“十五五” 车路云一体化该如何发力？

刚刚落幕的四中全会，其“十五五”相关公报引发全网关注。公报明确将“建设现代化产业体系”列为“十五五”时期首要任务，强调坚持智能化、绿色化、融合化方向，构建以先进制造业为骨干的产业体系。作为汽车产业转型升级的核心赛道，智能网联汽车被纳入“未来产业”培育范畴，而车路云一体化作为其关键技术路径，更成为推动产业融合与新质生产力发展的重要抓手。工业和信息化部在2025世界智能网联汽车大会上已透露，将组织编制“十五五”智能网联新能源汽车产业发展规划，明确车路云一体化的技术路线和重点任务。

那么，“十五五”车路云一体化市场该如何发力？

 一、“十五五”市场爆发的三大核心驱动力 

政策的持续加码，为车路云一体化市场的爆发注入了强大动力。

工业和信息化部等五部门确定20 个“车路云一体化”试点城市（联合体），明确了到2026年实现重点路口智能化改造超3700个、交通信号机联网率超97%的目标。这些试点城市成为了车路云一体化技术的试验田，通过先行先试，积累了宝贵的实践经验，为技术的优化和推广提供了有力支撑。

《“十五五”通信行业转型机遇及发展路径研究》指出，车路云一体化被列为通信行业核心战略型机遇，预计“十五五”期间战略性增量资源的30%将投入这一领域，推动形成“政策引导-试点先行-标准统一”的发展路径。政策的引导作用不仅体现在资金的投入上，还体现在标准的制定和规范的完善上。

通过建立统一的技术标准和规范，能够促进产业链上下游的协同发展，降低技术应用的成本和风险，提高市场的接受度和认可度。

技术的全栈创新，是车路云一体化市场发展的关键支撑。

在通信技术方面，C-V2X与5G-A构筑了坚实的通信底座。华为、中兴等企业已实现5G-V2X终端商用，时延低至50ms，单基站覆盖半径达1公里，支持每秒万级消息并发，为车路实时交互提供了可靠保障。这种低时延、高带宽的通信技术，使得车辆能够实时获取道路信息，及时做出决策，大大提高了行车的安全性和效率。

大模型技术的应用，重构了云端决策能力。阿里云、百度智能云基于车路协同数据训练的交通流预测大模型，将路口通行效率提升15%，紧急事件响应时间缩短至200ms，成为云端智能的核心引擎。大模型通过对海量交通数据的学习和分析，能够准确预测交通流量变化，优化交通信号配时，实现交通资源的合理分配，有效缓解交通拥堵。

轻量化感知技术的发展，降低了车端成本。南京“未来号”无人驾驶巴士通过路侧激光雷达与车载传感器融合，将单车算力需求从200TOPS降至50TOPS，推动自动驾驶硬件成本下降40%。这一技术突破，使得自动驾驶车辆的成本大幅降低，为自动驾驶技术的大规模应用提供了可能。

市场需求的不断升级，是车路云一体化市场发展的内在动力。

随着自动驾驶技术的发展，L4级自动驾驶需处理超200TOPS算力、日均800GB数据，单车智能成本高企，车路云协同可将算力需求降低60%，成为Robotaxi、无人配送车规模化落地的必由之路。车路云一体化技术通过将部分计算任务转移到路侧和云端，减轻了车端的计算负担，降低了硬件成本，使得自动驾驶技术能够更加经济高效地实现商业化应用。

在城市治理方面，车路云一体化技术也催生了众多刚需场景。根据《车路云一体化智能网联汽车产业产值增量预测》资料显示，北京、上海等超大城市通过车路云平台实现交通拥堵指数下降12%、应急响应时间缩短30%，深圳基于云端算力优化的绿波带方案覆盖500+路口，通勤效率提升20%。这些实际案例表明，车路云一体化技术能够有效提升城市交通管理水平，改善居民出行体验，为城市的可持续发展提供有力支持。

数据要素市场化，为车路云一体化市场释放了新价值。德清数据交易平台累计流转车路协同数据超10PB，带动智能驾驶仿真测试成本下降35%，验证了数据“采集-处理-应用-增值”的商业闭环可行性。通过对车路协同数据的采集、分析和应用，企业能够开发出更多具有商业价值的应用和服务，实现数据的增值变现，为车路云一体化市场的发展开辟新的盈利模式。

 二、挑战与瓶颈：突破规模化落地的“最后一公里” 

数据标准不统一：跨域协同的“信息孤岛”

尽管车路云一体化展现出了巨大的发展潜力，但在迈向规模化落地的征程中，仍面临着诸多挑战与瓶颈，亟待突破。在车路云一体化的庞大体系中，数据是驱动智能决策的核心要素。

四维图新副总裁许鹏飞在2025某财经年会上公开表示，当前不同城市路侧设备数据格式差异率超40%，红绿灯相位、交通事件编码等关键数据缺乏统一标准。这种数据标准的不统一，如同一个个“信息孤岛”，阻碍了跨区域数据的自由流通。北京与河北的试点区域就因数据接口不兼容，车辆跨省界行驶时协同效率下降30%，严重影响了车路云一体化在更大范围内的协同应用效果。

数据标准的统一，是实现车路云一体化跨域协同的基础，也是推动其规模化应用的关键前提。

商业闭环缺失：重投入与可持续性矛盾

车路云一体化的发展离不开大规模的基础设施建设投入，行业有机构分析，按照车路云基础设施单公里改造成本约50-100万元来测算，全国20个试点城市预计“十五五”期间总投资超千亿元。然而，当前盈利模式仍依赖政府补贴，用户付费意愿不足15%。武汉车网智联公司积极探索的 “数据服务+增值应用”模式，虽具有创新性，但尚未实现收支平衡。商业闭环的缺失，使得车路云一体化在长期发展中面临可持续性的挑战。

如何在高投入的情况下，找到可行的商业化路径，实现自我造血，是产业发展必须解决的重要问题。

技术落地“温差”：从封闭场景到开放全域的鸿沟

从技术落地的角度看，现有成功案例多集中于园区、景区等封闭场景。南京江心洲在15平方公里范围内实现了95%交通事件实时感知，成为封闭场景应用的典范。但当场景切换到复杂城市路况时，技术面临着严峻考验。在暴雨、隧道等特殊场景下，路侧设备的感知准确率骤降至75%，暴露出其环境适应性不足的问题。跨品牌车企协同也仍处于试点阶段，重庆15家车企联合演示的云控平台，仅实现了基础安全功能互通，高级别协同应用尚需突破重重技术壁垒。

从封闭场景到开放全域，车路云一体化技术仍需跨越巨大的鸿沟，以适应更加复杂多变的现实交通环境。

法规与伦理滞后：安全责任与数据主权的模糊地带

法规与伦理的滞后，也成为车路云一体化发展的制约因素。智能网联汽车事故责任认定、路侧数据采集权限等法规空白，使得产业发展面临诸多不确定性。

2024年某自动驾驶事故中，车端、路端、云端数据归属争议导致责任判定延迟3个月，这一案例凸显了建立“人-车-路-云”责任划分体系的紧迫性。

在数据主权方面，随着车路云一体化产生的数据量日益庞大，如何在保障数据安全的前提下，实现数据的合理利用和共享，也是亟待解决的伦理和法律问题。

 三、“十五五”破局路径：从试点到生态的进阶之路 

在“十五五”期间，车路云一体化市场要实现从试点到生态的进阶，首先需要强化顶层设计，构建起“标准+法规+测评”三位一体的支撑体系。这一体系是车路云一体化市场实现规模化、规范化发展的基石，能够有效解决当前市场发展中面临的诸多问题。

加速国家标准落地是当务之急。当前，车路云一体化领域的数据标准不统一，严重制约了跨域协同和市场的进一步发展。武汉在智能网联汽车立法方面的经验值得借鉴，通过推动智能网联汽车管理条例在试点城市的全覆盖，能够明确各方的权利和义务，为车路云一体化的发展提供法律保障。

建立跨部门协同机制同样至关重要。在这方面，“德清模式”为我们提供了有益的参考。由地方政府牵头成立车路云一体化推进专班，能够打通交通、工信、数据局等部门之间的数据壁垒，实现基础设施规划与城市更新的同步设计。这不仅可以提高资源利用效率，避免重复建设，还能够促进各部门之间的协同合作，形成推动车路云一体化发展的强大合力。通过跨部门协同，能够更好地整合各方资源，实现数据的共享与利用，为车路云一体化的发展创造良好的政策环境和工作机制。

其次是商业模式创新。商业模式的创新是车路云一体化市场实现可持续发展的关键。在“十五五”期间，需要探索从“政府买单”到“价值共享”的转变，开发多元付费场景，构建数据要素市场，以实现市场的自我造血和良性循环。

开发多元付费场景是实现商业模式创新的重要途径。面向车企，可以提供高精度地图更新、场景数据订阅服务等，满足车企在自动驾驶技术研发和应用中的需求。例如，德清的场景库收费标准为500元/小时，通过提供丰富的场景数据，为车企的自动驾驶算法训练提供了有力支持。面向物流企业，推出车队调度优化方案，能够帮助企业提高运输效率，降低运营成本。还可以探索“用户流量分成”模式，如深圳对使用车路协同服务的车主给予通行费折扣，通过这种方式，既可以提高用户的使用积极性，又能够实现服务提供商与用户之间的价值共享。

构建数据要素市场是商业模式创新的另一重要方向。借鉴杭州数据交易所的经验，建立车路协同数据登记、定价、交易机制，能够充分发挥数据的价值，允许企业通过数据贡献获取收益。德清的案例显示，数据要素流通可带动产业链整体效率提升20%。通过建立数据要素市场，能够促进数据的流通和交易，激发企业的数据创新活力，为车路云一体化市场的发展开辟新的盈利模式，实现数据的价值最大化。

然后是技术的融合深化。技术融合深化是车路云一体化市场发展的核心驱动力。在“十五五”期间，需要打造“端-边-云”协同创新网络，实现路侧设备轻量化与国产化、云端算力普惠化以及车端功能分层演进，以提升技术的整体性能和市场竞争力。

推广路侧设备轻量化与国产化，是降低车路云一体化建设成本、提高技术自主性的重要举措。南京的低成本改造方案采用“摄像头+边缘计算单元”组合，将单设备成本控制在10万元以内，为大规模部署路侧设备提供了可行的路径。培育本土企业，这不仅有助于降低成本，还能够保障供应链的安全稳定。

云端算力普惠化能够降低企业的技术应用门槛，促进车路云一体化技术的广泛应用。阿里云、腾讯云等推出的“车路云一体化”专用算力包，将模型训练成本降至行业平均水平的60%，使中小车企也能够快速接入车路云一体化平台，享受到云端算力带来的技术优势。云控智行自研的云控基础平台，以“边缘云、区域云、中心云”标准化分级架构，实现多层多点协同计算，面向智能网联车辆提供超低时延服务，已落地多个城市及高速项目，赋能多场景自动驾驶应用。

车端功能分层演进能够更好地满足不同用户的需求。针对乘用车和商用车的不同特点，乘用车可以聚焦安全预警功能，如盲区监测、绿波引导等，提高行车安全性和舒适性；商用车则侧重效率优化，如物流路径规划、车队协同等，以提高运输效率和降低运营成本。重庆的试点显示，商用车通过车路协同可降低能耗8%、提升运输效率12%，充分体现了车端功能分层演进的实际价值。

最后是生态共建。生态共建是车路云一体化市场实现长远发展的重要保障。在“十五五”期间，需要编织“政产学研用”协同网络，打造产业集聚区，开放场景测试资源，培育跨界人才梯队，以形成完整的产业生态系统。

打造产业集聚区，能够促进产业资源的集聚和优化配置。依托武汉“中国车谷”、上海智能网联汽车创新中心等载体，集聚整车企业、零部件供应商、软件开发商等产业链上下游企业，形成“1小时配套圈”，可以大大降低产业链协同成本，提高产业整体竞争力。产业集聚区内的企业可以实现资源共享、技术交流和协同创新，形成良好的产业生态环境。

开放场景测试资源，是加速技术迭代和产品优化的有效途径。参考北京亦庄的做法，每年释放1000个以上复杂交通场景用于企业测试，并提供最高覆盖50%成本的测试补贴，能够鼓励企业积极参与技术研发和测试，加速技术的成熟和应用。通过在真实场景中进行测试，企业可以发现技术存在的问题和不足，及时进行改进和优化，提高产品的质量和可靠性。

培育跨界人才梯队，是满足车路云一体化市场快速发展对人才需求的关键。联合清华大学、同济大学等高校设立“车路云一体化”交叉学科，能够定向培养既懂汽车工程又精通通信技术的复合型人才。预计“十五五”期间专业人才缺口将达50万人，通过产教融合的方式，可以加速人才供给，为产业发展提供坚实的人才支撑。培养出的跨界人才能够在车路云一体化的各个领域发挥重要作用，推动产业的创新发展。

 四、结语 

“十五五”时期，车路云一体化不仅是技术命题，更是一场涉及政策、资本、生态的系统工程。从德清的数据要素破局，到武汉的安全监管创新，再到南京的低成本复制，各地实践已证明：唯有打破“车、路、云”各自为战的局面，构建“政府引导+市场主导+技术赋能”的协同生态，才能突破规模化落地的瓶颈。

当车路云一体化真正实现“聪明的车、智慧的路、强大的云”深度融合，带来的将不仅是交通效率的提升，更是城市治理模式的革新——从被动响应到主动预测，从孤立智能到系统智能，最终构建人、车、路、云和谐共生的未来交通图景。

*本文内容来源于赛文交通网