（原标题：深度｜“车路云一体化”站上风口，谁将先饮“头啖汤”？）
蓝鲸新闻6月21日讯（记者 李卓玲）近期，“车路云一体化”的热度与日俱增。
在政策面上，继年初五部门联合发文开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作后，据媒体报道，车路云一体化首批试点城市名单有望于本月内公布。
与此同时，多地“车路云”一体化示范项目近期正密集立项，先是北京市车路云一体化新型基础设施招标，项目投资额近百亿，再是备案金额约170亿元的武汉“车路云”一体化重大示范项目，获有关部门批准备案等。
在政策利好不断下，“车路云”概念在二级市场上也沸腾了起来，多个概念股掀开涨停潮。不过，在业界看来，站在行业发展的角度，“车路云一体化”目前还面临诸多挑战，具体实现的技术路线、商业模式等仍在探索，还有较长的路要走。
“资本市场肯定是打一个提前量，体现专业人士对这个趋势的分析判断，会更高瞻远瞩。”6月19日，自动驾驶行业整体解决方案供应商英博超算总经理田锋对蓝鲸新闻表示，从商业模式探讨上看，车路协同短时间内还未能看出如何形成一个比较好的盈利业务，还需要摸索，“相比车路协同，我认为车车协同会更快一点。”
在上海交通大学安泰经管学院教授、深圳行业研究院首席科学家、院长助理蒋炜看来，车路协同的技术路线精度还在验证中。“车路协同需要重点协调政府资源，发挥好市场化作用。”他对蓝鲸新闻说道。
车路协同与单车智能应为相辅相成
据悉，在迈向更高级别的自动驾驶，甚至无人驾驶道路上，全球主要有两大主流发展路径，一个由单车智能主导，另一个则是由车路协同驱动。这两种技术路线，各有优劣，但孰轻孰重、是否冲突，业界此前争论不休。
单车智能是指车辆通过自身的传感器、计算平台和控制系统来实现自动驾驶的能力。它依赖于车辆内部的硬件和软件，不依赖外部的基础设施或其他车辆的信息。换言之，就是“让车更聪明”。不过，单车智能路线受到车端传感器安装位置、探测距离、视场角、时间同步等限制，在复杂环境下可能难以解决精准感知识别和高精度定位问题。
为此，业界普遍认为，“车路云一体化”才是自动驾驶的最终形态，单车智能无法达到自动驾驶的终极目标。
据悉，车路云一体化是在车路协同的基础上进一步发展的概念，它不仅包括车辆与道路的协同，还涉及到云平台的集成。车路云一体化系统通过新一代信息与通信技术，将人、车、路、云的物理空间和信息空间融为一体，实现全面的系统协同感知、决策与控制。
但从发展情况上看，过去几年，单车智能技术发展迅猛，尤其在高级辅助驾驶系统（ADAS）方面。不少车企已在其车辆中集成了各种智能驾驶功能，如自动紧急制动、自适应巡航控制、车道保持辅助等。
据盖世汽车研究院数据，随着驾驶辅助功能的不断成熟、成本降低、消费者接受度提升，L2已经成为主要的驾驶辅助方案，2023年新能源乘用车市场L2级别（含L2+、L2++) 标配量达370万辆，市场渗透率超过51%。其中，20万-50万价格区间车型渗透率均已经超过85%以上。未来10万以下车型也将迎来ADAS的增长。
相比之下，车路云一体化发展较为缓慢。
在本月18日举行的第十一届国际智能网联汽车技术年会（CICV 2024）上，中国工程院院士、中国汽车工程学会副理事长李克强认为，产业对车路云一体化的误解某种程度造成其发展较慢。“当前对车路云一体化存在三点误解，分别是系统运行是否可靠？部署成本是否过高？是否有面向用户的商业模式？”
在其看来，“车路云一体化”兼容单车智能，可克服行业基础设施瓶颈并保障行驶安全，而且，车路云一体化系统总体成本可控甚至更低，比如传统道路扩建受限，而通过技术赋能，可以小于传统基建1%的成本，有效实现交通扩容。
其进一步指出，单车智能与“车路云一体化”并非对立，而是递进互补的关系。单车智能，存在数据孤立、感知算力受限等固有缺陷。特别是，在端到端大模型正在成为新一代智能驾驶技术演进路线时，数据的质量成为算法进化的关键。单一车企的大模型训练平台的现状，因数据体量有限、种类不全，无法实现和保证训练数据的海量性和完备性。
罗兰贝格管理咨询公司全球高级合伙人郑赟同样认为，当前车路协同与单车智能均处于不同的发展阶段，在实现更高阶的自动驾驶道路上，二者相辅相成。他对蓝鲸新闻表示，就单车智能而言，不管是未来智慧城市交通发展，还是推进更高阶的驾驶辅助、更高级别的自动驾驶，若仅凭借单车去实现这些功能，可能成本会更高。“综合角度来看，车路协同在推动智慧交通、安全出行等维度发展上可以降低成本。”
商业变现难题有待破解
尽管“车路云一体化”大势所趋、市场潜力巨大，但目前仍有诸多难题有待破解。
从产业链上看，车路云一体化产业链主要涵盖四大方面：车载设备、路侧基础设施、云控平台以及通信网络。
车载设备主要就是C-V2X车载终端、车辆数字身份证书载体。路侧基础设施建设，不仅涉及LTE-V2X直连通信路侧单元（RSU）、联网交通标识，还包括路侧感知设备、边缘计算系统。云控平台是实现车辆协同感知、协同决策和协同控制的关键环节，要对大量交通数据进行处理。通信网路涵盖了C-V2X网络、光承载网等设备，是车路云一体化的基础设施。
据华福证券研报指出，目前车路协同主要面临“两率低”问题，即路侧设备覆盖率不高且不均匀和车端设备渗透率低。一方面，C-V2X车联网路侧基础设施RSU覆盖率较低，未形成规模部署，缺乏全域打通；另一方面，车载终端渗透率较低，导致车辆间信息交互和协作能力不强。车路城协同基础设施建设主要集中在各城市示范区的部分道路路段，无法形成连续的智能网联环境，难以满足智能网联车辆规模化测试验证、数据训练、功能优化等需求，进而导致基础设施使用率偏低。
“要奔着更高级的自动驾驶去，不仅涉及技术路线选择，也涉及基础设施、商业模式、整个生态体系，以及法律法规等不同维度。”郑赟对蓝鲸新闻表示，从发展上看，车路协同还有较长的路要走，比如在商业模式、变现等方面，暂时还不是特别清晰，但会保持持续的关注。
东兴证券研报同样指出，车路协同目前主要受政策推动，合理的商业变现是长期需解决的问题。车路协同涉及大量行业，车和路的技术迭代尚未做到同步进行，二者分别在不同时期交替向前，经历多段未能恰好匹配的时期。
“从当前的发展来看，车路协同目前仍以政府买单为主，C 端用户需求相对较弱，只有少部分场景的商业模式已经发展成熟，能够依靠软硬件或者解决方案进行盈利，整体商业化建设仍旧处于前期探索阶段。未来拓展B端以及C端用户，以认知带动消费、以消费促进产业发展，建设产业的需求闭环，将成为车路协同的重要命题。”
各地试点正进入密集落地期
值得关注的是，相关利好政策的出台，或为“车路云一体化”后续的发展注入了强劲的动力。
据工信部网站今年1月发布的《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》解读文件指出，当前，智能网联汽车“车路云一体化”发展路径已经成为行业共识，也是下一阶段推动智能网联汽车规模化产业化应用的关键所在。但行业发展目前还面临智能化道路基础设施投资模式与建设标准不清晰、车辆智能化与网联化相互赋能效果不明显、跨行业跨领域融合不充分等诸多挑战。
文件中指出，有必要通过“车端、路端、云端”一体化发展的应用试点，加快建设城市和道路基础设施，促进提升车载终端搭载率，积极探索新技术新业务新模式，大力推动智能网联汽车产业高质量发展。
“此次‘车路云一体化’应用试点的启动，将从城市端加快推动C-V2X车联网部署，提升车端渗透率和路侧覆盖率。在应用试点推动下，实现城市智能化基础设施的全域覆盖，有利于打造智能网联汽车的测试(或者实验)环境。提升智能网联汽车的车载终端渗透率，可以重点关注如何赋能L2/L2+智能网联汽车的应用场景，以及赋能L3/L4智能网联汽车的应用场景。”前述华福证券研报指出。
工业和信息化部装备工业一司一级巡视员苗长兴在第十一届国际智能网联汽车技术年会上称，面对全球汽车产业转型升级的历史性机遇，工业和信息化部将加强顶层谋划和工作协同，坚持“车路云一体化”发展战略，采取更加有力的措施，支持关键核心技术攻关，加强政策法规与标准供给，深化推进试点示范，持续扩大高水平开放合作，推动产业高质量发展。
地方层面，目前，“车路云一体化”试点正进入密集落地期。据梳理，5月31日，北京市“车路云”一体化新型基础设施建设项目发布招标公告，项目投资额约为99.39亿元，将在全市选取约2324平方公里的范围，对6050个道路路口进行智慧化改造。随后，湖北省投资项目在线审批监管平台6月14日披露，武汉市智能网联新能源汽车“车路云”一体化重大示范项目已获武汉市发改委批准，备案金额约170亿元，拟于6月开工。此外，福州、鄂尔多斯、重庆等地也相继开启了车路云一体化的建设与规划工作。
企业方面也在加速布局。此前已有数十家上市公司就“车路云一体化”披露了相关信息。其中，高新兴在互动平台回应称，公司深耕智慧交通行业多年，在V2X领域布局较早，面向城市、城际及特定区域提供智能网联解决方案，拥有完整的C-V2X产品矩阵，覆盖车端、路端和云端。天融信表示，公司在车路云一体化安全方面已经形成云、管、端、边的一体化安全防护体系，覆盖环境安全、数据安全等场景，推出智能网联汽车安全解决方案。车路云一体化相关项目建设将为公司带来更多的商机，公司持续推进中。
“当前‘车路云一体化’产业受到政策重点扶持，也得到产业端、资本端的重点关注，加速了行业发展脚步。”蘑菇车联信息科技有限公司CTO郭杏荣此前在受访时指出，因为“车路云一体化”涉及多个技术的融合应用成都股票配资，从产业投资和企业发展来看，技术覆盖数字道路基站、智慧交通云平台和自动驾驶车辆的全栈技术企业，更具有成长性和市场竞争力。
