衡阳之后，重估自动驾驶落地( 三 ) 这是自动驾驶发展史上的魔幻

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首先，特斯拉提供的是一套进化中的自动驾驶系统，或者只能称其为辅助驾驶系统， AI司机无法做到100%决策。
其次，人机共驾中的悖论没有消除——一个被AI部分解放的人类司机，要如何才能在紧急时刻迅速完成有效接管？
事实证明，放松状态的人类司机，几乎很难紧急接管，事故也就在所难免。
那么问题来了。
既然Waymo和特斯拉两种落地模式，优缺点都已经在实践中暴露，那自动驾驶商用，就有没有兼收并蓄的模式？
取Waymo和特斯拉之精华，避其短板。
有，依然以另一家国外公司来命名，这就是Cruise模式。
Cruise最早是独立的硅谷创业公司，后来被汽车巨头通用收归旗下，然后又在孙正义的主导下，并而复拆，吸引更多外部资本加速发展。
但因为Cruise这种独特的背景，也就让其采用“Waymo+特斯拉”模式成为可能。

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一方面， Cruise直接面向Robotaxi ，研发L4级自动驾驶技术。
另一方面，它又把L4级自动驾驶技术，降维释放给量产车使用，并且随着量产车上路，用实路数据迭代L4自动驾驶模型。
在这种技术流和数据流的循环中，实现成本和安全、技术和商业的平衡。
这也是Waymo和特斯拉不断被热议中， Cruise模式越来越被看好的原因。

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但Cruise具备的优势，主要还是站在单车智能的维度，而这个维度的推进，越往后越极致，基本属于科学问题。
为什么不能站上更高维度，用更全局的安全冗余审视？
比如车路协同。
实际上， Waymo、特斯拉还是Cruise ，纷纷以单车智能维度落地，并不完全是认知不到位或“时代局限” ，背后也有所处国家和地区的制度制约。
美国，并不是一个以基建狂魔著称的国家，也不在集中人力物力办大事的领域具备优势。
Waymo、特斯拉和Cruise ，商用落地不得不偏向单车智能。
完成MVP验证的第四种模式
所以在自动驾驶的车路协同模式上，西边不亮东边亮，也就顺理成章。
车路协同模式下，聪明的车和智能的路相配合，不仅是技术能力上的提升，也能实现安全性上的冗余保障。
在推动自动驾驶规模化商用方面，优越性也不言自明。
首先，整体成本在降低。
车路协同可以让单车改造的成本降低，自动驾驶车辆普及和被接受都会提速，而路端的成本有公共服务分担，自动驾驶的成本不会压在一家企业身上。
其次，需求明确，营收前置。
Robotaxi和量产自动驾驶，都有市场教育过程，需要让用户认可、买单。
但车路协同，第一阶段的营收来自公共服务提供者，即ToG 。
从实践证明来看，中国城市公共服务对于自动驾驶技术的刚需明确，除了公共出行等方面的民生改善，还有清洁、巡逻等方面的人力短缺难题。
如果应用自动驾驶，可以显著提升城市效率和幸福感。
所以结果上看，不少城市都已经为自动驾驶方案前置买单，金额动辄数亿元。
衡阳案例中披露的是5亿元，而百度也通过财报披露过， 2021年前三个季度，千万元级订单就已经超过20多个，并且如广州黄埔这样的地区，一个订单就达到4.6亿元。
商业模式和收入变现上，已经得到了证明。
最后，模式上还可持续。
车路协同的建设到提供服务，非常类似于云服务。