近年来，随着人工智能、大数据、云计算等新技术的迅速发展，智能网联汽车作为未来出行的重要载体，正处于技术快速创新和产业加速发展的关键时期。“车路云一体化”作为这一变革中的关键环节，也成为大家共同关注的焦点。
在7月3日，工业和信息化部与公安部、自然资源部、住房和城乡建设部以及交通运输部联合印发了《关于公布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单》，确定了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。
在8月17日举办的第四届沈阳智能网联汽车大会上，工业和信息化部原党组副书记、副部长苏波指出，以车路云一体化为主要方向的智能网联汽车，承担着培育新质生产力、加速塑造汽车产业高质量发展新动能、新优势的重大使命。
十三届全国政协经济委员会副主任，工业和信息化部原党组副书记、副部长苏波
路线之争
从整体智能驾驶的发展现状来看，市场需求持续增长，L2级辅助驾驶渗透率仍在快速提升，城市NOA加速普及。根据盖世汽车智能驾驶配置数据库数据，2023年国内NOA功能搭载量达94.5万辆，盖世汽车研究院认为，随着搭载NOA功能车型逐渐下探到15万左右的价格区间，2025年，国内NOA功能配套车型预计将突破300万辆，2030年将超850万辆。
在此基础上，L3/L4等更高级别自动驾驶蓄势待发，示范应用范围不断扩大。中国自动驾驶技术不断升级迭代，所面临的挑战也不断增加，其中关于车路协同还是单车智能的路线之争长期存在。
东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司总裁兼CTO杜强在大会上表示，传统单车智能从商业化、客户体验上已经走到了瓶颈点，随着自动驾驶级别越来越高，对算力、传感器等方面的要求也越来越高。这使得汽车在性价比上逐渐收敛，自动驾驶这部分的价格越来越高，但是能够给客户提供的价值已经遇到瓶颈。
东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司总裁兼CTO杜强
单车智能目前应用广泛，但面临技术和环境限制，车路协同作为自动驾驶的重要补充路线，不仅是“中国方案”的特色之一，也有望成为解决单车智能不足的关键所在。随着国家的大力支持和相关产品技术的发展，加上自动驾驶的商业化之路充满坎坷，车路云一体化正在逐步从概念走向实践。
大会期间，中国工程院院士李克强指出，车路云一体化并非与单车智能矛盾，而是单车智能的升级版。当单车智能得到充分发展时，自然会衍生到车云协同，包括特斯拉在内。这中间没有谁否定谁的问题，是技术演进的问题。
中国工程院院士李克强
今年，特斯拉FSD入华引起市场热议，李克强表示新一代FSD是在传统单车智能的基础上加入了基于影子计算的端到端大模型，这是车云协同的应用模式，而非传统的单车智能。而且，它仍然属于高级别的辅助驾驶，在许多城市工况下还需要人工接管，并不能实现百分之百的无人驾驶。
在人工智能大模型无疑是当下智能汽车领域创新的焦点，但单一车企大模型训练数据体量有限，种类不全，无法保证训练数据的完备性。大家真正需要的是具有完备数据基础的方案，这是车路云一体化天然的优势。
“从结论上说，车路云一体化是单车智能 影子模式的全方位升级版，现有的单车智能只能逼近优秀驾驶员水平，限制了水平上限，引入路侧感知与计算后，增强了车路云协同模式，具备超越人类驾驶水平的潜力，提升上限。”李克强说到。
不过，尽管车路云一体化具有巨大的潜力和优势，但在推进过程中也面临一系列有待解决的问题，诸如商业模式的探索、政策支持和标准统一的问题、高成本与投资回报的平衡、数据处理和应用等方面的难题，仍有待解决。
规模应用，商业闭环
近年来，国家持续推动车路协同建设与交通基础设施数字化升级。
我国多地已开启了车路云一体化示范项目的建设。今年5月，北京发布了近100亿元的“车路云一体化”新基建项目规划；6月，武汉的车路云一体化重大示范项目获得了市发展改革委的批准，备案金额高达170亿元。此外，福州、鄂尔多斯、沈阳、杭州等多个城市也已启动相关项目招标。
以沈阳为例，目前沈阳车路云一体化应用试点启动区及大东区在101平方公里土地上已建成113公里的智慧道路。
后续将陆续开放无人清扫、无人售卖、无人配送、自动驾驶物流、智慧停车场等商业化应用场景，进一步打造智慧化应用示范。
工信部装备工业一司数据显示，截至目前，全国共建设了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”试点城市，开放测试道路32000多公里，发放测试牌照超过7700张，测试里程超过1.2亿公里，各地智能化路侧单元（RSU）部署超过8700套，多地开展云控基础平台建设。
种种迹象表明车路云一体化正在从理论走向现实落地。苏波表示，车路云一体化的发展标志着我国车联网产业已经从技术验证过渡至规模落地的重要阶段，进入拓展应用的新进程，是具有世界意义的中国实践。
不过车路云一体化要真正的实现商业化落地，还有道道难关要过。其中，跑通投融资机制、建立商业闭环是重中之重。
要发展车路云议题必然面临超大规模的投入，中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟坦言，过去主要依靠政府或平台公司投资承担车路云、“双智”城市、车联网先导区主要建设任务，如果要进行大规模建设，这种模式是不可持续的，现在需要拓展投资和融资渠道，拓展的基本前提是对投资内容进行再分类。
中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟
张永伟将车路云的投资分为三类：首先，基础设施建设项目应由政府承担；其次，基础网络建设应由运营商负责；最后，路侧算力和智能化设备可以通过社会化融资来实现。
“过去最成功的模式就是高速公路，借钱修路，收费还贷，现在车路云基础设施建设上也仍然可以采取类似的方式”张永伟说到。
伴随基础设施建设的投入，如何深入开展车路云一体化规模化应用也成为摆在了政府和相关企业案头的主要工作。
实际上，过去发展车路云一体化，主要是把高配的基础设施建设专门服务于极少量的高等级无人驾驶，由于无人驾驶车辆很少，设备的利用率偏低，因此车路云试点在应用上，重点应是赋能有人驾驶的汽车，特别是海量的存量汽车。
蘑菇车联CTO郭杏荣同样强调，“车路云一体化”建设最终要以应用为出发点，赋能所有车辆，不仅是赋能少量的自动驾驶车辆，更要着眼于存量的智能网联汽车和普通汽车。只有真正能够服务于路上跑的车，基础设施才会有价值。
蘑菇车联CTO郭杏荣
李克强院士提炼出八个可商业化的应用场景，包括智慧公交、智慧环卫，公路物流、智能乘用车企业、数据增值服务、城市物流、智能充放电、智慧矿山。
对于这些场景的车路云一体化应用，目前正在逐渐探索，诸如矿山、公路物流领域，在某些场地已经取得突破性的发展，但整体来看，还有很长的路要走。
体系建设
归根到底，车路云一体化必然是一个逐渐探索的体系化建设的过程。
作为世界范围内少有的车路云一体化和单车智能双线发展的国家，我国在过去多年的探索中已积累了丰富的经验教训。
李克强认为推动“车路云一体化”需关注以下要点：
1）车路云一体化面临大规模的基础设施建设，需要聚焦痛点场景，形成商业闭环；
2）车路云一体化是一个复杂跨界系统，需要做总体设计，强调系统的架构，从方法论、流程规范、工具，形成整体设计。
3）需要强调基础和应用分开，强调以云控基础平台作为基础来实现分层解耦跨域应用。
4）在新一代移动通信技术方面中国具备优势，要构建低时延、高可靠的通信能力，支持网络建设突破现有的瓶颈，融合组网。
5）需要建立与国际接轨标准规范，中国率先把标准做出来，向外推广，建立技术体系。
张永伟也表示，要跑通“车路云一体化”这条路，政策和标准是关键，既需要国家部委制定政策，更重要的是要围绕着车路云众多场景，比如公交场景、市政场景、高等级车辆上路的场景，由地方来推进政策、标准和法规的创新。
在此过程中，诸多企业也在汲取经验，总结出可行的优化发展路径。
岚图汽车科技有限公司智能驾驶高级总监付斌认为在目前车路云发展过程中，基础设施建设的碎片化，难以支持智能驾驶技术和网联功能模块化、规模化的应用。大量的基础设施投入导致建设成本高，企业深入参与的资金压力比较大，包括商业化前景也不明朗。
岚图汽车科技有限公司智能驾驶高级总监付斌
北京万集科技有限公司总经理高鑫有相似的看法，他表示，在路侧的建设过程中，经过行业多年的时间和应用过程，意识到在过去项目过程中，单一看重整体设备的性能以及技术路线上无法应用或支撑业务的发展。
高鑫建议一定要从整体的系统能力上去搭建整体的支撑性，在路端要以感知 算力 算法以及最终的数据形成能力闭环，实现数字化建设的业务闭环，支撑到不同业务需求等级下的需求。
北京万集科技有限公司总经理高鑫
总结来看，车路云一体化涉及车辆、道路基础设施以及云端系统的深度协同。为了实现这一目标，需要构建一个包括车端智能、路侧智能和云端智能在内的复合系统。这不仅仅是技术层面的整合，还涉及到政策、法规、标准以及商业模式等多个方面的配合。
中国已经开展了多地车路云一体化试点项目，这些项目的建设和运行为车路云一体化的发展提供了宝贵的经验和数据支持。随着技术的不断成熟和经验的积累，车路云一体化将逐步推动自动驾驶和智能交通系统的广泛应用。它将预示着一个更加智能、安全和高效的未来交通系统的诞生。
