近年来，车路云一体化在政策与技术层面取得一定突破，2024年1月，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住建部和交通运输部发布《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》，确定北京、上海等20个城市（联合体）为车路云一体化应用试点城市。但从试点情况来看，实际建设进度不及预期，受商业模式不成熟、路侧设施覆盖度低、车企配合度较低等因素制约，车路云一体化的商业化前景仍然存在一定挑战。本文，对车路云一体化的政策、技术路线、建设进展及其商业化前景等问题进行了探究，梳理总结了商业化进展面临的主要问题和挑战。

一、车路云一体化的内涵及技术路线分析

（一）车路云一体化的内涵

车路云一体化由清华大学李克强院士于2019年提出，是指利用信息与通信技术（如5G、C-V2X、大数据、云计算等）整合车辆、道路基础设施和云端平台，实现人、车、路、云多维数据实时交互与协同控制的智能交通系统，旨在实现更安全可靠的自动驾驶，推动智慧交通和智慧城市建设。

商用车领域，车路云一体化的价值主要是在无人环卫、公交、矿山、港口、干线物流等场景实现减少工作人员、提高工作效率、增强工作安全。乘用车领域，主要是将云端和路端的信息作为单车智能的辅助以提升智能驾驶能力，实现车辆超视距感知（如盲区预警、交通事件提醒）和动态路径优化。智慧城市领域，主要是为智慧交通提供数据以疏解拥堵，提升整体的交通运行效率和城市治理水平。

（二）车路云一体化技术路线分析

在车路云一体化系统中，车端本身需具备自动驾驶能力和网联化功能；路端则是在路口安装摄像头、激光雷达等感知设备，边缘计算设施和通信设施，以实现全域感知、协同决策以及网联化；云端则汇集车端、路端以及城市信息，通过大模型等能力实现全局协同决策和资源调度。

车路云一体化的通信方式和硬件配置尚未统一标准。通信方式方面，多数城市采用5G和C-V2X^〔1〕结合的方式，北京采用EUHT^〔2〕通信，上海部分项目采用5G-A^〔3〕通信。路端感知设备方面，部分路口仅安装摄像头，有些路口则加装激光雷达、毫米波雷达和鱼眼相机。整体来看，不同方案在功能实现和成本投入上差别较大，建设标准尚未统一，采用5G通信、路端安装摄像头的确定性可能更强，而采用C-V2X通信及激光雷达的成本较高，规模化推广面临一定不确定性。

（三）车路云一体化与单车智能的关系

车路云一体化与单车智能并非替代关系，而是协同互补的关系，以单车智能为主、车路云一体化为辅。在车路云一体化系统没有覆盖的地方只能依赖单车智能实现自动驾驶，在有系统覆盖的地方也仍然以车辆自身传感信息为主，结合路端和云端信息自主决策。但单车智能存在特殊场景识别困难（如“鬼探头”等长尾问题）、复杂天气感知误差、高速情况下反应时间不足等问题，而车路云一体化能够突破单车智能的局限性，帮助车辆实现超视距感知，以路端和云端的信息辅助解决长尾问题，在高阶自动驾驶（L3及以上）的应用更为突出。

总之，单车智能与车路云一体化结合既能发挥单车智能的灵活性，又能通过车路云系统弥补感知盲区、降低算力成本并优化全局交通效率。短期内，单车智能仍是自动驾驶商业化落地的主要路径，中长期来看，车路云一体化将依托政策支持和基建规模化成为汽车智能化网联化的“加速器”。

二、车路云一体化建设及进展

（一）车路云一体化建设情况

2024年1月，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住建部和交通运输部发布《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》，同年7月确定北京、上海等20个城市（联合体）为智能网联汽车车路云一体化应用试点城市（以下简称“试点城市”）。

此前，车路云一体化已经历国家级测试示范区、先导区、“双智”城市3段发展历程。截至2024年7月，全国共建设17个国家级智能网联汽车测试区、7个车联网先导区、16个“双智”城市，开放测试道路32000多公里，测试里程超过1.2亿公里，为试点城市车路云一体化的发展奠定了基础。

目前，在20个试点城市中，合肥、十堰、重庆、武汉、长沙、沈阳、济南、福州等8个城市处于规划阶段，正在梳理商业模式、测算经济效益。无锡、上海、杭州、长春、深圳、苏州、广州、南京、北京、成都等10个城市已进入设计阶段，其中北京、无锡等已经发布招标文件。海南联合体、桐乡和鄂尔多斯等已开始招标建设。

总体上看，试点城市车路云一体化建设进度不及预期，地方政府继续推进的积极性不高，存在城市间“你等我、我看你”的情形。主要是由于试点城市政策为工业和信息化部主导，始终未明确国家补贴比例，仅有4个城市得到国家发展改革委的长期国债补贴，且补贴比例仅为15%，国补资金不到位导致试点城市积极性下降，有些城市始终处于论证阶段，不再进一步推进，有些城市投资金额缩水，如北京原计划投资近100亿元，实际招标金额缩水至40亿元。未来，全国车路云一体化系统的建设仍将依赖于国家资金补贴和政策推动，后续支持力度有待观察。

（二）上海和北京车路云一体化建设进展

上海嘉定和北京亦庄较为重视车路云一体化的建设，分别属于“双智”城市和高级别自动驾驶示范区，建设时间较早、投入金额较大，已落地一些场景应用。

1.上海嘉定车路云一体化建设进展

2023年，上海嘉定区政府联合上汽、中汽研等国企在“双智”城市项目投入10亿元，以实现智慧城市和智能网联汽车融合发展。一是在278个重要路口部署了摄像头、雷达、5G基站及光纤网络等路侧基础设施；二是在云端汇聚了高精地图、路侧设施、动态交通信息、车端等数据，打造了多维数字孪生可视化空间，提升了城市数字化管控水平；三是推动了智能网联测试道路全域开放，为百度、小马智行、蘑菇车联等公司提供了自动驾驶实践机会。

上海嘉定区在无人出租（Robotaix）、无人公交、无人配送、无人清扫等方面的实践均取得一定成果。以无人出租为例，车辆本体具备较高的单车智能水平，利用车端传感器和高精度地图可独立完成感知和驾驶决策，在路口可通过5G网络获取路侧感知数据作为车辆感知盲区的补充。此外，也可以通过5G网络获取行驶路线上的拥堵情况、红绿灯计时以及紧急事故等信息。整体上看，上海嘉定采取的路径是以单车智能为核心，以路端和云端信息作为辅助提示车辆，并在云端汇总信息实现智慧交通。

由于建设成本高等原因，上海嘉定区在2023年大规模投入建设后投资力度有所放缓，认为低成本的车路云一体化方案才有推广的可能性。未来的方案需要能和先前建设的路侧设施和云平台实现复用，同时，赋能车辆自动驾驶和城市治理。

2.北京亦庄车路云一体化建设进展

2020年9月，北京市在亦庄率先规划建设全国首个高级别自动驾驶示范区，系统推进“车路云网图”五大专项建设，由北京车网公司负责投资运营，亦庄数基建公司负责招标建设。

亦庄采用EUHT通信网络，在车端和路端加装通信模块，实现了257个路口的信号控制动态优化，发放超过1000张道路测试牌照，测试车辆为1005辆，累计测试里程为3893万公里，实现了无人出租、无人巴士、无人配送、无人零售、无人清扫和干线物流等功能试点。

目前，试点范围计划从亦庄拓展到北京各区。2024年9月25日，亦庄数基建公司发布招标文件，拟通过“政府投资+国有企业自筹”的方式投资40.31亿元建设车路云一体化新型基础设施，覆盖北京12个行政区及经济技术开发区，建设面积约2324平方公里，涉及道路路口6050个。

三、车路云一体化商业进展面临的主要问题和挑战

（一）车路云一体化商业模式

目前，车路云一体化尚未形成商业闭环和成熟的应用场景，仍处于前期探索和验证阶段，主要依赖政府投资。从各地项目建设的实践来看，投资建设方主要为地方国企，资金来源主要为地方政府通过财政资金、发债、银行贷款等方式自筹，少数试点城市有国家专项债或超长期国债补贴（占总投资规模的15%）。部分城市采取政企联合建设运营模式，如合肥市与中国移动成立合资公司、重庆市永川区与百度成立合资公司，政企共同出资建设。

运营方主要有三种运营模式：一是负责投资建设的公司同时负责后续运营；二是地方国企成立新的公司专门负责运营；三是地方政府与社会资本（如蘑菇车联）合资成立公司，实际由社会资本负责运营，政府主要发挥监管作用。

收费模式目前各地仍在探索，尚未对车路云一体化服务进行市场化收费，未来可能出现的情形是车企就相关服务向车主收费，然后再向车路云运营方付费。运营方还可以利用沉淀的大数据变现，授权数据使用权限给保险公司或自动驾驶公司。

（二）车路云一体化商业进展面临的主要问题和挑战

由于尚未实现商业闭环，目前车路云一体化主要依赖政府投资，受地方财政预算约束，存在城市道路覆盖度低、适用车辆少、车企参与积极性不高、技术成熟度不足和数据标准不统一等问题，商业化进展主要面临七个方面的挑战。

1.场景应用价值不明确，商业模式不成熟

车路云一体化尚未探索出刚需应用场景。乘用车领域主要是向用户推送红绿灯倒计时、道路拥堵情况、事件提示等辅助信息，使用过程中感知不明显，车辆也可以通过车载传感器或互联网导航获取类似服务，若未来收取服务费用，用户付费意愿可能较低。商用车领域，车路云投入成本较高，对于简单的封闭场景依赖单车智能即可满足需求。2024年武汉市投入运营无人驾驶出租车萝卜快跑引发了社会争议，进一步凸显商业化落地的复杂性。

2.依赖地方政府投入大量资金，财政压力较大

车路云一体化建设和运维成本高，单个路口建设成本数十万至百万元不等，全国694个城市路网密布，544.1万公里公路“点多、线长、面广”，路侧设施建设成本与难度大。目前，各地车路云一体化项目的建设主要依靠地方政府自筹资金，但地方财政与债务压力限制了大规模投入，20个试点城市由于资金不到位建设进展缓慢。商业模式闭环之前，地方政府更多是出于形成示范效应、拉动地方经济发展等考虑，短期内难以实现大规模投资建设。

3.路侧设施覆盖度低，适用车辆少，实用性较弱

采用C-V2X通信方式需要部署路侧单元（RSU）和车载终端（OBU），但当前RSU覆盖率较低，全国仅部署8700余套。OBU装车率也极低，车企因成本敏感预装OBU的积极性不高，存量汽车后装OBU的成本超千元，加装后服务体验不明显，较低的RSU覆盖率也导致服务连续性较差，用户没有主动加装OBU的动力。目前，建成的车路云一体化系统缺少实际用户，只是作为科研、试验项目的基础设施，实用性较弱。

4.车企更倾向于发展单车智能技术，配合动力不足

目前车企更倾向于发展低成本、高感知的单车智能技术，通过增强车辆自身的感知和控制能力实现高阶自动驾驶，而非依赖外部基建的车路云一体化方案。单车智能技术的发展还没有遇到瓶颈，仍然有较大进步空间，国内车企由之前的模块化方案转向端到端大模型技术，车路云一体化相关功能尚未形成市场吸引力，车企配合动力不足。若后续单车智能水平提升遇到瓶颈，车企可能会考虑车路云一体化方案。

5.车路云一体化技术成熟度不足，协同算法待突破

车路云一体化路侧设施的感知精度有待提升。抛洒物检测是事件检测的难点，目前普遍检测精度低于70%。交通事件识别准确率也需进一步提高，目前为90%左右，低于标准要求的96%。路侧设施的感知时延远超通信时延。

路侧数据与单车模型的融合计算存在困难。目前，车企的自动驾驶算法均转向端到端大模型，直接从输入传感器原始数据到输出车辆控制，而路侧数据还处于此前的模块化设计思路，发送到车端的是计算处理后的数据，而非原始数据，C-V2X的带宽也限制了路侧的图像或视频数据无法直接传输到车端，导致路侧数据难以与车上的端到端大模型算法融合，协同决策效率受限。

6.数据和标准不统一，互联互通存在障碍

路侧设施之间、路云之间的接口协议、数据格式和数据交互内容尚未统一。协议方面，路侧设施之间存在TCP/IP、UDP等不同的接口协议，路云之间存在HTTP/HTTPS、MQTT等不同的传输协议。数据格式方面，存在JSON、ProtoBuf、ASN.1等不同的数据传输格式，不利于跨区域路段之间高效对接和互联互通。数据交互内容方面，数据类型和交互内容缺乏标准指导，导致应用场景较难落地。

7.法规制约高阶自动驾驶落地，责任划分尚未明确

《道路交通安全法》尚未修订，L3级及以上高阶自动驾驶尚未取得合法地位，车路云一体化的价值无法充分发挥，落地场景受限。责任划分与保险机制也尚未明确，事故责任归属模糊，若在使用车路云一体化服务的过程中发生事故，车企、用户与车路云一体化运营方均面临法律风险，导致车路云一体化的价值链难以形成闭环。

（决策支撑部）

注释

〔1〕 C-V2X（Cellular-V2X，蜂窝车联网）技术是基于3GPP全球统一标准的车联网无线通信技术，通过C-V2X通信技术可以实现车端与路侧设备的直接通信。

〔2〕 EUHT是由新岸线公司主导研发的超高速无线通信系统，能够满足高速移动终端（最高可达500公里/小时）对高可靠、低延迟和高数据速率的要求。

〔3〕 5G-A即5G-Advanced，是5G向6G演进的过渡阶段，相比5G带宽更高、传输更快、时延更低，并新增通感一体等能力。单个5G基站升级到5G-A需要投资30万~50万元进行改造。

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