自動駕駛的中國商業模式：從5G試點到城市更新

2019年6月，上海，兩場盛會接踵而至。先是亞洲消費電子展（CES Asia），后有世界移動通信大會（MWC）。過去幾年在CES上“吸睛無數”的自動駕駛，今年已經顯現出明顯的降溫。而在MWC卻是另外一番景象，基于5G和車路協同的自動駕駛幾乎在展會現場無處不在。單車智能到車路協同的進化，趨勢越發明顯。

這跡象背后，也有著許多無奈和未知。單車智能的發展似乎來到了深水區，現有技術條件下，實現L4的時間表早已一推再推。但是5G時代的到來，特別是中國在通訊基礎設施上的優勢，加之各級政府的鼎力支持，伴隨著通訊企業與汽車企業的協同合作，十幾年前在歐美蹣跚起步的“車路協同”解決方案，正在中國獲得了發展的催化劑，走上了快車道。并且，基于5G和車路協同的自動駕駛，正在使得傳統的ICE（汽車內燃機）與ICT（通信技術行業）深度結合，在此基礎上進一步延伸和拓展了這兩個行業的產業價值鏈。

但是，當書面的推演過程遇到現實的落地深耕，商業模式的問題開始提醒所有利益相關方實踐的復雜和曲折。如何實現真正的商業化運營和落地？成為擺在從業者面前的一道必須破解的難題。

進入城市：商業的必然與技術的茫然

基于5G和車路協同的自動駕駛由三個部分組成，首先需要有具有自動駕駛功能的汽車，其次需要有搭載智能設備的道路，最后需要連接車和路的網絡，包括通訊系統、云服務平臺等。在思考商業模式的起始階段，首先需要思考自動駕駛的落地區域，如何可以獲得最大的使用效率以及財務收益。

進入城市，從商業的考量來說是順理成章的選擇。并且車、路、網絡等單體因素都可以提供強有力的支持。

首先，從自動駕駛的最終落地載體——“車”的角度來說，汽車的地理分布主要集中在城市，而且是一二線城市。根據發改委公布的數據，2018年我國每千人汽車保有量是170輛左右，距離美國的800輛和歐洲、日本的500輛自然是有很大差距，數據上甚至比不上馬來西亞、南非等國家。但是，如果從城市的角度來看，2018年中國有8個城市（包括北京、上海、成都、深圳等）汽車保有量超過300萬輛，天津、武漢、東莞3個城市接近300萬輛。鄭州的千人保有量已經超過了350輛，深圳、成都、蘇州、昆明等也已經超過了300輛。

另外，根據全球知名戰略咨詢公司羅蘭貝格的研究，消費者選擇私家車出行時，在“低頻次、長距離”（例如自駕旅游、度假等），以及“高頻次、短距離”（例如上下班代步）等場景中偏好使用自動駕駛，并且對于“擁堵路況下跟車功能”，以及“封閉環境下自動停車”的功能最為青睞。這些自動駕駛的適用場景以及對于功能的選擇，都有著強烈的“城市”屬性，而且是一二線城市屬性。

其次，一二線城市的道路基礎設施也具有優勢，包括更為清晰的車道線、道路指示牌、更多的路燈和電線桿等設施。目前在筆者經歷的試點項目中，需要滿足自動駕駛的測試要求，路側單元（RSU）的部署一般要達到600米到1公里一個，而隨著路況以及交通狀況的復雜，RSU的部署密度還需要進一步提高。所以，目前一線二線城市擁有更多的城市路燈和電線桿等，不僅可以搭載更多的RSU，同時還可以布局更多的5G基站。（由于5G使用頻率更高，需要更高密度的基站，可以利用城市路燈、電線桿等作為“共享資源”，降低初期的網絡建設成本）。這些道路基礎設施方面的優勢，將使得網絡設施得以在較短時間內可以以較低價格進行部署。

再次，在一二線城市進行5G網絡的布局和搭建，由于人口密度大，也可以實現很低的人均成本分攤。從5G網絡的發展布局來看，我國首批18個5G試點城市，大部分集中在東南沿海地區。而且并且三家中國運營商已經形成意見，初期的5G商用將主要用于高密度城市中心區域，以更好的測試網絡性能和用戶使用水平。

但是，從技術的角度來看，目前的發展水平無法支撐自動駕駛，甚至是基于5G和車路協同的自動駕駛在城市的落地。

在前文《自動駕駛的發展瓶頸：從萬人追捧到寒冬降臨》中，筆者曾經論述過目前單車智能在多傳感器融合以及芯片性能方面存在的問題。更為重要的是，這些局限性都是在封閉路段或者是交通情況較為簡單的情況下，在測試中體現出的瓶頸問題。

所以，自動駕駛的落地以及后續的商業化開發，面臨商業和技術上的矛盾。從商業的邏輯上來說，自動駕駛在一二線城市，甚至是城市的中心區域，可以產生最大的商業價值。但是從目前的技術條件來說，自動駕駛無法一步到位進入一二線城市，還需要更多的測試進行驗證，以保證安全性和可靠性。

因此，自動駕駛在城市的郊區（或者新區）進行封閉場地測試以及公開道路測試，便成為了過渡方案。

目前，為了保證車輛上路的安全性，自動駕駛車輛必須要進行仿真測試和封閉場地測試，并且在此基礎上逐漸在開放道路進行測試。

封閉場地方面，位于北京通州、西安經濟技術開發區和重慶高新區的三家自動駕駛封閉測試場已經得到交通運輸部的認定。同時全國還有多個城市已經建成或正在建設自動駕駛的封閉測試場地。

在開放道路測試方面，2018年4月，工業和信息化部、公安部、交通運輸部就已經聯合發布了《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》，對于測試主體、測試駕駛人及測試車輛、測試管理、事故處理等方面進行了規定。此后，北京、上海、重慶、長沙等多座城市也出臺了各地的道路測試管理規定，其中多座城市已經發放了自動駕駛路測牌照。在獲得某地自動駕駛路測牌照的基礎上，自動駕駛測試車輛可以在該地區劃定的開放道路測試區域（道路）內，進行測試。

綜合來看，各地區在開放道路的劃定方面，大多以城市郊區作為起始點，并（計劃）逐步向城市中心區、核心區擴展。目前開放的測試道路大多位于城市郊區，人口居住密度低、交通流量小、道路較為通暢、地形較為簡單。例如，北京44條開放測試道路（總長度約123公里）位于經濟技術開發區、順義區和海淀區；上海5.6公里開放測試道路位于嘉定區；福州6公里開放測試道路位于平潭島麒麟大道；重慶12.5公里開放測試道路位于禮嘉環線；廣州33條道路45.6公里路段位于黃埔區、白云區、花都區和南沙區、長沙7.8公里開放測試道路位于湘江新區；杭州5條開放測試道路位于未來科技城

但是，目前的過渡方案依然存在著以下三個問題，依然制約著自動駕駛的進一步發展。

首先，由于場景過于單一，無法反映真實的城市出行場景。如前文所述，目前選擇的開放道路測試區域大多位于城市的郊區，交通流量小、道路較為通暢。但是大多數一二線城市的普遍出行場景恰恰與之相反，大部分情況下是繁忙的、擁堵的，甚至會出現很多人車混雜的情況。即使在簡單場景下驗證成功的技術方案，在進入城市核心區之后，依然需要技術團隊再次攻克難關，升級方案。同時，由于道路數據的屬地性，技術方案的驗證成功只能僅僅證明在此道路上的成功，拓展性有限，在進入其他道路后依然需要再次進行驗證。

其次，由于缺乏測試場景數據，多家公司在相同的場景下做重復驗證，浪費技術資源。目前正在進行的封閉道路測試以及開放道路測試，對于數據的歸屬性缺乏統一的標準，而且更加缺乏通用數據的共享以及交易機制，所以大部分道路測試的數據都僅僅歸屬于測試主體。在這樣的情況下，許多測試主體都會在相同的道路上不斷累積數據，做重復的試驗和驗證，對于各公司的技術資源，未免不是一種浪費和無謂的消耗。

最后，由于場景遠離出行業務的主要需求區域，使得測試僅限于技術驗證，無法進行商業模式的探索。因為選擇的開放道路大多位于城市的郊區，并非出行業務的主要需求區域，所以許多諸如自動駕駛出租車、自動駕駛小巴等業務探索缺乏實際有效的需求，只能以技術驗證為主，輔助以部分對外公開展示，無法收集實際的產生于真實需求的數據，更無法在此基礎上進行產品和服務的升級、商業模式的探索。在此背景下，許多商業化的運營設想更多從理論到理論，設想到設想，方案到方案，無法真實落地來探索模式的可行性。

城市更新下的基于5G和車路協同的自動駕駛

城市更新的最早定義可以追溯到1858年的荷蘭，在第一次城市更新研討會上，與會專家學者提出，由于生活在城市中的人對于自己所居住的居住物、環境或者出行、購物等有著不滿，從而對于房屋、街道、公園等進行改善，已形成舒適的生活環境，這些建設活動可以稱為“城市更新”。2017年以來，“城市更新4.0”的概念從學術界的討論逐漸應用在諸多實踐之中。

簡而言之，隨著社會的發展，城市更新逐漸由原先硬性的維護、建設、拆除等單點項目改造，演化為對于整個街區、整個城市片區的系統更新和改造。在這樣的背景下，“智能化”被認為是新的城市更新的解鎖密碼。由于過去幾十年的快速發展，城市的基本骨架已經形成，但是現在的功能已經不能滿足原來的生活需要，更為高效、更為布局合理、更加適應未來需求的城市發展是發展的趨勢。

此時5G的發展恰好到來。根據GSMA的預計，中國在2025年將擁有大約4.3億的連接，將成為5G的最大市場。但是5G的發展將不僅僅是消費端的推動（如4G的發展），將更多應用于產業端的應用。從消費者的角度來說，8K視頻、虛擬現實、增強現實等可以成為5G應用的場景，但這些應用還在發展的初期階段，LTE-A可以提供的速率增益也足夠接近5G技術。但是，5G的低延時、高可靠性以及多并發數可以在產業端扮演重要的角色。

而基于5G和車路協同的自動駕駛正好是消費端和產業端的重要結合地帶，自動駕駛的最終應用，無論私人車輛還是自動駕駛出行載體，都是面向消費端的服務，而智能車輛和智能道路的協同又需要產業界的巨大投入以及各方協同。

城市更新、5G發展、自動駕駛等等在這樣的背景下形成了最大的公約數。筆者認為，在城市更新的過程中，可以考慮基于5G和車路協同的自動駕駛的應用，并且各方進行提前布局。同時，自動駕駛的公開道路測試也需要借此東風，進入城市主要區域，甚至是核心區，進行技術測試和驗證，并由此驗證商業模式，形成業務的閉環。以下三項措施，筆者提出供各方討論：

（1）在城市的主要區域，劃定若干道路的特定車道，進行自動駕駛車輛的開放道路測試以及商業模式驗證，并在今后逐步演化為自動駕駛的專用車道。

在初期階段，政府需要進行主導，選擇滿足典型出行場景需求，但非核心交通路段的道路，限定特定車道、限定特定時間，以進行自動駕駛的開放道路測試。此類開放道路測試應設定較高的門檻，必須在目前的城市非核心區的開放道路上完成一定時間、一定公里數的測試，并且驗證技術的安全性和可靠性，在專家技術團隊進行考核論證后，方可在規定的時間內進行測試。

在后期，這些特定車道可以成為自動駕駛的專用車道，車輛在這些區域才能手動或自動開啟自動駕駛功能。專用車道和城市道路信號燈的結合，以確保車輛通行的順暢。同時，車輛進入自動駕駛專用車道后，通過聯網的方式啟動計費機制，使用方（消費者或出行服務提供商）以付費的形式享受自動駕駛帶來的便捷和高效。

（2）在城市的若干居民集中居住的區域，進行自動駕駛出租車以及自動駕駛小巴的測試以及商業模式驗證，并在今后逐步演化為自動駕駛載人運輸專用區域。

在初期階段，政府可以選擇特定的居民集中居住的區域（例如距離地鐵站3公里以上的居民集中的區域），劃定為自動駕駛運輸的測試區域，在特定時間（例如早高峰、晚高峰、深夜時間）等進行測試。早期的測試路段應該嚴格限定，后期可以在區域內逐步放開。同樣，對于進行測試的車輛以及運營服務提供商應該進行嚴格的論證后，方可允許上路測試。

在后期，自動駕駛出租車以及自動駕駛小巴可以在特定時間成為交通運輸的重要輔助手段。同樣，車輛在自動駕駛運輸專用區域內將獲得高速、穩定的通信服務，并且將對此類服務進行付費以享受服務。

（3）政府進一步制定可操作性的規定，要求進行測試的主體將信息進行脫敏處理后上傳至指定的城市數據平臺，進行數據清洗和分析后，形成城市自動駕駛道路和區域的數據平臺。

在初期階段，政府可以邀請具有開發能力的第三方機構進行數據平臺的搭建，并在與各利益相關方協商的情況下，確定上傳數據的種類、格式和上傳方式。隨著自動駕駛的發展，政府需要獨立發展并組建數據分析的團隊，并逐步升級提升數據平臺。

數據平臺不僅僅可以作為城市內自動駕駛車輛以及服務的監控、管理平臺，同時也可以作為產品，提供給自動駕駛服務參與方。通用性的數據可以免費提供給自動駕駛從業者，鼓勵創業者和中小企業基于數據，開發新的產品和服務，從而避免重復簡單測試造成的技術資源浪費。具有高價值的脫敏數據可以通過收費或者租用的方式提供給自動駕駛車輛提供商和服務提供商，以此為基礎進行技術方案的仿真測試以及驗證。

利益相關方的收獲與付出

基于以上的商業模式設想，基于5G以及車路協同的自動駕駛的實現需要多方主體的參與，其中主要的利益相關方包括：通訊設施建設運營方（5G網絡、RSU等）、智能道路建設方、出行服務提供商、出行車輛提供商以及政府等。

政府：前期制定自動駕駛相關的運行、服務要求，并建設大數據和云平臺，以收集、處理自動駕駛專用車道、專用區域內獲得的車輛、道路等信息，并進行脫敏處理。后期可以免費提供通用性的數據庫，鼓勵自動駕駛相關的服務商進行仿真測試，并基于道路情況等開發更適用于本地化的服務；同時可以提供高價值的信息數據庫，給予出行服務提供商、出行車輛提供商等進行購買和租用，幫助其基于數據庫進行產品和服務的開發。

通信設施建設運營方和智能道路建設方：前期建設通訊網絡以及智能道路，后期通過車輛對于自動駕駛專用車道、專用區域道路的使用付費獲得收入。

出行服務提供商以及出行車輛提供商：前期購買數據庫，并以此為基礎開發適合本地出行的自動駕駛產品、服務以及車輛，后期通過消費者購買、租用等獲得收入。

基于以上商業模式設想，各參與方都可以獲得收益并支持自身服務的開發和后期維護、運營和升級。同時，在自動駕駛的發展進程中，也可以逐步改善機制，保證各主要的利益相關方都可以獲得應有的收益，并且不形成單點壟斷。

在整個過程中，政府不僅需要制定相關的政策，規范運行，防止壟斷，同時也要積極開放，鼓勵更多的中小企業和創業者參與自動駕駛產業鏈的各個環節，在市場的環境下不斷創新，提升自動駕駛使用者（個人使用者和車隊）的使用體驗，并在此基礎上不斷開發新的服務和產品，并形成新的創新模式。

汽車的發展、以及自動駕駛的進步，都和城市的演化密不可分，息息相關。紙面推演之中，自動駕駛可以提高交通效率、降低二氧化碳排放，甚至優化城市空間。但是真實的實踐中，自動駕駛走近城市的每一步都面臨和現有系統的融合問題，困難重重。

簡•雅克布斯在《美國大城市死和生》中提到，“設計一個夢幻城市很容易，塑造一個活生生的城市則煞費思量。”回望過去的歷史，19世紀的城市才開始出現隧道、地鐵站和污水管；20世紀的城市才開始出現電線和辦公樓；21世紀的城市才開始出現越來越多的共享空間、創新空間……城市的變化有時候慢得驚人，有時候也眼花繚亂。

當變化來臨之前，我們盡管可以苛責思維的慣性和僵化，但是思考如何更好的設計商業模式，如何讓更多的參與者可以獲益，并在此基礎上提升整個社會的福利，也許更為實際。

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