在汽車智能化發展的當下，端到端俨然成爲單車智能最大化的體現。
但如果還想進一步的提高智能上限，則需要考慮車路雲一體化。尤其是今年，智能網聯汽車高速發展，各地紛紛抛出利好政策。
今年 5 月，北京發布近 100 億元 " 車路雲一體化 " 新基建項目規劃，随後在 7 月，新基建項目規劃中的 " 北京市高級别自動駕駛示範區 3.0 擴區建設項目路側智能感知設備招标項目 " 公示中标候選結果，三家公司入圍。
6 月，武漢的 " 車路雲一體化 " 重大示範項目獲得批準，備案金額達 170 億元。另外，福州、鄂爾多斯、沈陽、杭州等多個城市也已啓動相關項目招标。
就在最近，陝西省制造強省建設領導小組辦公室印發了《陝西省加快新能源與智能網聯汽車産業發展行動方案（2024-2027）》，旨在加快智能網聯汽車的建設。
通常來說，車、路、雲三方各自爲政，但又互爲對方的最大助攻。
車輛能夠收集自身周圍的信息，比如道路狀況、交通信号和其他車輛的情況，并将這些信息發送到雲端或路端系統。
雲端是數據處理的部分，是一個強大的在線平台，用于接收和處理從車輛和道路基礎設施收集的數據。再通過分析這些數據，生成有用的信息，如實時交通流量、交通擁堵預測，并将結果返回到車端或路端系統，提供優化建議或指令。
路端主要爲邊緣計算，能夠快速分析和及時響應，更能夠有效改善道路擁堵等問題。
這樣一來不僅是單車智能，還是車車協同，甚至能夠實現車輛、交通、城市的深度融合。
目前來看，比較發達的汽車産業國家，都在這方面有相應的布局。
近期，美國交通部（U.S.Department of Transportation，USDOT）對外正式發布了 C-V2X 車聯網技術國家部署計劃《Saving Lives with Connectivity: A Plan to Accelerate V2X Deployment》。
該計劃提出在 2024 年至 2036 年（總共 12 年時間内），分爲短期、中期、長期三個階段，在美國全國加速 C-V2X 車聯網全國部署。
目标至 2036 年，建成覆蓋美國全國範圍的 C-V2X 蜂窩車聯網，高速公路實現 100% 覆蓋，75 個大型主要城市十字路口覆蓋率達到 85%，其中大多數地區能夠提供弱勢交通參與者安全服務。其他國家或地區，像日本、歐盟也是布局已久。
所以說，無論是智能化産業做防守，還是做主動引領，" 車路雲一體化 " 這座高峰，我們都會努力去占領。
事實上，近幾年，" 車路雲一體化 " 到底該怎麽演化，也一直在發展與變化中。比如，相比車端、路段來說，雲端的重要性開始變得越來越重要了。
理想汽車智能駕駛研發副總裁郎鹹朋坦言稱，" 我們深刻理解做人工智能，除了要建立各種平台體系外，最終大家要競争就是算力和數據。"
同時他表示，特斯拉從不擔心自己的技術路線被學習，就是因爲特斯拉相信其他企業無法超越其算力和數據。
細細想來，這番言論也不無道理。
在智能世界中，智能是知識和智力的總和，智能翻譯到數字世界就是 " 數據 + 算力 + 算法 "。
經過各個大廠算法工程師兢兢業業的内卷，算法的差距正迅速縮小。下一步，再争奪的，就是算力和數據的差距。
據國際數據公司 IDC、浪潮信息、清華大學全球産業研究院聯合發布的《2022-2023 全球計算力指數評估報告》顯示，随着全球數字化發展加速，正在對算力提出龐大的需求。
而伴随算力需求而來的是一筆 " 經濟賬 "。
根據業内專家的預估，OpenAI 推出的 Sora 在訓練環節大約需要在 4200-10500 張 NVIDIA H100，訓練時間至少 1 個月，并且當模型生成到推理環節以後，計算成本還将迅速超過訓練環節。
而受美國芯片禁令影響，H100 的服務器（8 張卡）在國内的報價一度高達人民币 300 多萬元。
而現在國内主機廠紛紛自研智駕技術，向大模型 " 開炮 "，更需要強大的算力平台，所以，目前也誕生了「汽車雲」這一說法。
百度副總裁李碩在解釋百度智能雲推出汽車雲體系的原因時表示，汽車雲的需求主要有三個方面：
一是傳統車企正在上雲，建設數字化底座，打造智能化應用；
二是以 " 蔚小理 " 爲代表的造車新勢力有大量新增的雲服務需求；
三是爲汽車生産配套的供應鏈企業，通過雲平台可以連通數據、提升效率。
但在資源投入上還是消耗不起，所以更多還是采取共同合作的做法。
比如說小鵬汽車，就基于阿裏雲智能計算平台，在内蒙古烏蘭察布聯合建立了國内最大的自動駕駛智算中心 " 扶搖 "，算力可達 600PFLOPS（每秒浮點運算 60 億億次），據悉，可将小鵬汽車自動駕駛核心模型的訓練速度提升近 170 倍。
我們會發現一個很有意思的現象，多年以前，行業還有過 " 單車智能、車路協同 " 的對立争論。說白了，就是哪條路線更符合我國的實際交通環境。事實上，單車智能在很長一段時間勝出了，因爲車企能主動發力的，隻有 " 單車智能 "。
他們可以去增加激光雷達，強化芯片算力，以及在近兩年，引入 BEV、 Transformer 模型，包括今年再度轉向 " 端到端 "，目之所及的一畝三分地，皆在 " 單車智能 " 這個領域。
而如今，我們似乎看到了 " 殊途同歸 "，所有的技術路線都彙聚到了 " 雲 " 平台這個概念上。本質上，都對算力有強大的渴望。當我們的芯片被 " 卡脖子 " 之後，更需要 " 雲 " 平台聯通數據，共用共享。
這大概是沖向智能駕駛「終極進化體」，繞不過去的一道門檻了。我們要這麽做，也必須這麽做。
當年很多人都不理解，人類爲什麽要登月。
在探索宇宙奧秘時，也誕生了很多新的技術，極大地改變了人類生活。而自動駕駛技術也是這樣，每一項足以改變并重新定義我們生活的技術，其背後都有足夠多的 " 小技術 " 在堆積。
也許，就在不遠的将來，我們就能看見全新的技術年代，共飨年華。
