車路云一體化：智能交通與自動駕駛中國方案

摘 要：為應對全球智能交通與自動駕駛領域的技術瓶頸與產業化難題，車路云一體化通過整合車端、路側、云端及通信網絡資源，構建覆蓋感知、決策與控制全鏈條的協同系統，成為具有中國特色的創新戰略。文章基于技術架構、發展路徑、產業生態與政策實踐四維分析框架，結合試點案例與產業數據，系統論證車路云一體化的技術邏輯與商業化潛力。研究發現，中國方案通過車端高精度感知、路側全域協同、云端智能決策與5G/V2X通信網絡的深度融合，顯著提升自動駕駛系統的安全性與交通管理效率，并在破解自動駕駛長尾問題、推動“交通-數字”經濟融合中展現出獨特優勢。

關鍵詞：車路云一體化 智能交通 自動駕駛 中國方案

1 緒論

智能交通與自動駕駛作為第四次工業革命的核心領域，正經歷從理論探索向規?；瘧玫霓D型階段。全球智能網聯汽車市場規模正在高速增長，但技術瓶頸導致的場景適應性不足、系統可靠性和交通效率提升有限等問題持續制約行業突破?，F有單車智能模式暴露出感知盲區難以消除、算力資源分散冗余、協同控制響應延遲等技術缺陷，無法解決“長尾問題”[1-2]。車路云一體化架構突破傳統技術路線的單體優化局限，建立基于時空基準統一的多維資源動態調配機制，在降低單車設備成本的同時能顯著提升系統魯棒性[3]。

中國選擇車路云一體化路徑，源于獨特的技術基礎與國情適配性。

（1）基礎設施優勢：截至2024年，中國已建成全球最大的5G網絡（基站總數超380萬）和C-V2X路側單元覆蓋體系，為協同感知提供物理支撐。

（2）制度優勢：政府主導的“頂層設計-地方試點-場景落地”模式加速技術迭代，2024年五部委聯合啟動的20個試點城市累計投資超千億元，形成可復制的“車路云共生”商業模式[4]。

（3）產業協同需求：中國智能網聯汽車市場規模持續擴大，已成為國民經濟支柱產業，車路云一體化讓產業鏈不斷延伸，形成從上游關鍵部件研發、中游系統集成到下游整車制造的完整產業鏈。車企、互聯網科技公司、通信運營商等各方持續加強合作，共同推動產業發展。

2 技術架構設計

車路云一體化系統通過車端、路端、云端的分層架構實現智能交通閉環管理。車端聚焦實時環境感知與自主決策，路側設備擴展全域感知能力，云端統籌全局資源調度，形成“局部自主+全局優化”的協同模式，為高階自動駕駛提供可靠技術支撐。

2.1 車端智能層：自主決策核心?

作為系統的神經末梢，車端配備多模態傳感器陣列（毫米波雷達、激光雷達、視覺相機）及高性能計算單元，實現厘米級定位與毫秒級響應。通過多傳感器數據融合與深度學習算法，可精準識別200米范圍內的障礙物、交通標志及信號燈狀態。典型應用場景中，車輛在交叉路口可同步解析視覺信號燈信息與激光雷達點云數據，動態規劃最優通行路徑。同時依托V2X通信協議，實時接收路側單元（RSU）傳輸的盲區預警、施工路段等擴展信息，大幅提升自身的感知速度和感知范圍。

2.2 路端感知層：全域信息中樞?

道路基礎設施部署智能化改造，集成高清監控、智能信號機、路側雷達等設備，構建連續無盲區的感知網絡。在高速公路場景下，路側毫米波雷達可穿透雨霧實時監測500米范圍內的異常停車、散落物等風險，預警信息通過5G-V2X廣播至周邊車輛。城市道路中，智能信號機與車載終端聯動，實現相位級車路協同，使車輛平均通過效率顯著提升。路端感知數據同步上傳至邊緣計算節點，為區域級交通優化提供數據基底。

2.3 云端決策層：全局調度引擎?

云端平臺整合車路兩端數據流，依托分布式計算集群進行城市級交通仿真推演。在突發事故場景中，系統可在短時間內完成影響范圍評估、替代路徑規劃及應急資源調度，通過車路協同通信網絡向相關車輛推送動態誘導信息。同時云端平臺可以深度挖掘全域交通流的時空關聯特征，通過強化學習模型動態生成信號控制策略與多模態誘導方案。依托實時解析的百萬級車輛軌跡數據，系統可對主干道綠波帶進行分鐘級動態調優，為城市級智慧交通中樞的迭代演進提供核心算法底座。

3 發展路徑探索

3.1 技術演進路徑

智能交通與自動駕駛技術演進路徑可劃分為以下三個特征鮮明的階段。

3.1.1 單車智能階段（2010-2015年）

作為技術演進的起點，該階段聚焦車輛自主感知與決策能力開發。單車智能主要通過車輛自身的傳感器（如雷達、激光雷達、攝像頭等）來感知周圍環境，并通過車載計算機進行數據處理和決策。這種方案的優點在于不依賴外部設施，可以獨立運作，但也有局限性，如感知范圍有限，對視線外或障礙物后的信息無法獲取。?

3.1.2 車路協同階段（2015-2019年）

在《中國制造2025》政策推動下，技術路徑轉向車端與路端協同發展。通過部署路側單元（RSU）、V2X通信等基礎設施，實現車路數據實時交互。2015年上海建成首個智能網聯汽車示范區，推動車路協同技術驗證規?；l展?。該階段形成三大成果：一是?感知互補，路側傳感器彌補車載設備盲區，探測距離延伸至500米以上；二是決策優化，路側算法輔助車輛進行路徑規劃與風險預判；三是?標準建設，2017年《國家車聯網產業標準體系建設指南》確立技術發展框架[5]?。

3.1.3 車路云一體化階段（2019年至今）

以中國工程院院士李克強提出“車路云一體化”概念為標志，技術體系實現三維突破：一是?架構革新，構建“端-邊-云”協同網絡，整合車輛、道路、云端及氣象/地圖平臺數據流；二是?能力躍升，通過5G+MEC邊緣計算技術，將系統響應時延壓縮至20毫秒內，支持L4級自動駕駛；三是?應用深化，2024年進入商業化快車道，形成智慧交通管理、動態高精地圖、能源協同調度等創新場景。

3.2 市場發展路徑

在不同的技術演進階段，推動產業發展的市場路徑呈現不同的側重點。起初是政府主導的基建投資模式，推動了單車智能向車路協同快速轉變。隨著產業的不斷成熟，更多企業參與其中，進入產業鏈協同的生態共建模式[6]?？梢灶A測，未來將進入數據驅動的價值釋放模式。

3.2.1 政府主導的基建投資模式

在政策驅動下，市場初期以?“政府搭臺+企業唱戲”為核心模式，通過專項債、PPP（Public-Private Partnership）等方式加速基礎設施布局。例如，北京、上海等試點城市率先部署路側智能設備，并探索“建設-運營-移交”（BOT）模式，將路側感知設備、通信基站等基礎設施的運營權轉移至第三方科技企業?。該模式通過《國家車聯網產業標準體系》統一技術接口，形成可復制的“智慧路網”模板，2024年已有超20個城市啟動規?；ㄔO，預計2026年覆蓋全國主要城市群?。

3.2.2 產業鏈協同的生態共建模式

隨著技術成熟，市場逐漸形成?“主機廠+科技公司+運營商”?的垂直整合模式，構建“車端-路端-云端”全鏈條協作體系，實現從零部件生產到智能駕駛服務的閉環。該模式衍生出三類盈利路徑：一是?硬件銷售，路側設備（激光雷達、RSU）供應商通過規?；a降本，毛利率提升至35%以上；二是?數據服務，云控平臺運營商開發交通流量分析、保險動態定價等增值服務；三是?場景運營，在物流園區、城市公交等場景收取自動駕駛車輛服務費。

4 產業生態分析

4.1 產業鏈分析

車路云一體化產業鏈涵蓋了從上游到下游的多個環節，每個環節在價值創造和技術創新中扮演著不可或缺的角色。上游環節主要包括傳感器、芯片和通信設備制造商。傳感器作為車路云一體化的“眼睛”，其精度和可靠性直接影響系統的感知能力。激光雷達和攝像頭在自動駕駛車輛中的應用，能夠提供高精度的環境感知數據。芯片則是車路云一體化的“大腦”，負責處理海量數據和執行復雜的計算任務。通信設備制造商則確保了車端、路側和云端之間的高效數據傳輸，5G和V2X技術的應用為實時通信提供了技術保障[7]。

中游環節主要由系統集成商和解決方案提供商構成。系統集成商負責將上游的硬件設備與軟件算法進行整合，形成完整的解決方案。解決方案提供商則根據不同場景的需求，定制化開發車路云一體化的應用方案。這些企業通過與地方政府和交通管理部門的合作，推動了車路云一體化在城市交通中的實際應用。

下游環節主要包括整車企業和交通運營企業。整車企業通過將車路云一體化技術集成到車輛中，提升了車輛的智能化水平。特斯拉和理想等車企，通過與上游和中游企業的合作，推出了具備自動駕駛功能的智能汽車。交通運營企業則通過車路云一體化技術，優化了交通管理和運營效率。

4.2 產業聯盟與合作

在車路云一體化領域，產業聯盟與合作組織的構建已成為推動技術標準化與產業協同的關鍵載體。中國智能網聯汽車產業創新聯盟（CAICV）聯合整車制造商、通信運營商與科研機構，搭建了覆蓋車端感知算法、路側邊緣計算與云端數據治理的協同創新平臺，該聯盟已發布《智能網聯汽車云控系統接口規范》等14項團體標準，有效解決了跨平臺數據互通難題。產業聯盟的運作模式往往遵循“技術攻關-標準制定-場景驗證”的閉環路徑。值得注意的是，這種協作機制不僅加速了核心技術的工程化轉化，更通過專利池共享機制降低了企業研發風險。隨著商業化進程加速，產業聯盟正從技術協同向商業模式創新延伸，跨領域協同創新機制能夠突破傳統產業邊界，為車路云一體化系統的規模化應用奠定組織基礎。

4.3 商業模式創新

車路云一體化模式推動商業模式創新主要圍繞數據服務、出行服務與增值服務三個維度展開。數據服務領域，依托路側感知設備與云端計算平臺實時采集車輛軌跡、道路狀態及環境信息，形成多源異構數據池，為交通管理部門提供擁堵預測算法模型。出行服務方面，車端智能終端與云端調度系統協同構建MaaS（出行即服務）平臺，這種模式突破傳統運輸服務邊界，形成跨業態融合的新型供給體系。增值服務創新體現在車路協同系統衍生價值開發，如運營商可通過V2X通信網絡提供高精度定位服務，可以增加道路設施年收益，這種基礎設施賦能模式重構傳統路側設備盈利邏輯。

5 國家政策支持與挑戰

國家政策在車路云一體化的發展中起到了重要的支持和引導作用。近年來，國家出臺了一系列政策文件和規劃，如《智能網聯汽車發展戰略》和《交通強國建設綱要》，這些文件為車路云一體化的推進提供了明確的政策方向和實施路徑?！吨悄芫W聯汽車發展戰略》明確提出，要構建車路云協同的智能交通系統，推動自動駕駛技術的商業化應用。該戰略不僅為車路云一體化提供了技術路線圖，還通過政策激勵和資金支持，促進了相關技術的研發和產業化進程。

但是，當前車路云一體化政策實踐仍面臨多重挑戰。法律法規的碎片化問題較為突出，標準體系尚未形成完整框架，不同廠商的V2X通信協議兼容性測試通過率不高，暴露出接口標準不統一的技術壁壘。數據安全領域存在監管真空，某省級智能交通平臺曾因數據脫敏標準缺失導致車輛軌跡信息泄露事件，凸顯新型數據權屬關系的立法滯后性。

6 結語

隨著“智能網聯汽車”國家戰略深化，車路云一體化將加速從試點驗證向規?；涞赝七M，政策體系將進一步完善，推動跨區域標準統一、數據互通與安全監管框架建立，并通過專項債等金融工具撬動萬億級新基建投資。同時，技術迭代將持續突破成本與性能瓶頸，商業模式將呈現“數據驅動+生態共贏”特征，車路云一體化將成為破解自動駕駛長尾問題和推動數字經濟融合的核心底座之一。

基金項目：自主式交通系統超視距全息感知與信息傳輸共享技術國家重點研發計劃（2022YFB4300304）。

參考文獻：

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