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自动驾驶深度观察：车路云一体化还是单车智能，谁代表智能汽车的未来？

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2024-09-29

长期以来，自动驾驶领域存在两种路线，即单车智能路线和车路协同路线。欧美国家多倾向于单车智能路线，我国则在车路协同路线下，积极探索车路云一体化领域。2024年年7月初，工信部等5部门发布《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》（工信部联通装函〔2024〕181号），确定北京、上海、深圳、广州、武汉、重庆等20个城市（联合体）作为首批车路云一体化应用试点城市，标志着我国在自动驾驶领域创新发展出以车路云一体化为核心的“中国方案”。北京启动近100亿元车路云一体化新基建项目招标，武汉车路云一体化重大示范项目备案金额达170亿元，进一步推动车路云一体化成为自动驾驶领域关注的热点。

一、我国选择车路云一体化路线的内在逻辑

两种路线并非对立，而是相辅相成、互相促进。单车智能是基础，“智慧的路”“协同的云”都是围绕“聪明的车”为主体，车是接收处理路侧和云端数据的主体。车路云一体化实现了对单车智能的补充和升级，能够对单车智能进行视距补盲，同时利用路侧和云端数据驱动自动驾驶算法迭代。

（一）两种路线的特征比较

单车智能：是指自动驾驶车辆的感知、决策和执行等核心功能主要依赖于车辆自身，而不依赖于外部的道路基础设施或网络通信。这种路线强调车辆的自主性和独立性，要求车辆具备强大的感知能力、计算能力和决策能力。

车路云一体化：也被称为“车路云协同”，不仅仅依赖于单车自身的智能，还通过路侧基础设施和云端平台的支持，实现车辆与道路、其他车辆、行人以及云端之间的实时动态交互联动。这种路线旨在解决单车智能面临的感知局限、信息孤岛等问题，提升自动驾驶的安全性和效率。

表1 两种路线的优势与缺点

（二）我国发展车路云一体化的现实考虑

单车智能技术追赶困难：我国在单车智能的芯片、自动驾驶算法等领域上，与发达国家还有较大差距，要想在单车智能路线实现对发达国家的赶超，难度较大。以算力为例，特斯拉Dojo智算中心算力规模达到10万PFLOPS，国内自动驾驶领域算力水平较高的商汤智算中心也仅仅达到了1.2万PFLOPS，特斯拉断崖式领先国内相关企业。

新基建基础雄厚：我国5G网络基建完善，智能路侧单元存量领先，据工信部数据，截至2024年7月，国内各地智能化路侧单元（RSU）部署超过8700套。这些基础设施为车路云一体化提供了坚实的基础。

“集中力量办大事”的制度优越性：车路云一体化需要大规模的路侧设备、云平台等基础设施建设，我国基础设施建设多依赖政府，具有强大的组织能力和执行力，能够迅速调动资源，推进大规模基础设施的建设。相比较之下，欧美国家并不具备这种优势。

二、车路云一体化的政策演变

研究表明，20%的渗透率是市场加速自发启动的关键点，以新能源汽车为例，2022年我国新能源汽车渗透率突破20%后，财政部等四部委发文（财建〔2021〕466号）决定2023年起取消新能源汽车推广应用财政补贴政策（即国补），逐步由政策驱动转向市场驱动。

车路云一体化系统作为新兴领域，市场有待培育，正处于试点示范阶段，呈现较强的政策驱动特征。从发展脉络看，大致经历了智能网联汽车测试区、车联网先导区、“双智”试点城市和车路云一体化试点四个阶段。

（一）智能网联汽车测试示范区

2015年被视作中国的“自动驾驶元年”。2015年6月，工信部批准同意在上海嘉定区建设国内首个国家级的“智能网联汽车试点示范区” ，此后工信部先后主导支持北京、无锡、重庆等共17个国家级智能网联汽车测试示范区建设。通过支持一批封闭试验场建设，提供良好的测试验证环境和条件，开展C-V2X系统性验证。

（二）车联网先导区

2019年5月，工信部复函支持创建江苏（无锡）车联网先导区，成为我国第一个国家级车联网先导区。2023年5月，工信部复函支持湖北（襄阳）、浙江（德清）、广西（柳州）3地创建国家级车联网先导区。加上第一批的江苏（无锡）、天津（西青）、湖南（长沙）和重庆（两江新区），形成了7个国家级车联网先导区的布局。相比智能网联汽车测试示范区，车联网先导区实现由封闭场地向开放道路的进步，侧重于在开放道路验证车路协同的技术可行性。

（三）“双智”试点城市

2020年11月，住建部与工信部联合印发《关于组织开展智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点工作的通知》（建办城函〔2020〕594号）（简称“双智”试点），截至目前，共确定了北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡等16个“双智”试点城市。通过前期智能网联汽车测试区、车联网先导区，再到“双智”试点城市政策，实现了“聪明的车”“ 智慧的路”与智慧城市的有机结合。

（四）车路云一体化试点

2024年1月，工信部等5部委发布《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》（工信部联通装〔2023〕268号），进一步明确了在城市全域推进车路云一体化，探索规模化落地，实现交通系统的智能化管理和优化。

三、车路云一体化系统的构成

车路云一体化系统主要由以下五部分构成，其中云控平台是车路云一体化系统的核心组成部分。

车辆及其他交通参与者：智能网联车、非网联车、非机动车、行人、动物、道路遗撒物。

路侧基础设施：路侧感知设备，包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、气象传感器等；路侧单元（RSU），主要是C-V2X的通信网关设备；路侧计算单元，主要是边缘计算（MEC）；智能交通设施，包括智能路牌、智能交通信号灯等设施。

云控平台：分为云控基础平台和云控应用平台。其中，云控基础平台包括面向网联汽车提供增强行车安全的边缘云，面向交通运输和交通管理部门提供交通监管、执法等功能的区域云，面向交通决策部门、车辆设计与生产企业、交通相关企业及科研单位，提供宏观交通数据分析与基础数据增值服务的中心云；云控应用平台主要利用云控基础平台的数据和计算能力，为车辆和交通管理提供智能化支持，例如自动泊车、智慧公交、智慧乘用车、无人配送等。

相关支撑平台：包括提供支撑服务的高精度地图、卫星导航定位、气象预警、交通路网监测等。

通信网：主要包括车联网（V2X）技术和5G技术。

图1 车路云一体化系统架构及组成

四、车路云一体化当前面临的问题与挑战

（一）投资成本较高

车路云一体化系统需要在道路上安装大量的智能设备，包括传感器、摄像头、雷达、边缘计算设备等，这些设备的单价较高，且需要在城市道路、高速公路、乡村道路等密集铺设才能达到预期的效果等。例如，北京市车路云一体化新型基础设施建设项目中覆盖了12个行政区及北京经济技术开发区，建设面积达到2324平方公里，涵盖道路路口6050个，仅新建综合杆就达到了7418根，加上利用现有的杆体33595根，以及建设大量的电源电力管道、电缆和光缆等，这些硬件设备的投资占据了项目总成本的大部分。

（二）未形成统一标准

车路云一体化系统需要实现车辆、道路和云端之间的数据互通，但当前不同厂家生产的车端设备所采集的数据格式可能各异，路侧传感器与云端平台之间的数据传输协议也存在差异。除了数据互通和格式统一外，车路云一体化系统还需要在应用服务层面形成统一的标准。然而，当前行业内尚未形成完全统一的标准体系，导致不同系统之间的兼容性和互操作性较差，难以实现高效协同。

目前，北京推动建立车路云一体化系统建设的地方标准，相关方案已面向公众完成征求意见，正在进一步完善中；中国智能网联汽车产业创新联盟也制定了车路云一体化系统相关的一系列团体标准，但尚未形成统一的行业标准、国家标准。

（三）商业模式不清晰

车路云一体化项目的盈利模式尚不清晰。如何形成可持续的盈利模式，实现项目的长期运营和发展，是行业需要深入探索的问题。由于车路云一体化系统涉及多个环节和多个参与方，包括车企、道路建设部门、云计算平台等，如何在这些环节之间合理分配收益，形成稳定的盈利链条，是一个复杂的问题。

车路云一体化系统的建设需要大量的资金投入，然而，由于当前盈利模式不清晰，投资回报周期较长，导致很多企业和机构在投入时存在顾虑，影响了项目的推进速度。

车路云一体化系统的应用主要集中在自动驾驶、智能交通等领域，尚未形成多样化的商业模式，限制了系统的应用场景和市场潜力，也影响了系统的盈利能力。因此，需要探索新的商业模式，如基于数据的增值服务、基于场景的定制化解决方案等，以拓展系统的应用范围和盈利能力。