多地“车路云一体化”开年提速 更高级的自动驾驶有望驶入快车道

从长安汽车明确表示不再开发“非智能化”新产品，到比亚迪官宣全系车型搭载高阶智驾技术，再到吉利汽车计划于3月初发布AI智能化战略……近期，多家车企在智能化领域的密集动作，向市场传递出一个明确的信号：智能驾驶正朝着“全民普及”的愿景坚定向前。

作为单车智能化的主要体现形式，智能驾驶不仅改变了消费者的出行方式，更为“车路云一体化”建设注入强大动力，成为交通领域创新变革的关键驱动力。尽管今年刚刚过去一个多月，但全国多地已明确相关实施任务与时间节点，“车路云一体化”建设步入发展快车道。

各地建设热潮推动技术规模化落地

2024年7月，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房和城乡建设部、交通运输部按照《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知》安排，在自愿申报、组织评估基础上，确定了20个城市(联合体)为智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市。

这也被不少行业专家认为是助推智能驾驶从“小范围测试验证”加速迈入“规模化落地”，加快高阶智能驾驶的普及应用和商业化进程的里程碑事件。随后，各地开展了一系列“产学研用”深度融合的“车路云一体化”中国方案实践。

1月18日，南京市人民政府办公厅印发的《南京市“车路云一体化”建设三年规划》(以下简称《规划》)正式对外公布，南京成为20个试点城市中首个印发“车路云一体化”建设三年规划的城市。

据悉，《规划》将从建设“分层解耦、跨域共用、分级共享”的城市级云控平台、分步实现南京市智能化基础设施全覆盖、围绕应用需求部署规模化场景并提高车载终端渗透率等6个方向精准发力。

记者了解到，在基础设施建设与测试方面，南京市计划分三阶段实现南京市试点区的全域覆盖，完成3777个信控路口的C-V2X网联化改造，并将500个路口打造为全息路口，协同周边城市共同探索高速公路的智慧升级，加速5G基站的部署。

而在无锡市“车路云一体化”建设工作推进会上，相关部门则印发了《无锡市智能网联汽车道路测试、示范应用、准入与上路通行管理实施细则(试行)》《无锡智能网联汽车“车路云一体化”第一阶段工作实施方案(征求意见稿)》等文件。

根据实施方案，无锡市将于今年5月底前建设完成具有稳定运营能力的市级“车路云一体化”基础平台，完成城区主要道路信号设施网联升级改造，实现全域信号设施联网率提升至100%，20%的公交车、60%的出租车完成基础和增强型网联化升级。

随着各地对“车路云一体化”的重视程度不断提高，相关试点应用、道路测试项目的推进工作也迎来“加速跑”。一日内不同省市、多个项目信息同时公布的情况屡见不鲜，各地纷纷加大投资力度，推动项目落地实施。

内蒙古自治区鄂尔多斯市公共资源交易网显示，“鄂尔多斯市车路云未来中心项目”于1月20日开启招标，投资估算金额为2709.14万元。该项目主要将原华泰汽车闲置厂房改造为车路云展示中心，改造总建筑面积3300平方米。其中，车路云综合调度展示中心占地2100平方米，未来将成为展示“车路云一体化”技术成果和应用场景的重要窗口。

江苏常州的智能网联汽车测试场项目也已批准建设。目前，有关部门正对该项目智能网联汽车“车路云一体化”测试基地2标段的施工进行公开招标，标段合同估算价为5800万元，计划于今年3月1日开工。据悉，该测试场将为智能网联汽车的技术研发和测试提供重要平台，加速相关技术的成熟和应用。

“庞大的投资和建设规模，不仅体现了各城市对‘车路云一体化’发展的坚定信心，也预示着这一领域将迎来巨大的发展机遇。”汽车行业分析师钟师告诉记者，作为通向更高级别自动驾驶的关键技术路径，“车路云一体化”凭借其在全局统筹与协同配合上的显著优势，极有可能在今年迎来爆发式的建设热潮。

在重重挑战中寻找智能交通新出路

统计数据显示，截至目前，全国共建设17个国家级智能网联汽车测试区、7个车联网先导区、16个“双智”试点城市，开放测试道路超3.2万公里，发放测试牌照超7700张，测试里程超1.2亿公里，各地智能化路侧单元部署超8700套，多地开展云控基础平台建设。

蘑菇车联创始人兼CEO朱磊告诉记者，随着智能网联汽车技术快速迭代和辅助驾驶的大规模应用，“车路云一体化”正处于转入规模化应用的关键时期，建成后可以为城市交通运行带来巨大价值。

一方面，当车辆大规模接入车路云网络后，交通的通行效率将得到大幅提升；另一方面，该网络中大量的数据可以反哺真实世界模型、自动驾驶模型及机器人模型的训练。

需要注意的是，尽管“车路云一体化”前景广阔，但在其发展过程中也面临着诸多不可忽视的挑战。

“‘单节点数据质量’和‘满足智能汽车应用需求’是车路云网络建设的重中之重，而实现‘网络实时数据赋能社会车辆’则是当前‘车路云一体化’发展的当务之急。”朱磊分析说，想要实现“网络实时数据赋能社会车辆”，服务提供商不仅要确保路侧基站等基础设施能够实时、准确地采集和传输交通数据，还要确保这些数据能够被智能汽车等智能体有效接收和利用。

在朱磊看来，“车路云一体化”并非单纯地堆砌硬件设备，而是需要类似于安卓、苹果这样的操作系统整合摄像头、激光雷达、通信计算等硬件，并通过MogoMind大模型等AI算法模型对数据进行处理，将物理世界实时数据纳入实体AI网络的模型训练中。只有这样，才能确保每个单节点的数据质量足够高，从而满足智能汽车、低空无人机、机器人等智能体的应用需求。

同时朱磊还提到，服务商要深入了解车企的真正需求，与车企实现真正打通数据链，提高车企的参与度。“‘车路云一体化’的数据并非通常意义的通讯指标，而是一套车辆可以识别的感知指标。因此各服务提供商需要与车企紧密合作，共同制定数据标准和接口规范，以确保数据的有效传输和利用。”朱磊说。

“面对这些挑战，政府、企业和科研机构需要加强合作，共同攻克技术难题，完善政策法规，推动‘车路云一体化’的健康发展。”钟师认为，政府应加大政策支持和资金投入，引导社会资本参与项目建设；企业应加强技术研发和创新，提高产品质量和性能；科研机构应加强基础研究和人才培养，为产业发展提供智力支持。

“在‘车路云一体化’未来的发展过程中，一定会有许多困难和挑战，但我相信在各方的共同努力和配合协助下，‘车路云一体化’必将在智能交通领域发挥越来越重要的作用，为人们创造更加安全、高效、便捷的出行环境。”钟师总结说。

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