特斯拉FSD即将进入中国，车路协同何去何从？

由于特斯拉完全自动驾驶（Full-Self Driving，以下简称“FSD)入华步伐临近，业界对“车路协同何去何从”的讨论日益激烈。尽管FSD与车路协作本质上并非同维竞争，但是FSD进入中国有望推动自行车智能的快速发展，从而对车路协作产生深刻而复杂的影响。本文将简要分析FSD进入中国是否会改变汽车道路协同的发展格局，并试图回答“是否有必要继续推进汽车道路协同”、“下一步该怎么做”等热点问题，以吸引更多关注，为进一步推动国内自动驾驶产业发展提供参考和启发。

FSD入华为什么会引起车路协同“恐慌”？

进入中国的FSD是特斯拉和中国市场的“双向前进”。目前，新能源汽车市场竞争日益激烈，特斯拉面临着销量下降和利润下降的双重压力。加速FSD进入中国不仅是特斯拉推动全球化战略、展示创新技术的需求，也是其寻找新增长点、应对当前挑战的重要战略。中国对自动驾驶的积极政策支持和消费者对新技术的高接受度，作为世界上最大的汽车市场之一，将为FSD技术的推广和应用提供良好的环境。FSD进入中国也将为中国自动驾驶产业注入新的活力，有助于促进国内自动驾驶技术的创新和市场竞争，促进相关法律法规和标准的制定和优化，进一步提高中国在全球自动驾驶领域的话语权和影响力。

尽管FSD入华将加剧自动驾驶竞争，但国内企业普遍持乐观态度。特斯拉FSD在硬件自主研发、软件算法、数据闭环能力、量产规模等方面具有领先优势。，并且凭借端到端技术提高了其模型能力的上限，FSD进入中国后对国内自动驾驶领域的影响是显而易见的。然而，我们发现国内自动驾驶公司对FSD进入中国并不悲观，大多数人认为他们的技术能力可以超过FSD本土化适应的“窗口期”并展开竞争。近日，小鹏汽车董事长兼首席执行官何小鹏公开表示，特别欢迎特斯拉FSD进入中国；华为常务董事、终端BG CEO、BU董事长余承东也表示，欢迎特斯拉FSD进入中国，即使没有激光雷达版本，华为智能驾驶也比特斯拉FSD好，带激光雷达的性能更好。

为什么FSD在车路协同领域引起了“恐慌”？作为纯视觉路线的代表，FSD进入中国后将与国内主流的感知技术路线相结合，这是自行车智能领域的“内斗”。为什么会被视为“伤害”车路协调？造成这种情况的主要原因是车路协同面临发展困境，“政策热、市场冷”的局面无法打破。

自2016年以来，中国陆续出台了一系列政策，实施了多项试点项目，不断推动车路协同发展。但由于车路协同系统复杂性高、路侧设施覆盖率低、分布分散、标准不统一等因素，汽车道路协同效应难以显现，汽车企业推动汽车道路协同功能“上车”的意愿普遍较低，大多数汽车企业仍以自行车智能发展路线为主。此外，汽车道路协同基础设施长期依赖政府投资，面临投资大、回报率低的问题，尚未形成市场化的商业环境，严重制约了汽车道路协同的发展。随着地方债务规模的不断升级，目前道路步履维艰，汽车道路协同发展僵持不下。

FSD入华究竟是“毒”还是“药”？

FSD入华会是压垮汽车道路协同的“最后一根稻草”吗？不像汽车道路协同迫切需要破局，由于大模型技术带来的颠覆性变化，自行车智能有望率先迎来技术“质变”节点。目前，除特斯拉外，许多汽车公司和智能驾驶供应商已经开始推出端到端计划，元戎已经将端到端模型适应量产汽车，并将于今年上市。小鹏汽车将在今年内推动端到端全面上车；蔚来也将在今年内推出基于端到端的主动安全能力；4月，华为发布了干燥ADS3.0系统，该系统将于明年上半年大规模生产并上市。在这种背景下，若FSD成功落地中国市场，将引发自动驾驶产业的“鲶鱼效应”，加强对自行车智能路线的影响，并且吸引更多的企业加大对自行车智能领域的投入，悲观主义者认为这将进一步挤压汽车道路协同的发展前景。

事实上，车路协调与自行车智能并不矛盾，自行车智能是“点”的提升，车路协调是“面”的统筹。汽车道路协同诞生之初，就是为了解决自行车智能无法解决的问题，两者的关系是相互促进、相互补充的。通过超视距感知、实时信息共享等方式，可以弥补自行车智能在复杂场景中的不足，提高自动驾驶的可靠性和安全性。目前，FSD仍然很难解决自动驾驶安全问题。即使在广泛使用和技术验证的美国市场，FSD最近也几乎因为没有识别列车而发生事故。美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）对涉及FSD和Autopilot模式的事故进行了多次调查。如果国内公司能够将自行车智能与车路协同技术相结合，不仅可以产生新的多元化解决方案，还可以进一步提高自动驾驶安全性，或者产生“1” 1＞2”的效果。

FSD进入中国或对汽车道路协同产生“从点到面”的效果，成为处理汽车道路协同当前困境、激发其内在潜力的“药物引导”。一方面，FSD进入中国将促进自行车智能技术实力的提升，减少车辆对路边设施规模和类型的需求。未来路边设施可能只需要部署在部分区域，将大大降低基础设施建设成本，缓解城市财政压力，促进城市全球基础设施建设；另一方面，FSD进入中国将给国内车路协同企业带来更大的竞争压力，加快产品创新与技术融合，进一步降低落地成本。未来，随着道路建设成本和生产成本的“双降”，城市实施全球车路协同设施覆盖将更加可行，只有构成一般区域的车路协同设施覆盖，才能带来显著的智能出行体验，从而提高车路协同车载终端的上车率，逐步推动其规模化、商业化应用。

在加强自行车智能的同时，车路协同还可以有效地提高公共安全监管能力和城市应急处置水平。道路协同可以为自行车提供更丰富的环境感知数据，促进车辆之间的信息共享，实时监控交通流量和车辆行为，减少城市交通拥堵，降低二次事故概率。此外，通过安装在路边的传感器和监控设备，可以实时监控道路的各种参数和情况，并采取预防性维护措施，防止道路塌陷等严重事故的发生。在紧急情况下，如交通事故或自然灾害，车路协同系统可以快速传递信息，协调救援力量，减少救援时间，提高城市应急响应效率。

第三，车路协同和自行车智能将结合式发展

从上面的分析可以看出，自行车智能将促进汽车道路协同处理“规模化、商业化”的瓶颈问题，汽车道路协同将有助于自行车智能处理“长尾问题”和广域交通信息交互需求。(例如桥梁在几公里外坍塌等信息)。进入FSD将有效地促进单车智能与车路协同赋能，呈现结合式发展。FSD将推动自行车智能的快速发展和道路协同技术的升级迭代，支持城市全球基础设施覆盖和商业应用，以道路建设成本和生产成本的“双降”落地。最后，它将推动自行车智能和道路协同产品的更新和技术的迭代，并通过可持续的闭环应用形成一个结合式发展的中国特色解决方案。为了加快两者结合的发展，具体建议如下：

加强政策支持，加快标准建立，应对自动驾驶产业发展“堵点”。第一，对人工智能、大模型、大算率等技术的研究，鼓励企业和科研机构增加，并提交资金支持、税收优惠等政策措施；二是全链立法从道路测试、示范应用到准入登记、使用管理、交通违章及事故处理、法律责任认定等多个方面，积极推进自动驾驶在更多细分场景中的商业应用推广；三是加快建立车辆测试准入、商品准入、运营准入等标准；促进道路基础设施标准、道路基础设施与车辆标准、跨域标准之间的数据共享。

促进计算资源的高效共享，提高计算资源的利用效率。大模型的引入对计算资源提出了新的需求，自动驾驶企业的计算资源成本不断上升。如何避免因计算资源短缺而限制公司的发展是极其重要的。为了应对这一问题，建议我国统筹建设公共计算率资源，形成国家级、区域级计算率集群，改变智能计算建设的“小、散”局面，集中建设一批智能计算单一集群。同时促进产业协作，促进不同行业间闲置算率资源的共享。

充分释放数据价值，支持自动驾驶算法迭代。在此之前，基于“双智”、随着汽车联网先导区等试点项目的建设，城市积累了大量的路边数据、汽车端数据和城市端数据。建议由政府或科研机构牵头，组织汽车公司、解决方案提供商和数据企业参与，探索如何在1-2个城市提升自动驾驶价值，促进汽车公司模型和算法的快速迭代。与此同时，引导企业尽早提高自己的算法等技术能力，充分释放每一个数据的价值。

建立健全的安全监管体系，为自动驾驶行业保驾护航。一是加强数据监管体系，智能驾驶汽车行业背景数据量巨大，涉及多个行业，关系到国防安全的组成部分。要加强数据收集、处理、传输和使用全链条的合规性和合法性。二是加强全过程自动驾驶车辆监管机制，搭建无人驾驶汽车管理平台，监管无人驾驶汽车产品、服务及其供应链存在的网络安全风险和数据信息安全风险，确保汽车驾驶全过程监管和责任事故可追溯性。

加快技术创新与商业模式探索的结合。自动驾驶和车路协同产业链企业应与高校、科研机构深度合作，加强与人工智能、大模型等跨行业的协调，加快技术更新，降低生产成本，探索形成差异化市场竞争计划，构建完善的生态系统。同时，积极推动车路协同向车路城市实质性转变，推动大数据、大模型、大算率等技术在城市更多应用需求的落地。新技术的应用也可以系统地解决车辆出行安全性和效率低、交通堵塞、停车困难、城市治理水平低等瓶颈问题，探索形成可复制、可推广的新商业模式。

本文来自微信微信官方账号“智能汽车与智慧城市协同发展联盟”（ID:ICVCity），作者：ICVCity，36氪经授权发布。

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