车路云一体化试点实施研究报告

中国智能交通产业联盟2025.11 目录 1.车路云一体化概念解析 ................................... 2 1.1 车路云一体化概念与协同机制 ........................ 31.2 车路云一体化技术架构与关键技术分析 ................ 51.3 车路云一体化产业发展现状分析 ...................... 82.车路云一体化试点现状研究 .............................. 122.1 车路云一体化试点背景政策分析 ..................... 122.2 试点城市相关政策与法规梳理分析 ................... 132.3 试点城市建设计划与现状分析 ....................... 183.车路云一体化未来发展分析 .............................. 263.1 现阶段试点成果总结与分析 ......................... 263.2 未来发展前景与方向分析 ........................... 284.《自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）》解读 ........... 324.1 指南出台背景与意义 ................................324.2 适用范围与应用场景分析 ........................... 354.3 安全保障要求与监督管理规定解读 ................... 375.车路云一体化发展研究建议 .............................. 455.1 智能网联汽车领域发展现状 ......................... 455.2 智能网联汽车领域发展建议 ......................... 475.3 出行服务领域发展建议 ............................. 515.4 智能座舱领域发展建议 ............................. 526.结论与展望 ............................................ 546.1 车路云一体化试点实施研究总结 ..................... 546.2 行业未来发展趋势展望与建议 ....................... 56 牵头编写单位：中国智能交通产业联盟 联合编写单位：清华大学、北京航空航天大学、交通运输部公路科学研究院、同济大学、奥迪（中国）企业管理有限公司、上海机动车检测认证技术研究中心有限公司、苏州未来智能交通产业研究院、中公高远（北京）汽车检测技术有限公司、湖北汽车工业学院、北京交通运输职业学院、上海汽车集团股份有限公司、北京中交国通智能交通科技有限公司、许昌开普检测研究院股份有限公司、高德软件有限公司 1.车路云一体化概念解析 1.1 车路云一体化概念与协同机制 车路云一体化代表了智能网联汽车与智慧交通融合发展的前沿方向，它提出了一种全新的技术架构和运行模式。这一理念旨在超越传统的以单车智能为核心的自动驾驶发展路径，通过深度整合“车”（即智能网联车辆）、“路”（智能化道路基础设施）和“云”（云端计算与服务平台），构建一个能够实现全方位感知、协同决策以及闭环控制的新型交通信息物理系统。 该方案特别强调各组成部分之间的互联互通，并追求在数据流、控制流和服务流上的高效协作，不仅提高了单个车辆的安全性和驾驶体验，也提升了整个交通系统的运作效率、安全标准及可持续性。随着 5G 通讯、人工智能、边缘计算和高精度定位等先进技术的迅猛进步，再加上国家对新基建和智慧城市与智能网联汽车协同发展政策的支持，车路云一体化正从理论验证阶段迈向实际应用的大规模部署阶段，成为实现高级别自动驾驶和未来智慧交通体系的关键途径。 车路云一体化的核心在于创建一个基于系统级智能的新框架，不再单纯依赖车辆自身的传感器和计算能力来完成环境感知和决策过程。相反，它利用路边感知设备（如毫米波雷达、视频摄像头等）对道路状况进行实时监控，并通过 C-V2X 通信技术快速将这些信息传递给附近的车辆。同时，云端平台收集并处理来自众多车辆、道路设施及其他来源的数据，运用大数据分析、AI 模型和数字孪生技术进行 全局态势评估和策略优化，然后将关键信息或控制指令反馈给车辆和道路设施，形成完整的操作循环。 这种创新性的“聪明的车+智慧的路+强大的云”的组合，极大地弥补了单车智能存在的局限，比如感知盲区、计算能力限制、恶劣天气适应性差以及难以应对长尾场景等问题，从而大幅增强了自动驾驶系统的可靠性和适用范围。例如，在城市交叉路口，由于建筑物遮挡可能阻碍车辆直接观察到横向驶来的车辆，但路侧感知设备可以捕捉所有方向的动态，并及时向接近的车辆发出警告；在高速公路上，云端能根据前方路况调整行驶建议，帮助司机选择最佳路线，减少急刹车次数，节省燃油，提高通行速度。 此外，车路云一体化还体现在三个层面的协同机制：协同感知、协同决策和协同控制。车端提供局部高精度但受限于视距的感知信息，路端提供区域全覆盖但可能存在噪声的宏观感知数据，云端则整合历史数据与外部服务信息，进行跨时空关联与语义增强，最终形成超越单点感知能力的“上帝视角”。其次是协同决策机制，该机制打破了传统“车自决”的封闭模式，引入分级分层的决策逻辑：在微观层面，车辆基于自身状态与接收到的路侧提示进行实时响应；在中观层面，路侧边缘计算节点可对局部区域内的多车行为进行协调，如交叉口通行顺序调度、匝道合流引导等；在宏观层面，云端平台基于全网交通态势，实施动态路径分配、信号配时优化、应急事件响应等全局调度策略，实现从个体最优到系统最优的跃迁。最后是协同控制机制，它确保决策结果能够精准落地执行。一方面，车辆控制系统接收融合后 的驾驶指令，完成加速、制动、转向等操作；另一方面，路侧设施可联动交通信号灯、可变限速标志、诱导屏等主动调控交通流，甚至在特定场景下（如无人矿区、港口、高速专用车道）实现云端远程接管或集中式车队控制，真正实现“车随路动、路随云调、云控全局”的智能闭环。 1.2 车路云一体化技术架构与关键技术分析 车路云一体化作为智能网联汽车与智慧交通深度融合的系统性工程，其技术实现依赖于一套层次清晰、功能协同、软硬结合的整体架构。该架构以“端-边-云”三级协同为核心，涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四大组成部分，并通过统一的数据标准、安全机制与服务接口实现各层级之间的高效联动。在此基础上，一系列关键技术构成了支撑整个系统稳定运行与持续演进的核心能力，包括车路协同通信、多源融合感知、边缘智能计算、云端协同决策、高精定位与地图、数字孪生仿真以及信息安全体系等。以下从整体架构出发，系统剖析车路云一体化的技术组成及其关键支撑要素。 首先，在整体技术架构层面，车路云一体化采用“分层解耦、模块协同”的设计理念。感知层由车端传感器（摄像头、毫米波雷达、激光雷达、GNSS/IMU 等）和路侧感知单元（RSU 集成的雷视融合设备、气象站、路面状态监测器等）共同构成，负责采集交通环境中动态与静态要素的原始数据。网络层则依托 C-V2X（基于蜂窝的车联网）通信技术，结合 5G/6G 移动通信网络与光纤骨干网，构建低时延、高可 靠、大带宽的通信通道，实现车-车（V2V）、车-路（V2I）、车-云（V2N）以及车-人（V2P）等多维连接，确保海量异构数据在毫秒级内完成跨域传输。平台层是系统的核心中枢，包含边缘计算节点与云端控制平台：边缘节点部署于路侧或区域汇聚点，承担实时性要求高的本地数据处理任务；云端平台则基于云计算、大数据和人工智能技术，提供全局数据融合、模型训练、策略生成与服务调度能力，并通过云控基础平台（Cloud Control Platform）对外输出标准化 API，支撑上层应用开发。应用层面向具体业务场景，涵盖自动驾驶辅助、智能交通管理、车路协同预警、远程驾驶、车队编队、绿色通行、应急响应等多种服务，直接服务于政府监管、企业运营与公众出行。 在上述架构中，若干关键技术构成了车路云一体化落地的核心支柱： 第一，C-V2X 车路协同通信技术是实现车路云信息交互的基础。C-V2X 包含基于 PC5 接口的直连通信和基于 Uu 接口的蜂窝网络通信两种模式。PC5 通信无需依赖基站，可在 200 米范围内实现<20ms 的超低时延通信，适用于前向碰撞预警、交叉口盲区提醒、紧急制动提示等安全类应用；而 Uu 通信则依托 5G 网络，支持高达 1Gbps 的下行速率和广域覆盖，适用于高清地图更新、OTA 升级、视频回传等大带宽需求场景。随着 3GPP R16/R17 标准的完善，C-V2X 在可靠性、同步精度和资源调度方面持续优化，为车路云一体化提供了坚实的通信底座。 第二，多源异构感知融合技术解决了单一传感器局限性问题。车 端受限于安装位置与成本，难以实现 360°无死角感知；而路侧设备虽可覆盖更广区域，但存在标定误差、环境干扰等问题。因此，系统需通过时空对齐、特征级融合、目标跟踪与语义理解等算法，将来自车端、路端、无人机、交管卡口等多源数据进行深度融合，构建统一、连续、可信的交通环境数字画像。近年来，基于深度学习的多模态融合模型（如 BEV+Transformer 架构）被广泛应用于车路协同感知中，显著提升了目标检测精度与场景理解能力。 第三，边缘智能与云计算协同技术实现了算力资源的最优配置。由于车路云系统产生的数据量巨大（单个路口每小时可达 TB 级），若全部上传至云端处理，将面临带宽瓶颈与响应延迟问题。因此，采用边缘处理实时任务与云端处理复杂任务的分层计算策略成为主流。边缘计算节点部署轻量化 AI 模型，执行目标识别、事件检测、局部决策等任务；云端则利用大规模 GPU 集群进行模型训练、交通流仿真、策略优化等高算力工作，并通过模型下发机制实现边缘模型的在线更新与进化。 第四，高精度定位与动态高精地图技术为车路云协同提供空间基准。车辆需在厘米级精度下确定自身位置，才能准确理解路侧发送的地理围栏信息或路径引导指令。这依赖于 GNSS（如北斗）、RTK/PPP差分定位、IMU 惯导、轮速计以及视觉/激光 SLAM 等多源定位技术的融合。同时，动态高精地图不仅包含车道线、交通标志等静态信息，还需实时更新施工区域、事故点、临时限速等动态事件，并通过车路协同机制实现地图的众包更新与按需下发，确保车端地图始终与物理 世界同步。 第五，数字孪生与仿真推演技术为系统优化与验证提供虚拟试验场。通过构建城市级或区域级交通数字孪生体，将物理世界的车辆、道路、信号灯、行人等实体映射到虚拟空间，并注入真实或模拟的交通流数据，可对车路云协同策略进行大规模压力测试、安全边界评估与控制算法迭代。该技术不仅缩短了研发周期，还为政策制定、应急预案演练和公众认知教育提供了可视化工具。 第六，信息安全与隐私保护体系是车路云一体化可持续发展的保障。由于系统涉及大量敏感数据（如车辆轨迹、驾驶行为、身份信息），且通信链路暴露于开放环境，极易遭受中间人攻击、数据篡改、拒绝服务等威胁。因此，需构建覆盖“端-管-云”全链路的安全防护机制，包括基于 PKI 的 V2X 证书管理体系、国密算法加密传输、访问控制策略、入侵检测系统（IDS）以及符合相关法律法规的数据脱敏与匿名化处理流程，确保系统在开放互联的同时具备内生安全能力。 1.3 车路云一体化产业发展现状分析 近年来，在交通强国、数字中国以及新基建等战略引领下，叠加智能网联汽车、5G 通信、人工智能等技术的快速演进，车路云一体化产业已从早期的概念验证和小范围试点，迈入政策驱动、标准牵引、项目落地与生态构建并行推进的规模化发展新阶段。当前，该产业呈现出顶层设计加速完善、试点示范全面铺开、市场规模快速增长、产业链条日