中智行车路协同商业化再落一子，网联式Robobus运营启动

导语：无需激光雷达，即可打造L4级自动驾驶汽车。

在大多数人的印象中，L4级自动驾驶的实现离不开复杂的传感器、大算力芯片，以及及时更新的高精地图等软硬件，正因各种必要条件的限制，使得自动驾驶汽车成为造价高昂的奢侈品。在此情况下，一些创新者试图通过加强特定的技术，为自动驾驶汽车“减配”软硬件。

譬如，部分公司试图通过提升计算机视觉技术，进而不依赖高精地图实现自动驾驶。而另一部分公司，则尝试尽可能减少传感器数量，通过道路两侧的智能设施引导车辆自动驾驶。

就在昨天，全球首款纯网联式L4级别自动驾驶中巴——“协同1号”正式在苏州落地运营，由中智行、苏州金龙和天翼交通三方联合打造。王劲创立的中智行，正是上述第二种方案的践行者。

纯网联式L4级别自动驾驶，即在遮蔽车端全部传感器的情况下，车辆也可通过与路端智能设备交互，实现L4级自动驾驶。

而“协同1号”巴士，可通过路侧智能强赋能，以车身轻量化的方式实现城市公开道路上的网联式L4级别自动驾驶，实现更安全、更经济的公交出行。

在此之前，“协同1号”Robobus已在苏州相城高铁新城核心区域投入试运行。首批站点覆盖高铁北站、酒店、长三角国际研发社区启动区、商务写字楼、住宅区、学校等20余个重要需求点，满足商务、便民两大出行需求。

“轻车·熟路”系统，从乘用车到Robobus

上个月，中智行和天翼交通联合发布了“轻车·熟路”系统，通过轻量化智能驾驶车+高级别智能道路的方式，实现了网联式L4自动驾驶。

当时活动现场还发布了一镜到底的视频，即便遮蔽车身所有传感器，仅靠全息路端智能，也能实现全无人驾驶。

“这对我们路端感知准召率、通讯时延和稳定性等问题解决有了很好的印证。当然，这个视频是一个车端无感知的极限测试。量产方案中，我们保留了车身的轻量化传感器，比如摄像头+毫米波，让车和路的智能互相补充，提高系统整体的置信度。”中智行战略负责人介绍道。“单车智能不能解决所有问题，随着智能道路的扩展和车端网联化渗透率的提高，集中式的车路协同系统要比分布式的单车智能更安全、更经济。”

这主要体现在：

• 安全好：从3D感知升维到4D感知，具备空间连续、时间连续的特点，形成从感知到认知的能力；

• 效率高：实现全局最优解，而非单点博弈系统；

• 经济优：通过L2配置的车身传感器和计算单元，更快实现大系统整体降本增效。

并且，路端一旦实现高级别智慧能力，既可以横向的多车型覆盖——包括乘用车、商用车、清扫车、售卖车等；又可实现纵深的深度应用——从赋能L4，到ADAS，再到传统的智慧交通，实现“共建共享、多杆合一”，路端整体的投入会得到摊薄，使整体经济大账更划算。

进军Robobus——车路协同最快的落地场景

“聪明的车+懂我的路”， “轻车·熟路”系统从乘用车延伸到了中巴——“协同1号”应运而生。

仅历时一个月，来自苏州金龙的经典车型“清源”便成功“晋升”成全球首款车路协同自动驾驶小巴，这背后是中智行全栈方案的整体赋能。

中智行和苏州金龙将量产推出100辆“协同1号”车型，首批在苏州高铁新城常态化运营。这将直接让智能道路的价值得到体现和延伸，让民众享受智能基础设施带来的幸福感、获得感。

此前，行业不断探讨高级别自动驾驶场景落地问题。从场景形态来看，由于公交线路路线相对固定，自动驾驶公交车Robobus被公认是车路协同自动驾驶的最佳载体，也是最先实现商业化的场景——一旦智慧道路建设和运营起来，智能车的行驶将“一劳永逸”，对新车型、更大数量可无限扩展。

同时，这也将提高自动驾驶公交车的安全性，重塑城市的微循环系统，提供更多元、舒适的出行体验，也为Robotaxi等更复杂场景的应用提供更多落地经验。

中智行MaaS（出行即服务）的商业化运营进程正在不断加速。目前，中智行已实现城市公开级别道路上Robobus的运营服务。下一步，中智行计划于近期在聚合出行平台上正式上线Robotaxi的服务，为公众提供多样化的更安全、更高效、更经济的自动驾驶服务。

合纵连横，实现高级别自动驾驶规模商用

车路协同自动驾驶是一个跨学科、跨行业的赛道，涉及人工智能、运营商、主机厂、政府等多个行业。但一旦突破瓶颈，相比于单车智能的先易后难，车路协同自动驾驶是一个先难后易的过程。

据悉，中智行在成立之初，在王劲的带领下，就坚持车路协同的技术路线。“的确，我们从创立之初就在从终局方案往回看，以终为始，思考需要走什么样的技术路径、配备什么样的资源。”中智行战略负责人说道。

去年底，中智行与中国电信、先导产投合资成立“天翼交通科技有限公司”，定位于国家级智能交通运营商，专注智慧路端建设和运营。从工商公开信息来看，中国电信的投资主体为中国电信集团总部。

以应用牵引的科技公司+平台型运营商+主机厂商，这一组合，正在加速推动以研发突破和商业运营为导向的车路协同自动驾驶落地。

这一方案，也许给自动驾驶的真正规模化商业落地拉开了新的帷幕。

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