張輝，梁正

(清華大學(xué) 公共管理學(xué)院，北京 100084)

自動(dòng)駕駛(AV：Autonomous Vehicle)作為新一代人工智能技術(shù)的典型運(yùn)用，濫觴于21世紀(jì)之初。隨著基于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的新一代計(jì)算機(jī)人工智能技術(shù)和5G通信技術(shù)的崛起，自動(dòng)駕駛也迎來(lái)了新的發(fā)展高潮。同時(shí)，作為新一代汽車產(chǎn)業(yè)的核心技術(shù)，自動(dòng)駕駛已然是國(guó)民經(jīng)濟(jì)支柱和制造業(yè)的翹楚；加之，工業(yè)革命歷史中的蒸汽機(jī)車和內(nèi)燃機(jī)車的決定性作用[1]，讓各國(guó)政府和企業(yè)也對(duì)自動(dòng)駕駛這一新型交通運(yùn)輸工具產(chǎn)生了諸多暢想[2]。然而，自動(dòng)駕駛是一個(gè)相對(duì)復(fù)雜而基礎(chǔ)的技術(shù)生態(tài)體系，其技術(shù)鏈條幾乎觸及國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)技術(shù)領(lǐng)域；其技術(shù)革新對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用往往會(huì)隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展而逐步放大[3](P113)。故此，世界各國(guó)紛紛制定各種產(chǎn)業(yè)政策，促進(jìn)自動(dòng)駕駛的快速發(fā)展。然而，在自動(dòng)駕駛研發(fā)、創(chuàng)新、測(cè)試和試運(yùn)行等一系列活動(dòng)進(jìn)行得如火如荼之時(shí)，其重要性被逐級(jí)放大的同時(shí)，“單車智能”模式的發(fā)展困境問(wèn)題也逐步突顯。那么，秉承“安全與發(fā)展”的價(jià)值理念，如何應(yīng)對(duì)發(fā)展困境，促進(jìn)我國(guó)自動(dòng)駕駛的快速發(fā)展，完成對(duì)歐美的技術(shù)趕超，是當(dāng)前自動(dòng)駕駛領(lǐng)域無(wú)法回避的核心議題。

遺憾的是，面對(duì)自動(dòng)駕駛及其飛速發(fā)展，不同社會(huì)主體的認(rèn)知范式迥異。在不同的認(rèn)識(shí)范式驅(qū)使下的公眾、企業(yè)或政府等社會(huì)主體，對(duì)自動(dòng)駕駛以及與之緊密相關(guān)的發(fā)展議題也難有共識(shí)。而現(xiàn)有研究關(guān)于自動(dòng)駕駛的發(fā)展模式的探討，往往因?yàn)榧夹g(shù)的飛速發(fā)展而局限于某一特定領(lǐng)域。隨著技術(shù)創(chuàng)新與擴(kuò)散的加速，急需對(duì)自動(dòng)駕駛進(jìn)行全景式勾勒和分析，并做出合理的理論推演和預(yù)測(cè)。這對(duì)于自動(dòng)駕駛的安全與發(fā)展尤為重要，對(duì)于制定出臺(tái)各類法律法規(guī)同樣意義重大。

因此，本文在詳細(xì)梳理自動(dòng)駕駛技術(shù)體系的基礎(chǔ)上，從企業(yè)商業(yè)模式構(gòu)建過(guò)程入手，深入分析企業(yè)圍繞自動(dòng)駕駛建構(gòu)其商業(yè)模式的內(nèi)在決策邏輯。在此基礎(chǔ)上，探討自動(dòng)駕駛“單車智能”模式發(fā)展困境的生成邏輯，并嘗試性地給出解決方案。在“安全與發(fā)展”價(jià)值理念的驅(qū)動(dòng)下，探究“車路協(xié)同”模式的可取之處，分析其治理之道。

一、自動(dòng)駕駛“單車智能”模式的發(fā)展困境

自動(dòng)駕駛“單車智能”模式是指僅僅圍繞著自動(dòng)駕駛車輛開(kāi)展技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)模式建構(gòu)。然而，自動(dòng)駕駛的社會(huì)運(yùn)用包括多個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)或制度環(huán)節(jié)，如人員安全、汽車制造、道路改造、數(shù)據(jù)權(quán)屬與傳輸、動(dòng)力能量分配、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等，這些都面臨諸多挑戰(zhàn)。同時(shí)，自動(dòng)駕駛的發(fā)展關(guān)涉交通現(xiàn)代化、核心技術(shù)追趕、社會(huì)倫理治理等多個(gè)領(lǐng)域，也面臨著發(fā)展困境。

第一，交通現(xiàn)代化是國(guó)家治理現(xiàn)代化的重要組成部分，而智慧交通網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建是現(xiàn)階段交通現(xiàn)代化的重要抓手。自動(dòng)駕駛作為未來(lái)主流的交通運(yùn)輸和出行工具，其諸多潛力已初見(jiàn)端倪。但是，自動(dòng)駕駛對(duì)現(xiàn)代公路的要求也高于傳統(tǒng)汽車對(duì)公路的要求。從馬車到汽車，從手動(dòng)駕駛到自動(dòng)駕駛，從有人駕駛到無(wú)人駕駛，道路自始至終是交通運(yùn)輸系統(tǒng)的“管道”[2]?？v觀交通運(yùn)輸歷史，道路建設(shè)需要順應(yīng)交通工具的發(fā)展，是交通現(xiàn)代化的內(nèi)在要求之一[2]。那么，面對(duì)下一代主流交通運(yùn)輸工具，如何構(gòu)建智慧道路系統(tǒng)，或者改造現(xiàn)有交通運(yùn)輸系統(tǒng)，也已成為自動(dòng)駕駛發(fā)展必須面對(duì)的重要議題。而自動(dòng)駕駛“單車智能”模式僅僅強(qiáng)調(diào)對(duì)自動(dòng)駕駛車輛的技術(shù)創(chuàng)新，缺乏對(duì)交通系統(tǒng)的整體考慮和協(xié)同創(chuàng)新機(jī)制。

第二，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)潛力的日漸突顯，我國(guó)自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)因核心技術(shù)缺失而產(chǎn)生的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)就越發(fā)突顯。建基于新一代人工智能技術(shù)之上的自動(dòng)駕駛技術(shù)，本身就是一個(gè)技術(shù)集成度非常高的系統(tǒng)[3](P113)，因?yàn)槿斯ぶ悄堋⒅悄苄酒?、智能傳感等底層技術(shù)的落后，中國(guó)企業(yè)呈現(xiàn)出一種技術(shù)追趕的態(tài)勢(shì)。美國(guó)作為最早發(fā)展自動(dòng)駕駛技術(shù)的國(guó)家，其企業(yè)在各個(gè)方面都處于領(lǐng)先狀態(tài)，其核心技術(shù)、技術(shù)創(chuàng)新路徑與經(jīng)驗(yàn)都已經(jīng)歷了多年的沉淀積累，其駕駛數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)更是占據(jù)了絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。我國(guó)自動(dòng)駕駛企業(yè)實(shí)際上在多個(gè)技術(shù)子領(lǐng)域已經(jīng)陷入“卡脖子”的困境[4]。這就意味著，自動(dòng)駕駛“單車智能”模式在技術(shù)創(chuàng)新層面已經(jīng)進(jìn)入“深水區(qū)”，在面對(duì)技術(shù)封鎖和專利“圍堵”時(shí)，除了加大技術(shù)研發(fā)投入，也需要考慮技術(shù)發(fā)展模式。

第三，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)創(chuàng)新的推進(jìn)，無(wú)人化程度和自動(dòng)化技術(shù)參與程度越來(lái)越高。按照美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)(SEA)的分類標(biāo)準(zhǔn)(L0級(jí)到L5級(jí))，自動(dòng)駕駛技術(shù)實(shí)際上經(jīng)歷了三個(gè)階段：第一階段是L0-L2級(jí)，可稱之為“真人駕駛員掌控汽車”階段；第二階段對(duì)應(yīng)于L3-L4級(jí)，可稱之為“真人駕駛員與自動(dòng)化程序共同控制汽車”階段，在此階段，真人駕駛員從占據(jù)主導(dǎo)地位轉(zhuǎn)換為監(jiān)控地位；第三階段對(duì)應(yīng)于L5級(jí)，可稱之為“自動(dòng)化程序獨(dú)立掌控汽車”階段。當(dāng)處于第二階段和第三階段時(shí)，如何衡量自動(dòng)化程序的事故權(quán)責(zé)[5]，如何劃分駕駛數(shù)據(jù)的權(quán)屬，如何處理其引致的倫理問(wèn)題[6]，這些因自動(dòng)化技術(shù)引致的權(quán)責(zé)難以界定的難題，成為自動(dòng)駕駛發(fā)展必須面對(duì)的法律難題和倫理難題。

那么，在自動(dòng)駕駛“單車智能”模式下，面對(duì)交通現(xiàn)代化、核心技術(shù)追趕、社會(huì)倫理治理三個(gè)發(fā)展難題，自動(dòng)駕駛企業(yè)和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟能否提供有效的解決方案？對(duì)此，需要分析自動(dòng)駕駛技術(shù)體系和企業(yè)商業(yè)模式。

二、自動(dòng)駕駛的技術(shù)體系與企業(yè)商業(yè)模式

面對(duì)自動(dòng)駕駛“單車智能”模式的發(fā)展困境，以安全和發(fā)展作為基本治理理念，自動(dòng)駕駛需要一個(gè)完整性的解決方案。梳理自動(dòng)駕駛的技術(shù)體系，分析自動(dòng)駕駛企業(yè)商業(yè)模式，是破解此困境的基礎(chǔ)。同時(shí)，核心技術(shù)體系是技術(shù)企業(yè)建構(gòu)其商業(yè)模式的基礎(chǔ)。故本節(jié)首先簡(jiǎn)要回顧自動(dòng)駕駛的技術(shù)子系統(tǒng)和技術(shù)模塊，在此基礎(chǔ)上，梳理自動(dòng)駕駛相關(guān)企業(yè)的商業(yè)模式。

(一)自動(dòng)駕駛的技術(shù)體系

內(nèi)嵌于交通運(yùn)輸體系的自動(dòng)駕駛，本身就存在一個(gè)龐大的技術(shù)體系。自動(dòng)駕駛包括多個(gè)技術(shù)子系統(tǒng)，而每個(gè)技術(shù)子系統(tǒng)又涵蓋眾多的技術(shù)模塊。就目前而言，自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)子系統(tǒng)包括感知系統(tǒng)、定位系統(tǒng)、認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)、控制系統(tǒng)、車載系統(tǒng)等。本節(jié)首先分別介紹這些技術(shù)子系統(tǒng)及其技術(shù)難點(diǎn)，然后分析基于其上的企業(yè)商業(yè)模式。

感知系統(tǒng)就是自動(dòng)駕駛的“感官系統(tǒng)”，在不同的技術(shù)路線中，包括的技術(shù)模塊存在一定的差異。單車智能技術(shù)路線下的感知系統(tǒng)主要是指車載傳感器構(gòu)成的傳感器系統(tǒng)，包括超聲波雷達(dá)(UWR：Ultrasonic Wave Radar)、激光雷達(dá)(LiDAR：Light Detection And Ranging)、毫米波雷達(dá)(MWR：Millimeter-Wave Radar)、車載攝像頭(VC：Video Camera)、紅外探頭等。綜合考慮到成本和收益等因素，目前主流的自動(dòng)駕駛傳感器系統(tǒng)以激光雷達(dá)和車載攝像頭為主，并呈現(xiàn)多傳感器融合發(fā)展的趨勢(shì)?；跍y(cè)量能力和環(huán)境適應(yīng)性，預(yù)計(jì)激光雷達(dá)和車載攝像頭會(huì)持續(xù)傳感器平臺(tái)霸主的地位，并不斷與多種傳感器融合，發(fā)展出多種組合版本。在完備的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中，各個(gè)傳感器之間借助各自所長(zhǎng)相互融合、功能互補(bǔ)、互為備份、互為輔助。與之相對(duì)，在車路協(xié)同技術(shù)路線下，除了車載感知系統(tǒng)之外，感知系統(tǒng)還包括路端感知系統(tǒng)和云協(xié)同算法系統(tǒng)。

定位系統(tǒng)是指通過(guò)全球定位系統(tǒng)(GPS)、差分GPS或慣性測(cè)量單元技術(shù)(IMU)對(duì)整車進(jìn)行精準(zhǔn)定位，主要解決自動(dòng)駕駛汽車的宏觀定位與實(shí)時(shí)通信。相對(duì)于感知系統(tǒng)主要關(guān)注路況、障礙物檢測(cè)和目標(biāo)追蹤等汽車自身感知問(wèn)題，定位系統(tǒng)主要解決的是汽車與汽車、汽車與計(jì)算平臺(tái)、汽車與智能交通系統(tǒng)等之間的實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)通信或計(jì)算通信等事務(wù)。與定位系統(tǒng)緊密相關(guān)的就是自動(dòng)駕駛的地圖系統(tǒng)。

認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)處理的核心子系統(tǒng)，主要負(fù)責(zé)其他模塊所需的實(shí)時(shí)計(jì)算與分析、任務(wù)調(diào)度等，包括計(jì)算芯片、嵌入式操作系統(tǒng)、(多模態(tài))機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、預(yù)測(cè)模型及其算法、云計(jì)算平臺(tái)等軟硬件技術(shù)模塊。當(dāng)然，針對(duì)不同技術(shù)子系統(tǒng)，所需要的學(xué)習(xí)算法和預(yù)測(cè)模型并不相同。根據(jù)技術(shù)子系統(tǒng)所需的計(jì)算任務(wù)，認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)可以分為在線系統(tǒng)(實(shí)時(shí)系統(tǒng))和離線系統(tǒng)(預(yù)處理系統(tǒng))。

規(guī)劃系統(tǒng)是負(fù)責(zé)制定自動(dòng)駕駛汽車從出發(fā)地到目的地的實(shí)施方案規(guī)劃的技術(shù)子系統(tǒng)，主要包括路徑規(guī)劃(RP：Routing Planning)、行動(dòng)規(guī)劃(BP：Behavioral Planning)和動(dòng)作規(guī)劃(AP：Action Planning)三個(gè)技術(shù)模塊。路徑規(guī)劃主要負(fù)責(zé)從出發(fā)地到目的地之間的路徑設(shè)計(jì)與最優(yōu)路徑選擇等，也稱之為任務(wù)計(jì)劃(Mission Planning)；行動(dòng)規(guī)劃負(fù)責(zé)根據(jù)路徑規(guī)劃和當(dāng)前自動(dòng)駕駛汽車狀態(tài)感知，提供下一步自動(dòng)駕駛汽車需要執(zhí)行的預(yù)處理策略和行動(dòng)方案，也稱之為決策制定(DM：Decision Making)，如跟車、超車、停車、規(guī)避行人、繞行等；動(dòng)作規(guī)劃負(fù)責(zé)根據(jù)行動(dòng)方案制定自動(dòng)駕駛汽車所需操作的執(zhí)行動(dòng)作序列，行動(dòng)規(guī)劃模塊的核心是行動(dòng)規(guī)劃算法的設(shè)計(jì)工作，需要在動(dòng)作序列的完整性(Completeness)的約束下，滿足一定的計(jì)算效率(CE：Computation Efficiency)。

控制系統(tǒng)是將規(guī)劃系統(tǒng)生成的動(dòng)作序列轉(zhuǎn)化為自動(dòng)駕駛汽車真實(shí)行動(dòng)的技術(shù)子系統(tǒng)，通過(guò)向自動(dòng)駕駛汽車硬件系統(tǒng)提供必需的輸入數(shù)據(jù)，以執(zhí)行規(guī)劃的動(dòng)作序列，并產(chǎn)生期望的執(zhí)行動(dòng)作。質(zhì)言之，控制系統(tǒng)根據(jù)自動(dòng)駕駛汽車的硬件力矩、車載能量等來(lái)映射現(xiàn)實(shí)世界中的車輛運(yùn)行交互行動(dòng)，是橋接數(shù)據(jù)計(jì)算和自動(dòng)分析與真實(shí)汽車行駛的紐帶?？刂葡到y(tǒng)主要包括反饋控制和模型預(yù)測(cè)控制(MPC：Model Predictive Controller)。其中，比例積分微分控制(PID：Proportional Integral Derivative Controlling)是最為常見(jiàn)的反饋控制模式。值得注意的是，各種控制模式使用的情景需要根據(jù)具體情況而定。在通用性自動(dòng)駕駛中，尤其是高速運(yùn)行場(chǎng)景，存在非常大的數(shù)據(jù)延遲，故而PID控制模式局限性較大，而模型預(yù)測(cè)控制的性能相對(duì)較好。對(duì)于自動(dòng)駕駛而言，汽車中的過(guò)程控制的采樣周期一般是毫秒級(jí)，并且，由于計(jì)算資源的限制，對(duì)于認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)的計(jì)算與分析速度以及車載系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸速度要求極高。

車載系統(tǒng)是自動(dòng)駕駛汽車與人類駕駛員進(jìn)行交互的界面系統(tǒng)，主要由嵌入式系統(tǒng)、信息可視化界面、輸入操作界面(遙控器、鍵盤、觸摸板等)和數(shù)據(jù)天線組成。嚴(yán)格來(lái)講，除了L5級(jí)(SEA分級(jí)標(biāo)準(zhǔn))自動(dòng)駕駛，其他級(jí)別的自動(dòng)駕駛中都存在人類駕駛員，車載系統(tǒng)的重要性在于必須保證一定的交互友好性和簡(jiǎn)捷性。同時(shí)，現(xiàn)行的自動(dòng)駕駛的計(jì)算與分析系統(tǒng)處理對(duì)數(shù)據(jù)量要求極高，而且，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理意味著要求數(shù)據(jù)傳輸速度必須與數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)吞吐量相匹配。故而現(xiàn)行主流的車載導(dǎo)航系統(tǒng)多采用分布式、低耦合的通信機(jī)制。換言之，車載導(dǎo)航系統(tǒng)對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)性能的整體性提升至關(guān)重要，其性能瓶頸極其容易衍生為系統(tǒng)瓶頸。而且，車載導(dǎo)航系統(tǒng)需要提供多種機(jī)器駕駛員的開(kāi)發(fā)工具，保證自動(dòng)駕駛汽車可以快速實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器人仿真、編程接口等功能。

面對(duì)如此龐雜的技術(shù)系統(tǒng)，很少有企業(yè)能夠全盤掌控系統(tǒng)的全面性，而不得不求助于產(chǎn)業(yè)鏈、商業(yè)生態(tài)系統(tǒng)等[7]。一方面，立足于自身獨(dú)特的核心技術(shù)和核心競(jìng)爭(zhēng)力，不同企業(yè)構(gòu)建了各自的商業(yè)模式，使得自身被鎖定于商業(yè)模式的建構(gòu)邏輯之中而不能“自拔”。另一方面，伴隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的創(chuàng)新與擴(kuò)散，技術(shù)不確定性導(dǎo)致了社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)、安全事故等問(wèn)題。因此，需要梳理并分析現(xiàn)有自動(dòng)駕駛企業(yè)的商業(yè)模式。

(二)自動(dòng)駕駛的企業(yè)商業(yè)模式

商業(yè)模式是企業(yè)在為特定客戶創(chuàng)造價(jià)值的同時(shí)獲得持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的系統(tǒng)架構(gòu)，是企業(yè)在其價(jià)值創(chuàng)造、交易內(nèi)容、交易結(jié)構(gòu)、治理架構(gòu)等基礎(chǔ)上，獲取可持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的系統(tǒng)工具[8]。這就意味著，圍繞著自動(dòng)駕駛技術(shù)，不同企業(yè)選擇不同的商業(yè)模式成為必然。關(guān)注自動(dòng)駕駛技術(shù)并投入資源和研發(fā)的企業(yè)主要包括兩類：其一為整車企業(yè)；其二為非整車企業(yè)，以信息科技企業(yè)為典型代表。前者立足于既有的汽車制造技術(shù)，或者在新能源汽車制造的基礎(chǔ)上，將人工智能技術(shù)引入其中，開(kāi)發(fā)出自動(dòng)駕駛的新車型。后者則是立足于其自身超強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力和分析能力，將自動(dòng)駕駛汽車(尤其是新能源汽車)作為數(shù)據(jù)終端或移動(dòng)計(jì)算端，整合到其數(shù)據(jù)處理與分析平臺(tái)。兩類企業(yè)所掌控的自動(dòng)駕駛的技術(shù)子系統(tǒng)及其技術(shù)模塊存在巨大的差異，因而，企業(yè)圍繞自動(dòng)駕駛在建構(gòu)其價(jià)值主張、盈利模式和系統(tǒng)架構(gòu)時(shí)存在著諸多不同。

在國(guó)家大力提倡并促進(jìn)自動(dòng)駕駛技術(shù)創(chuàng)新與發(fā)展的宏觀背景下，與其說(shuō)各類汽車企業(yè)的商業(yè)模式具備不同的優(yōu)勢(shì)，毋寧說(shuō)是其商業(yè)模式因其內(nèi)外部因素而存在天然的短板和瓶頸。雖然企業(yè)可以圍繞自動(dòng)駕駛來(lái)構(gòu)建自身的生態(tài)系統(tǒng)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)，但是，作為一項(xiàng)新型技術(shù)，自動(dòng)駕駛存在的諸多不確定性成為后續(xù)技術(shù)創(chuàng)新的內(nèi)在不確定性因素。與此同時(shí)，在區(qū)域政策不一致、可用資源有限、市場(chǎng)定位模糊、企業(yè)合規(guī)治理等外部約束的背景下[9]，無(wú)論是傳統(tǒng)企業(yè)，還是新興企業(yè)，其技術(shù)認(rèn)知都存在相對(duì)不足。

從價(jià)值主張的角度來(lái)看，自動(dòng)駕駛的價(jià)值主張與綠色發(fā)展、人類命運(yùn)共同體和諧發(fā)展等宏大的社會(huì)發(fā)展理念保持了內(nèi)在一致性。自動(dòng)駕駛企業(yè)都以該技術(shù)提供綠色出行工具，在提升顧客出行服務(wù)與體驗(yàn)的同時(shí)，降低環(huán)境污染、促進(jìn)交通安全、優(yōu)化交通資源配置、豐富邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)(IoT)網(wǎng)絡(luò)等。

從盈利模式的角度來(lái)看，整車企業(yè)和非整車企業(yè)圍繞自動(dòng)駕駛構(gòu)建的盈利模式存在差異。整車企業(yè)更多地依賴于構(gòu)建智能出行產(chǎn)品線，遵循傳統(tǒng)的差異化競(jìng)爭(zhēng)理念，通過(guò)進(jìn)一步提升產(chǎn)品或服務(wù)多樣性，或者通過(guò)自動(dòng)駕駛技術(shù)來(lái)優(yōu)化現(xiàn)有產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，達(dá)到調(diào)整或重構(gòu)其盈利模式的目的，保障企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。非整車企業(yè)，以信息科技企業(yè)為代表，圍繞自動(dòng)駕駛所構(gòu)建的盈利模式則是基于平臺(tái)模式指導(dǎo)下的雙邊市場(chǎng)或者多邊市場(chǎng)盈利模式，自動(dòng)駕駛作為移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)，可以接入到企業(yè)現(xiàn)有的云計(jì)算平臺(tái)，或者通過(guò)智慧邊緣計(jì)算架構(gòu)建構(gòu)新型算力平臺(tái)。

從企業(yè)系統(tǒng)架構(gòu)的角度來(lái)看，各類企業(yè)的盈利模式往往需要與其系統(tǒng)架構(gòu)相匹配。除了新生的新能源整車企業(yè)圍繞自動(dòng)駕駛技術(shù)體系構(gòu)建其組織結(jié)構(gòu)之外，其余企業(yè)大多數(shù)仍然依托于其現(xiàn)有組織結(jié)構(gòu)，沿著技術(shù)創(chuàng)新范式將自動(dòng)駕駛的業(yè)務(wù)線和管理結(jié)構(gòu)嵌入并整合其中。

綜合價(jià)值主張、盈利模式和系統(tǒng)架構(gòu)的分析可以看出，自動(dòng)駕駛技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新確實(shí)能夠增進(jìn)企業(yè)的發(fā)展?jié)摿?。?wèn)題在于，綠色發(fā)展的投入產(chǎn)出比要比企業(yè)正常的投入產(chǎn)出比或者內(nèi)部收益率低得多；與此同時(shí)，產(chǎn)品技術(shù)范式的轉(zhuǎn)換勢(shì)必會(huì)沖擊組織慣性，對(duì)企業(yè)現(xiàn)有的系統(tǒng)架構(gòu)也造成了巨大的威脅；誠(chéng)然，新興企業(yè)可能無(wú)此憂慮，但是其產(chǎn)品線相對(duì)單一、研發(fā)能力薄弱等因素實(shí)則蘊(yùn)含著更大的威脅，那就是，基于新一代人工智能技術(shù)的自動(dòng)駕駛，其整體性的技術(shù)進(jìn)步速度要快于個(gè)體企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步速度。雖然，企業(yè)的商業(yè)模式及其創(chuàng)新不限于技術(shù)創(chuàng)新，但是，技術(shù)核心競(jìng)爭(zhēng)力相對(duì)落后的弊端會(huì)隨著時(shí)間的推移而進(jìn)一步放大。盡管企業(yè)往往通過(guò)巨額的研發(fā)補(bǔ)貼(企業(yè)部門間或者外部融資等)來(lái)支持自動(dòng)駕駛的技術(shù)創(chuàng)新，自動(dòng)駕駛帶來(lái)的模塊擴(kuò)展收益和數(shù)據(jù)流收益是否真實(shí)存在，能否融入企業(yè)商業(yè)模式，實(shí)則都是企業(yè)發(fā)展的潛在威脅。

三、“單車智能”模式局限性的生成邏輯

各類企業(yè)因其資源能力、組織活動(dòng)和盈利模式的不同，對(duì)自動(dòng)駕駛的創(chuàng)新認(rèn)知和管理認(rèn)知存在巨大的差異。加之技術(shù)創(chuàng)新趨勢(shì)、技術(shù)應(yīng)用情境的時(shí)間與空間差異、市場(chǎng)進(jìn)入機(jī)會(huì)和進(jìn)入門檻、自身價(jià)值網(wǎng)絡(luò)等外部因素的多樣性，共同決定了自動(dòng)駕駛汽車企業(yè)的商業(yè)模式千姿百態(tài)。

企業(yè)商業(yè)模式建構(gòu)過(guò)程就是創(chuàng)業(yè)企業(yè)的決策邏輯選擇的過(guò)程[10]，主要包括兩類邏輯：效果推理邏輯和因果邏輯。前者從已有技術(shù)手段等現(xiàn)有資源出發(fā)探索可能的目標(biāo)；后者以目標(biāo)為導(dǎo)向，制定計(jì)劃以實(shí)現(xiàn)既定目標(biāo)[11]。誠(chéng)然，自動(dòng)駕駛商業(yè)模式的建構(gòu)過(guò)程是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，企業(yè)可能在后續(xù)發(fā)展中需要改變其建構(gòu)商業(yè)模式的決策邏輯[11]。但是，改變決策邏輯需要付出巨大的代價(jià)，且初始決策邏輯對(duì)最終商業(yè)模式的定性起著決定性作用[12]。

整車企業(yè)和非整車企業(yè)的決策邏輯起點(diǎn)并不一致。對(duì)于整車企業(yè)而言，創(chuàng)業(yè)企業(yè)的決策邏輯的起點(diǎn)在于其本身就已經(jīng)具有成型的汽車制造產(chǎn)品線。那么，在企業(yè)高層的認(rèn)知體系中，汽車的整體概念已然存在。作為新型技術(shù)形態(tài)的自動(dòng)駕駛，確切地講，新一代人工智能技術(shù)，對(duì)于汽車制造的認(rèn)知體系而言，更多地被視為一種可嵌入的技術(shù)模塊。從傳統(tǒng)的多樣化戰(zhàn)略來(lái)看，引入自動(dòng)駕駛技術(shù)可以增加產(chǎn)品類型和產(chǎn)品梯次，進(jìn)而擴(kuò)展產(chǎn)品范圍。從創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)的角度來(lái)看，引入自動(dòng)駕駛技術(shù)意味著企業(yè)觸及更多環(huán)境資源的可能性增加，其生態(tài)位勢(shì)更加強(qiáng)大。然而，在面對(duì)自動(dòng)駕駛的“滾滾洪流”時(shí)，該類企業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛的態(tài)度，更大的比例可以歸為一種市場(chǎng)性應(yīng)對(duì)傾向，順應(yīng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的發(fā)展。這也就導(dǎo)致傳統(tǒng)整車企業(yè)在自動(dòng)駕駛上的資源投入占其營(yíng)收比重往往較低，且偏向于長(zhǎng)期性觀望型投資[13]。因此，可以認(rèn)為，整車企業(yè)圍繞著自動(dòng)駕駛的創(chuàng)業(yè)決策邏輯更大比例的是因果邏輯。

而對(duì)于非整車企業(yè)而言，情況恰恰相反。非整車企業(yè)以信息科技企業(yè)為典型代表，也不乏新一代人工智能企業(yè)。此二類企業(yè)在商業(yè)模式的構(gòu)建過(guò)程中，對(duì)自動(dòng)駕駛的功能認(rèn)知和產(chǎn)品定位大多歸屬于“數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)”或者“數(shù)據(jù)收集”的范疇，而對(duì)于“整車”反而缺乏設(shè)計(jì)概念和認(rèn)知。進(jìn)而，即使最終完成整車的產(chǎn)品設(shè)計(jì)和服務(wù)提供，將其與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)等加以融合，形成網(wǎng)絡(luò)的整體概念，但其產(chǎn)品或服務(wù)認(rèn)知仍然會(huì)局限于“整車”概念范疇，其商業(yè)模式的難題仍然存在。因此，可以認(rèn)為，非整車企業(yè)圍繞著自動(dòng)駕駛的創(chuàng)業(yè)決策邏輯更大比例的是效果推理邏輯。

當(dāng)我們審視上述兩類企業(yè)建構(gòu)其商業(yè)模式的決策邏輯時(shí)，發(fā)現(xiàn)二者存在一個(gè)共同特征——將自動(dòng)駕駛車輛“剝離”出交通系統(tǒng)，差異僅僅在于剝離方式不同而已。當(dāng)聚焦于企業(yè)決策邏輯起點(diǎn)，可以發(fā)現(xiàn)，效果推理邏輯是以“單車”為起點(diǎn)，無(wú)非是對(duì)車輛的“修修補(bǔ)補(bǔ)”；因果邏輯則是以“單車”為終點(diǎn)，無(wú)非是造車方法千差萬(wàn)別。歸根到底，當(dāng)前自動(dòng)駕駛企業(yè)商業(yè)模式的系統(tǒng)架構(gòu)都是將自動(dòng)駕駛車輛從“交通系統(tǒng)”中“剝離”出來(lái)。當(dāng)自動(dòng)駕駛車輛與外部環(huán)境之間存在的關(guān)聯(lián)關(guān)系被人為阻斷，便導(dǎo)致了自動(dòng)駕駛“單車智能”模式的發(fā)展困境。

誠(chéng)然，企業(yè)利用專業(yè)化分工能夠幫助其建立核心競(jìng)爭(zhēng)力，但是，市場(chǎng)范圍和外部效應(yīng)同樣反作用于企業(yè)自身，協(xié)同效應(yīng)對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)及其企業(yè)的促進(jìn)作用不言而喻。然而，“單車智能”模式對(duì)應(yīng)的企業(yè)商業(yè)模式構(gòu)建，在其產(chǎn)品定位與設(shè)計(jì)階段就已經(jīng)將該協(xié)同效應(yīng)排除在外了。單車智能系統(tǒng)內(nèi)部的協(xié)同效應(yīng)也許仍然存在，但是，在自動(dòng)駕駛“單車智能”模式中，技術(shù)實(shí)現(xiàn)的單一性與應(yīng)用場(chǎng)景的多樣性之間存在巨大的“鴻溝”，畢竟交通出行的應(yīng)用場(chǎng)景呈現(xiàn)出一種“長(zhǎng)尾效應(yīng)”特征[14]。

綜上所述，現(xiàn)有企業(yè)在其商業(yè)模式建構(gòu)之初就人為阻斷了自動(dòng)駕駛車輛與外部環(huán)境之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，間接壓縮了技術(shù)創(chuàng)新空間和產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間，進(jìn)而導(dǎo)致了“單車智能”模式的發(fā)展困境。有鑒于此，我們必須回歸到發(fā)展困境背后的決定性因素，考慮將自動(dòng)駕駛車輛納入到整個(gè)交通運(yùn)輸系統(tǒng)之中，進(jìn)行全盤考慮，充分發(fā)揮交通系統(tǒng)的協(xié)同作用。

四、自動(dòng)駕駛“車路協(xié)同”模式及其治理之道

如前所述，自動(dòng)駕駛“單車智能”模式面臨著交通現(xiàn)代化、核心技術(shù)追趕、社會(huì)倫理治理三個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展難題，而且，該模式下的各種自動(dòng)駕駛企業(yè)的商業(yè)模式或多或少存在瑕疵。因此，跳出“單車智能”模式的認(rèn)知局限，尋求新發(fā)展模式，是突破發(fā)展困境的必由之路。

(一)高精地圖的特殊意義與啟示

從嚴(yán)格意義上講，地圖系統(tǒng)并非“單車智能”所強(qiáng)調(diào)的技術(shù)模塊。然而，地圖系統(tǒng)恰恰是綜合獲取利用空間信息的關(guān)鍵所在，對(duì)于行使車輛而言至關(guān)重要。自動(dòng)駕駛的地圖系統(tǒng)是指構(gòu)建高精度電子地圖系統(tǒng)(簡(jiǎn)稱“高精地圖”)。與傳統(tǒng)電子地圖相比，高精地圖的主要服務(wù)對(duì)象是自動(dòng)駕駛車輛，或者說(shuō)是機(jī)器駕駛員。與人類駕駛員不同，機(jī)器駕駛員缺乏與生俱來(lái)的圖形圖像視覺(jué)識(shí)別和邏輯分析能力。因?yàn)槿说囊庀蛐缘奶厥庑?，人類感知系統(tǒng)和綜合分析能力要遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于機(jī)器駕駛員。比如，人可以很輕松、準(zhǔn)確地利用圖像、GPS定位自己，鑒別障礙物、人、交通信號(hào)燈等。但是，對(duì)當(dāng)前的機(jī)器感知來(lái)說(shuō)，上述行為卻是非常困難的任務(wù)。因此，高精地圖應(yīng)該作為自動(dòng)駕駛技術(shù)體系中必不可少的一個(gè)技術(shù)子系統(tǒng)來(lái)對(duì)待。

高精地圖包含大量行車輔助信息，其中，最重要的是對(duì)路網(wǎng)系統(tǒng)和活動(dòng)環(huán)境中的空間精確的三維表征(目前的高精地圖已經(jīng)能夠?qū)崿F(xiàn)“厘米”級(jí)精度)。比如，路面的幾何結(jié)構(gòu)、道路標(biāo)示線的位置、周邊道路環(huán)境的點(diǎn)云模型等。有了這些高精度的三維表征，車載機(jī)器人就可以通過(guò)比對(duì)車載GPS、IMU、LiDAR或攝像頭數(shù)據(jù)來(lái)精確確認(rèn)自己的當(dāng)前位置。此外，高精地圖還包含豐富的語(yǔ)義信息，比如，交通信號(hào)燈的位置及類型，道路標(biāo)示線的類型，識(shí)別哪些路面可以行駛等。這些能極大地提高車載機(jī)器人鑒別周圍環(huán)境的能力。不僅如此，高精地圖還能幫助自動(dòng)駕駛車輛識(shí)別其他車輛、行人及未知障礙物。這是因?yàn)楦呔貓D利用過(guò)濾性算法已經(jīng)將傳統(tǒng)地圖中過(guò)濾掉的車輛、行人等活動(dòng)性障礙物納入到其構(gòu)建的三維空間體系之中。如果自動(dòng)駕駛車輛在行駛過(guò)程中發(fā)現(xiàn)了當(dāng)前高精地圖數(shù)據(jù)庫(kù)中未出現(xiàn)過(guò)的物體，就會(huì)大概率地將其視為車輛、行人或其他障礙物，此時(shí)就可以規(guī)避該物體，并向自動(dòng)駕駛車輛內(nèi)的人員發(fā)出警報(bào)，讓駕駛者查看車輛外部環(huán)境。從而，高精地圖可以提高自動(dòng)駕駛汽車發(fā)現(xiàn)并鑒別障礙物的速度和精度。

相比服務(wù)于GPS導(dǎo)航系統(tǒng)的傳統(tǒng)地圖而言，高精地圖最顯著的特點(diǎn)是其表征路面特征的精準(zhǔn)性。傳統(tǒng)地圖只需要做到“米”級(jí)精度即可實(shí)現(xiàn)GPS導(dǎo)航，但高精地圖需要達(dá)到“厘米”級(jí)精度才能保證汽車行駛安全。二者可以形成有效的定位功能互補(bǔ)。同時(shí)，高精地圖比傳統(tǒng)地圖具有更高的實(shí)時(shí)性。由于路網(wǎng)時(shí)常變化，如整修、道路標(biāo)示線磨損及重漆、交通標(biāo)示改變等，從而需要及時(shí)反映在高精地圖上以確保汽車行駛安全。高精地圖有很高的難度，但隨著越來(lái)越多載有多種傳感器的汽車行駛在路網(wǎng)中，一旦有一輛或幾輛汽車發(fā)現(xiàn)了路網(wǎng)的變化，通過(guò)“車—云”通信或者“車—車”通信等網(wǎng)絡(luò)形式，就可以把路網(wǎng)更新信息告訴其他汽車，使其他汽車能夠構(gòu)建高精地圖，進(jìn)而使得自動(dòng)駕駛行為更加靈活、安全。

由此可見(jiàn)，高精地圖技術(shù)的真正作用在于跨越了自動(dòng)駕駛“單車智能”模式的限制，將與自動(dòng)駕駛車輛高度相關(guān)的元素，如道路、云端系統(tǒng)、其他車輛、行人等信息融合為一個(gè)完整的數(shù)據(jù)系統(tǒng)，從技術(shù)體系內(nèi)部搭建了自動(dòng)駕駛車輛與外部環(huán)境之間聯(lián)通的橋梁。而自動(dòng)駕駛“車路協(xié)同”模式的核心就在于將自動(dòng)駕駛車輛和與之相關(guān)的眾多外部因素，尤其是道路、其他車輛等，融合為一個(gè)綜合性系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)信息共享和智能決策的統(tǒng)一調(diào)度與協(xié)調(diào)。

(二)自動(dòng)駕駛“車路協(xié)同”模式的治理之道

自動(dòng)駕駛“車路協(xié)同”(Vehicle-Infrastructure或者Vehicle-Load)模式是指，在自動(dòng)駕駛車輛的基礎(chǔ)上，通過(guò)高精地圖和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)將道路基礎(chǔ)設(shè)施、行人、其他車輛等交通參與要素有機(jī)地聯(lián)系在一起，助力自動(dòng)駕駛車輛在環(huán)境感知、計(jì)算決策和控制執(zhí)行等方面能力升級(jí)的自動(dòng)化交通模式。美國(guó)和歐洲主導(dǎo)的自動(dòng)駕駛發(fā)展模式是典型的“單車智能”模式，而中國(guó)作為自動(dòng)駕駛的“后起之秀”，在“單車智能”模式的基礎(chǔ)上，提出了“車路協(xié)同”模式?！败嚶穮f(xié)同”模式作為“單車智能”模式的高級(jí)發(fā)展形式，經(jīng)歷了一個(gè)循序漸進(jìn)、由低到高的發(fā)展過(guò)程，可以分為三個(gè)階段：第一階段，信息交互協(xié)同，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛與道路的信息交互與共享；第二階段，協(xié)同感知，在第一階段的基礎(chǔ)上，發(fā)揮路側(cè)的感知定位優(yōu)勢(shì)，與自動(dòng)駕駛車輛進(jìn)行協(xié)同感知定位；第三階段，在前兩個(gè)階段的基礎(chǔ)上，自動(dòng)駕駛車輛與道路可實(shí)現(xiàn)協(xié)同決策與控制功能，保證車輛在所有道路環(huán)境下都能實(shí)現(xiàn)高等級(jí)的自動(dòng)駕駛。

相較于“單車智能”的認(rèn)知范式，自動(dòng)駕駛“車路協(xié)同”模式的完整性實(shí)則將交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)與能源產(chǎn)業(yè)融入到自動(dòng)駕駛的技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)發(fā)展和治理之中，順應(yīng)了自動(dòng)駕駛的公共性屬性的要求。作為交通現(xiàn)代化的內(nèi)在要求和“新基建”工作的核心之一，智慧道路建設(shè)工程作為道路基礎(chǔ)設(shè)施的智能升級(jí)的同時(shí)，恰恰也能與自動(dòng)駕駛進(jìn)行有效的技術(shù)融合，實(shí)施“車路協(xié)同”的發(fā)展模式。作為智慧道路建設(shè)的重要配套基礎(chǔ)設(shè)施，動(dòng)力網(wǎng)絡(luò)——新能源汽車充電設(shè)施網(wǎng)絡(luò)同樣是新基建的重要組成部分。

高精地圖高度融合了智慧路網(wǎng)，從這個(gè)角度出發(fā)，無(wú)論是整車企業(yè)還是非整車企業(yè)，現(xiàn)有企業(yè)商業(yè)模式的核心難題，即汽車產(chǎn)品與公路網(wǎng)絡(luò)的“隔離”，就會(huì)迎刃而解。將二者融入到交通運(yùn)輸業(yè)之后，無(wú)論是配備智能終端的傳統(tǒng)汽車，還是自動(dòng)駕駛汽車，都應(yīng)被視為智慧交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中的“智能移動(dòng)終端”。一方面，被人工智能重新定義后的汽車，可以有效解決關(guān)于智能出行的認(rèn)知偏狹，為解決技術(shù)體系缺陷提供解決方案，從而在技術(shù)邏輯上能夠形成“終端—鏈接—計(jì)算和分析—服務(wù)—終端”的完整閉環(huán)。另一方面，這種智慧升級(jí)并不是交通運(yùn)輸業(yè)或能源產(chǎn)業(yè)的單方面升級(jí)，具體應(yīng)用場(chǎng)景中的技術(shù)子模塊更新反向也能促進(jìn)人工智能產(chǎn)業(yè)的整體創(chuàng)新。眾所周知，算力相對(duì)缺乏是人工智能技術(shù)的發(fā)展瓶頸之一，當(dāng)自動(dòng)駕駛車輛作為移動(dòng)終端算力時(shí)，通過(guò)邊緣計(jì)算框架[15]和聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架[16]，能夠在保證數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，有效解決車聯(lián)網(wǎng)與車路協(xié)同的算力供應(yīng)。

具體來(lái)講，自動(dòng)駕駛“車路協(xié)同”模式對(duì)“單車智能”模式的超越，主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：

第一，交通現(xiàn)代化可以把握新一代人工智能高速發(fā)展的契機(jī)，積極推進(jìn)智慧道路建設(shè)和新能源網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。隨著“車路協(xié)同”的持續(xù)推進(jìn)，逐漸演化為“車—路—電”協(xié)同的良性發(fā)展循環(huán)，隨著新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公共投資的增加，勢(shì)必會(huì)促進(jìn)以V2X(Vehicle to Everything)為代表的網(wǎng)聯(lián)技術(shù)、信息交互技術(shù)等路網(wǎng)鏈接的中間件技術(shù)發(fā)展，從而增進(jìn)就業(yè)并帶動(dòng)新一代人工智能技術(shù)和信息通訊技術(shù)的發(fā)展和知識(shí)積累。隨著技術(shù)網(wǎng)絡(luò)的普及和升級(jí)，交通現(xiàn)代化進(jìn)程勢(shì)必會(huì)提速。

第二，核心技術(shù)落后的問(wèn)題將得到有效解決。面對(duì)“單車智能”核心技術(shù)落后的問(wèn)題，隨著“車路協(xié)同”和智能出行技術(shù)的場(chǎng)景擴(kuò)散，我國(guó)可以獲取充足而多樣化的場(chǎng)景數(shù)據(jù)和交通數(shù)據(jù)，這樣就能夠進(jìn)一步有效地優(yōu)化智能算法的擬合度；同時(shí)，多樣化的場(chǎng)景數(shù)據(jù)能夠增進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的公平性；最終，形成人工智能技術(shù)創(chuàng)新的良性循環(huán)。換言之，隨著“車路協(xié)同”的推進(jìn)，其結(jié)果之一是促進(jìn)了“單車智能”中的核心技術(shù)創(chuàng)新。

第三，針對(duì)完全自動(dòng)駕駛中治理主體權(quán)責(zé)難以界定或主體缺失的問(wèn)題，在全面實(shí)施“車路協(xié)同”和智能交通網(wǎng)絡(luò)的前提下，私人出行工具的需求必然下降，其市場(chǎng)占有率會(huì)急劇萎縮。這就意味著，社會(huì)公眾的私人出行工具全面被智能化的公共出行工具所替代。而作為公共交通出行，其治理主體轉(zhuǎn)變?yōu)檎麄€(gè)交通系統(tǒng)，原有的治理主體權(quán)責(zé)難以界定或主體缺失的問(wèn)題得以緩解，或者說(shuō)，至少治理主體缺位問(wèn)題可以被大概率轉(zhuǎn)化為技術(shù)系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題了。與此同時(shí)，原有的交通出行安全問(wèn)題被緩解了。路端智能測(cè)繪和仿真及其網(wǎng)絡(luò)化，能夠提供更加高精的地圖，并實(shí)時(shí)通報(bào)自動(dòng)駕駛車輛其所屬區(qū)域的交通出行信息，再配合原有的單車智能技術(shù)，使得自動(dòng)駕駛車輛可提前計(jì)算并更新其行程規(guī)劃和動(dòng)作規(guī)劃。智慧交通系統(tǒng)技術(shù)耦合性和技術(shù)冗余性，如車車聯(lián)網(wǎng)(V2V)、車人聯(lián)網(wǎng)(V2P)、車路聯(lián)網(wǎng)(V2I)和車云聯(lián)網(wǎng)(V2C)等技術(shù)網(wǎng)絡(luò)，增加了自動(dòng)駕駛技術(shù)體系的整體魯棒性，提升了其安全等級(jí)，應(yīng)對(duì)技術(shù)場(chǎng)景復(fù)雜性和不確定性能力得以加強(qiáng)。同時(shí)，自動(dòng)駕駛車輛的增加意味著移動(dòng)存儲(chǔ)終端的增加，也就是說(shuō)，分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的規(guī)模在不斷增大，在分布式算法配合下，整體性的數(shù)據(jù)安全等級(jí)也得以加強(qiáng)。由此，智能化交通普及的直接結(jié)果是城市內(nèi)部私家出行工具成為非必需品，與之直接相關(guān)的“停車難”“空間占用”等問(wèn)題也得以解決。

結(jié)論

針對(duì)目前自動(dòng)駕駛“單車智能”模式的發(fā)展困境，在梳理其技術(shù)體系的基礎(chǔ)上，對(duì)自動(dòng)駕駛企業(yè)的商業(yè)模式構(gòu)建過(guò)程加以分析，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有企業(yè)商業(yè)模式構(gòu)建中的決策邏輯，無(wú)論是效果推理邏輯還是因果邏輯，對(duì)自動(dòng)駕駛車輛與外部環(huán)境關(guān)聯(lián)性的阻斷，最終導(dǎo)致了“單車智能”模式的發(fā)展困境。進(jìn)一步研究表明，高精地圖有助于將自動(dòng)駕駛車輛與外部環(huán)境集成于一體，催生出自動(dòng)駕駛的“車路協(xié)同”模式。由此，我們勾勒出自動(dòng)駕駛技術(shù)的整體發(fā)展圖景，并分析了“車路協(xié)同”模式對(duì)“單車智能”模式的超越之處，以有效應(yīng)對(duì)“單車智能”模式的發(fā)展困境。

然而，本文不足之處在于，分析了與自動(dòng)駕駛直接相關(guān)的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，但是，未關(guān)注兩個(gè)問(wèn)題。其一，當(dāng)前，自動(dòng)駕駛“車路協(xié)同”模式在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中存在一些技術(shù)難點(diǎn)，例如，路側(cè)協(xié)同感知定位能力有待進(jìn)一步提高，尤其是需要從功能安全和預(yù)期功能安全的角度全面提高設(shè)備和系統(tǒng)的精確性、穩(wěn)定性、數(shù)據(jù)可靠性等；道路智能化設(shè)備的覆蓋范圍有限，還不足以提供有效的車路協(xié)同應(yīng)用服務(wù)；需要更加高效、經(jīng)濟(jì)的車路通信技術(shù)方案，解決更大連接、低時(shí)延、高可靠的數(shù)據(jù)傳輸問(wèn)題。其二，并未深究如自動(dòng)駕駛技術(shù)擴(kuò)散過(guò)程中的能源消費(fèi)問(wèn)題，即智能出行時(shí)代的“杰文斯悖論”——自動(dòng)駕駛技術(shù)擴(kuò)散可能會(huì)誘致社會(huì)公眾的出行消費(fèi)和其他間接消費(fèi)，反而導(dǎo)致更多的能量消耗，進(jìn)而增加了全球環(huán)境保護(hù)的壓力。這也成為未來(lái)研究的主要方向。