车路云一体化：万亿级“新基建”的曙光与挑战
元描述: 深入解析车路云一体化，从亦庄试点到百亿级项目启动，探讨技术难题、商业模式和未来发展，解读万亿级“新基建”的曙光与挑战。
关键词: 车路云一体化, 智能网联汽车, 新基建, 自动驾驶, 智慧交通, 数据安全
引言
夕阳西下，北京的晚高峰如往常般拥堵，但亦庄经济技术开发区却呈现出一片别样的景象。作为全国首个国家级自动驾驶示范区，亦庄已经部署了智慧路口、车路协同通信系统，路侧感知系统等智能化设施，为道路装上了“大脑”和“眼睛”。这里不仅有萝卜快跑、小马智行等自动驾驶公司的运营，还有超过300个路口被智能化改造，有效疏导了车流，显著提升了道路的通行效率和安全性。
亦庄只是全国车路云一体化进程中的一个缩影。近年来，工信部、公安部、交通部等相关部委接连发布推进智能网联汽车“车路云一体化”的通知，大众交通、金龙汽车等无人驾驶和车路云题材概念股也随之火热。从顶层设计到市场热度，车路云一体化都迈入了产业规模化建设和应用的关键时期。
车路云一体化：聪明的车需要智慧的路
亦庄实践：智能交通的先行者
在亦庄高级别自动驾驶示范区，记者亲眼见证了车路云一体化的应用场景。道路两旁的智慧综合箱和改造后的多功能综合杆，如同为道路装上了“大脑”和“眼睛”。
- 感知升级: 路口的多功能杆上架设着十多个摄像头等传感器，能够实现多感合一的检测，同步作为电警/卡口执法设备，并利用毫米波雷达和激光雷达更加精确地检测车辆的速度与流量，以及车辆的具体轮廓，为交通管理提供实时、准确的数据支持。
- 计算赋能: 路口的设备箱里装着边缘计算的设备，能够实时处理交通数据，根据实际情况智能调整信号灯配时，优化交通流。数据显示，示范区每个路口红绿灯变化的时间间隔可根据道路车流的实际情况，平均每天动态调整110次。
- 云端协同: 通过云控平台，可以实时监控道路情况，并进行数字孪生场景模拟，预测拥堵发生可能性，预测未来几个小时内哪里会堵、为什么会堵、怎么治堵等等，并自动优化信号灯配时方案。
百度交通业务部总经理韩国华表示，车路云一体化如同帮助单车智能实现了“上帝视角”，通过道路基础设施的全部数字化实现数字孪生，弥补了单靠车端传感器感知的盲区。
北京智能网联：三大服务目标
北京智能网联的建设围绕着三大主线展开：
- 服务于L4: 早期车路云的建设主要是为了服务于L4级别的自动驾驶车辆，但由于L4级别的车辆数量较少，投资建设的性价比较低。
- 服务于L2: 随着L2级别车辆的普及，智能网联的建设范围也扩展到了L2级别车辆。
- 服务城市治理: 通过智能网联系统，可以有效监测交通状况，并优化信号灯配时，提升道路通行效率和安全性，服务于城市治理。
云控平台：数据底座的关键角色
北京市高级别自动驾驶示范区云控平台已经实现北京经开区内420多个路口数据的接入，总共接入800余辆自动驾驶测试车辆，每天能接收处理约300T数据。
云控平台可以实现：
- 实时监控: 实时显示道路情况及其数字孪生场景、路口智慧信控数据等，可查询自动驾驶车辆运行状态。
- 动态发布: 动态发布覆盖超过300个路口的实时信息，路口智能化设施可以将红绿灯状态、绿波推荐车速等信息实时推送到图商导航App与网联车载终端。
- 信控优化: 在北京经开区60平方公里的范围内，已有67条道路实现绿波通行，257个路口实现动态优化，过去一年，交叉口车均延误降低33%，车辆平均速度上升45%。
未来，示范区云控平台将作为全市统一云控平台，将面向北京经开区、通州区、顺义区提供支撑服务，从原来的60平方公里拓展到近600平方公里。
百亿级项目启动：产业规模化建设的序幕
产业链分工：多方协作的共赢模式
车路云一体化建设涉及多个部门和企业的紧密合作，形成了较为紧密的分工体系：
- 政府: 负责政策制定、资金筹措和项目监管。
- 运营商: 负责通信网络的铺设和维护。
- 科技企业: 提供核心技术和解决方案。
- 总集成商: 负责设备的采购、安装和系统集成。
投资规模：万亿级“新高铁”计划
目前，一条道路进行车路云网改造的成本会受到多种因素的影响，单从路端改造来看，每公里可能要上百万。
近年来，多地车路云一体化示范项目密集启动。
- 长春市: 计划未来三年投入127亿元，进行“车路云一体化”建设。
- 武汉市: “车路云一体化”重大示范项目备案金额为170亿元。
- 北京市: 车路云一体化新型基础设施建设项目投资规模达99.39亿元。
根据中国汽车工程学会发布的《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》，预计2025年、2030年车路云一体化智能网联汽车产业产值增量为7295亿元、25825亿元。
产业发展：推动经济增长的引擎
高新兴科技集团高级副总裁、高新兴网联公司总经理吴冬升表示，车路云一体化作为智能交通系统与自动驾驶技术未来发展的重要趋势，其核心在于通过深度整合车辆、道路基础设施与云端数据中心的能力，实现交通运输体系的高效性、安全性与智能化水平的显著提升。
众多难题待解：技术、商业化和标准的挑战
技术挑战：网络、算力、算法和标准的探索
车路云一体化项目依然面临着较多尚未攻克的技术难题：
- 网络挑战: 需要构建一张可靠的车路云一体化的多模网络，以C-V2X为技术底座，再叠加像运营商或其他的一些专用网络，实现不同通信技术之间的无缝切换和高效协同。
- 算力挑战: 需要更好地探索算力在端边云的合理的部署，以及这种算力网络的分布和算力网络的协同，一方面能满足车端和交通、城市的特定算力要求，一方面避免算力资源浪费。
- 算法挑战: 需要产业界持续提升算法能力，以支撑车路云一体化系统所需的协同预警、协同驾驶辅助和协同自动驾驶等不同等级的网联化应用。
- 标准挑战: 需要进一步完善行业标准，尤其是围绕车路云一体化，比如说像安全类的标准、测试验证的标准等等。
商业化挑战：寻找可持续的盈利模式
车路云一体化项目的盈利模式尚不清晰，如何形成可持续的盈利模式，实现项目的长期运营和发展，是行业需要深入探索的问题。
- 数据服务: 通过车路云一体化项目采集到的数据卖给车企，让他们为数据服务买单，车企最终又会卖给消费者。
- 订阅制: 车企推出订阅制、付费制的智能驾驶辅助系统，但目前驾驶辅助系统的软、硬件成本仍是整车成本中的“大头”，车企需要额外支出成本或提高车价来购买车路协同数据。
- 政府补贴: 目前车路云一体化的资金来源主要是国家层面的财政支持、地方财政的配套和企业的自筹资金，政府投资能够撬动更多的社会资本参与进来。
常见问题解答
1. 车路云一体化和自动驾驶有什么关系？
车路云一体化是自动驾驶技术的基础设施，通过智能化的道路基础设施，为自动驾驶车辆提供更精准的定位、更丰富的道路信息和更安全的行驶环境。
2. 车路云一体化对我们普通人有什么影响？
车路云一体化可以提升道路通行效率，降低交通事故发生率，并为我们提供更便捷、更舒适的出行体验。
3. 车路云一体化的发展前景如何？
车路云一体化被认为是下一个万亿级的“新高铁”计划，将推动经济发展，并带动相关产业的快速发展。
4. 车路云一体化会取代传统驾驶吗？
车路云一体化不会完全取代传统驾驶，而是与传统驾驶共存，并逐步提升驾驶的安全性和效率。
5. 车路云一体化会带来哪些新的安全隐患？
车路云一体化涉及大量敏感数据的采集和传输，需要建立健全数据安全管理体系，确保数据在收集、传输与使用过程中的安全与合规。
6. 车路云一体化的发展需要哪些方面的突破？
车路云一体化需要在技术、标准、商业模式和安全保障等方面取得突破，才能真正实现产业的规模化发展。
结论:
车路云一体化是未来交通发展的重要方向，它将推动交通运输体系的智能化升级，为城市发展注入新的活力。然而，这项技术也面临着诸多挑战，需要在技术创新、商业模式探索、标准制定和安全保障等方面不断突破。相信随着技术的不断进步和产业的协同发展，车路云一体化将迎来更加美好的未来。
