車聯網產業發展經過這幾年各方的持續推進和探索，在全國各地做了大量的技術驗證和示范及先導應用，當下如何開展車聯網運營服務，已經成為車聯網產業可持續性發展的重要一環。
展望未來，車聯網產業將從“技術、場景、運營”分層次持續迭代演進，通過“可信數據”和“普惠服務”實現商業運營閉環。
01 技術趨勢
1、車路云一體化系統架構下的內涵和外延拓展
車路云一體化指的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。
（1）分層建設邏輯協同的云控基礎平臺云控平臺是車路云一體化系統各組成部分的核心要素。云控基礎平臺與云控應用平臺分層解耦，從而保證云控基礎平臺的開放性，對支撐充分競爭性、差異性的云控應用至關重要。云控基礎平臺通常由邊緣云、區域云與中心云三級云組成，形成邏輯協同、物理分散的架構。云控基礎平臺將分層建設，“國家級—區域級—城市級—區縣級”。要充分考慮①云控基礎平臺和云控應用平臺之間的信息交互標準，以及②各級云控基礎平臺之間的信息交互標準，③云控基礎平臺和 MEC、RSU、OBU 等 設 備 信息交互標準，④云控基礎平臺和第三方平臺（交管平臺、交運平臺、車企云平臺、出行平臺、物流運輸平臺、停車平臺等）之間信息交互標準。
（2）統籌布局車聯網算力網絡，實現算網一體共生發展推進車聯網的網絡和計算兩大方向融合，最終實現算網一體共生發展。端邊側算力即包括智能網聯汽車上的算力資源，也包括路端 / 基站端的算力資源，加上各級云側算力，形成一張車聯網算力網絡。車聯網算力網絡在計算效率、可靠性、時延、安全性、隔離度上都將深度耦合，因此未來承載車聯網業務的主體由“云網融合”向“算網一體”演變
（3）“人 / 貨 - 車 - 路 - 網 - 云 - 圖 / 定位 - 安全”提供廣義車聯網服務車路云一體化的外延非常寬泛，“人 / 貨 - 車 - 路 - 網 - 云 - 圖 / 定位 - 安全”等都是在廣義車聯網范疇，可以提供信息娛樂服務、安全服務、效率服務和自動駕駛服務等多種業務服務。
2、多模網絡支持高可靠、低時延和大連接車聯網服務
ITS America 提出推動在全美 33 萬個信號交叉口，5 年內實現 10 萬個交叉口安裝 RSU 以及配套基礎設施和系統，10 年內實現 25 萬個交叉口安裝 RSU 以及配套基礎設施和系統，8 ～ 13 年全部車輛裝配 C-V2X 設備。建設規模化 C-V2X 網絡，甚至是一張全國性的 C-V2X 網絡，是非常有價值的。車聯網網絡在實際組網過程中，會是多模網絡形態。
（1）多模網絡提供“車 - 車 - 路 - 云” 互相之間的有效連接車 與 車 之 間 主 要 通 過 LTEV2X 通 信， 未 來 還 可 以 通 過 NR-V2X 通信，二者是延續而非替代關系；車與路之間可以通過 LTE-V2X/NR-V2X/4G/5G，甚至是 ETC2.0、射頻等各種通信方式；車與云，可以通過 4G 和 5G 通信，未來還可以是 6G 和衛星通信等；路與云，可以通過光纖和 5G 等通信。
（2）多模網絡提供各種類型業務場景的可靠保障針對不同類型的業務場景，可以采用不同的通信方式予以保障，例如 5G 大網可以支持信息娛樂服務、車內標牌、浮動車數據采集等業 務（500ms）；5G 專 網 可 以 支持遠程遙控駕駛（上行 200ms，下行 50ms）；LTE-V2X 可 以 支 持一階段（100ms）和二階段（50ms）各類業務場景。網絡性能將持續優化和提升。
（3）多模網絡向一網多能方向發展以 5G-A 通信感知融合為例，向行業一網多能方向發展。通信網絡在滿足通信業務要求的前提下將使能感知業務，一方面支持更加豐富的應用業務以便提高網絡資源的利用效率，另一方面可以通過感知為業務智能和網絡智能提供基礎支撐能力。
3、車聯網計算、感知和人工智能深度融合
車聯網要發揮價值，除了提供可靠的網絡外，還應能提供豐富的應用場景。在每個應用場景的背后，人工智能算法是最重要的支撐工具，例如交通安全預警算法、路側融合感知算法、車路云協作算法、交通指標算法、交通事件檢測算法等。
（1）大模型時代下，構建車聯網行業大模型和車聯網細分場景模型車聯網 AIGC 大模型將基于公開數據集數據，到行業通用數據，再到行業核心數據進行訓練和推理，從而基于基礎模型（NLP、視覺、多模態等）進一步構建出車聯網行業大模型，再進一步構建車聯網細分場景模型。
（2）車聯網融合感知算法從后融合向特征級融合和前融合演進感知可粗略分為獲取數據、提取特征、完成感知任務三個環節，按照信息融合發生的環節感知技術可以分為前融合、特征融合以及后融合。在軟件方面，車聯網融合感知算法從后融合向特征級融合和前融合演進。
（3）跨域融合感知算法提升感知性能車聯網路側傳感器在滿足單 點 位 感 知 性 能 后， 繼 續 攻 關車 - 路數據融合感知、路端跨域感知共享等感知融合問題。當前車端感知算法的迭代升級，例如 BEV+Transfomer，也給路側感知帶來了新思路，將路側感知系統算法與車側感知協同算法架構趨同融合。
4、車聯網數字孿生底座和仿真測試應用加速技術突破進程
數字孿生也稱數字映射、數字鏡像，即以數字化的方式建立物理實體的虛擬模型，借助歷史數據、實時數據和算法模型，實現對物理實體的分析預測和改善優化，具有實時性和閉環性。
（1）“道路基礎數據 + 業務數據 + 實時動態數據”構建交通和車聯網數字孿生底座基于道路基礎數據、業務數據、實時動態數據，構建交通和車聯網數字孿生底座。將交通結構化數據通過參數化建模方式來解析，并且疊加真實的業務數據和實時動態數據，從而滿足設備管理、軌跡融合、信控同步、道路養護、事件預警等實時業務需求，支撐交通服務管理決策，實現交通控制優化。
（2）構建“仿真測試 + 封閉道路測試 + 真實道路測試”體系，加速網聯自動駕駛技術突破智能網聯汽車的商業化落地有百億公里的路測數據需求，算法和數據成為自動駕駛技術發展的制約。在現階段的智能網聯汽車測試體系中，90% 通過仿真測試，9% 通過封閉道路測試，1% 通過真實道路測試，因此，仿真測試是解決自動駕駛技術突破瓶頸的重要切入點。要構建“仿真測試 + 封閉道路測試 + 真實道路測試”體系，加速網聯自動駕駛技術突破。
（3）”算力資源 + 硬件在環測試資源” 是支撐智能網聯汽車仿真測試的硬件基礎智能網聯汽車算法驗證基礎，模型在環測試（MIL）、軟件在環測試（SIL）等需要各種算力中心的 GPU 算力資源支撐。而 與 MIL 和 SIL 不 同 的 是，硬件在環測試（HIL）測試環境的仿真時間永遠是實時的，需要基于真實的硬件運行。在大數據量情況下，如果只使用單臺數據回灌系統，需要長測試周期。而采用“矩陣式”測試架構，進行大規模并行測試，可大幅縮短產品迭代周期。構建更大的算力資源 + 硬件在環測試資源，可以更好地支撐智能網聯汽車仿真測試進程。
02 場景趨勢
1、車聯網的車端應用場景體現在賦能 L2/L2+、賦能 L3/L4、車路云一體化三個方向
2023 年 9 月，《 中 國 新 車 評價規程 (C-NCAP)2024 版（征求意見稿 )》發布，首次將 C-V2X 支持應用功能納入測評范圍，在高速度差且存在遮擋情況下的前向車輛避撞、交叉路口有遮擋情況下的車輛避撞、闖紅燈預警三項功能測試中，基于 C-V2X 車與車、車與路直連通信的解決方案，有望彌補基于單車傳感器在遮擋情況下無法及時識別和采取制動的不足，助力車輛取得更高分數評價。
（1）賦能 L2/L2+ 智能網聯汽車的應用場景豐富和完善一階段輔助駕駛場景整車量產功能：全國汽車標準化技術委員會智能網聯分委會組織基于網聯技術的輔助駕駛標準研究，確定了 3 類應用場景。持續深化二階段協同駕駛場景研究和落地：在 T/CSAE 157- 2020、YD/T 3977-2020 等 DayII 標準基礎上，中國汽車工程協會及 IMT2020 C-V2X 工 作 組 組 織 對各類協同駕駛場景進行更細致的研究，從信息交互角度通過總結歸類和拆分等方式劃分為五大類應用場景并進行深化。探索 C-V2X 與 ADAS 融合場景：IMT2020 C-V2X 工 作 組 開展 C-V2X 與 ADAS 融 合 場 景，識別并分析了 7 類融合應用場景下 C-V2X 的價值與面臨的技術挑戰。
（2）賦能 L3/L4 智能網聯汽車的應用場景賦能高等級自動駕駛車輛，解決自動駕駛安全性問題與 ODD 擴展，支撐開放 + 混行環境下的無人自動駕駛提前商業落地：車聯網通過紅綠燈信息推送、超視距信息推送、鬼探頭識別、右轉僵尸車識別、無保護左轉、遠程遙控駕駛等典型場景，賦能 L3/L4 智能網聯汽車。賦能特定場景下的高等級自動駕駛：例如賦能港口自動駕駛、礦山自動駕駛、無人環衛清掃、無人物流運輸和配送等。賦能特定工況下的高等級自動駕駛：例如賦能 AVP、自動駕駛編隊行駛等。
（3）車路云一體化的應用場景車路云一體化架構下推進智能網聯汽車與智慧交通、智慧城市融合發展。存在智能網聯汽車賦能智慧交通和智慧城市，以及智慧交通和智慧城市賦能智能網聯汽車雙向應用。
2、車聯網的交通和城市端場景體現在賦能交通管理、賦能交通出行和物流運輸、賦能智慧城市三個方向
車聯網在交通和城市端應用場景，主要體現賦能交通管理、賦能交通出行和物流運輸、賦能智慧城市三個發展方向。
（1）賦能交通管理的應用場景基于車聯網的智慧交通管控應用主要包含交通信號精確控制、特殊車輛優先通行、弱勢交通參與者管控等各種服務。相關服務會從路口級向路段級及路網級拓展。基于車聯網的高速公路智慧交通管控應用可在匝道匯入匯出口、隧道出入口等路段支持安全駕駛和效率提升的智能輔助駕駛服務，還可實現公路異常感知、重點車輛監控等各種服務。
（2）賦能交通出行和物流運輸的應用場景以城市公交系統為例，可通過智能化和網聯化改造，發展“精準公交”“安全公交”“科學公交”。以城際物流運輸為例，車聯網將有效賦能自動駕駛重卡。借助云平臺、高精度地圖和車聯網等技術，綜合車端、路端、云端信息，自動駕駛重卡可提前確定最佳行車路徑，并且可以根據實際情況對線控執行機構下達指令，完成轉向、加速、減速、停車等操作；自動駕駛與編隊行駛相結合將最大程度提升道路通行效率與車輛燃油經濟性。
（3）賦能智慧城市的應用場景依托城市智能基礎設施，將智 能網聯汽車作為移動智能終端，支撐實現面向智慧城市管理、服務、產業的各類應用。新城建中的雙智（智慧城市基礎設施與智能網聯汽車協同發展試點）重點關注智慧燈桿網聯化系統、充電設施網聯化應用、自主代客泊車停車場建設、智慧公交智能網聯基礎設施建設、智能網聯汽車運行安全公共道路測試場景等。
03 運營趨勢
1、“可信數據” 是未來車聯網運營的核心內容
車聯網實現商業運營的兩個重要途徑是“服務運營”和“數據運營”。繼勞動、資本、土地、技術后，數據已成為第五大生產要素。
（1）車聯網數據產生價值，實現數據資產化車聯網將產生大量原始數據，即用來描述智能網聯汽車和智慧交通業務事實，未經過深加工的素材；進一步產生車聯網數據資源，即進行標準化加工處理，形成的可控、有序、可利用的數據，并目具有潛在的經濟價值；再進一步產生車聯網數據資產，即實現價值釋放和經濟利益；最后產生車聯網數據資本，即使數據如同金融資本、實物資本一樣，成為可用于企業經營和投資的生產性資本。
（2）“可信數據”是未來車聯網運營的核心內容可信數據可以定義為來自特定和受信任來源并根據其預期用途使用的數據。針對具體需求選擇更有價值的數據，將數據篩選流程部署到車 / 路的邊緣側，進一步提高數據采集效率，并通過自動化標注、交通大數據模型等技術持續提升數據挖掘和處理分析效率，最終形成“可信數據”。
（3）構建以可信數據空間為代表的車聯網數據流通基礎設施車聯網要構建以可信數據空間為代表的數據流通基礎設施。可信數據空間是數據要素流通體系的技術保障，通過在現有信息網絡上搭建數據集聚、共享、流通和應用的分布式關鍵數據基礎設施，以體系化的技術安排確保所簽訂的數據流通協議能夠履行和維護，解決數據要素提供方、使用方、服務方、監管方等主體間的安全與信任問題。
2、單項車聯網業務做到極致體驗，實現規模應用，提供“普惠服務”
車聯網能提供“服務運營”的關鍵是具備提供“普惠服務”的能力。普惠服務，是指立足機會平等要求和商業可持續原則，以可負擔的成本為有服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的服務。
（1）單項車聯網業務做到極致體驗，實現規模應用，提供“普惠服務” 從車聯網全局發展來看，有足夠規模的車聯網應用才是真正有價值的，哪怕這種應用只有 1 種或者 2 種。“足夠規模”一方面指的是車端要有足夠的滲透率，足夠的車可以通過多種觸達方式享受到該種車聯網業務；另一方面指的是路端要有足夠的覆蓋率，例如全國覆蓋了多少比例的城市交叉路口，多少公里的高速里程等，這樣車輛跑到哪里都可以享受到該種車聯網業務。將單項車聯網業務做到極致體驗，實現規模應用，提供“普惠服務”。
（2）“泛 V2X 平臺 + 多種觸達方式” 支撐車聯網“普惠服務” 泛 V2X 平 臺 支 持 云 端 決 策 V2X 技術，即可以允許將 V2X 算法放在平臺端執行，云端計算完成后將計算的結果發給端側，端側根據計算結果向駕駛員進行安全預警或信息提醒等。多種觸達方式，可以通過各等級智能網聯車輛（裝配前裝或后裝 OBU 產品，如智能后視鏡）、各類信息終端（如智能手機）、專用 V2X APP、通用 APP（如導航地圖 APP）、小程序、車載特色觸達等，來滿足服務需求。
（3）跨行業拓展更多可能性，使車聯網“普惠服務”產生最大價值車聯網為車輛提供更高的安全性，例如 C-V2X 與 ADAS 融合，可以和保險業務合作。
04 其他趨勢
1、車路云一體化安全體系保障車聯網應用
智能網聯汽車新型安全體系包括四個方面：功能安全、預期功能安全、網絡安全、數據安全。
（1）車聯網網絡安全和數據安全是下一階段標準研究的重點方向之一工信部辦公廳在 2022 年 3 月印發了《車聯網網絡安全和數據安全標準體系建設指南》，包括總體與基礎共性、終端與設施網絡安全、網聯通信安全、數據安全、應用服務安全、安全保障與支撐等 6 個部分。圍繞車聯網網絡安全和數據安全，全國汽標委智能網聯分標委（TC114/SC34）、中國通信標準化協會（CCSA）等已發布相關標準 12 項。除此之外，國家工業信息安全發展研究中心等牽頭在車聯網數據安全、關鍵設備安全防護檢測等重點方向，已推進近 20 項行業標準。
（2）車路云一體化安全體系保障車聯網應用構建車路云一體化主動安全防護體系，實現各業務系統的全生命周期安全防護與統一安全管理，具體包括終端（車端 / 路側）安全防護系統、云端安全防護系統、V2X 通信安全防護系統。
（3）數據安全是實現車聯網“數據運營”的前提保障數據分級分類是數據安全保障的重要基礎，也是數據治理的第一步。隱私保護、數據脫敏、數據溯源多方面保障數據安全合規。
2、車聯網產業發展需要科學的頂層設計和評價體系
車聯網產業發展需要科學的頂層設計。同時對車聯網建設成果要有科學的評價體系，具體涉及要素指標和價值指標。
（1）車聯網產業發展需要科學的頂層設計車聯網產業發展需要運用系統論的方法，從全局的角度，對某項任務或者某個項目的各方面、各層次、各要素進行統籌規劃，以集中有效資源，高效快捷地實現目標。車聯網是典型的跨行業融合新興產業，需要統籌規劃汽車行業、交通行業、信息通信行業、互聯網行業，以及其他相關行業協同發展。車聯網產業發展還要做好政策、標準、技術、建設、應用、運營等全方位產業思考。
（2）車聯網產業發展評價需要考慮要素指標：相關政策、基礎設施、產業情況政策主要包括法律法規政策支持、頂層設計、專項行動計劃（含投融資計劃和補貼政策等）、支撐機構計劃、科研創新計劃、專項人才計劃等；基礎設施主要包括標準和規范、頻段資源、互聯互通等測試、“仿真測試 + 封閉道路測試 + 真實道路測試”、商用車和乘用車前裝及后裝、運營等；產業鏈完備程度。
（3）車聯網產業發展評價需要考慮價值指標：惠民、善政、興業、商業價值惠民是讓民眾在出行和物流運輸中真正感受到信息娛樂、安全、效率、協同、自動駕駛等各種車聯網應用服務；善政是通過車聯網賦能智慧交通管理（交管、交運等）和智慧城市（新城建），充分運用車聯網產生的大量可信數據；興業是打造“人 / 貨 - 車 - 路 - 網 - 云 - 圖 / 定位 - 安全”車聯網產業生態鏈，推動整車、芯片、零部件、營銷服務等產業鏈上下游協同發展；商業價值包括各種應用場景實現商業閉環。 |
