L4-L5级的自动驾驶最理想模式是实现“车端-路端-云端”的高度协同，智能的车配合聪明的路，车端智能和路测智能协同呼应。但车端智能和路端智能的发展不完全是同步的关系，自动驾驶路线的选择面临感知能力，决策能力（算力）等不同能力在车侧和路测分配的问题，所对应的自动驾驶实现成本也不同。由于单车智能的成本高昂，若用路测设备代替部分技术，让路“变聪明”，可降低不少车载成本。于是衍生出自动驾驶的两大方向：单车智能和车路协同。
▲图1技术和成本在车侧和路测分配
以车载传感器为例，激光雷达价格高昂，尤其是用于远距离、大范围探测的L4/L5级别自动驾驶雷达。但如果在路测安装摄像头、毫米波雷达和激光雷达等感知设备、例如路灯杆进化为多合一路灯杆，安装各类传感器，探测周围环境的三维坐标，进行信息融和，由于安装高度高、覆盖广、不易被遮挡，视距条件更好，可最大化减少盲区，提高数据获取的准确性，并实时发送到ITS中心（智能交通系统）以及车末端，这样车侧的部分激光雷达成本可以被节省下来，从而大幅降低车载成本。
车侧智能和路测智能的分配和发展收到诸多因素的影响，例如政府对公路智能化改造的支持力度、不同区域的路况、交通参与者特征、地图与定位的精度、车载半导体的价格变化、消费者的付费意愿和转换成本等。这些共同因素决定了不同国家区域采用不同的分配方案和演进路线。
V2X：5G车联网落地可期，
通信模组是核心基础硬件
高阶自动驾驶的实现主要依赖单车智能+车联网两大领域的技术，而在推进过程中单车智能先行、车联网将后来居上。单车自动驾驶主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行环境感知、计算决策和控制执行。而车联网旨在现有单车智能化的基础上，通过通信网络将“人-车-路-云”有机结合，拓展和助力单车智能自动驾驶在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级，进一步加速自动驾驶应用成熟。
具体包括：（1）在感知层面，通过车路协同、车车协同等拓展汽车感知范围，不受遮挡限制，能够提前发现未知状况，并应对紧急情况。此外，通过网联化能够直接给出关键结果状态信息，如信号灯状态、周边车辆下一步动作意图等，大幅减少基于传感器信息的复杂计算处理过程；（2）在决策层面，云控平台可以直接给出感知的目标结果以分担单车算力消耗。此外，通过在路侧安装视觉传感器、激光雷达等传感器将路侧感知结果下发，可以引入路侧算力；（3）在执行层面，通过网联化能够提供远程遥控驾驶、协同驾驶的应用模式，将车辆的控制和执行从单车上分离，目前在无人矿山等非公共开放道路的特定场景下已经应用。
▲图2车联网概念图
汽车无线通信模组是实现车联网（包括车与车、车与路、车与人）通信的核心零部件。分拆产业链来看，上游包括以高通、华为海思等为代表的基带芯片供应商、中游包括以移远通信、广和通、慧瀚微电子等为代表的通信模组集成厂商、下游则是具备4G/5G/WiFi/蓝牙通信需求的主机厂。
▲图3车载通信模组产业链
车内通信迎变革，
以太网芯片重要性正在凸显
智能汽车时代电子电气架构和软件架构齐变革，车载以太网将成新一代主干网络。在智能汽车“新四化”趋势下，电子电气结构由分布式走向集中、软件架构由“面向信号”走向“面向服务”。而在软硬件的升级过程中均需要车载以太网作为技术支撑，用以高效地传递信息。其中新一代电子电气架构以域控制器为核心，而核心域控制器之间需要高速以太网作为骨干网络进行域与域之间的连接；SOA软件架构的核心是客户端与服务端通信路由链路的建立支持动态配置，而车载以太网分层通信协议参考IT行业中间件的概念而设置通信中间件，定义客户端和服务端通信链路的动态映射机制（SOME/IPSD），实现应用程序和通信协议的解耦和透明传输以及动态的客户端和服务端的发现订阅机制。
▲图4SOA软件架构在功能改变时仅需要更新/升级部分软件
以太网芯片是车载以太网的核心，PHY芯片重要性正在凸显。以太网电路接口主要由MAC控制器和物理层接口PHY芯片两大部分构成。其中，大部分处理器已包含MAC控制，而PHY作为独立的芯片用来提供以太网的接入通道，起到连接处理器与通信介质的作用。同时，PHY芯片的独立性亦使得OEM或者控制器供应商可自由选择供应商，由此也使得PHY芯片成为因车载以太网崛起所催生的全新汽车芯片赛道。