2019 年，在北京舉辦的一場無人駕駛主題交流會上，主辦方向現場的觀衆抛出了一個問題：" 你覺得單車智能和車路協同哪個更有前景？"
現場觀衆進行了在線投票，最終的結果是——單車智能 : 車路協同 =5:35。
當時，現場參與讨論的嘉賓清華大學車輛學院院長楊殿閣老師評價，這是一個非常 " 中國式的答案 "。
然而，從讨論會走出來放到更大的市場上，這個答案也在當時遭遇了困局。
自動駕駛一直以來都是一條 to B to VC 的賽道，從 2019 年開始，Robotaxi 企業經曆了第一波寒冬，就連頭部公司們的融資狀況也不容樂觀，投資人紛紛将彈藥轉移，但車路協同依舊不在優先考慮的範圍内，而是把錢投去了限定場景的自動駕駛公司，比如礦山、清掃、配送、農業 ......
2022 年，情況才開始發生改變。
自動駕駛第二個寒冬悄然而至，很多公司都感受到了前所未有的艱難，" 沒錢 " 的聲音不絕于耳。但與之形成鮮明對比的另一面是：有的車路協同公司卻手握百億訂單，甚至從去年下半年到現在已經接待了十幾波投資人 ......
近日，蘑菇車聯宣布完成 5.8 億元 C2 輪融資，整體估值 30 億美金，投資方包括成都科創投、珠海海都科創投、騰訊、易鑫等。
自動駕駛很冷，道路數字化很熱
蘑菇車聯成立于 2017 年，是一家自動駕駛全棧技術與運營服務提供商。與僅靠單車智能實現 Robotaxi 不同，蘑菇車聯研發了 " 車路雲一體化 " 自動駕駛系統，通過車、路、雲三端融合來實現 L4 級自動駕駛。
" 機構一開始不看好對路的智能化改造，是因爲從商業的角度來看，覺得做基礎設施是政府的事情，單個公司做不成，投資太大了。"一位曾在投資機構主看智能車産業鏈的投資人對钛媒體 APP 說。
目前，道路數字化、智能化的每公裏建設成本從幾十萬到幾千萬不等。根據 2 月份交通運輸部部長李小鵬給出的數據，截至 2022 年底，全國公路總裏程 535 萬公裏左右，其中高速公路 17.7 萬公裏。這樣計算下來，公路智能化改造将是一筆巨額投資。
但是現在，質疑正在漸漸消失。近兩年，蘑菇車聯的車路雲一體化方案已在北京、湖南、雲南、山東、四川等 10 多個省市落地。
另一方面，對道路的數字化建設，悄然趕上了" 數字中國 "的政策大勢。
2023 年 2 月，中共中央、國務院印發了《數字中國建設整體布局規劃》（後文簡稱 "《規劃》"），《規劃》指出，要打通數字基礎設施大動脈，整體提升應用基礎設施水平，并且将數字中國建設工作情況作爲對有關黨政領導幹部考核評價的參考。和今年 1 月發布的《" 十四五 " 數字經濟發展規劃》相比，《規劃》明确将數字經濟建設上升到了國家層級。
利好消息不斷，也引得不少巨頭跨界而來。
包括華爲、中興、大唐等通信領域企業，以 BAT 爲代表的互聯網科技公司，高新興、千方科技等智能交通玩家，做 ETC 的金溢科技、萬集科技，地圖廠商四維圖新，AI 公司商湯科技，安防公司大華、海康威視等都已經集結在戰場。
衆玩家紮堆進軍，至少說明了一個問題：各路玩家都看到了道路數字化的前景。
共識既然出現，方向便不再是問題，有差别的是具體路徑。
例如，萬集科技主營業務是 ETC，針對道路的相關産品包括路側激光雷達、V2X 通信終端、智慧基站以及智能網聯雲控平台等；騰訊通過邊緣計算向道路數字化領域發力；四維圖新從傳統優勢 " 地圖 " 一側切入；高新興的産品則有 5G 通信模組、V2X 平台、車載終端、路側設備等。
觀察下來不難發現，産品有多有少，但選擇的打法大多是從自身核心業務進行延伸拓展。
還有一種打法便是車、路、雲都做。範圍更廣，但也更考驗技術和 " 錢袋子 "。蘑菇車聯則便是其中之一。
蘑菇車聯副總裁呂斌告訴钛媒體 APP，"2019 年起蘑菇車聯逐步完成了自動駕駛汽車大腦、車載基礎算法平台、域控制器、高精定位、OBU、RSU、RTK、MEC、5G-V2X 等技術的全棧自研。"
據了解，目前，蘑菇車聯的自動駕駛車型包含乘用車、巴士、清掃車、巡邏車等。
之所以選擇 " 車路雲一體化 " 的道路，則是因爲有着不同維度的考量。據蘑菇車聯介紹，從自動駕駛實現的角度看，安全始終是擺在規模化應用面前的最大問題。
近年來，單車感知、決策局限日趨明顯，不能全面識别周圍環境，突發情況來不及決策，無法與其他交通參與元素協同，在軌迹預測、駕駛意圖 " 博弈 " 方面存在困難。脫離路和雲的自動駕駛，在可見範圍内仍然相當遙遠。
而從交通系統和城市管理的角度看，單純的 " 無人駕駛 " 帶來的價值有限，甚至在部分場景帶來額外問題。例如路和雲的智能化，不隻帶來了安全可控的可能性，車與路、車與車間的信息交換，也有望實質性提升整體路網的通行效率，甚至有可能惠及更多非自動駕駛車輛。
需求夠多，如何實現規模化落地？
對于 " 車路雲一體化 " 方案，市場直接用訂單給出了态度。據公開信息顯示，蘑菇車聯已簽約項目金額已突破 110 億元。
随着訂單數量曲線逐漸向上，快速落地就成了必須解決的問題。
與 To C 業務相比，B 端客戶客單價較大，買方的決策周期往往很長。一個一個做市場調查、評估、面談、實測、商務談判…… 僅有幾個客戶的階段還可以逐個定制化服務，随着業務規模的增大，增收不增利的現象難以避免。
" 很多項目在落地，如果都是非标準的個性化産品，對企業負擔太重，項目管理難度提升，對落地應用速度也會産生影響。" 呂斌說。
僅車輛運營就涉及車輛交付、運營、落地屬地執行三大環節，其中又會細分會更多細小具體的環節，包括辦理合規手續、上牌上險、現場溝通部署等。假若全部是個性化需求，企業難免走向人力密集型的項目制陷阱。
定制化産品，也難以靠規模均攤成本、提高部署。以自動駕駛特種車輛爲例，如果到達百到千的量級，車輛成本就會出現明顯下降，而如果能夠到達萬到十萬的量級，僅車上的激光雷達一個硬件的價格就能從萬元降低到千元。
于是，标準化成了必然的選擇。
基于此前多年的積累，蘑菇車聯推出了自動駕駛标準化産品包，包括标準化數字道路 AI 基站、标準化自動駕駛車輛、标準化智慧交通雲平台。
蘑菇車聯自動駕駛标準化産品包
底座不變，客戶可以在落地過程中根據不同業務場景需求，将标準化自動駕駛車輛、設備 + 全路況路側組件庫 + 雲端開放平台，從設備庫、組件庫取用，方案設計像組合樂高。
這帶來了遠超預期的落地速度。在衡陽，穿越市中心、共計 38 公裏主幹道路已完成智能網聯化建設，涉及隧道、立交橋、無标線的鄉村道路等實際複雜路況。
目前，Robobus、Robotaxi、自動駕駛環衛車、巡邏車等不同車種已開始常态化運營，基于 AI 數字道路基站的路側能力也已開始爲部分私家車輛提供智能網聯服務。在大理，支持車路雲一體化的前裝量産的自動駕駛巴士 MOGO Bus 也已開始在洱海景區試運營。
在行業仍以技術方案比拼爲主時，率先完成标準化産品、規模化落地的兩級跳，可能就是趨冷的大環境下，蘑菇車聯獲得資本認可的主因。但對于長坡厚雪的自動駕駛行業來說，這或許還僅僅隻通向終局的一次 " 關鍵戰役 "。
（本文首發钛媒體 APP，作者｜韓敬娴，編輯｜張敏）
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