中國的網絡基礎設施、北斗通信和路側基礎設施，這三大利器是發展智能網聯汽車的核心支撐

  “在車聯網賽道中，我國技術成熟度、産品成熟度，無論在車端、路端還是雲端，都在全球走在前列。”

  機構測算，到2030年，車路雲一體化産業規模將達到2萬億元，行業進入爆發期

  各地車路雲一體化建設整體處於初級階段，亟須解決智能化路側基礎設施覆蓋度不足、車載終端搭載率低、商業模式不清晰等行業發展的三大“堵點”

文 |《瞭望》新聞周刊記者 王鶴

  當下，無人駕駛出租車已在多個城市運營，各大品牌新能源汽車的自動輔助導航駕駛（NOA）功能逐步覆蓋全國，更“懂你”、更省力、更安全的“聰明的車”開始全速駛向未來；同一時期，“智慧的路”建設不斷加碼，從車聯網到車路協同，再到車路雲一體化，網聯汽車概念逐步清晰，並得到從中央到地方的一輪又一輪政策密集加持。

  “聰明的車”+“智慧的路”構成的中國特色智能網聯汽車正在完成生態閉環，相互賦能，實現新的萬億規模産業升級。

  智慧的路補自動駕駛短板

  國內外無人駕駛技術越來越成熟，國內多地政府也在積極引導促進無人駕駛汽車商業化落地，文遠知行、小馬智行等無人駕駛出租車已在國內不少城市街頭小規模載客運營，無人駕駛的大規模普及似乎就在眼前，既如此，為何還需要“智慧的路”實現網聯？

  通俗來講，單車智能相當於將汽車變成一台移動的超級計算機，但是它不僅貴，還有無法改進的技術短板，為了讓超級電腦瘦身，減輕算力和成本負擔，打破能力局限，需要將車納入到路網中，獲取道路信息、感知周圍人、車、路等環境信息，解決自動駕駛無法覆蓋的場景，達到“以路馭車”，再進一步達到“以車馭城”。

  華鑫證券研究報告指出，車路雲一體化是在單車智能自動駕駛基礎上，借助C-V2X和4G/5G通信技術，將人、車、路、雲等交通要素有機地&&在一起，形成車與路、雲、人等全方位協同，滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求，達到自動駕駛單車最優化和交通全局最優化發展目標。

  一位車企智能駕駛負責人告訴記者，我國有複雜的交通環境和多樣化的用戶需求，可以通過車路雲協同優化交通效率，減少對車端智能的高度依賴。

  中國信息通信科技集團有限公司副總經理陳山枝説：“單車智能是基礎，網聯是增強，單車智能和網聯相互賦能，單車智能幹得好的事，網聯不幹；單車智能成本高的地方，可用網聯技術降成本；單車智能解決不了的，可用網聯實現，如超視線距離感知、‘鬼探頭’問題。”

  以無人駕駛出租車Robotaxi為例，試乘過的人普遍感到，已達到可用，但有點“傻”，呆板不會變通，不會主動換道超車、路口過早減速、整體行駛速度慢，同樣的路程耗時可能是人類司機的一倍。在武漢，曾有兩輛同品牌Robotaxi在十字路口會車時，因行動完全一致，以至於卡在原地進退不能造成交通堵塞。

  “僅基於單車智能方案，自動駕駛出租車感知能力受限，響應更為保守。”太平洋證券研究報告稱，因此，蘿蔔快跑日前發布的最新一代無人車RT6除了提升自身新能力外，還將搭載V2X（車輛到一切的連接）車載終端，實現全域數據的感知以及智能處理分析路側數據。

  “車路雲一體化發展路徑是技術演進的必然趨勢，也已經成為全球政府、産業界的發展共識。”中國工程院院士、清華大學教授李克強&&。

  為何國外車企目前多采用單車智能？比如特斯拉的全自動駕駛FSD（Full Self-Driving）、特斯拉即將發布的Robotaxi以及谷歌旗下的無人駕駛出租車Waymo等。全國政協經濟委員會副主任苗圩直言，並非他們不想用，而是因為他們難以指望本國基礎設施建設。

  中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉説，中國的網絡基礎設施、北斗通信和路側基礎設施，這三大利器是發展智能網聯汽車的核心支撐。如何把這些優勢有效整合，實現多要素協同，是汽車革命“下半場”最重要的一項工作。

  在北京城市副中心，一輛無人駕駛小巴在接送乘客（2024年5月21日攝） 鞠煥宗攝/本刊

  算好“安全賬”和“經濟賬”

  車路雲一體化涉及車端、路端、雲端乃至更多技術和行業，投資金額巨大，這樣的投資究竟能換來什麼、值不值？要算清“安全賬”和“經濟賬”。

  從普通百姓角度看，無人駕駛越來越近，但前提是安全性和可靠性必須得到充分保障，單車自動駕駛的理論能力不等於實際能力，提高運行效率、降低事故發生率是車路雲的重要價值所在。

  比如，路側紅綠燈信息實時推送，使車輛無需完全依賴自身傳感器就能準確判斷交通信號，有效規避了因信號識別延遲或誤判引起的交通違規和潛在風險。超視線距離信息推送則賦予車輛“千里眼”，可預知視線外的障礙物或車輛狀態，對突然出現的行人、障礙物和長時間靜止的“僵屍車”，能夠提前做出反應，避免碰撞。

  上海嘉定區有關負責人告訴記者，在智能基礎設施建設方面，截至去年末，嘉定已建成287個智慧路口、230公里車路協同環境，構建IPv6+智能網聯、智慧交通和智慧城市多元業務承載網絡，布設AI智能攝像機981套、激光及毫米波雷達875套、路側控制單元及路側交通數據處理單元等532套網聯設施，部署5G基站4370個、北斗定位基站15個、5G專網及全光專網等通信設施，實現嘉定全域463平方公里全覆蓋，保障車—路—雲高效協同。嘉定數字化管控水平得到進一步提升，在一些典型測試路口，交通通行效率可提高20%。

  上海市經信委主任張英表示，未來上海將擴大新型車聯網部署規模、加強人工智能端到端自動駕駛發展、強化智能網聯汽車産業生態培育，着力推進自動駕駛關鍵技術研發與産業協同發展。

  在廣州，高新興科技集團股份有限公司與如祺出行聯合研發的5G智能網聯車載終端，應用在如祺出行網約車上，實現車—路—雲實時通信，與出行&&司機端應用App聯動，通過App提前提醒前方道路交通狀況，提供前向碰撞預警、盲區變道預警、逆向超車預警等16種預警提示，大幅提升了車輛風險規避能力。

  越來越多國家認識到車路協同的重要性。美國交通部8月16日正式發布《加速V2X部署的計劃》，該計劃分階段設定了實施目標，長期目標是，最遲到2036年完成V2X技術全美公路的100%覆蓋。

  從經濟角度看，車路雲一體化投入大、收益也大。

  中國汽車工程學會等機構最新發布的《車路雲一體化智能網聯汽車産業産值增量預測》報告顯示，在中性預期情景下，2025年、2030年車路雲一體化智能網聯汽車産業産值增量預計分別為7295億元、25825億元，年均複合增長率為28.8%，産業發展將積極推動我國經濟增長。産值增量主要來自四個部分：智能網聯汽車、智能化路側基礎設施、雲控&&和基礎支撐四大領域。

  “從更廣視角看，汽車和ICT信息通信行業、能源行業正在加速融合，通過新能源汽車産業賽道帶動多個萬億産業構成萬億産業集群。”中國科學院院士歐陽明高如是判斷。

  中國車聯網走在全球前列

  從技術成熟度、産品成熟度到産業成熟度，我國車路雲一體化目前進展到什麼階段？

  從技術、産品角度看，我國對車聯網核心技術路線押注準、布局早。公開資料顯示，車聯網技術路徑一直有兩派，分別是基於Wi-Fi改進的專用短程通信（DSRC）與基於蜂窩網絡的C-V2X。DSRC由美國政府及企業主導，我國則選擇C-V2X，因為相較於DSRC，C-V2X支持低時延直接通信，支持高速、高密度場景，且覆蓋面積大，通信距離遠。2019年，美國政府放棄DSRC，轉投C-V2X陣營，全球車聯網基本形成統一技術標準。

  “在車聯網賽道中，我國技術成熟度、産品成熟度，無論在車端、路端還是雲端，都走在全球前列。”高新興公司高級副總裁吳冬升坦言，當然，技術成熟度方面仍需探索，車聯網核心技術包括下一代信息通信技術、半導體技術、AI等技術疊加，如何解決這些技術的可用性問題，AI算法怎樣給出非常可靠的結果供自動駕駛汽車、智慧交通使用，仍需做大量工作。

  在産業方面，工業和信息化部等五部委公布了智能網聯汽車車路雲一體化20個城市（聯合體）應用試點名單，標誌着車路雲一體化進入規模化落地發展新階段，産業也將進入快速發展期。按照機構測算，到2030年，車路雲一體化産業規模將達到2萬億元，行業進入爆發期。

  “多年前的車聯網産業，如今已進化為車路雲一體化，可以説跨過了産業探索期。在密集政策推動下，産業將進入發展期，作為從業者，確實感到行業熱度越來越高，行業機會越來越清晰。”吳冬升告訴記者。

  吳冬升介紹，從産業鏈布局看，我國相關企業覆蓋了從芯片、操作系統到車載終端、路側設備，再到配套支撐的全産業鏈，如地圖、定位、網絡安全等，每一個細分賽道、産業上下游都有很多企業布局，展現出強大的競爭力。

  不過，我國車聯網産業成熟度整體還處在早期，産品性價比是産業化中亟待解決的一大關鍵問題。車路雲一體化建設包含單車和環境兩方面成本。普通消費者首先感受到車端成本，因為要搭載多種設備，車輛成本無疑會增加；此外，還有路側雲端的環境建設成本。

  例如當前我國路側單元（RSU）部署不足9000套，而車路雲一體化試點的20個城市（聯合體）都提出了規模化任務，降低産品價格提高産品性價比的重要性不言而喻。“單個路口的智能化改造從幾年前的百萬元左右，降至目前的30萬～60萬元，覆蓋通信、感知、計算等軟硬體設備以及基建成本，不過下降空間依然很大。”吳冬升認為。

  國家智能網聯汽車創新中心副主任袁宇&&，初始階段車聯網能力不突出時，車、路兩端成本負擔都加重，一旦進入良性循環，通過數據驅動提升車的能力，路側部署成本將下降；同樣，環境能力提升後，對車的能力要求也會下降。

  構建商業閉環要邁三道坎

  車路雲一體化核心是産業跨界融合，是鏈結車和交通乃至城市，是跨越社會多層面多要素的系統工程，從技術標準建設到商業生態構建，複雜程度、建設難度不可小覷。

  標準方面，國內智能網聯汽車的行業標準已走在世界前列，圍繞車路雲一體化的安全類標準、測試驗證標準等等都需進一步完善。此外，各地紛紛推進地方“團標”和“行標”，需要實現各地標準之間的統一、互聯互認。

  從産業發展角度，有智能汽車與智慧城市協同發展聯盟專家認為，各地車路雲一體化建設整體處於初級階段，亟須解決智能化路側基礎設施覆蓋度不足、車載終端搭載率低、商業模式不清晰等行業發展的三大“堵點”。

  張永偉提到，車路雲一體化新階段建設的最終目標是實現城市全域覆蓋，乃至跨域互聯互通。因此，應堅持分級、分類建設的基本思路，即有些地方可以高配置建設，把路口“武裝”得非常智能，絕大部分場景低配置建設，以此實現綜合建設低成本，避免大量基礎設施建設配置過高，但使用率過低的問題。

  錢從哪來？單純靠政府財政、&&公司承擔主要建設任務顯然不可持續，拓展投融資渠道勢在必行。張永偉建議，可參考借鑒高速公路的投融資模式，即通過主體借債、運營償債。對車路雲投資內容進行分類，根據類別屬性來確定採用政府投資、運營商投資或社會融資方式。

  吳冬升認為，當前車聯網仍處在産業發展初期，投入巨大，思考和探索車路雲一體化商業閉環是當前發展階段的重要任務。其中有兩方面值得重點關注：一是車路雲一體化需要的新生産要素，尤其是與數據相結合。智能網聯汽車會産生海量數據，這些數據的採集不僅對提升交通管理效率、助力智慧城市建設有重要作用。此外，在一體化架構下，可探索數據要素流通、數據資産化，目前一些汽車數據已經進行了資産化，在一些數據交易所“上架”，但仍需進一步探索交易和流通模式。二是産業跨界融合應有更多參與者，例如當車路雲技術切實提高了各類車輛的安全性，可與保險公司探索車輛保費分成模式。

  李克強院士建議，以市場需求為導向，推動應用場景逐步實現規模化、商業化閉環。一是明確車路雲一體化應用試點建設和運營中所涉及的各方主體，積極開展跨領域主體協同，共同推動産業落地發展與商業化應用，促進産業發展的良性循環；二是加快推動試點車輛常態化、規模化、商業化運營，推進城市道路基礎設施建設運營主體與雲控基礎&&運營主體的合作，面向需求實現基礎設施資源與交通數據的共享，促進服務收費等商業模式生態的形成；三是持續挖掘車路雲一體化系統運行數據價值，開拓創新數據應用，推進數據要素流通，為城市運行提供交通路況監測、動態交通管理、重點車輛監測預警等精細城市治理服務。■