车路云一体化发展现状及企业格局分析

车路云一体化概况

车路云一体化系统，又称为车路云一体化融合控制系统或智能网联汽车云控系统，是通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体，基于系统协同感知、决策与控制，实现智能网联汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统。车路云一体化以“聪明的车+智慧的路+融合的云”为基础架构，以高精地图、导航定位为支撑，融合信息安全、大数据、AI等关键技术，是未来交通实现高等级自动驾驶的重要路径。

车路云一体化系统中的组成部分在日常运行中会进行多方数据流转，如云控平台会将路侧/车侧采集到的数据进行处理、决策并反馈，具体数据交互双方可包括车-路、车-云、路-云、云-云等。车路云一体化有望在驾驶业务和交通管理两大领域发挥重要作用。

车路云一体化政策驱动

——车路云一体化相关政策汇总

近年来，中国相继出台了多项政策，重点支持“车路云一体化”发展，涵盖“汽车强国”、“交通强国”和“数字中国”等领域。2023-2024年，随着几份重要文件的发布，车路云一体化进入全面统筹和大规模落地建设阶段，智能交通被确立为“新基建”的核心支柱。政策支持主要集中在加快车联网基础设施建设、推动车联网技术的商业化应用以及促进5G、V2X等前沿技术的研发与应用，同时加强信息安全保障措施，推动产业快速发展。

——车路云一体化城市应用试点

目前，全国已公布20个“车路云一体化”试点城市，但各城市路径不尽相同。例如，依托政治中心优势，可以在政策上进行率先突破;联合本地政府、企业、协会等多方力量，打造标准体系，也可以在技术标准上领跑。未来，随着更多的城市和新的区域加入到车路协同应用落地的行列中，城市管理者及协助运营方，应该明晰本地产业基础、找准特色优势，选择适合本区域发展的方向。

2024年7月3日，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部联合公布了智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，包括北京、上海、重庆、鄂尔多斯、沈阳、长春等20座城市。这一举措标志着我国在智能交通领域迈出了重要的一步，也为相关产业的发展带来了新的机遇。

车路云一体化技术必要性

——车路云一体化提升个体智能功能表现

车路云一体化自动驾驶是在单车智能自动驾驶的基础上，借助C-V2X和4G/5G通信技术，将“人-车-路-云”交通要素有机地联系在一起，实现车与车(V2V)、车与道路(V2I，主要指道路各类系统和设备设施，如感知设施、气象检测器、状态监测设备、交通诱导与控制设施等)、车与云(V2N，地图平台、交管平台、出行服务平台等)和车与人(V2P)等的全方位协同配合(如协同感知、协同决策规划、协同控制等)，从而满足不同等级自动驾驶车辆应用需求(如辅助驾驶、高等级自动驾驶)，实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。

——车路云一体化弥补单车智能的感知局限性

同时，由于单车智能在视野、视距、视效、信息获取等方面存在“感知局限性”，还面临算力物理上限、安全性威胁等问题。为实现更高效、全方位、超视距的感知，车路协同是目前存在可实现性的弥补式解决方案。通过网联赋能，将车与人、车与车、车与网、车与基础设施联结，实现汽车的协作式、自动化与网联化，从而弥补单车智能技术的不足，进而减少交通事故、提高交通效率。

——车路云一体化增强个体智能体的感知能力

单车智能存在感知范围有限、易被遮挡、受环境和光线影响较大、难以预测等不足，而路端和云端感知可以充分发挥感知范围广、长时间连续观测、容易工程化等优势，与车端感知进行感知互补，实现遮挡、超视距、动静态盲区等协同感知，从而提升车辆的感知能力。车路云一体化系统的车端、路端和云端同时具备感知能力，都可以作为主车的感知信息源。主车周围车辆可通过V2V方式进行感知共享，路端感知系统和设施可通过V2I进行感知共享，云端平台也可以发挥数据优势，通过V2N方式进行数据共享，所有感知数据汇聚在车端进行融合处理，得到最终感知结果信息。

车路云一体化数据上车五阶段

车路云一体化的核心价值在于将路侧数据实时赋能车辆决策，基于行业当前存在的"数据质量差、时延高、车路协同难"几大问题，应当通过高质量数据采集和低时延、高通量的网络架构，促进数据实时传输到车辆，实现协同感知和协同决策。根据路侧数据上车的技术成熟度，行业参与者可分为五类，对应数据上车的五个阶段，其中蘑菇车联为代表的企业在这一领域领先，成功推动了车路云技术的发展，进入了数据上车最高级阶段。

车路云一体化产业图谱

车路云一体化产业图谱涵盖多个关键环节，形成了跨领域的生态系统。主要环节包括车端(车载感知、自动驾驶解决方案等)、路端(路侧感知、交通信号控制、网络基站等)、云端(数据处理和AI算法、数字地图等)。应用场景包括智慧公交、自动泊车、城市物流等，推动智能交通应用落地。同时，城市监管、建设部门及项目运营商如武汉车谷城市发展集团的参与，确保了政策支持和技术实施。各环节的协同合作和技术整合是推动车路云一体化发展的关键。

车路云一体化市场规模

车路云一体化涉及汽车、交通、通信等产业领域，市场渗透率加速，市场规模巨大。具体来看，中国智慧交通市场规模当前约4亿元，至2030年快速发展并预计超过6.5万亿元。根据赛迪的数据，2022年中国智能网联车市场规模接近6000亿元，随着智能网联技术的进步，产品迭代升级与普及率的提升，2030年有望突破5万亿元。中国车联网市场规模呈快速发展趋势，预计2030年将突破2万亿元。预计到2030年，“车路云一体化”相关市场规模超14万亿元，市场规模巨大。

车路云一体化痛点分析

当前车路云一体化的核心痛点是技术割裂、生态分散与成本失衡。技术上，企业缺乏跨层整合能力，导致路侧数据与车端需求脱节。生态上，车企与路侧厂商标准不统一，协作壁垒加剧。成本上，硬件部署和车端改造费用过高，制约了规模化应用，难以形成商业闭环。综上分析，需要全栈企业通过“数据闭环+生态绑定+成本重构”破局。

车路云一体化竞争格局

在车路云一体化的推进过程中，各方都在积极探索与创新。硬件厂商如华为和海康威视等在核心设备领域积累了技术优势，未来提升跨层次协同与系统联动将成为关键;互联网公司如百度和阿里巴巴凭借强大的云计算能力，为平台建设奠定了基础，未来在标准统一和系统适配性方面仍有较大空间;AI公司如商汤和旷视在感知与决策领域取得了显著成就，未来可通过构建完整的数据闭环，可进一步提高算法应用的效率;车企和出行公司如滴滴和小鹏专注于垂直场景，未来可通过提升技术灵活性和跨场景适应性，推动技术在更广泛领域的快速落地和应用。

车路云一体化各个环节都有领先企业布局，但各层之间缺乏有效的协同与数据共享，系统和技术的整合难度大，进而增加了实施和运营的成本。在此背景下，破局的方向是通过具备全栈能力的企业打通设备层、系统层、算法层和应用层之间的壁垒，实现从硬件到云平台、从算法到应用场景的深度整合，借助AI网络的全局认知能力，实现从硬件到云平台、从算法到应用场景的深度整合。以蘑菇车联为代表的企业，通过其自主研发了全球首个深度理解物理世界的AI大模型MogoMind，具备多模态理解、时空推理与自适应进化三大核心能力，深度整合物理世界实时数据，通过 AI 认知网络驱动的智慧交通基础设施，提供系统层、算法层到应用层的整体解决方案，打破传统的层次边界，推动车路云一体化的高效协同和低成本落地。

将主要竞争者列入一个矩阵图，通过“技术深度”和“场景广度”两个关键维度来精准定位各大企业的市场地位。其中，横轴的“技术深度”衡量企业在设备、系统、算法和应用层的技术整合能力，反映其自研技术占比和跨层协同能力;纵轴的“场景广度”则衡量企业解决方案覆盖的行业场景数量及通用性，特别是其在跨行业和跨城市的应用能力。基于这两个维度，企业可以被划分为四个象限：第一象限(右上角)是全栈领导者，技术深且场景广，典型代表是蘑菇车联、百度，华为等，其中蘑菇车联凭借多场景闭环能力综合领先，华为强在设备与系统层整合，百度则以算法与场景协同见长。第二象限(左上角)是场景专家，场景广但技术较浅，如高德地图、滴滴;第三象限(右下角)是技术专家，技术深但场景较窄，代表企业如海康威视、商汤科技、千方科技;第四象限(左下角)则是单点跟随者，技术与场景覆盖均较为有限，多为中小算法初创公司。综合来看，蘑菇车联与百度、华为形成“技术-场景”差异化竞争三角，共同推动行业从单点突破向生态整合演进。

车路云一体化发展趋势

中国车路云一体化的核心矛盾在于数据价值未被充分释放，未来需通过技术全栈化、政策标准化、生态开放化，推动行业从“设备堆砌”转向“数据驱动”。蘑菇车联的实践表明，只有通过AI网络打通“路-车-云”全链条，实现实时数据闭环，才能为智能交通与社会治理创造真实价值。

从整体发展趋势来看，技术上，AI网络深度耦合路侧感知、云端决策与车辆执行，解决协同低效问题，并推动路侧数据实时上车。政策上，推动数据标准化和AI网络在智能交通中的应用，支持跨区域数据协同。生态方面，车企与路侧厂商合作，基于AI网络构建可持续生态闭环。市场上，全栈方案降低成本，加速L4级自动驾驶落地，AI网络衍生服务为车企和物流提供订阅式AI服务，推动价值创造转型。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国车路云一体化（车路云协同）发展前景展望与投资战略规划分析报告》

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