從單車智能到車群智能，為何很難實現(xiàn)？

[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號]隨著組合輔助駕駛逐步落地，自動駕駛的路徑也愈發(fā)明確，單車智能方向成為主流。所謂單車智能，就是在車身上堆疊激光雷達、毫米波雷達和高清攝像頭，配以高算力芯片，讓車輛具備獨立感知環(huán)境、決策路徑并執(zhí)行操作的能力。

當然，單車智能在實際應用中也頻繁觸及物理極限，視覺傳感器無法穿透前方的大型車輛，激光雷達在暴雨天氣的探測距離大幅縮減，以及面對十字路口盲區(qū)時出現(xiàn)的感知斷層。

為了彌補這些短板，車群智能的概念應運而生。它設想通過車輛間的實時信息交換，構建一個覆蓋范圍更廣、感知維度更深的交通環(huán)境共享網(wǎng)絡，其邏輯類似于實時路標預警，但精度和響應速度要高出數(shù)個量級。車群智能的實現(xiàn)并不容易，存在很多問題需要解決。

技術問題需要突破

車群智能的目標是打破單車的感知邊界，將交通環(huán)境從“我看到的”擴展為“大家看到的”。通過車與車之間的信息交互技術，車輛可以提前獲取數(shù)公里外的路況或視野死角的行人動態(tài)，從而實現(xiàn)超視距感知。

對于高速行駛的自動駕駛車輛而言，決策系統(tǒng)對時延的容忍度非常低，甚至要求低于十毫秒。在現(xiàn)有的蜂窩網(wǎng)絡環(huán)境下，數(shù)據(jù)經(jīng)過基站轉發(fā)會產生不可忽視的延遲，雖然5G技術加速了通信效率，但在高密度交通流中，如何保證成百上千個數(shù)據(jù)包在毫秒級時間內精準互達而不產生沖突，依然是通信架構要面臨的巨大挑戰(zhàn)。

除了傳輸速度，數(shù)據(jù)融合的深度也決定了車群智能的實用性。

目前的協(xié)同感知方案主要分為對象級、特征級和原始數(shù)據(jù)級三種。對象級融合僅傳輸識別后的結構化信息，如一輛車的坐標和速度等信息，這種方式帶寬壓力小，但由于不同車企的算法精度不同，容易造成信息丟失或誤判。

如果要實現(xiàn)更高階的原始數(shù)據(jù)融合，即讓車輛互相分享雷達點云或高清視頻流，則會產生巨大的數(shù)據(jù)吞吐量，目前的車載通信硬件和無線頻譜資源尚無法支撐這種規(guī)模的實時共享。

圖片源自：網(wǎng)絡

此外，感知信息的可靠性也是一個難題。如果車群中的某輛車因為傳感器臟污或故障傳回了錯誤的路況信息，其他依賴該信息的車輛該如何通過自身的安全機制進行剔除和校驗，目前行業(yè)內尚未形成統(tǒng)一的容錯標準。

當車輛試圖從單純的感知共享跨越到協(xié)同決策時，問題的復雜性也會呈幾何倍數(shù)增長。單車在做決策時只需要考慮自身的最優(yōu)路徑，而在車群智能環(huán)境下，系統(tǒng)需要計算全局的最優(yōu)解。

這就涉及到不同品牌、不同層級智駕系統(tǒng)的協(xié)作問題。當一輛搭載高階智駕系統(tǒng)的車輛與一輛僅具備基礎輔助駕駛能力的車輛在窄路相遇時，雙方如何通過通信達成誰先通行的共識？目前各廠商的規(guī)劃控制算法如同黑盒，缺乏統(tǒng)一的“交通語言”，導致車輛即便建立了連接，也無法理解對方的駕駛意圖，更談不上協(xié)同配合。

這種由于技術底層邏輯不統(tǒng)一而導致的溝通斷層，使得車群智能長期停留在“互相提醒”的初級階段，難以進入“共同行動”的高級階段。

商業(yè)利益問題難以跨越

技術難題尚可通過研發(fā)攻克，但車企之間的商業(yè)壁壘才是最大的屏障。

在當前的智能駕駛競爭格局中，數(shù)據(jù)被視為車企的核心資產和護城河。頭部廠商通過數(shù)百萬公里的實際路測積累了海量的極端場景數(shù)據(jù)，以此來訓練其感知模型和端到端算法。

在車群智能的框架下，這些原本屬于私有財產的實時感知數(shù)據(jù)需要被共享到公共平臺上。對于車企而言，這不僅意味著核心技術外泄，更可能導致其在智駕表現(xiàn)上的獨特性被抹平。

各廠商都傾向于推廣自己的系統(tǒng)，試圖讓自家的智駕方案成為行業(yè)事實上的標準，這種由于市場競爭導致的“煙囪型”數(shù)據(jù)孤島，使得跨品牌的數(shù)據(jù)互通步履維艱。

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早年間，自動駕駛賽道處于投資熱潮，企業(yè)有足夠的資金去探索長遠的技術路線。然而隨著資本回歸理性，投資額度持續(xù)走低，車企的關注點被迫從“未來的愿景”轉向“當下的生存”。

為了在短期內提升銷量，廠商們紛紛卷向城市NOA的大規(guī)模普及，而這些功能大多基于單車智能的優(yōu)化，因為單車方案的商業(yè)化周期更短、對外部基礎設施的依賴程度更低。

相比之下，車路云一體化的協(xié)同方案雖然上限更高，但由于需要政府、運營商、設備商和多家車企協(xié)同配合，其投入產出比在短期內難以體現(xiàn)，導致車企在參與協(xié)同建設時缺乏內生動力。

這種利益錯位的另一個表現(xiàn)就是出現(xiàn)了“車等路”與“路等車”的死循環(huán)。

車企認為，如果道路設施不完善、不統(tǒng)一，在車端增加通信模塊只會增加成本而無法帶來用戶體驗的提升；而道路建設方則認為，如果路上的智能網(wǎng)聯(lián)汽車滲透率不足，投入巨額資金建設的智能化路側設備就會處于空轉狀態(tài)。

目前重點示范區(qū)的網(wǎng)聯(lián)滲透率仍處于較低水平，大規(guī)模商業(yè)閉環(huán)尚未形成，這導致了價值創(chuàng)造與價值獲取之間的嚴重脫節(jié)。在缺乏明確盈利模式的情況下，即便是財力雄厚的整車廠，也難有動力去打破品牌藩籬，實現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)開放與車群協(xié)作。

法律與數(shù)據(jù)治理的嚴苛約束

在技術和成本之外，數(shù)據(jù)安全與隱私保護是橫亙在車群智能面前的一道紅線。車群智能的本質是數(shù)據(jù)的流動與匯聚，而這些數(shù)據(jù)中包含了大量敏感信息。車輛的實時行蹤軌跡被我國法律明確定義為敏感個人信息，其處理過程受到《中華人民共和國個人信息保護法》和《汽車數(shù)據(jù)安全管理若干規(guī)定》的嚴格限制。

當車輛為了實現(xiàn)協(xié)同而將位置數(shù)據(jù)實時上傳至云端或分享給周邊車輛時，如何確保這些數(shù)據(jù)不被用于畫像追蹤，如何獲得用戶的單獨同意，并在保證行車安全的前提下提供便捷的撤回選項，都是需要考慮的問題。

在車群協(xié)同的過程中，車輛還會采集到大量車外的視頻和圖像數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有時會包含行人的人臉信息和周圍車輛的車牌信息。根據(jù)合規(guī)要求，此類信息在傳輸至車外前必須進行匿名化處理，如通過脫敏技術對人臉和車牌進行模糊化。

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這種處理不僅對車端算力提出了額外要求，還可能因為脫敏過程造成的圖像質量下降而影響協(xié)同感知的精度。此外，當數(shù)據(jù)在不同主體（車企、路側運營商、云控平臺）之間流轉時，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露或被黑客攻擊，責任鏈條的界定就會變得異常困難。

國家安全考量也對數(shù)據(jù)的流動劃定了邊界。涉及軍事管理區(qū)、黨政機關等重要敏感區(qū)域的地理信息、車輛流量等數(shù)據(jù)被列為重要數(shù)據(jù)，嚴禁隨意傳輸或出境。

對于那些擁有全球化數(shù)據(jù)中心的跨國車企而言，這意味著必須在中國境內建立完全隔離的協(xié)同網(wǎng)絡，并接受有關部門嚴格的安全評估。這種對數(shù)據(jù)流向的嚴苛管理，雖然保障了國家安全和個人隱私，但也客觀上增加了車群智能系統(tǒng)的構建成本和運營難度。在沒有找到一種既能實現(xiàn)高效數(shù)據(jù)共享，又能完美規(guī)避法律風險的技術方案前，各方在推動車群智能時都顯得謹小慎微。

最后的話

車群智能的發(fā)展并不是一蹴而就的進程，單車智能雖然有其局限，但它勝在獨立與閉環(huán)；車群智能雖然擁有完美的邏輯閉環(huán)，卻受困于現(xiàn)實的復雜環(huán)境。要實現(xiàn)真正的車群協(xié)作，或許需要建立統(tǒng)一的云控基礎平臺標準開始，并輔以完善的數(shù)據(jù)確權與共享法規(guī)。只有當技術、商業(yè)、經(jīng)濟和法律這四根支柱共同穩(wěn)固時，車群智能才有可能實現(xiàn)。