01
中國選擇的自動駕駛路線
//自動駕駛的中國路線
關注汽車行業的人都不陌生，智能汽車的有2個發展路徑：智能化（單車智能）和網聯化（車路協同）兩個演進路徑。而中國從頂層戰略上堅定地選擇了第二條路線。
大陸發展智能網聯汽車，難以采用國際上的“單車智能”發展路徑，需要充分融合智能化和網聯化，建立中國方案。
智能網聯汽車涉及汽車、 交通、 資訊通信等多個産業的交叉融合, 汽車在行駛過程中所需的通信、 地圖和資料又具有極強的本地屬性, 需要國家統一的安全監管, 是以難以直接複制引用國外發展模式。
未來, 中國方案将堅持智能化與網聯化充分融合的發展特征, 以車載計算基礎平台、 智能終端基礎平台、 雲控基礎平台、 高精動态地圖基礎平台和資訊安全基礎平台等五大平台為載體, 最終實作車路雲一體化協同的創新發展道路。
——《“中國方案”智能網聯汽車發展思路》 李克強院士 清華大學智能網聯汽車創新中心
//單車智能和車路協同的本質
從商業邏輯的角度看，單車智能和車路協同的本質是：技術和成本在車側和路側的配置設定。
雖然商業模式仍有待探索。但根據中信建投的預測資料，從經濟效益上是可以實作整體的平衡的。以北京為例，車上節省 2000 元的成本，就可以在每公裡的道路上投入約 50 萬元和每個路口投入 81.84萬元的全部智能化裝置更新改造。
//中國選擇車路協同道路的原因
美國人工能力、內建電路上的實力全球領先，使得其在單車智能路線上具備明顯優勢。而中國的5G技術世界領先，由于制度的特點設施完善，處于“新基建”的戰略機遇期。是以結合中國産業特點，中國希望通過車路同路線實作彎道超車。
//車路協同的技術優勢
車路協同可以解決單車智能易受到遮擋、惡劣天氣等環境條件影響，在動靜态盲區/遮擋協同感覺方面的問題。
實作自動駕駛車輛對盲區内車輛或行人的準确感覺識别，車輛可提前做出預判和決策控制，進而降低事故風險。
可以實作雲代駕（平行駕駛場景）場景。遠端雲代駕系統是基于 5G 技術，在車輛遇困或極端場景下，由遠端駕駛員接管車輛，實作遠端駕駛員一人控制多車的高效營運服務。自動駕駛的安全備援政策之一就是平行駕駛。
其它單車智能不能替代的優勢還有（見下圖）
02
中國智能網聯汽車整體技術架構
中國方案的智能網聯汽車資訊實體架構, 充分融合智能化與網聯化發展特征, 以計算基礎平台、 智能終端基礎平台、 雲控基礎平台、 高精動态地圖基礎平台和資訊安全基礎平台為載體, 最終實作“人—車—路—雲—圖” 一體化協同的創新發展道路。
其中計算基礎平台即車端的計算單元與雲控平台是互相補充的關系。在多源資料計算處理、協同決策控制方面，計算基礎平台和雲控基礎平台是互相補充的關系。計算平台部分算力可在雲控平台上進行布局，節省車端計算壓力。車載計算單元受限于算力、功耗、尺寸等因素，未必能支撐海量資料計算。
而算例逐漸在雲端部署，也符合博世提出的電子架構演進的大趨勢
03
雲控計算平台的技術概況
雲控平台通過構造基于雲端的車路實時資料閉環鍊路與實時計算網絡, 建立行車與交通環境的全局精确數字映射。
//汽車雲控平台的關鍵技術
基于中國智能網聯三橫三縱的技術架構，我們整理出雲控平台的關鍵技術
04
雲控計算平台的産業概況
雲控平台的四個發展階段如下，目前行業主流處于第三個發展階段
基于運控平台的頂層規劃，我們整理出雲控平台的産業鍊
//雲控平台的現狀
目前國内紛紛籌建獨立雲平台，目前情況亟待協同。推進雲控平台将從示範區和先導區着手，這裡列出了部分雲控平台的先導區：
//汽車雲控入局者
雲控平台技術要求高，涉及國家戰略和資料安全。入局者不僅需要強勁的技術實力，也需要能夠保證國家資料安全，要求頗高。
//雲控平台面臨的挑戰和問題
雖然雲控平台充滿想象，但面對的問題諸多：
05
小結
智能汽車的發展是中國頂層的戰略，而雲控計算平台又是中國道路的必要基石。雖然業界對其态度不一，但中國頂層設計對發展雲控平台的決心是非常堅定的。對比國家對雲控平台的規劃，汽車雲控平台産業仍有很大發展空間。即使道路險阻，但仍值得保持關注。