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車路云一體化發展現狀及企業格局分析

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20 前瞻產業研究院 ? 2025-04-01 14:45:38  來源:前瞻產業研究院 E12729G0

車路云一體化概況

車路云一體化系統,又稱為車路云一體化融合控制系統或智能網聯汽車云控系統,是通過新一代信息與通信技術將人、車、路、云的物理空間、信息空間融合為一體,基于系統協同感知、決策與控制,實現智能網聯汽車交通系統安全、節能、舒適及高效運行的信息物理系統。車路云一體化以“聰明的車+智慧的路+融合的云”為基礎架構,以高精地圖、導航定位為支撐,融合信息安全、大數據、AI等關鍵技術,是未來交通實現高等級自動駕駛的重要路徑。

圖表1:車路云一體化系統架構

車路云一體化系統中的組成部分在日常運行中會進行多方數據流轉,如云控平臺會將路側/車側采集到的數據進行處理、決策并反饋,具體數據交互雙方可包括車-路、車-云、路-云、云-云等。車路云一體化有望在駕駛業務和交通管理兩大領域發揮重要作用。

圖表2:車路云一體化系統數據交互示意圖

車路云一體化政策驅動

——車路云一體化相關政策匯總

近年來,中國相繼出臺了多項政策,重點支持“車路云一體化”發展,涵蓋“汽車強國”、“交通強國”和“數字中國”等領域。2023-2024年,隨著幾份重要文件的發布,車路云一體化進入全面統籌和大規模落地建設階段,智能交通被確立為“新基建”的核心支柱。政策支持主要集中在加快車聯網基礎設施建設、推動車聯網技術的商業化應用以及促進5G、V2X等前沿技術的研發與應用,同時加強信息安全保障措施,推動產業快速發展。

圖表3:中國車路云一體化相關政策梳理(一)

圖表4:中國車路云一體化相關政策梳理(二)

——車路云一體化城市應用試點

目前,全國已公布20個“車路云一體化”試點城市,但各城市路徑不盡相同。例如,依托政治中心優勢,可以在政策上進行率先突破;聯合本地政府、企業、協會等多方力量,打造標準體系,也可以在技術標準上領跑。未來,隨著更多的城市和新的區域加入到車路協同應用落地的行列中,城市管理者及協助運營方,應該明晰本地產業基礎、找準特色優勢,選擇適合本區域發展的方向。

圖表5:車路云一體化的落地在城市級形成多種模式

2024年7月3日,工業和信息化部、公安部、自然資源部、住房和城鄉建設部、交通運輸部聯合公布了智能網聯汽車“車路云一體化”應用試點城市名單,包括北京、上海、重慶、鄂爾多斯、沈陽、長春等20座城市。這一舉措標志著我國在智能交通領域邁出了重要的一步,也為相關產業的發展帶來了新的機遇。

圖表6:車路云一體化應用試點城市名單

車路云一體化技術必要性

——車路云一體化提升個體智能功能表現

車路云一體化自動駕駛是在單車智能自動駕駛的基礎上,借助C-V2X和4G/5G通信技術,將“人-車-路-云”交通要素有機地聯系在一起,實現車與車(V2V)、車與道路(V2I,主要指道路各類系統和設備設施,如感知設施、氣象檢測器、狀態監測設備、交通誘導與控制設施等)、車與云(V2N,地圖平臺、交管平臺、出行服務平臺等)和車與人(V2P)等的全方位協同配合(如協同感知、協同決策規劃、協同控制等),從而滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求(如輔助駕駛、高等級自動駕駛),實現自動駕駛單車最優化和交通全局最優化發展目標。

圖表7:自動駕駛車輛與不同交通要素之間的關系

——車路云一體化彌補單車智能的感知局限性

同時,由于單車智能在視野、視距、視效、信息獲取等方面存在“感知局限性”,還面臨算力物理上限、安全性威脅等問題。為實現更高效、全方位、超視距的感知,車路協同是目前存在可實現性的彌補式解決方案。通過網聯賦能,將車與人、車與車、車與網、車與基礎設施聯結,實現汽車的協作式、自動化與網聯化,從而彌補單車智能技術的不足,進而減少交通事故、提高交通效率。

圖表8:車路云一體化通過網聯化彌補單車智能的感知局限性

——車路云一體化增強個體智能體的感知能力

單車智能存在感知范圍有限、易被遮擋、受環境和光線影響較大、難以預測等不足,而路端和云端感知可以充分發揮感知范圍廣、長時間連續觀測、容易工程化等優勢,與車端感知進行感知互補,實現遮擋、超視距、動靜態盲區等協同感知,從而提升車輛的感知能力。車路云一體化系統的車端、路端和云端同時具備感知能力,都可以作為主車的感知信息源。主車周圍車輛可通過V2V方式進行感知共享,路端感知系統和設施可通過V2I進行感知共享,云端平臺也可以發揮數據優勢,通過V2N方式進行數據共享,所有感知數據匯聚在車端進行融合處理,得到最終感知結果信息。

圖表9:車路云一體化通過協同感知增強個體智能體的感知能力

車路云一體化數據上車五階段

車路云一體化的核心價值在于將路側數據實時賦能車輛決策,基于行業當前存在的"數據質量差、時延高、車路協同難"幾大問題,應當通過高質量數據采集和低時延、高通量的網絡架構,促進數據實時傳輸到車輛,實現協同感知和協同決策。根據路側數據上車的技術成熟度,行業參與者可分為五類,對應數據上車的五個階段,其中蘑菇車聯為代表的企業在這一領域領先,成功推動了車路云技術的發展,進入了數據上車最高級階段。

圖表10:車路云一體化實時數據上車五階段及代表廠商

車路云一體化產業圖譜

車路云一體化產業圖譜涵蓋多個關鍵環節,形成了跨領域的生態系統。主要環節包括車端(車載感知、自動駕駛解決方案等)、路端(路側感知、交通信號控制、網絡基站等)、云端(數據處理和AI算法、數字地圖等)。應用場景包括智慧公交、自動泊車、城市物流等,推動智能交通應用落地。同時,城市監管、建設部門及項目運營商如武漢車谷城市發展集團的參與,確保了政策支持和技術實施。各環節的協同合作和技術整合是推動車路云一體化發展的關鍵。

圖表11:車路云一體化產業圖譜

車路云一體化市場規模

車路云一體化涉及汽車、交通、通信等產業領域,市場滲透率加速,市場規模巨大。具體來看,中國智慧交通市場規模當前約4億元,至2030年快速發展并預計超過6.5萬億元。根據賽迪的數據,2022年中國智能網聯車市場規模接近6000億元,隨著智能網聯技術的進步,產品迭代升級與普及率的提升,2030年有望突破5萬億元。中國車聯網市場規模呈快速發展趨勢,預計2030年將突破2萬億元。預計到2030年,“車路云一體化”相關市場規模超14萬億元,市場規模巨大。

圖表12:2021-2030年中國車路云一體化市場規模體量情況分析(單位:億元,萬億元)

車路云一體化痛點分析

當前車路云一體化的核心痛點是技術割裂、生態分散與成本失衡。技術上,企業缺乏跨層整合能力,導致路側數據與車端需求脫節。生態上,車企與路側廠商標準不統一,協作壁壘加劇。成本上,硬件部署和車端改造費用過高,制約了規模化應用,難以形成商業閉環。綜上分析,需要全棧企業通過“數據閉環+生態綁定+成本重構”破局。

圖表13:中國車路云一體化行業痛點分析

車路云一體化競爭格局

在車路云一體化的推進過程中,各方都在積極探索與創新。硬件廠商如華為和海康威視等在核心設備領域積累了技術優勢,未來提升跨層次協同與系統聯動將成為關鍵;互聯網公司如百度和阿里巴巴憑借強大的云計算能力,為平臺建設奠定了基礎,未來在標準統一和系統適配性方面仍有較大空間;AI公司如商湯和曠視在感知與決策領域取得了顯著成就,未來可通過構建完整的數據閉環,可進一步提高算法應用的效率;車企和出行公司如滴滴和小鵬專注于垂直場景,未來可通過提升技術靈活性和跨場景適應性,推動技術在更廣泛領域的快速落地和應用。

車路云一體化各個環節都有領先企業布局,但各層之間缺乏有效的協同與數據共享,系統和技術的整合難度大,進而增加了實施和運營的成本。在此背景下,破局的方向是通過具備全棧能力的企業打通設備層、系統層、算法層和應用層之間的壁壘,實現從硬件到云平臺、從算法到應用場景的深度整合,借助AI網絡的全局認知能力,實現從硬件到云平臺、從算法到應用場景的深度整合。以蘑菇車聯為代表的企業,通過其自主研發了全球首個深度理解物理世界的AI大模型MogoMind,具備多模態理解、時空推理與自適應進化三大核心能力,深度整合物理世界實時數據,通過 AI 認知網絡驅動的智慧交通基礎設施,提供系統層、算法層到應用層的整體解決方案,打破傳統的層次邊界,推動車路云一體化的高效協同和低成本落地。

圖表14:蘑菇車聯為例的車路云一體化整體解決方案

將主要競爭者列入一個矩陣圖,通過“技術深度”和“場景廣度”兩個關鍵維度來精準定位各大企業的市場地位。其中,橫軸的“技術深度”衡量企業在設備、系統、算法和應用層的技術整合能力,反映其自研技術占比和跨層協同能力;縱軸的“場景廣度”則衡量企業解決方案覆蓋的行業場景數量及通用性,特別是其在跨行業和跨城市的應用能力。基于這兩個維度,企業可以被劃分為四個象限:第一象限(右上角)是全棧領導者,技術深且場景廣,典型代表是蘑菇車聯、百度,華為等,其中蘑菇車聯憑借多場景閉環能力綜合領先,華為強在設備與系統層整合,百度則以算法與場景協同見長。第二象限(左上角)是場景專家,場景廣但技術較淺,如高德地圖、滴滴;第三象限(右下角)是技術專家,技術深但場景較窄,代表企業如海康威視、商湯科技、千方科技;第四象限(左下角)則是單點跟隨者,技術與場景覆蓋均較為有限,多為中小算法初創公司。綜合來看,蘑菇車聯與百度、華為形成“技術-場景”差異化競爭三角,共同推動行業從單點突破向生態整合演進。

圖表15:車路云一體化競爭格局矩陣圖

車路云一體化發展趨勢

中國車路云一體化的核心矛盾在于數據價值未被充分釋放,未來需通過技術全棧化、政策標準化、生態開放化,推動行業從“設備堆砌”轉向“數據驅動”。蘑菇車聯的實踐表明,只有通過AI網絡打通“路-車-云”全鏈條,實現實時數據閉環,才能為智能交通與社會治理創造真實價值。

從整體發展趨勢來看,技術上,AI網絡深度耦合路側感知、云端決策與車輛執行,解決協同低效問題,并推動路側數據實時上車。政策上,推動數據標準化和AI網絡在智能交通中的應用,支持跨區域數據協同。生態方面,車企與路側廠商合作,基于AI網絡構建可持續生態閉環。市場上,全棧方案降低成本,加速L4級自動駕駛落地,AI網絡衍生服務為車企和物流提供訂閱式AI服務,推動價值創造轉型。

圖表16:車路云一體化發展趨勢分析

更多本行業研究分析詳見前瞻產業研究院《中國車路云一體化(車路云協同)發展前景展望與投資戰略規劃分析報告

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前瞻產業研究院 - 深度報告 REPORTS

2025-2030年中國車路云一體化(車路云協同)發展前景展望與投資戰略規劃分析報告
2025-2030年中國車路云一體化(車路云協同)發展前景展望與投資戰略規劃分析報告

本報告前瞻性、適時性地對車路云一體化的發展背景、供需情況、市場規模、競爭格局等行業現狀進行分析,并結合多年來車路云一體化發展軌跡及實踐經驗,對車路云一體化未來...

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