车路云一体化商业化模式和路径论证研究报告 2024

eT人SeT人S研究报告研究报告车路云一体化发展渐入佳境,商业落地一触即发1.1车路云一体化是汽车产业发展共识1.2我国车路云一体化产业生态分析1.3我国车路云一体化重点环节拆解分析一体化面临多方挑战,急需探寻产业突破新路径2.1我国车路云一体化试点建设现状分析2.2我国车路云一体化发展面临的痛点和挑战2.3我国车路云一体化发展的产业突破点车路云一体化产业发展路径与关键解决方案3.1车路云一体化产业发展路径3.2车路云一体化产业解决方案3.3车路云一体化未来发展方向车路云一体化作为智能交通系统的核心,正逐步实现技术成熟和规模化应用。随着5G、大数据和人工智能技术的融合,这一模式在提升交通效率保障行车安全优化资源配置等方面展现出巨大潜力。目前,多个试点项目已开始实施,预示着商业化应用的大门即将开启,为城市交通eT人Su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u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,亟需转换发展模式,转型升级。u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智慧城市智慧城市 整体系统出行者智能网联汽车u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特殊车辆提供了优先通行eT人Su20232024年,中国在车路协同领域的政策支持不断加强,推动了该产业的快速发展。在这些政策中,智能交通被赋予了"新基建"核心支柱的角色,预计将在基础设施建设中扮演更加关键的角色。亿欧智库:2023-2024年车路云一体化相关政策整理准入和上路通行试点2024年6月2024年1月2023年7月2023年3月2023年3月u中国推进车联网先导区建设,是推动车联网应用发展的重要措施。政策推动下,将在现有测试示范基础上进一步扩大应用范围,推动实现车联网"由点到面"的突破。u据统计,截至2023年底,国内共建设17个国家级测试示范区、7个车联网先导区、16个智慧城市与智能网联汽车协同发展试点城市,开放测试示范道路22000多公里,发放测试示范牌照超过5200张,累计道6eT人S国家智能汽车与智慧交通(京翼)国家智能汽车与智慧交通(京翼)示范区国家智能网联汽车(武汉)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(囊阳)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(武汉)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(济南)吉林国家智能网联汽车应用(北方)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(合肥)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(成都)北京★★上海上海重庆(两江新区)重庆(两江新区)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(重庆)广东香港广东香港智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(长沙)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(深圳)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(深圳)智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(上海) 智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点 智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点(厦门)eT人Su车路协同主要包括车、路、云、网、图五大关键展的重点。此外,运营也是现在车路协同项目不可或缺的重要环节。u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建设阶段,未来有望打通技术端、信息端与应用端,实现互联互通,打造真正的车路协同。亿欧智库:2021-2030年中国车路协同市场规模预测(亿元)二车端二车端二路端+18.8%9006002021202220232024E2025E2026E2027E2028E2029E2030E亿欧智库:2023-2027年中国乘用车前装C-V2X装车量8342+64.3%202220232024E2025E2026E2027E产业发展时间预测2027年是车路云一体化产业发展关键点,产业发展时间预测2027年是车路云一体化产业发展关键点,2024年到2026年逐步铺开建设,2027年实现落地运维。eT人S息互通互联,是产业发展关键技术u车路云一体化将"人、路、车、云"等交通参与要素融合一体,基于系统协同感知、决策、控制,实现智能网联汽车及交通系统安全、高效、节能及舒适运行,与单车智能同为自动驾驶的技术路径。从技术路径的概念和要求来看,"单车智能"更加强调车本身的智能驾驶感知和算法水平,对路侧、云端的数据协同依赖较低,相较于"单车智能"方案,"车路云一体化"对智能汽车软硬件要求较低,而是将路侧智能基础设施与云控平台结合,将感知、数据获取及复杂的计算任务从车端解放出来,可以弥补单车智能在感知、数据、计算上的短板,应对复杂路况。uV2X是实现车与车(V2V)、车与路(V2l)、车与人(V2P)、车与网(V2N)相连接的新一代信息通信技术。V2X系统可实现多模式连接、多信道接入控制、路侧通信设备位置优化等功能,在单车智能的基础上,通过实时获取车辆周边交通环境信息,与自身车载传感器的感知信息融合,作为车辆的决策与控制系统的输入,是"车路云一体化"产业发展关键技术。弥补器,本限制车路协同云服务移动云服务V2X车路协同云服务移动云服务 V2NV2N1.0eT人S展,产业生态正在逐步建立u车路云一体化整个产业链由车、路、云、网、图各模块服务商、城市专项运营商、城市监管部门构成,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。但车路云一体化项目目前主要在测试阶段,技术与协同机制尚且还需探索发展,整体产业生态正在逐步建立。u从车路云一体化产业链各模块资金分配比例来看,车端占比20%,路端占比50%,云端占比30%。路侧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、边缘计算等软硬件设备,路侧产业链有望提前受益。在原有设备基础上,提升车载V2X终端装配率,通过无线通信网络或路侧基础设施向云控平台提供运行动态信息,同时网联汽车及其驾驶人可接受来自云控应用的服务。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提供服务提供服务购买服务通讯服务支撑服务车辆感知及边缘计算设备路侧基础设施由云控基础平台基于交通相关数据的采集、存储与处理,提供服务提供服务购买服务通讯服务支撑服务车辆感知及边缘计算设备路侧基础设施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,并提供更多维度数据。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负责整体项目采购及运营。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eT人Stan叫劣T森思泰克apollo应用场景应用场景智慧公交低速无人车智慧乘用车智慧港口eT人S客车、货车等类别,短期渗透率将持续提升部分。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。u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、客车以重庆市长安车联科技有限公司重庆市长安车联科技有限公司重庆长安汽车股份有限公司乘用车重庆市23456广东省深圳市广东省广州市上海市北京市北京市比亚迪汽车工业有限公司23456广东省深圳市广东省广州市上海市北京市北京市比亚迪汽车工业有限公司广汽乘用车有限公司上海汽车集团股份有限公司北汽蓝谷麦格纳汽车有限公司中国第一汽车集团有限公司广汽祺宸科技有限公司上海赛可出行科技服务有限公司北京出行汽车服务有限公司一汽出行科技有限公司77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河南省郑州市客车99上汽红岩汽车有限公司uV2X终端起始于ETC应用场景,被称为ETCOBUoETC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ETCOBUV2X车载终端产品形态较为丰富亿欧智库:车载终端的六大要求V2X车载终端正在与T-BOX等融合,提高集成度支持5G、c-V2X直连通信能力支持5G、c-V2X直连通信能力具备同智能化路侧基础设施和云控基础平台进行实时数具备同智能化路侧基础设施和云控基础平台进行实时数据交互的能力短期存量车改造叠加新车渗透率持续提升,V2X车载终端市场规模稳步向上。2023年乘用车短期存量车改造叠加新车渗透率持续提升,V2X车载终端市场规模稳步向上。2023年乘用车C-V2X前装率约为l.2%,前装规模超过27万辆,预计20262027年迎来大规模装车期,乐观预测前装率最高可突破9%。端应具备高精度定位能力具备可访问控制、具备可访问控制、数据监管等安全能力支持数字身份认证体系支持数字身份认证体系eT人S维度增配,有望迎来最快增长u智能化路侧基础设施有望成为智能网联汽车产业增速最快的板块。智能化路侧基础设施主信单元、路侧计算单元、路侧感知设备(如摄像头、激光雷达、毫米波雷达)、交通管理设施(联网信号机、联网交通信息发布设施、其他交管设施)等。中明确要求智能化路侧设施主要部署在试点城市主城区有信号灯交叉根据发展目标,2028年,智能化路侧设施需完成一、二线重点城市主城区有信号灯交叉口以及重点高速u提升C-V2X路侧单元覆盖率,重点路口部署感知与边缘计算设备u通信设备:城市需部署LTE-V2X直连通信路侧单元(RSU)等在内的C-V2X设施,实现区域内通信网络高度集成将成为RSU高度集成将成为RSU发展方向车路云一体化系统涉及多种类、多个数量的设备,这种复杂的系统组成架构可能导致系统易出现故障或性能下降的情况。通过高度集成、分布算力集群等设计方式可有效提升系统的可靠性,同时也可以降低方案成本,更有利于车路协同路侧方案实现规车路协同路侧系统精度要求高,易受户外恶劣环境干扰,可能对信号传输和数据处理产生不利影响,降低系统的精度和可靠性。路侧设备部署数量多、调试交付周期长,会导致建设成本较高,不利于实现规模化复制。车路协同路侧系统涉及多个专业领域和技术范畴,因此需要制定统一的标准和协议,以确保不同厂商的设备相互兼容和可靠通信。u感知设备与计算设备:应在城市重点区域、关键路口路段,特别是事故易发生、交通易拥堵点位或复杂亿欧智库:主要路侧感知设备探测距离:探测距离:200m@10%,误差<土3cm;设备寿命:>20000h方位角和高度等参数信息探测距离:≥250m,精度≥0.5m;设备寿命:≥30000h时间戳:级,精度≤lmseT人S体化的系统,早期产值增量较小,未来增长明显u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u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。区域云功能架构区域云功能架构边缘云功能架构u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u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u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u云控基础平台建设与服务的商业化落地正加速推进u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"u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、云控基当前,各地c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c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。未来实现真正的一体化,还需要找到在技术上商业模式上等产业突破点。eT人S化"建设现象明显,建设方案多元化u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 "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,没有一个特别标准化的方案。u智能网联汽车"车路云一体化"应用试点将充分发工作的建设基础,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限制,评估遵循c成熟一批启动一批的原则,不成熟促进多场景自动驾驶规模化应用促进多场景自动驾驶规模化应用以试点城市全域为目标,持续提升智能化路侧基础设施与云控基础平台覆盖率,为规模化应用推广奠定基础。构建统一共用的智能网联汽车构建统一共用的智能网联汽车cc车路云一体化标准体系,包括通信计算性能要求,数据质量要求,服务覆盖要求等。明确cc车路云一体化试点商业化运营主体,鼓励探索国资平台车企运营商科技公司等多主体投资共建u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。u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u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、提亿欧智库:"车路云一体化"试点与复制推广逻辑eT人Su2024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u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"应用试点城市分布将20个城市分为三大梯队长春127亿第一梯队北京130亿北京、上海、武汉、重庆、深圳、长春,投资额在60至200亿元之间,除了已经公布的北京130亿90亿元之间。第二梯队武汉170亿广州、无锡、长沙、杭州-桐乡-德清联合体,武汉170亿第三梯队鄂尔多斯、沈阳、南京、苏州、合肥、福州、济南、十堰、海口--琼海联合体、成都,投资额大约在1至40亿元之间。建立地方领导牵头、相关部门参与的应用试点协同工作机制;建立地方领导牵头、相关部门参与的应用试点协同工作机制;具备早期应用试点所需的地方性法规或管理政策;拥有足够的测试空间公共道路和交通基础设施;具备一定规模的汽车产业基础如整车厂或零部件产业;拥有足够的测试空间公共道路和交通基础设施;具备一定规模的汽车产业基础如整车厂或零部件产业;具有智能网联汽车安全监测能力,包括数据安全与网络安全;及是否有智能网联汽车道路测试示范应用的成功经验;具有智能网联汽车安全监测能力,包括数据安全与网络安全;及是否有智能网联汽车道路测试示范应用的成功经验;eT人Su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。u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202320252030u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。u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。u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eT人Su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(试验环境搭层层推进,按照"小步快跑,迭代完善"的方法打造一个城市级尺度的试验验证平台,形成成熟模式后u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进行中进行中扩展至经开区核心区60平方公里、共计305个路口;实现智能网联道路基础设扩展至经开区核心区60平方公里、共计305个路口;实现智能网联道路基础设施全覆盖,为高级别自动驾驶测试车辆和网联化量产车辆提供车路云一体化技术研发与功能验证场景;试验环境搭建2020年9月正式启动,以经开区为核心,已完成总长12.1公里城市道路+10公里高速道路的智能网联基础设施建设;创新国内首个多杆合—多感合—多箱合一"的智能网联标准化路口建设方案;无人驾驶出租车无人接驳车无人清扫车无人巡逻车2022年9月正式启动,从经开区扩展至通州及顺义,初步建成城市级工程试验平台;2024年7月底,实现600平方公里车路云一体化功能覆盖,400多个道路路口和10公里高速公路路侧智能化设备和智慧城市专网的全覆盖;覆盖全市90%以上红绿灯路口,约6050个,涉及全市13个区域,总面积达2324平方公里;下半年招标过程已启动,建设工期可能会在明年上半年开始,整体周期预计为一年左右;无人配送车u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地,在数字基建的驱动下,不断推动数字产业化、产业数字化,用好数据资源,助力数字经济的发展。•助力智慧数字城市基础设施建设•构建全要素多维度的数据服务体系•打造全球智能网联汽车科技创新高地•构建完整的车路协同数据应用闭环体系eT人Su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。u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。u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"车网科技限公司(以下简称"数基建公司")u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%o亿欧智库:北京车路城协同投建营模式北京车网科技发展北京车网科技发展(顺义)有限公司作为专项设立的运营平台公司北京车网科技发展北京车网科技发展(顺义)有限公司作为专项设立的运营平台公司,车网主要负责示范区项目投资建设,持有和运营核心资产及数据;受政府委托开展针对自动驾驶测试车辆的第三方运营监管,并联合企业开发和实施示范区各类自动驾驶应用场景;招投标也基本上是以北京车网科技为主体;北京亦庄智能城市研究院集团有限公司北京数字基建投资发北京数字基建投资发北京数字基建投资发建设明确数基建作为实施主体,负责区内多功能综合杆及配套设施的建设及运营一体化;通过政策创新不仅将所有存量资产和新建资产交由企业集中管理,且对每种杆件及其供电取网管理等业务应用实行统一维护,将政府及社会各企事业单位的需求统一归口、按需使用;u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eT人S点,创新红绿灯数据跨域共享u建设概况:无锡是全国首个国家级车联网先导区,全国首批"双智"试点城市,全省唯一车联网专用频谱试点城市。依托物联网、集成电路、汽车及零部件等优势产业,无锡车联网和智能网联汽车形成了扎u无锡市车路协同发展的最大特色就是全域化,在全市范围内(包括锡山、新吴、经开、区域)部署了车联网新型基础设施,依托C-Vu作为全国率先启动智能车全域测试的城市,超1800个路口信号灯实现联网联控,实现全市车路协同基础设施"一网统管"。以及,674个点位安装了路侧直连通信单元,330个路口部署了各类感知及边缘计算设备,搭建了市区两级协同的车联网云平台,形成了与公安交管、交通运输等部门的数据共享。无锡,打造"车联网第一城"获批全国首个国家级无锡车联网小镇无锡入围首批出台了全国首个车联网先导区正式落成"双智"试点城市中国南山·无锡车联网小镇《无锡市车联网发展促进条例》中国南山·无锡车联网小镇是全国首部推动车联网发展的地方性法规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、城市管理行业服务等领域率先应用;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,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测试整体解决方案等多个领域盖超350盖超350u新应用加速落地:作为导航地图信号灯倒计应用首发城市,无锡创新了"红灯倒计时""绿灯起步提醒""绿灯倒计时""路口红灯提醒""干线绿波"五类应用场景,在全国范围率先实现由"。围绕长三角一体化发展,无锡还与上海、浙江德清等开展跨域红绿灯数据共享,形成全国最大规模的协议级信号灯数据接入和开放系统,逐步实现红绿灯灯态信息上车、已为奥迪、福特、吉利、上汽飞凡等多家车企eT人S营体系,底层有强大的车路协同产业集群和协同生态支撑u建设模式:无锡组建了无锡市车城智联科技有限公司,作为城市级车联网建设运营主体,定位城市级平台型企业,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。无锡市车联网产业发展集团有限公司无锡市车联网产业发展集团有限公司u以特色园区建设组建产业发展主力军:车路协同是应用技术的聚合和应用场景的呈现,通过产业园区能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u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,惠山区在中国物联网国际创新园国家传感园新能源产业园中国物联网国际创新园国家传感园新能源产业园新能源产业园电动车辆产业园车联网小镇车联网及智能网联汽车领域创新型企业与保险、券商、基金等金融领域机构合作,车联网及智能网联汽车领域创新型企业与保险、券商、基金等金融领域机构合作,撬动金融资源加速产业发展。多家产业园区、商业综合体与自动驾驶运营企业结成运营生态联盟,进一步培育车联网及智能网联汽车应用市场。eT人Su建设概况:重庆拥有三个示范区,重庆高新区、两江新区与永川区,均涉及车侧路侧相关内容建设,由于一开始牵头单位不一样,因此采用的技术路线也是不一样的。已有智慧路口超500个,覆盖城市道路超700公里,直连通信智能网联汽车,包括赋能改造后的传统车辆近6000辆。三个区域侧重点各有不同,两江新区侧重车路协同建设、高新区侧重云平台生态建设西部科学城重庆高新区侧重于打造基于云控基础平台的协同决策体系实现基于车联网的自动驾驶规模化应用2022年~2022年~两江新区侧重于推进车路协同设备的低成本广域覆盖实现基于车联网的信息服务规模化应用2020年~2020年~永川区侧重于建设高级别自动驾驶、无人驾驶示范运营基地2018年-n基础数据共享方面统一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互通;u建设预期:到2025年,建成全国领先的智能网联生态,打造以基础平台支撑产业发展的高质量样板,在全国率先开展规模化、多场景示范应用,基于车路云一体化的感知、决策、n基础数据共享方面统一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互通;nn应用场景方面推动智慧公交、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;n重点区域方面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设;nn政策标准制定方面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保障、事故追溯能力;eT人S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。重庆车路云一体化探索经验重庆车路云一体化探索经验高新区持股35%持股35%投建营一体招商检测(重庆)公司招商检测(重庆)公司采用政企联合建设运营方式重庆的车路云一体化建设具有战略意义,位于西部经济圈核心,有望实现与四川的跨省互联,从城市内部的外延到高速公路。重庆拥有强大的汽车产业基础,包括传统和新兴汽车企业,为车路云创新应用提供了优势。重庆涉及山地城市内环快速多种地形,大量的测试的数据和经验可反哺车路云技术去进行不断地提升和优化。积极推动三个区域互认和市级平台建设,同时高新区的小规模试点成功后将推广经验至全市,以实现从区级样板到全市范围的跨越。eT人S设车城网平台联通车端、路端、交管平台,实现数据互联互通u建设概况:车路协同方面,武汉在2021年4月入选了国家智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展(简称"双智")第一批试点城市,武汉国家智能网联汽车测试示范区是第六个、中部首个国家级智能网联汽车测试示范区,同时是国内第一个发放智u武汉有经开区和高新区两个示范区,智能网联汽车开放测试道路先后9次扩容,开放测试道路总里程突破1845.91公里(单向),分布在12个行政和功能区u武汉在运营端走在了所有城市最前面,全市测试道路里程已覆盖12个行政区,有多家自动驾驶运营企业,••部署1800个路侧智能设备,覆盖97个路口,实现开放道路监控全覆盖、交通流和交通时间感知、道路湿滑预警和大雾预警等车路协同应用路侧设备•开放522条智能网联汽车测试路段,总里程为3379公里,覆盖武汉市•开放522条智能网联汽车测试路段,总里程为3379公里,覆盖武汉市12个行政区•累计发放测试示范牌照超1000张,累计测试里程超过300万公里测试路段测试路段••投放自动驾驶车辆200辆,设计参与车路协同应用的公交车236辆,"萝卜快跑"400辆,社会车辆超过1万辆应用车辆智能公交车无人接驳巴士无人驾驶无人清扫车无人垃圾托运•智能公交车无人接驳巴士无人驾驶无人清扫车无人垃圾托运•建设武汉车城网平台,接入和融合路网、建筑物等静态数据,以及约1800个路侧智能设备、100个城市传感器,日活跃200+智能网联车辆等动态数据,并实现与武汉市交管平台互联互通平台建设u建设预期:备案金额约171亿元的武汉案,并在本月开工意味着完成备案后立即开工。未来1.5万个智慧泊位、5.578km智慧道路(经开区)改造、16万方智能网联汽车产业研发基地(东湖高新eT人S高新区u建设模式:武汉经开区采取投建营一体的模式,由政府和国企负责投资建设,另外再成立子公司负责运营管理。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年高新区u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年的停车收益权作为特许经营权出售给百度,以此换取百度公司在前期的投资和建设工作。在双智城市建设期间,由湖北省政府直接决策,高新区东湖管委会负责整体管理,建设和管理交通局负责规划、光谷交通建设公司负责建设、全资子公司光谷智能网联科技有限公司负责运营。 需求。eT人S确,车端路端云端建设已具备基础试道路开放,全国首批智能网联汽车道路测试牌照发放,2022年实现了嘉定区全域测试道路的开放。路侧设备路侧设备•测试总时长115万小时,其中自动驾驶测试(功能测试)时长65万小时,较2022年分别增加190%、200%。;测试路段应用车辆平台建设uu上海在智能网联汽车示范区建设推进中,由嘉定区先行先试,接着临港、浦东(金桥)和奉贤等地相继加入,形成嘉定乘用车、临港商用车、浦东(金桥)车联网、奉贤停车库等四区错位发展布局。目前车路云均具备良好的建设基础,且覆盖智能重卡、智能小巴、智能公交、智能出租、自主泊车嘉定-乘用车嘉定-乘用车u建设预期:持续扩大智能网联汽车示范规模,完善政策法规与标准规范,重视网络安全与数据安全,为智能网联汽车的技术创新贡献"上海智慧"。拓展自动驾驶测试开放道路范围,加快"车联网"智能基础设施建设,为智能网联汽车的产业发展贡献"上海方案"。积极发挥辐射带动作用,加强跨区域的互联互通,支持开展跨区域自动驾驶测试示范,积极推动长三角区域智能网联汽车一体化发展,建立智能发展目标一:2024年-2026年形成出行服务、商业运营、精细治理、产业升级样板模式发展目标二:2027年-2030年实现商业化应用,整个商业模式实现自我造血eT人Su建设模式:上海各示范区投建营模式不同,嘉定区采取投建营一体化模式,由政府国企全面承担管理运上海车路云一体化探索经验亿欧智库:上海车路城协同投建营模式上海车路云一体化探索经验嘉定区上海国际汽车城(集团)上海国际汽车城(集团)有限公司投建营一体奉贤区奉贤停车公司奉贤停车公司浦东金桥临港eT人Su车路云一体化是一个系统性项目,其落地过程涉及的参与方众多、技术路线复杂、存在多技术融合困难等挑战。亿欧智库通过对重点城市车路云一体化建设研究及与行业内专家进行探讨,总结出如下四项挑当前车路云一体化仍处在试点阶段,各当前车路云一体化仍处在试点阶段,各城市投建营方式不一,未形成统一思路。此外,车路云一体化投入成本巨大,回收期长,盈利模式尚不清晰,定价、服务以及如何合作都是有待明确的问题。城市基础设施建设是车路云一体化的硬件底座,涉及相关方众多。需要统筹协调各部门资源,比如工信部、公安部公安部自然资源部住房与城乡建设部、交通运输部等。车路云一体化项目在实施时,面对通信标准统一大数据处理能力提升及系统安全防护等挑战。多种通信技术如V2V、V21等的通信标准统一是挑战,因为不同的厂商和国家可u技术融合挑战车路云一体化建设以大数据云计算人工智能等多项技术为底座,涉及车路、u技术融合挑战车路云一体化建设以大数据云计算人工智能等多项技术为底座,涉及车路、云、网、图等多领域融合发展,技术融合的难度大。同时,建设主体的多样性同样加剧了协同研发的难度。u挑战一:协同发展机制尚不成熟u城市基础设施建设作为车路云一体化(即智能网联汽车、智能道路系统与云计算、大数据平台深度融合的生态系统)的坚实硬件支撑,其复杂性和综合性不言而喻。这一系统工程不仅要求高精度的技术实现,还涉及到广泛的跨部门协作与资源整合。具体来说,它需要以下几个关键部门的紧密配合与统筹协调:eT人Su多数城市不同试点的建设时间不同,牵头单位、建设区域也不同,基础设施存在多头建设问题,产权权属更是分散在公安、交通、住建、平台公司等多个主体,亟需建立成熟的协同发展机制。u以路侧改造为例,杆体涉及到供电、取网、管理以及多区域数据融合,但目前城市基础设施建设和治理中权属分散、各自为政、标准不一使得路侧改造整体呈现碎片化,政策创新至关2021年4月2021年4月,北京市于正式发布《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。经开区管委会形成领导小组+主管部门+成员部门的领导格局成立专项小组作为建设和管理综合协调机构,常务副主任担任组长,开发建设局作为主管部门,统筹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。u此外,车路云一体化建设完成单一试点后到推广运行需要统一多地标准,跨域身份互认体系至关重要,型、跨城市互联互认互通。当前已有相应标准制定,但如何系统多地相关部门协同推进基础建设仍需要u挑战二:商业模式还未形成闭环u目前,我国车路协同行业偏基础公共服务模式,而非市场化模式。当前建设模式初具模型,但商业模式仍在探索阶段。当前,整个产业架构建设初期基本由政府买单,成熟后会由运营方承担,但在商业模式不清、投资收回困难、产业效益不够明显的挑战下,也会让政府与企业投资热情难以持久。因此需要从成本端与营收端两方面共同考量:u成本端:随着技术及模式的逐渐成熟,车路协同成本正在大幅降低。车路协同路端的每公里改造成本在2025年及远期,规模化量产以后,将降至5激光雷达降本过程2000-20151000美元2016-2024202550%77-79GHZ激光雷达降本过程2000-20151000美元2016-2024202550%77-79GHZ雷达24GHZ雷达2017年2022年2017年2022年400万元87.5%87.5%120-150万元100万元50万元2010-20192020-20222023-20252025以后eT人Su收入端:当前robotaxi落地给到商业化层面一定参考,未来仍要扩展可能的收入方向。u由政府制定相关政策,引导、吸引以长期投资为目标的各类资本方成立特许运营主体,进行基础设施的投资、建设与运营模式创新,并由云控基础平台采购其资源与数据,基于云控基础平台推进以交通动态数据为主的数据要素流通模式探索、以及面向产业发展的数据应用探索,以数据要素流通的方式推进跨地区数据共享共用,实现用户享受无感跨域服务。u车辆通过在云控基础平台进行注册并获取服务,并提供车辆基础动态信息以及可用于商业化的行驶动态数据。智能化道路基础设施由投资建设主体进行运维与运营,云控基础平台应通过购买数据与服务或等u云控基础平台运营方获取路侧基础设施感知数据及相关支撑平台交通相关数据的方式,为网联汽车u挑战三:政策标准仍需进一步推进u当前,车路云一体化相关标准体系不统一、研究成果自成一体、互联互通不充分、测试场景与测试结果互认不足,增加了企业测试成本,影响了技术的开发、测试与应用。u此外,各示范区建设规范、测试规程不统一,建设水平参差不齐,各示范区标准规范制定、基础设施建设及软硬件耦合关系不收敛,导致存在各城市间的标准、接口规范不统一,带来了"信息孤岛"、基础设施碎片化等问题。限于标准版权等问题,标准协同工作难以进行,致使"车能路云"跨领域、跨行业••TCSAE2017•TCSAE2020.2•TCSAE2020.1u此外,各类事件标识不一致,导致相关产品再互操作性、兼容性方面存在问题。目前国内关于车路云一体化相关理论标准尚不成熟,车路云一体化的测试评价体系、接口标准体系研究、车路云一体化的测试规范需产业各方共同推动·此外,实现车路云一体化大规模推广,首先需要统一路口标准,如果路口标准不统一会导致不同地方的测量数据缺乏可信度,这目前也是行业内重点关注讨论的问题。eT人Su挑战四:技术融合挑战u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、协同调控与特征特征u技术融合挑战1:数据质量面临可靠性(置信度)、时延等挑战。u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。u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。uA.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。u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。eT人Su协同不充分、车端无法确定数据是否可靠:规控应用层面路侧数据质量无法支持自动驾驶、安全标准较敢用,导致车路不协同。u数据管理不规范,缺乏持续性运营:智能网联汽车生产企业和车联网服务平台在数据管理方面可能存在不规范的情况,如数据分类分级管理不严格、数据安全技术保障能力不足等,这些都可能导致数据在收监控(目前是端侧发现反向追踪)。u数据安全有待提升:为了提高车联网数据的可信度,需要从加强网络安全防护、完善数据安全管理体系、提高技术安全标准、加强用户隐私保护、建立行业安全标准等多方面入手,共同构建安全可靠的车联网u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杂的交通环境中的稳定链接,普遍要求系统在提供交通信息和决策支持是具有置信度,对于环境感知信息的置信度可能需要达到95%以上。uB.时延问题:需进一步提升缩通讯时延与处理时延u车路云协同应用对时延要求严格,CSAE(中国汽车工程学会)对不50ms。其中,特殊应用如碰撞感知,V2v的最大时延不超过20mso协作式优先车辆通行场站路径引导服务浮动车数据采集弱势交通参与者安全通行协作式车辆编队管理道路收费服务u然而从大规模落地来看,主机厂所期待时延时间需要更低,在与主机厂实际沟通交流发现,尤其实际V2v通信,以确保实时反应和碰撞避免,时延要低于10协作式优先车辆通行场站路径引导服务浮动车数据采集弱势交通参与者安全通行协作式车辆编队管理道路收费服务感知数据共享协作式变道协作式车辆汇入协作式交叉口通行差分数据服务动态优先车辆管理5001.553004002005001.55300400200l-30ms60-80msloomsl-30ms60-80ms路侧多传感器采集数据路侧多传感器采集数据多节点汇聚边缘云计算单节点边云计算路侧单元多节点汇聚边缘云计算单节点边云计算路侧单元车载单元车端控制器/HMI设备eT人Su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u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术,最终实现全域交通参与者的运动状态辨认。u协同感知的基础是多元传感器信息融合,该融合技术可分为前融合与后融合两类,前融合主要计算任务云端进行融合。受通信能力局限,现有协同感知方法主要基于后融合实现,但仍需要解决不同传感器置信度、传感器噪声等问题。在现实中,协同感知可能会遇到以下挑战:通信问题communication通信问题communicationlssuesu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u协同决策控制可以分为有条件协同决策控制和完全协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、eT人Su技术融合挑战3:在协同计算方面,计算资源的时空配置是最大挑战u当前,计算发生量最大的地方是在边缘云与路侧智能单元,面临算力资源不足等挑战。如何做到分级高效协同计算是当前面临的重要挑战,具体表现为以下三点:u计算资源分配:计算资源在车端、路侧及边缘云体系中的按需分配与计u总结来看,车路云一体化当前面临协同机制不成熟、商业模式未闭环、政策标准不统一以及技术融合等挑战,未来需要从标准先行、顶层规划、基础建设以及技术创新等方面进一步突破。eT人Su车路云一体化实践当中,数据交互的时延与可信度是核心挑战。u其中,数据时延形成包括两个方面:通讯时延和计算时延。数据可信度层面面临采集不充分、协同不充分、数据持续运营缺乏、安全性等挑战。可以从顶层规划、基础设施建设以及技术创新等方面进一步通讯时延通讯时延计算时延计算时延据数据持续运维缺乏数据持续运维缺乏顶层规划基础设施建设技术创新u突破点一:加强顶层规划,分期建设,完善投建营角色划分及商业模式、运营模式设计u在推进车路云一体化建设的关键时期,亟需在提升路侧计算能力、增强车辆接入率及扩展路侧设施覆盖范围等方面取得突破。为此,顶层设计阶段必须确立明确的发展目标与阶段性时间节点,以指导项目的系统性实施。鉴于路侧设施建设涉及巨额投资,顶层规划中需充分考量未来的商业模式,确保项目的长u此外,鉴于车路云一体化体系以数据驱动为核心,海量数据的高效管理与数据流转的闭环构建成为规划中的关键要素。在规划阶段,必须深入思考并构建完善的运营体系,以促进数据资源的有效整合与应用,从而实现数据价值的最大化,为车路云一体化系统的可持续发展提供坚实支撑。u突破点二:进一步完善基础设施建设,提升路侧算力部署,扩大路端与车端的渗透率u基础设施的完善是实现车路云一体化建设的关键,它将为构建一个高效、智能、响应迅速的交通管理系统打下坚实的基础。提升路侧算力的部署是实现数据处理效率提升的核心,它能够显著降低数据计算的时延,实现对交通环境的快速响应。同时,通过扩大路端与车端的渗透率,系统能够实现对交通数据的全面采集,这为提高协同感知与协同决策的精准性提供了坚实的数据支撑。eT人Su进一步地,这种基础设施的完善将促进车路云系统在数据采集的广度与深度上实现质的飞跃,为交通管理提供更为丰富和实时的决策依据。精准的交通信息将有助于系统更有效地预测交通趋势,及时制定和执行最优的交通调度策略,从而提升整个交通系统的运行效率和安全性。u突破点三:布局前沿技术,如5G-A、区块链等u作为5G技术的关键应用领域,车联网已经建立了车辆之之间的广泛且稳定的连接。这不仅实现了车载信息娱乐、交通安全保障和交通效率提升等典型应用场景,而且为自动驾驶技术的发展和进步奠定了基础。随着5G车联网中新制定和实施,车辆编队、高级驾驶和远程驾驶等高等级驾驶技术u其中,5G-A能够提供更高的网络性能。能力,这意味着在99%的情况下时延低于20毫秒,这对于实时交通信息的传递和车辆的快速响应非常关杂的车联网应用,如高清地图下载、视频监控等。u展望未来,智能车联网技术有望实现更深层次的发展。下,交通系统的安全性与效率将得到进一步增强。空天地一体化通信的实现,将为全场景无人驾驶技术的落地提供可能。网络边缘智能水平的提升,将促进低成本轻量级智能汽车的广泛应用。城市级全域覆盖的数字孪生系统,将通过数据驱动实现交通智能决策与管理。在高性能网络支持下,区块链技术的部署将增强全链路的安全保障与协同能力,使公众能够更加安心地享受新技术u此外,区块链等前沿技术的应用将为系统的安全性带来质的飞跃,通过其去中心化和加密特性,确保数据传输的安全性和可靠性,从而为车路云一体化的稳定运行提供坚实的技术保障。这些技术的融合与应用,将共同推动车路云一体化系统向更高效率、更优性能和车路云一体化具有巨大的社会价值产业价值和企业价值待挖掘。基于以往国家级测试示范区车联网先导区双智城市建设运营经验模式来看,新一轮建设最基本的要求是城市全域覆盖,可以分阶段来建设,但是最终目标必须是全域覆盖,实现跨域互联互通。eT人S3。1发展路径:基于架构优化,从besteffort向更加可靠演进u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。u下图展示了从独立的系统,到云连接的系统,再到可靠的分布式系统(RDS)的演进过程。RDS本是相互连接的,并在计算、传感和执行方面分配它们的所有功能。u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。u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。u在RDS中,设备不再是孤立的,而是通过网络相互连接,形成一个协同工作的生态系统。这种连接性不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,从而用于支持车路协同。此外,基于RDS,车辆可以按需添加传感器,通过利用路侧或者楼宇外侧安装的摄像头来补充车辆传感器实现之外的物体,从而提升安全性。=+=eT人Su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,从而提高自整性和保密性。边缘计算:通过在边缘计算节点处理数据,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。规定时间内完成,优化计算资源使用,从而减少因资源竞争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。多源数据融合: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。博世说博世说推动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。),实现算力增强和冗余备份,从而提升路侧数据的可信度及可靠性。eT人S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。u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间协议形成统一标准系统间协议形成统一标准•路路协议(设备之间)基础设施形成统一标准•方案设计u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精细路权管理运营在一定的时期内,道路会出现全智能车、半智能车、非智能车混行的状态,对于道路对于不同等级自动驾驶车辆的路权划分。需要重新审视并界定车路云一体化中,驾驶事故中的法律责任主体,包括车主与乘客汽车制造商在一定的时期内,道路会出现全智能车、半智能车、非智能车混行的状态,对于道路对于不同等级自动驾驶车辆的路权划分。法律责任的认定与分担在明确了无人驾驶事故中的潜在责任主体后,如何认定与分担法律责任成为了一个关键问题,法律责任的认定与分担在明确了无人驾驶事故中的潜在责任主体后,如何认定与分担法律责任成为了一个关键问题,涉及到对事故原因的调查证据的收集与分析以及法律条款的适用等多个环节。u执行紧急任务的车辆,如警车、消防车、救护车、工程救险车等,享有道路优先通行权,基于云平台强管控其他车辆进行避让。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。u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。41eT人Su当前,各城市车路城协同示范区投资巨大,在技术验证、产业培育及城市影响力上初见成效,但同时也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u智能网联汽车示范区建设以"投建一体化"模式为主,在政府总体规划、统筹推进之下,由平台公司把控质量,实现政企长效合作。基于行业现有运营经验与专家观点展开洞察,未来车路云协同领域或将以政企合作、企业投资为主导。这一趋势下,国资背景的平台公司需紧密联合多方产业伙伴,达成强绑定、强参与的合作形式,才能有效激发产业链各方主体的积极性。亿欧智库:城市车路城协同投建运模式探索(多主体投资共建运营)牵头部门国资公司其他部门牵头部门国资公司其他部门产业优势企业通信类厂商汽车制造商产业优势企业通信类厂商汽车制造商智能交通厂商运营类企业智能交通厂商运营类企业自动驾驶科技类厂商自动驾驶科技类厂商投资投资u在中国,L4级别自动驾驶Robotaxi商业化发展势头积极,百度、文远知行等国内企业已在特定城市和场景成功应用L4技术,推动商业模式初步发展。然而,成本高、感知可靠性有限、路端覆盖率与车端渗透率不足等问题依然存在,阻碍了商业模式的进一步成型。随着城市参与加深,车企参与度保