跌跌撞撞探索多年后，自动驾驶的“钱途”仍然迷雾重重。
全球自动驾驶行业原本设想的主要变现路径是Robotaxi（自动驾驶出租车），试图用技术取代司机，从庞大而古老的城市出行市场中切蛋糕。
资本市场一度对此十分看好。安信证券在去年发布的一份研报中预计，2030年国内Robotaxi的市场规模有望达到1.2万亿~1.4万亿元。
但随着时间的推移，这条看似前途无量的商业化路径开始遭到质疑。
百度是国内自动驾驶行业的重要玩家之一。李彦宏曾透露，仅2020年，百度就在自动驾驶业务上花费了200个亿，后续可能还需要连续10~20年的长期投入。
高昂投入背后，百度目前取得的成果却并不成比例。
根据官方数据，截至2021年上半年，百度旗下的自动驾驶出行服务“萝卜快跑”累计服务乘客超40万人次。这并不是一个很大的数字。作为对比，滴滴网约车的日订单量约为2000万单。
覆盖城市太少、服务车辆有限、路线区域受限，是“萝卜快跑”订单量有限的根本原因。截至今年9月，该服务只进入了北京、上海、广州、长沙等5个城市，且仅在部分区域试运行。
此外，偏高的价格也阻碍了自动驾驶出租车的普及。以北京地区为例，“萝卜快跑”短短几公里的单次行程价格约为30元，相当于出租车的近3倍，导致该服务很难被大众接受。
百度此前宣布，“萝卜快跑”计划在3年内入驻30个城市，部署3000辆无人车，服务300万用户。但即使能够如期达成目标，区区数千辆Robotaxi也难以填平此前的巨额投入。
特斯拉、Waymo等国外玩家的处境同样堪忧。
特斯拉一直是Robotaxi最积极的吹鼓手，却在量产和落地方面毫无作为，归根结底只是给公众和资本市场讲故事。
早在2019年4月，马斯克就放了一颗巨大的“卫星”：特斯拉将于2020年推出L5级别的Robotaxi，一年内将有100万辆上路运营。如今两年多过去了，特斯拉连一辆Robotaxi都没做出来，反而爆出了夸大宣传、安全隐患等一系列与自动驾驶有关的负面新闻。马斯克已极少提及当年的宏伟计划，而是将精力投入到人形机器人等新的大饼上。
谷歌旗下的Waymo一度被视为自动驾驶行业的标杆，估值曾高达1700亿美元以上。但在过去三年间，这一数字不断下滑，目前为300亿美元。
除了技术难以完善、核心人才流失等原因外，商业化困难是Waymo估值跳水的重要原因。2018年，该公司与克莱斯勒、捷豹等汽车厂商合作，一度计划改装超8万辆自动驾驶汽车；但在遭遇挫折后，这一目标被大幅压缩，而Waymo的Robotaxi服务仍局限在美国亚利桑那州凤凰城等少数几个城市的部分区域。
面对冰冷的现实，行业参与者已经在悄悄改弦更张。与地方政府合作、围绕“智慧交通”竞标城市智慧交通项目，逐渐成为新的竞争焦点。
过去几年间，各地对于自动驾驶的热情越来越高。尤其是2018年《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》发布后，国内已有近20个城市发放自动驾驶路测牌照。
对于地方政府而言，引入自动驾驶企业，有利于拉动本地经济发展、增加就业机会，并提升城市形象。同时，自动驾驶企业将获得品牌曝光，以及实地检验技术和产品的机会，但通常很难从用户一侧获得收入。
今年以来，随着“智慧交通”、“车路协同”上升为各地政府发展自动驾驶的主要方案之一，自动驾驶企业无法赚钱的窘境开始发生显著变化。
破局者是业内一家并不像百度、小马智行那样广为人知的自动驾驶公司——蘑菇车联。该公司在今年3月与湖南省衡阳市政府签约，双方将构建“车路云”一体的智慧交通体系，合作金额达5亿元，这是全国*城市级自动驾驶应用项目，因而合作资金规模也超越了行业过往；9月，该公司再次与河南省鹤壁市达成战略合作，计划对合计120公里的道路进行5G智能网联化建设，并提供自动驾驶车辆落地运营，项目总投资额约3亿元。
而百度至今也先后中标合肥、阳泉、重庆、沧州等地的自动驾驶建设项目，中标金额从数千万元至上亿元不等。尽管规模和方案各不相同，但这些项目均把“智慧交通、车路协同”放在重要位置。
地方政府愿意为智慧交通、车路协同买单，根本原因是这条技术路线契合国家战略。
去年2月，国家发改委引发《智能汽车创新发展战略》，计划到2025年，实现车用无线通信网络（LTE-V2X等）区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步开展应用。车路协同则是V2X车联网的核心组成部分。
另一方面，与单车智能化相比，以车路协同模式实现自动驾驶具有许多优势，更有利于城市交通的安全运转和高效治理，这也是重要的加分项。
在5G通信、云计算、边缘计算等技术的支持下，车路协同能够实现车辆与交通动态实时信息的采集与交互，也就是“车更懂路”、“路更懂车”，并以此为基础进行车辆主动安全控制和道路协同管理，从而形成的安全、高效和环保的道路交通系统。
9月中旬，全国政协副主席、中国科协主席万钢在一场行业论坛上表示，车路信息融合可以为自动驾驶提供超越感知视野的认知智能，避免单车智能存在的感知局限、避免车车行为冲突，实现群体运行协同。
万钢认为，在人工智能、5G、大数据和云计算背景下的车路协同，能够在提升自动驾驶安全性的同时，有效降低附加传感器的成本。
与此同时，各地在推动车路协同发展的过程中，通常会选择特定应用场景进行试点，在跑通模式后再向更广泛的用户群体推广，从而减少自动驾驶的安全风险和管理难度。
以衡阳为例，当地政府与蘑菇车联达成合作后，首批落地的自动驾驶车辆覆盖旅游观光巴士、清扫车、巡逻车、微循环公交、快速路公交等，主要为当地市政、交通、环卫部门服务。这些车辆的运行时间、行驶路线和工作环境相对固定，利于交通大数据积累和机器学习，是较为理想的自动驾驶切入点。
此外，作为合作方，蘑菇车联还需要负责“数字道路升级”，主要包括在路侧安装传感器和边缘计算设备，并进行云端算力和数据存储体系的搭建。在这套系统建成后，政府部门将能够实时监控交通状况，实现更精准的全局调度，优化城市出行。
除了各地政府不断增多的需求外，从长期盈利模型来看，自动驾驶公司也必须走“单车智能+车路协同”的发展路线。
在当前技术水平下，一辆车要想具备L4以上级别的自动驾驶能力，通常需要搭载6~12枚高清摄像头、3~12枚毫米波雷达、3~5枚激光雷达，以及与之适配的专用计算芯片等，改装费用高昂。
其中，激光雷达的单价约为5万元左右，占据成本大头。今年4月，北汽旗下的极狐与华为联手发布一款新车，搭载3枚激光雷达，据称可实现“高阶自动驾驶”，售价高达48万元。
为了压缩成本、拉低售价，许多车企在发展自动驾驶技术时，选择了折中路线，取消了激光雷达，转而采用所谓纯视觉方案，高度依赖摄像头和软件算法。特斯拉是这套玩法的典型代表。
但无论是毫米波雷达、激光雷达或高清摄像头，其搜集交通数据的能力会受到天气、光线、障碍物等因素的影响，而车载芯片在面临庞大数据量时，其算法并不足以保证时刻做出最准确的判断，安全隐患也就不可能消除。
公开信息显示，2016年以来，特斯拉Autopilot自动驾驶辅助系统已经导致数十起车祸，造成10人死亡。调查发现，事故起因多与车辆在Autopilot模式下，无法识别交通锥、发光箭头板等路面固定障碍物有关。
而在国内，类似功能导致的伤亡事故也并不鲜见。尤其是今年8月，一名车主在开启蔚来ES8的辅助驾驶功能后，发生撞车事故不幸身亡，进一步加重了外界对于自动驾驶“单车路线”的疑虑。
在单车智能的框架内，车辆成本与安全性此消彼长，难以取得平衡，自动驾驶的商业模型也就无从谈起。而车路协同模式的优势是，它在单车智能的基础上增加了多重安全冗余，把一部分感知能力和计算能力分散到路侧和云端，从而在确保安全、降低成本的基础上，打开了新的商业化路径。
在感知端，车路协同架构主要增加了路侧摄像头，可安装在路灯等公共设施上。由于架设位置高、采用俯视视角，路侧摄像头很少被障碍物遮挡，也不容易受到雨雪天气的干扰，能够更加准确和全面地采集路况信息。
同时，车路协同架构会在道路两侧布设边缘计算设备，对实时数据进行分析加工后，再通过高速车联网传递到自动驾驶车辆。这就减轻了车辆自身的计算压力，缩小了数据传输和行为决策的延迟，并在无需增加硬件指标的情况下，让自动驾驶总算力大大提高。
近期，蘑菇车联创始人兼CEO朱磊在接受访谈时表示，该公司的“单车智能+车路协同”的架构能够做到在100毫秒（0.1秒）内完成从路侧感知到车上决策的整套流程，而人类的反应时间约为500毫秒。这意味着，“单车智能+车路协同”下的自动驾驶安全性已经超过人类驾驶。
根据蘑菇车联的计算，通过道路智能化改造，路端感知及云端感知将有效补充单车感知不足，单车的自动驾驶改造成本有望降低90%以上，从而大大降低购买门槛。
同时，在政企合作框架下，智慧交通、车路协同的基础设施建设成本可由企业和政府共同承担，进一步缓解自动驾驶行业的盈利压力。未来，双方可按照“谁使用谁付费”的原则，向消费者及其他交通参与方收取服务费，培育持续稳定的收入来源。
对于自动驾驶企业而言，要想在政府主导的城市智慧交通项目中竞标成功，除了要看技术实力，还必须拿出符合当地需求的解决方案。
百度、蘑菇车联等厂商采用了相对系统化的方案，把单车智能和车路协同打包为自动驾驶整体解决方案，直接提供给地方政府。
这意味着，在自身单车智能技术过硬的前提下，企业还需要帮助城市做车路协同的数字道路升级，主要包括安装路侧传感器和计算设备；另一方面也需要提供自动驾驶车辆，特别是公交车、出租车、巡逻车、清扫车等市政公共服务车辆，并承担车队运营服务。这考验的是一家公司是否具有全栈技术和商业运营的综合能力。
朱磊认为这种模式一旦成型，会“非常扎实”，运营模型也很健康，因而具有更强的可持续性。未来，这套系统还可以提供更多服务，包括车道级导航、车道级数字信息呈现等，甚至升级为整套的云服务，长远来看商业价值更大。
通过与地方政府合作，国内自动驾驶企业得以跳出围绕C端用户打转、越做越赔钱的窠臼，站在城市发展的更高维度上，重新审视自身的价值定位和商业模型。这种模式上的优势，让中国企业有机会在商业化方面反超美国同行。
创世伙伴资本主管合伙人周炜在接受访谈时表示，美国硅谷的传统科技公司喜欢等到技术高度成熟后，才把产品推向市场。中国公司在技术尚未成熟时，会通过变通或混血的方式，提前向市场提供商用服务，并通过快速迭代完善产品。这是两个国家创业文化的差异。
“过去一定是硅谷的方法占优，但中国公司在商用化上会取得先机，也有极大可能最终实现技术上的反超。”周炜说，短时期内很难说谁对谁错，但一些新兴的硅谷公司已经在学习中国模式。他举例称，在自动驾驶领域，高速或L5级别的自动驾驶在短时间内不太容易大规模实现，但在一些特定领域是有机会的，比如半封闭路线、固定路线等。
各地政府对于自动驾驶产业的青睐，无疑为中国企业的后来居上增添了筹码。相比之下，美国各州对于自动驾驶态度不一，基础建设缓慢。
朱磊认为，“单车智能+车路协同”方案的成熟标志着自动驾驶2.0时代的开启。“这可能是几代人*的时代机遇，会诞生一大批伟大公司，拥有自己的核心技术和商业能力。我们非常期待这一未来的科技变革。”他说。
