[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]隨著組合輔助駕駛逐步落地，自動(dòng)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(dá)、毫米波雷達(dá)和高清攝像頭，配以高算力芯片，讓車輛具備獨(dú)立感知環(huán)境、決策路徑并執(zhí)行操作的能力。

當(dāng)然，單車智能在實(shí)際應(yīng)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(dá)在暴雨天氣的探測距離大幅縮減，以及面對(duì)十字路口盲區(qū)時(shí)出現(xiàn)的感知斷層。

為了彌補(bǔ)這些短板，車群智能的概念應(yīng)運(yùn)而生。它設(shè)想通過車輛間的實(shí)時(shí)信息交換，構(gòu)建一個(gè)覆蓋范圍更廣、感知維度更深的交通環(huán)境共享網(wǎng)絡(luò)，其邏輯類似于實(shí)時(shí)路標(biāo)預(yù)警，但精度和響應(yīng)速度要高出數(shù)個(gè)量級(jí)。車群智能的實(shí)現(xiàn)并不容易，存在很多問題需要解決。

技術(shù)問題需要突破

車群智能的目標(biāo)是打破單車的感知邊界，將交通環(huán)境從“我看到的”擴(kuò)展為“大家看到的”。通過車與車之間的信息交互技術(shù)，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(dòng)態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)超視距感知。

對(duì)于高速行駛的自動(dòng)駕駛車輛而言，決策系統(tǒng)對(duì)時(shí)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(luò)環(huán)境下，數(shù)據(jù)經(jīng)過基站轉(zhuǎn)發(fā)會(huì)產(chǎn)生不可忽視的延遲，雖然5G技術(shù)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(gè)數(shù)據(jù)包在毫秒級(jí)時(shí)間內(nèi)精準(zhǔn)互達(dá)而不產(chǎn)生沖突，依然是通信架構(gòu)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(shí)用性。

目前的協(xié)同感知方案主要分為對(duì)象級(jí)、特征級(jí)和原始數(shù)據(jù)級(jí)三種。對(duì)象級(jí)融合僅傳輸識(shí)別后的結(jié)構(gòu)化信息，如一輛車的坐標(biāo)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(shí)現(xiàn)更高階的原始數(shù)據(jù)融合，即讓車輛互相分享雷達(dá)點(diǎn)云或高清視頻流，則會(huì)產(chǎn)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(shí)時(shí)共享。

此外，感知信息的可靠性也是一個(gè)難題。如果車群中的某輛車因?yàn)閭鞲衅髋K污或故障傳回了錯(cuò)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(jī)制進(jìn)行剔除和校驗(yàn)，目前行業(yè)內(nèi)尚未形成統(tǒng)一的容錯(cuò)標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)車輛試圖從單純的感知共享跨越到協(xié)同決策時(shí)，問題的復(fù)雜性也會(huì)呈幾何倍數(shù)增長。單車在做決策時(shí)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(jì)算全局的最優(yōu)解。

這就涉及到不同品牌、不同層級(jí)智駕系統(tǒng)的協(xié)作問題。當(dāng)一輛搭載高階智駕系統(tǒng)的車輛與一輛僅具備基礎(chǔ)輔助駕駛能力的車輛在窄路相遇時(shí)，雙方如何通過通信達(dá)成誰先通行的共識(shí)？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(dǎo)致車輛即便建立了連接，也無法理解對(duì)方的駕駛意圖，更談不上協(xié)同配合。

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

商業(yè)利益問題難以跨越

技術(shù)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(dāng)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(chǎn)和護(hù)城河。頭部廠商通過數(shù)百萬公里的實(shí)際路測積累了海量的極端場景數(shù)據(jù)，以此來訓(xùn)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(cái)產(chǎn)的實(shí)時(shí)感知數(shù)據(jù)需要被共享到公共平臺(tái)上。對(duì)于車企而言，這不僅意味著核心技術(shù)外泄，更可能導(dǎo)致其在智駕表現(xiàn)上的獨(dú)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(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，這種由于市場競爭導(dǎo)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。

早年間，自動(dòng)駕駛賽道處于投資熱潮，企業(yè)有足夠的資金去探索長遠(yuǎn)的技術(shù)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(guān)注點(diǎn)被迫從“未來的愿景”轉(zhuǎn)向“當(dāng)下的生存”。

為了在短期內(nèi)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?yàn)閱诬嚪桨傅纳虡I(yè)化周期更短、對(duì)外部基礎(chǔ)設(shè)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(yùn)營商、設(shè)備商和多家車企協(xié)同配合，其投入產(chǎn)出比在短期內(nèi)難以體現(xiàn)，導(dǎo)致車企在參與協(xié)同建設(shè)時(shí)缺乏內(nèi)生動(dòng)力。

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

車企認(rèn)為，如果道路設(shè)施不完善、不統(tǒng)一，在車端增加通信模塊只會(huì)增加成本而無法帶來用戶體驗(yàn)的提升；而道路建設(shè)方則認(rèn)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(shè)的智能化路側(cè)設(shè)備就會(huì)處于空轉(zhuǎn)狀態(tài)。

目前重點(diǎn)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(dǎo)致了價(jià)值創(chuàng)造與價(jià)值獲取之間的嚴(yán)重脫節(jié)。在缺乏明確盈利模式的情況下，即便是財(cái)力雄厚的整車廠，也難有動(dòng)力去打破品牌藩籬，實(shí)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(yán)苛約束

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

當(dāng)車輛為了實(shí)現(xiàn)協(xié)同而將位置數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳至云端或分享給周邊車輛時(shí)，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(dú)同意，并在保證行車安全的前提下提供便捷的撤回選項(xiàng)，都是需要考慮的問題。

在車群協(xié)同的過程中，車輛還會(huì)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(shí)會(huì)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(jìn)行匿名化處理，如通過脫敏技術(shù)對(duì)人臉和車牌進(jìn)行模糊化。

這種處理不僅對(duì)車端算力提出了額外要求，還可能因?yàn)槊撁暨^程造成的圖像質(zhì)量下降而影響協(xié)同感知的精度。此外，當(dāng)數(shù)據(jù)在不同主體（車企、路側(cè)運(yùn)營商、云控平臺(tái)）之間流轉(zhuǎn)時(shí)，一旦發(fā)生數(shù)據(jù)泄露或被黑客攻擊，責(zé)任鏈條的界定就會(huì)變得異常困難。

國家安全考量也對(duì)數(shù)據(jù)的流動(dòng)劃定了邊界。涉及軍事管理區(qū)、黨政機(jī)關(guān)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(yán)禁隨意傳輸或出境。

對(duì)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(nèi)建立完全隔離的協(xié)同網(wǎng)絡(luò)，并接受有關(guān)部門嚴(yán)格的安全評(píng)估。這種對(duì)數(shù)據(jù)流向的嚴(yán)苛管理，雖然保障了國家安全和個(gè)人隱私，但也客觀上增加了車群智能系統(tǒng)的構(gòu)建成本和運(yùn)營難度。在沒有找到一種既能實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)共享，又能完美規(guī)避法律風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)方案前，各方在推動(dòng)車群智能時(shí)都顯得謹(jǐn)小慎微。

最后的話

車群智能的發(fā)展并不是一蹴而就的進(jìn)程，單車智能雖然有其局限，但它勝在獨(dú)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(shí)的復(fù)雜環(huán)境。要實(shí)現(xiàn)真正的車群協(xié)作，或許需要建立統(tǒng)一的云控基礎(chǔ)平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)開始，并輔以完善的數(shù)據(jù)確權(quán)與共享法規(guī)。只有當(dāng)技術(shù)、商業(yè)、經(jīng)濟(jì)和法律這四根支柱共同穩(wěn)固時(shí)，車群智能才有可能實(shí)現(xiàn)。