“車路云一體化”概念近日在二級市場掀起的熱潮，可謂當前“車路云一體化”產業進展的映照。

近日，多地車路云一體化示范項目密集啟動。北京市近100億元車路云一體化新基建項目規劃公布，武漢市170億元車路云一體化重大示范項目獲有關部門批準備案，福州、鄂爾多斯、沈陽、杭州等多個城市相關項目啟動招標，讓車路云一體化快速步入大規模示范應用的新階段。

中國汽車工程學會發布的《車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測》顯示，在中性預期情景下，預計2025年、2030年車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量為7295億元、25825億元，產業發展將積極推動我國經濟增長。

日前，在第十一屆國際智能網聯汽車技術年會期間，工業和信息化部裝備工業一司一級巡視員苗長興指出，當前，智能網聯汽車技術快速迭代，已實現輔助駕駛大規模應用，高等級自動駕駛、車路云一體化等技術正處于測試驗證轉入規模化應用的關鍵時期。

“聰明的車、智慧的路、協同的云”

車路云一體化是下一階段推動智能網聯汽車規模化產業化應用的關鍵所在。

在接受澎湃新聞記者采訪時，百度智能云交通業務部總經理韓國華將車路云一體形容為幫助單車智能實現了“上帝視角”，即通過道路基礎設施的全部數字化實現數字孿生，來彌補單靠車端傳感器的感知盲區。

他表示，“在國外，做自動駕駛更多強調單車智能，而在我國，為了進一步保障交通安全、提升通行效率，啟用了車路云一體的解決方案，這也體現了中國對智慧交通的整體思考和技術領先性。”

所謂車路云一體化，是在單車智能的基礎上，增加路測感知，車端、路端數據相互補充、形成協同，讓“聰明”的車行駛在“智慧”的路上，從而解決單車智能長期無法突破的長尾問題。

車路云一體化示意圖，來自東方證券研報

蘑菇車聯CTO郭杏榮表示，從功能和效果上看，車路云一體化在單車智能和車路協同的基礎上有了顯著的提升和擴展，可以被認為是其升級版。

不過，對于車、路、云三者的協同，有業內人士向澎湃新聞記者透露，由于車路云一體化大量依賴路側基礎設施，不少車端企業對這一技術路徑秉持觀望態度，“對于智駕企業來說，目前來說，很多還是會把重心放在單車智能上。”

在剛剛落幕的第十一屆國際智能網聯汽車技術年會上，中國汽車工程學會副理事長、國家智能網聯汽車創新中心首席科學家李克強多次強調，單車智能和車路云一體化完全不矛盾，屬于一個技術發展的過程，單車智能是車路云一體化的基礎，而車路云一體化是單車智能的升級。

他指出，智能駕駛、車路云一體化即將進入規模化應用階段，而車路云一體化發展路徑是智能汽車技術演進的必然趨勢。

韓國華也表示，車輛智能化和車路云一體化不是兩條獨立的技術路線。一方面，通過發揮車路云一體化所具備的雙數據感知、復雜場景的協同決策、群體智能等優勢為車輛賦能，將來未知場景轉化為已知場景，降低不安全場景的安全風險；另一方面，車路云一體化系統提供了數據規模和數據類型，對車端數據形成有力的補充，有利于開發出更高質量的自動駕駛人工智能模型。

機構對車路云一體化的技術路線頗為認同。如東方證券在研報中指出，車路云一體化系統通過跨平臺信息集成，賦予車輛與駕駛者更深入的路況洞察，從而優化決策制定。系統通過實時監控與信息共享提高交通流動性，緩解擁堵，同時促進減排，支持綠色交通；此外，系統提供的綜合信息、迅捷處理和宏觀決策支持，將顯著提高自動駕駛的安全性。

產業鏈龐大，數據處理能力是關鍵

車路云一體化產業鏈參與者眾多。業內一般將車路云一體化系統劃分為五大部分，即車輛及其他交通參與者、路側基礎設施、云控平臺、相關支撐平臺、通信網。

千方科技副總裁孫亞夫對澎湃新聞記者強調，車路云一體化是汽車、交通、通信三個產業的升級融合。整體來說，要從“大交通系統”的視角來俯瞰車路云一體化產業。

車路云一體化系統說明，來自中國汽車工程學會

東方證券認為，車路協同產業已經構建起成熟的生態體系，分別為基礎層、平臺層和應用層。

其中，基礎層提供計算、存儲、網絡等基礎設施服務，涵蓋芯片、攝像頭、雷達、云計算等關鍵技術；平臺層作為中間橋梁，負責網絡軟件部署和管理，確保車輛信息穩定傳達。通信運營商如中國移動、中國電信承擔數據存儲與處理任務，平臺服務商如滴滴出行則負責信息展示，確保信息有效應用；應用層直接面向車輛和駕駛員，提供智能交通管理、自動駕駛和車聯網等應用。

車路一體化系統產業鏈，來自東方證券研報

在頂層設計和政策的主導下，產業界也在積極參與。當前，百度、蘑菇車聯、千方科技、華為、阿里云等科技公司正以其創新的技術解決方案和靈活的市場策略，展現出差異化優勢。

從技術的角度來說，在韓國華看來，交通是一個非常復雜的系統，是一個非常典型的從感知到認知、到決策、到控制的過程，傳統的人工智能在里面只能呈現碎片化應用，例如識別一個紅綠燈、識別違章等。而想要真正解決問題，就需要用大模型這樣的技術把所有因素串聯起來。

他表示，到目前為止，在技術里只發現了大模型有這種知識壓縮的能力，因為大模型消化吸收的是一些主要數據，數據代表知識，大模型可以對海量的知識進行壓縮消化吸收理解，這也是為什么要用大模型來改造智能交通的原因。

郭杏榮認為，車路云一體化產業鏈龐大，其核心在于數據處理能力，也就是車路云一體化的人工智能算法，這是車輛感知、交互和決策的基礎。數據的規模、質量、精確度和傳輸效率是決定自動駕駛的安全性和交通出行效率的關鍵因素。大規模的數據可以提供更全面的信息，幫助系統和大模型更好地理解和學習各類交通狀況，做出更準確的決策。

產業處于發展初期，行業期待規模化應用

對于產業的商業化落地進程，郭杏榮表示，車路云一體化的商業化落地取決于多個因素，包括技術成熟度、政策支持、市場需求等。

他介紹，目前行業還在對商業模式進行探索。針對行業內存在的投資運營主題不明確、數據歸屬、使用不明確等問題，需要進一步開展車路云建設和運營新型商業模式探索，也要探尋數據要素流通與數據應用路徑，打造更可持續的商業模式。

郭杏榮指出，中國車路云一體化發展還處于起步階段，正從小范圍測試驗證轉入技術快速演進、規模化應用發展的關鍵時期，“這個階段需要大量的技術驗證、落地測試、商業模式探索以及用戶市場教育。雖然處于初期階段，但前景十分廣闊，產業鏈涉及汽車制造商、零部件制造商、自動駕駛企業、通信運營商、技術服務商等，是一個萬億級市場。”

在孫亞夫看來，車路云一體化目前處于規模化落地的初級階段，需要妥善平衡成本與經濟效益的問題，要答好“大量的成本投入由誰來買單”這道題。

他認為，目前來看，車端設備投入相對較為簡單，在車企看到切實的好處后，會愿意為車端設備支付成本；而路側投入則主要由政府方面來承擔，“我們認為，車路云一體化建設，城市中一定要和交通治理和優化合并考慮，公路上要和車道級交通管控和自由流收費等合并考慮。”

“規模化是重中之重，只有這個產業實現規模化以后，我們才能找到未來除技術以外的關鍵問題，比如誰來投資、誰來建設、誰來管理、誰來運營等角色問題，找到其中投入和產出的邏輯。”孫亞夫說。

孫亞夫認為，針對當下的發展階段，尤其是試點示范階段，他強調，政府需要發揮更多的主導作用，在產業邁入成熟階段，有望參考高速公路的運營模式，將相關業務從政府層面剝離并市場化運營。

“我們很樂于見到車路云一體化進入規模化應用，它將推動智能網聯相關技術和產品實現真正的產業化落地和升級。”他補充說。

今年以來，國家已陸續發布多項政策，支持車路云一體化產業發展。

2024年1月，工信部等五部委聯合印發《關于開展智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點的通知》提出，建設智能化路側基礎設施、提升車載終端裝配率等試點內容。

5月，國家智能網聯汽車創新中心等各專業領域單位，共同編制了《智能網聯汽車“車路云一體化”規模建設與應用參考指南（1.0 版）》，進一步支持各地“車路云一體化”建設。

6月24日，國家發展改革委等部門印發《關于打造消費新場景培育消費新增長點的措施》，其中提出，開展智能汽車“車路云一體化”應用試點。

中國汽車工程學會研究顯示，預計2025年、2030年車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量為7295億元、25825億元，增長勢頭強勁。另據賽迪前瞻產業研究院報告，2030年中國智能網聯車市場規模有望突破5萬億元，車路云一體化相關市場規模超14萬億元。

車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測，來自中國汽車工程學會