中国智能交通产业联盟：2025车路云一体化试点实施研究报告（60页）.pdf

1、车路云一体化试点实施研究报告中国智能交通产业联盟2025.11车路云一体化试点实施研究报告1目录目录1.车路云一体化概念解析.21.1 车路云一体化概念与协同机制.31.2 车路云一体化技术架构与关键技术分析.51.3 车路云一体化产业发展现状分析.82.车路云一体化试点现状研究.122.1 车路云一体化试点背景政策分析.122.2 试点城市相关政策与法规梳理分析.132.3 试点城市建设计划与现状分析.183.车路云一体化未来发展分析.263.1 现阶段试点成果总结与分析.263.2 未来发展前景与方向分析.284.自动驾驶汽车运输安全服务指南（试行）解读.324.1 指南出台背景与意义.3

2、24.2 适用范围与应用场景分析.354.3 安全保障要求与监督管理规定解读.375.车路云一体化发展研究建议.455.1 智能网联汽车领域发展现状.455.2 智能网联汽车领域发展建议.475.3 出行服务领域发展建议.515.4 智能座舱领域发展建议.526.结论与展望.546.1 车路云一体化试点实施研究总结.546.2 行业未来发展趋势展望与建议.56车路云一体化试点实施研究报告2牵头编写单位：中国智能交通产业联盟联合编写单位：清华大学、北京航空航天大学、交通运输部公路科学研究院、同济大学、奥迪（中国）企业管理有限公司、上海机动车检测认证技术研究中心有限公司、苏州未来智能交通产业研究院

3、、中公高远（北京）汽车检测技术有限公司、湖北汽车工业学院、北京交通运输职业学院、上海汽车集团股份有限公司、北京中交国通智能交通科技有限公司、许昌开普检测研究院股份有限公司、高德软件有限公司车路云一体化试点实施研究报告31.车路云一体化概念解析1.车路云一体化概念解析1.1 车路云一体化概念与协同机制1.1 车路云一体化概念与协同机制车路云一体化代表了智能网联汽车与智慧交通融合发展的前沿方向，它提出了一种全新的技术架构和运行模式。这一理念旨在超越传统的以单车智能为核心的自动驾驶发展路径，通过深度整合“车”（即智能网联车辆）、“路”（智能化道路基础设施）和“云”（云端计算与服务平台），构建一个能够

4、实现全方位感知、协同决策以及闭环控制的新型交通信息物理系统。该方案特别强调各组成部分之间的互联互通，并追求在数据流、控制流和服务流上的高效协作，不仅提高了单个车辆的安全性和驾驶体验，也提升了整个交通系统的运作效率、安全标准及可持续性。随着 5G 通讯、人工智能、边缘计算和高精度定位等先进技术的迅猛进步，再加上国家对新基建和智慧城市与智能网联汽车协同发展政策的支持，车路云一体化正从理论验证阶段迈向实际应用的大规模部署阶段，成为实现高级别自动驾驶和未来智慧交通体系的关键途径。车路云一体化的核心在于创建一个基于系统级智能的新框架，不再单纯依赖车辆自身的传感器和计算能力来完成环境感知和决策过程。相反，

5、它利用路边感知设备（如毫米波雷达、视频摄像头等）对道路状况进行实时监控，并通过 C-V2X 通信技术快速将这些信息传递给附近的车辆。同时，云端平台收集并处理来自众多车辆、道路设施及其他来源的数据，运用大数据分析、AI 模型和数字孪生技术进行车路云一体化试点实施研究报告4全局态势评估和策略优化，然后将关键信息或控制指令反馈给车辆和道路设施，形成完整的操作循环。这种创新性的“聪明的车+智慧的路+强大的云”的组合，极大地弥补了单车智能存在的局限，比如感知盲区、计算能力限制、恶劣天气适应性差以及难以应对长尾场景等问题，从而大幅增强了自动驾驶系统的可靠性和适用范围。例如，在城市交叉路口，由于建筑物遮挡可

6、能阻碍车辆直接观察到横向驶来的车辆，但路侧感知设备可以捕捉所有方向的动态，并及时向接近的车辆发出警告；在高速公路上，云端能根据前方路况调整行驶建议，帮助司机选择最佳路线，减少急刹车次数，节省燃油，提高通行速度。此外，车路云一体化还体现在三个层面的协同机制：协同感知、协同决策和协同控制。车端提供局部高精度但受限于视距的感知信息，路端提供区域全覆盖但可能存在噪声的宏观感知数据，云端则整合历史数据与外部服务信息，进行跨时空关联与语义增强，最终形成超越单点感知能力的“上帝视角”。其次是协同决策机制，该机制打破了传统“车自决”的封闭模式，引入分级分层的决策逻辑：在微观层面，车辆基于自身状态与接收到的路侧