從單車智能到車群智能，為何很難實現？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著組合輔助駕駛逐步落地，自動駕駛的路徑也愈發明確，單車智能方向成為主流。所謂單車智能，就是在車身上堆疊激光雷達、毫米波雷達和高清攝像頭，配以高算力芯片，讓車輛具備獨立感知環境、決策路徑并執行操作的能力。

當然，單車智能在實際應用中也頻繁觸及物理極限，視覺傳感器無法穿透前方的大型車輛，激光雷達在暴雨天氣的探測距離大幅縮減，以及面對十字路口盲區時出現的感知斷層。

為了彌補這些短板，車群智能的概念應運而生。它設想通過車輛間的實時信息交換，構建一個覆蓋范圍更廣、感知維度更深的交通環境共享網絡，其邏輯類似于實時路標預警，但精度和響應速度要高出數個量級。車群智能的實現并不容易，存在很多問題需要解決。

技術問題需要突破

車群智能的目標是打破單車的感知邊界，將交通環境從“我看到的”擴展為“大家看到的”。通過車與車之間的信息交互技術，車輛可以提前獲取數公里外的路況或視野死角的行人動態，從而實現超視距感知。

對于高速行駛的自動駕駛車輛而言，決策系統對時延的容忍度非常低，甚至要求低于十毫秒。在現有的蜂窩網絡環境下，數據經過基站轉發會產生不可忽視的延遲，雖然5G技術加速了通信效率，但在高密度交通流中，如何保證成百上千個數據包在毫秒級時間內精準互達而不產生沖突，依然是通信架構要面臨的巨大挑戰。

除了傳輸速度，數據融合的深度也決定了車群智能的實用性。

目前的協同感知方案主要分為對象級、特征級和原始數據級三種。對象級融合僅傳輸識別后的結構化信息，如一輛車的坐標和速度等信息，這種方式帶寬壓力小，但由于不同車企的算法精度不同，容易造成信息丟失或誤判。

如果要實現更高階的原始數據融合，即讓車輛互相分享雷達點云或高清視頻流，則會產生巨大的數據吞吐量，目前的車載通信硬件和無線頻譜資源尚無法支撐這種規模的實時共享。

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此外，感知信息的可靠性也是一個難題。如果車群中的某輛車因為傳感器臟污或故障傳回了錯誤的路況信息，其他依賴該信息的車輛該如何通過自身的安全機制進行剔除和校驗，目前行業內尚未形成統一的容錯標準。

當車輛試圖從單純的感知共享跨越到協同決策時，問題的復雜性也會呈幾何倍數增長。單車在做決策時只需要考慮自身的最優路徑，而在車群智能環境下，系統需要計算全局的最優解。

這就涉及到不同品牌、不同層級智駕系統的協作問題。當一輛搭載高階智駕系統的車輛與一輛僅具備基礎輔助駕駛能力的車輛在窄路相遇時，雙方如何通過通信達成誰先通行的共識？目前各廠商的規劃控制算法如同黑盒，缺乏統一的“交通語言”，導致車輛即便建立了連接，也無法理解對方的駕駛意圖，更談不上協同配合。

這種由于技術底層邏輯不統一而導致的溝通斷層，使得車群智能長期停留在“互相提醒”的初級階段，難以進入“共同行動”的高級階段。

商業利益問題難以跨越

技術難題尚可通過研發攻克，但車企之間的商業壁壘才是最大的屏障。

在當前的智能駕駛競爭格局中，數據被視為車企的核心資產和護城河。頭部廠商通過數百萬公里的實際路測積累了海量的極端場景數據，以此來訓練其感知模型和端到端算法。

在車群智能的框架下，這些原本屬于私有財產的實時感知數據需要被共享到公共平臺上。對于車企而言，這不僅意味著核心技術外泄，更可能導致其在智駕表現上的獨特性被抹平。

各廠商都傾向于推廣自己的系統，試圖讓自家的智駕方案成為行業事實上的標準，這種由于市場競爭導致的“煙囪型”數據孤島，使得跨品牌的數據互通步履維艱。

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早年間，自動駕駛賽道處于投資熱潮，企業有足夠的資金去探索長遠的技術路線。然而隨著資本回歸理性，投資額度持續走低，車企的關注點被迫從“未來的愿景”轉向“當下的生存”。

為了在短期內提升銷量，廠商們紛紛卷向城市NOA的大規模普及，而這些功能大多基于單車智能的優化，因為單車方案的商業化周期更短、對外部基礎設施的依賴程度更低。

相比之下，車路云一體化的協同方案雖然上限更高，但由于需要政府、運營商、設備商和多家車企協同配合，其投入產出比在短期內難以體現，導致車企在參與協同建設時缺乏內生動力。

這種利益錯位的另一個表現就是出現了“車等路”與“路等車”的死循環。

車企認為，如果道路設施不完善、不統一，在車端增加通信模塊只會增加成本而無法帶來用戶體驗的提升；而道路建設方則認為，如果路上的智能網聯汽車滲透率不足，投入巨額資金建設的智能化路側設備就會處于空轉狀態。

目前重點示范區的網聯滲透率仍處于較低水平，大規模商業閉環尚未形成，這導致了價值創造與價值獲取之間的嚴重脫節。在缺乏明確盈利模式的情況下，即便是財力雄厚的整車廠，也難有動力去打破品牌藩籬，實現真正的數據開放與車群協作。

法律與數據治理的嚴苛約束

在技術和成本之外，數據安全與隱私保護是橫亙在車群智能面前的一道紅線。車群智能的本質是數據的流動與匯聚，而這些數據中包含了大量敏感信息。車輛的實時行蹤軌跡被我國法律明確定義為敏感個人信息，其處理過程受到《中華人民共和國個人信息保護法》和《汽車數據安全管理若干規定》的嚴格限制。

當車輛為了實現協同而將位置數據實時上傳至云端或分享給周邊車輛時，如何確保這些數據不被用于畫像追蹤，如何獲得用戶的單獨同意，并在保證行車安全的前提下提供便捷的撤回選項，都是需要考慮的問題。

在車群協同的過程中，車輛還會采集到大量車外的視頻和圖像數據。這些數據有時會包含行人的人臉信息和周圍車輛的車牌信息。根據合規要求，此類信息在傳輸至車外前必須進行匿名化處理，如通過脫敏技術對人臉和車牌進行模糊化。

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這種處理不僅對車端算力提出了額外要求，還可能因為脫敏過程造成的圖像質量下降而影響協同感知的精度。此外，當數據在不同主體（車企、路側運營商、云控平臺）之間流轉時，一旦發生數據泄露或被黑客攻擊，責任鏈條的界定就會變得異常困難。

國家安全考量也對數據的流動劃定了邊界。涉及軍事管理區、黨政機關等重要敏感區域的地理信息、車輛流量等數據被列為重要數據，嚴禁隨意傳輸或出境。

對于那些擁有全球化數據中心的跨國車企而言，這意味著必須在中國境內建立完全隔離的協同網絡，并接受有關部門嚴格的安全評估。這種對數據流向的嚴苛管理，雖然保障了國家安全和個人隱私，但也客觀上增加了車群智能系統的構建成本和運營難度。在沒有找到一種既能實現高效數據共享，又能完美規避法律風險的技術方案前，各方在推動車群智能時都顯得謹小慎微。

最后的話

車群智能的發展并不是一蹴而就的進程，單車智能雖然有其局限，但它勝在獨立與閉環；車群智能雖然擁有完美的邏輯閉環，卻受困于現實的復雜環境。要實現真正的車群協作，或許需要建立統一的云控基礎平臺標準開始，并輔以完善的數據確權與共享法規。只有當技術、商業、經濟和法律這四根支柱共同穩固時，車群智能才有可能實現。