自動駕駛的鍋，別都讓汽車背
自動駕駛似乎總差著那麼一點兒勁兒。雖然各國廠商卯足了勁兒在自動駕駛汽車上做文章，但是迄今為止人類也沒能生產出一輛敢在公路上完全放手的量產車。
那麼這是為什麼呢？問題可能不在車上。
“觸不可及”的自動駕駛
其實不是科學家們不努力，而是現實的確太殘酷。一臺自動駕駛車上的探測裝置複雜得遠遠超出你我的想象。
除了攝像頭是咱們耳熟能詳的以外，還有超聲波雷達、毫米波雷達、鐳射雷達，各種各樣的儀器。這樣的車看起來歲月靜好，實際上身上的裝置運轉複雜得像個哪吒一樣。
這裡帶來的第一個問題是成本問題，但我相信隨著產業推進，成本會降下來，成本問題也會變成產業合力下的時間問題，看著是早晚的事情。另一個則是安全問題，這與“角色”和“視野”有很大關係。
但就算把上述這些儀器都裝上，一臺車的眼力勁兒也有限。 這和裝置好壞無關，和“車”的角色有關。 舉個事故的例子，2016年5月，一輛自動駕駛的特斯拉毫無躲閃徑直撞進了一輛大貨車的車底，駕駛室盡毀。這是為什麼呢？特斯拉自己的調查說，當時大貨車正在橫穿馬路，貨車是白的，雲彩也是白的，轎車的自動駕駛系統沒能識別出前面的白色貨車和低垂的白雲，一頭撞了上去。這可真是”藍天白雲晴空萬里，突然暴風雨“了。
然而，出了這麼大的事兒，美國的國家公路交通安全管理局卻說，他們“沒有發現自動輔助駕駛系統有任何設計和執行缺陷”。什麼意思？也就是說，美國政府認為，從車這個角度看，自動駕駛系統已經做到了它該做的，它盡力了。
你看，車畢竟是車，只有車的視角。無論它再怎麼智慧，也只能乖乖地趴在路上往前看。這也是為什麼人工智慧技術突飛猛進，但是自動駕駛卻總看起來“觸不可及”的原因了。
那麼，事情有沒有轉機呢？別忘了一句話：車到山前，必有“路”。
“車路協同”的上帝視角
其實，早就有人打“路”的主意了。各大公司都意識到， 成熟的自動駕駛離不開成熟的路。
比如，谷歌和特斯拉的自動駕駛汽車很長一段時間都是在矽谷的帕羅奧圖測試。可不是因為帕羅奧圖離家近，跑出去
還能跑回來。而是因為經過多年的勘測，矽谷公司對帕羅奧圖的道路最熟悉，在這個地方最能“罩得住”罷了。縱然“五環飆車”猛如百度，前陣子推出“量產車”的時候也只是老老實實選擇了動物園這樣的封閉環境。
“車路協同”是對於路的最新想法。在今年的雲棲大會上，阿里巴巴人工智慧實驗室重提“車路協同”並完成了對這個概念的落地。
在阿里巴巴人工智慧實驗室的設想裡，不僅有聰明的車，還要有聰明的路。大體上來講，他們研發了一款叫做“感知基站”的路邊裝置，配合雲控平臺，實現雲端、路端、車端一體。基站站得高看得遠，具備多種感測器，分佈在道路的關鍵節點。每個基站能照看到方圓400米範圍內的路面情況，還能和路面上的車對話，把路面情況提前告訴車輛，從而解決道路擁堵、交通險情提前預警等問題。想想看，感知基站俯瞰整條馬路，就像班主任坐在講臺上看小學生似的，蛛絲馬跡都看得一清二楚，還會分不清貨車和白雲？
（Alibaba A.I.Labs 首席科學家王剛展示感知基站）
事實上，車路協同是給了智慧出行一個“上帝視角”。感知基站和自動駕駛汽車相互配合，再加上導航、交通監控系統等現有的智慧設施，就形成了“金鐘罩鐵布衫”一般全方位的智慧出行生態。
就像智慧手機的發展一樣：以前螢幕雖然大，但是總有遮擋。自從iPhone x出現之後，人們才恍然大悟，原來還可以有“全面屏”這個選項。而阿里巴巴人工智慧實驗室的“車路協同”就像是智慧出行的“iRoad Plus”。
說實在的，所有涉足自動駕駛的網際網路公司裡，對“路”動心思的不在少數。比如老朋友亞馬遜就也老早組建了智慧出行團隊，申請了通過道路情況判斷路線的“道路管理系統”專利。
但是，作為負責阿里巴巴集團消費級AI技術與產品研發工作的阿里巴巴人工智慧實驗室，與生俱來的優勢讓其可以基於阿里巴巴集團對城市治理的理解，以及消費者研究方面的經驗輸出超越網際網路本身的方案。馬雲也在雲棲大會上說，人工智慧要輸出在服務上，城市裡那麼多攝像頭，卻不智慧，只能用來罰款，太可惜了。不吹不黑，擁有龐大計算能力，又能深度參與城市治理，這樣的身份的確是一般公司無法比擬的。
從這一點上來看，阿里巴巴人工智慧實驗室提出的“車路協同”概念，是一種更具整體性的視野。
證明自己還需心悅“城”服
當然，歸根結底，智慧出行是城市治理的一部分。未來，人工智慧的治理能力還需要在現實的城市場景中驗證。
目前，谷歌、蘋果都有自己的人工智慧小鎮，百度也對雄安躍躍欲試。阿里巴巴在杭州周邊也已經有了多項智慧城市的計劃。據說阿里巴巴人工智慧實驗室要在自己的“智慧物流車”上先行落地“車路協同”技術。物流可以說是阿里的舒適區域了。菜鳥網路本身能夠知悉幾乎全國的物流體系，依託現有的生態，比較容易在隊友的幫助下落地。而規劃中代表未來方向的“杭紹甬”超級高速也將採用阿里巴巴人工智慧實驗室的智慧出行技術。
（Alibaba A.I.Labs被授杭州首張路測牌照）
然而，阿里巴巴人工智慧實驗室不得不面臨另一個難題，那就是車路協同的滲透率到底能有多少。雖然阿里巴巴貴為中國網際網路老大，但阿里巴巴人工智慧實驗室能否說服其他企業在汽車和汽車系統裡嵌入其“車路協同”技術？面對中國長達447萬公里的公路里程，究竟要佈置多少“感知基站”才能形成有效能力？要知道，基於大面積推廣“車路協同”涉及到的公路體系建設標準等問題，就不是單憑商業力量能解決的了。想要心悅“城”服，路還很長。可能是考慮到這一點，雲棲大會上透露了與交通部公路科學研究院的合作，共同成立車路協同聯合實驗室，似乎就是在為標準制定上做鋪墊。而憑藉關鍵性的公路管理部門和標準制定機構，相比之下，阿里巴巴的“車路協同”解決方案有著更為全面的可落地生態場景。
然而，無論如何，可以預見的是一個以消費體系、物流網路、智慧出行和城市治理整合而成的“車路協同”體系正在形成。人工智慧協助人類智力城市的趨勢不會改變。“人車協同”或許會成為未來城市的必備基礎設施，成為人類社會升級的推動力。
