2024泰达论坛秦孔建：车路云一体化赋能智能网联汽车发展趋势及展望

由中国汽车技术研究中心有限公司、中国汽车工程学会、中国汽车工业协会、中国汽车报社共同主办，天津经济技术开发区管理委员会特别支持，日本汽车工业协会、德国汽车工业协会、中国汽车动力电池产业创新联盟、新能源汽车国家大数据联盟联合协办的第二十届中国汽车产业发展国际论坛(以下简称“泰达汽车论坛”)于2024年8月29日至9月1日在天津滨海新区举办。本届论坛以“风雨同舟二十载 携手并肩向未来”为年度主题，邀请重磅嘉宾展开深入研讨。

在9月1日“科技生态方向圆桌论坛二:“20年新生态——构建车能路云融合生态”中，中国汽车技术研究中心有限公司首席专家秦孔建发表题为“车路云一体化赋能智能网联汽车发展趋势及展望”的演讲。

中国汽车技术研究中心有限公司首席专家 秦孔建

以下为演讲实录:

尊敬的各位嘉宾，大家上午好！

当前，我国智能网联汽车发展步入关键期。去年底，国家相关部委发布智能网联汽车试点准入上路通行试点工作；今年上半年，公布第一批车路云一体化试点的 20 个城市和联合体名单。智能网联汽车发展进度加快，但就车路云一体化技术体系而言，不同领域企业尚未达成统一共识。今天，很荣幸借助泰达论坛平台，与大家分享《车路云一体化赋能智能网联汽车发展的趋势和展望》。我将从三个方面进行介绍。

一、产业发展总体形势

汽车产业深受科技革命加速发展的影响，智能化、网联化、数字化成为汽车产业发展的必然趋势。智能化使汽车从单一出行工具向生活空间转变；网联化推动道路从单一基础设施供给方转变为信息通信提供方；数字化促使云平台从单一信息交互向综合服务和决策支持转变。在这一趋势下，智能网联汽车需要车路云一体化赋能，实现车辆、交通和城市的深度融合。

二、车路云一体化对智能网联汽车的赋能

车路云一体化对于智能网联汽车的赋能从哪几个维度实现？

1.感知能力增强，实现全场景智能车辆超视距感知。

2.决策控制能力增强，实现车车协同的协作式自动驾驶。

3.通信能力增强，打破单车信息孤岛。

4.安全性能增强，通过事故预警和外部技术冗余提高车辆安全性。

5.车网能效优化，智能网联新能源汽车成为可移动的分布式智慧能源终端，协助电网提升能源智能调度。

6.数据深度融合，实现创新性业务场景，达成商业闭环，如智慧出行、智慧物流、新型保险等创新业务。

这是我们认为车路云一体化从六大维度来增强智能网联汽车发展的前景和竞争力。

三、国内外发展情况及面临的挑战与建议

我们看一下国际上其实发达的汽车产业国家，都对智能驾驶和车路云协同都有相应的布局。比如说车路云协同也不是我们国家所独有的，相关国家都在重视这样的发展。

国际情况

比如说美国，我们知道它交通部连续发了智能驾驶 1.0 到 4.0 国家联邦成员制度指引，实际上在 ITS、车路协同方面有很多的动作。比如说在最新的国家 ITS 参考架构里面，也提出了要推动车路云协同自动驾驶作为一个重要的内容。在去年和今年最新发布了 CV2X 车联网技术国家部署的计划，要分为短、中、长期三个阶段，分别达到 20%、50% 和 100% 的城市交通路口 V2X 的覆盖率，来推动全国范围内车路协同基础设施建设，同时鼓励车企加强量产前装车型的推广。

从欧洲层面主要是在智能交通的协同体系框架下，当然它优先以推动跨国协同和技术研发作为基础，同时也在制定网联、协作、自动化出行的技术路线图。在这个技术路线图之下，重点推动网联支撑下自动驾驶示范应用的工作。

日本其实也是比较早的在着手推进车路协同的相关项目的国家，在它的 2011 年的时候推出了 ITS sport system 这样一个项目，重点是在高速公路上进行相关的功能和基础设施的安装和部署，可以提供动态的导航、辅助的自动驾驶，还有 ETC 的收费、盲区监测等等的功能。同时在日本因为多年来持续在推动智慧社会这样一个总体的社会型项目的进展，在日本智能交通这样一个体系其实具有比较好的群众支持的基础。

国内情况

再回到我们国家的情况来看，从国家的部委层面实际上我们是高度重视智能网联汽车和车路云一体化的工作，目前多部委协同发力下，初步构建了覆盖智能网联汽车、车路云协同、交通安全、地图测绘等多个领域的政策法规体系，这样对我们整个产业的发展也是提供了一个比较好的政策法规的环境。

在标准层面，因为大家都知道我们车联网涉及到的体系是非常庞大的，跨领域、跨学科，因此我们需要的是一个多领域协同的标准体系。只有通过汽车、交通、通信、公安，包括测绘等等各个领域的标准化组织来深度充分合作，才能够推动我们车路云的标准，能够形成标准完善的体系，同时能够得到有效的应用。

具体到我们智能网联汽车的标委会这边，我们针对网联功能和应用也在专门推进一个标准子体系的建设工作。在这个标准子体系下面目前在开展九项标准的制定和推进，这里面包括有基础类的，包括有产品和技术应用类的。比如说我们现在已经发布了道路车辆网联车辆方法论这样一个标准，还有我们的车载无线通信终端这两个国家推荐性标准，这两个标准的发布也是比较基础性的标准，为我们车辆网联功能的设计，以及我们车载通讯终端的开发提供了比较好的技术参考。同时我们现在在车联网领域，我们在汽标委有首个强制性标准在推动，也就是我们车载紧急呼叫系统。因为这个标准这个月的 10 号也会进行标准的审查，预计在今年 10 月份就会报批，明年的年中就会发布。展望我们整个智能网联汽车标准体系整体的面向 2030 年的规划，我们在 2030 年将会全面建成能够支撑单车智能和网联赋能融合发展的一套智能网联汽车全新的标准体系，我们相信到时候也能够极大的促进我们车路云一体化规模化的应用。

在产品方面，目前针对特定区域、特定路线，以及特定车型这些典型场景的示范应用，应该说初见成效。但是我们看针对车路云相关的规模化、商业化的场景推广，还是没有达到我们的预期。比如说智慧公交、Robotaxi、智慧物流，目前都在相反的示范区开展应用，而到我们量产的产品和车型层面，目前我们做了一些统计，我们有 20 余款的量产车型实际上是搭载了 V2X 的功能。但在应用过程中，由于我们整体车端的渗透率以及基础设施覆盖率很低，我们这些车型虽然搭载了功能，但是大部分情况下也没有对用户进行开放，所以整个用户的体验还是没有明显的效果，这一块也是制约了 V2X 车端运用大规模的推广和快速的推进。

车路云一体化试点也是我们今年从行业里面相关部委积极推动的一项工作，也是推进我们网联应用由创新技术的测试验证这样的发展阶段，向城市级的规模化产业化的覆盖应用的推广的重要步骤。我们回顾一下我们在推进智能网联汽车，包括车路云协同整个发展过程中我们经历了几个阶段。

2016 年开始我们国家在推进国家级的智能网联汽车测试示范区这样的工作，我们一共有 17 个国家级的测试示范区，在这个阶段重点是促进单车智能技术的测试验证为主要的目的。

2019 年起，我们又先后推进了 7 个国家级的车联网先导区的建设和发展，在这个阶段我们主要的目的是要开展区域性的网联应用场景的探索。

2021 年，我们又推进了 16 个双智城市，就是智慧城市和智能网联汽车这样的项目。这个项目的核心工作是推进基础设施的建设，以及特定场景的示范。

2024 年，我们推动了基于前面试点经验总结和当前行业发展形势的需要，推出了车路云一体化的试点，重在构建一个架构相同、标准统一、业务互通、安全可靠的城市级覆盖的应用试点项目，也是我们在整体前期试点推进工作上的升级和提升，也向我们未来的商业化、规模化应用更往前推进了一步。

以上，我们在智能网联汽车车路云一体化发展阶段，我们取得了非常多的进展和成效。我们认为在这个过程中我们依然面临着不少关键性的挑战，需要我们理性看待、客观分析、稳妥应对。

面临的挑战

首先，从赋能智能网联汽车应用角度这个视角下看待车路云当前的建设现状，我们认为车路云一体化要很好地服务智能网联汽车，尤其是实现自动驾驶的目的来说，我们面临着六“不”困境，标准不一不通用，信息不准不可用，覆盖不全不好用。需要产业界重点应对车端企业参与积极性、 路端设施增长缓慢、云控平台持续运营、信息互认机制四大挑战。

具体而言，我们目前来看由于刚才讲到的六“不”的困境，我们在车企侧实际上对于车路云一体化参与性、积极性不高。特别是在当前阶段，由于特斯拉的影响，端到端的自动驾驶技术也正在冲击着我们自动驾驶技术研发的走势，我们国内相关投入的车企其实也在纷纷跟进最新的技术趋势。在这个环境下，我们更多地加大单车智能技术的突破，攻关这方面的投入，客观上进一步削弱了我们车企对于车路云一体化参与的积极性。我们认为这是要解决、要破解的挑战之一，要提高我们车企参与的积极性。

在路侧的角度来说，我们业面临相当的挑战。一方面，我们整个国家的路网规模很庞大，我们有 694 个城市，路网弥补，有 544 万公里的公路，有点多、线长、面广的特点。所以这样一个大的规模去建设，我们总体的成本也是巨量的。另外，我们还面临着复杂多样的道路类型，我们有一些像乡村道路，像西部稍微比较偏僻的道路，它不具备能源基础设施、电网等基础的条件，这样我们其实也很难在这种条件下部署车路云一体化路侧的基础设施，也就是我们很难做到 100% 绝对的全覆盖。

因此，我们觉得这样的条件下，应该是有先后分优先级来推动路侧基础设施的覆盖。我们先以实现高速公路、一二级公路、城市路口典型环境下的 ISU 的薄覆盖，也就是我们不要装很重的服装到牙齿的道路基础设施。

我尤其不赞同有些提法，要在道路多少米要部署相应的包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头，所有在车上用到的智能化的传感器我们都要在路侧部署，用路侧替代我们车端智能化的配置，降低我们车端的智能化配置的成本。这样的说法我们觉得并不完全科学，因为我们考虑到有一些道路环境确实是没有条件去进行基础设施部署，在这些条件下，我们单车智能基础的智能化配置是必须的，我们不是加强路侧就能够省掉单车的成本，这个逻辑我们行业角度还是要保持清醒的认识。

总体来说，我们认为单车智能是基础，车路云一体化是对单车智能进一步的补充和赋能。像我们在多个场合提到，我们车路云一体化，包括车路协同，对于智能网联汽车来说有则赋能，没有我们还有单车智能的基础来进行保障。

关于云平台的建设的挑战，目前来说我们云平台的建设还没有一个科学有序的总体的规划指引，到底怎么建、到底怎么运营？比如说在平台赋能车辆方面，我们还是要解决刚才提到的，我们可能会存在平台相关的信息由于时效性、准确性和标准型的不统一等等这些问题，会造成一些不可用、不好用的短板，这些问题需要去解决。

另外，在平台赋能城市方面，我们现在所建的车路云一体化大的体系，我们刚才提到的服务于智能网联汽车实现自动驾驶只是它的目的和功能之一，还有一个更大的功能是要赋能我们整个的智能交通体系，融入我们社会治理的智能化和现代化。因此，我们怎么跟既有的我们城市级的各类平台做好角色和协同，怎么能够深度的进行融合。我们发现现在有不少地方在搭建车路云设施的时候也会有云平台的项目，但是我们发现这些云平台就是跟本地城市各类数据平台是两张皮，完全没有连通起来。而通过云平台自己的框架下接入的车辆也很少，所以根本没有起到这样的效果，这是我们下一步推进建设过程中要着力解决的问题。

最后的问题是我们的标准统一和信息安全互认方面，标准统一主要有三个方面需要应对:

第一，各个专业领域标准的进度不统一、不一致。

第二，不同的设备平台之间互联互通的兼容标准不充分。

第三，各个区域在整个基础设施建设过程中目前都还是各自为战，并且不同的城市存在负责和牵头建设这个工作的单位、机构、主体也不一样。

这影响着我们车路云一体化整体发展协调性和统一性，未来会对我们整个一张网建设造成很多前期的隐患。

我们的建议

总体判断，未来五年内智能网联汽车主赛道仍是单车智能技术的攻关与突破及相关产品部署。同时，推动车路云基础设施建设应采取渐进式车路云协同发展策略，从车端、路侧、云端提升来完善体系。

1.车端提升:聚焦智能网联汽车车车安全应用，优先普及 V2V，使车车互联连通率达 60% 以上，以解决大部分交通安全问题。鉴于交通安全事故中车车事故占比较高，普及 V2V 功能可大幅提高交通安全性。在车路云一体化过程中，从利益相关方少的领域入手，借助汽标委即将发布的 V2X 标准，推进车车功能装配。但面临车企间谁先安装的问题，需积极与国家相关部委沟通推动，出台鼓励政策加快车端 V2V 功能部署。同步推进 V2I，以交通信控信息为优先联网接入工作。参照新能源补贴政策，增加 V2V、V2I 渗透率，加大功能普及和应用，其主要功能场景包括交叉路口碰撞预警、前项碰撞预警、紧急制动预警、异常车辆提醒、领航辅助驾驶和自主代客泊车等，既提高交通安全性，又提升用户价值。

2.路侧提升:遵循单程做透、通道做全、连点成线、场景贯通的思路，聚焦高价值车路协同场景，实现重点城市内及城际间无缝对接，提升用户体验。在城市道路方面，通过车路云一体化试点，加强城市级 V2X RSU 的薄覆盖，重点提升覆盖率，聚焦大型交叉路口行人和非机动车预警、道路危险提醒，中型交叉路口交通拥堵提醒、车辆异常提醒，小型交叉路口闯红灯预警、限速预警等场景，降低基础设施单项投入。在公路通道方面，聚焦国家综合立体交通网六轴七廊八通道主骨架，依托交通部基础设施数字化转型，重点加快高速公路、匝道、互通区域车路协同场景建设，如限速、急弯、匝道区、分合流预警等，提升用户价值体验，确保跨区车路协同功能应用顺畅。

3.云端提升:筹建国家级平台单位，统筹全国路侧通用基础设施建设和运营，形成智能网联汽车出行信息一张网。当前车路云基础设施建设各地各自为政，存在互联互通不统一的隐患。全国统一的平台主体可统筹各地基础设施建设，至少保证通信基础设施建设的标准一致性和功能使用互联互通的一致性。在此基础上，各地方可探索基于统一平台的差异化增值服务，探索商业模式。

最后，我对于今天的报告做一个总结，主要是三个方面:

第一，车路云一体化对智能网联汽车有益且必不可少，是未来万物互联趋势下智能网联汽车发展的终极趋势和形态。

第二，车路云一体化是庞大的系统性工程，地域性差异大，不可能一蹴而就。当前单车智能是基础，企业应在坚持单车智能关键技术突破和投入的同时，循序渐进推进车路云基础设施建设。

第三，现有车路云散点建设模式不科学、不可持续。建议借鉴国家级平台模式，组建全国性基础设施建设和运营主体，实现从国家中央到地方的垂直管理，地方各部门共同参与、支持和协助，以推进车路云基础设施建设，实现未来可持续健康发展和商业模式闭环。

以上是我的报告内容，如有不当之处，请各位专家批评指正，欢迎大家会后交流。谢谢！

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