7月初，工信部等五部委发布《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》，确定了20个城市（联合体）为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市。长春、深圳、漳州等众多地方纷纷发布“车路云一体化”相关政策与规划，此前，北京、武汉、鄂尔多斯等多个城市相关项目已启动招标，车路云一体化已经成为智能驾驶的新风口。
车路云一体化是什么
目前有两条主流的自动驾驶技术路线：以谷歌Waymo和百度Apollo为代表的“强感知+弱智能”路线，感知上使用“雷达+摄像头+高精地图”，智能上使用行驶规则输入的方式，多采用AI小模型。这条路线是自动驾驶出租车的主流方案，优点是感知能力强，信息获取充分，完全掌握路况信息。只要设定好行驶规则，车辆会完全按照交规行驶，比真人更守规矩，保证安全。但是面对复杂路况，比如红绿灯无保护左转，无红绿灯路口行人横穿等，灵活性不足，稳定性不足，容易出现车辆急刹，长时间停留等情况。
另外是以特斯拉FSD为代表的“弱感知+强智能”路线，依靠摄像头，端到端大模型智能。这条路线完全模仿人类驾驶。因为是模仿，灵活性较高，但是既能模仿人类遵守交通规则的一面，同时也会模仿人类违反交通规则的不良行为。该路线的缺点是摄像头感知范围优先，仅限于车周围100米至200米的范围，同时受自然环境影响较大，摄像头在雨雪雾天的检测精度会大打折扣。
很多国内车企宣布端到端大模型上车，但是并没有放弃传统的“规则控制”。通过一些规则对神经网络的输出做二次校验。从上述两条技术路线看，当前的自动驾驶尽管已经突破了实际应用的最低门槛，但算力、算法在迭代，数据还在积累中，决定性的技术主导设计还没有得到确认，换句话说，技术尚未定型。
中国大力发展自动驾驶的前提，必然选用安全系数最高的解决方案。车路云一体化利用中国庞大的网络和交通基础设施，融入路侧感知，融合车、路、云三端数据，形成规模更大、视角更丰富的交通数据集，以此为基础提供一个更全面、准确的交通环境感知图像，进一步提升自动驾驶的视距能力，增强单车的感知能力，从而超越了单车智能本身的局限，为实现更安全的自动驾驶打下基础。相比单车智能，车路云一体化的实时路况信息具有重大意义，包括但不仅限于疏堵增效、节能减碳、降低交通事故率。
路侧设施可以实时获取每条道路上的车流量信息时，云平台就可以按照车流量对红绿灯的时间进行智能调整，同时还可以通过系统向智能网联汽车传输行程规划建议，比如提醒司机前方道路拥堵，切换到某一条道路行驶可以节约多少时间并节约多少油耗或电耗。只要智能网联汽车大部分按照建议路径规划行程，道路拥堵也自然能得到有效缓解，道路通行效率乃至于运输效率都可以得到大幅提升，并且过程中必然能起到有效节能减碳的作用，车流量的平均也可以降低交通事故率。
车路云一体化如何推广？
从基础设施禀赋来看，中国更适合走车路云一体化路线。网络基建方面，我国5G基站已经接近400百万个，而且大力推进5G、物联网、卫星互联网等技术的衍生应用，满足车路云一体化对于通信网的基本要求。路侧基建方面，2023年全国公路总里程500余万公里，其中高速公路超过18万公里，智能化路侧单元（RSU）超过8700套，可在原有基础上快速改造升级。
中国的体制优势，将在车路云一体基础设施投资建设的过程中发挥重要作用。自上而下的政策推动和自下而上的实践创新，有助于全面推进智能网联汽车准入和上路通行试点工作。7月初，工信部等五部委发布《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》，确定了20个城市（联合体）为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市。
“车路云一体化”由聪明的车、智慧的路、协同的云三部分组成，路侧基础设施获取的实时感知信息将被传送至云端，再由云端协同车辆，提升车辆的感知能力自动驾驶的级别和维度。“聪明的车”发展速度较快，成果显著，据工信部披露，今年上半年，组合辅助驾驶功能的汽车销售占比超过50%。因此，此次“车路云一体化”应用试点推动下，除了继续推动车端发展之外，路侧与云端作为“车路云一体化”重要的组成部分，也正在加速布局，为智能交通的未来注入新的活力。
《北京市自动驾驶汽车条例（征求意见稿）》明确提出，本市新建、改建、扩建道路，应当为智能化路侧基础设施预留空间。鼓励充分利用现有路侧基础设施，进行智能化改造升级。鼓励和支持市场主体结合自动驾驶汽车应用需求，建设低时延、高可靠的通信网络。鼓励各类市场主体参与基础设施投资、建设、运营和维护。
长春宣布已启动“车路云一体化”建设，计划未来三年投入127亿元，全面打造交通枢纽、城市道路、快速路、高速公路等典型示范应用场景。
今年深圳坪山区将完成车路云一体化项目基础设施的主体建设，加强与整车及前、后装终端企业在车路协同自动驾驶等领域的合作，然后逐步向其他区域拓展。
在路侧布局中，不仅要关注硬件设备的建设，更要注重软件平台的开发。通过建设高效的路侧信息感知与处理平台，可以实现对道路信息的实时收集、处理与传输。同时，平台还需要具备强大的数据分析和处理能力，为交通管理、车辆调度等提供科学的决策支持。
国内众多企业纷纷加深在路侧端布局，推动车路云一体化建设。目前，百度、华为等科技巨头也在车路云一体化领域积极布局。中国汽车工程学会预测，到2025年整个智能网联产业产值将达到7000多亿元，2030年将达到约2.6万亿元的规模。
车路云一体化存在哪些问题？
目前，车路云一体化主要面临“两率低”问题，即路侧设备覆盖率不高且不均匀和车端设备渗透率低。各地“车路云一体化”建设处于初级阶段，尚未搭建完备的系统架构，基础设施建设存在“碎片化”现象，难以支撑自动驾驶技术和网联功能的规模化应用。
标准方面，专家提出目前仍存在诸多问题需要行业合作、形成共识，比如车路云之间的通信、计算性能要求，数据质量要求，服务覆盖要求等。当前工信部等五部门组织有关标准化组织及行业机构，共同开展了“车路云一体化”标准体系及应用试点推荐标准研制工作，梳理支撑应用试点的相关国家标准、行业标准、团体标准，以技术标准支撑应用试点，力争2026年搭建统一共用的智能网联汽车“车路云一体化”标准体系。
技术方面 “车路云一体化”的系统复杂、架构设计困难，底层芯片、软硬件平台相对缺失，对复杂交通场景的处理能力不足。此外，目前商业模式也还需要进一步培养。在政策方面，需要国家更多支持；针对自动驾驶交通事故责任认定及赔偿问题，金融、保险等行业也需协同发力。
车路云一体化是一个复杂的系统工程，需要路侧与云端之间的紧密协作与配合。但整个行业发展还面临智能化道路基础设施投资模式与建设标准不清晰、车辆智能化与网联化相互赋能效果不明显、跨行业跨领域融合不充分等诸多挑战。因此，有必要通过“车端、路端、云端”一体化发展的应用试点，积极探索新技术新业务新模式，避免出现大搞建设，但实际应用乏力的现象。
【免责声明】以上内容仅代表对相关事件进行梳理，不构成任何投资建议。所含信息来源于公开资料、专家观点和BCC研究，对使用本文观点所引致的任何损失不承担任何责任。投资有风险，入市需谨慎。
欲了解更多相关话题和访谈纪要，请点击下方#商霖文库 入口~
『点击进入商霖文库小程序获取更多信息』
别忘了点赞+在看哦！
