目前,一款自动驾驶汽车的(L4 级)制造成本约为20万美元（约合人民币130万元），相当于一辆玛莎拉蒂跑车的价格。这其中，硬件设备一般包含：6~12台摄像头、3~12台毫米波雷达、5台以内的激光雷达以及1~2台GNSS/IMU和1~2台计算平台（不同方案会选择不同侧重的传感器）。而最为昂贵的当属激光雷达，尤其是用于远距离、大范围探测的L4/L5级别自动驾驶主雷达、在成本逐年降低的当下，也达5万（人民币）左右。让车辆具备自动驾驶能力的高昂成本，成为自动驾驶车辆难以被个人消费者所接受的最大障碍。

【自动驾驶车搭载昂贵的激光雷达】

东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌曾表示，通过车路协同可以大大降低自动驾驶的门槛，单台车可以节省50%—90%的成本。同济大学朱西产教授也曾表示，车路协同是高级别自动驾驶的必由之路，路端计算将降低车端的计算量，从而降低车载芯片成本。百度2019年曾公布的一组数据显示，车路协同已经可以解决单车智能在路测时遇到的54%左右的问题，减少62%的接管次数，降低30%的单车成本。而据蘑菇车联最新统计，通过道路智能化改造，路端感知及云端感知将有效补充单车感知不足，降低单车改造成本，目前平均每辆车改造成本为10-30万（人民币）。这意味着单车改造成本有望降低90%以上。

【东南大学-威斯康星大学智能网联交通联合研究院院长冉斌】

目前我国的机动车保有量约为3.1亿辆，如果将每台车都进行自动驾驶改装，加上测试成本，这个数额将高达400万亿甚至更高，而中国公路总里程为484.65万公里，每公里道路智能化改造的费用约为100万左右，整体公路改造约为10万亿，即使加上其他道路的改造，全部费用也不到所有车辆进行单车自动驾驶改造成本的10%。

在此基础上，车路协同是由行业共同承担基础建设，整车可以降低部分设备的数量和性能指标，有效缓解加之在单个行业的压力。如果车路协同收取服务费0.4元/公里，当使用车路协同服务的单公里通行车次达250万辆时，可实现盈亏平衡。如果10%的通行车辆使用车路协同服务，则总通行次达到2500万辆时实现盈亏平衡，这意味着繁忙路段一年即可收回成本。而最便宜RoboTaxi成本也为50万左右，按照平均每月营收2万，2年半才能平衡车辆硬件成本。

【单车改造成本大幅降低的蘑菇车联城市公共服务车队】

2020年12月30日，交通运输部30日发布《关于促进道路交通、自动驾驶技术发展和应用的指导意见》，提出到2025年，自动驾驶基础理论研究取得积极进展，道路基础设施智能化、车路协同等关键技术及产品研发和测试验证取得重要突破。今年2月，国 务院印发的《国家综合立体交通网规划纲要》中提出，在未来 15 年，通过实现北斗时空信息服务、交通运输感知全覆盖，使我国智能网联汽车(智能汽车、自动驾驶、车路协同)达到世界先进水平。在此背景下，国家战略从顶层支持车路协同，营造产业发展良好环境，自动驾驶规模落地的“中国路线”越来越明确，一系列政策的密集出台为车路协同的发展创造了有利环境，

国家政策支撑，5G、v2x等技术推动下，车路协同或将让自动驾驶进入日常生活成为可能。

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