。
建議組建5GC-V2X車聯網
「網聯車和車聯網將是AI大模型首先落地套用的重要場景，AI將進一步增強單車智能與車路雲協同。」中國工程院院士、中國互聯網協會專家咨詢委員會主任鄔賀銓建議，由公眾通訊營運商、車企、金融機構、市政公司等合資組建一個全國統一的5G的C-V2X營運商，統一標準，規模部署。他介紹，目前車端大模型車端芯片已經達到了2000個TLOPS，支持智能座艙和NOA的輔助駕駛。
但他指出了目前存在的一些弊端：網聯車僅有10%在道路測試，90%是仿真，很難覆蓋環境的真實場景。單車智能僅是智能網聯汽車的基礎，存在感知不準、距離受限、視覺有盲區、成本昂貴等不足問題。如果發展到車路雲網融合，可以透過路邊以及相互車輛融合，降低單車對傳感器和雷達的要求，以及降低車載算力的要求。同時，車路雲網有利於城市的交管部門對整個全城交通的全域可控，可提升城市的交通效率。5GC-V2X的車聯網，可實作更高的車與車，車與網絡更高的數據融合，從而更好支撐自動駕駛，透過路車邊緣計算跟車端計算能力的結合，大概可降低30%車端算力的要求。
針對「車路雲一體化」存在三大誤解
為何網聯式智能駕駛至今未形成商業閉環？有業界專家道出了自己的看法。
中國工程院院士李克強表示，「車路雲一體化」發展路徑是技術演進的必然趨勢。輔助駕駛已快速產業化，快速產業化的速度超過技術路線的預期，今年上半年已超過了新車的50%。然而，目前「車路雲一體化」研發及示範仍處於初級階段，系統以單車智能為主，企業數據尚未接入，也未能接收。絕大部份「車路雲一體化」系統未實作分層解耦，跨域共用。這是導致網聯式智能駕駛迄今為止尚未形成商業閉環的兩大原因。
李克強稱，目前，針對「車路雲一體化」存在三大誤解：網絡系統不可靠怎麽辦；資訊化建設太昂貴；單車智能好像也行得通，沒必要推行「車路雲一體化」。對此，他認為，「車路雲一體化」相容了單車智能，保障了資訊可靠性，同時，透過新技術賦能，公路等基礎設施以小於傳統基建1%的成本，有效實作交通系統智能化。此外，透過「車路雲一體化」，可打造最好的人工智能大模型的數據底座，用於汽車大模型的訓練。
他建議，車企應主動參與，聚焦典型車輛「車路雲一體化」套用場景，提出分階段網聯化資訊需求，透過需求引導，指導地方智能化路測基礎設施，雲控基礎平台建設，確保網聯資訊上車套用。
混合營運是Robotaxi規模化落地的有效路徑
作為唯一受邀出席本次論壇的出行服務平台，如祺出行副總裁孫雷圍繞「Robotaxi的產業戰略及商業化實踐」進行主題演講，闡述了該公司探索出來的Robotaxi商業化中國模式。孫雷就「Robotaxi的產業戰略及商業化實踐」等話題，分享了如祺出行的產業洞察和最新業務成果。同時，孫雷還參與了「三商融合」合作組織的發起儀式。所謂「三商」，即雲控基礎平台營運商、車聯網專網營運商、增值車聯網業務營運商。「三商融合」模式以數據價值驅動，構建最小商用閉環模型，將為車路雲一體化生態圈跨域協同、商用閉環持續發展註入新動能。
作為自動駕駛技術最大的套用場景之一，Robotaxi服務開始在越來越多區域落地，與此同時Robotaxi商業化也成為行業關註的焦點之一。
孫雷提到，Robotaxi商業化目前仍然面臨監管、技術、成本、服務和市場五大挑戰，且背後存在安全性、ODD（設計執行域）和經濟性的「不可能三角」的底層邏輯，即單一Robotaxi服務目前很難同時實作足夠安全、執行區域足夠大和經濟性足夠高三個目標。
孫雷認為，上述三個目標可以在Robotaxi商業化過程中透過有人駕駛網約車和Robotaxi混合營運實作最優平衡，在發展的過程中管理風險，在風險底線上發展和套用技術，並透過動態發展最終實作Robotaxi全面超越、加速替代有人網約車，他表示，混合營運是Robotaxi規模化落地的有效路徑。
采寫：南都·灣財社記者 梁羅喆
