百度要去“修路”了。
3月24日，百度Apollo再次中标新基建项目，将参与建设阳泉市经济开发区双向约10公里车路协同测试示范区。项目将完成路侧系统建设，以及基于百度公有云部署的车路协同云控平台、自动驾驶车辆监管平台的部署。此项目由来已久，早在2019年11月21日，百度Apollo就曾宣布其自动驾驶与车路协同项目将在山西阳泉落地。
阳泉项目是百度Apollo在今年3月第三个“官宣”中标的新基建项目。前两个分别为，3月23日，百度中标的合肥市塘西河公园5G车路协同示范线项目，总中标金额约2915万元。3月17日，百度中标重庆永川区“西部自动驾驶开放测试基地”项目，总中标金额为5280万元。
地方政府在3月份的集中投资发力，主要基于中央的明确指示。今年2月以来，中央倡导部署“新基建”，曾在20天内4次提及相关内容。3月4日，中共中央政治局常务委员会召开会议，提出要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。其中道路改造这一环节，工信部部长苗圩曾表示，“在中国我们在道路的改造方面坚决的推行 5G LTE-V2X(车联网)”。
LTE-V2X车联网包含V2V(车-车)、V2I(车-基础设施)，V2N(车-互联网)、V2P(车-行人)，即车路协同，是城市智慧交通的重要组成部分。国外发生的Uber测试车事故、特斯拉自动驾驶事故等，均有单车感知系统存在视觉盲区的问题。而车路协同不仅可以让汽车感知道路状况，也能让交通参与方(基础设施、行人)掌握汽车的走向和意图，极大提高智能汽车的行驶安全系数。
车路协同的战略地位不言而喻，其所对应市场也已非蓝海。百度与阿里早在2018年就开始暗自较量，华为和腾讯紧随其后分别发布商业化V2X芯片级解决方案、5G车路协同开源平台。
在这场强敌环伺的竞争中，为什么是百度率先中标新基建?
百度具有“车端”优势
BATH均有车路协同布局，但发展重心各不相同。
“百度强调自动驾驶，而阿里的重点在智慧交通和监控”，一位自动驾驶企业高管告诉记者，两家协同的目的不同，百度侧重驾驶，阿里侧重监控。
作为国内最早进行自动驾驶研发的互联网企业，百度的车路协同思路以“车”为出发点，针对自动驾驶汽车的应用需求，来研发路侧感知能力、优化V2X通信与路侧感知能力。百度Apollo的自动驾驶车队已在北京、长沙、重庆、福建等地获得自动驾驶路测牌照，其路测里程在国内位居第一。
阿里的车路协同思路则从“路”出发。基于其菜鸟联盟场景、ET城市大脑的道路信息积累，阿里拥有更多感知路况的数据和能力。2018年9月6日，阿里巴巴达摩院与交通运输部公路科学研究院合作，成立了车路协同联合实验室，这证明了阿里在路端的优势。
腾讯和华为的车路协同分别从C端用户、通讯终端，这样的擅长点切入。上述百度中标的三个新基建项目，其建设目的直指自动驾驶汽车测试及落地运营，相比较来看与百度Apollo合作更为适合。
而且，百度在车路协同领域已有落地成果，2018年10月，百度曾与长沙市政府宣布共建的“自动驾驶与车路协同创新示范城市”，两个月后，其L3/L4级的乘用车、商用车、清扫车及物流车等全场景车型在长沙完成了多车型高速场景车路协同演示，Apollo Bus智能公交示范路线也在同日正式发车。
从百度的角度来看，内部组织架构调整已经预示着百度Apollo的业务重心正向车路协同进行倾斜。
2019年12月，百度智能驾驶事业群(IDG)进行了成立3年以来的首次组织架构升级。其中智能汽车事业部降级并入自动驾驶事业部，车路协同单元升级为独立部门，为智能交通业务部。
百度更是在其Apollo生态大会上，明确以车路协同、自动驾驶、智能车联三大开放平台为基础，打造Apollo全生态。新部门专注交通基础设施智能化升级，为城市提供车路协同系统、区域智能信号优化系统等下一代智能交通解决方案。会上发布的Apollo5.5中，还新增了帮助自动驾驶车辆快速学习交通规则、理解路面环境的语义地图深度学习方法
车路协同此类新基建产业与互联网不同，道路工程的稀缺性在于一条路很难同时有多个承建方。虽然BATH的切入点不同，但殊途同归，车路协同的竞争本质还是“跑马圈地”，目前长沙、重庆、沧州、株洲、合肥、阳泉等城市已与百度Apollo达成合作，在示范效应之下，百度已有先发优势。
先修路，再跑车
在自动驾驶领域，国内和国外跑出了不同的发展路线。国内是以百度Apollo为代表的车路协同，国外则是以谷歌母公司旗下自动驾驶公司Waymo为代表的单车智能。
这与不同国家的交通发展有关。
美国汽车工程师学会SAE于2014年发布的自动驾驶汽车分级标准被视为自动驾驶领域的通行标准，但美国对于道路智能的分级并不清晰。而且，美国的5G基站建设远不如中国。据德国数据公司IPlytics的数据显示，去年8月前，中国已部署约35万个5G基站，大约为美国的10倍，在5G基站建设方面，预计美国运营商支付的费用将达到中国的5倍。
因此，在美国土生土长的Waymo更倾向于通过传感器的堆砌，以及算法的优化来逐步完善单个车辆的自动驾驶能力。此外，因为美国地广人稀，交通环境较为简单，而且大多数商圈的大型停车场不收费，且路边没有明确标识的地方都可以随便停车。
Waymo的无人车可以在这些地方实现短时间候客，但中国城市每个商圈的规则都略有不同，单车很难应对。
但是单车智能有两个关键性问题。一方面，不断的堆砌传感器会使单车成本高企——这也是Waymo彼时放弃了生产自动驾驶汽车进行C端售卖的原因之一，另一方面单车感知总会因为前车的遮挡、或道路的凹陷凸起等存在视觉盲区，具有安全隐患。国内智慧公路无锡硕放-东桥路段试用车路协同技术后，2019年五一假期与2019年相比，交通事故数降低77.3%，平均拥堵距离缩短33.3%，效果明显。
先修路再跑车，乍看像是弥补单车感知能力的曲线救国之法，但其实是能够最快实现自动驾驶的低成本通道。
去年4月的长沙岳麓峰会上，百度CEO李彦宏就曾提出实现智能网联的三个境界：第一境界是交通基础设施的智能化，第二境界是限定场景的自动驾驶(比如自主泊车)，第三境界即最终实现无人驾驶。由此可见，百度将重心转至车路协同是必然的战略。
对于地方政府而言，车路协同是长周期、长产业链条的产业，引进高新科技公司，就是为当地的整体产业升级进行铺垫。国信证券预计，在智能路口、城市道路、高速公路等应用场景下，车路协同设备市场可达数千亿量级，LTE-V RSU设备中期市场空间可达约500亿量级。
