亿欧智库+-+车路云一体化商业模式和路径论证研究报告

位欧位欧车路云一体化亿欧智库https:/www/research11车路云一体化发展渐入佳境，商业落地一触即发22一体化面临多方挑战，急需探寻产业突破新路径33车路云一体化产业发展路径与关键解决方案实施，预示着商业化应用的1.1新质生产力是推动高质量发展的内在要求和重要着力点，车路城融合发展是新质生产力的重要践行◆科技创新是发展新质生产力的核心要素，能推动和引领产业创新，产业创新则能够实现科技创新的价值，二者深度融合、互促共生，对建设和完善现代化产业体系具有重要意义，是加快培育新质生产力的重要◆我国道路里程数、人均成熟道路面积数均保持高速增长，路网规模已跃居世界前列，高速公路历程更是位居世界第一。但仍然面临发展难题，交通堵塞、道路资源分配不均、环境污染等问题日益凸显，亟需◆在此背景下，数字化、网络化、智能化技术正以前所未有的速度转化为强大的发展新动能，车路城协同V2X的信息交互对道路交通环境进行实时高精度感知，按照约定的通信协议和数据交互标准(网络互联化),并涵盖不同程度的车辆自动化驾驶等级(车辆自动化),以及考虑车辆与道路、云控平台供需间不同程度的分配协同优化(系统集成化),从车辆自动化、网络互联化和系统集成化三个维度构建车路云协同自动驾驶系统，进而高效协同地执行车辆和道路的感知、预测、决策和控制功能，最终形成一个能够整合、协调、控制、管理和优化所有车辆、信息服务、设施设备、智能化交通管理的以车路云协同◆通过优化道路资源分配和建立车车、车路、车人实时信息交互渠道，实现路口协作通行和全域交通优化调控。这不仅提升了车辆与道路的使用效率，还为城市大运量公共运输工具及权限。◆同时通过与智慧交通、智慧城市平台相链接，可以提升交通系统数据来源：公开资料，亿欧智库1.1政策加持下，“车路云一体化”应用试点加速，多地已密集启时间2024年6月首批确定由9个汽车生产企业和9个使用主体组成的联合体，将于7个城2024年1月推动智能化路侧基础设施和云控基础平台建设，提升车载终端装配率，开“车路云一体化”系统架构设计和多种场景应用，形成统一的车路协同技术标准与测试评价体系，健全道路交通安全保障能力，促进规模化示范应用和新型商业模式探索，大力推动智2023年11月通过开展试点工作，引导智能网联汽车生产企业和使用主体加强能力建设，提下，促进智能网联汽车产品的功能、性能提升和产业生态的迭代优化，推产业高质量发展。2023年7月南(智能网联汽车)(2023版)》新版标准体系建设指南主要针对智能网联汽车通用规范、核心技术与关键括智能网联汽车基础、技术、产品、试验标准等在内的智能网联汽车标准体系，指导车联网产业智能网联汽车领域的相关标准制修订，充分发挥标准对车联网产业关键技术、核心产品和功能应用的引领作用，与《国家车联网产业标准体系建设指南》其他部分共同形成统一、2023年3月要完善科技创新科技体系，加强交通战略科技力量、科技基础数字政府体系框架，加快推进智慧交通建设。62023年中国车联网先导区建设地图国家智能汽车与智慧交通(京翼)示范区智能网联汽车自动驾驶封闭场景测试基地智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点湖北(襄阳)国家级车联网先导区国家智能网联汽车(武汉)测试示范区智能网联汽车自动驾驶封闭场景测试基地(襄阳)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(武汉)智能网联汽车自动驾驶封闭场景测试基地(西安)中德合作智能网联汽车车联网四川试点基地智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(成都)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(沧州)天津(西青)国家级车联网先导区山东高速智能网联高速公路测试基地智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(济南)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(淄博)吉林国家智能网联汽车应用(北方)示范区智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(合肥)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(芜湖)重庆(两江新区)国家级车联网先导区国家智能汽车集成系统实验区(-VISTA)智能网联汽车自动驾驶封闭场地测试基地(重庆)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(重庆)湖南(长沙)国家级车联网先导区国家智能网联汽车(长沙)测试区智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(长沙)广州智能网联汽车与智慧交通应用示范区智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(广州)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(深圳)★江苏(无锡)国家级车联网先导区国家智能交通综合测试基地(无锡)智能网联汽车自动驾驶场地封闭测试基地(泰兴)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(无锡)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(南京)国家智能网联(上海)试点示范区智能网联汽车自动驾驶封闭场地测试基地(上海)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(上海)广西(柳州)国家级车联网先导区智能网联汽车自动驾驶封闭场地测试基地(海南)浙江(德清)国家级车联网先导区浙江5G车联网应用示范区智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(厦门)1.1车路协同千亿市场空间开启，我国V2X行业处于快速发展期，市场巨大◆车路协同主要包括车、路、云、网、图五大关键环节。车路协同产业涉及面广，主要包括车、网、图五大环节。其中，C-V2X、激光雷达、高算力芯片等技术及产品展的重点。此外，运营也是现在车路协同项◆据亿欧智库预测，随着车路协同逐步走向规模化与市场化，2030年中国车路协同市场规模有望达到4960亿元，市场潜力巨大。亿欧智库认为，中国车路协同目前仍处于车路云网端分步亿欧智库：2021-2030年中国车路协亿欧智库：2021-2030年中国车路协同市场规模预测(亿元)20212022亿欧智库：2023-2027年中国乘用车前装C-V2X装车量装配量(万辆)装配量(万辆)202220232024E2025E博世说数据来源：佐思汽研，公开资料，亿欧智库1.1车路云一体化强调多要素协同运行，V2X技术使各交通要素信息互通互联，是产业发展关键技术覆盖范围视角多视角优势，可俯视视角弥补观测时间激光雷达和视觉感知为主要设备，高精度地V2X实现车-路-云-人各交通要素互联互通车载边缘计算(ECN)车载边缘计算(ECN)数据来源：公开资料，亿欧智库81.2车路云一体化产业链已初步形成，但技术协同机制还需探索发依托单车智能和车路协同的发展基础，车路云一体化产业链各模块已初步搭建完成。但车路云一体化项基础设施建设对于整体车路云数据获取与交互至关重要，包括感知、交通信号控制、通信、边缘计算等在原有设备基础上，提升车载V2X终端装配提供运行动态信息，同时网联汽车及其驾驶人可接受来自云控应用的服路路智能化路侧基础设施建设(RUS、交通信号控制设备等),实现环境感知、局部辅助定位、交通信号及交通通告信息实时获取，为云控基础平台采集动态交通数据，并向车辆及交通参与者由云控基础平台基于交通相关数据的采集、存储与处理，通过数据赋能提供交通管控、车辆协为系统各组成部分间的数据传输与信息交互提供安全高精地图提供车辆精准定位、辅助环境感知、路径规划等功能，并提供更多维度数专项项目主要为各示范区、先导区、“双智城市”试点等区域相关政府部门或单独成立的运营主体等，车路云一体化项目的落地离不开城市载体，因此城市中的政府部门需要协同发力，包括数据监数据交易及大数据分析平台支撑平台感知及边缘计算设备交通交管路侧基础设施应用新中心、中国通信协会、专家访谈、亿欧智库BOSCH×eTAS亿欧智库车路车路S承泰科技S承泰科技u千方科技千方科技千方科技Hamaton万集科技万通智控口移动云口移动云天翼云六分科技中信科智联3OYNET行高德地图CHINA云ANs千寻位置万集科技享道出行上海奉贤交通能源(集团)有限公司上海奉贤交通能源(集团)有限公司智慧乘用车智慧园区◆车路云一体化涉及的产业整体可分为智能网联汽车、智能化路侧基础设施、云控平台以及基础支撑四大部分。其中智能网联汽车价值占比最高，是整个智能网联汽车产业的核心，价值占比最高。◆随着智能网联汽车准入和上路通行试点通知的出台，自动驾驶行业进入快车道。这次试点主要是以联合体为主体、在实际道路上的L3及L4级别自动驾驶测试，以衡量产品在实际道路上的性能和安全保证能力，为后续L3自动驾驶大规模量产做好初期的测试准备。试点产品覆盖乘用车、客车以及货车三大类。亿欧智库：主要车企进入智能网联汽车准入和上路通行试点1汽车生产企业重庆长安汽车股份有限公司重庆市长安车联科技有限公司运行所在城市2比亚迪汽车工业有限公司深圳市东潮出行科技有限公司3广汽乘用车有限公司广汽祺宸科技有限公司4上海汽车集团股份有限公司上海赛可出行科技服务有限公司5北汽蓝谷麦格纳汽车有限公司北京出行汽车服务有限公司6中国第一汽车集团有限公司一汽出行科技有限公司7蔚来汽车科技有限公司上海蔚来汽车有限公司8宇通客车股份有限公司郑州市公共交通集团有限公司9上汽红岩汽车有限公司上海友道智途科技有限公司◆在车端，关键部分是车路协同的OBU硬件设备和相应的V2X应用软件。V2X车载终端主要包括无线通信模块、处理单元、定位模块、加密模块等，其中无线通信模块为产品核心，占整体成本的60%以上。◆V2X终端起始于ETC应用场景，被称为ETCOBU。ETC连接着路侧和车端，可视为V2X的初级应用形态，其车载终端被称为ETCOBU。亿欧智库：车载终端的六大要求车载终端要求2023年乘用车C-V2X前装率约为1.2%,前装规模超过27万辆，预计2026-2027数据来源：国联证券，亿欧智库整理111.3路端：基建升级，基础设施建设开启规模化落地，路端硬件多设备名称感知目标优点获得目标的距离、方位.检测精度高、检测维度全、探测探测距离：200m@10%,误差<±3cm;时间同步：支持基于GNSS/NTP/PTP的时钟同步，精度>5ms;目标物体的速度、距离.探测距离远，基本不受光线、天息透能力强等探测距离：≥250m,精度≥0.5m;速度监测：精度≥0.5km/h;时钟同步：支持基于GNSS/NTP/PTP的时钟同步；精度≥5ms;目标的类型、颜色、速图像特征识别、成本低等像素要求：一般不低于400万，路码流多于3路；时钟同步：支持基于GNSS/NTP/PTP的时钟同步；精度≥5ms;1.3云端：与车端、路端产品紧密协作，共同构成了一个车路云一◆我国云控平台建设逐渐形成“分层解耦、跨域融合”的特征，将平台应用与基础功能解耦，包含“1个云控基础平台+N个云控应用平台”。云控基础平台则由边缘、区域和中心三级云组成，每个边缘云只归属一个区域云，每个区域云则可以统筹调度多个边缘云，同时可以向其他区域云、一个或多个中心云提供商业化服务。◆云控平台通常会分多期迭代建设，因此以业务最小级为单位进行云平台功能的拆解和部署成为行业建设趋势，也就导致云控平台早期产值增量较小，但未来增长明显。亿欧智库：云控基础平台架构及配套功能标准化分级共享接口领域大数据赋能数据采集/缓存/处理车-云网关/路-云网关/云-云网关区域云功能架构标准化分级共享接口融合感知协同决策协同控制数据采集/缓存/处理车-云网关/路-云网关/云-云网关边缘云功能架构标准化分级共享接口融合感知协同决策协同控制数据采集/缓存/处理车-云网关/路-云网关/云-云网关标准化接口领域标准件一体化底座标准化接口领域标准件一体化底座标准化接口领域标准件一体化底座边缘云边缘云区域云边缘云中心云区域云边缘云边缘云◆云控平台将为交管提供重要支撑作用，未来关键在于低时延与安全性◆目前，硬件部分的技术壁垒已显著降低，但云端仍面临一些挑战，例如分层解耦不够充分、在复杂环境下车路云信息增强感知能力不足、行业标准不统一、数据接口标准缺乏规范以及商业模式尚未明确等。◆针对车路云一体化新型系统的测试验证需求，需要探索关键软硬件的测试评价方法和测试工具，以及以车路云一体化场景为驱动的综合评测环境搭建和云支持的自动驾驶仿真系统搭建。云控基础平台建设与服务的商业化落地正加速推进云控基础平台目前已经在北京市高级别自动驾驶示范区、上海嘉定“车路网云一体化”综合示范建设项目、南京市江心洲“新型公交都市”先导区等多地落地。◆很多创新技术正在开展研发与落地应用，包括道路交通的数字孪生与超视距感知、全路段信息监管、基于云控系统的高速公路商用车预测性巡航控制、基于云控系统的高速公路队列预测性巡航控制、云控基础平台赋能L2级智能网联车辆等。数据来源：中国智能网联汽车产业创新联盟，华泰证券，亿欧智库整理132.1我国车路云一体化试点建设概况：仍处于初级阶段，“碎片◆当前，各地“车路云一体化”建设处于初级阶段，尚未能搭建形成完备的系统架构，基础设施建设存在“碎片化”现象，难以支撑自动驾驶技术和网联功能的规模化应用。各地在前几年做示范应用城市或先导区时，选择的设备和实现效果不同，导致方案多元化，没有一◆智能网联汽车“车路云一体化”应用试点将充分发挥前期测试区、车联网先导区、“双智”试点等试点工作的建设基础，推动智能网联汽车“车路云一体化”技术落地与规模应用。此次试点名单的数量没有业务互通安全可靠◆国家将以超长期国债方式支持地方投入车路云一体化项目，相对于强调由路侧为车辆提供增强感知的能力车路协同建设，车路云一体化强化了面向车辆的决策、控制服务能力以及对整个产业链的服务支撑能力，推动智能化路侧基础设施与云控基础平台建设是重要任务之一。◆试点城市所在省级各主管部门，应统筹省内路侧基础设施及城市级云控基础平台的互联互通，推动试点◆同时，通过试点也可为其他城市发展智能网联汽车提供可借鉴、可复制、可推广的经验和模式，进一步扩大中国智能网联汽车的应用范围和影响力，有助于推动我国智能网联汽车技术落地与规模化应用、提升道路交通安全和出行效率、探索形成“车路云一体化公共开放道路公共开放道路封闭试验区(封闭)特定场景商业化应用场景城市级别数据来源：公开资料，亿欧智库2.1我国车路云一体化应用试点城市布局：20城率先启动试点，下半年有望迎来爆发式增长◆2024年7月3日，五部委公布“车路云一体化”应用试点城市名单，20个城市主要涵盖一线城市和具有代表性的二线城市，涵盖地域广泛。据悉，在未来1到2年内各地产业总投资额或将达到1000亿元，下半年各个城市的招投标工作将先后启动。◆与以往的碎片化建设模式不同，车路云一体化试点以“政府引导、市场驱动、统筹谋划、循序建设”为基本原则，要建成一批“架构相同、标准统一、业务互通、安全可靠”的城市级应用试点项目。亿欧智库：“车路云一体化”应用试点城市分布根据投资总额、以往建设成果、推进进度等维度根据投资总额、以往建设成果、推进进度等维度将20个城市分为三大梯队第一梯队第二梯队第三梯队亿欧智库：申报应用试点城市需要满足的六项要求数据来源：公开资料，亿欧智库162.1我国车路云一体化试点建设应用场景：理想状态下，2030年可实现车路云一体化多场景规模化应用◆在场景应用方面，试点城市将促进多场景自动驾驶规模化应用。结合智慧城市、智能交通、产业发展等需求，因地制宜开展智慧公交、智慧乘用车、自动泊车、城市物流、自动配送等多场景的规模化应用试点，满足公众移动出行需求与不同商用场景的车辆作业需求，提升城市交通安全水平和出行效率。◆车路云一体化系统可商业化应用场景主要包括：公交系统、智慧环卫系统、无人送货系统、网联式智能驾驶乘用车等。试点城市应在限定区域内开展智慧公交、智慧乘用车、自动泊车、城市物流、自动配送等多场景(任选一种或几种)应用试点。亿欧智库：车路城协同应用发展图谱20232025运输服务出行服务交通管控面向自动驾驶的应用◆面向自动驾驶汽车的应用起步早，技术也相对成熟，预警提醒类应用规模化推广有望近几年实现，但辅助驾驶类应用受限于基础设施的覆盖率低，短期内规模化推广较难。◆面向智能交通应用中，以信号灯信息提醒、交通状态信息提醒为主的信息服务，也是智慧公交、重点车辆监管等其他交通应用的基础，技术难度较低，但需公安交管等部门支持。◆面向城市治理的应用是借助路侧智能基础设施，在数据融合的基础上，通过平台实现分析和决策，在基础设施达到一定规模、数据积累量级提升之后将产生良好效果。数据来源：公开资料，亿欧智库17◆建设概况：自2020年起，北京在亦庄启动了高级别自动驾驶测试区的建设，按照1.0阶段(试验环境搭建)、2.0阶段(小规模部署)、3.0阶段(规模部署和场景拓展)、4.0阶段(推广和场景优化)的步骤将逐步向北京市其他区域复制推广。◆北京市车路云一体化项目的建设周期相对明确，每个阶段都有明确的任务和目标，从过去的1.0到3.0阶段来看，每个阶段的建设周期大约为半年到一年。目前，已完成1.0、2.0和3.0阶段的全面测试，开始推动高级别自动驾驶4.0扩区建设。北京市已经成为智能网联汽车与智能交通的先行者，目前正在积极加速形成“车路云网图”建设的“北京模式”。亿欧智库：车路城协同应用发展图谱已完成已完成进行中>2020年9月正式启动，以市13个区域，总面积达◆◆建设预期：深度践行车路云一体化技术路线，以示范区建设为引领，打造全球智能网联汽车科技创新高打造全球数字经济标杆城市先行区数据来源：公开资料，亿欧智库182.1北京车路云一体化试点建设现状：以投建营一体化模式，打造可复制、可推广的“亦庄模式”,并进行规模推广◆建设模式：北京作为国家级车联网先导区和自动驾驶示范区，其投建营模式注重政府引导和企业参与相结合，通过设立市场化运营平台公司和政策先行区等方式，推动智能网联汽车产业的快速发展。◆北京是投建营一体化模式，大胆尝试政策突破，2021年4月正式发布《北京经济技术开发区多功能综合杆及配套设施管理办法(试行)》,确立了多杆合一模式，以政府统筹规划，企业投资建设、统一运营维护的运营思路，构建“规、建、管、养、用”一体化、全链条式建设运营模式。授权企业经营，统一投资建设，通过智慧亦庄建设主平台-北京亦庄智能城市研究院集团有限公司旗下全资子公司北京车网科技发展有限公司(以下简称“车网科技”)、北京亦庄数字基础设施科技发展有限公司(以下简称“数基建公司”)进行车路云一体化的投资、建设和运营。◆北京高级别自动驾驶示范区4.0阶段建设，政府与企业的资金共投，此次项目投资规模达99.39亿元，建设资金来源为政府投资+国有企业自筹，项目出资比例为政府投资70%、国有企业自筹30%。亿欧智库：北京车路城协同投建营模式北京亦庄智能城市研究院集团有限公司北京亦庄智能城市研究院集团有限公司投资和运营◆北京市的车路协同解决方案基于亦庄的专线技术，通过专网铺设，形成了独特的技术路线，与其他城市的方案有显著差异，形成了可复制、可推广的“亦庄模式”。基于“亦庄模式”,同步推进新建和改扩建道路改造工程。建道路改造工程。亦庄样板北京样板数据来源：公开资料，亿欧智库192.1无锡车路云一体化试点建设现状：以“全域化”建设为最大亮获批全国首个国家级O无锡入围首批是全国首部推动车联网发展的地方性法规，全国范围内首次将车路协同基础设施纳入道路建设工程范畴，首次鼓励和支持车联网及智能网联汽车在智慧交通、无锡市公安交管部门出台了全国首个一线民警处理网联车事故的“无锡标准”;中国首个以车联网为主题的省级特色小镇，集聚了一批车联网头部及研发生态企业，包括博世、米文动力、雷森电子、仙途智能、高仙机器人、天安智联等头部和创新型企业，涵盖创新平台、智能路侧、智能驾驶、商用2.1无锡车路云一体化试点建设现状：初步形成城市级投资建设运营体系，底层有强大的车路协同产业集群和协同生态支撑◆建设模式：无锡组建了无锡市车城智联科技有限公司，作为城市级台型企业，以“投融建管养”一体化模式承担全市车联网基础设施投资、建设和运营工作。建设全市统一的车联网数据管理服务平台，联动区级平台，导入工信、公安、交通、城建等相关部门资源，集聚公交、客运、出租(网约)、交通建设等领域内外部资源，城市级投资建设运营体系初步形成。持股30%城建市级车联网数据管理服务平台持股70%车联网数据网约出租公安公交客运够集聚各领域的核心骨干企业，快速探索形成服务模式，完善车联网的商业逻辑，面向行业端、管理端◆无锡以特色园区为载体，聚力推进企业招引与培育，在专注于车路协同的同时，无锡也是立足自身集成电路、汽车零部件等产业优势，在全市各个板块打造以车联网、车路协同、智能网联汽车为特色的产业园区，比如经开区国家传感园专注于汽车传感器及增量零部件，新吴区全力发展车规级芯片，惠山区在“产业+项目+人才+金融”产业发展模式经开区梁溪区新吴区锡山区数据来源：公开资料，亿欧智库2.1重庆车路云一体化建设现状：三个示范区各有侧重的发展，高新区是重庆车路云一体化应用试点的核心区域高新区两江新区永川区高新区两江新区永川区2022年~2022年~2020年~2020年~2018年~2018年~重点推进重庆高新区网联自动驾驶样板示范区、重庆(两江新区)国家级车联网先导区等重点项目标准化建推进全市车联网标准体系建设，加快出台多个地方标准；建设全市自动驾驶监管平台，提升自动驾驶监管、安全统—C-V2X应用标准和安全认证标准，实现两江新区、西部科学城重庆高新区、永川区等示范区域基础数据互联推动智慧公交、自动驾驶出租、无人配送物流、无人驾驶特种作业、智慧停车等多场景规模化应用；2.1重庆车路云一体化建设现状：各区投建营模式不同，独立发展，◆建设模式：重庆车路云一体化建设方面目前没有固定统一的建设模式；两江新区投建营一体化模式，由政府主导进行投资开发、工程建设、运营管理；高新区采取投建营分离模式，永川区侧重于自动驾驶测试基地建设，采用政企联合建设运营方式，区政府为合资企业提供基础设施建设、政策补贴、人才引进等支持措施，由企业主导推动；招商检测为合资企业导入测试、检测、认证等能力，并负责招商和运营工作；百度提供技术创新支持。未来将探索成立市级平台，推进整个重庆市的应用建设，高新区作为核心区域，未来首要任务是资产整合、认知统一，标准和规划先行。亿欧智库：重庆车路城协同投建营模式持股35%高新区采用政企联合建设运营方式采用政企联合建设运营方式永川区永川区政府招商检测(重庆)公司百度重庆车路云一体化探索经验重庆车路云一体化探索经验数据来源：政府官网、公开资料、专家访谈、亿欧智库232.1武汉车路云一体化试点建设现状：各区采取不同的投建营模式，营管理。武汉经开区成立了武汉新能源与智能汽车创新中心，最初负责帮助武汉进行双智城市规划，而后成立子运营公司负责智能网联项目的运营，主要做车路运营并与交管对接。此外，该公司也是2024年武汉市智能网联新能源汽车“车路云”一体化重大示范项目的主体项目单位。武汉高新区投建营模式较为特殊，具体来看，高新区将未来25年的停车收益权作度，以此换取百度公司在前期的投资和建设工作。在双(和电动汽车百人会共同建立)(全资子公司)武汉车网智联测试运营管理有限公司负责整体运营高新区武汉东湖新技术开发区武汉东湖新技术开发区武汉光谷交通建设有限公司百度(全资子公司)百度智行信息科技(重庆) 态数据，并联合市交管完善相关数据集。《智能网联道路建设规范(总则)》,为省级标准、数据来源：政府官网、公开资料、专家访谈、亿欧智库252.1上海车路云一体化建设现状：以点带面，各区错位发展定位明路侧设备应用车辆应用车辆嘉定-乘用车嘉定-乘用车浦东-车联网△奉贤-停车库临港-商用车发展目标一：2024年-2026年发展目标一：2024年-2026年发展目标二：2027年-2030年数据来源：政府官网、公开资料、专家访谈、亿欧智库262.1上海车路云一体化建设现状：各区建设模式不同，在技术标准上海国际汽车城(集团)有限公司上海国际汽车城(集团)有限公司上海奉贤交通能源(集团)有限公司上海智能网联汽车技术中心有限公司负责运营负责投资建设投建营一体负责运营负责运营 ■数据安全保障■推动技术标准制定■推动区域互信、互认、互证数据来源：政府官网、公开资料、专家访谈、亿欧智库27推动车联网、5G通信、门，住建部在城市规划、行)》,确立了多杆合一模式，以政府统筹规划，企业投资建设、统一运营维护的运营思路，构建“规、建、协调、积极推动，监督指导数基建公司依法依规、有序开展相关工作。路侧设施降本过程路侧设施降本过程激光雷达降本过程激光雷达降本过程毫米波雷达降本过程2022年2022年2022年2022年2010-20192020-20222010-20192020-20222023-2025◆挑战四：技术融合挑战◆车路云一体化在在突破单车感知的局限性以及优化交通效率等方面具有重要意义，通过车与车、车与路的高效通信和数据共享，能够实现更全面的环境感知与更智能的决策。然而，要实现这一技术的全面应用和推广，当前仍然面临着多方面的挑战，如数据质量、协同感知、协同决策、协同计算、协同调控与规划等。挑战特征意义◆技术融合挑战1:数据质量面临可靠性(置信度)、时延等挑战。◆车路云一体化需要采集多端数据进行融合、协同决策，涉及数据源多样。数据类别不仅包括了汽车基础数据(车牌号、车辆品牌和型号、车辆识别码、车辆颜色、车身长度和宽度外观等相关数据),也包括基础设施、交通数据、地图数据(红绿灯信息、道路基础设施相关、道路行人的具体位置、行驶和运动的方向、车外街景、交通标志、建筑外观等真实交通数据),以及车主的大量用户身份类数据(姓名、手机号码、驾照、证件号码、支付信息、家庭住址、用户的指纹、面部等生物特征识别信息等)、用户状态数据(语音、手势、眼球位置变化等)、行为类数据(登录、浏览、搜索、交易等操作信息等)等。◆而且，车路云一体化数据之间具备关联复杂、实时变化、多源异构、流动性强的特点。因此在道路交通是异常复杂的巨系统、道路交通环境瞬息万变的背景下，要求数据交互具有高可靠性以及低时延。目前，当前车路云一体化在实践的过程仍然面临可靠性不足、时延有待进一步降低等挑战。◆A.可靠性：当前面临采集不充分、协同不充分、数据持续运营缺乏、安全性有待提升等挑战。◆数据采集不充分、数据质量不高：目前设备在线率不高(截至2024年2月，全国智能网联示范区设备在线率测评中，RSU设备平均在线率为81.9%,融合感知设备平均在线率为75.1%),路测基础设施提供的数据存在信息缺失、错误以及上报率不足等问题。数据来源：公开资料，亿欧智库31低，无法满足汽车行业的要求(功能安全);路侧真是数据与平台数据更新不同步监控(目前是端侧发现反向追踪)。◆通信的高可靠性(通常指99.999%的可靠性)对于自动驾驶功能至关重要，需要确保在高速移动和复在DAY1阶段低时延场景要求最大时延不大于100ms,在DAY2阶段，12个场景中，要求最大时延不大于车路云一体化时延要求时延现状车路云一体化时延要求时延现状应用应用≈100ms≈100ms◆技术融合挑战2:在车辆层面，面临融合感知与协同决策的挑战◆在车端，多传感器融合成为提升感知可靠性的主要手段，目前存在着视觉主导和激光主导两种不同的感知融合方案，视觉主导方案的采用者以特斯拉为代表，激光主导方案的采用者以谷歌为代表。然而单车传感器的环境感知有诸多不足，如感知距离较短、参在视野盲区，在路侧边缘云上应用车路融合感知技◆在车路云一体化发展的上，一共可以划分为三大阶段，信息交互协同、协同感知与协同决策控制。协同决策控制在协同感知的基础上能够进一步实现道路对车辆、交通的决策控制，保障自动驾驶安全、提高◆协同决策控制可以分为有条件协同决策控制和完全协同决策控制两个小阶段，目前行业可以在测试场或者限定区域实现协同感知甚至有条件协同控制，但完全协同决策控制各家仍在积极尝试，由于难度大、数据来源：公开资料，亿欧智库2.3产业突破点通讯时延计算时延采集不充分协同不充分据提升路侧算力算法优化车端覆盖率路侧设施覆盖率运营体系整体规划区块链等技术融合时延可信度数据持续运维缺乏安全性数据来源：公开资料，亿欧智库352.3产业突破点◆当前，车路云一体化是基于云链接的系统，实践中面临数据交互的时延与可信度等核心挑战。其中，通讯时延、计算资源不足、数据采集不充分、系统协同不充分、数据持续运营缺乏、安全性等都是构成当前挑战的原因。◆基于此，博世提出可靠分布式系统(ReliableDistributedSystems,RDS)的概念，这是随着网络物理能和成本效益以及CPS的可靠性，使得嵌入式工作负载能够在IT基础设施上可靠地执行。最初，CPS通常作为独立的单元存在，每个系统都拥有自己的传感器、计算资源和执行器。这些系统通常针对特定的任务设计，例如发动机控制或简单的自动化生产线。它们的功能和范围相对有限，主要依赖于本地资源，缺乏与其他系统的互联互通。◆随着云计算和网络技术的发展，CPS开始与云平台连接，这使得它们能够利用云端的计算资源和存储能力。这种连接性为CPS带来了新的功能，例如通过云进行数据监控和预测性维护。然而，这些增强功能对原有设备的功能和范围影响不大，主要是在非关键功能上的增强。仅提高了单个设备的功能性，还允许新的业务模型的出现，如按使用付费的自动驾驶服务。在车路云一体化落地层面，通过RDS车辆可以实现按需使用计算能力，从而降低对于高性能自动驾驶计算单元的依赖(从2个计算单元将为1个，甚至不需要)。基于RDS,路侧单元可以提供低时延边缘算力，从而用于来补充车辆传感器实现之外的物体，从而提升安全性。亿欧智库：网络物理系统的演变车路云一体化云①实时BestEffort实时云传统汽车端到端Qos与可靠性3.2解决方案：RDS助力增强数据可信度并降低整体时延，进一步提升车路云一体化技术可行性◆可靠分布式系统(RDS)可以通过其动态计算资源分配、实时数据处理、智能传感器与执行器集成、分布式通信架构以及内置的安全性与隐私保护机制，为车路云一体化和车路协同提供了强大的技术支持。RDS通过多源数据融合增强了数据的可信度，并通过边缘计算、实时调度优化以及容错与冗余机制有效提升了时延的可预测性及故障应对能力，确保了关键任务的及时完成。这些特性共同提升了车路协同系统的安全和数据完整性、鲁棒性、及时性，使其能够更有效地管理和响应复杂的交通环境，从而提高自动驾驶的性能和效率。实时数据处理计算资源动态分配RDS的设计支持实时数实时数据处理计算资源动态分配RDS的设计支持实时数RDS允许车辆在需要时动态地从云端或边缘计算节点获取计算资源。智能传感器智能传感器与执行器的集成分布式通信架构分布式通信架构安全性与隐私保护安全性与隐私保护为车路协同提供必要的提升数据可信度时延可预测并降低提升数据可信度时延可预测并降低多源数据融合：通多源数据融合：通过RDS,车辆可以从多个传感器和数据源(如路边基础设施、其他车辆、云端)获取信息。通过数据融合技术，可以提高数据的可信度，减少单一数据源可能带来的误差。数据标识和验证：在RDS中，采用分布式数据标识管理机制，确保数据的来源可追溯，并通过加密签名、数据流完整性检查等技术验证数据的完整性和真实性。边缘计算：通过在边缘计算节点处理数据，RDS可以显著降低数据传输的时延。车辆在离数据源更近的地方进行计算，减少往返云端的延迟。实时调度与优化：RDS中实时调度机制可以确保关键任务在规定时间内完成，优化计算资源使用，从而减少因资源竞争导致时延。可预测性时延及故障容错：在RDS中，采用冗余和容错机制来处理可能的软硬件系统故障。例如，当某个计算节点出现故障时，系统可以自动切换到备用节点，确保服务的连续性。博世说博世说推动E2E算法以及RDS系统在路侧的部署使用，提升数据可信度及可靠性推动E2E算法路侧使用，并引入可靠的分发系统(RDS),通过将路口的多个摄像头和移动边缘计算(MEC)单元组成一资源池(如在一个路口配置八个摄像头和四个MEC单元，每个MEC单元服务于两个摄像头，形成了一个资源共享池，以此来增强计算能力并提供备份，确保系统的高可靠性。),◆标准体系的构建对智能网联汽车的发展至关重要。自2017年底至今，中国已初步建立支撑驾驶辅助的智能网联汽车标准体系，已建标准细分领域丰富、专业范围各有侧重与交叉。当前，由于国家层面把权限下放到各个地方政府，相关标准多以短期团体标准、地方标准为主，缺少国标或行标的建立。◆总体来看，国内顶层标准研究工作离散，成果各成体系，导致各地现有标准互联互通不足。受地域性及版权问题限制，标准协作与实施困难，严重阻碍了跨行业、跨领域的系统互认与协同，导致城市间路端系统及车辆车企的互联至今仍无统一标准。数据标准化数据标准化◆因此，未来全智能车、半智能车与非智能车的道路混行将面临一系列法律、财产安全及保险制度等方面的挑战，这一过渡期的精细路权运营是车路云一体化协同管理的关键。为此，首要任务是完善法律法规体系，确保能够妥善处理财产安全方面的事故责任划分、保险承保与赔付等问题。产品质量法侵权责任法其他相关法律道路交通安全法产品质量法侵权责任法其他相关法律道路交通安全法法律责任主体的认定法律责任主体的认定法律责任的认定与分担精细路权管理运营目前，车路云一体化试点阶段主要以参与、探索、测试为主，理想状态下预计到2027-2028年开始立法。在相关标准与法规建立与逐渐完善的基础上，还需通过整合现有智能网联汽车测试场地、设备和人员资源，形成覆盖仿真测试、封闭场地测试到实际道路测试多层次的统一测试评价平台，制定详细测试标准与发放，加快打破不同城市、地区互通互联的壁障，保障自动驾驶的安全运行与广泛应用。◆在这一过程，需要政府、企业以及社会各方参与者的共同努力。数据来源：公开资料，亿欧智库403.2解决方案：多主体投资共建实现政企合作长效运营，探索协同商业模式打破数据孤岛实现互通共享面临着缺乏明确资金来源与收益回报模式，投资运营模式尚不合理等多种挑战，为扩大试点以及推动形数据服务出行服务数据服务+联网服务3.3未来展望：加速智慧交通建设与智慧城市发展进程，提升城市运行效率与智能化治理水平智慧交通补足单车感知提高驾驶安全解决多车行为冲突预防二次事故发生实现交通协同运行提升交通管控效率智慧城市数据高效采集促进平台建设精准打击违法增效应急管理合理规划基建避免资源浪费