9月14日，在一场媒体沟通会上，百度宣布将于年底正式开源Apollo车路协同方案，在百度Apollo开放平台的技术框架上，在软件、硬件、云端服务等层面增添或升级车路协同相关模块。车路协同开源方案是继Apollo平台开源后又一个重要的里程碑事件，百度此时决定将车路协同开源是水到渠成，给自动驾驶大规模上路踢上临门一脚，也让Apollo计划真正的野心浮出水面。
（Apollo车路协同开源方案技术框架）
自动驾驶离不开车路协同
车路协同不是什么陌生词汇，在智能汽车行业，其对应的缩写是V2X，即：VehicleToEverything，汽车与外界的连接。Everything具体包括如下方面：V2N（VehicleToNetwork），即车与互联网的连接；V2V（VehicleToVehicle）即车与车之间的连接；V2I（VehicleToInfrastructure）即车与基础设施之间的连接；V2P（VehicleToPedestrian）即车与人间的连接。
简单地说，车路协同让汽车可与道路为主体的外界交通环境通信——包括车、人、路。与此同时，基于车路协同，汽车与汽车之间，不同道路设施间、行人与汽车间都会建立连接，互联互通。V2X最初出现的目的是避免拥堵，以及提高安全。
- 比如在山路上转弯时我们提醒对向汽车要按喇叭，有了车路协同就可以智能感知，避免撞车；
- 比如早晚高峰繁忙路口是交警疏导交通，有了车路协同，相当于装了一个“上帝视角”，人、车以及信号灯等会自动配合，信号灯自动调整时间，实现最高效率，而且绝对安全；
- 再比如道路前方在修路或者事故，后方汽车继续向前行就会加剧拥堵，最后又得靠交警拯救，有了车路协同，汽车第一时间知道，就会绕开；
- ……
车路协同应用的想象空间可以说很大，不过这么多年，一直都是有概念却没有真正普及，主要问题是技术实现太难，这么多汽车，这么多道路，要建立连接太难了。当然，也不是全无进展，比如我可以在广州大道的指示牌上看到主干道的拥堵情况，甚至看到主要商场停车位情况，但这都还只是车路协同的牛刀小试。
车路协同最大的应用场景是自动驾驶，自动驾驶时代的到来，也将让V2X成为现实。
一方面，无人车要上路，就要认路，然而当前的道路对于无人车来说挑战是很大的，不论是指示线、路标、信号灯还是路障，都是做了给人看的，而不是给车看的。要让车能认路，不是按照原先的思路去设计指示线、信号灯等道路，而是让车与路可以建立通信连接，互相感应。
另一方面，无人车最大优势是安全，其次是高效，最后是环保，要实现这三点，都离不开道路的配合，只有车与路，车与车，车与人联动才能让整个交通系统效率最高效、最安全和最环保。路侧的感知也为无人车上路增加了一道安全冗余保障。
车路协同本质就是道路、车和人联动起来，形成一个智能交通网络，事实上也就成为整个智能城市的一部分。车路协同只有实现到一定程度，自动驾驶技术才能走向普及。反过来，自动驾驶潮流出现，汽车在变，交通基础设施在变，交通规章制度在变，这给V2X普及创造了很好的机会。
车端智能只是冰山一角，Apollo计划的野心浮出水面
车路协同是无人车普及的先决条件，在无人车上布局多年的百度，自然不会不懂这个道理。事实上，百度在决定战略投入自动驾驶后，就开始了两条腿走路的过程，一边是让汽车变得聪明，终极目标是完全不需要司机；另一方面是让道路变得智能，给自动驾驶创造基础条件。
百度一直在车路协同上进行技术探索，展开全栈系统性研发，是最早探索车路协同的科技巨头。早在2016年就组建了团队研发V2X车路协同技术，成为国家03专项《5G支持ICT融合自动驾驶的关键技术》的牵头单位。2017年，Apollo平台正式对外开放以期整合汽车交通产业各路力量，推进自动驾驶普及。Apollo生态中不只是有汽车产业链厂商，同时也有通信运营商，道路基础设施商，交通管理部门等大交通行业的关键角色，目的正是要实现车路协同。
2017年，百度Apollo与中国电信、大唐电信合作，在北京开展了车路协同的相关测试。今年，百度Apollo与新石器合作量产的自动驾驶物流车中实现了红绿灯识别的V2X方案。
截至目前，百度在车路协同技术上，已经具备了覆盖软件、硬件和系统的全栈能力，涵盖V2X单板和终端硬件、V2X协议栈软件、V2X应用软件、路侧感知传感器方案及其标定技术、智能路侧设备结构线束硬件、路侧感知算法模型、车载感知与路侧感知融合、V2X数据压缩与通信优化、V2X安全等关键技术。此外百度也是中国V2X车路协同标准的制定参与者，百度同时参与了多个国内外主流的V2X车路协同相关的组织或联盟。
在车路协同技术上一段时间探索后，百度决定将开源车路协同方案开源，一方面符合百度整体的技术开放思路，丰富Apollo平台的能力；另一方面，车路协同要整合的产业链更长，不可能凭一己之力实现，通过开源就可以整合开放式的力量，包括通信运营商、芯片商、设备商、道路基础设施商、交通管理部门等等。
Apollo在汽车端的生态已经趋于成熟，目前已聚集126个合作伙伴，涉及到汽车产业链各个环节，包括汽车主机厂、OEM、Tier1、核心供应商、出行服务商、造车新势力等玩家。百度在车端积累的庞大生态体系也为其在车路协同领域的开源做好铺垫。开源车路协同方案，是Apollo平台的开放新阶段，合作伙伴边界继续扩大，至此，越来越多的通信服务厂商，路侧单元、芯片单元将加入进来。如，大唐电信、千方科技、中国联通、同济大学等已经和百度在车路协同方面开展非常密切的合作。同时百度透露，雄安、北京、深圳、重庆、长沙、南京、武汉等地政府也给予了大力的支持。
对于百度来说，要实现无人车的普及，车路协同就是无法绕过的槛。现在百度Apollo不只是要让汽车变得聪明，还要让道路变得智能，最终目的却只有一个，就是要让自动驾驶走向普及，让智能交通成为现实。车路协同对自动驾驶大规模上路的推动主要在两个方面。第一，路边的智能是智能车端的有效补充，它收集的数据相当于为无人车增添了一重冗余方案，可以使得无人驾驶的车更加安全。第二点，通过把车上昂贵的传感器转移到路边，通过多辆车分摊路边传感器的成本，有效降低车端昂贵的自动驾驶系统。百度开源车路协同方案，是其自动驾驶战略的关键一步，也给整个自动驾驶产业踢上临门一脚。
Apollo计划的真正野心是beyond car，基于Apollo目前的生态规模，布局更广泛的智能交通水到渠成。
车路协同面临着“鸡与蛋”的问题
在自动驾驶潮流下，车路协同有了黄金级应用场景，正在快速发展。与此同时，车路协同依赖的5G和物联网技术也在走向成熟，国内三大运营商计划在2019年商用5G，今年8月工信部与发改委发文明确，要在2020年前实现5G的商用，车路协同将是5G的重要应用场景。
正是因为此，车路协同成为车联网后，又一个汽车 科技的热点探索领域，不只是百度在做车路协同，运营商，华为等通信设备商，汽车大厂，交通基础设施商，以及地图服务商，都在从各自维度在探索车路协同，发布了对应的方案。而百度的车路协同方案正是要整合上述不同玩家，通过开源的方式，构建车路协同标准，加速车路协同发展。
“先有鸡还是先有蛋”这个问题，在自动驾驶行业同样存在，道路和汽车谁先智能化，不同玩家有不同理念，阿里巴巴就先押注在“路”的方面上。
9月6日，阿里巴巴达摩院与交通运输部公路科学研究院正式签署战略合作，成立车路协同联合实验室，其明确将车路协同作为道路智能化发展方向的项目，目的是降低交通安全风险、缓解拥堵。阿里巴巴在智慧交通上就有不少探索，比如阿里云ET城市大脑，对外展示的案例就是基于大数据和AI算法对红绿灯进行智能调节，最终降低拥堵悉数，目前已在杭州等地的部分路段应用。
阿里达摩院人工智能实验室首席科学家王刚认为，“车路协同是道路智能化的核心技术，目前绝大多数企业和科研机构的自动驾驶方案，都局限于车辆本身的智能化。而车路协同则匹配研发‘聪明’的道路和交通设施，让车与路能完美配合，让自动驾驶更容易实现。”换言之，在自动驾驶这件事情上，阿里选择先从道路智能化入手，再做无人车。在无人车普及前，让传统汽车可与城市交通联动起来，比如智能调控红绿灯。这也属于阿里的“迂回战术”，因为在车端阿里没有类似于谷歌Waymo或者百度的无人车布局。
百度则是让道路和汽车的智能化“两条腿”走路，其方案的终极目的就是要实现无人车的普及，构建全域数据感知的智能路网。
一方面，通过Apollo无人车平台，让汽车具有自动驾驶能力，可与道路连接，形成车端的数据融合处理能力，截至目前百度Apollo合作伙伴已超过126个，实现了L4级无人车的量产，车端智能技术优势明显。另一方面，通过车路协同开源整合道路端智能化的资源，进而给智能汽车提供基础设施。在路侧百度有技术和高精地图等资源积累，百度在车端智能化的技术和经验积累，也给路侧智能化提供了基础，能够快速将车端智能的技术移植到路侧感知设备上，做路侧智能自然会发展的更快一些。
传统汽车是先有车再有路，以及日益完善的道路基础设施如红绿灯以及交通规则。无人车时代，百度没有纠结先有车还是先有路，而是克服无人车普及遇到的关键问题。一个是让汽车智能化，不是一件容易的事，需要汽车产业链配合，所以有了Apollo平台。另一个是让道路智能化，可能比让无人车量产还要难。正是因为此，百度Apollo开源了车路协同方案，整合交通基础设施各个玩家，包括通信、芯片、学术机构、政府等各级力量整合，协同发展，实现更广泛的车路协同，最终让无人车走上大街小巷。
谁的车路协同方案更具优势？时间会给出答案。不过百度通过开放来整合产业链资源的做法，在我看来是十分明智的，Apollo在车端智能化上，已经证明了开放的价值所在。车路协同，无论“车”，还是“路”，哪个环节都绕不开。
