当下，无人驾驶出租车已在多个城市运营，各大品牌新能源汽车的自动辅助导航驾驶（NOA）功能逐步覆盖全国，更“懂你”、更省力、更安全的“聪明的车”开始全速驶向未来；同一时期，“智慧的路”建设不断加码，从车联网到车路协同，再到车路云一体化，网联汽车概念逐步清晰，并得到从中央到地方的一轮又一轮政策密集加持。
“聪明的车”+“智慧的路”构成的中国特色智能网联汽车正在完成生态闭环，相互赋能，实现新的万亿规模产业升级。
智慧的路补自动驾驶短板
国内外无人驾驶技术越来越成熟，国内多地政府也在积极引导促进无人驾驶汽车商业化落地，文远知行、小马智行等无人驾驶出租车已在国内不少城市街头小规模载客运营，无人驾驶的大规模普及似乎就在眼前，既如此，为何还需要“智慧的路”实现网联？
通俗来讲，单车智能相当于将汽车变成一台移动的超级计算机，但是它不仅贵，还有无法改进的技术短板，为了让超级电脑瘦身，减轻算力和成本负担，打破能力局限，需要将车纳入到路网中，获取道路信息、感知周围人、车、路等环境信息，解决自动驾驶无法覆盖的场景，达到“以路驭车”，再进一步达到“以车驭城”。
华鑫证券研究报告指出，车路云一体化是在单车智能自动驾驶基础上，借助C-V2X和4G/5G通信技术，将人、车、路、云等交通要素有机地联系在一起，形成车与路、云、人等全方位协同，满足不同等级自动驾驶车辆应用需求，达到自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。
一位车企智能驾驶负责人告诉记者，我国有复杂的交通环境和多样化的用户需求，可以通过车路云协同优化交通效率，减少对车端智能的高度依赖。
中国信息通信科技集团有限公司副总经理陈山枝说：“单车智能是基础，网联是增强，单车智能和网联相互赋能，单车智能干得好的事，网联不干；单车智能成本高的地方，可用网联技术降成本；单车智能解决不了的，可用网联实现，如超视线距离感知、‘鬼探头’问题。”
以无人驾驶出租车Robotaxi为例，试乘过的人普遍感到，已达到可用，但有点“傻”，呆板不会变通，不会主动换道超车、路口过早减速、整体行驶速度慢，同样的路程耗时可能是人类司机的一倍。在武汉，曾有两辆同品牌Robotaxi在十字路口会车时，因行动完全一致，以至于卡在原地进退不能造成交通堵塞。
“仅基于单车智能方案，自动驾驶出租车感知能力受限，响应更为保守。”太平洋证券研究报告称，因此，萝卜快跑日前发布的最新一代无人车RT6除了提升自身新能力外，还将搭载V2X（车辆到一切的连接）车载终端，实现全域数据的感知以及智能处理分析路侧数据。
“车路云一体化发展路径是技术演进的必然趋势，也已经成为全球政府、产业界的发展共识。”中国工程院院士、清华大学教授李克强表示。
为何国外车企目前多采用单车智能？比如特斯拉的全自动驾驶FSD（Full Self-Driving）、特斯拉即将发布的Robotaxi以及谷歌旗下的无人驾驶出租车Waymo等。全国政协经济委员会副主任苗圩直言，并非他们不想用，而是因为他们难以指望本国基础设施建设。
中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟说，中国的网络基础设施、北斗通信和路侧基础设施，这三大利器是发展智能网联汽车的核心支撑。如何把这些优势有效整合，实现多要素协同，是汽车革命“下半场”最重要的一项工作。
算好“安全账”和“经济账”
车路云一体化涉及车端、路端、云端乃至更多技术和行业，投资金额巨大，这样的投资究竟能换来什么、值不值？要算清“安全账”和“经济账”。
从普通百姓角度看，无人驾驶越来越近，但前提是安全性和可靠性必须得到充分保障，单车自动驾驶的理论能力不等于实际能力，提高运行效率、降低事故发生率是车路云的重要价值所在。
比如，路侧红绿灯信息实时推送，使车辆无需完全依赖自身传感器就能准确判断交通信号，有效规避了因信号识别延迟或误判引起的交通违规和潜在风险。超视线距离信息推送则赋予车辆“千里眼”，可预知视线外的障碍物或车辆状态，对突然出现的行人、障碍物和长时间静止的“僵尸车”，能够提前做出反应，避免碰撞。
上海嘉定区有关负责人告诉记者，在智能基础设施建设方面，截至去年末，嘉定已建成287个智慧路口、230公里车路协同环境，构建IPv6+智能网联、智慧交通和智慧城市多元业务承载网络，布设AI智能摄像机981套、激光及毫米波雷达875套、路侧控制单元及路侧交通数据处理单元等532套网联设施，部署5G基站4370个、北斗定位基站15个、5G专网及全光专网等通信设施，实现嘉定全域463平方公里全覆盖，保障车—路—云高效协同。嘉定数字化管控水平得到进一步提升，在一些典型测试路口，交通通行效率可提高20%。
上海市经信委主任张英表示，未来上海将扩大新型车联网部署规模、加强人工智能端到端自动驾驶发展、强化智能网联汽车产业生态培育，着力推进自动驾驶关键技术研发与产业协同发展。
在广州，高新兴科技集团股份有限公司与如祺出行联合研发的5G智能网联车载终端，应用在如祺出行网约车上，实现车—路—云实时通信，与出行平台司机端应用App联动，通过App提前提醒前方道路交通状况，提供前向碰撞预警、盲区变道预警、逆向超车预警等16种预警提示，大幅提升了车辆风险规避能力。
越来越多国家认识到车路协同的重要性。美国交通部8月16日正式发布《加速V2X部署的计划》，该计划分阶段设定了实施目标，长期目标是，最迟到2036年完成V2X技术全美公路的100%覆盖。
从经济角度看，车路云一体化投入大、收益也大。
中国汽车工程学会等机构最新发布的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》报告显示，在中性预期情景下，2025年、2030年车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预计分别为7295亿元、25825亿元，年均复合增长率为28.8%，产业发展将积极推动我国经济增长。产值增量主要来自四个部分：智能网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台和基础支撑四大领域。
“从更广视角看，汽车和ICT信息通信行业、能源行业正在加速融合，通过新能源汽车产业赛道带动多个万亿产业构成万亿产业集群。”中国科学院院士欧阳明高如是判断。
中国车联网走在全球前列
从技术成熟度、产品成熟度到产业成熟度，我国车路云一体化目前进展到什么阶段？
从技术、产品角度看，我国对车联网核心技术路线押注准、布局早。公开资料显示，车联网技术路径一直有两派，分别是基于Wi-Fi改进的专用短程通信（DSRC）与基于蜂窝网络的C-V2X。DSRC由美国政府及企业主导，我国则选择C-V2X，因为相较于DSRC，C-V2X支持低时延直接通信，支持高速、高密度场景，且覆盖面积大，通信距离远。2019年，美国政府放弃DSRC，转投C-V2X阵营，全球车联网基本形成统一技术标准。
“在车联网赛道中，我国技术成熟度、产品成熟度，无论在车端、路端还是云端，都走在全球前列。”高新兴公司高级副总裁吴冬升坦言，当然，技术成熟度方面仍需探索，车联网核心技术包括下一代信息通信技术、半导体技术、AI等技术叠加，如何解决这些技术的可用性问题，AI算法怎样给出非常可靠的结果供自动驾驶汽车、智慧交通使用，仍需做大量工作。
在产业方面，工业和信息化部等五部委公布了智能网联汽车车路云一体化20个城市（联合体）应用试点名单，标志着车路云一体化进入规模化落地发展新阶段，产业也将进入快速发展期。按照机构测算，到2030年，车路云一体化产业规模将达到2万亿元，行业进入爆发期。
“多年前的车联网产业，如今已进化为车路云一体化，可以说跨过了产业探索期。在密集政策推动下，产业将进入发展期，作为从业者，确实感到行业热度越来越高，行业机会越来越清晰。”吴冬升告诉记者。
吴冬升介绍，从产业链布局看，我国相关企业覆盖了从芯片、操作系统到车载终端、路侧设备，再到配套支撑的全产业链，如地图、定位、网络安全等，每一个细分赛道、产业上下游都有很多企业布局，展现出强大的竞争力。
不过，我国车联网产业成熟度整体还处在早期，产品性价比是产业化中亟待解决的一大关键问题。车路云一体化建设包含单车和环境两方面成本。普通消费者首先感受到车端成本，因为要搭载多种设备，车辆成本无疑会增加；此外，还有路侧云端的环境建设成本。
例如当前我国路侧单元（RSU）部署不足9000套，而车路云一体化试点的20个城市（联合体）都提出了规模化任务，降低产品价格提高产品性价比的重要性不言而喻。“单个路口的智能化改造从几年前的百万元左右，降至目前的30万～60万元，覆盖通信、感知、计算等软硬件设备以及基建成本，不过下降空间依然很大。”吴冬升认为。
国家智能网联汽车创新中心副主任袁宇表示，初始阶段车联网能力不突出时，车、路两端成本负担都加重，一旦进入良性循环，通过数据驱动提升车的能力，路侧部署成本将下降；同样，环境能力提升后，对车的能力要求也会下降。
构建商业闭环要迈三道坎
车路云一体化核心是产业跨界融合，是链接车和交通乃至城市，是跨越社会多层面多要素的系统工程，从技术标准建设到商业生态构建，复杂程度、建设难度不可小觑。
标准方面，国内智能网联汽车的行业标准已走在世界前列，围绕车路云一体化的安全类标准、测试验证标准等等都需进一步完善。此外，各地纷纷推进地方“团标”和“行标”，需要实现各地标准之间的统一、互联互认。
从产业发展角度，有智能汽车与智慧城市协同发展联盟专家认为，各地车路云一体化建设整体处于初级阶段，亟须解决智能化路侧基础设施覆盖度不足、车载终端搭载率低、商业模式不清晰等行业发展的三大“堵点”。
张永伟提到，车路云一体化新阶段建设的最终目标是实现城市全域覆盖，乃至跨域互联互通。因此，应坚持分级、分类建设的基本思路，即有些地方可以高配置建设，把路口“武装”得非常智能，绝大部分场景低配置建设，以此实现综合建设低成本，避免大量基础设施建设配置过高，但使用率过低的问题。
钱从哪来？单纯靠政府财政、平台公司承担主要建设任务显然不可持续，拓展投融资渠道势在必行。张永伟建议，可参考借鉴高速公路的投融资模式，即通过主体借债、运营偿债。对车路云投资内容进行分类，根据类别属性来确定采用政府投资、运营商投资或社会融资方式。
吴冬升认为，当前车联网仍处在产业发展初期，投入巨大，思考和探索车路云一体化商业闭环是当前发展阶段的重要任务。其中有两方面值得重点关注：一是车路云一体化需要的新生产要素，尤其是与数据相结合。智能网联汽车会产生海量数据，这些数据的采集不仅对提升交通管理效率、助力智慧城市建设有重要作用。此外，在一体化架构下，可探索数据要素流通、数据资产化，目前一些汽车数据已经进行了资产化，在一些数据交易所“上架”，但仍需进一步探索交易和流通模式。二是产业跨界融合应有更多参与者，例如当车路云技术切实提高了各类车辆的安全性，可与保险公司探索车辆保费分成模式。
李克强院士建议，以市场需求为导向，推动应用场景逐步实现规模化、商业化闭环。一是明确车路云一体化应用试点建设和运营中所涉及的各方主体，积极开展跨领域主体协同，共同推动产业落地发展与商业化应用，促进产业发展的良性循环；二是加快推动试点车辆常态化、规模化、商业化运营，推进城市道路基础设施建设运营主体与云控基础平台运营主体的合作，面向需求实现基础设施资源与交通数据的共享，促进服务收费等商业模式生态的形成；三是持续挖掘车路云一体化系统运行数据价值，开拓创新数据应用，推进数据要素流通，为城市运行提供交通路况监测、动态交通管理、重点车辆监测预警等精细城市治理服务。
当下，无人驾驶出租车已在多个城市运营，各大品牌新能源汽车的自动辅助导航驾驶（NOA）功能逐步覆盖全国，更“懂你”、更省力、更安全的“聪明的车”开始全速驶向未来；同一时期，“智慧的路”建设不断加码，从车联网到车路协同，再到车路云一体化，网联汽车概念逐步清晰，并得到从中央到地方的一轮又一轮政策密集加持。
“聪明的车”+“智慧的路”构成的中国特色智能网联汽车正在完成生态闭环，相互赋能，实现新的万亿规模产业升级。
智慧的路补自动驾驶短板
国内外无人驾驶技术越来越成熟，国内多地政府也在积极引导促进无人驾驶汽车商业化落地，文远知行、小马智行等无人驾驶出租车已在国内不少城市街头小规模载客运营，无人驾驶的大规模普及似乎就在眼前，既如此，为何还需要“智慧的路”实现网联？
通俗来讲，单车智能相当于将汽车变成一台移动的超级计算机，但是它不仅贵，还有无法改进的技术短板，为了让超级电脑瘦身，减轻算力和成本负担，打破能力局限，需要将车纳入到路网中，获取道路信息、感知周围人、车、路等环境信息，解决自动驾驶无法覆盖的场景，达到“以路驭车”，再进一步达到“以车驭城”。
华鑫证券研究报告指出，车路云一体化是在单车智能自动驾驶基础上，借助C-V2X和4G/5G通信技术，将人、车、路、云等交通要素有机地联系在一起，形成车与路、云、人等全方位协同，满足不同等级自动驾驶车辆应用需求，达到自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。
一位车企智能驾驶负责人告诉记者，我国有复杂的交通环境和多样化的用户需求，可以通过车路云协同优化交通效率，减少对车端智能的高度依赖。
中国信息通信科技集团有限公司副总经理陈山枝说：“单车智能是基础，网联是增强，单车智能和网联相互赋能，单车智能干得好的事，网联不干；单车智能成本高的地方，可用网联技术降成本；单车智能解决不了的，可用网联实现，如超视线距离感知、‘鬼探头’问题。”
以无人驾驶出租车Robotaxi为例，试乘过的人普遍感到，已达到可用，但有点“傻”，呆板不会变通，不会主动换道超车、路口过早减速、整体行驶速度慢，同样的路程耗时可能是人类司机的一倍。在武汉，曾有两辆同品牌Robotaxi在十字路口会车时，因行动完全一致，以至于卡在原地进退不能造成交通堵塞。
“仅基于单车智能方案，自动驾驶出租车感知能力受限，响应更为保守。”太平洋证券研究报告称，因此，萝卜快跑日前发布的最新一代无人车RT6除了提升自身新能力外，还将搭载V2X（车辆到一切的连接）车载终端，实现全域数据的感知以及智能处理分析路侧数据。
“车路云一体化发展路径是技术演进的必然趋势，也已经成为全球政府、产业界的发展共识。”中国工程院院士、清华大学教授李克强表示。
为何国外车企目前多采用单车智能？比如特斯拉的全自动驾驶FSD（Full Self-Driving）、特斯拉即将发布的Robotaxi以及谷歌旗下的无人驾驶出租车Waymo等。全国政协经济委员会副主任苗圩直言，并非他们不想用，而是因为他们难以指望本国基础设施建设。
中国电动汽车百人会副理事长兼秘书长张永伟说，中国的网络基础设施、北斗通信和路侧基础设施，这三大利器是发展智能网联汽车的核心支撑。如何把这些优势有效整合，实现多要素协同，是汽车革命“下半场”最重要的一项工作。
算好“安全账”和“经济账”
车路云一体化涉及车端、路端、云端乃至更多技术和行业，投资金额巨大，这样的投资究竟能换来什么、值不值？要算清“安全账”和“经济账”。
从普通百姓角度看，无人驾驶越来越近，但前提是安全性和可靠性必须得到充分保障，单车自动驾驶的理论能力不等于实际能力，提高运行效率、降低事故发生率是车路云的重要价值所在。
比如，路侧红绿灯信息实时推送，使车辆无需完全依赖自身传感器就能准确判断交通信号，有效规避了因信号识别延迟或误判引起的交通违规和潜在风险。超视线距离信息推送则赋予车辆“千里眼”，可预知视线外的障碍物或车辆状态，对突然出现的行人、障碍物和长时间静止的“僵尸车”，能够提前做出反应，避免碰撞。
上海嘉定区有关负责人告诉记者，在智能基础设施建设方面，截至去年末，嘉定已建成287个智慧路口、230公里车路协同环境，构建IPv6+智能网联、智慧交通和智慧城市多元业务承载网络，布设AI智能摄像机981套、激光及毫米波雷达875套、路侧控制单元及路侧交通数据处理单元等532套网联设施，部署5G基站4370个、北斗定位基站15个、5G专网及全光专网等通信设施，实现嘉定全域463平方公里全覆盖，保障车—路—云高效协同。嘉定数字化管控水平得到进一步提升，在一些典型测试路口，交通通行效率可提高20%。
上海市经信委主任张英表示，未来上海将扩大新型车联网部署规模、加强人工智能端到端自动驾驶发展、强化智能网联汽车产业生态培育，着力推进自动驾驶关键技术研发与产业协同发展。
在广州，高新兴科技集团股份有限公司与如祺出行联合研发的5G智能网联车载终端，应用在如祺出行网约车上，实现车—路—云实时通信，与出行平台司机端应用App联动，通过App提前提醒前方道路交通状况，提供前向碰撞预警、盲区变道预警、逆向超车预警等16种预警提示，大幅提升了车辆风险规避能力。
越来越多国家认识到车路协同的重要性。美国交通部8月16日正式发布《加速V2X部署的计划》，该计划分阶段设定了实施目标，长期目标是，最迟到2036年完成V2X技术全美公路的100%覆盖。
从经济角度看，车路云一体化投入大、收益也大。
中国汽车工程学会等机构最新发布的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》报告显示，在中性预期情景下，2025年、2030年车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预计分别为7295亿元、25825亿元，年均复合增长率为28.8%，产业发展将积极推动我国经济增长。产值增量主要来自四个部分：智能网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台和基础支撑四大领域。
“从更广视角看，汽车和ICT信息通信行业、能源行业正在加速融合，通过新能源汽车产业赛道带动多个万亿产业构成万亿产业集群。”中国科学院院士欧阳明高如是判断。
中国车联网走在全球前列
从技术成熟度、产品成熟度到产业成熟度，我国车路云一体化目前进展到什么阶段？
从技术、产品角度看，我国对车联网核心技术路线押注准、布局早。公开资料显示，车联网技术路径一直有两派，分别是基于Wi-Fi改进的专用短程通信（DSRC）与基于蜂窝网络的C-V2X。DSRC由美国政府及企业主导，我国则选择C-V2X，因为相较于DSRC，C-V2X支持低时延直接通信，支持高速、高密度场景，且覆盖面积大，通信距离远。2019年，美国政府放弃DSRC，转投C-V2X阵营，全球车联网基本形成统一技术标准。
“在车联网赛道中，我国技术成熟度、产品成熟度，无论在车端、路端还是云端，都走在全球前列。”高新兴公司高级副总裁吴冬升坦言，当然，技术成熟度方面仍需探索，车联网核心技术包括下一代信息通信技术、半导体技术、AI等技术叠加，如何解决这些技术的可用性问题，AI算法怎样给出非常可靠的结果供自动驾驶汽车、智慧交通使用，仍需做大量工作。
在产业方面，工业和信息化部等五部委公布了智能网联汽车车路云一体化20个城市（联合体）应用试点名单，标志着车路云一体化进入规模化落地发展新阶段，产业也将进入快速发展期。按照机构测算，到2030年，车路云一体化产业规模将达到2万亿元，行业进入爆发期。
“多年前的车联网产业，如今已进化为车路云一体化，可以说跨过了产业探索期。在密集政策推动下，产业将进入发展期，作为从业者，确实感到行业热度越来越高，行业机会越来越清晰。”吴冬升告诉记者。
吴冬升介绍，从产业链布局看，我国相关企业覆盖了从芯片、操作系统到车载终端、路侧设备，再到配套支撑的全产业链，如地图、定位、网络安全等，每一个细分赛道、产业上下游都有很多企业布局，展现出强大的竞争力。
不过，我国车联网产业成熟度整体还处在早期，产品性价比是产业化中亟待解决的一大关键问题。车路云一体化建设包含单车和环境两方面成本。普通消费者首先感受到车端成本，因为要搭载多种设备，车辆成本无疑会增加；此外，还有路侧云端的环境建设成本。
例如当前我国路侧单元（RSU）部署不足9000套，而车路云一体化试点的20个城市（联合体）都提出了规模化任务，降低产品价格提高产品性价比的重要性不言而喻。“单个路口的智能化改造从几年前的百万元左右，降至目前的30万～60万元，覆盖通信、感知、计算等软硬件设备以及基建成本，不过下降空间依然很大。”吴冬升认为。
国家智能网联汽车创新中心副主任袁宇表示，初始阶段车联网能力不突出时，车、路两端成本负担都加重，一旦进入良性循环，通过数据驱动提升车的能力，路侧部署成本将下降；同样，环境能力提升后，对车的能力要求也会下降。
构建商业闭环要迈三道坎
车路云一体化核心是产业跨界融合，是链接车和交通乃至城市，是跨越社会多层面多要素的系统工程，从技术标准建设到商业生态构建，复杂程度、建设难度不可小觑。
标准方面，国内智能网联汽车的行业标准已走在世界前列，围绕车路云一体化的安全类标准、测试验证标准等等都需进一步完善。此外，各地纷纷推进地方“团标”和“行标”，需要实现各地标准之间的统一、互联互认。
从产业发展角度，有智能汽车与智慧城市协同发展联盟专家认为，各地车路云一体化建设整体处于初级阶段，亟须解决智能化路侧基础设施覆盖度不足、车载终端搭载率低、商业模式不清晰等行业发展的三大“堵点”。
张永伟提到，车路云一体化新阶段建设的最终目标是实现城市全域覆盖，乃至跨域互联互通。因此，应坚持分级、分类建设的基本思路，即有些地方可以高配置建设，把路口“武装”得非常智能，绝大部分场景低配置建设，以此实现综合建设低成本，避免大量基础设施建设配置过高，但使用率过低的问题。
钱从哪来？单纯靠政府财政、平台公司承担主要建设任务显然不可持续，拓展投融资渠道势在必行。张永伟建议，可参考借鉴高速公路的投融资模式，即通过主体借债、运营偿债。对车路云投资内容进行分类，根据类别属性来确定采用政府投资、运营商投资或社会融资方式。
吴冬升认为，当前车联网仍处在产业发展初期，投入巨大，思考和探索车路云一体化商业闭环是当前发展阶段的重要任务。其中有两方面值得重点关注：一是车路云一体化需要的新生产要素，尤其是与数据相结合。智能网联汽车会产生海量数据，这些数据的采集不仅对提升交通管理效率、助力智慧城市建设有重要作用。此外，在一体化架构下，可探索数据要素流通、数据资产化，目前一些汽车数据已经进行了资产化，在一些数据交易所“上架”，但仍需进一步探索交易和流通模式。二是产业跨界融合应有更多参与者，例如当车路云技术切实提高了各类车辆的安全性，可与保险公司探索车辆保费分成模式。
李克强院士建议，以市场需求为导向，推动应用场景逐步实现规模化、商业化闭环。一是明确车路云一体化应用试点建设和运营中所涉及的各方主体，积极开展跨领域主体协同，共同推动产业落地发展与商业化应用，促进产业发展的良性循环；二是加快推动试点车辆常态化、规模化、商业化运营，推进城市道路基础设施建设运营主体与云控基础平台运营主体的合作，面向需求实现基础设施资源与交通数据的共享，促进服务收费等商业模式生态的形成；三是持续挖掘车路云一体化系统运行数据价值，开拓创新数据应用，推进数据要素流通，为城市运行提供交通路况监测、动态交通管理、重点车辆监测预警等精细城市治理服务。
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