車路云一體化概況

車路云一體化系統，又稱為車路云一體化融合控制系統或智能網聯汽車云控系統，是通過新一代信息與通信技術將人、車、路、云的物理空間、信息空間融合為一體，基于系統協同感知、決策與控制，實現智能網聯汽車交通系統安全、節能、舒適及高效運行的信息物理系統。車路云一體化以 " 聰明的車 + 智慧的路 + 融合的云 " 為基礎架構，以高精地圖、導航定位為支撐，融合信息安全、大數據、AI 等關鍵技術，是未來交通實現高等級自動駕駛的重要路徑。

車路云一體化系統中的組成部分在日常運行中會進行多方數據流轉，如云控平臺會將路側 / 車側采集到的數據進行處理、決策并反饋，具體數據交互雙方可包括車 - 路、車 - 云、路 - 云、云 - 云等。車路云一體化有望在駕駛業務和交通管理兩大領域發揮重要作用。

車路云一體化政策驅動

——車路云一體化相關政策匯總

近年來，中國相繼出臺了多項政策，重點支持 " 車路云一體化 " 發展，涵蓋 " 汽車強國 "、" 交通強國 " 和 " 數字中國 " 等領域。2023-2024 年，隨著幾份重要文件的發布，車路云一體化進入全面統籌和大規模落地建設階段，智能交通被確立為 " 新基建 " 的核心支柱。政策支持主要集中在加快車聯網基礎設施建設、推動車聯網技術的商業化應用以及促進 5G、V2X 等前沿技術的研發與應用，同時加強信息安全保障措施，推動產業快速發展。

——車路云一體化城市應用試點

目前，全國已公布 20 個 " 車路云一體化 " 試點城市，但各城市路徑不盡相同。例如，依托政治中心優勢，可以在政策上進行率先突破 ; 聯合本地政府、企業、協會等多方力量，打造標準體系，也可以在技術標準上領跑。未來，隨著更多的城市和新的區域加入到車路協同應用落地的行列中，城市管理者及協助運營方，應該明晰本地產業基礎、找準特色優勢，選擇適合本區域發展的方向。

2024 年 7 月 3 日，工業和信息化部、公安部、自然資源部、住房和城鄉建設部、交通運輸部聯合公布了智能網聯汽車 " 車路云一體化 " 應用試點城市名單，包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、沈陽、長春等 20 座城市。這一舉措標志著我國在智能交通領域邁出了重要的一步，也為相關產業的發展帶來了新的機遇。

車路云一體化技術必要性

——車路云一體化提升個體智能功能表現

車路云一體化自動駕駛是在單車智能自動駕駛的基礎上，借助 C-V2X 和 4G/5G 通信技術，將 " 人 - 車 - 路 - 云 " 交通要素有機地聯系在一起，實現車與車 ( V2V ) 、車與道路 ( V2I，主要指道路各類系統和設備設施，如感知設施、氣象檢測器、狀態監測設備、交通誘導與控制設施等 ) 、車與云 ( V2N，地圖平臺、交管平臺、出行服務平臺等 ) 和車與人 ( V2P ) 等的全方位協同配合 ( 如協同感知、協同決策規劃、協同控制等 ) ，從而滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求 ( 如輔助駕駛、高等級自動駕駛 ) ，實現自動駕駛單車最優化和交通全局最優化發展目標。

——車路云一體化彌補單車智能的感知局限性

同時，由于單車智能在視野、視距、視效、信息獲取等方面存在 " 感知局限性 "，還面臨算力物理上限、安全性威脅等問題。為實現更高效、全方位、超視距的感知，車路協同是目前存在可實現性的彌補式解決方案。通過網聯賦能，將車與人、車與車、車與網、車與基礎設施聯結，實現汽車的協作式、自動化與網聯化，從而彌補單車智能技術的不足，進而減少交通事故、提高交通效率。

——車路云一體化增強個體智能體的感知能力

單車智能存在感知范圍有限、易被遮擋、受環境和光線影響較大、難以預測等不足，而路端和云端感知可以充分發揮感知范圍廣、長時間連續觀測、容易工程化等優勢，與車端感知進行感知互補，實現遮擋、超視距、動靜態盲區等協同感知，從而提升車輛的感知能力。車路云一體化系統的車端、路端和云端同時具備感知能力，都可以作為主車的感知信息源。主車周圍車輛可通過 V2V 方式進行感知共享，路端感知系統和設施可通過 V2I 進行感知共享，云端平臺也可以發揮數據優勢，通過 V2N 方式進行數據共享，所有感知數據匯聚在車端進行融合處理，得到最終感知結果信息。

車路云一體化數據上車五階段

車路云一體化的核心價值在于將路側數據實時賦能車輛決策，基于行業當前存在的 " 數據質量差、時延高、車路協同難 " 幾大問題，應當通過高質量數據采集和低時延、高通量的網絡架構，促進數據實時傳輸到車輛，實現協同感知和協同決策。根據路側數據上車的技術成熟度，行業參與者可分為五類，對應數據上車的五個階段，其中蘑菇車聯為代表的企業在這一領域領先，成功推動了車路云技術的發展，進入了數據上車最高級階段。

車路云一體化產業圖譜

車路云一體化產業圖譜涵蓋多個關鍵環節，形成了跨領域的生態系統。主要環節包括車端 ( 車載感知、自動駕駛解決方案等 ) 、路端 ( 路側感知、交通信號控制、網絡基站等 ) 、云端 ( 數據處理和 AI 算法、數字地圖等 ) 。應用場景包括智慧公交、自動泊車、城市物流等，推動智能交通應用落地。同時，城市監管、建設部門及項目運營商如武漢車谷城市發展集團的參與，確保了政策支持和技術實施。各環節的協同合作和技術整合是推動車路云一體化發展的關鍵。

車路云一體化市場規模

車路云一體化涉及汽車、交通、通信等產業領域，市場滲透率加速，市場規模巨大。具體來看，中國智慧交通市場規模當前約 4 億元，至 2030 年快速發展并預計超過 6.5 萬億元。根據賽迪的數據，2022 年中國智能網聯車市場規模接近 6000 億元，隨著智能網聯技術的進步，產品迭代升級與普及率的提升，2030 年有望突破 5 萬億元。中國車聯網市場規模呈快速發展趨勢，預計 2030 年將突破 2 萬億元。預計到 2030 年，" 車路云一體化 " 相關市場規模超 14 萬億元，市場規模巨大。

車路云一體化痛點分析

當前車路云一體化的核心痛點是技術割裂、生態分散與成本失衡。技術上，企業缺乏跨層整合能力，導致路側數據與車端需求脫節。生態上，車企與路側廠商標準不統一，協作壁壘加劇。成本上，硬件部署和車端改造費用過高，制約了規模化應用，難以形成商業閉環。綜上分析，需要全棧企業通過 " 數據閉環 + 生態綁定 + 成本重構 " 破局。

車路云一體化競爭格局

在車路云一體化的推進過程中，各方都在積極探索與創新。硬件廠商如華為和海康威視等在核心設備領域積累了技術優勢，未來提升跨層次協同與系統聯動將成為關鍵 ; 互聯網公司如百度和阿里巴巴憑借強大的云計算能力，為平臺建設奠定了基礎，未來在標準統一和系統適配性方面仍有較大空間 ;AI 公司如商湯和曠視在感知與決策領域取得了顯著成就，未來可通過構建完整的數據閉環，可進一步提高算法應用的效率 ; 車企和出行公司如滴滴和小鵬專注于垂直場景，未來可通過提升技術靈活性和跨場景適應性，推動技術在更廣泛領域的快速落地和應用。

車路云一體化各個環節都有領先企業布局，但各層之間缺乏有效的協同與數據共享，系統和技術的整合難度大，進而增加了實施和運營的成本。在此背景下，破局的方向是通過具備全棧能力的企業打通設備層、系統層、算法層和應用層之間的壁壘，實現從硬件到云平臺、從算法到應用場景的深度整合，借助 AI 網絡的全局認知能力，實現從硬件到云平臺、從算法到應用場景的深度整合。以蘑菇車聯為代表的企業，通過其自主研發了全球首個深度理解物理世界的 AI 大模型 MogoMind，具備多模態理解、時空推理與自適應進化三大核心能力，深度整合物理世界實時數據，通過 AI 認知網絡驅動的智慧交通基礎設施，提供系統層、算法層到應用層的整體解決方案，打破傳統的層次邊界，推動車路云一體化的高效協同和低成本落地。

將主要競爭者列入一個矩陣圖，通過 " 技術深度 " 和 " 場景廣度 " 兩個關鍵維度來精準定位各大企業的市場地位。其中，橫軸的 " 技術深度 " 衡量企業在設備、系統、算法和應用層的技術整合能力，反映其自研技術占比和跨層協同能力 ; 縱軸的 " 場景廣度 " 則衡量企業解決方案覆蓋的行業場景數量及通用性，特別是其在跨行業和跨城市的應用能力。基于這兩個維度，企業可以被劃分為四個象限：第一象限 ( 右上角 ) 是全棧領導者，技術深且場景廣，典型代表是蘑菇車聯、百度，華為等，其中蘑菇車聯憑借多場景閉環能力綜合領先，華為強在設備與系統層整合，百度則以算法與場景協同見長。第二象限 ( 左上角 ) 是場景專家，場景廣但技術較淺，如高德地圖、滴滴 ; 第三象限 ( 右下角 ) 是技術專家，技術深但場景較窄，代表企業如海康威視、商湯科技、千方科技; 第四象限 ( 左下角 ) 則是單點跟隨者，技術與場景覆蓋均較為有限，多為中小算法初創公司。綜合來看，蘑菇車聯與百度、華為形成 " 技術 - 場景 " 差異化競爭三角，共同推動行業從單點突破向生態整合演進。

車路云一體化發展趨勢

中國車路云一體化的核心矛盾在于數據價值未被充分釋放，未來需通過技術全棧化、政策標準化、生態開放化，推動行業從 " 設備堆砌 " 轉向 " 數據驅動 "。蘑菇車聯的實踐表明，只有通過 AI 網絡打通 " 路 - 車 - 云 " 全鏈條，實現實時數據閉環，才能為智能交通與社會治理創造真實價值。

從整體發展趨勢來看，技術上，AI 網絡深度耦合路側感知、云端決策與車輛執行，解決協同低效問題，并推動路側數據實時上車。政策上，推動數據標準化和 AI 網絡在智能交通中的應用，支持跨區域數據協同。生態方面，車企與路側廠商合作，基于 AI 網絡構建可持續生態閉環。市場上，全棧方案降低成本，加速 L4 級自動駕駛落地，AI 網絡衍生服務為車企和物流提供訂閱式 AI 服務，推動價值創造轉型。

來源：前瞻網