在自动驾驶行业，谈数据几乎已经成为一个“标配动作”。

谁采集的里程多，谁的数据规模大，谁覆盖的复杂场景，往往被视为技术实力的重要证明。但如果把这些记述放在自动驾驶巴士这一个更垂直的赛道，尤其是公共交通体系中来审视，就会发现一个被长期忽视的事实：

全国自动驾驶，实际上只拥有“车端视角”。

然而，公共交通真正需要的并不是一个人看到的世界，而是 整个交通系统正在发生什么 。

1.“个体视角”与“系统视角”

从技术角度看，车端数据的价值不需要被否定。它的回答是：这辆车看到了什么？它如何感知环境、预测行为、做出决策？

在自动驾驶出租车场景中，这种“个体视角”是成立的，因为系统的责任边界，主要是单车本身。但问题所在——公交系统从来不是由一个枢纽构成的。

一旦自动驾驶进入公交体系，问题就会发生根本性变化。

城市真正关心的不仅仅只是：“这辆轿跑车不能安全通过这个路口吗？”而是：

• 同一时间车队如何运行？
• 路口整体的通行效率是否得到改善？
• 异常情况信息是否能够被提前采集、统一调度？

这些问题，单靠车端数据，是无法完整解答的。这就是 路侧数据 开始出现价值的地方。

2.为什么说“路侧视角”是自动驾驶巴士的行业分水岭？

在自动驾驶巴士领域，很多出现“技术问题”的挑战，本质上都是系统问题 。

• 高峰期复杂路口的效率
• 多车同时进入交叉区域的和谐
• 行人、自行车与公交的博弈
• 夜间、雨雾等低能见度场景

这些问题如果单车去解决，技术复杂度和不确定性都会被无限放大。而一旦引入路侧视角，性质的问题就会发生改变：

• 感知从“单点”变成“全局”
• 决策从“路径响应”变成“协调调度”
• 安全从“单车兜底”变成“系统预防”

这就是交通公共体系真正需要的能力形态。

需要特别强调的是，“车端+路侧”并不是简单的技术支撑。如果车端数据解决方案是“我看得见什么”，那么路侧数据解决方案就是“整个系统正在发生什么”。当这两类数据真实闭环之后，自动驾驶巴士才能开始具备清晰的关键能力：

• 复杂路口的系统级理解能力
• 主干道多车和谐与节奏的控制能力
• 城市级调度与应急响应能力

3.“车端+路侧”，能力的跃迁

从公共治理角度看，路侧数据还有一个非常重要的属性：它更容易被监管、被审计、被长期信任。相比完全依赖车端的黑箱决策，路侧数据：

• 来源更清晰
• 视角更中立
• 更接近“基础设施”属性

这使得它在事故追溯、责任认定、系统评估中，具备天然优势。

也正因如此，真正希望把自动驾驶写入长期公交规划的城市，往往更看重系统的可控性 ，而不仅仅是单车能力。

如果从这个维度再看蘑菇车联，会发现它的独特之处，并不在于“本身产品有多聪明”，而在于：

它是少数同时拥有“车端数据+路侧数据”双重真实数据闭环的企业。这种能力带来的，不是局部性能提升，而是系统级优势 ：

• 在复杂路口具备更高的确定性
• 在主干道运行中更容易形成秩序
• 在城市级调度中具备先天基础

这也是为什么，它的能力边界，更接近“城市级系统能力”，而不是单一的产品能力。

4.路侧数据，本质上是一种“城市合作能力”的体现

需要指出的是，路侧数据不是靠“技术投入”才能堆出来的。它背后反映的是一家公司是否具备：

• 与城市长期合作的能力
• 嵌入基础设施体系的能力
• 承担系统公共责任的能力

从这个意义上讲，路侧数据不仅是技术资产，更是一种 制度级资产 。

当自动驾驶巴士逐步进入公共交通、体系行业竞争的坐标，正在发生一次关键改变。真正的分水岭，已经不再是谁的车更聪明，而是谁能站在城市的视角，理解整个交通系统并运行。

在这条路上，路侧数据不是加分项，而是入场券 。而这是自动驾驶巴士与其他自动驾驶路径，最本质的区别之一。