（二）《“车路云一体化”系统工程的推进现状与建议》中指出几个关键问题 （三）“车路云一体化”亟须解决商业闭环与技术闭环的双重挑战
“萝卜快跑”近两年博得大众眼球，引发大量关注、无人快递配送开展试点运营、无人驾驶环卫车上岗作业……智能网联汽车正加速融入普通居民生活，“车路云一体化”时代是否已经到来？百度无人出租车“萝卜快跑”早于2024年即在部分区域市场投放，并在多个城市开放载人出行服务，实现商业化运营，部分区域更达7x24小时全天候服务。随着技术和运营效率的提升，以及单程价格相对便宜，萝卜快跑的订单量和服务范围都在不断增长。可以预见，无人驾驶已正式开始融入我们大众的生活，并会在以后较长时间甚至始终与我们相伴。
（一）基本概念
车路云一体化系统（Vehicle-Road-CloudIntegratedSystem,VRCIS）是指，通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体，基于系统协同感知、决策与控制，实现智能网联汽车交通系统安全、节能、舒适及高效运行的信息物理系统（Cyber-PhysicalSystems,CPs）。车路云一体化系统也可称之为车路云一体化融合控制系统/智能网联汽车云控系统，它是对智能网联汽车产业发展中国方案的一种简洁而精准的概述，该方案已在行业内达成共识。
（二）“车路云一体化”系统各组成部分
“车路云一体化”系统是由车辆及其他交通参与者、路侧基础设施、云控平台、相关支撑平台、通信网络等多部分组成。
“车路云一体化”在“车路协同”的基础上，进一步融入了“云”要素，形成了一个更高级别的智能交通生态系统。该系统的协同发展依赖于车辆本身的高性能车载算力、高精度传感器及操作系统，同时需强化路侧的感知、计算和通信能力，通过边缘计算基础设施建设，确保在云端层、边缘层、终端层间实现高效的多级协同。车辆及其他交通参与者是动态交通数据的核心数据源，通过无线通信网络或利用路侧基础设施向云控基础平台，提供其运行的实时动态信息。车辆驾驶人与网联汽车可接收来自路侧或云控基础平台提供的感知、决策和控制服务。这部分包括感知、通信、计算类基础设施及交通附属设施，为云控基础平台采集来自车辆、道路以及其他交通的实时讯息，这一信息同步传递到自动驾驶车辆数据源中。云控平台负责收集相关系统的动态交通数据，并向车辆及交通参与者提供系统生成的交通相关信息。通信网由一个云控基础平台及其所支持的多个应用平台构成，云控基础平台负责采集、存储与处理车辆与交通等相关数据，为用户提供必要的支持；应用平台则涵盖了智慧公交、自动泊车、交通管理等多个领域。
包括C-V2X网络、承载网、卫星通信等，为系统各组成部分之间的数据传输与信息交互提供安全可靠与时延要求保障。
（一）政策动态
从2024年1月发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》到2024年7月，《智能网联汽车“车路云一体化”规模建设与应用参考指南（1.0版）》出台后，首批试点城市名单正式公布。短短不到6个月时间，已有多个城市完成了试点方案申报、汇总审核、专家评审等多项工作，推进“车路云一体化”发展迈出关键一步。截至今年7月，工信部装备工业一司宣布，全国范围内已建成17个国家级智能网联汽车测试区、7个车联网先导区及16个“双智”试点城市，开放测试道路长达32000多公里，发放测试牌照7700余张，累计测试里程突破1.2亿公里，智能化路侧单元部署量超8700套，并有多个地区着手云控基础平台建设。从空间分布来看，我国已经形成环渤海、长三角、珠三角、中西部四大智能网联汽车产业集群。
（二）自动驾驶技术发展趋势
当前，自动驾驶处于智慧化与网联化初步融合阶段，实现了部分自动驾驶、有条件的自动驾驶。以四川省成都市“萝卜快跑”无人驾驶汽车为例，该车已正式投入运营，但主要局限于成都高新区、天府新区的部分街道，起始点较为固定，目前仅支持短途接送服务，要实现全城路线覆盖尚需时日。总览自动驾驶发展趋势，仍然处于自动驾驶初始阶段，但正逐步向着“网联化、智能化”发展。未来十年内，汽车将不仅转型为“超级计算机”，还将迎来全自动驾驶技术的重大突破。结合当前技术发展现状，预计高度自动驾驶与完全自动驾驶阶段将在未来十年内实现，届时车流智能与网联协同模式将成为现实。
自动驾驶技术的发展暂可划分为三个时代：1.0时代以硬件驱动为主，依赖激光雷达与人工规则实现自动驾驶；2.0时代转向软件驱动，传感器独立工作，采用小模型与少量数据提供方案；3.0时代则进入数据驱动阶段，多模态传感器协同作业，依托大模型与大数据支撑自动驾驶。目前我们正处于从软件驱动时代向数据驱动时代踏步，预计在2035年将实现无人驾驶总里程规模，达到1亿公里以上。
（一）经济效益
车路云一体化是推动智能网联汽车发展的关键所在。随着技术的不断成熟和应用场景的拓展，智能网联汽车市场规模将持续增长。有机构预测，到2030年，中国智能网联汽车市场规模有望突破5万亿元，“车路云一体化”相关市场规模超14万亿元。规模的增长将带动整个智能网联汽车产业链的发展，包括自动驾驶技术、车载终端、路侧基础设施、云计算平台等多个领域，形成庞大的产业集群。无人驾驶汽车如果能完全整合到日常用车和公路运输系统中，将会为整个社会带来巨大的经济效益。以我国为例，据相关统计，道路交通事故每年发生约20万起以上，造成的直接经济损失超过12亿元人民币。根据最新研究，自动驾驶汽车能减少三分之一的交通事故，这意味着如果自动驾驶汽车能减少1/3的事故，就能节省约3.6亿元人民币损失。试点城市正积极探索构建“车路云一体化”的投资、建设与运营模式，旨在鼓励多元主体共同参与投资建设和联合运营。车路云一体化系统能够收集大量交通数据，通过数据分析和挖掘，可以提供增值服务，如路况预测、驾驶行为分析等。车路云一体化的推进将加速路侧基础设施及云计算平台等关键设施的建设与升级，从而有力带动相关产业链的发展壮大。推动自动驾驶技术、通信技术、云计算技术等领域的持续创新和研发，创造新的商业模式和经济增长点，为经济发展注入新的活力。
（二）社会效益
车路云一体化，作为智慧城市建设的重要组成部分，通过整合车辆、道路基础设施与云计算技术，实现了全方位的信息交互与管理。这一系统不仅提升了城市交通的智能化水平，还通过实时动态的交互联动，降低了安全风险，从而显著提高了城市整体的运行效率和管理水平。车路云一体化系统可应用于公交系统、智慧环卫系统、无人送货系统等多个场景，满足公众移动出行需求与不同商用场景的车辆作业需求。据统计，90%的道路交通事故是由人为错误引起的，包括驾驶员的违规操作、疏忽大意、疲劳驾驶、酒后驾驶等行为。车路云一体化通过融合车辆、道路基础设施及云端的数据，为自动驾驶车辆提供更全面、准确的环境感知图像，从而能够作出更精准的驾驶决策，减少人为错误因素所导致的事故发生。在恶劣天气条件下，路边传感器可以提供比车载传感器更可靠的数据，帮助车辆更好地应对复杂路况，提升整体感知能力和安全性。“车路云一体化”系统能够感知周围的其他汽车并与它们进行通信，感知交通流量，优化交通流，减少交通拥堵。避免随意停车、任意变道、加塞等行为，使得交通秩序更加良好。在公交系统、智慧环卫等公共服务领域，车路云一体化技术的应用能够实现车辆的精确调度与高效作业，进而提升公共服务的质量与效率。
无人驾驶汽车可以通过其控制系统找到最优化的加速、制动、减速方式，有效地提高燃油利用率，减少温室气体与有害尾气的排放量，更加环保节能。
（一）常见问题
无人驾驶对于出行安全更像是一把双刃剑，一定程度上降低了人为造成的交通事故，但无人驾驶本身存在较多固定风险，其安全性目前尚未得到充分保证。例如，无人驾驶技术极大地依赖于卫星导航技术，一旦信号受到干扰甚至中断，将严重影响正常行驶。自动驾驶汽车犹如一台精密机器人，受既定程序与人工智能芯片的严格操控。对于所有自动化系统而言，由于故障或Bug，存在被黑客入侵或系统崩溃的风险。若系统缺乏绝对可靠性，黑客一旦得手，便能随意操控汽车，后果不堪设想。在自动驾驶汽车真正到来之前，还有很多影响是人类无法预估的。例如，如果发生碰撞，责任应该由汽车制造商还是车上人员承担？自动驾驶汽车的保险又该如何确定呢？在紧急避让时刻面临选择时，如果一个方向是撞向小动物，一个方向是撞向人类，它应该如何自动抉择呢？唯有深入探究并解决这些问题，方能加速自动驾驶汽车的广泛普及。当前，1.0版“车路云一体化”系统尚处于初级阶段，依赖单车智能，数据获取被动，车企鲜有主动将数据接入平台。此外，尽管车云协同已实现，但系统架构缺陷导致数据分散，难以形成技术闭环。这不仅损害了客户体验和数据可靠性，还制约了增值服务的开展。
（二）《“车路云一体化”系统工程的推进现状与建议》中指出几个关键问题
2024年8月16日—17日，在第四届沈阳智能网联大会上。中国工程院院士，清华大学车辆工程与运载学院教授李克强在开幕大会上以《“车路云一体化”系统工程的推进现状与建议》为题做主旨报告，他指出“车路云一体化”推动过程中，还存在以下几个关键问题：1、需要做应用的渠道：要确保商业的可行性，形成商业闭环，并聚焦于痛点场景。20个城市已经达成共识，如果我们要进行大规模的基础设施建设，就必须形成商业闭环，否则会出问题。在示范过程中，应从多个角度探讨，并梳理出可行的商业闭环思路。2、复杂跨界系统的总体设计：“车路云一体化”超越了传统的制造业和实体产业，是一个融合了信息产业的复杂系统。复杂系统需要做总体设计，总体设计需要强调系统的架构，从方法论、流程规范、工具，做一个系统的构想和设计。3、信息物理融合系统的基础与应用分离：作为一个信息物理融合系统，必须强调基础与应用的分离。基础部分需通过协同建设来完善，而应用层面则关乎社会产业竞争，应着重以云控基础平台为基石，实现分层解耦，促进跨域应用的灵活部署。4、高科技系统中的通信技术优势：“车路云一体化”是一个高科技的系统，在信息通信技术（ICT）方面，中国在新一代移动通信技术上有优势。我们在通信方面强调多模通信，包括DSRC、V2X、CV2X、PC5UU和5G蜂窝通信。为构建具备低时延、高可靠性的通信能力，必须突破当前技术瓶颈，推动融合组网技术的实现，从而充分发挥联网带来的巨大优势。5、标准规范的制定：作为一个复杂系统，需要建立标准规范，确保与国际接轨。对于共性的和现有的标准，应与国际保持一致；对于国际上尚无标准的领域，中国应率先制定标准，并推广至全球，构建技术体系，强调标准规范的重要性。
（三）“车路云一体化”亟须解决商业闭环与技术闭环的双重挑战
智能网联汽车作为高新技术产品，成功的产业化应同时具备技术闭环和商业闭环。如果有技术闭环未必能形成商业闭环，但没有技术闭环就不可能有商业闭环。因此，要通过应用试点，尽快形成技术闭环。自动驾驶数据闭环，作为技术闭环的关键一环，自2013年起崭露头角。然而，受限于当时测试车辆数量及数据量，仅能构建基础的反馈机制。随着自动驾驶技术升级至L2/L3级别，数据闭环亦从1.0迭代至2.0，并预示着向更商业化的3.0阶段迈进。目前我国的自动驾驶数据闭环正处于高效驱动升级的第二阶段，未来的数据处理能力和自动运转能力将大幅提升，商业落地效益更好，生态建设更完善。随着数据量的激增，自动驾驶下的存储面临海量数据传输、数据处理、数据合规等问题。完整的数据驱动闭环是指从量产、采集车在路端实地采集的交通场景，通过技术手段还原成仿真场景，进入测试环节用于算法测试，再更新和升级量产车的过程。但在此过程中由于关键链路涉及多个环节与领域，当前行业内（包括数据采集商、软硬件供应商、车厂、算法公司等在内）尚未出现能提供统一视野、融合所有车的环节、一体化打通整条链路的产品或者平台。这导致了以下几个问题的出现：1、车路云一体化系统需要整合车辆、路边设施及云端的数据，实现全面、准确的环境感知。然而，当前各类设备与系统间的数据格式及接口标准尚未统一，这极大地增加了数据整合与交互的复杂性；2、大数据时代带来的海量数据是传统软件开发和数据处理方法难以承受的，云端需要处理来自车辆和路边设施的海量数据，这对云平台的计算能力和存储能力提出了巨大挑战；3、上下游链路割裂，数据流转困难，负责数据采集与算法研发的团队较为割裂，缺乏高效的数据处理和挖掘能力；4、在实现数据闭环的过程中，如何平衡数据共享与隐私保护的关系是一个重要问题。为此，亟需构建一套完善的数据安全管理体系及隐私保护政策，以确保用户权益得到充分保障。
总之，“车路云一体化”发展符合技术和产业发展趋势但任重而道远。要保持战略定力，加强技术研发，持续推动技术落地，推动标准制定，加强安全保障，探索新的商业模式，充分认识当前亟待解决的问题，并形成高质量解决方案，系统化推进。
在新一代人工智能和信息通信技术的推动下，汽车产业正经历快速变革，智能网联汽车正成为全球汽车产业转型的关键方向。特别是车路云一体化系统，已经进入规模化应用阶段，预计到2025年，车路云一体化智能网联汽车产业产值增量有望达到25825亿元，显示出巨大的经济潜力。例如，根据乘联会发布的数据，2023年上半年新能源汽车L2级辅助驾驶功能的装车率已经逼近40%，而L3级智能驾驶辅助系统也已进入准商业化阶段，L4级的示范范围正在扩大。
与此同时，全球各国正加速推进“车路云一体化”技术的应用，充分发挥其融合发展的独特优势。各国包括欧洲和日本，都在通过国家项目和重大工程，推动技术和基础设施建设。中国在此领域处于领先地位，率先提出了智能化与网联化融合发展的战略路径，并坚定不移地实施一体化发展战略。在云控技术平台、移动通信、5G、CV2X等方面，中国已经具备了先发优势作为一个复杂的高新技术系统的产业体系，中国充分发挥了体制优势，特别重视顶层设计，推出了“车路云一体化”的发展战略，制定和修订政策法规，加强智能汽车的安全管理、技术研发和示范应用，推动智能汽车与新能源汽车、智能交通、智慧城市的融合发展。这些措施涵盖了国家产业发展战略、新能源汽车发展战略、智能汽车创新发展战略等方面，涉及测试示范、产品准入、上路通行、许可运营、产品监管和基础设施建设等多个方面，形成了系统化的协同布局。车路云一体化作为智能网联汽车领域的重要组成部分，近年来市场渗透率显著提升，据工业和信息化部透露，2024上半年我国搭载辅助自动驾驶系统的智能网联乘用车市场渗透率达到了42.4%。根据赛迪数据，2022年中国智能网联汽车市场规模达到5912亿元，随着智能网联技术的快速发展和产品迭代升级，预计到2030年市场规模有望突破5万亿元。
