车路云一体化关键技术综述

（附资料清单） 目录 1.前言.......................................................................................................1 2.车路云一体化系统架构......................................................................2 2.1.系统分层与核心组成...................................................................................22.2.新型车路云融合系统的“六心”架构.........................................................2 3.车路云一体化关键技术及人工智能应用..........................................4 3.1.智能网联V2X通信技术：数据中枢与协同基石.....................................43.1.1.V2X通信的数据交互机制...............................................................43.1.2.5G-V2X的技术优势与性能提升...................................................43.2.协同感知与融合定位技术及物理AI应用...................................................53.2.1.协同感知技术与物理AI深度融合...................................................53.2.2.高精度融合定位技术与AI优化.....................................................63.3.群体决策与协同控制技术及物理AI应用...................................................73.3.1.基于人工智能的群体决策技术........................................................73.3.2.协同控制技术与物理AI深度落地...................................................8 4.典型应用场景与案例分析................................................................11 4.1.协同感知、决策、控制的典型应用场景.................................................114.2.案例分析与数字引用.................................................................................124.2.1.中国：规模化试点与巨额投资......................................................124.2.2.国际：C-V2X市场增长与研究...................................................13 5.车路云一体化与相关产业的协同发展............................................14 5.1.与新能源汽车产业的协同.........................................................................145.2.与智慧城市建设的融合.............................................................................155.3.对数字经济的拉动作用.............................................................................16 6.政策法规体系的构建与完善............................................................18 6.1.全球政策法规发展现状.............................................................................186.2.当前政策法规存在的主要问题.................................................................196.3.政策法规体系的优化建议.........................................................................20 7.结论与展望........................................................................................22 7.1.6.1研究结论...............................................................................................227.2.6.2发展展望...............................................................................................23 8.附录车路协同（车路云一体化）主题资料汇总...........................25 1.前言 全球汽车产业正全面朝着电动化、智能化、网联化、共享化方向深度变革，智能网联汽车已然成为交通领域技术竞争与产业布局的核心赛道。传统单车智能模式高度依赖车载传感器与本地计算单元开展自动驾驶作业，在应对复杂路况、恶劣气象条件以及“鬼探头”、道路突发障碍物等长尾交通风险时，普遍存在感知范围受限、决策算力不足、环境适配性弱等短板，难以支撑高阶自动驾驶大规模落地。在此背景下，车路协同技术不断迭代升级，车路云一体化作为其高级发展形态应运而生。 车路云一体化是典型的信息物理融合系统，依托C-V2X、5G /边缘计算、大数据等新一代信息技术，打通人、车、路、云全交通要素，构建起全域互联、数据互通的智慧交通体系。而人工智能尤其是物理人工智能（物理AI），是实现系统感知、决策、控制闭环的核心驱动力。区别于传统纯软件AI，物理AI深度融合传感器、嵌入式算力、实体执行单元与真实交通物理场景，可完成从数据采集、智能推理到物理动作执行的全链路实时响应，有效弥补了单车智能与通用AI在动态交通场景中的应用缺陷。 依托人工智能与物理AI的赋能，车路云一体化系统能够实现全要素信息共享、协同感知、群体决策与协同控制，全方位提升交通系统的运行安全性、通行效率与低碳节能水平。本文将系统性梳理车路云一体化的整体架构、核心技术体系，重点剖析人工智能、物理AI在通信、感知、定位、决策、控制等关键环节的应用形态与技术价值，结合国内规模化试点及全球产业发展现状开展场景与案例分析，同时探讨其与上下游产业协同路径、政策法规建设现存问题及优化方向，总结技术发展趋势，力求为行业研究、工程落地与产业规划提供详实、可参考的理论与实践依据。 2.车路云一体化系统架构 车路云一体化系统是复杂的信息物理系统，其核心架构可概括为“聪明的车+智慧的路+融合的云”。该架构在统一设计框架下，实现了车端、路侧和云端系统的深度融合与协同。 2.1.系统分层与核心组成 车路云一体化系统主要由四个核心层级构成，各层级的功能和技术支撑如下表所示： 2.2.新型车路云融合系统的“六心”架构 为实现高效协同控制，智能网联车路云协同系统（IC-VRCCS）被设计为以云控平台为核心的“六心”架构，各中心分工明确且协同运作，具体如下表所示： 3.车路云一体化关键技术及人工智能应用 车路云一体化的实现依赖于一系列关键技术的突破与融合，其中人工智能（AI）在感知、决策和控制环节发挥着核心作用。 3.1.智能网联V2X通信技术：数据中枢与协同基石 C-V2X是车路云一体化的基石，它基于蜂窝通信技术（LTE-V2X和5G-V2X），相较于传统的DSRC（专用短程通信），在网络架构、技术性能和演进潜力方面具有显著优势。 3.1.1.V2X通信的数据交互机制 V2X通信涵盖车-车（V2V）、车-路（V2I）、车-人（V2P）和车-云（V2C）四种基本通信模式，共同构成车路云一体化系统的数据交互网络。其数据流向主要包括两个关键环节。 •数据采集与汇聚：车辆和路侧设备借助V2I和V2C模式，将自身状态、感知到的环境数据实时汇聚到云控平台，为后续的数据分析和决策提供基础数据支撑。•指令下发与分发：云控平台或边缘计算节点（MEC）通过V2C/V2I模式，将全局决策指令或局部协同信息下发给路侧单元和车辆，确保各交通要素能够按照统一的策略协同运作。 3.1.2.5G-V2X的技术优势与性能提升 5G-V2X（基于5G技术）相比LTE-V2X（基于4G技术），通过引入eMBB、URLLC和mMTC能力，为车路云一体化高级协同功能提供了有力支持，二者在性能指标上的对比及5G-V2X性能提升对车路云的意义如下表所示： 3.2.协同感知与融合定位技术及物理AI应用 协同感知与高精度融合定位是车路云一体化的视觉与感知神经，也是物理AI落地最核心的场景之一。传统单车感知存在盲区、恶劣天气失效、远距离识别精度不足等问题，车路协同感知结合多源传感器与AI算法，实现全域全息感知；而融合定位技术依托AI优化算法，实现厘米级精准定位，为车辆行驶、路侧管控等物理行为提供位置基准。 3.2.1.协同感知技术与物理AI深度融合 协同感知以路侧激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头、车载感知设备为硬件载体，属于典型物理AI场景——硬件传感器为物理输入端，AI算法为核心推理单元，最终输出目标识别、轨迹预测、风险判断等结果，直接作用于车辆、路侧设备等物理实体。 3.2.1.1.通用AI算法应用 深度学习是协同感知的基础算法，卷积神经网络（CNN）、Transformer多模态大模型被广泛用于交通目标检测、分类与特征提取，可精准识别车辆、行人、非机动车、交通标识、路面障碍物等；图神经网络（GNN）针对路网拓扑关系建模，挖掘车辆、行人、道路设施之间的交互逻辑，实现群体交通行为预测，预判加塞、横穿马路、车流突变等潜在风险。 3.2.1.2.物理AI落地形态与技术实现 物理AI将感知硬件+嵌入式AI模型+实体响应单元深度集成，部署在路侧边缘设备与车载终端，形成端侧实时感知闭环： 路侧一体化感知物理AI终端：集成雷达、摄像头、MEC算力单元与轻量化AI模型，设备上电后即可独立完成本地数据采集、AI推理、风险判别。无需上传云端，直接通过本地物理AI对盲区行人、落物、事故等隐患进行识别，并联动路侧信号灯、可变情报板等物理设备发布预警，同时向周边车辆推送V2X预警信号，完成“感知-推理-物理设备联动”全流程。在雨、雾、逆光等恶劣工况下，物理AI模型可通过多传感器融合补偿单一传感器缺陷，提升复杂场景感知鲁棒性。 车载端感知物理AI系统：车载传感器与嵌入式物理AI芯片结合，接收路侧协同感知数据，融合自身感知结果，突破单车视觉盲区。针对“鬼探头”“弯道盲区”等典型长尾风险，