車路云一體化概況

車路云一體化系統(tǒng)，又稱為車路云一體化融合控制系統(tǒng)或智能網(wǎng)聯(lián)汽車云控系統(tǒng)，是通過新一代信息與通信技術將人、車、路、云的物理空間、信息空間融合為一體，基于系統(tǒng)協(xié)同感知、決策與控制，實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車交通系統(tǒng)安全、節(jié)能、舒適及高效運行的信息物理系統(tǒng)。車路云一體化以“聰明的車+智慧的路+融合的云”為基礎架構，以高精地圖、導航定位為支撐，融合信息安全、大數(shù)據(jù)、AI等關鍵技術，是未來交通實現(xiàn)高等級自動駕駛的重要路徑。

車路云一體化系統(tǒng)中的組成部分在日常運行中會進行多方數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，如云控平臺會將路側(cè)/車側(cè)采集到的數(shù)據(jù)進行處理、決策并反饋，具體數(shù)據(jù)交互雙方可包括車-路、車-云、路-云、云-云等。車路云一體化有望在駕駛業(yè)務和交通管理兩大領域發(fā)揮重要作用。

車路云一體化政策驅(qū)動

——車路云一體化相關政策匯總

近年來，中國相繼出臺了多項政策，重點支持“車路云一體化”發(fā)展，涵蓋“汽車強國”、“交通強國”和“數(shù)字中國”等領域。2023-2024年，隨著幾份重要文件的發(fā)布，車路云一體化進入全面統(tǒng)籌和大規(guī)模落地建設階段，智能交通被確立為“新基建”的核心支柱。政策支持主要集中在加快車聯(lián)網(wǎng)基礎設施建設、推動車聯(lián)網(wǎng)技術的商業(yè)化應用以及促進5G、V2X等前沿技術的研發(fā)與應用，同時加強信息安全保障措施，推動產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

——車路云一體化城市應用試點

目前，全國已公布20個“車路云一體化”試點城市，但各城市路徑不盡相同。例如，依托政治中心優(yōu)勢，可以在政策上進行率先突破;聯(lián)合本地政府、企業(yè)、協(xié)會等多方力量，打造標準體系，也可以在技術標準上領跑。未來，隨著更多的城市和新的區(qū)域加入到車路協(xié)同應用落地的行列中，城市管理者及協(xié)助運營方，應該明晰本地產(chǎn)業(yè)基礎、找準特色優(yōu)勢，選擇適合本區(qū)域發(fā)展的方向。

2024年7月3日，工業(yè)和信息化部、公安部、自然資源部、住房和城鄉(xiāng)建設部、交通運輸部聯(lián)合公布了智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應用試點城市名單，包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、沈陽、長春等20座城市。這一舉措標志著我國在智能交通領域邁出了重要的一步，也為相關產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了新的機遇。

車路云一體化技術必要性

——車路云一體化提升個體智能功能表現(xiàn)

車路云一體化自動駕駛是在單車智能自動駕駛的基礎上，借助C-V2X和4G/5G通信技術，將“人-車-路-云”交通要素有機地聯(lián)系在一起，實現(xiàn)車與車(V2V)、車與道路(V2I，主要指道路各類系統(tǒng)和設備設施，如感知設施、氣象檢測器、狀態(tài)監(jiān)測設備、交通誘導與控制設施等)、車與云(V2N，地圖平臺、交管平臺、出行服務平臺等)和車與人(V2P)等的全方位協(xié)同配合(如協(xié)同感知、協(xié)同決策規(guī)劃、協(xié)同控制等)，從而滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求(如輔助駕駛、高等級自動駕駛)，實現(xiàn)自動駕駛單車最優(yōu)化和交通全局最優(yōu)化發(fā)展目標。

——車路云一體化彌補單車智能的感知局限性

同時，由于單車智能在視野、視距、視效、信息獲取等方面存在“感知局限性”，還面臨算力物理上限、安全性威脅等問題。為實現(xiàn)更高效、全方位、超視距的感知，車路協(xié)同是目前存在可實現(xiàn)性的彌補式解決方案。通過網(wǎng)聯(lián)賦能，將車與人、車與車、車與網(wǎng)、車與基礎設施聯(lián)結(jié)，實現(xiàn)汽車的協(xié)作式、自動化與網(wǎng)聯(lián)化，從而彌補單車智能技術的不足，進而減少交通事故、提高交通效率。

——車路云一體化增強個體智能體的感知能力

單車智能存在感知范圍有限、易被遮擋、受環(huán)境和光線影響較大、難以預測等不足，而路端和云端感知可以充分發(fā)揮感知范圍廣、長時間連續(xù)觀測、容易工程化等優(yōu)勢，與車端感知進行感知互補，實現(xiàn)遮擋、超視距、動靜態(tài)盲區(qū)等協(xié)同感知，從而提升車輛的感知能力。車路云一體化系統(tǒng)的車端、路端和云端同時具備感知能力，都可以作為主車的感知信息源。主車周圍車輛可通過V2V方式進行感知共享，路端感知系統(tǒng)和設施可通過V2I進行感知共享，云端平臺也可以發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢，通過V2N方式進行數(shù)據(jù)共享，所有感知數(shù)據(jù)匯聚在車端進行融合處理，得到最終感知結(jié)果信息。

車路云一體化數(shù)據(jù)上車五階段

車路云一體化的核心價值在于將路側(cè)數(shù)據(jù)實時賦能車輛決策，基于行業(yè)當前存在的"數(shù)據(jù)質(zhì)量差、時延高、車路協(xié)同難"幾大問題，應當通過高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和低時延、高通量的網(wǎng)絡架構，促進數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)杰囕v，實現(xiàn)協(xié)同感知和協(xié)同決策。根據(jù)路側(cè)數(shù)據(jù)上車的技術成熟度，行業(yè)參與者可分為五類，對應數(shù)據(jù)上車的五個階段，其中蘑菇車聯(lián)為代表的企業(yè)在這一領域領先，成功推動了車路云技術的發(fā)展，進入了數(shù)據(jù)上車最高級階段。

車路云一體化產(chǎn)業(yè)圖譜

車路云一體化產(chǎn)業(yè)圖譜涵蓋多個關鍵環(huán)節(jié)，形成了跨領域的生態(tài)系統(tǒng)。主要環(huán)節(jié)包括車端(車載感知、自動駕駛解決方案等)、路端(路側(cè)感知、交通信號控制、網(wǎng)絡基站等)、云端(數(shù)據(jù)處理和AI算法、數(shù)字地圖等)。應用場景包括智慧公交、自動泊車、城市物流等，推動智能交通應用落地。同時，城市監(jiān)管、建設部門及項目運營商如武漢車谷城市發(fā)展集團的參與，確保了政策支持和技術實施。各環(huán)節(jié)的協(xié)同合作和技術整合是推動車路云一體化發(fā)展的關鍵。

車路云一體化市場規(guī)模

車路云一體化涉及汽車、交通、通信等產(chǎn)業(yè)領域，市場滲透率加速，市場規(guī)模巨大。具體來看，中國智慧交通市場規(guī)模當前約4億元，至2030年快速發(fā)展并預計超過6.5萬億元。根據(jù)賽迪的數(shù)據(jù)，2022年中國智能網(wǎng)聯(lián)車市場規(guī)模接近6000億元，隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術的進步，產(chǎn)品迭代升級與普及率的提升，2030年有望突破5萬億元。中國車聯(lián)網(wǎng)市場規(guī)模呈快速發(fā)展趨勢，預計2030年將突破2萬億元。預計到2030年，“車路云一體化”相關市場規(guī)模超14萬億元，市場規(guī)模巨大。

車路云一體化痛點分析

當前車路云一體化的核心痛點是技術割裂、生態(tài)分散與成本失衡。技術上，企業(yè)缺乏跨層整合能力，導致路側(cè)數(shù)據(jù)與車端需求脫節(jié)。生態(tài)上，車企與路側(cè)廠商標準不統(tǒng)一，協(xié)作壁壘加劇。成本上，硬件部署和車端改造費用過高，制約了規(guī)模化應用，難以形成商業(yè)閉環(huán)。綜上分析，需要全棧企業(yè)通過“數(shù)據(jù)閉環(huán)+生態(tài)綁定+成本重構”破局。

車路云一體化競爭格局

在車路云一體化的推進過程中，各方都在積極探索與創(chuàng)新。硬件廠商如華為和海康威視等在核心設備領域積累了技術優(yōu)勢，未來提升跨層次協(xié)同與系統(tǒng)聯(lián)動將成為關鍵;互聯(lián)網(wǎng)公司如百度和阿里巴巴憑借強大的云計算能力，為平臺建設奠定了基礎，未來在標準統(tǒng)一和系統(tǒng)適配性方面仍有較大空間;AI公司如商湯和曠視在感知與決策領域取得了顯著成就，未來可通過構建完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)，可進一步提高算法應用的效率;車企和出行公司如滴滴和小鵬專注于垂直場景，未來可通過提升技術靈活性和跨場景適應性，推動技術在更廣泛領域的快速落地和應用。

車路云一體化各個環(huán)節(jié)都有領先企業(yè)布局，但各層之間缺乏有效的協(xié)同與數(shù)據(jù)共享，系統(tǒng)和技術的整合難度大，進而增加了實施和運營的成本。在此背景下，破局的方向是通過具備全棧能力的企業(yè)打通設備層、系統(tǒng)層、算法層和應用層之間的壁壘，實現(xiàn)從硬件到云平臺、從算法到應用場景的深度整合，借助AI網(wǎng)絡的全局認知能力，實現(xiàn)從硬件到云平臺、從算法到應用場景的深度整合。以蘑菇車聯(lián)為代表的企業(yè)，通過其自主研發(fā)了全球首個深度理解物理世界的AI大模型MogoMind，具備多模態(tài)理解、時空推理與自適應進化三大核心能力，深度整合物理世界實時數(shù)據(jù)，通過 AI 認知網(wǎng)絡驅(qū)動的智慧交通基礎設施，提供系統(tǒng)層、算法層到應用層的整體解決方案，打破傳統(tǒng)的層次邊界，推動車路云一體化的高效協(xié)同和低成本落地。

將主要競爭者列入一個矩陣圖，通過“技術深度”和“場景廣度”兩個關鍵維度來精準定位各大企業(yè)的市場地位。其中，橫軸的“技術深度”衡量企業(yè)在設備、系統(tǒng)、算法和應用層的技術整合能力，反映其自研技術占比和跨層協(xié)同能力;縱軸的“場景廣度”則衡量企業(yè)解決方案覆蓋的行業(yè)場景數(shù)量及通用性，特別是其在跨行業(yè)和跨城市的應用能力。基于這兩個維度，企業(yè)可以被劃分為四個象限：第一象限(右上角)是全棧領導者，技術深且場景廣，典型代表是蘑菇車聯(lián)、百度，華為等，其中蘑菇車聯(lián)憑借多場景閉環(huán)能力綜合領先，華為強在設備與系統(tǒng)層整合，百度則以算法與場景協(xié)同見長。第二象限(左上角)是場景專家，場景廣但技術較淺，如高德地圖、滴滴;第三象限(右下角)是技術專家，技術深但場景較窄，代表企業(yè)如海康威視、商湯科技、千方科技;第四象限(左下角)則是單點跟隨者，技術與場景覆蓋均較為有限，多為中小算法初創(chuàng)公司。綜合來看，蘑菇車聯(lián)與百度、華為形成“技術-場景”差異化競爭三角，共同推動行業(yè)從單點突破向生態(tài)整合演進。

車路云一體化發(fā)展趨勢

中國車路云一體化的核心矛盾在于數(shù)據(jù)價值未被充分釋放，未來需通過技術全棧化、政策標準化、生態(tài)開放化，推動行業(yè)從“設備堆砌”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。蘑菇車聯(lián)的實踐表明，只有通過AI網(wǎng)絡打通“路-車-云”全鏈條，實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)閉環(huán)，才能為智能交通與社會治理創(chuàng)造真實價值。

從整體發(fā)展趨勢來看，技術上，AI網(wǎng)絡深度耦合路側(cè)感知、云端決策與車輛執(zhí)行，解決協(xié)同低效問題，并推動路側(cè)數(shù)據(jù)實時上車。政策上，推動數(shù)據(jù)標準化和AI網(wǎng)絡在智能交通中的應用，支持跨區(qū)域數(shù)據(jù)協(xié)同。生態(tài)方面，車企與路側(cè)廠商合作，基于AI網(wǎng)絡構建可持續(xù)生態(tài)閉環(huán)。市場上，全棧方案降低成本，加速L4級自動駕駛落地，AI網(wǎng)絡衍生服務為車企和物流提供訂閱式AI服務，推動價值創(chuàng)造轉(zhuǎn)型。

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