海内主动驾驶被分为六个级别：此中 L0-L2 可完成帮助驾驶，L3 开端正式进入主动驾驶。 主动驾驶是指汽车依托激光雷达、摄像甲等传感器使车辆具有情况感知才能，共同野生智 能、高精度舆图及环球定位等手艺使车辆完成途径计划及自立决议计划，终极车辆能够在不受 报酬干涉的状况下主动宁静的行驶。按照工信部公布的《

　　（1）L1 与 L2 别离是部门驾驶帮助及组合驾驶帮助，在 L1 级此外帮助驾驶中，主动驾驶 体系能够帮助驾驶员完成部门驾驶操纵。车辆防抱死体系（ABS），车身电子不变功用 （ESP）等设置均在 L1 级别帮助驾驶中获得使用，但是在此级别中帮助驾驶功用有限，大 部门功用次要是由驾驶员完成。L2 在 L1 的根底上能够完成部门功用的主动化，但检测路况， 告急状况的判定及操纵仍需驾驶员完成。L2 级别帮助驾驶凡是会具有 ACC 自顺应导航，车 道连结体系，主动刹车帮助体系及主动停车体系等。

　　（2）L3，L4，L5 别离是有前提主动驾驶，高度主动驾驶及完整主动驾驶。从 L3 级此外驾 驶主动化开端，车辆自己能够经由过程激光雷达等传感器及时监测周边情况从而完成有前提的 主动驾驶。L4-L5 级车辆不只能够到达协同感知，同时能够到达协同掌握及协同决议计划，经由过程 车辆网联化及野生智能算法逐步成熟，车、路、云可互相和谐在三层架构中完成情况感知、 数据交融计较，再由车端停止及时掌握，从而到达有前提主动驾驶及高度主动驾驶。

　　当前海内主动驾驶仍处于 L2+范围化量产阶段，今朝 L2+浸透率约 21.9%。低阶的 ADAS （先辈帮助驾驶体系）还是今朝主动驾驶市场的主导手艺。此中，L2 级的 ADAS 能够按照 周边情况，在特定状况下完成车辆加快/减速，但其他静态驾驶需求由驾驶员完成。按照佐 思汽研数据显现，停止至 2022 年 1-4 月，L2+级主动驾驶体系设置量同比增加 118.4%，汽 车数目到达 57.4 万辆，装配率到达 21.9%。别的，按照前瞻财产研讨院数据统计，估计到 2030 年海内 L3 级及以下主动驾驶车辆浸透率将到达 70%。

　　汽车主动驾驶的完成包罗单车智能及车路协同两大手艺计划。其区分在于单车智能软硬件 局部集合在车内，而车路协同则是散布在车端、路侧及云端。因而从初级别主动驾驶功用 对目的/变乱探测及呼应、驾驶使命接收、车辆横纵向活动掌握等方面的请求而言，基于当 下单车智能的手艺程度若需满意高阶主动驾驶功用，需求车路协同手艺的帮助。

　　基于单车智能手艺难以完成 L5 级此外完整主动驾驶。今朝单车智能是完成主动驾驶的支流 计划，其在一般汽车的根底上装置毫米波雷达、激光雷达、车载摄像甲等硬件装备，装备 完美的软件体系及高效的算法，付与车辆主动驾驶的才能，车辆单独搜集信息并对所搜集 的信息停止处置并施行。而 L5 级主动驾驶请求车辆在不受报酬干涉的状况下具有决议计划天生 的才能，与 L0-L4 级别中的帮助驾驶及部门主动驾驶比拟，L5 级此外主动驾驶体系需求更 壮大的具有逻辑推理进修才能。这类进修才能差别于简朴的机械进修形式，需求不只具有 基于过往驾驶阅历停止特性提取并自我回测优化的才能，同时亦需求车辆具有与交通情况 交互的才能，得到更多超视距感知信息和视觉盲区的路况。虽然当前国表里曾经提出了部 分能够协助高档主动驾驶汽车获得愈加精确的情况感知信息的观点，比方神经收集视觉传 感器、超等中心计较平台等，但仅凭当前单车智能中的传感器、算力、算法等去完成 L5 级完整主动驾驶仍旧是瞠乎其后。除此以外，单车智能手艺下难以完成 L5 级主动驾驶的缘故原由 另有交通到场者动作轨迹无较着纪律可循。在静态情况下，存在人、车、路的多方不愿定 性。而人与其他车辆的活动的不愿定性及门路的庞大性均会招致单车智能车辆对交通认知 的难度进步。

　　车路协同手艺基于车、路、云之间的信息及时互通，能够有用补足单车智能手艺不敷。车 路协同则是将车内部门传感器、决议计划终端等均转移至路侧，经由过程路侧计较单位或传感器完 成数据交融或决议计划后再经由过程通讯手艺传导至车端，由此低落高阶主动驾驶下对车端装备性 能的请求。其在单车智能主动驾驶的根底之上，经由过程车上所搭载的装备（OBU 等）及门路 感知及定位体系（RSU，雷达等）及时高精度感知定位，完成车车，车路，车人之间的实 时信息同享。

　　车路协同能够将部门传感器搭载至路侧，并经由过程 V2X 通讯手艺及时传输信息，便可快速获 得不在车辆视野范畴内的信息，有用打破单车智能这一手艺瓶颈。以交通旌旗灯号灯为例，如 果由单车智能车辆完成，则需求车辆在较远间隔时辨认定位到交通旌旗灯号灯，并经由过程光学传 感器辨认灯色并猜测灯色变革工夫。同时还需求面对炫光、LED 闪频、挪动式红绿灯位移、 火线车辆阻挠等多种外在感知停滞。而经由过程车路协同能够简朴处理这一成绩，经由过程路侧感 知体系完成与旌旗灯号灯机的及时对接，不只能够快速得到精确牢靠的旌旗灯号灯当前信息，还可 以得到单车智能没法感知到的倒计时等企图信息。

　　C-V2X 是车路协同完成信息通讯的中心手艺，其提高为车路协同快速开展供给有用手艺支 持。V2X 即车用无线通讯手艺，意为车与统统事物能够停止信息交换。此中 V 代表车辆， X 代表与车辆通讯的其他主体。当前的 X 次要包罗车、人、路侧根底设备及收集。V2V 是 指车辆与车辆之间的通讯，经由过程每辆车的车载终端能够及时得到四周其他车辆的地位，车 速，行车状况等信息；V2I 是指车辆与路侧根底设备之间的信息传输，路侧根底设备能够获 得超车辆视距的信息并及时传输给车辆；V2P 指的是车辆与行人/骑行者之间的及时信息传 输；V2N 则是车辆接入收集与云平台毗连。团体而言，V2X 是将人、车、路、云严密联络 在一同，不只能够辅佐车辆得到比单车感知更多的信息，更有益于辅佐组成将来的聪慧交 通系统。

　　C-V2X 在我国具有普遍的基站笼盖根底，叠加其在时延、传输速率和间隔、传输不变性等 方面的劣势，将为智能网联汽车落地和开展供给主要手艺撑持。在智能网联汽车通讯手艺 中，差别于英美等接纳手艺水平成熟度更高的 DSRC（Dedicated Short Range Communication， 公用短程通讯手艺），我国挑选 C-V2X 手艺。C-V2X 中的 C 是指蜂窝（Cellular），是基于 3G/4G/5G 等蜂窝网通讯手艺演进构成的车用无线通讯手艺。当前的 LTE-V2X 及将来将完成 的 5G-V2X 均从属于 C-V2X 的范围。经由过程 C-V2X 的开展能够逐渐完成车路协同掌握、车车 协同编队、长途操纵等初级主动驾驶及完整主动驾驶功用。车路协同是以车载体系及路侧体系停止数据搜集，经由过程 V2X 停止及时数据传输，经由过程云端体系停止对数据停止计较处置 并下达决议计划，终极完成人、车、路之间的信息及时交互，从而告竣聪慧交通系统。按照上 述，车路协同完成离不开四其中心手艺的开展，智能车载手艺、智能路侧手艺、通讯手艺 及云端手艺。

　　中国生齿密度及门路密度较高，以车路协同完成高档级主动驾驶具有明显经济性。车路协 同需求分外投入本钱至路端建立，比方在路端装置摄像头，激光雷达，毫米波雷达等传感 器可有用完成以全局视角探测四周情况，最大水平削减盲区并及时传输精确数据至车端， 但由此车内装置传感器的价钱将被节流下来，车载装备本钱大大低落。而且跟着车载及路 载装备在将来范围量产后本钱将会进一步降落，将来能够以愈加经济的本钱停止聪慧门路 的建立。按照由清华大学智能财产研讨院所撰写的《面向主动驾驶的车路协同枢纽手艺与 瞻望》中的推算逻辑， 2021 年交通运输行业开展统计公报显现，停止 2021 年底，天下公路 总里程为 528.07 万千米，2021 年汽车保有量为 3.02 亿量，能够预算出假如在每辆车的本钱 上节流 1.75 万元，便能够有 100 万元的资金用于投入每千米门路的建立，生齿密度较大的 都会分摊至每辆车上的价钱也会大大低落。智能化门路根底设备具有可反复利用的特性， 加上路端本钱能够分摊至车端，跟着将来车辆数目愈来愈多，比拟于单车智能，车路协同 的布置本钱劣势会进一步增强。

　　新基建及智能公路建立助力车路协同手艺快速落地。按照产业和信息化部宣布的数据可见， 停止至 2022 年 6 月尾，我国建立开通的 5G 基站数目超越 180 万个，在环球范畴内，中国 的 5G 基站数目占比到达 60%，5G 基站数目的激增动员了 V2X 的通讯手艺快速开展，同时 其低提早，高牢靠的特性也为车路协同带来了强有力的通信手艺撑持；中国的聪慧公路行 业范围连续增加，从 2015 年的 324 亿元攀增至 2020 年的 641 亿元，CAGR 为 14.6%。跟着 聪慧公路行业的不竭探究，路侧装备及智能交通相干建立不竭完美，可促进主动驾驶手艺 稳步开展。

　　中国对行车宁静成绩存眷度高，单车智能仍存在多种宁静隐患成绩。当前单车智能的宁静 成绩仍旧是一个较大的应战，次要成绩有四个： (1)车内软硬件体系简单呈现破绽或失灵。形成这个成绩的缘故原由是由于单车智能需求过于复 杂的数据搜集，处置和下达决议计划的体系，某一部门发生粗大失误便简单形成较大的连锁 影响；(2)感知器简单收到极度气候和遮挡的影响。在卑劣气候下，比方激光雷达会由于 积水反射的缘故原由易形成摄像画面恍惚，大雾气候下摄像头没法明晰探测到周边路况和大 雪会笼盖路面上用于帮助感知的门路标识；（3）海内门路情况过于庞大，单车智能车辆难 以得到片面信息。单车智能的智能决议计划体系搭载在车内，举动猜测、决议计划才能易呈现不敷 状况。而且除灵活车车外，当前中国门路上凡是还会有大批的非灵活车及行人。非灵活车 及行人的动作轨迹凡是是难以猜测的，穿插路口更是变乱频发地，假如单车智能车辆没法 停止实时猜测及决议计划，极易形成交通变乱。

　　路侧感知辅佐车路协同可得到超视距视野，云端及路端分摊车内软硬件，由此无望有用减 少交通变乱的发作。针对上述单车智能的四个成绩，车路协同有较好的处理计划：（1）车 内软硬件易失灵成绩：因为车路协同将大部门感知器，智能决议计划体系迁徙至路侧及云端， 车内的大批软硬件不容易形成破绽及破绽的连锁反响；（2）感知器易受极度气候影响成绩： 得益于 V2X 通讯手艺，车与车、车与路、车与人之间能够做到信息及时传输，当大雾气候 下车内摄像头可探测范畴有限时，路侧的 RSU 能够辅佐得到车辆没法得到的门路信息并实 时传输给车辆；（3）门路情况过于庞大成绩：当火线大型车辆遮盖住红绿灯信息时，经由过程 V2V/V2I 均能够得到被遮盖住的信息，能够有用避免交通变乱的发作；（4）决议计划才能不及 时成绩：相较于单车智能，车路协同的决议计划才能将大大的进步，车路协同的决议计划能被转移 至云端，由云端对收罗的数据停止及时处置、阐发、猜测及下达决议计划，这将大猛进步车路 协同手艺决议计划才能的实时性。

　　别的，车路协同同时能够有用减缓交通压力，增进交通服从提拔。经由过程车、路、云三边协 同共同，和数据通讯手艺及时领受，能够进一步的进步交通服从。比方经由过程传送红绿灯 信息和停止红绿灯车速指导，能够大幅度进步路口通行服从和低落车内燃油耗损；通 过发送火线门路情况提示，能够提早得知火线门路能否正在施工或有变乱发作，此类提示 一方面能够免门路拥堵，另外一方面也能够避免二次变乱的发作。当在黉舍，景点等交通简单呈现拥堵状况的地区时，车路协同也能够更有用的分散拥堵车流。除上述场景外，车 路协同还能够做到智能泊车，经由过程车内 OBU 与路侧 RBU 的及时通讯，智能泊车体系能够 快速判定车辆地位，从而完成泊车指引等功用，处理当前泊车艰难一大痛点。

　　比年来，海内高度正视智能汽车及聪慧交通的开展，从国务院至各部委接踵出台并施行智 能网联汽车建立相干政策。2015 年 5 月国务院印发《中国制作 2025》初次提出要建立智能 网联汽车自立立异系统，和智能网联汽车财产链与聪慧交通系统。2020 年，发改委结合 工信部，科技部等 11 个部委公布的《智能汽车立异开展计谋》明白提出在 2025 年 LTEV2X 无线通讯收集可完成地区性笼盖，5G-V2X 可实如今部门都会及高速公路展开使用。 2022 年，交通部印发了《数字交通“十四五”开展计划》，该计划请求在“十四五”时期推 动部门主动驾驶，智能航运测试基地及先导使用试点工程的建立，并猜测中国聪慧交通市 场范围到 2030 年将到达 10.6 万亿元。

　　2022 年 6 月，《深圳经济特区智能网联汽车办理条例》的出台加快车路协同贸易化落地。此 次在深圳出台此条例意味着我国智能网联汽车法令迈向了新阶段，此条例体系性引见了智 能网联汽车主动驾驶的界说、市场准入、前提宽免，和权责认定等细节，弥补主动驾驶 相干立法空缺，并为其他都会供给经历尺度，带来树模效应。2022 年 8 月 8 日，交通运输 部构造草拟了《主动驾驶汽车运输宁静效劳指南(试行)》(收罗定见稿)，从合用范畴、根本 准绳、运输运营者请求、车辆请求、职员请求、监视办理等多方面临智能网联汽车上路行 驶停止划定。

　　车路协同体系经由过程“端”、“管”、“云”三方配合合作，从而完成情况感知、数据交融计较 及决议计划掌握。经由过程车对车，门路对车停止及时信息推送，能够辅佐挑选最优的出行道路； 经由过程提拔路侧感知体系的计较才能并交融车辆的感知信息，能够辅佐智能交通更有用的发 展；经由过程路端对及时交通流量的检测及上传至云端后云端所停止的智能计划能够加强门路 交通办理才能。此中“端”指的是智能车载及智能路侧，路端及车端所搭载的主要通信信 息交互东西别离是 OBU（智能车载单位）与 RSU（智能路侧单位）。

　　智能车载单位是车端中心装备，可借助 V2X 及 5G 通讯手艺完成车与车、车与人、车与云 及车与路之间的片面信息交互。智能路侧单位的次要感化则是经由过程在门路上搭载激光雷达 等传感器，用以搜集全方位的路况信息，以补偿车真个感知盲区。用于车与车，车与路之 前及时传输信息的通讯模组被称为“管”。当前 5G 的提高可使信息传输到达低延时及接 入快速，大猛进步了车路协同中及时信息传输的牢靠性。“云”指的是完成数据的聚集、测 算、阐发，下达决议计划号令和运营效劳的平台。经由过程搜集海量由路端及车端传输的数据并 停止测算阐发，能够协助车路协同体系完成门路利用的最优化处置。

　　在车路协同手艺下，主动驾驶功用由路侧+单车智能协同完成，OBU 次要负担通讯赖务。 OBU 滥觞于 ETC 体系中车端收发旌旗灯号的安装，因而从内部构造上看，智能网联汽车用 OBU 也次要包罗微波收发天线、通讯模组（芯片、编等）、数据处置/存储芯片、外 界接口等，但其在通讯时接纳协媾和手艺等有所晋级，其挪动收集接入才能可许可 OBU 接 入云平台或智能网联汽车办理平台。C-V2X 的通讯架构中有 Uu 接口及 PC5 接口两种通讯 方法，此中 Uu 接口是 OBU 与基站之间的接口，次要目标是为了完成与挪动收集通讯；而 PC5 接口则是 OBU 之间或 OBU 与 RSU 之间的通讯接口，其目标是为了完成车辆与车辆， 车辆与其他设备之间的通讯。车路协同对通讯及时性提出更高请求，叠加路端和车端信息 具有异质性特性，OBU 装备应具有低时延、高兼容性特性。车路协同 OBU 产物在时延性， 兼容性和信息交融性等机能方面请求更高。其缘故原由次要有三方面：起首在车辆行驶历程 中场景浩瀚，且路途中的随机性较大，由此请求 OBU 数据处置速率快及传输时延小；当前 汽车品牌浩瀚、车型、传感器及芯片等均有差别，由此请求 OBU 装备具有同一接口，同时 能够按需求停止本性化定制；OBU 领受到的数据滥觞十分广，数据特性差别也会较大，由 此请求 OBU 具有多种信息交融才能。

　　路侧装备是打造智能网联汽车聪慧化、数字化交通底座的主要根底硬件，与车端相似，其 次要包罗感知（摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器）、通讯（RSU，路侧单位）、规 划（MEC，边沿计较单位）、掌握（智能旌旗灯号灯等）和高精舆图与帮助定位设备五大部门。 路侧装备一方面可以经由过程全局感知和及时通信，向单车供给超视距感知、盲区预警、驾驶 企图等交通讯息，补足单车智能驾驶在感知上的范围，另外一方面可以及时监控路况信息， 构建全局通数字收集，经由过程智能化操控交通设备，进步交通运转服从和宁静性，赋能 聪慧交通半岛体育·(中国)官方网站。

　　RSU 即路侧单位，是智能网联汽车路侧装备中完成车路信息通信的枢纽装备。RSU 最后为 ETC 体系中装置在路侧，完成车辆身份辨认和电子扣分的通信安装。在智能网联汽车中其 经由过程 C-V2X 手艺与车载单位（OBU）停止通信，领受车辆 OBU 信息或交通部分使用效劳 器公布的交通讯息，于车端可以供给超视距、全局及时的信息；于交通端可以为聪慧交通 数据中间供给及时的路况信息。

　　RSU（Road Side Unit）路侧单位即布置于路侧用于旌旗灯号领受和发送的通讯网关。从内部硬 件构造上看，其包罗：①撑持 C-V2X（蜂窝通讯手艺）/DSRC（公用短程通讯手艺）停止 车路信息交互的通讯模组，②撑持 GPS/斗极双模的定位模组，③包罗使用途理器（AP）在 内的中心单位，内含撑持协同智能交通体系（C-ITS）通讯和谈集，④存储单位，⑤装备输 入，撑持感知数据及算法模块接口，旌旗灯号灯和唆使牌的掌握毗连接口，⑥内部接口，内部 输出至边沿计较节点等。

　　通讯模组是 RSU 的枢纽部件，其撑持路端装备经由过程 4G LTE-V2X 或 5G NR-V2X 停止通讯， 在 4/5G 笼盖处撑持蜂窝通讯（Uu）事情，全路段撑持直连通讯（PC5）事情方法，完成与 车真个及时通信。从信息通信途径上看，其一端与路侧交通装备（如旌旗灯号机、传感器、标 识标牌等）相连，可以获得并聚集路端近端和远真个交通讯息和感知得到的及时路况信 息，另外一端与车载通讯单位 OBU 相连，经由过程 V2X 完成车路信息的及时通信。

　　单车智能感知体系面对视野遮挡、卑劣气候等没法精确辨认和判定静态交通讯息的困难， RSU 可及时领受并播送近端/远真个静态交通旌旗灯号处理上述痛点。当驾驶过程当中碰到异形、 多语义等难辨认的旌旗灯号灯时，RSU 则可经由过程有线或无线方法领受当地旌旗灯号灯信息，并经由过程 V2X 周期性的向近端车辆播送路况信息和旌旗灯号灯信息，帮助单车做前途况预判。同时 RSU 可领受交通部分公布的交通旌旗灯号（如远端十字路口的视频信息），远端车辆可经由过程间接与 RSU 互联通讯或向运营商平台恳求的方法，获得远真个交通讯息，进步智能驾驶计划服从。

　　单车智能没法感知超视距的及时的静态路况信息，RSU 则可将路端及时感知的部分路况信 息经由过程 V2X 通讯间接通报给车端，有用制止告急交通宁静成绩。路侧感知装备能够对部分 全量交通到场者（如车辆、行人等）地位、速率、活动轨迹等及时感知，RSU 则经由过程 V2X 将及时静态路况信息播送/组播至四周车辆，使车端提早感知超视距的及时路况信息，帮助 其实时做出决议计划，确保门路宁静和运转服从。

　　RSU 可以获得车端 OBU 传输的与车速等车流运转相干的间接信息，较传统计划可以愈加 疾速间接的获得车流信息，完成及时数字化交通场景的构建。以交通流量的及时监测为例， 传统计划经由过程地磁检测方法或驾驶人挪动 APP 供给的车速、定位等信息对车流密度停止估 计，但 RSU 可经由过程 V2X 间接获得车端上报的车速信息，分离传感器（激光雷达测速）感知 间接对车流量和密度停止估量。

　　智能网联汽车 RSU 泉源于 ETC 体系中卖力车辆身份辨认和电子扣分的通信 RSU 安装，并 担当了在原 ETC 体系中通讯的功用，因而具有较完美的财产链根底。RSU 财产链上游次要 为手艺和贸易形式都较成熟的通讯芯片（华为、英特尔、大唐电信、紫光等）和模组（华 为、大唐电信、复兴等），下旅客户次要为车路协同整套处理计划供给商和当局。因为 RSU 和 OBU 经由过程 V2X 通讯和谈停止信息交互，两者具有互相婚配和手艺同质性的特性，因而 大都 RSU 终端装备消费商也同时供给车载单位。

　　今朝智能网联汽车（特别是基建）尚处于导入期，各路玩家跑步入场。金溢科技、万集科 技等传统 ETC 厂商领先入局智能网联汽车 RSU，原财产链上游的通讯装备商和运营商也推 出同类产物，更有交通集成商及车路协同的创业企业，自立消费车端/路端装备，效劳于提 供车路协同整套处理计划的贸易形式。估计导入期各路玩家共存形态将保持，但因为今朝 多接纳当局外包/协作的方法采购整套车路协同处理计划，因而具有财产链整合才能和计划 集成才能的 RSU 到场者的市场份额无望进一步提拔。

　　MEC 即挪动边沿计较，布置于智能 RSU 或四周机房中，是为部分数据源可以完成交融感 知、协同决议计划供给低延时算力撑持的计较单位。智能网联汽车 MEC 平台向路侧和车端装备 供给数据接入和办理才能，并供给长途及时计较、信息获得等效劳。与云平台布置相似， 智能网联汽车 MEC 包罗硬件、平台和使用层：①硬件：边沿侧效劳器、GPU/FPGA 加快卡 装备等能够供给算力支持的根底硬件；②平台：合适智能网联汽车边沿的 IaaS、PaaS 等灵 活性高、及时性强和拓展性大的使用平台底座；③使用：宁静类/信息类/服从类/高精舆图/ 主动驾驶帮助五类使用。

　　MEC 路侧计较单位次要包罗供给算力和算法撑持的 CPU 和卖力领受数据、传输反应成果的 I/O 板构成。边沿计较平台能够施行多种差别属性的计较使命，如对图象数据停止预处置和 特性提取、完成非构造化的感知交融、交通到场者的辨认、定位和跟踪、途径计划等，其 对 MEC 的算力均具有较高的请求，因而供给算力撑持的芯片是 MEC 的中心硬件。

　　差别硬件平台适配差别的功用，异构硬件挑选将是合用于车路协同场景的特性的最优解。 CPU/GPU/DSP/ASIC/FPGA 是今朝支流的为主动驾驶等场景供给算力撑持的硬件平台，但由 于差别计较使命在各硬件平台上运转的机能和能耗比差别，也决议了差别硬件平台的适配 性。比方关于目的辨认和跟踪等卷积运算，GPU 相对 DSP/CPU 的机能更好、能耗更低， 但关于发生门路矢量笼统和定位信息的特性提取算法，DSP 则表示更优。因而为进步 MEC的机能和能耗比，低落计较时延，针对差别计较使命挑选适配的硬件完成，接纳异构计较 的方法将是最优解。

　　边沿计较均衡高算力和通讯低时延的请求，为路端部分决议计划供给了有用的算力撑持，并能 够有用减缓中心收集数据传输的负载。智能网联汽车体系中，路端和车端感知信息及交互 得到的数据量到达 TB 级别，且非同源数据的构造化差别，进一步进步对交融算法的请求， 两者均依靠于高算力的计较单位撑持。传统以云端集合式为代表的处置方法，具有较强的 计较才能，但对各节点间的通讯和传输才能不婚配，存在的时延没法满意车端决议计划和掌握 及时性的需求。

　　挪动边沿计较则可以均衡算力和通讯时延请求，为路端部分决议计划供给主要算力根底。一方 面在硬件上多设置算力才能较强的处置器，满意智能网联汽车协同决议计划的部门需求，另外一 方面在云边协同中，MEC 布置至基站侧能够到达时延≤5ms，满意端到端时延请求地区 20ms 的及时呼应场景。同时关于时延在 100ms 之内的场景中，MEC 可布置在会聚和传输 中心环节，时延到达 22~42ms，笼盖用户数更高、本钱也较低。但因为传输数据经 UDF （User Plane Function，用户面功用，卖力 5G 中心网用户面数据包的路由和转发相干功用） 分流至 MEC 平台中，则能削减传输时延，完成数据流量的当地分流，可以有用减缓大批数 据回传酿成的收集负荷等成绩，进步传输服从，进一步低落通讯时延。

　　以 MEC 辅佐云端计较为例，车辆将数据传输至 RSU 的 MEC 单位停止边沿计较，图中因为 蓝车感知数据量过大，为均衡通讯资本、计较资本和收集团体时延，其多跳转发给多个路 侧 MEC 停止并行协同计较，最初边沿计较的成果回传至车辆，完成数据的高效处置。

　　MEC 布置地位接近边沿 UPF（卖力 5G 中心网用户面数据包的路由和转发相干功用），并通 过当地分流功用将 C 端（行人或车端）用户获得及时交通、路况信息等的营业恳求指导至 MEC 上，并由 MEC 的 SaaS 层相干使用为其供给效劳。详细而言，当 C 端手机或车端收回 恳求时，传统会见途径是“恳求→基站装备→边沿 UPF→会聚落后入收集→云主机”，而在 边沿 UPF 布置 MEC 情况下，当地分流功用可将用户需求间接指导至 MEC 长进行处置，有 效收缩了数据传输途径，低落会见营业的时延，这关于获得及时路况信息的智能网联汽车 使用层来讲，将进一步进步 C 端效劳获得体验。

　　玩家以本身中心才能为锚在财产链中定位，此中因为边沿计较平台和云平台手艺、架构等 同源，传统的供给综合 IaaS 效劳的云平台巨子阿里、腾讯、百度等加快拓展边沿云营业。 如阿里推出的基于 CDN 的规划停止建立的重边沿手艺 ENS（Edge Node Service）和基于 Kubernetes 完成的开源 IoT 装备轻边沿底座的轻边沿手艺 OpenYurt 两大边沿云架构。别的 具有计较才能积聚的立异企业也纷繁入局，如依托本身开源手艺的积聚逐步兴起的九州云， 在 OpenStack 和 Kubernetes 等开源云计较平台上具有手艺积聚，并在 5G 边沿计较范畴连续 发力，为中国联通、中国挪动和中国电信在边沿范畴的手艺协作同伴。

　　云控体系基于逻辑协同、物理分离的云控根底平台建立，搭建完成当局办理、行业效劳、 车辆智能化功用的使用平台，是完成智能网联汽车数据效劳的主要根底设备平台。此中云 控根底平台是云控体系的中心，基于对车端和交通部分所供给效劳的特性，其团体架构设 计包罗边沿云、地区云和中间如此平台，三者效劳范畴的普遍性逐级扩展、及时性和 请求逐级递加。如前所述，边沿云次要为邻近数据源供给低时延的算力撑持。

　　地区云是边沿云会聚点，为地区级此外交通羁系及域内车辆办理等供给根底的数据收罗和 算力撑持等效劳。地区云具有必然的效劳范畴请求，普通聚焦于为都会级此外交通兼顾管 理。在构成构造上，次要由轻量级的 IaaS（存储/计较/收集等云平台根底设备）、轻量级的 PaaS（假造化办理平台），路/车/云等接入网关，和长途驾驶、帮助驾驶、宁静预警、交 通办理等城域 SaaS 效劳。中间云基于多个地区云供给数据的汇总，供给全局性、跨区 域的数据撑持效劳。中间云根底设备与地区云具有不异的逻辑构造何构成架构，但物理覆 盖范畴更广，效劳上撑持天文上更广域的、数据上更普遍的全局效劳，请求上关于及时性 请求相对较低，可是对计较/存储数据的机能请求更高。

　　4.2.意义：云控平台是构建智能车大数据平台、完成智能网联汽车新基建及智 能车手艺迭代的主要处理计划之一

　　云控平台是国度完成智能汽车大数据平台的体系化手艺计划。按照中国《智能汽车立异发 展计谋》请求，海内充实操纵现有设备和数据资本，兼顾建立智能汽车大数据云控根底平 台。云控平台手艺开源开放，可以获得全局交通数字化信息，并完成数据资本同享，为智 能汽车大数据平台的构建供给了完好的云控手艺系统与生态体系参考。 云控平台是完成智能网联汽车的综合手艺处理计划。云控体系可以为单车智能的感知、决 策掌握供给信息冗余，并为车路协同中行人、交通部分内等全量交通到场者供给全域全时 自立掌握的数据撑持，因而是国度交通部分完成智能网联汽车的综合手艺处理计划。

　　云控平台是完成智能汽车手艺迭代和贸易形式探究的新型根底设备建立处理计划。云控系 统素质上是车路协同的数字化架构，为智能汽车供给包罗高精舆图、全域交通讯息等数据 资本，可以协助单车智能在完成主动驾驶 L5 结局的门路上处理信息孤岛、完成低本钱的跨 越式前进。同时相较于传统的云效劳方法，智能网联汽车云控平台具有全量交通到场者的数据，基于此延长出的数据效劳、信息效劳、保险效劳等关于智能网联汽车贸易形式的探 索都具有主要意义。

　　云端是数字化交通体系的次要载体，向路侧 MEC 和车端 OBU 供给都会全局交通讯息数据， 为车端供给决议计划冗余，并完成对全局交通资本计划。一方面作为全局数据中间，汇合车端、 路端及时上传的路况信息并更新，保护全局都会交通讯息，成为构建数字化交通底座的重 要体系。另外一方面作为全局计较中间，为车端和路端非及时性需求供给算力撑持，同时可 经由过程大数据阐发、数字孪生等方法批示调理车辆、调控红绿灯等交通设备，以进步交通运 行服从、确保交通宁静。

　　云端布置次要以根底云效劳供给商和交通平台集成商协作共建，此中软硬件 ICT 企业和云 效劳运营商配合为智能网联汽车供给根底云平台底座效劳，交通平台集成商则卖力供给交 通平台的软件共建和运营支持。此中交通平台集成商觉得当局等客户供给普适或定制化服 务的平台，如交通羁系、园区办理、特定道路导航、物流途径追踪等平台，如天津西青智 能网联汽车先导区的车路协同运营平台则由云平台效劳商腾讯、华为和交通平台新兴企业 天安智联和极客网协作共建。

　　云效劳商贸易形式与传统方法类似，交通平台集成商把握数据运营自立权，具有较大增加 动力。云效劳商以供给与传统方法相似的存储、计较和收集软硬件的撑持（IaaS、PaaS）， 而交通平台集成商则供给更切近于客户的 SaaS 效劳，并能够基于数据供给行驶风俗阐发、 交通数据阐发、途径猜测、精准保险效劳等衍生数据效劳，把握数据运营自立权，具有更 高的贸易代价和增加弹性。

　　智能网联汽车次要使用处景包罗都会路段、高速公路及园区、口岸等特定地区三大场景。其 中特定场景次要为口岸、园区等 B 端客户供给货运车、接驳车等，该类场景下路段相对封 闭、路况简朴，具有较高的落地可行性，并已领先完成范围化运营。都会场景次要针对有安 防巡查、环卫等特种车需求的 G 端客户，落地范畴相对有限，但可行性较高；对主机厂类 B 端客户本钱仍高，难以落地。

　　贸易形式前次要包罗供给“智能网联汽车基建+主动驾驶特种车”及运营的整套处理计划和 供给改装主动驾驶车和车端、路端装备等两类，从落地案例上看具有体系集成才能的处理方 案供给方法为支流。

　　口岸货运、矿区运输、园区或机场接驳、无人环卫等特种车需求道路相对牢固和封锁，路 况庞大度低，对主动驾驶体系请求较低，手艺难度小，贸易化落地难度低、周期短、速率 快，叠加于 B 端客户具有激烈的无人化降本和宁静性需求，于 G 端具有新基建、建立数字 化信息化交通的需求，在贸易化探究中特种车领先完成落地。

　　在场景相对封锁、运转地区标准整齐的机场、船埠、货运场站等地区，在智能网联汽车的 助力下无人驾驶无望领先束缚人力。在该类场景中，运营商布置车路协同基建立备和效劳 体系，对地区停止数字化信息化革新，并经由过程装载路侧单位 RSU 和车载单位 OBU，完成 V2V、V2I、V2N 等互联互通，终极完成对特种车单车的运转掌握及特定地区内的和谐掌握 与办理，优化园区等内部运转道路，有用制止车辆碰撞等交通变乱发作，并、低落物流成 本、进步货色运输的服从及货运效劳质量。

　　都会/高速场景下，因为当前智能网联汽车根底设备尚不完美，智能网联汽车对单车智能增 量信息奉献有限；叠加车载终端装备单车本钱靠近千元，在智能网联汽车功用可感知水平 低的状况下，向 C 端转嫁本钱才能低（根据保有量测算，单车紧缩本钱到达 3k 元），将压 缩车企利润空间。因而主机厂/出租车装备配套志愿不强，都会/高速场景下 B 端客户落地难 度大。但封锁场景无望为开放中高速场景供给都会通用性数据和提拔算法才能。

　　当前智能网联汽车运营商次要经由过程供给整套处理计划和部门路侧/车端装备的方法到场。以 政企协作的特种车项目为例，接纳整套计划总包方法的运营商需供给计划设想、建立托付、 前期运营等全周期的处理计划。前期需供给路端装备布置完成门路智能化革新，和云平 台的搭建为都会设想交通数字底座；前期需供给智能化革新后的特种车，后续经由过程本身参 与或协作方法为特种车供给运营效劳，因而从支出滥觞上看，包罗前期的产物采购和承建 和前期的效劳供给。接纳部门装备贩卖方法的运营商，其运营周期随当局采购完毕而结 束，不到场前期的承建和前期的运营，支出滥觞仅为产物贩卖。

　　目后果为 G 端客户占比力高，且前期智能网联汽车门路智能化革新与传统基建流程相似， 当局更偏向于与整套计划处理商协作方法到场，因而计划整包为支流的贸易形式。21 年 11 月百度 Apollo 中标姑苏吴中区车路协同根底设备体系采购项目，以生态岛为中心地区完成 智能网联汽车布置，并完成生态岛后续的数据运营、智能交通、聪慧出行、聪慧文旅等运营 营业。百度 Apollo 作为处理计划供给商将供给项目全流程的整包效劳。

　　蘑菇车联建立于 2017 年，作为主动驾驶全栈手艺与运营效劳供给商，聚焦“手艺+运营”两大 定位，以体系化思想打造“车路云一体化”主动驾驶计划，推出主动驾驶尺度化产物包，在复 用水平高、本钱可控的前提下，满意差别场景的车路协同的营业需求。

　　蘑菇车联遵照软硬件一体化、全栈自研的开展途径，具有较强的车路协同计划集成才能。 蘑菇车联自研“车路云一体化”处理计划，包罗自研主动驾驶算法体系、主动驾驶智能终 端装备、主动驾驶车辆、路侧装备与体系、AI 云平台及蘑菇大脑，自研主动驾驶车载根底 算法平台、域、高精定位、OBU（车载通讯单位）、RSU（路侧通讯单位）、RTK （及时差分定位）、5G-V2X（智能网联汽车）通讯等枢纽中心手艺产物，有机的构成行业 抢先的车路云一体化主动驾驶体系，产物上其供给包罗车路协同体系的软硬件布置、主动 驾驶车辆及后续运营在内的整套处理计划。

　　蘑菇车联环绕“手艺+运营”两大标的目的，以“车路云一体化”主动驾驶体系为中心，构成 “主动驾驶根底设备、主动驾驶车辆、主动驾驶车辆运营、智能网联数据运营”等营业板 块，助力大范围都会级落地。

　　（1）主动驾驶根底设备营业。蘑菇车联基于车路协同手艺，经由过程路侧的车路协同基站和配 套的 AI 云体系，为 L1-L4 各级别智能网联车辆供给车路协同才能，为主动驾驶的大范围落 地供给根底支持；中心产物包罗：车路协同基站、数字底座、云控平台、平行驾驶、交通 大脑等。

　　车路协同基站：蘑菇车联立异研收回软硬一体化的路侧尺度化计划；其包括了智能网联感 知单位、计较单位、通讯单位、算法单位及 MRS 办理体系等车路协同手艺傍边的中心元素， 各单位功用的深度交融，完成对门路上各种目的（车、人、非划定规矩目的）等的辨认感知， 分离目的定位信息，经由过程 RSU 装备 PC5 通讯通报给智能网联车辆，用于帮助车辆下一步的 行车决议计划，从而协助都会办理者完成宁静、高效和环保的门路交通体系，支持各级别主动 驾驶车辆的大范围落地,完成车路协同的典范功用。

　　蘑菇数字底座：蘑菇车联自力研发打造的一款高机能数据平台。它经由过程壮大算力，把路侧 基站感知、各级别网联车辆上报和第三方使用输入的全范例数据加以收罗、整合、洗濯、 转换和构造化存储，并经由过程海量 AI 算子对其停止交融加工和增值处置，支持上层各品种型 的智能交互市业化使用。 蘑菇云控平台：云控平台经由过程对接数字底座，对全域交通停止及时监控与智能阐发，按照 营业需求，基于全局最优交通决议计划，对车辆停止长途掌握和运营调理，提拔主动驾驶车辆 的行驶宁静和办理服从。

　　蘑菇交通大脑：交通大脑是蘑菇车联打造的下一代数字化交通可视化和决议计划平台，是智能 交通全代价链数据资产的终端使用和显现。 高精舆图：为车辆供给多要素、高度精密的车道级电子舆图数据。 蘑菇平行驾驶：由高温馨高机能的模仿驾舱战争行驾驶软件构成的软硬一体平行驾驶体系， 能够根据实践状况，布设在都会批示中间、运营大厅、调理办理中间等场合，经由过程壮大的 云端链接驾驶才能，完成无人驾驶车辆的长途野生掌握，包管更高水平的宁静性。

　　（2）主动驾驶车辆营业。基于自研气力和深度生态协作规划，蘑菇车联具有成熟的智能化/ 无人化车辆革新才能，也可对外供给全业态、全品类和全车型的 L4 级别主动驾驶车辆，支 撑丰硕的无人化运营需求。中心产物包罗：蘑菇汽车大脑、Robotaxi、Robobus、Mini Robobus、Robosweeper、生态 OEM 车辆（无人巡查车、无人参观车）等。 Robotaxi 套件 2.0：蘑菇车联推出的 Robotaxi 也完成主动驾驶套件迭代，将机器激光雷达升 级为固态，并融入 GNSS 环球导航卫星体系，低落 1/3 的套件高度，完成轻量扮装载，且外 观上更流利。 蘑菇汽车大脑：2022 年 9 月蘑菇车联公布主动驾驶汽车大脑，完成自研车端主动驾驶中心 部件的手艺打破，其集成主动驾驶计较单位、高精定位单位和车路协同通讯单位三大功用 模块，搭载自研智驾体系 Mogo Auto Pilot，在车路协同主动驾驶中完成软硬件一体化集成 及中心手艺目标上位居行业前线。

　　（3）主动驾驶车辆运停业务。基于全场景车辆的研发和消费才能，和成熟的车队运营经 验，蘑菇车联在都会开放门路、景区、园区、高速、机场等场景展开多样化的主动驾驶运 停业务，为用户和业主供给主动驾驶网约车、主动驾驶公交、主动驾驶接驳/周游、无人环 卫、无人巡查、无人物流等贸易化运营效劳。中心产物包罗：运营办理平台、mogoGO 出行 体系等。

　　（4）智能网联数据运停业务。经由过程主动驾驶根底设备的大范围布设，构成笼盖宽广的车路 协同收集，为接入此中的各范例交通到场主体（包罗各级别智能网联车辆、大众效劳车辆、 利用交通讯息的终端 app 用户等）产出多样化增值效劳。中心产物包罗：车载 app，车路协 同效劳等。

　　智能网联汽车财产链中基建环节具有强资本性、有限性和排他性特性，是将来构成数据闭 环、完成可连续的数据运营，修建企业壁垒的中心环节。今朝蘑菇车联凭仗其体系计划集 成才能，今朝已与多地当局协作，签约超百亿范围的车路协同项目。一方面印证了蘑菇车 联凭仗自研劣势和尺度化产物计划具有较强的范围化落地才能和当局客户的承认度，另外一 方面也助力企业在智能网联汽车基建中胜利占位，逐渐打造本身的壁垒，为后续构成数据 闭环和可连续红利供给强有力的基建撑持。

　　“车路云一体化”尺度化计划签约落地，大都项目完成数字化门路等根底设备建立和主动 驾驶车辆范围化运营阶段，已发生营收并构成贸易闭环。将来随项目范围化复制落地和 主动驾驶车辆运营阶段接入车辆的不竭增长，将积聚大批的交通数据，进一步反哺主动驾 驶和聪慧交通算法，放慢完成算法的晋级迭代，进步车路云三端才能，构成数据闭环，打 造企业的中心合作力。

　　金溢科技自建立起对峙深耕高速 ETC 装备营业，在 19-20 年 ETC 加快提高的大情况下，凭 借过硬的装备质量，在后装装备端积聚了优良的用户口碑，并基于本身的手艺积聚、品牌 力劣势和渠道拓展才能，疾速生长为高速 ETC 装备头部厂商，按照前瞻财产研讨院数据统 计，公司 2020 年海内 ETC 市场份额超 40%。

　　公司晚期即具有前瞻性的计谋眼光，2013 年开端规划车路协同装备，凭仗其在 ETC 手艺积 累和研发投入，于 2017 年推出第三代车规级 Vbox，今朝已胜利落地多个车路协同项目， 将来随智能网联汽车在各处所的胜利导入，V2X 营业无望凭仗其在 ETC 范畴的龙头职位和 口碑积聚，翻开生长空间成为新的功绩增加点。产物矩阵上，公司领先推出智能网联汽车 路端、车端装备及车路协同使用体系软硬件等，包罗 C-V2X 路侧装备、DSRC-V2X 路侧设 备、C-V2X 车载装备、DSCR-V2X 车载装备、通讯模块 WB-LM20B 等。落地项目上，公司 车路协划一产物已到场到浩瀚智能网联树模区工程建立和测试，如上海智能网联树模区、 海南测试场、山东济南 5G 智能网联树模区、深圳宝安智能公交树模门路、广州 5G 智能网 联树模区、湄洲岛智能网联汽车树模使用基地等。

　　6.3.千方科技：传统聪慧交通处理计划商，项目经历和客户积聚助力智能网联 汽车项目范围化落地

　　千方科技在传统聪慧交通处理计划供给商中具有抢先职位，在聪慧高速、聪慧路网、聪慧 都会、交通办理等方面具有极丰硕的项目经历。公司于 2004 年领先辈入都会聪慧交通范畴 中，并于 2005-2008 年景功拓展聪慧高速范畴，尔后于 2010 年逐渐开端规划商用车智能网 联汽车营业。2017 年公司提出“一体两翼”计谋，对峙全域聪慧交通和物联网两大营业协 同开展。

　　今朝公司积聚了较丰硕的聪慧交通项目落地经历、软件开辟才能和客户根底，已为近 2000 个大型聪慧交通项目效劳，并胜利托付了 1400 多个物联网项目，在车路协同项目上同样成功。 同时公司经由过程收买宇视科技，于 2020 年头建立 AI 研发的博观智能，完成在视频监控、机 器视觉和物联网等范畴手艺的补足。2020 年公司领先公布了全域聪慧交通处理计划 Omni-T， 并于 2021 年增资具有优良前装经历和天分的联路智能交通完成了车端和路侧处理计划构成 闭环，夯实本身的计划集成才能。将来公司凭仗其聪慧交通项目经历和客户积聚，无望在 智能网联汽车导入期得到功绩增加。