树森 | 作者
2024年以来，车路云一体化在中国进入了快速发展阶段，产业发展利好不断。20城试点工程的开展引动了多地百亿规模的投资，也标志着车路云一体化的应用正从探索阶段迈向规模化发展阶段。
然而，看似热闹繁荣的行业环境之下，作为规划重要一环的整车企业却长期处于缺位状态，有数据统计，在国内某汽车网站的销量排行榜上，近几个月内销量超过100辆的车型有接近600款，其中支持C-V2X的新车仅有20余款，销售数量方面占比更是微乎其微。
在不久前闭幕的世界智能网联汽车大会上，记者也对多家车企展台进行了走访，以造车新势力为代表的几家车企对路侧协同缺乏研究，部分传统车企虽然也组建了小规模研发团队，但对于路侧数据应用大多停留在灯态数据的汇总与同步，前装车辆总数较少，商业化落地进程方面相对滞后。
为何车路云一体化推广在车端陷入僵局，站在车端立场回望，一体化发展路线存在哪些机遇与隐忧？
采访中一位车企智驾资深专家告诉记者“车企最不能接受的路侧态度是，给你用路侧的数据，但是发生了事故，路侧不对此负责。”
一直以来推动车路云一体化的核心观点都认为，通过整合车辆、道路基础设施和云计算资源，可以增强自动驾驶系统的感知能力，提高决策的准确性，从而提升自动驾驶的安全性和效率，这也被认为是车路云一体化最核心的价值体现之一。车路云一体化发展早期，所遵循的是“路控车”整体思路，既在建设场景下，车辆完全由路侧设备控制，以实现高级别自动驾驶的目标，这样一来，安全责任问题完全由路侧承担，也不存在责任划分问题。
但在后续的试点当中发现，现阶段算力水平、网络传输条件、感知水平均等等条件均不足以达成“路控车”的理想状态，只能退而求其次，要求单车智能配合，实现“1+1>2”的效果。这样就产生了一个新的问题：出了事，谁负责？
基于当前路侧数据可靠性与局限性，依旧指望路侧数据所有方承担所有责任是不现实的，但这样一份“责任有限”的数据对于车端来说就有些弃之可惜，食之无味。长城汽车张瀛博士对此质疑道：“要么像之前一样完全路控，当个提线木偶，车企也愿意落得清闲，要么，路侧数据全都不用，车端只对自己负责，现在这种数据置信度不够，出现事故还需要车企兜底的路侧数据对于车端来讲使用起来疑虑很大。”
近两年来单车智能自动驾驶不断取得令人惊喜的突破，AI大模型技术的快速创新启发了广大自动驾驶领域从业者，2023年端到端模式与大模型技术结合进一步结合，开始展现出其在复杂城市环境中的越来越高的适应性和可靠性，特斯拉FSD V12作为可感受的产品，让端到端技术路线出现在更多人的视野中，国内，百度、华为、小鹏等企业在自动驾驶方案方面也取得了令人瞩目的成绩。
但端到端的突破也让路侧数据的地位也再一次变得尴尬起来，数据融合短板进一步暴露。根据当前的技术趋势，路侧数据该以何种形式参与到决策的哪个环节当中，当前尚且没有定论。如果将计算过程放在车端，与解放车端算力降低车端成本的思路相悖，路侧数据的价值进一步下降，将计算放在路侧，一方面要解决数据时延，另一方面又要回到刚刚的问题，路侧能否对结果负责？
这个问题进一步延伸，变成了对路侧建设的价值拷问。当前场景不够刚需？现阶段挖掘的场景都不是真场景？车载雷达检测距离也可达百米，角度接近半圆，那么车路云一体化主要宣传的超视距、前车遮挡，鬼探头等实际价值还剩下多少？
若处在一个相对宽松的环境，这些问题对车企来说或许还有进一步讨论的空间，但当下，车企也正面临一个前所未有的竞争周期。
权责划分不清晰和场景不成熟是现实问题，但更残酷的现实是车企当前正面临同行之间的贴身肉搏。2024年以来，国内汽车行业竞争进一步加剧，已经进入白热化，中国汽车行业9月份销量数据显示，车企利润率跌至冰点，9月行业利润率仅为3.4%，为近四年来第二低，2024年1至9月汽车行业总利润同比降1.2%，整体利润率仅为4.6%，已经低于工业企业合理利润率5%的标准，大多数企业仍未实现规模效应，处于亏损状态。
与近在眼前的销量、市场甚至企业生存压力相比，短期内难以见到成效的车路云一体化探索想要在车企拿到优先级显得颇有难度。
另一方面，汽车市场全球化背景下，国内许多车企纷纷将“抢滩海外市场”设定为目标。小鹏汽车董事长何小鹏在MONA M03上市发布会上透露，未来十年小鹏一半的销量会来自海外，目标从欧洲市场起步，着重科技创新，把中国的智能汽车带向世界。比亚迪高管也表示过，未来他们的海外销售将占到整体销量的近一半。上汽大通总经理郝景贤则在北京车展上言明，公司的海外销量同样将占到总销量的一半。一系列自主品牌步伐更快，正迅速接近这一目标。数据显示，2024年奇瑞汽车前八个月的出口量达到了72.03万辆，同期增长25.2%，海外销量占比47.75%，离50%的目标并不远，长城汽车同样加速，前八个月销售74.54万辆，海外销量接近40%，增幅超过54%。
而汽车出海首先要面临的就是各国检验标准，比如欧洲针对量产车型的安全性检验采用E-NCAP标准，澳洲、韩国也分别有自己的A-NCAP、K-NCAP标准，而车路云一体化方案一直以来被视为中国在自动驾驶领域弯道超车的特色解决方案，与当前各个汽车出口地标准有着较大差异，在海外市场比重不断上升的销量结构下，车企有限的研发成本就需要对更普适的市场环境负责，顺应全球化技术标准，寻找一个尽可能的“万全之策”。
此前谈及牵引车端热情的时候常常提到“鸡生蛋还是蛋生鸡”的问题，既没有足够的智能网联汽车，大规模铺设路侧设施难以发挥作用；而没有完善的路侧基础设施，车企也难以推广相关功能，巨大的投资需求和不明朗的商业前景，让各方都在等待他人先行。
对此也有车企智驾负责人表示，当下车企普遍面临巨大生存压力，权责与需求闭环问题不解决，仅仅通过加快路侧建设克服“鸡生蛋or蛋生鸡”问题来倒逼车端渗透率，车企恐怕很难买账。
但当前政策方面给予了车路云一体化较大的推动力度，如果未来有更合适的场景，或者切实可以降低车端设备成本，车企对于设备上车并不排斥。
路侧建设价值的问题中国汽车技术研究中心有限公司首席专家秦孔建也曾在演讲中表示：服务于智能网联汽车实现自动驾驶只是路侧建设的目的和功能之一，还有一个更大的功能是要赋能我们整个的智能交通体系，融入我们社会治理的智能化和现代化。
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