先进制造2025｜浅析“车路云一体化”困境及破局建议（先进制造视野第11期第3篇）

作 者

汽车产业研究中心

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“车路云一体化”是未来交通的发展方向

“车路云一体化”系统通过新一代信息通信技术，深度融合智能网联汽车、智慧道路基础设施与云端管控平台，构建覆盖全域感知、实时通信、协同计算、高精定位和全局调度的智能交通体系。系统依托统一的数据底座，打通车、路、云之间的信息壁垒，实现高效协同与资源共享，为智慧出行和城市交通治理提供一体化支撑能力。

“车路云一体化”需求进入爆发期

在智能网联汽车规模化落地、国家战略顶层设计以及商业化场景的持续探索等影响下，“车路云一体化”系统解决方案市场需求正进入加速释放期。

从市场基础来看，终端装配率的提升和路基建设使得规模化应用成为可能。2025年1-7月，中国L2级自动驾驶新车渗透率已达62.58%，5G与C-V2X装配量超过300万辆。终端装配率的迅速提升为“车路云一体化”提供了庞大的用户基础和数据来源，使得规模化应用成为可能。北京高级别自动驾驶示范区已完成3.0阶段建设，覆盖城区600平方公里；武汉已投放1100辆自动驾驶车辆，开放测试道路3487公里，自动驾驶里程累计超过6900万公里。

从发展路径看，高等级自动驾驶的商业化落地与智慧交通管理效率的提升，共同构成了系统集成的核心驱动力。技术层面，车路协同通过部署于道路的感知网络与实时通信，为自动驾驶车辆提供了超视距、全局化的环境信息，这直接弥补了单车智能在应对恶劣天气、交叉口盲区等复杂场景时的固有局限，成为实现安全运营不可或缺的“冗余系统”。产业层面，自动驾驶商业化落地的迫切需求，正驱动汽车制造、通信设备、云计算与智慧交通等原本独立的产业板块加速融合，共同投入并定义车路协同的系统架构与接口标准。而智慧交通管理所带来的通行效率提升与安全事故减少，则创造了明确的社会与经济价值，为系统的持续投资与运营提供了商业合理性。

从政策环境来看，国家级政策颁布为“车路云一体化”的发展提供了制度保障。根据工信部等五部门联合印发的《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》，明确2024-2026年为试点期，通过城市级应用试点，推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设。

图1：2020-2025年车路协同端新增设备投资额

系统协同与数据驱动成为“车路云一体化”的发展方向

“车路云一体化”发展的核心瓶颈在于实现跨层级“决策协同”与“控制闭环”，其系统复杂度与跨域整合难度决定了必须构建统一的技术架构与服务体系。

在系统构建层面，过去各示范区在路侧感知单元选型、通信协议与数据接口上存在差异，导致跨区域车辆难以获得连续服务，形成“一车一配置”的孤岛式应用。通过推行“车—路—云”统一架构下的标准化设备部署，并建立边缘云与中心云协同的全局资源调度机制，可实现跨品牌车辆在各类智能道路下的无感服务接入，已成为实现“单车智能”向“系统智能”跃升的必然选择。

在服务运营方面，“车路云一体化”系统所生成的协同感知、全局决策与交通预警等能力，若不能转化为可规模复制的标准化产品，将难以建立可持续的商业模式。若仅依靠地方性定制项目，服务提供商将面临高企的交付成本与运维负担，城市管理者亦难以评估系统建设的实际效能与复制价值。通过构建服务能力开放平台，将共性功能封装为标准化的应用组件，支持不同城市按需调用路侧感知数据、信号灯协同控制、高精地图更新等模块化服务，可显著降低系统集成与运营门槛。此类标准化服务体系的建立，不仅能够提升跨域交通协同的整体效率，也为“车路云一体化”从“示范试点”走向“全域商用”提供了清晰可行的商业路径。

生态化、场景化与运营服务化成为行业竞争的新范式

在生态化层面，竞争的核心是构建覆盖“车-路-云-网-图”的产业共同体。传统整车厂、科技公司、电信运营商等多元主体，正通过战略联盟与技术标准共建，形成深度绑定的产业生态。例如，华为通过鸿蒙智行体系，联合多家车企推动座舱、智驾等核心技术的平台化与归一化，从松散的条线式合作迈向规范化的技术联盟，以生态协同整合资源、统一标准。

在场景化层面，竞争焦点从技术验证转向规模化商业落地。行业竞争已从通用的“车路协同”概念，下沉到Robotaxi、干线物流、矿山运输等具体场景的价值兑现。推动这一转变的，是“车路云一体化”从政策试点走向大规模建设。例如，北京、福州、鄂尔多斯、深圳等城市先后发布“车路云一体化”建设项目，其中，北京“车路云一体化”建设项目的投资规模高达近百亿元，旨在对重点区域、关键路口乃至一般城市道路进行全要素的智能化改造与覆盖。

在运营服务化层面，竞争维度从“项目交付”延伸至“持续服务”。随着试点城市从建设期转入运营期，企业的核心竞争力体现在能否提供可持续的运营服务并创造可量化的商业价值。企业需要超越单纯的硬件销售或项目集成，转向构建能够实现数字孪生、提供数据服务、并支持远程仿真验证的智能网联云控平台。最终的目标是形成“建设-运营”的价值闭环，释放“人-车-路-云”数据要素的深层价值，实现商业模式的可持续性。

02

“车路云一体化”行业发展面临三重困境

全阶段的技术可靠性成为行业首要难题

“车路云一体化”系统面临"感知-决策-执行"链路的全方位技术可靠性挑战。在环境感知层，多源传感器在恶劣天气、遮挡等复杂场景下的有效感知距离与精度仍不稳定，不同设备间的数据时空对齐偏差易导致漏检，难以生成连续、可信的环境模型。在通信传输层，现有5G-V2X网络在城区高密度车辆接入场景下，其空口时延、数据包丢失率等关键指标仍存在抖动，难以持续满足协同感知所需的毫秒级、高可靠传输要求。在决策与控制层，边缘侧与云端的算力协同与任务卸载策略尚未成熟，面对突发交通状况，系统从感知到生成协同控制指令的端到端响应时延存在不确定性，导致控制闭环的稳定性和实时性不足，致使系统应用大多仍停留在信息辅助阶段，难以实现向协同决策与主动控制的质变。

商业闭环尚未明晰，制约产业可持续发展

“车路云一体化”产业尚未建立起清晰的商业闭环与可持续的盈利模式，这一困境在产业链各环节均有体现。在路侧基础设施建设方面，单套路侧单元及其配套感知设备的部署成本高达数十万至百万元，而道路运营商难以向最终用户直接收取服务费用，导致投资回报周期漫长。在车端环节，前装V2X模块使单车成本增加约千元，但消费者对此感知有限，主机厂面临"成本增加却难以转化为产品溢价"的困境。在运营层面，政府部门、通信运营商、车企、云服务商等多方主体在"建设投入分摊-运营责任划分-收益分配机制"等关键问题上尚未形成共识。当前示范项目多依赖政府补贴与车企研发投入，而高价值的数据服务变现、交通效率优化等商业模式尚未实现规模化落地。

跨行业协同性或制约行业发展

“车路云一体化”发展面临深刻的跨行业协同困境，突出表现为技术标准碎片化与制度壁垒固化的双重挑战。在技术层面，传统汽车产业的封闭式技术架构与通信行业的开放标准体系存在显著差异，导致路侧单元与车载终端之间存在接口协议差异，以感知数据格式为例，不同厂商采用的编码规则和传输协议各不相同，造成数据互操作性严重不足，各企业自建的云控基础平台陷入"数据孤岛"困境。在制度设计层面，涉及工信、交通、住建、交管等多部门管理权限交叉，在道路设施数字化改造中的路权分配、车路云数据所有权与使用权界定、网联化事故责任认定等关键问题上缺乏明确法律依据。这种技术与制度层面的双重障碍，导致已建成的示范项目往往局限于特定区域或特定车型，难以实现跨地域、跨品牌的规模化应用，制约了产业协同效应的充分发挥。

03

推动行业发展的几点建议

构建分层协同的“感知-决策-执行”路径

针对感知层在复杂场景下多源传感器精度不足、时空对齐偏差导致环境模型不连续的问题，应推动多传感器时空统一校准标准制定，通过路侧激光雷达与摄像头数据融合，结合人工智能算法提升目标识别与轨迹预测精度。针对传输层在高密度城区中5G-V2X时延抖动、丢包率高、难以满足毫秒级可靠通信的问题，需部署网络切片与边缘计算协同架构，为V2X预留专属低时延通道，开展高并发场景压力测试，制定端到端时延技术标准。针对计算层算力协同不足、端到端响应时延不确定、制约主动控制实现的问题，应构建“云-边-端”一体化算力调度平台，云端负责长周期战略规划，边缘节点专注毫秒级实时控制。依托数字孪生平台对极端场景仿真测试，形成可量化的系统性能基线数据库，持续优化可靠性与稳定性，为从辅助预警迈向协同控制提供坚实技术基础。

构建公共服务托底、市场价值驱动的可持续发展模式

建议构建基础服务与增值服务相结合的分级商业模式，系统破解商业闭环缺失难题。针对路侧基础设施投入高、回报周期长的问题，应将基础安全预警等核心功能纳入准公共服务范畴，通过专项债、新基建基金等政策性资金降低初期投资压力；针对车端V2X成本难以转化为用户溢价的问题，可面向智能物流、智慧公交等B端场景，率先推出高精地图实时更新、优先通行权等高价值增值服务，并试点“按效果付费”模式——依据节油率、通行效率提升等可量化指标进行收费与分成。针对多方主体在投入分摊、责任划分与收益分配上缺乏共识的问题，应推动成立跨行业产业联盟，明确政府、车企、运营商、云服务商等各方权责，并建立基于数据贡献度与服务调用量的动态收益分配机制。同时，开发交通效率提升的量化评估模型，将减少事故、缓解拥堵等社会效益转化为政府购买服务的依据，打通“社会价值—经济回报”转化通道，加速产业从政策驱动向市场驱动转型。

建立跨部门协调机制，破除行业协同壁垒

针对路侧与车载设备因接口协议、数据格式不统一导致互操作性差、“数据孤岛”突出的问题，制定统一的“车路云一体化”参考架构，发布强制性的感知数据编码规则、通信协议与云平台接口标准，推动构建覆盖“车-路-云”全链条的互联互通技术体系。完善法律法规支撑，加快出台车路云数据分类分级管理制度，建立基于数据指纹的确权与溯源机制，并制定网联环境下事故责任认定指南，为跨主体协作提供法律依据。通过打造“标准统一、权责清晰、法规完备”的协同生态，打破行业藩篱，推动示范项目从封闭试点迈向跨区域、跨品牌、跨平台的规模化应用。

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