BAT全部入局无人车领域后，作为最后一个进入者，阿里巴巴在刚刚结束的云栖大会“人工智能峰会”上，发布首款L4车路协同的新能源智能车——一辆中巴大小的白蓝色智慧物流车。

　　“首先它实现了L4自动驾驶能力，同时它具备了车路协同的功能，我们将重新定义车和路，以及云的三端协同。”阿里人工智能实验室(A.I.Labs)总经理浅雪(陈丽娟)，代表这个刚成立2年的团队宣布了这一消息。

　　美国汽车工程学会SAE将自动驾驶分为L0至L5六个等级，L4是高度自动驾驶，对道路和环境仍有一定要求，最高等级L5则为完全自动，由AI接管，不受道路环境限制。阿里的无人车选取物流骨干线路作为应用场景，给出的方案是“车路协同”。浅雪表示，该方案是为了更加安全和更低的成本。

　　安全和成本问题是自动驾驶商业化的难题。阿里AI实验室首席科学家王刚介绍，目前每量自动驾驶车辆平均价格约为20万美金。即使单车非常智能，但高昂的价格也不可能让很多人使用。

　　“中国的公路高频使用非常好，我们可以用很少的钱把路变得智能化，同时因为路的智能化可以降低车的配置，降低车的硬件成本，让整体的自动驾驶成本降低，从而让技术真正普惠大众。”王刚说。

　　车路协同技术方案的核心技术之一是感知基站，这意味着让路有了上帝视角。

　　感知基站由多种传感器和高效运算单元组成，悬挂在道路之上，类似交通摄像头。感知基站可实时感知周围环境，并将感知信息发送给自动驾驶车辆，其工作半径达200米。

　　感知基站弥补了单车智能的不足。王刚演示了一个场景，感知基站把道路前方的物体传递给车，帮助一辆自动驾驶汽车视线范围之外的障碍物。“我们还做了大量的测试，车在30公里/小时的情况下，如果在刚才演示的场景下，突然冲出一个行人，100%会撞伤，但有了感知基站的帮助，我们实现了100%的成功避让率，这个例子充分证明了协同智能的威力。”

　　阿里将感知基站定义为“某种意义上的共享经济。”浅雪说，通过这样的服务构想，在未来可以大大降低自动驾驶和智能物流车的成本。“我们从商业、应用场景、感知准确率以及如何降低成本方面一直在思考自动驾驶汽车的推进和演变。”

　　在阿里车路协同的方案中，智能的路可以大大降低单车智能的成本。但对于感知基站的部署和成本，浅雪表示，目前正在谈，具体的信息还不方便透露。

　　不过从“共享”的定义上来看，阿里想以车路协同作为入局无人车领域的突围战术，同时还希望做自动驾驶领域的生态系统。

　　5个月前，阿里方面才透露，阿里AI实验室正在进行无人驾驶研究。相比之下，百度研究院早在2013年就开始了无人驾驶项目，腾讯在2016年也成立了自动驾驶实验室研发无人驾驶技术。

　　阿里认为，车路协同是自动驾驶研发的终极形态和未来方向，而车路协同的道路端核心构成部分是感知基站，这在全球范围内都是首创，不仅大大降低成本，也提高了无人驾驶的安全性，甚至未来也可以为普通的机动车提供智慧化的道路信息服务。

　　与此同时，有分析认为，车路协同需要在公路上铺设信号基站，不仅仅是把自动驾驶汽车行驶的基础设施搭建起来，这些基础设施的搭建也是个天文数字。

　　实际上，通用汽车早在上世纪 50 年代末，就打造了一条埋入大量通信设备的概念高速公路，车辆在与路的信息交互下实现了相当初级的“自动驾驶”。这可能是史上最早的“车路协同”方案。它的重点是通讯，而阿里的重点是感知。

　　此外，国内也有多个自动驾驶研发团队涉足车路协同技术。今年9月，几乎与阿里宣和交通部公路科学研究院成立车路协同联合实验室同时，百度对外介绍了其车路协同进展，百度的Apollo，目前已有超过上百合作伙伴加入，另有上万个开发者。

　　阿里希望自己更务实一些，“将技术和商业完美结合，来翘动整个市场。” 浅雪说，“科学家加入工业界不代表这个东西已经正式在商业逻辑上成立。自动驾驶如果是一个技术的话，它并没有回答深刻的业务问题。业务问题还是回归到本质，就是谁用，在哪里用，以及能不能用得起。”她将此次感知基站的发布，看做是“引导整个行业的”。

　　浅雪介绍，此次发布的智慧物流车，目前数量在100辆以内，主要用于实验。在此次云栖大会上，阿里获得了杭州第一批无人驾驶路测牌照。浅雪表示，下一步还会细化哪些路段和路线以及时间段可以去运作这些物流车。

　　阿里方面表示，下一阶段重点，一方面是致力于定义全新一代的智慧物流车，另一方面，通过与交通运输部公路院合作，推进道路数字化，让车路协同方案尽快落地。