作者 | 《财经》新媒体 撰稿人 王婧雅 编辑 | 高素英

在繁忙的城市道路上，突如其来的“鬼探头”场景让人心惊胆战，而在高速飞驰的快车道上，道路塌陷的意外更是威胁着每一位驾驶者的安全。这些极端情况，即便是配备了先进智能驾驶技术的车辆，也往往难以完全规避风险。然而，随着车路云一体化技术的崛起，这一难题正迎来前所未有的解决方案。

车路云一体化，这一融合了“聪明的车”、“智慧的路”与“强大的云”的创新模式，正逐步成为未来交通的基石。通过在路端与车端安装传感器，实现车辆与道路、车辆与车辆之间的实时通信，当“鬼探头”等紧急情况发生时，路端传感器能够迅速捕捉并超低延迟地将道路参与者信息传递给车辆，使车辆能够即时采取制动或躲避措施，有效避免交通事故的发生。

未来，这一技术不再局限于汽车领域，其有着更广阔的应用前景。无论是机动车、飞行器还是机器人，它们的行驶路径都将基于数据进行精准规划，整个交通环境将因此变得更加井然有序，智慧交通的梦想正逐步变为现实。

今年以来，从国家到地方，车路云一体化建设正加速推进。继北京市开启99.4亿元车路云一体化项目招标后，福州、鄂尔多斯、常州等地陆续跟进。8月17日，沈阳市政府宣布与中国联通、华晨宝马、东软睿驰、北京亦庄控股达成智能网联汽车及车路云一体化合作。

超长期国债的支持为地方项目提供了强有力的资金保障，而多部委联合发布的试点文件更是为这一技术的落地实施指明了方向。北京、上海、深圳等20个城市已被确定为首批试点城市，一场关于智慧交通的竞赛已悄然拉开序幕。业内人士分析认为，按照2026年试点城市建设的完毕的规划目标倒退计算，预计到2025年，试点城市中有关车路云一体化的相关招标工作将陆续完成。究竟是哪些参与者争抢到第一块蛋糕，将是一场多维度的实力大比拼。

解决单车智能长尾问题

今年以来，智能驾驶技术发展明显提速。一方面，各大车企纷纷投身于端到端技术的研发竞赛中，力求使车辆驾驶决策更加贴近人类思维，同时，基于这些新技术的突破，城市智能驾驶功能也相继被激活，部分车辆已在城市场景中实现了从车位到车位的全程智能驾驶。另一方面，北京、武汉、广州等城市不甘落后，率先开展了无人驾驶出租车试点项目，标志着L4级无人驾驶营运车辆正加速融入复杂交通环境。

不过，从单车智能到无人驾驶大面积落地还有一段距离。国内新能源汽车智能化技术研发人员告诉笔者：“目前单车智能技术比较完善，但从L2、L3辅助驾驶，发展到L4、L5自动驾驶阶段，除技术外，主要面临着数据、法规、算法等问题。”在他看来，尽管已经有营运车辆已经实现了自动驾驶，但现阶段单车成本非常高，约在百万元。因此，短期内，智能驾驶技术的发展将继续以安全为核心，同时不断提升效率。

而从长远来看，随着自动驾驶技术的不断成熟，不同车企的自动驾驶车辆将逐渐混行于道路上。然而，这一趋势也带来了新的挑战：车企间数据不互通、车与路间数据壁垒、算法差异等，都可能导致算法博弈和交通效率的下降。面对这些问题，构建统一的数据交换标准和协同机制显得尤为重要。

尽管车企在端到端技术上取得了显著进展，但在面对复杂多变的交通环境时，单车智能仍难以完全应对所有极端情况。国家863项目“智能车路协同关键技术研究”首席专家姚丹亚表示，针对超视距感知、多主体协同决策等长尾问题，特别是极端天气下的感知不准确、感知距离受限以及“鬼探头”、路面塌陷等突发状况，单车智能的上限问题亟待解决。

为此，我国提出了车路云一体化的创新解决方案，旨在通过新一代信息通信技术，实现人、车、路、云之间的深度融合与实时协同，从而提升道路交通的安全性、效率和环保性。“车辆智能化和车路云一体化不是两条独立的技术路线。简单来说，车路云一体可以形容为帮助单车智能实现了‘上帝视角’，即通过道路基础设施的全部数字化实现数字孪生，来弥补单靠车端传感器的感知盲区。”百度智能云交通业务部总经理韩国华表示。

车路云一体化方案已在部分城市进行了小范围试点，并取得了显著成效。星云互联联合创始人、副总经理王易之告诉笔者，以沧州全域车路协同项目为例，通过智能路侧设备与车载设备的联动，不仅提升了通行效率达30%，还显著减少了碳排放量（15-20%）和闯红灯事故（50%）。这一实践充分证明了车路云一体化在提升交通系统整体效能方面的巨大潜力。

蘑菇车联副总裁吕斌表示，车路云一体化对于自动驾驶行业来说相当于一个升级，能够帮助自动驾驶车辆解决视觉盲区、突发事件等问题，并通过实时计算提供最优行驶路线，减少决策时间成本。单车智能是实现自动驾驶的重要基础，但只有真正的车路云网络建设起来之后，单车智能才有可能实现大规模的商业化，乃至保证未来包括无人机、机器人、无人物流车等所有智能体之间的有效协同。

下一个万亿赛道

尽管车路云一体化所具备的双数据感知、复杂场景协同决策、群体智能等优势可以帮助车辆将来未知场景转化为已知场景，降低不安全场景的安全风险，但如果落地仍需大量的基础建设，不是小范围铺装就能实现。

上述国内新能源汽车智能化技术研发人员告诉笔者，在路端，城市道路每150米-400米需要安装一个设备，每个设备价格在几十万到上百万不等。如果想实现车路云一体化，除了路端，车与车之间同样需要设备连接进行数据分享，且对装车密度有较高的要求。这些设备能够实时收集并传输道路信息，为车辆提供精准的导航、路况预警等服务。

然而，仅仅依靠路端的设备还不足以完全实现车路云一体化的愿景。姚丹亚进一步指出，车与车之间的设备连接同样不可或缺。他强调，如果只有少数几辆车安装了必要的设备，比如仅仅两辆车，在庞大的城市交通网络中，这两辆车一旦分散开来，它们之间能够直接进行数据分享的机会将变得极为有限。特别是在极端交通场景下，如恶劣天气、突发事故等，这种有限的设备覆盖率将难以确保车辆之间的有效协同与应急响应，无法实现“车路云”协同高效工作。

这或意味着，未来，大面积实施的车路云一体化将成为下一个基建项目，不仅具备广阔的市场前景，且产业规模巨大。

笔者粗略估算，仅城市道路市场或达万亿元。此前，住房和城乡建设部部长倪虹发表的署名文章中曾指出，截至2022年，全国城市道路长度55.22万公里。若按照以单个设备50万元，城市道路每200米设置一个设备计算，如想覆盖55.22万公里的城市道路，需要资金或达1.38万亿元。

如果加上车端设施，市场规模还将大幅提升。根据前瞻产业研究院报告预测，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。

那么，如果按照新基建的角度去实施车路云一体化建设，大量的资金从何而出，万亿基建又将如何变现？

吕斌称，目前来看，国家以超长期国债的方式支持地方投入车路云一体化项目。例如北京市车路云一体化新型基础设施建设项目投资额为99.4亿元，这些建设资金将来自政府投资和国有企业自筹，其中政府投资占比70%，国企自筹资金占比30%。未来，当路端铺装好后，智慧公交、智慧环卫、智慧物流、智能调度、数据增值服务等都是可变现的路径。

谁在争抢诱人蛋糕？

今年年初，国家五部门联合宣布了一项重要举措，即启动智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作，并明确了试点周期为2024年至2026年。仅仅过去六个月，这一战略部署便迅速落地，全国范围内包括北京、上海、深圳、广州、武汉、重庆、南京、苏州、成都以及杭州-桐乡-德清联合体在内的共计20个城市（或联合体）被正式确定为首批“车路云一体化”应用试点区域，标志着我国智能网联汽车发展迈入了一个全新的阶段。

在地方层面，车路云一体化的推进势头同样强劲。今年以来，多个城市积极响应国家号召，纷纷出台相关政策以加速该领域的布局与发展。北京示范区率先发布了首个车路云一体化数据治理白皮书，为数据的安全、高效利用提供了指导框架；上海则发布了交通数字化转型的实施意见，明确了未来三年内的转型目标与路径；福州、鄂尔多斯等城市也相继公示或备案了智能网联车路云一体化相关的示范建设项目，显示出地方政府对推动该领域发展的坚定决心。

尤为值得一提的是，武汉市的智能网联汽车车路云一体化重大示范项目，其规模预计达到约170亿元，计划于2024年6月正式开工，这一项目的实施不仅将极大地促进当地智能网联汽车产业的发展，也将为全国其他地区提供宝贵的经验和示范。同时，杭州主城区智能网联汽车车路云一体化应用试点的可研报告也已获得批准，预示着杭州在该领域的探索与实践即将步入快车道。

随着政策红利的持续释放，车路云一体化技术正式迈入了高速发展的快车道，这一领域的市场竞争也即将步入激烈的淘汰赛阶段。据业内资深人士深入剖析，依据现有政策导向，至2026年，全国范围内指定的20个城市需全面实现车路云一体化的规模化部署，而非仅限于小范围的试验性应用。进一步从时间线反向推算，扣除必要的建设与铺装周期，预计2025年将是这些城市完成相关项目招标等前期工作的关键年份。换言之，明年或将揭晓哪些企业能够成功切分车路云一体化市场的这块诱人蛋糕。

从当前市场格局来看，车路云一体化领域涵盖了极为广泛的产业链环节，包括但不限于整体解决方案提供商、路侧单元与车载终端制造商、无线通信模组供应商、边缘计算单元开发者、云平台服务商、通信运营商、高精地图及定位技术企业等。在这一多元化的生态系统中，众多企业已展现出强劲的竞争实力与创新能力，如蘑菇车联、星云互联、千方科技、金溢科技、华砺智行、移为通信、广和通、移远通信、莱斯信息、东土科技、启明信息、四维图新、中海达等，均是该领域内举足轻重的参与者，共同推动着车路云一体化技术的不断突破与市场的持续拓展。

多位从业者认为，争抢市场靠着参与者们的技术、市场营销等能力。技术竞争在车路云领域是一个多维度的概念，它不仅包括软硬件的高度集成能力，还涉及数据融合、项目规模获取、实施能力以及持续的产品创新和迭代。

吕斌表示，企业需构建两大核心能力体系：一是技术融合与创新能力，即需将前沿的硬件设备与智能软件系统紧密集成，以实现数据的高效处理与智能分析；二是市场适应与成本控制能力，即需具备承揽大型项目的能力，灵活应对政策变动，同时在保持技术领先的同时，有效控制运营成本。

他认为，随着自动驾驶和智能交通系统的快速发展，数据的管理和分析能力变得至关重要。这些技术的发展不仅提高了服务的质量和效率，而且对企业来说，确保技术解决方案的安全性同样重要。企业需要利用现有的数据资源，通过高效的数据处理和智能分析，来提升服务水平并保障系统的可靠性。

然而，技术挑战之外，实施难度亦不容忽视。车路云一体化的推进过程中，参与主体众多，跨部门、跨企业的协同成为亟待解决的关键问题。王易之强调，在路侧基础设施尚不完善之际，车端先行可能面临无协同对象的困境，而城市级服务管理平台的整合亦因涉及众多部门与系统而显得尤为复杂。实现规模化示范应用，必须确保基础设施与车载端的同步发展，缺一不可。

王易之进一步表示，智能化与网联化融合不是简单的人车共驾和自动驾驶，而是车端、路侧、云端协同作用的产物，构建一个涵盖车辆、道路、云计算、网络、地图及安全的综合技术体系，靠单一企业难以实现全面突破，必须跨行业协同合作、共性基础技术联合突破、数据合规共享，才是可行之路。