随着各路厂商竞相涌入赛道，智能汽车市场越来越火了。在此背景下，与智能汽车紧密相关的自动驾驶技术也再次受到外界的关注，与此同时由于自动驾驶带来的安全问题，也开始频繁见诸报端。
4月中旬上海车展上出现的“特斯拉车主”事件，就从侧面说明了汽车安全问题的重要性。而从整个行业来看，由于自动驾驶涉及面过于广泛，使得自动驾驶安全问题早已经超出了单一企业的掌控范围，而迫于技术投入以及产业链整合带来的巨大压力，自动驾驶企业走向联合已渐成趋势。
多重障碍引发自动驾驶预期下调
近年来随着自动驾驶技术进入实际应用阶段，自动驾驶技术存在的问题也逐渐暴露了出来。
以业内技术较强的特斯拉为例，特斯拉的Autopilot 系统，虽然已经能够通过其自动驾驶程序随时监控道路状况，并在必要情况下接管汽车控制权，但类似上海“特斯拉车主”事件仍然层出不穷。
事实上，近年来伴随着人们对自动驾驶认识的加深，外界也在调整其对自动驾驶的预期。比如，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo，在2016年独立之后，其估值就从2017年的700亿美金，一路上涨到了2019年的1700多亿美金。但在最新的行业报告中，摩根士丹利直接将其估值下调到了1050亿美金，下调幅度超过了60%。外界普遍认为，此次下调或许正代表了资本市场对自动驾驶不达预期的真实态度。
此前通用汽车公司旗下自动驾驶公司Cruise首席执行官丹阿曼，曾在其长篇博文中暗示，将会推出自动驾驶出租车计划。但在不久之后，Cruise的高管则对媒体说，Cruise的自动驾驶出租车短时间之内可能无法推出。之所以会出现这种状况，或许与自动驾驶领域本身的复杂性有关系。
首先，自动驾驶技术推出时间远比外界理解的时间要长。据2016年的一项研究显示，自动驾驶汽车将不得不测试数亿甚至数十亿英里，以确切地证明他们的死亡人数比普通人少。而根据目前自动驾驶汽车的数量，这项任务可能需要几十年或几个世纪才能完成。这样严苛的条件，决定了到今天为止即使是路测最成熟的自动驾驶技术公司(比如特斯拉)，也需要很长时间来完成这一目标。
近日，特斯拉高管在接受外媒采访时回应，目前特斯拉的自动驾驶技术，可能远远达不到马斯克宣扬的L4级别，甚至可能只有L2级别。这说明即便是路测里程最长的特斯拉，其离实现真正的自动驾驶仍旧很远。
其次，过于缓慢的自动驾驶商业化，也让外界逐渐对其丧失耐心。正如Waymo被下调预期、Cruise被迫推迟商业化计划一样，很多自动驾驶企业都面临因技术或者安全问题，带来的外界预期下调的情况。
车路协同成关键破局点
从行业发展来看，自动驾驶有两个核心层，即“车端”与“路侧”。而在目前的行业中，外界都是通过推动汽车本身的智能化改造，来带动其自动驾驶技术落地，但这种方案有一个致命缺陷，那就是无力保障安全性。此前特斯拉“撞人”、Waymo撞击事故，就属于这种状况。
事实上，纵观目前整个电动车行业来看，无论是主机厂、供应商或是系统集成商，都过于强调实现电动车的“智能化”。而现实的矛盾是，已经智能化的车，与依旧不够智能的路之间无法形成有效衔接，这就给自动驾驶汽车的安全性带来了很大隐患。因此要实现更好的自动驾驶，就必须像改造车况一样改造路况，使智能化的道路能够与智能汽车产生协同效应。
有研究数据表明，车路协同自动驾驶可使普通道路交通事故率降低90%，交通效率提高10%。可见，车路协同无论是对于提升自动驾驶安全性，还是改善交通运行效率都十分重要。
从外部条件来看，5G技术的加速普及，也给车路协同技术落地创造了有利条件。比如，5G商业化可以大大降低理论上的延迟速度，可以将决策层面和车机计算放在云端进行，相比投入巨大的“单车智能”来说，后者可以大大降低自动驾驶的投入成本。
得益于这些外部条件的日渐成熟，目前国内参与路侧改造的车企越来越多。早在2018年底，百度就宣布推出了“Apollo”车路协同方案，向业界开放其在车路协同方面的技术和服务，让自动驾驶进入“聪明的车”与“智慧的路”协同的新阶段。
与此同时，阿里也在其推出的“智能高速公路”上，进行了多次路测实验。同时，华人运通与盐城当地政府推出的“智路”项目，一期工程也已经基本进入实施阶段了。因此，不论是从技术条件还是行业发展环境来看，车路协同都已经成了推动行业发展的关键破局点了。
开启结盟竞争新时代
不过，限于技术的高度集成，以及涉及面过于宽广的原因，要想实现真正的车路协同还需要依靠各界的联动。车路协同的实现，不仅涉及到车辆管理、道路基础设施建设，还涉及地方交通政策与信息安全等诸多因素，依靠单一车企很难达成这一目的，因此采取联合行动势在必行。
而从行业来看，巨大的技术投入和冗长的供应链体系，也促使业界加速了产业联合的步伐，并由此诞生了一批业界知名的“联盟组合”。
去年12月18日，T3出行、苏州高铁新城、江苏大运集团在苏州举行了战略发布会，会上各方推出了国内首个自动驾驶生态运营联盟——鳌头联盟。据悉，该联盟通过将科技公司、主机厂和出行平台组合成“铁三角”，拟在构建整个自动驾驶的产业生态。实际上，类似的联盟早已经有国际先例。
早在2018年，由软银、丰田、本田等在内的日系财团，就成立了全球最大自动驾驶联盟—丰田联盟Monet，其所涉及的企业包括丰田、本田、铃木、马自达、日野等著名日系车企。此后，宝马戴姆勒奥迪联盟、通用本田联盟、福特大众联盟、沃尔沃和Veoneer等联盟组织相继建立，行业联盟化的趋势得到进一步发展。
从自动驾驶落地的复杂性来看，这种联盟也有其必然性。首先，是商业化推进不足、研发成本压力增大，迫使各路玩家放弃“门户之见”。据西部证券公开的数据显示，仅仅2019年全球自动驾驶前10大玩家，在自动驾驶领域投入的研发费用就超过了160亿美元，处于头部的Waymo、Cruise、Uber等企业，其研发投入更在20亿美元以上。
这种量级的投入规模，使得本就商业化缓慢的众路玩家感到越发吃力，纷纷从封闭研发走向开放。即使业内知名的Waymo(谷歌子公司)，也不得不转换研发模式，通过对外开源来分摊研发成本带来的重压。
其次，汽车智能化对传统造车架构的颠覆，也促使了联盟分工的出现。高级别的自动驾驶需要更高的信号传输效率，这就促使整车电子架构开始由传统分立控制域向集中域控制转变，最终变成“车载电脑+云计算”的云端互通模式。这种新架构模式，对芯片的算力、通信能力以及软件的代码量、复杂度都提出了更高的要求，单一车企或者Tier 1(汽车供应商)要独立完成任务将变得十分困难，由此出现高度联合的产业联盟也就不难理解了。
而随着众多车企联盟的建立，车企之间的竞争也早已经由单一车企的竞争，转向企业结盟抱团的实力较量。在这种背景下，通过联盟方式来壮大自身力量，自然就成了各路车企必然的选择。
