当前，智能网联汽车沿着智能化和网联化两个维度演进，形成单车智能和“车路云一体化”两大方向，随着国家首批车路云一体化应用试点城市名单的公布，“车路云一体化”的热度与日俱增。在8月23日召开的第十届中国（大湾区）车联网大会上，天翼交通常务副总经理赵建军围绕车路云一体化产业规模落地的路径，从“技术闭环”到“商业闭环”的演进，提出了自己的观点。

“车路云一体化是实现单车最优、系统最优的最佳技术路线，这一点毋庸置疑。”赵建军解释，不论是单车智能还是车云协同模式，都无法突破在感知、决策、控制、数据等方面的先天不足，只能无限逼近优秀驾驶员的水平，无法突破。自动驾驶车辆在碰到红绿灯识别异常、盲区、超视距等长尾场景时无法解决，而车路云一体化引入路侧感知与计算，拉高了自动驾驶的上限，安全性、效率可以得到很大提升。

“如何面对产业规模化落地必备的‘技术闭环’和‘商业闭环’的两大挑战，这是我们目前最应该讨论的问题。”赵建军强调：一是单车智能的快速发展，对车路云提出了更高的要求；二是车路云在商业模式上还未形成一个比较好的盈利点，任何产业如果只有技术闭环，没有商业闭环，那就做不大，做不强。

验证技术闭环 构建车路云一体化全栈能力

从产业链上看，车路云一体化产业链主要涵盖四大方面：路侧基础设施、通信网络、云控平台以及智能网联车辆（或智能车载设备）。

“想要实现一个体系的技术运转，一定要以需求和问题为导向。”赵建军指出，天翼交通在苏州的“样板间”项目深刻实践这一理念，通过与政府管理部门、智能载具生产企业及运营企业多次碰撞探讨，对当前车路云一体化发展所面临的瓶颈进行了全面剖析。

“核心问题在于路侧基础设施建设的‘碎片化’，目前全国各地智能化路侧单元（RSU）部署约8700套，这极大地限制了系统的整合能力与扩展性。而车企间数据孤岛现象严重，未能实现有效共享与融合。进一步分析，我们还发现以下几个关键问题：一是路侧基础设施的数据质量差，路侧融合感知设备在线率约75.1%，路口各类消息的质量合格率低于80%，难以满足高级别自动驾驶及智能交通管理的需求；二是网络可用性差，RSU设备在线率约81.9%，RSI消息通讯延迟合格率约85.7%；三是现有云控平台多采用烟囱型架构，缺乏分层解耦与跨域共用的能力，限制了资源的高效利用与系统的灵活扩展；四是车端渗透率低，2023年乘用车C-V2X的前装率仅为1.2%，极大地限制了车路协同系统的广泛应用与效能发挥。”

“路侧数据质量是车路云一体化根基。”赵建军介绍，通过分级感知系统的部署，天翼交通在获取城市级多源数据的同时，还可以满足差异化功能需求与造价需求。根据已建项目的实际测验，天翼交通的融合感知算法达到车辆准召率≥96%，位置识别精度≤0.3m，速度识别精度≤0.5m/s，实现业界领先。“我们还打造一个集合激光雷达、毫米波雷达和高清视频组合功能的通感算一体机，既可以通过光纤回传，也可以通过5G回传，大幅度降低施工成本、施工周期以及后期的运维和运营成本。”

在网、云方面，通过中国电信的5G超稳态稳定性网络技术，天翼交通实现了端到端全链路时延≤190ms，在2022年就实现全球首个纯路端网联式L4高级别自动驾驶场景落地，充分验证数字化基础设施所产生的数据质量满足安全及功能应用需求。2023年，天翼交通打造了全国首个跨域三区协同的市级云控平台，这也是《车路云一体化系统白皮书》与CSAE《车路云一体化系统标准》要求的首次实践落地。

“我们有了路侧基础设施、有了高质量数据，有了系统化的大平台，接下来面对的就是如何让车辆使用，也就是车辆渗透率的问题。”围绕该问题，天翼交通在打磨可支持20+场景预警及建议的网联协同式辅助/自动驾驶服务的同时，与生态伙伴研发高普适性的、可提供网联信息赋能的后装车载智能终端，多角度支持“中国方案”的落地。

探索商业闭环 加速布局开创经济新业态

车路协同目前主要受政策推动，合理的商业变现是长期需解决的问题。赵建军表示，车路云一体化目前仍是政府买单为主、B端需求居中、C端需求较弱的模式，协调好政府资源，拓展B端场景，以点带面，形成消费认知，带动产业发展，将成为车路云一体化的重要命题。

天翼交通尝试从以下几点推进“商业闭环”：

一、依托高质量数据沉淀，构建数据变现商业模式。

依托路侧基础设施的融合感知与算法，城市级云控平台可以为公安交警、交通运输、消防救援、城市管理等部门提供基于统计、分析、预测、规划、执法等产生的事故识别与辅助判责、重点车辆监管、车辆路径规划、异常事件监测与预警等一系列服务，减少“重复”建设。同时，高质量的数据沉淀与挖掘，还可以为AI算法企业、车企、科研院校等单位就大模型训练与应用课题研究等事项提供高质量的仿真测试场景。

二、尝试将高质量路侧服务套餐化，通过规模化发展形成价值变现。

“依托路侧基础设施建设，天翼交通可根据建设道路的等级，为社会车辆提供远程驾驶、辅助驾驶、感知增强、车辆行驶监管、信号灯数据、交通事件特使等不同服务。一方面，我们可以通过政策牵引，为本地的营运车辆、公务车辆、执法车辆等提供相应的年度订购服务；另一方面，我们可以尝试与运营商、保司、银行等其他业态合作，大规模推动个人车主加装车载智能终端，在提升车辆渗透率的同时，加深C端用户的服务认知，继而带动消费。以苏州汽车保有量550万辆，平均每辆车订购服务费10元/月为例，该模式将在2025—2030年带来最高7.7亿元收益。

三、以规模化基础设施推动无人驾驶规模发展，推动生产力变革，滋生新业态。

随着车路云一体化技术的日益成熟与广泛应用，城市中的营运车辆，如出租车、小巴等，以及低速工具车领域，如物流配送车、环卫清扫车、安防巡逻车、自动售卖车等，已率先在特定区域和场景内实现了定点定域的试运行。相信随着路侧设施的全面覆盖，未来无人驾驶车辆将能够跨越更多地理与环境的限制，实现更大范围内的自由行驶与高效协同。届时，不仅现有的自动驾驶应用场景将得到极大拓展，更多用户、更多类型的车辆也将进入新产业的行列。此外，这一变革，也将催生一系列如车辆共享与租赁平台的智能化升级、围绕自动驾驶车辆维护与保养的新型服务业态，带来经济新发展。

“天翼交通的定位是面向自动驾驶，技术路线是车路协同，我们希望基于广泛的基础设施的建设，去开发、去应用，成为一家智能交通运营和服务的提供商。”赵建军表示，“中国电信的全国属地资源，让我们在产业未来的本地化运营方面具备强力优势。我们相信，随着车路云应用试点城市工作的推进，目前各地路侧基础设施‘碎片化’建设的现状将迅速被打破，全国上下一盘棋式的规模落地将逐步到来。我们也期待产业链上下游共同发力，为迎接新业态做好准备。

赵建军同时强调，车路云一体化全栈的产品方案能力，在服务“车路云一体化”应用试点城市建设的同时，还可以在更多领域释放价值。目前，天翼交通也正在尝试在公路数字化、园区自动驾驶等领域进行探索。

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