车路云一体化发展的实践与思考

2025年很可能成为自动驾驶汽车走入寻常百姓家的分水岭。技术越来越成熟，政策越来越友好，市场需求也越来越大。今日，在2025年中国电动汽车百人会论坛上，国家智能交通系统（ITS）工程技术研究中心首席科学家王笑京以《车路云一体化发展的实践与思考》为题，系统剖析了车路协同技术在国内外的应用现状、挑战与未来方向。作为深耕智能交通领域多年的专家，王笑京的发言直指行业痛点，既有犀利的批评，也提出了务实的破局思路。

一、理想与现实的落差：国内车路协同的“六不困境”

王笑京直言，尽管国内车路协同概念火热，政府文件频出，但实际落地效果堪忧。他援引行业共识，将问题总结为“六不困境”：技术尚需突破、经济规模不完善、建设模式不清晰、应用场景不明确、标准体系不统一、用户需求不匹配。

以交通运输部2018年启动的“智慧公路示范工程”为例，所有试点路段均包含车路协同内容，但“至今没有一项被评估为成功”。究其原因，开放道路场景的复杂性远超预期。城市中心区高峰时段的交通治理难题，无法通过现有技术解决；而部分示范项目标榜的“绿波带”等成果，实则是30年前西门子技术的延续，创新性不足。

王笑京特别强调，脱离实际需求的“技术堆砌”是最大误区。“用交通数据说话，而非空谈体验提升”成为他的核心主张。例如，江苏沪宁高速公路通过“智慧扩容”（硬路肩动态车道管理），以每公里400万元的低成本投入，实现通行流量提升12%、事故率下降29%。这一案例证明，精准需求分析比盲目技术投入更关键。

二、破局之光：封闭场景的成功与低成本路径

尽管开放道路进展缓慢，王笑京列举了车路协同在特定场景的突破性应用，为行业注入信心。

案例一：宁波舟山港的“无人集卡革命”

作为全球首个混行无人集卡港区，梅东码头通过车路云协同系统，将300多名集卡司机缩减至15人，年节省人工成本超6100万元。其成功秘诀在于：依托5G专网和云控平台，实现无人车与有人车的高效混行，同时兼容外来集卡自由进出。这一模式虽难以复制至开放道路，却验证了封闭场景的技术可行性与经济效益可量化两大原则。

案例二：日本的Smartway与欧洲的混合通信

日本以ETC收费系统为入口，扩展出信息服务、安全预警等功能，累计销售车载设备超1000万台；欧洲则通过“技术中立”策略，在既有DSRC设备上融合蜂窝网络，单路侧单元成本仅10万元。两者的共同经验是：依托既有基础设施，以低成本渐进式升级实现规模化应用。

这些案例揭示了一条清晰路径：从刚性需求场景切入，以经济性驱动技术迭代，而非依赖政府补贴或政策强制推广。

三、未来方向：技术、政策与市场的三重协同

面对车路协同的长期挑战，王笑京提出三点核心建议：

第一，调整推进策略：从“政府主导”转向“市场牵引”。

“港口和矿山的成功，恰恰是市场自发探索的结果。”他呼吁减少对高成本硬件的依赖，转而鼓励企业基于实际需求创新商业模式。例如，高速公路运营商可通过采购通信服务（如5G专网带宽）降低成本，而非自建专用系统。

第二、关注6G潜力，但警惕技术陷阱。

尽管5G在港口等场景表现优异，但其可靠性尚不足以支撑开放道路的完全无人驾驶。王笑京指出，6G可能成为下一代车路协同的基石，但需警惕“为技术而技术”的倾向。“硬件投入必须与经济效益平衡，特殊场景可先行试点，但不可盲目铺开。”

第三、政策与技术的协同治理。

他以安徽春运期间的“本地车辆限行”政策为例，强调交通治理需综合运用技术与管理手段。“单纯依赖路侧装备无法解决拥堵，需求管理同样重要。”未来的智能交通体系需实现技术升级、政策优化、公众参与的深度融合。

四、结语：回归本质，让技术服务于人

车路协同的终极目标不是炫技，而是解决真实的交通问题。无论是港口降本增效，还是高速公路安全提升，成功案例的共同点在于以需求为导向、以数据为标尺。

当前，行业正站在十字路口。一方面，技术迭代日新月异，6G、AI大模型等新变量不断涌入；另一方面，如何避免重蹈“高投入、低回报”的覆辙，仍是悬而未决的难题。王笑京的思考为行业敲响警钟：唯有摒弃浮躁，扎根场景，方能在车路云一体化的浪潮中寻得破局之道。