目前，讓一輛車實現自動駕駛，已經不是什么技術難題。車輛實現自動駕駛之后的安全問題，才是關鍵的技術難點，也是自動駕駛大規模應用一直停留在L2級別的主要原因。

事實上，為確保駕駛安全，我國對高等級自動駕駛的應用有著嚴格要求。現階段，除了限定內的測試和示范道路外，均不允許在沒有駕駛員參與的情況下讓車輛自動行駛。

所以，限定道路事實上已經成為了L4級自動駕駛的前提。那么，未來L4級自動駕駛真正普及之時，是將限定道路擴大到其他道路，還是讓其他道路也滿足限定道路條件？答案正在不斷向后者傾斜。

中國工程院院士、中國汽車工程學會理事長、清華大學教授李駿指出，“發展智能汽車早已不再是強調“單車智能”，而是要推動車路協同的落地，而車路協同的落地是需要整個交通體系的支撐。”也就是說，沒有實現智能道路的前提下，討論L4級自動駕駛，都是空談；L4級自動駕駛的本身含義就包含“限定道路”。

之所以讓道路成為限制條件，因為單車智能技術在感知上存在難以逾越的技術瓶頸，難以解決極端路況、極端天氣時等長尾問題。

我國自動駕駛頭部企業蘑菇車聯以車路云為核心的自動駕駛系統，充分融合車端感知、路端感知與云端感知，突破了單車智能的感知瓶頸，為自動駕駛提供系統級保障，讓安全性無限接近100%。

2020年7月，蘑菇車聯在北京落地了國內首個車路云一體化自動駕駛，成為國內唯一可在暴雨、黑夜等極端天氣下安全運行的自動駕駛系統，大幅提升自動駕駛的可靠性和安全性，為自動駕駛實際落地掃清了障礙。

蘑菇車聯自動駕駛城市公共服務車隊

成本問題，是制約自動駕駛商業化的另一重要因素。通過車路協同讓車輛共享路側感知，可以大幅降低車端感知成本。據了解，當前一款L4級自動駕駛汽車成本動輒在百萬元以上。而據蘑菇車聯最新統計，通過道路智能化改造，路端感知及云端感知將有效補充單車感知不足，降低單車改造成本，目前平均每輛車改造成本僅為10-30萬（人民幣）。這意味著單車改造成本有望降低90%以上，從而加速自動駕駛商業化落地。

蘑菇車聯自動駕駛巡邏車

我國機動車保有量約為3.1億輛，如果為每輛車都裝上自動駕駛，那成本是驚人的。通過道路智能化改造可以大大解決成本，據測算，全部費用也不到所有車輛進行單車自動駕駛改造成本的10%。

蘑菇車聯自動駕駛出租車

國家戰略層面，車路協同也被多個政策文件列為自動駕駛的發展方向。未來，自動駕駛大規模應用的一天，必定是“讓智慧的車行駛在智慧的路上”，離開智能道路，自動駕駛就是“空中樓閣”。車路協同不僅可以提供更安全的駕駛方式，還是城市智能系統的重要環節，也是構建新型智慧城市的核心要素，更是自動駕駛落地的前提。