先進制造2025｜淺析“車路云一體化”困境及破局建議（先進制造視野第11期第3篇）

作 者

汽車產業研究中心

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“車路云一體化”是未來交通的發展方向

“車路云一體化”系統通過新一代信息通信技術，深度融合智能網聯汽車、智慧道路基礎設施與云端管控平臺，構建覆蓋全域感知、實時通信、協同計算、高精定位和全局調度的智能交通體系。系統依托統一的數據底座，打通車、路、云之間的信息壁壘，實現高效協同與資源共享，為智慧出行和城市交通治理提供一體化支撐能力。

“車路云一體化”需求進入爆發期

在智能網聯汽車規模化落地、國家戰略頂層設計以及商業化場景的持續探索等影響下，“車路云一體化”系統解決方案市場需求正進入加速釋放期。

從市場基礎來看，終端裝配率的提升和路基建設使得規模化應用成為可能。2025年1-7月，中國L2級自動駕駛新車滲透率已達62.58%，5G與C-V2X裝配量超過300萬輛。終端裝配率的迅速提升為“車路云一體化”提供了龐大的用戶基礎和數據來源，使得規模化應用成為可能。北京高級別自動駕駛示范區已完成3.0階段建設，覆蓋城區600平方公里；武漢已投放1100輛自動駕駛車輛，開放測試道路3487公里，自動駕駛里程累計超過6900萬公里。

從發展路徑看，高等級自動駕駛的商業化落地與智慧交通管理效率的提升，共同構成了系統集成的核心驅動力。技術層面，車路協同通過部署于道路的感知網絡與實時通信，為自動駕駛車輛提供了超視距、全局化的環境信息，這直接彌補了單車智能在應對惡劣天氣、交叉口盲區等復雜場景時的固有局限，成為實現安全運營不可或缺的“冗余系統”。產業層面，自動駕駛商業化落地的迫切需求，正驅動汽車制造、通信設備、云計算與智慧交通等原本獨立的產業板塊加速融合，共同投入并定義車路協同的系統架構與接口標準。而智慧交通管理所帶來的通行效率提升與安全事故減少，則創造了明確的社會與經濟價值，為系統的持續投資與運營提供了商業合理性。

從政策環境來看，國家級政策頒布為“車路云一體化”的發展提供了制度保障。根據工信部等五部門聯合印發的《關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點工作的通知》，明確2024-2026年為試點期，通過城市級應用試點，推動智能化路側基礎設施和云控基礎平臺建設。

圖1：2020-2025年車路協同端新增設備投資額

系統協同與數據驅動成為“車路云一體化”的發展方向

“車路云一體化”發展的核心瓶頸在于實現跨層級“決策協同”與“控制閉環”，其系統復雜度與跨域整合難度決定了必須構建統一的技術架構與服務體系。

在系統構建層面，過去各示范區在路側感知單元選型、通信協議與數據接口上存在差異，導致跨區域車輛難以獲得連續服務，形成“一車一配置”的孤島式應用。通過推行“車—路—云”統一架構下的標準化設備部署，并建立邊緣云與中心云協同的全局資源調度機制，可實現跨品牌車輛在各類智能道路下的無感服務接入，已成為實現“單車智能”向“系統智能”躍升的必然選擇。

在服務運營方面，“車路云一體化”系統所生成的協同感知、全局決策與交通預警等能力，若不能轉化為可規模復制的標準化產品，將難以建立可持續的商業模式。若僅依靠地方性定制項目，服務提供商將面臨高企的交付成本與運維負擔，城市管理者亦難以評估系統建設的實際效能與復制價值。通過構建服務能力開放平臺，將共性功能封裝為標準化的應用組件，支持不同城市按需調用路側感知數據、信號燈協同控制、高精地圖更新等模塊化服務，可顯著降低系統集成與運營門檻。此類標準化服務體系的建立，不僅能夠提升跨域交通協同的整體效率，也為“車路云一體化”從“示范試點”走向“全域商用”提供了清晰可行的商業路徑。

生態化、場景化與運營服務化成為行業競爭的新范式

在生態化層面，競爭的核心是構建覆蓋“車-路-云-網-圖”的產業共同體。傳統整車廠、科技公司、電信運營商等多元主體，正通過戰略聯盟與技術標準共建，形成深度綁定的產業生態。例如，華為通過鴻蒙智行體系，聯合多家車企推動座艙、智駕等核心技術的平臺化與歸一化，從松散的條線式合作邁向規范化的技術聯盟，以生態協同整合資源、統一標準。

在場景化層面，競爭焦點從技術驗證轉向規模化商業落地。行業競爭已從通用的“車路協同”概念，下沉到Robotaxi、干線物流、礦山運輸等具體場景的價值兌現。推動這一轉變的，是“車路云一體化”從政策試點走向大規模建設。例如，北京、福州、鄂爾多斯、深圳等城市先后發布“車路云一體化”建設項目，其中，北京“車路云一體化”建設項目的投資規模高達近百億元，旨在對重點區域、關鍵路口乃至一般城市道路進行全要素的智能化改造與覆蓋。

在運營服務化層面，競爭維度從“項目交付”延伸至“持續服務”。隨著試點城市從建設期轉入運營期，企業的核心競爭力體現在能否提供可持續的運營服務并創造可量化的商業價值。企業需要超越單純的硬件銷售或項目集成，轉向構建能夠實現數字孿生、提供數據服務、并支持遠程仿真驗證的智能網聯云控平臺。最終的目標是形成“建設-運營”的價值閉環，釋放“人-車-路-云”數據要素的深層價值，實現商業模式的可持續性。

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“車路云一體化”行業發展面臨三重困境

全階段的技術可靠性成為行業首要難題

“車路云一體化”系統面臨"感知-決策-執行"鏈路的全方位技術可靠性挑戰。在環境感知層，多源傳感器在惡劣天氣、遮擋等復雜場景下的有效感知距離與精度仍不穩定，不同設備間的數據時空對齊偏差易導致漏檢，難以生成連續、可信的環境模型。在通信傳輸層，現有5G-V2X網絡在城區高密度車輛接入場景下，其空口時延、數據包丟失率等關鍵指標仍存在抖動，難以持續滿足協同感知所需的毫秒級、高可靠傳輸要求。在決策與控制層，邊緣側與云端的算力協同與任務卸載策略尚未成熟，面對突發交通狀況，系統從感知到生成協同控制指令的端到端響應時延存在不確定性，導致控制閉環的穩定性和實時性不足，致使系統應用大多仍停留在信息輔助階段，難以實現向協同決策與主動控制的質變。

商業閉環尚未明晰，制約產業可持續發展

“車路云一體化”產業尚未建立起清晰的商業閉環與可持續的盈利模式，這一困境在產業鏈各環節均有體現。在路側基礎設施建設方面，單套路側單元及其配套感知設備的部署成本高達數十萬至百萬元，而道路運營商難以向最終用戶直接收取服務費用，導致投資回報周期漫長。在車端環節，前裝V2X模塊使單車成本增加約千元，但消費者對此感知有限，主機廠面臨"成本增加卻難以轉化為產品溢價"的困境。在運營層面，政府部門、通信運營商、車企、云服務商等多方主體在"建設投入分攤-運營責任劃分-收益分配機制"等關鍵問題上尚未形成共識。當前示范項目多依賴政府補貼與車企研發投入，而高價值的數據服務變現、交通效率優化等商業模式尚未實現規模化落地。

跨行業協同性或制約行業發展

“車路云一體化”發展面臨深刻的跨行業協同困境，突出表現為技術標準碎片化與制度壁壘固化的雙重挑戰。在技術層面，傳統汽車產業的封閉式技術架構與通信行業的開放標準體系存在顯著差異，導致路側單元與車載終端之間存在接口協議差異，以感知數據格式為例，不同廠商采用的編碼規則和傳輸協議各不相同，造成數據互操作性嚴重不足，各企業自建的云控基礎平臺陷入"數據孤島"困境。在制度設計層面，涉及工信、交通、住建、交管等多部門管理權限交叉，在道路設施數字化改造中的路權分配、車路云數據所有權與使用權界定、網聯化事故責任認定等關鍵問題上缺乏明確法律依據。這種技術與制度層面的雙重障礙，導致已建成的示范項目往往局限于特定區域或特定車型，難以實現跨地域、跨品牌的規模化應用，制約了產業協同效應的充分發揮。

03

推動行業發展的幾點建議

構建分層協同的“感知-決策-執行”路徑

針對感知層在復雜場景下多源傳感器精度不足、時空對齊偏差導致環境模型不連續的問題，應推動多傳感器時空統一校準標準制定，通過路側激光雷達與攝像頭數據融合，結合人工智能算法提升目標識別與軌跡預測精度。針對傳輸層在高密度城區中5G-V2X時延抖動、丟包率高、難以滿足毫秒級可靠通信的問題，需部署網絡切片與邊緣計算協同架構，為V2X預留專屬低時延通道，開展高并發場景壓力測試，制定端到端時延技術標準。針對計算層算力協同不足、端到端響應時延不確定、制約主動控制實現的問題，應構建“云-邊-端”一體化算力調度平臺，云端負責長周期戰略規劃，邊緣節點專注毫秒級實時控制。依托數字孿生平臺對極端場景仿真測試，形成可量化的系統性能基線數據庫，持續優化可靠性與穩定性，為從輔助預警邁向協同控制提供堅實技術基礎。

構建公共服務托底、市場價值驅動的可持續發展模式

建議構建基礎服務與增值服務相結合的分級商業模式，系統破解商業閉環缺失難題。針對路側基礎設施投入高、回報周期長的問題，應將基礎安全預警等核心功能納入準公共服務范疇，通過專項債、新基建基金等政策性資金降低初期投資壓力；針對車端V2X成本難以轉化為用戶溢價的問題，可面向智能物流、智慧公交等B端場景，率先推出高精地圖實時更新、優先通行權等高價值增值服務，并試點“按效果付費”模式——依據節油率、通行效率提升等可量化指標進行收費與分成。針對多方主體在投入分攤、責任劃分與收益分配上缺乏共識的問題，應推動成立跨行業產業聯盟，明確政府、車企、運營商、云服務商等各方權責，并建立基于數據貢獻度與服務調用量的動態收益分配機制。同時，開發交通效率提升的量化評估模型，將減少事故、緩解擁堵等社會效益轉化為政府購買服務的依據，打通“社會價值—經濟回報”轉化通道，加速產業從政策驅動向市場驅動轉型。

建立跨部門協調機制，破除行業協同壁壘

針對路側與車載設備因接口協議、數據格式不統一導致互操作性差、“數據孤島”突出的問題，制定統一的“車路云一體化”參考架構，發布強制性的感知數據編碼規則、通信協議與云平臺接口標準，推動構建覆蓋“車-路-云”全鏈條的互聯互通技術體系。完善法律法規支撐，加快出臺車路云數據分類分級管理制度，建立基于數據指紋的確權與溯源機制，并制定網聯環境下事故責任認定指南，為跨主體協作提供法律依據。通過打造“標準統一、權責清晰、法規完備”的協同生態，打破行業藩籬，推動示范項目從封閉試點邁向跨區域、跨品牌、跨平臺的規模化應用。

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