车路云一体化加速迈向规模化应用发展新阶段

21世纪经济报道记者 宋豆豆 北京报道

近日车路云一体化爆火，成为智能网联汽车产业的新热点，相关概念股大幅上涨。

继5月底北京市车路云一体化新型基础设施建设项目招标公告发布后，福州、鄂尔多斯、重庆等城市也相继开启了车路云一体化的建设与规划工作。据了解，车路云一体化首批试点城市名单有望于本月内公布。

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随着自动驾驶技术发展日渐深入，从单车智能走向车路云一体化成为新趋势。单车智能化被称为“聪明的车”，“车路云一体化”则概括为让“聪明的车”和路、人、环境之间，能够做到实时动态的交互联动。

“车辆智能化和车路云一体化不是两条独立的技术路线，二者具有相互促进的作用。车辆智能化是车路云一体化的基础，车路云一体化能够为车辆提供赋能作用。”6月18日，中国工程院院士、中国汽车工程学会名誉理事长、清华大学教授李骏在第十一届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2024）上表示。

从“单车智能”到“车路云一体化”

在自动驾驶领域，长期以来存在两种技术路线，即单车智能（Autonomous Driving，AD）与车路协同（Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICDA）。智能化上半场关于二者孰轻孰重争论不休，当前以特斯拉为代表的企业在单车智能方面处于较为领先地位，车路云一体化被视为“自动驾驶的中国方案”。

在业内人士看来，车路云一体化能够提供超视距感知和复杂场景协同决策的优势，弥补单车的局限性，拓展自动驾驶的运行设计域（ODD）。此外，车路云一体化系统提供了数据规模和数据类型，可以通过获取路侧场景数据，对车端数据形成有力的补充，促进数据开发与运营，开发出更高质量的自动驾驶人工智能模型。

中国汽车工程学会副理事长、中国工程院院士、清华大学教授李克强指出，单车智能和车路云一体化完全不矛盾，单车智能是车路云一体化的基础，而车路云一体化是单车智能的升级。

“一方面，单车智能难以解决分割数据打通的问题，且单车智能感知能力受到约束，利用车路云一体化，可避免单车智能的立体特征造成交通事故和拥堵；另一方面，智能车发展最终要拼算力，而车载算力从成本、使用条件上都受限制，可以把车载计算任务卸载，通过一体化的方式实现，从自主车辆和路侧获得更加完整的数据模式，从而覆盖更加广泛、交通场景更加复杂、数据种类更加完备。”

不过需要注意的是，虽然目前智能网联汽车车路云一体化取得较大进展，但当前车路云一体化的研发和应用仍然存在问题。

“一是车路云一体化研发和示范进度仍处于初级阶段，很多方面未形成共识，需要以单车智能为主，车企未能获得有效数据，难以发挥重要的作用；二是当前绝大部分车路云一体化系统仍为烟囱型架构平台，未能实现分层解耦，这也是智能驾驶迄今为止尚未形成完整成功商业闭环的重要技术原因。”李克强指出。

在他看来，当前业内对推动车路云一体化发展尚未形成共识主要有三点误解，即系统运行是否可靠？部署成本是否过高？是否有面向用户的商业模式？

对此他澄清道，车路云一体化兼容了单车智能，可克服行业基础设施瓶颈并保障行驶安全；车路云一体化系统总体成本可控，甚至更低；超视距协同感知+全局数字映射的方案让感知更全面，克服感知盲区等瓶颈，同时跨域数据打通，克服了车端数据和算力不足的局限，并形成智能数据底座。

智能网联汽车发展与挑战并存

推动车路云一体化规模应用，以智能汽车为关键纽带，智慧城市、智能交通、智慧能源与智能汽车相互支撑，不断向深度融合一体化方向发展，已经成为全球汽车产业的共同追求。

不过，车路云一体化需要经过技术的研发测试、基础设施建设、规模化推广应用阶段等多个阶段，其中积极探索规模化应用的商业闭环是推广应用的关键。

中国公路学会理事长翁孟勇认为，车路云一体化规模化建设、运营涉及跨行业、跨领域的多方参与，要努力追求符合各方利益最大的公约数，找到互利共赢的路径，从而探索形成合适、清晰的商业模式，促进健康持续的发展。此外，车路云一体化融合发展是一项系统工程，需要各方协同、统筹谋划，构建车辆与智慧公路基础设施其它支撑要素的一体化发展体系。

李克强表示，车路云一体化系统可商业化应用场景主要包括公交系统、智慧环卫系统、无人送货系统、网联式智能驾驶乘用车以及无人出租车等。“结合各示范城市特点与诉求，利益攸关方关注点，以获得感为主要目标，在各地分别构建具有明显应用价值的针对性应用试点项目，分步定义阶段性商业模式，形成商业闭环。”

经过近年快速发展，智能网联汽车产业推动价值链跃升和产业生态的重大变革。目前智能网联汽车总体处于全球并跑水平，国内企业实现了L2级大规模的商业化应用，德国、日本、美国均已实现L3级自动驾驶汽车的前装产品应用。

数据显示，2023年我国乘用车L2级渗透率达到47.3%，2024年1~5月突破50%，部分功能接近L3级智能驾驶水平。同时，网联化技术加速渗透，2023年5G和CV2X前装搭载量分别超过170万辆和30万辆。

“当前，智能网联汽车技术快速迭代，已实现辅助驾驶大规模应用、高等级自动驾驶、车路云一体化等技术正处于测试验证转入规模化应用的关键时期。”工业和信息化部装备工业一司一级巡视员苗长兴指出，我国智能网联汽车的发展在技术创新、法律法规完善、跨行业协同、生态构建、商业模式探索等方面仍然面临一定的挑战。

对此他提出了四点建议：一是支持复杂系统架构、高性能传感器、车用芯片等关键核心技术攻关；二是加强政策法规与标准供给，推动制定修订交通管理、地理信息、保险等法律法规，支持跨领域标准协同，建立适应我国国情并与国际接轨的技术标准体系；三是深化推进试点示范，以车端需求为导向建立架构相同、标准一致的城市级智能化基础设施，提高车路协同水平，加速网联技术在车端的实际应用和产品部署；四是持续扩大高水平开放合作。  

李骏则指出智能网联汽车面临信息安全、功能安全、数据安全等多重安全挑战。“智能网联汽车安全第一，自动驾驶安全更是智能网联汽车商品化和产业化的根本保证。”他建议全行业加强智能网联汽车安全技术研究和安全体系建设——政府层面制定高级别自动驾驶汽车安全认证的标准和监管规范，行业平台加强跨领域协同合作制定统一的标准和规范，技术层面推动功能安全、预期功能安全、系统安全、运行安全融合一体化。