“车路云”一体化将成为未来智能网联汽车时代新趋势
思瀚产业研究院    2025-06-19

 “车路云”可构建全场景智慧交通生态系统

“车路云”一体化通过车辆智能、道路数字化、云端协同三大核心模块的深度融合，构建全场景智能驾驶与智慧交通生态系统。“车路云一体化”是未来智能网联汽车与智慧交通的核心发展路径，指通过新一代信息通信技术（如 5G、C-V2X、云计算、人工智能等），将车辆（车）、道路基础设施（路）、云端平台（云）以及人、环境等要素深度融合，构建一个协同感知、决策与控制的复杂信息物理系统，以实现交通系统的安全、高效、节能及舒适运行，是中国智能网联汽车产业的特色解决方案。

“车路云”一体化是一种多层级协同的智能交通系统架构，其架构一般分为三层：基础层、平台层、应用层，包含 5 大基础平台：计算基础平台、云控基础平台、相关支撑平台、信息安全基础平台、智能终端基础平台。“车路云”未来有望在 6G 通感算一体基站（通信-感知-计算）的基础上，与城市治理（应急、环保）联动，实现深度融合、“一网统管”。

“车路云”可弥补单车智能感知局限，并为突破算力瓶颈提供新方案

“车路云”一体化可实现“上帝视角”，克服感知盲区、实现全局协同。现阶段下，单车智能性能由于受感知端传感器功能局限影响，在极端天气（雨、雪和大雾）、以及视野受遮挡条件下，行驶安全性将会受到威胁。同时，在一些突发情况下，例如遇到“鬼探头”、高速货车货物突然掉落、夜间无反光标识的静止障碍物（如施工隔离带）等，来不及提前做出决策，可能增加行车风险。

“车路云”一体化可通过路侧感知和计算设备，提前将道路施工、事故、路况、天气等信息同步给车辆，从而弥补单车智能感知局限，解决感知失灵、精准度不高、存在信息盲区等问题。“车路云”一体化整合车载终端、路侧感知与云端算力资源形成多层次计算架构，可为突破算力瓶颈提供新方案。

目前，L2 级辅助驾驶正实现规模化应用，未来 L3 级及以上高阶智驾系统因传感器数量增加、分辨率提升及算法复杂度攀升等因素，会导致车载算力需求激增。而车端受物理空间、散热条件及芯片制程限制难以满足现有算力需求。

同时，智能驾驶模型训练所需的海量数据（L5 级高达 1 亿公里），在现有技术条件下，若仅靠真实道路采集，成本高企且难以覆盖极端场景。目前，90%的交通数据依赖仿真和人工智能生成，但 AI 生成的数据存在失真情形。

“车路云”可通过部署路侧摄像头、激光雷达、毫米波雷达等设备构建“环境感知共享网络”，减少单车高成本传感器配置，并利用边缘计算节点实现数据预处理与存储，将部分计算任务（如环境建模、路径规划）移至云端，形成“车端轻量化感知-路侧协同决策-云端全局优化”的协同体系，从而在降低车载计算负载压力和算力依赖的同时，提升复杂场景（如施工路段、密集车流）的感知覆盖与决策效率，为未来高级别智能驾驶商业化落地提供基础设施支撑。

智能驾驶遇到的突发场景较多

多个示范区取得较好成效，未来计划全域覆盖与跨产业融合

2024 年 7 月，工信部等五部门发布了《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单的通知》，各大城市的示范区陆续开展试点。目前，北京、上海、深圳、武汉等城市监管体系与商业落地实现双突破，在发展和安全之间探索出有效的管理实践经验。未来，预计示范区范围将进一步扩大，并将聚焦全域覆盖与跨产业融合，加速构建“超低时延、全域协同”的智能交通体系。

编制：研究部龚世东

责任编辑：项目部万陆

来源：联储 思瀚

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