在當(dāng)今科技飛速發(fā)展的時(shí)代，交通領(lǐng)域正經(jīng)歷著一場(chǎng)深刻的變革。從傳統(tǒng)的交通模式到智能交通系統(tǒng)的逐步演進(jìn)，車路協(xié)同技術(shù)的出現(xiàn)為交通的安全性和效率提升帶來(lái)了新的契機(jī)。然而，隨著人工智能、算力與數(shù)據(jù)的爆發(fā)式發(fā)展，車路云一體化應(yīng)運(yùn)而生，成為了推動(dòng)交通領(lǐng)域邁向更高層次智能化的關(guān)鍵力量。最近蘑菇車聯(lián)創(chuàng)始人朱磊提出“車路云網(wǎng)絡(luò)是下一代‘通感算’網(wǎng)絡(luò)的起步和雛形，核心功能是通過(guò)實(shí)現(xiàn)實(shí)體世界實(shí)時(shí)數(shù)字化，為多種智能體服務(wù)”。

一、車路協(xié)同的發(fā)展歷程與現(xiàn)狀

1、車路協(xié)同的歷史演進(jìn)

1. 20 世紀(jì) 50 年代末，通用汽車在新澤西州打造了一條埋入大量通信設(shè)備的概念高速公路，這一舉措為車路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展埋下了種子。

2. 1990 年代，日本將智能交通系統(tǒng)確立為國(guó)家項(xiàng)目，進(jìn)一步推動(dòng)了車路協(xié)同技術(shù)在全球范圍內(nèi)的研究與發(fā)展。

3. 2006 年，歐盟開(kāi)啟車路合作系統(tǒng)（CVIS）項(xiàng)目，為車路協(xié)同技術(shù)的實(shí)踐提供了更多的經(jīng)驗(yàn)和參考。

4. 2010 年，美國(guó)提出智能駕駛（IntelliDrive）戰(zhàn)略，強(qiáng)調(diào)車路協(xié)同在智能交通中的重要地位。

5. 2011 年，中國(guó)科技部在 863 計(jì)劃中設(shè)立智能車路關(guān)鍵技術(shù)研究項(xiàng)目，標(biāo)志著我國(guó)正式加入車路協(xié)同技術(shù)的研發(fā)行列。

二、車路協(xié)同的定義與衡量標(biāo)準(zhǔn)

1. 車路協(xié)同是基于車聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)人車路協(xié)同控制的智能交通系統(tǒng)。通過(guò)車與車（V2V）、車與路（V2I）、車與網(wǎng)絡(luò)（V2N）和車與人（V2P）之間的全方位協(xié)同配合，滿足不同等級(jí)自動(dòng)駕駛車輛應(yīng)用需求，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛單車最優(yōu)化和交通全局最優(yōu)化發(fā)展目標(biāo)。

2. 衡量標(biāo)準(zhǔn)包括信息化水平、智能化水平、協(xié)同化水平、集成化水平以及應(yīng)用場(chǎng)景等方面。信息化水平要求能夠全方位實(shí)現(xiàn)車-車、車-路實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息交互，并將交通信息保存至數(shù)據(jù)庫(kù)中，為決策和控制提供信息輔助。智能化水平則基于交通環(huán)境信息，通過(guò)多學(xué)科交叉融合，實(shí)現(xiàn)預(yù)期的車輛自動(dòng)駕駛功能目標(biāo)。協(xié)同化水平強(qiáng)調(diào)在全時(shí)空動(dòng)態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)車輛的自動(dòng)駕駛功能，體現(xiàn)“人-車-路”的有效協(xié)同。集成化水平以實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)駕駛為目的，將智能網(wǎng)聯(lián)道路系統(tǒng)與智能網(wǎng)聯(lián)汽車的相關(guān)軟硬件設(shè)備和具體功能進(jìn)行集成設(shè)計(jì)。應(yīng)用場(chǎng)景包括時(shí)間、空間和環(huán)境，以及混合交通、主動(dòng)安全系統(tǒng)等。

3、車路協(xié)同技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了多個(gè)階段。在過(guò)去，車路協(xié)同主要通過(guò)采用先進(jìn)的無(wú)線通信和新一代互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車車、車路動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)信息交互，并在全時(shí)空動(dòng)態(tài)交通信息采集與融合的基礎(chǔ)上開(kāi)展車輛主動(dòng)安全控制和道路協(xié)同管理。其核心目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)人、車、路的有效協(xié)同，以保證交通安全，提高通行效率，并形成安全、高效和環(huán)保的道路交通系統(tǒng)。

三、車路協(xié)同的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)

當(dāng)前，車路協(xié)同技術(shù)在全球范圍內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用和推廣。各國(guó)紛紛加大對(duì)車路協(xié)同技術(shù)的研發(fā)投入，建設(shè)智能交通示范區(qū)，推動(dòng)車路協(xié)同技術(shù)的落地。然而，車路協(xié)同技術(shù)在發(fā)展過(guò)程中也面臨著一些挑戰(zhàn)。例如，車路協(xié)同涉及多個(gè)端口的協(xié)同部署和決策，技術(shù)難度較大。此外，車路協(xié)同對(duì)于車載操作系統(tǒng)的穩(wěn)定性、低時(shí)延、適配性和兼容性要求較高，數(shù)據(jù)融合層面也存在一定的難度。同時(shí)，道路基礎(chǔ)設(shè)施的智能化改造需要政府的支持，通信網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的升級(jí)也需要解決不同網(wǎng)絡(luò)之間的平滑切換問(wèn)題。

四、從車路協(xié)同到車路云網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)變革

感知層面的變化

1. 路側(cè)和車端數(shù)據(jù)來(lái)源

在車路協(xié)同階段，路側(cè)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于傳統(tǒng)的交通設(shè)施，如信號(hào)燈、攝像頭等，車端數(shù)據(jù)則主要來(lái)自車載傳感器，如雷達(dá)、攝像頭等。這些數(shù)據(jù)來(lái)源相對(duì)單一，且數(shù)據(jù)量有限，難以滿足復(fù)雜交通場(chǎng)景下的感知需求。

而在車路云一體化階段，路側(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源更加豐富多樣，除了傳統(tǒng)交通設(shè)施外，還包括智能路側(cè)單元（RSU）、邊緣云計(jì)算設(shè)備等。車端數(shù)據(jù)也不僅限于車載傳感器，還可以通過(guò)車路云網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)獲取路側(cè)和云端的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合。蘑菇車聯(lián)在感知層面先行一步，通過(guò)其車路云一體化系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了路側(cè)和車端數(shù)據(jù)的高效融合，為智能交通提供了更加準(zhǔn)確、全面的感知數(shù)據(jù)。

2. 數(shù)據(jù)融合

車路協(xié)同階段的數(shù)據(jù)融合主要在車端進(jìn)行，通過(guò)少量車載傳感器的數(shù)據(jù)融合來(lái)實(shí)現(xiàn)車輛的感知和決策。但這種方式難以處理大量的、來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)，且融合效果有限。

在車路云一體化階段，數(shù)據(jù)融合在路側(cè)和云端也得到了廣泛應(yīng)用。通過(guò)智能路側(cè)系統(tǒng)和通信平臺(tái)，將路側(cè)和車端的數(shù)據(jù)進(jìn)行多級(jí)信息融合，實(shí)現(xiàn)更高層次的綜合決策。不同來(lái)源的數(shù)據(jù)特征差異極大，這就要求車載操作系統(tǒng)在數(shù)據(jù)級(jí)、特征級(jí)和決策級(jí)進(jìn)行多級(jí)信息融合，以提高感知的準(zhǔn)確性和可靠性。

計(jì)算層面的變化

1. 算力提升

車路協(xié)同階段，車輛的計(jì)算主要依賴車載計(jì)算設(shè)備，算力有限。而在車路云一體化階段，通過(guò)邊緣云計(jì)算和中心云計(jì)算的協(xié)同，將大量的計(jì)算任務(wù)分配到路側(cè)和云端，大大提升了算力。同時(shí)，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，車路云網(wǎng)絡(luò)部署了“端到端”的 AI 大模型，進(jìn)一步提高了計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。

2. 算法- 模型變化

（1）從Rule-base 到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在車路協(xié)同階段，自動(dòng)駕駛主要采用 Rule-base 方案，即人為規(guī)定的規(guī)則式驅(qū)動(dòng)。這種方式需要人類工程師編寫大量的代碼來(lái)覆蓋各種駕駛場(chǎng)景，但對(duì)于不常見(jiàn)的邊角情況（corner case）往往難以應(yīng)對(duì)，且難以實(shí)現(xiàn)平滑的駕駛效果。

而在車路云一體化階段，借鑒 ChatGPT 的 Transformer 架構(gòu)的 AI 大模型被廣泛應(yīng)用。這種模型通過(guò)學(xué)習(xí)人類駕駛員的訓(xùn)練素材，實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接從輸入端（包括攝像頭的感知數(shù)據(jù)、車身的數(shù)據(jù)等）接收數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò) AI 大模型推演后，直接輸出到電門、剎車、方向盤，實(shí)現(xiàn)了端到端的決策，提高了自動(dòng)駕駛的性能和適應(yīng)性。

（2）深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)變化

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)在車路云一體化階段得到了進(jìn)一步的發(fā)展和應(yīng)用。通過(guò)大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)交通場(chǎng)景中的特征和規(guī)律，提高感知和決策的準(zhǔn)確性。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的不斷優(yōu)化和改進(jìn)，也為車路云一體化系統(tǒng)的性能提升提供了技術(shù)支持。

通訊層面的變化

1.在車路協(xié)同階段，通訊主要依賴V2X專網(wǎng)，雖然能夠?qū)崿F(xiàn)一定程度的車車、車路信息交互，但存在覆蓋范圍有限、成本高等問(wèn)題。而在車路云一體化階段，V2X 和 5G - A 技術(shù)的發(fā)展，為車路云網(wǎng)絡(luò)提供了更加高效、可靠的通訊手段。V2X 技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)車與車、車與路、車與網(wǎng)絡(luò)、車與人之間的全方位協(xié)同配合，5G - A 技術(shù)則提供了低時(shí)延、高帶寬、高穩(wěn)定的通訊環(huán)境，保障了車端與路側(cè)端的信息實(shí)時(shí)交互。

2、車路云一體化系統(tǒng)對(duì)通訊時(shí)延的要求極高，因?yàn)樵谡鎸?shí)交通場(chǎng)景下，車輛需要在低時(shí)延、高可靠的前提下，完成對(duì)海量高并發(fā)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算處理，保證任務(wù)調(diào)度效率。5G - A 技術(shù)的低時(shí)延特點(diǎn)，使得車路云網(wǎng)絡(luò)能夠滿足這一要求，提高了交通系統(tǒng)的安全性和效率。

五、構(gòu)建車路云“通感算”網(wǎng)絡(luò)的意義

1.實(shí)現(xiàn)實(shí)體世界實(shí)時(shí)數(shù)字化

車路云網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)是 “通感算” 網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了實(shí)體世界實(shí)時(shí)數(shù)字化。這意味著通過(guò)車路云一體化系統(tǒng)，能夠?qū)�現(xiàn)實(shí)世界中的交通場(chǎng)景、車輛狀態(tài)、道路狀況等信息實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)化為數(shù)字信號(hào)，并進(jìn)行高效處理和分析。這種實(shí)時(shí)數(shù)字化的能力為交通管理、車輛控制和出行服務(wù)提供了全新的視角和手段。

2.為智能交通提供精準(zhǔn)決策依據(jù)

（1）實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集與分析

“通感算” 網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)交通環(huán)境的全方位感知，包括車輛位置、速度、行駛方向，道路擁堵情況、信號(hào)燈狀態(tài)等。通過(guò)大量的傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，將這些信息實(shí)時(shí)傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行分析處理。利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析算法和人工智能技術(shù)，可以快速準(zhǔn)確地識(shí)別交通問(wèn)題，預(yù)測(cè)交通流量變化，為交通管理部門提供科學(xué)的決策依據(jù)。例如，當(dāng)某一路段出現(xiàn)交通擁堵時(shí)，系統(tǒng)可以立即檢測(cè)到并分析擁堵原因，如事故、施工或流量過(guò)大等。根據(jù)分析結(jié)果，交通管理部門可以及時(shí)采取措施，如調(diào)整信號(hào)燈時(shí)間、發(fā)布交通誘導(dǎo)信息、派遣交警疏導(dǎo)交通等，以緩解擁堵?tīng)顩r，提高道路通行效率。

（2）優(yōu)化交通信號(hào)控制

傳統(tǒng)的交通信號(hào)控制主要依靠固定的時(shí)間周期和預(yù)設(shè)的方案，難以適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的交通流量。而 “通感算” 網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)交通信號(hào)的實(shí)時(shí)優(yōu)化控制。通過(guò)對(duì)路口車輛流量、行人過(guò)街需求等信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析，系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整信號(hào)燈時(shí)間，實(shí)現(xiàn)路口的智能配時(shí)。這樣可以最大限度地減少車輛等待時(shí)間，提高路口通行能力，降低交通擁堵。例如，在高峰時(shí)段，系統(tǒng)可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通流量自動(dòng)延長(zhǎng)綠燈時(shí)間，讓更多的車輛通過(guò)路口；在低峰時(shí)段，可以縮短信號(hào)燈周期，降低能源消耗。同時(shí)，對(duì)于行人較多的路口，系統(tǒng)可以優(yōu)先考慮行人過(guò)街需求，確保行人安全。

（3）提升自動(dòng)駕駛安全性和可靠性

對(duì)于自動(dòng)駕駛車輛來(lái)說(shuō)，“通感算” 網(wǎng)絡(luò)提供了至關(guān)重要的支持。通過(guò)車路協(xié)同和車云協(xié)同，自動(dòng)駕駛車輛可以實(shí)時(shí)獲取周邊車輛、道路和環(huán)境信息，提前做出決策和規(guī)劃，避免潛在的危險(xiǎn)。例如，當(dāng)自動(dòng)駕駛車輛接近路口時(shí)，系統(tǒng)可以提前告知車輛路口的信號(hào)燈狀態(tài)、其他車輛的行駛情況等，讓車輛做好減速、停車或轉(zhuǎn)彎的準(zhǔn)備。

此外，“通感算” 網(wǎng)絡(luò)還可以實(shí)現(xiàn)對(duì)自動(dòng)駕駛車輛的遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理。在車輛出現(xiàn)故障或異常情況時(shí)，系統(tǒng)可以及時(shí)通知相關(guān)部門進(jìn)行處理，確保車輛和乘客的安全。同時(shí)，通過(guò)對(duì)大量自動(dòng)駕駛車輛數(shù)據(jù)的分析，可以不斷優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法，提高自動(dòng)駕駛的安全性和可靠性。

3.推動(dòng)智能設(shè)備協(xié)同發(fā)展

（1）為多種智能設(shè)備提供服務(wù)

“通感算” 網(wǎng)絡(luò)不僅為智能網(wǎng)聯(lián)汽車提供服務(wù)，還可以為無(wú)人機(jī)、飛行汽車、機(jī)器人、機(jī)器狗等一系列智能體設(shè)備提供實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)服務(wù)。這些智能設(shè)備在不同的場(chǎng)景下有著廣泛的應(yīng)用前景，如物流配送、城市巡邏、環(huán)境監(jiān)測(cè)等。通過(guò) “通感算” 網(wǎng)絡(luò)，它們可以實(shí)現(xiàn)與交通系統(tǒng)的協(xié)同互動(dòng)，提高工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

（2）促進(jìn)智能設(shè)備之間的協(xié)同合作通過(guò)共享數(shù)據(jù)和信息，智能設(shè)備可以實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配、資源優(yōu)化和協(xié)同決策。

4．提升城市交通智能化管理水平

    （1）交通流量監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)

“通感算” 網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)城市交通流量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)。通過(guò)分布在城市道路上的傳感器和數(shù)據(jù)采集設(shè)備，系統(tǒng)可以獲取車輛的行駛軌跡、速度、流量等信息，并進(jìn)行分析處理。利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的交通流量變化趨勢(shì)，為城市交通規(guī)劃和管理提供參考。     （2）智能交通引導(dǎo)

“通感算”網(wǎng)絡(luò)可以為出行者提供智能交通引導(dǎo)服務(wù)。通過(guò)手機(jī) APP、車載導(dǎo)航等終端設(shè)備，出行者可以實(shí)時(shí)獲取路況信息、交通事件、最佳行駛路線等。系統(tǒng)可以根據(jù)出行者的目的地和實(shí)時(shí)交通狀況，根據(jù)大模型預(yù)測(cè)結(jié)果，為其提供個(gè)性化的未來(lái)數(shù)十秒到幾分鐘的交通引導(dǎo)方案，幫助出行者避開(kāi)擁堵，選擇最優(yōu)出行路線。     （3）交通應(yīng)急管理在發(fā)生交通事故、自然災(zāi)害等突發(fā)事件時(shí)，“通感算”網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)揮重要的應(yīng)急管理作用。系統(tǒng)可以快速檢測(cè)到事件的發(fā)生，并及時(shí)通知相關(guān)部門進(jìn)行處理。通過(guò)實(shí)時(shí)傳輸現(xiàn)場(chǎng)圖像、視頻等信息，救援人員可以準(zhǔn)確了解事件情況，制定合理的救援方案。

從車路協(xié)同到車路云一體化，這十年的變化中，感知、計(jì)算、通訊等方面的技術(shù)不斷迭代，構(gòu)建“通感算”網(wǎng)絡(luò)成為了實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)的關(guān)鍵。車路云一體化通過(guò)實(shí)現(xiàn)實(shí)體世界實(shí)時(shí)數(shù)字化，為智能交通提供了精準(zhǔn)的決策依據(jù)，推動(dòng)了智能設(shè)備的協(xié)同發(fā)展，提升了城市交通智能化管理水平，在大國(guó)科技競(jìng)爭(zhēng)中扮演著重要角色。蘑菇車聯(lián)作為車路云一體化領(lǐng)域的先行者，在感知、計(jì)算、通訊等方面取得了顯著的成果。

其車路云一體化系統(tǒng)和算法達(dá)到了“雙 SL3”行業(yè)最高標(biāo)準(zhǔn)，與多家頭部車企深度打通，實(shí)現(xiàn)了車路云網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)賦能社會(huì)車輛。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用的不斷拓展，車路云一體化將為交通領(lǐng)域帶來(lái)更加廣闊的發(fā)展空間，為人們的出行和生活帶來(lái)更多的便利和安全。在全球范圍內(nèi)，各國(guó)都在積極推進(jìn)車路云一體化的建設(shè)和應(yīng)用。我國(guó)工信部等五部門聯(lián)合發(fā)布智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點(diǎn)城市名單，標(biāo)志著我國(guó)車路云一體化建設(shè)進(jìn)入規(guī)模落地階段。相信在政府、企業(yè)和社會(huì)各界的共同努力下，我國(guó)將在車路云一體化領(lǐng)域取得更加輝煌的成就，為全球智能交通發(fā)展貢獻(xiàn)中國(guó)智慧和中國(guó)方案。

       原文標(biāo)題 : 從車路協(xié)同到車路云網(wǎng)絡(luò)，AI催生代際跨越？