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(shù)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(shí)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(yùn)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(chǔ)架構(gòu)，以高精地圖、導(dǎo)航定位為支撐，融合信息安全、大數(shù)據(jù)、AI 等關(guān)鍵技術(shù)，是未來交通實(shí)現(xiàn)高等級(jí)自動(dòng)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(yùn)行中會(huì)進(jìn)行多方數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，如云控平臺(tái)會(huì)將路側(cè) / 車側(cè)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)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(wù)和交通管理兩大領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

車路云一體化政策驅(qū)動(dòng)

——車路云一體化相關(guān)政策匯總

近年來，中國(guó)相繼出臺(tái)了多項(xiàng)政策，重點(diǎn)支持 " 車路云一體化 " 發(fā)展，涵蓋 " 汽車強(qiáng)國(guó) "、" 交通強(qiáng)國(guó) " 和 " 數(shù)字中國(guó) " 等領(lǐng)域。2023-2024 年，隨著幾份重要文件的發(fā)布，車路云一體化進(jìn)入全面統(tǒng)籌和大規(guī)模落地建設(shè)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(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推動(dòng)車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用以及促進(jìn) 5G、V2X 等前沿技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用，同時(shí)加強(qiáng)信息安全保障措施，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

——車路云一體化城市應(yīng)用試點(diǎn)

目前，全國(guó)已公布 20 個(gè) " 車路云一體化 " 試點(diǎn)城市，但各城市路徑不盡相同。例如，依托政治中心優(yōu)勢(shì)，可以在政策上進(jìn)行率先突破 ; 聯(lián)合本地政府、企業(yè)、協(xié)會(huì)等多方力量，打造標(biāo)準(zhǔn)體系，也可以在技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)上領(lǐng)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(yīng)用落地的行列中，城市管理者及協(xié)助運(yùn)營(yíng)方，應(yīng)該明晰本地產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)、找準(zhǔn)特色優(yōu)勢(shì)，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(shè)部、交通運(yùn)輸部聯(lián)合公布了智能網(wǎng)聯(lián)汽車 " 車路云一體化 " 應(yīng)用試點(diǎn)城市名單，包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、沈陽、長(zhǎng)春等 20 座城市。這一舉措標(biāo)志著我國(guó)在智能交通領(lǐng)域邁出了重要的一步，也為相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇。

車路云一體化技術(shù)必要性

——車路云一體化提升個(gè)體智能功能表現(xiàn)

車路云一體化自動(dòng)駕駛是在單車智能自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)上，借助 C-V2X 和 4G/5G 通信技術(shù)，將 " 人 - 車 - 路 - 云 " 交通要素有機(jī)地聯(lián)系在一起，實(shí)現(xiàn)車與車 ( V2V ) 、車與道路 ( V2I，主要指道路各類系統(tǒng)和設(shè)備設(shè)施，如感知設(shè)施、氣象檢測(cè)器、狀態(tài)監(jiān)測(cè)設(shè)備、交通誘導(dǎo)與控制設(shè)施等 ) 、車與云 ( V2N，地圖平臺(tái)、交管平臺(tái)、出行服務(wù)平臺(tái)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(jí)自動(dòng)駕駛車輛應(yīng)用需求 ( 如輔助駕駛、高等級(jí)自動(dòng)駕駛 ) ，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛單車最優(yōu)化和交通全局最優(yōu)化發(fā)展目標(biāo)。

——車路云一體化彌補(bǔ)單車智能的感知局限性

同時(shí)，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(shí)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(shí)現(xiàn)性的彌補(bǔ)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(chǔ)設(shè)施聯(lián)結(jié)，實(shí)現(xiàn)汽車的協(xié)作式、自動(dòng)化與網(wǎng)聯(lián)化，從而彌補(bǔ)單車智能技術(shù)的不足，進(jìn)而減少交通事故、提高交通效率。

——車路云一體化增強(qiáng)個(gè)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(yù)測(cè)等不足，而路端和云端感知可以充分發(fā)揮感知范圍廣、長(zhǎng)時(shí)間連續(xù)觀測(cè)、容易工程化等優(yōu)勢(shì)，與車端感知進(jìn)行感知互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)遮擋、超視距、動(dòng)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(shí)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(jìn)行感知共享，路端感知系統(tǒng)和設(shè)施可通過 V2I 進(jìn)行感知共享，云端平臺(tái)也可以發(fā)揮數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)，通過 V2N 方式進(jìn)行數(shù)據(jù)共享，所有感知數(shù)據(jù)匯聚在車端進(jìn)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(jià)值在于將路側(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)賦能車輛決策，基于行業(yè)當(dāng)前存在的 " 數(shù)據(jù)質(zhì)量差、時(shí)延高、車路協(xié)同難 " 幾大問題，應(yīng)當(dāng)通過高質(zhì)量數(shù)據(jù)采集和低時(shí)延、高通量的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，促進(jìn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)傳輸?shù)杰囕v，實(shí)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(shù)成熟度，行業(yè)參與者可分為五類，對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)上車的五個(gè)階段，其中蘑菇車聯(lián)為代表的企業(yè)在這一領(lǐng)域領(lǐng)先，成功推動(dòng)了車路云技術(shù)的發(fā)展，進(jìn)入了數(shù)據(jù)上車最高級(jí)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(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，形成了跨領(lǐng)域的生態(tài)系統(tǒng)。主要環(huán)節(jié)包括車端 ( 車載感知、自動(dòng)駕駛解決方案等 ) 、路端 ( 路側(cè)感知、交通信號(hào)控制、網(wǎng)絡(luò)基站等 ) 、云端 ( 數(shù)據(jù)處理和 AI 算法、數(shù)字地圖等 ) 。應(yīng)用場(chǎng)景包括智慧公交、自動(dòng)泊車、城市物流等，推動(dòng)智能交通應(yīng)用落地。同時(shí)，城市監(jiān)管、建設(shè)部門及項(xiàng)目運(yùn)營(yíng)商如武漢車谷城市發(fā)展集團(tuán)的參與，確保了政策支持和技術(shù)實(shí)施。各環(huán)節(jié)的協(xié)同合作和技術(shù)整合是推動(dòng)車路云一體化發(fā)展的關(guān)鍵。

車路云一體化市場(chǎng)規(guī)模

車路云一體化涉及汽車、交通、通信等產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，市場(chǎng)滲透率加速，市場(chǎng)規(guī)模巨大。具體來看，中國(guó)智慧交通市場(chǎng)規(guī)模當(dāng)前約 4 億元，至 2030 年快速發(fā)展并預(yù)計(jì)超過 6.5 萬億元。根據(jù)賽迪的數(shù)據(jù)，2022 年中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)車市場(chǎng)規(guī)模接近 6000 億元，隨著智能網(wǎng)聯(lián)技術(shù)的進(jìn)步，產(chǎn)品迭代升級(jí)與普及率的提升，2030 年有望突破 5 萬億元。中國(guó)車聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模呈快速發(fā)展趨勢(shì)，預(yù)計(jì) 2030 年將突破 2 萬億元。預(yù)計(jì)到 2030 年，" 車路云一體化 " 相關(guān)市場(chǎng)規(guī)模超 14 萬億元，市場(chǎng)規(guī)模巨大。

車路云一體化痛點(diǎn)分析

當(dāng)前車路云一體化的核心痛點(diǎn)是技術(shù)割裂、生態(tài)分散與成本失衡。技術(shù)上，企業(yè)缺乏跨層整合能力，導(dǎo)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(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，協(xié)作壁壘加劇。成本上，硬件部署和車端改造費(fèi)用過高，制約了規(guī)?；瘧?yīng)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(gòu) " 破局。

車路云一體化競(jìng)爭(zhēng)格局

在車路云一體化的推進(jìn)過程中，各方都在積極探索與創(chuàng)新。硬件廠商如華為和?？低暤仍诤诵脑O(shè)備領(lǐng)域積累了技術(shù)優(yōu)勢(shì)，未來提升跨層次協(xié)同與系統(tǒng)聯(lián)動(dòng)將成為關(guān)鍵 ; 互聯(lián)網(wǎng)公司如百度和阿里巴巴憑借強(qiáng)大的云計(jì)算能力，為平臺(tái)建設(shè)奠定了基礎(chǔ)，未來在標(biāo)準(zhǔn)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(lǐng)域取得了顯著成就，未來可通過構(gòu)建完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)，可進(jìn)一步提高算法應(yīng)用的效率 ; 車企和出行公司如滴滴和小鵬專注于垂直場(chǎng)景，未來可通過提升技術(shù)靈活性和跨場(chǎng)景適應(yīng)性，推動(dòng)技術(shù)在更廣泛領(lǐng)域的快速落地和應(yīng)用。

車路云一體化各個(gè)環(huán)節(jié)都有領(lǐng)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(shù)的整合難度大，進(jìn)而增加了實(shí)施和運(yùn)營(yíng)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(shè)備層、系統(tǒng)層、算法層和應(yīng)用層之間的壁壘，實(shí)現(xiàn)從硬件到云平臺(tái)、從算法到應(yīng)用場(chǎng)景的深度整合，借助 AI 網(wǎng)絡(luò)的全局認(rèn)知能力，實(shí)現(xiàn)從硬件到云平臺(tái)、從算法到應(yīng)用場(chǎng)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(gè)深度理解物理世界的 AI 大模型 MogoMind，具備多模態(tài)理解、時(shí)空推理與自適應(yīng)進(jìn)化三大核心能力，深度整合物理世界實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，通過 AI 認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動(dòng)的智慧交通基礎(chǔ)設(shè)施，提供系統(tǒng)層、算法層到應(yīng)用層的整體解決方案，打破傳統(tǒng)的層次邊界，推動(dòng)車路云一體化的高效協(xié)同和低成本落地。

將主要競(jìng)爭(zhēng)者列入一個(gè)矩陣圖，通過 " 技術(shù)深度 " 和 " 場(chǎng)景廣度 " 兩個(gè)關(guān)鍵維度來精準(zhǔn)定位各大企業(yè)的市場(chǎng)地位。其中，橫軸的 " 技術(shù)深度 " 衡量企業(yè)在設(shè)備、系統(tǒng)、算法和應(yīng)用層的技術(shù)整合能力，反映其自研技術(shù)占比和跨層協(xié)同能力 ; 縱軸的 " 場(chǎng)景廣度 " 則衡量企業(yè)解決方案覆蓋的行業(yè)場(chǎng)景數(shù)量及通用性，特別是其在跨行業(yè)和跨城市的應(yīng)用能力?；谶@兩個(gè)維度，企業(yè)可以被劃分為四個(gè)象限：第一象限 ( 右上角 ) 是全棧領(lǐng)導(dǎo)者，技術(shù)深且場(chǎng)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(chǎng)景閉環(huán)能力綜合領(lǐng)先，華為強(qiáng)在設(shè)備與系統(tǒng)層整合，百度則以算法與場(chǎng)景協(xié)同見長(zhǎng)。第二象限 ( 左上角 ) 是場(chǎng)景專家，場(chǎng)景廣但技術(shù)較淺，如高德地圖、滴滴 ; 第三象限 ( 右下角 ) 是技術(shù)專家，技術(shù)深但場(chǎng)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(diǎn)跟隨者，技術(shù)與場(chǎng)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(shù) - 場(chǎng)景 " 差異化競(jìng)爭(zhēng)三角，共同推動(dòng)行業(yè)從單點(diǎn)突破向生態(tài)整合演進(jìn)。

車路云一體化發(fā)展趨勢(shì)

中國(guó)車路云一體化的核心矛盾在于數(shù)據(jù)價(jià)值未被充分釋放，未來需通過技術(shù)全?；?、政策標(biāo)準(zhǔn)化、生態(tài)開放化，推動(dòng)行業(yè)從 " 設(shè)備堆砌 " 轉(zhuǎn)向 " 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng) "。蘑菇車聯(lián)的實(shí)踐表明，只有通過 AI 網(wǎng)絡(luò)打通 " 路 - 車 - 云 " 全鏈條，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)閉環(huán)，才能為智能交通與社會(huì)治理創(chuàng)造真實(shí)價(jià)值。

從整體發(fā)展趨勢(shì)來看，技術(shù)上，AI 網(wǎng)絡(luò)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(dòng)路側(cè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上車。政策上，推動(dòng)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和 AI 網(wǎng)絡(luò)在智能交通中的應(yīng)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(luò)構(gòu)建可持續(xù)生態(tài)閉環(huán)。市場(chǎng)上，全棧方案降低成本，加速 L4 級(jí)自動(dòng)駕駛落地，AI 網(wǎng)絡(luò)衍生服務(wù)為車企和物流提供訂閱式 AI 服務(wù)，推動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造轉(zhuǎn)型。

來源：前瞻網(wǎng)