出品| 虎嗅科技组
撰文| 宇多田
参加完百度的一个自动驾驶小型活动，我在西二旗某条街的十字路口蹲了20分钟。
有个保安大哥还过来问我在看什么，我说，“在看无人车”，他扭头就走，大概是觉得在科技公司遍布的北京西二旗，偶遇神经病应该是常见的事情。
因为路上没有什么无人车，也没有什么智能交通灯，只有35度高温和太阳暴晒。
我盯着红绿灯看了一会儿，想努力在脑子里“比划”出一幅在所谓智能技术操纵下，“车流、行人与交通灯‘形神合一’”的世界大同感；但同时，我又不得不为4年来自动驾驶行业逐渐变异的态势感到悲伤：
不仅仅是大众，亟需止损的中国自动驾驶公司们早已从让人兴奋的自动驾驶汽车梦中惊醒，然后走上了一条真能赚到钱的道路——车路协同。
这项业务上，百度最近的捷报很多。在10座城市的智能交通项目上中标，消息的确不虚，曾有交通行业的其他科技公司向我证实了这件事情。
在这里，我们需要真心祝贺百度，因为通过更多非广告的形式来获得高额收入，对于这家在很长时间里商业模式都饱受诟病的科技公司来说，是一件好事情。
不过，这已经不是我们印象中，那个可以很酷、很性感、很谷歌的自动驾驶单车技术进步。
而且这些“攻克多少个城市”的好消息，很大程度上也不是为了给我们看的。
很显然，在国内，科技公司，已不再是这场自动驾驶革命的主导者。
图片来自温州晚报，这是一个长期堵塞，发生事故的十字路口
事实上，就像4年前在国内大会上听“赋能”和“新智慧”一脸懵逼的感觉一样，近两年，我参加一些关于“车路协同”的吹风大会，经常是看到这样一个场景：
代表政府、技术公司、学术研究以及车厂和零部件供应商的四界专家轮番上场“畅想智能出行美好未来”，偶尔给自己的产品做一下广告，顺便再蹦出一些晦涩难懂的英文缩略语…
即便我一直抓破脑袋也想不通，为何总是有很多企业和专家要把一个“有人脸识别功能的电线杆子”，表达成“发挥着智慧信息中枢功能的基础设备”。
当然，车路协同并不是无意义的，它只是概念很古老，被很多国家尝试过，颇像是高速公路系统文明中保留的“遗迹”罢了。
你能在上世纪50~90年代的欧美交通公路史上找到各种关于V2X与车路协同的演进故事；
国内从2005~2006年开始就有类似概念陆续被提出，只不过那时候叫做“车路一体化”，并在2012以后成为学界的研究热点之一。
这是一张Wired在2012年报道V2X的图片，看起来跟现在的规划没什么差别
车路协同，或者说是“V2X”（Vehicle to X)的很大一部分，其实是上世纪60年美国智能交通系统ITS延伸出的一个名词，也就是“车与外界的所有信息交换形式”。包括车对车（V2V），车对路/基础设施（V2I），车对云（V2N），以及车对人（V2P）。
换句话说，就是关乎群众生命安全的锅，不能只“背”一辆无人车身上，也要让路、交通信号灯、联网的基站与设备、电线杆子、路边的摄像头以及云端都分担一下。
某种程度上，各方参与者身份的多样性及工程的复杂性远远超过想象，实现难度甚至比造一辆 L4 级无人车的难度还要大。
但从另一个角度来看，每个设备品类背后都有上千家企业，大家一起赚钱，的确是一个好事情。
只是，当商业产品与交通基础设施产生了深度交集，就变得不那么性感了。
譬如，几年前很多自动驾驶公司一开始的反应是「这怎么会是由商业公司牵头主导的事情」或是「为什么这个好几年的老掉牙的话题，又一次被重拾起来了？」
但是，在最终意识到自动驾驶单车短时间内不可能落地后，国内的行业终于给出了统一了结论——车路协同最靠谱，是最现实最稳妥的一条生存之路。
在我盯着十字路口时，脑子里勾勒出了一个“车路协同”大致理想的工作流程：
当装有特别信号接收器的汽车，在以特定速度行驶到距离十字路口100米时，系统会发出警示通知。也是在同一时刻，信号灯接收到了这辆车发出的信号，然后“提醒”附近其他的车，让这些车做出减速或刹车的决定。
理论上来看，车路协同当然是实用的——红绿灯、汽车、灯杆、联网设备，以数据打通为基础，通过智能后台对车流和路人进行合理的时间和空间调度。
这种感觉就像是把导航地图植入到汽车、红绿灯和摄像头上，它们仨眼神一对视，汽车的加速、避让、刹车和停车全都水到渠成，司机全程只需在车上睡觉、聊天、看手机，行人也可以悠哉过马路。
此外，单车采集到的数据量、数据类别以及数据质量，要远远逊色于车与路况信息打通后的数据。相对的，多样化数据对于自动驾驶的单车自动驾驶软件与高精地图质量的进一步优化，也有好处。
但是，在商业领域，“理论”永远都是一个最值得警惕的词。
首先，如果如果司机和路人根本就不想理会信号灯的警示，那么这套系统会如何作出下一步决定？你可以控制代码，但你永远都无法控制人性。
当然，最理想的情况是所有决策都在自动驾驶状态下进行。但让路上所有车保持自动驾驶状态，但这就又回到了一开始做自动驾驶汽车的难题上。
其次，让所有的车都配备相同的V2X信号接收器的可能性有多大。
新车如果要求出厂自带，那旧车应该怎样处理？2018年上半年我国的汽车保有量为2.29亿辆，而新注册登记汽车的数字是1381万辆。普林斯顿机器人研究教授阿兰·肯豪森曾计算过，至少路上有超过一半车配置了软件，V2X才有可能开始发挥作用。
第三，只要这条路上有一辆车没在这个“控制的大网”内，“车路协同’的概念就不成立。
第四，我其实一直好奇，国内外车厂、BAT、设备厂商以及通信大佬们，是怎么在维护自己利益的基础上协商和确定数据传输标准的，以及怎么分享打通数据，协商各类数据归属权的。
第五，还有黑客。国内有不少知名白帽子团队都亲自示范过如何通过车联网侵入一辆车。结论就是：只要有系统，便有漏洞。
第六，修高速公路的历史就绵延了几十年，尚在修缮过程中；那么按照2018年底，全国公路里程485万公里的这个数字，要在路边放多少台边缘计算设备和激光雷达，在电线杆子上安装多少摄像头，支起多少个有人脸识别功能的信号灯，铺多少连接设备的光纤……
不得不说，这是一个想象都超出了边界的庞大市常
但是，对于我们来说，它会是一个陪我们一起慢慢变老的梦。比较伤感的是，不知道那时候我是否还在写稿。
一位也受惠于百度智能交通订单的公司负责人也认为，虽然在那些一开始因为自动驾驶梦想而努力的人看来，的确看起来有些偏离轨道了。但“车路协同”的示范区建设可以让很多公司有了延续生命的机会。
对比来看，国外的公司其实也很不好过。曾红极一时的明星自动驾驶公司Zoox已经在考虑卖身。我仍然记得两年前他们创始人在闪光灯下吼出的那一嗓子：我们要造自动驾驶汽车，我们不会屈服于市常
如今，资本只会聚集到国外最顶尖的那群团队身上，譬如谷歌的Waymo和大众等车企支持的Argo AI，都再次收获了数十亿美元资金。
那么国内呢？对于努力拿车路协同订单来填补过去技术研发巨额投入的中国若干科技公司来说，我们选择在大部分时间保持沉默。
只是有点好笑的是，当很多企业两年前还在努力做无人车改进技术时，很多非自动驾驶技术出身的互联网企业早就盯上了V2X，然后冠以“自动驾驶”的大名。
车路协同不等于自动驾驶，至少不是我们理解的那个自动驾驶”，还是要再强调一遍。
当然，无论是什么时候的基础设施建设，考虑的都是一个长远的效益，这对于国家的发展来说意义重大、不可或缺。
只是，站在企业角度，无论是用什么方式成长起来的行业，或者说一家真正伟大的企业，终究还是要接受自由市场的考验。
结尾：
我絮絮叨叨这么久，只是希望，曾被很多技术人才视为“初心”的自动驾驶，不会像电动汽车那样，被化肥催生出一个越来越反常的结果。
作为一个4年来看着自动驾驶产业从潮起，到被吹捧过盛，再到跌落悬崖、被挤出泡沫，再到现在开始逐渐变换了腔调的文字记录者，我既有些感伤，但又觉得是一个必然的结果。
无论如何，掌握的技术终归是不会消失掉的。
祝福所有一开始为做出全自动驾驶汽车而战的所有科技公司与汽车企业。