未来以车端需求为核心，兼顾高效安全，从一基多能、算网协同、空地网联等多维度持续推进车路云一体化，为行业发展提供宝贵借鉴。

编者按：在第十四届（2025）智能交通市场年会车路云一体化产业发展论坛中，苏州市智能网联科技发展有限公司建设运营部副总经理袁飞，发表了《集成化数字基建的车路云一体化实践》主题报告。

苏州市智能网联科技发展有限公司袁飞介绍其公司在集成化数字基建的车路云一体化实践。公司依托苏州工业园区独特优势，在通信覆盖、场景建设、云控平台搭建等方面成果斐然，通过夯实监管、推动商业化，构建起较为完善的车路云一体化体系。未来以车端需求为核心，兼顾高效安全，从一基多能、算网协同、空地网联等多维度持续推进车路云一体化，为行业发展提供宝贵借鉴。

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春节之前，在接到主办方赛文交通网的出席邀请后，我就基本完成了汇报内容准备。然而，春节期间行业变化巨大，Deepseek爆火，比亚迪宣布全系智驾标配。

因此，在前来汇报前，我重新审视了内容，确保紧跟形势。我汇报的主题是《集成化数字基建的车路云一体化实践》，内容主要分为公司介绍、案例分享和车路云一体化建设后期规划三个部分。

苏州市智能网联科技发展有限公司是新建元数科旗下数字基建的核心企业。公司业务涵盖智能网联、智算中心、低空经济以及智慧综合杆四个方向，具体包括场景建设、商业运营、数据服务和产业发展四个方面。我们提供两类服务（集成化建设服务和数字化运营服务）以及两类产品（数据资产运营产品和基础软件平台产品）。

建设区位位于苏州工业园区，其行政区划面积278平方公里，城镇化率达100%。这样的区域对于发展车路云一体化及数字化基础设施建设具有迫切需求，且对新兴行业包容性强，为相关建设提供了良好平台与基础。苏州工业园区在国家级经开区综合考评中已实现九连冠，目前在国家级高新区综合排名中位居第四。

我们围绕苏州市工业园区环金鸡湖的核心商务区开展建设。目前，通过广域覆盖、中心聚焦、面向商用等举措，基础环境建设已初具规模，初步搭建起了基础设施体系。

从通信方面来看，我们实现了5G基站在苏州工业园区的全域覆盖，对于重点路口，采用了C-V2X通信直连设备进行重点覆盖，目前已覆盖近200台。在其他路侧基础设施建设上，共部署各类设施1000余套，基本完成了核心商务区120公里智能网联道路的建设。

在面向商用的场景建设中，我们自建七类场景，投入38台智能网联汽车；与伙伴共建十类场景，投入200台车辆。日常运营工作主要从三个方面稳步推进：助力场景建设、推动场景商业闭环以及实现场景商业化复制。

在场景落地方面，2024年我们夯实第三方监管职能，配合申请道路测试示范应用牌照24张，并基于数据开放共享与交警实现协同监管。

在场景商业化方面，2024年10台无人小巴车和10台Robotaxi正式进入示范运营阶段。在商业场景复制方面，我们借助工业园区内国资产业园区载体，推广集成化最小产品单元，包括无人清扫、无人安防等无人装备集成化建设，实现了商业化复制。

云控平台建设成果显著：

数据汇聚方面，共汇聚52项数据资源，日均数据量超2000万条，2024年累计数据达100亿条。

在标准件和业务模块方面，实现业务模块超50个、数据表单超100个、应用接口超200个，打造了12大类标准件。

从行业影响来看，在云控平台升级过程中，参与制定16项行业标准规范，获得8项软件著作权和6项专利 。

2024年，我们与伙伴共同开展了车路云数据质量检测工作，并参与了在阳澄湖半岛智能网联测试场举办的IVISTA智能网联汽车挑战赛。借助检测测试系统，对路端、车端及云端的质量进行了检验。路端方面，测试内容涵盖消息质量、通信丢包率，以及感知层面的目标跟踪精度、检测准确率与召回率等；车端主要验证了一阶段和二阶段部分场景消息触发的准确率；云端则对数据的完备性、可靠性以及数据异常预警功能进行了验证。 

为紧跟行业热点，前来汇报前，我咨询了Deepseek，请其列出车路云一体化的20个关键词并排序，结果与我们之前的认知基本一致，这让我们感到庆幸，也说明我们的认知经受住了强大人工智能的检验。从排序结果来看，对于车路云一体化而言，智能网联汽车和自动驾驶排名较为靠前，这为分析现阶段及下一阶段车路云一体化建设方向提供了参考。

我们认为，当下数字化基础设施，即路侧基础设施，处于特定阶段。以自动驾驶发展为例，从L2到L4+，场景从已知拓展至未知，技术驱动方式从规则驱动转变为数据驱动，最终走向知识驱动。

回顾行业进展，约一年前，人们热议特斯拉FSD入华及影子模式，如今已进入智驾平权和全系标配阶段；L3方面，一年前准入多从运营方企业角度出发，今年已开始面向to C；L4+领域，约一年前萝卜快跑进入武汉，如今Robotaxi即将实现商业闭环。

基于以上认知，对于不同等级自动驾驶，数字化基础设施的阶段性任务如下：L2阶段，以伴随服务为主，提供信息服务；L3阶段，注重质量，实现数据赋能；L4阶段，协助为重点，进行经验萃取 。

接下来介绍下我们的规划和一些想法。车路云一体化建设规划以车端需求为牵引，以数据变现为路径，将智慧出行作为阶段性目标，智慧城市视为最终目标。

从车端需求层面出发，通过多信息汇聚、多模态感知以及多领域协同，实现信息服务推送、驾驶辅助和全局规划。我们提出“从感知交互到亲密助手” 的理念。虽以车端需求为导向，但车最终服务的是驾乘人员。发展至现阶段，我们不仅思考对驾驶的助力，更着重考虑能为驾乘人员带来什么。

人的需求包含情感与社交等方面。例如，日常上班时，若碰到同事，可能会变道至其车旁，摇下车窗、按喇叭打招呼。基于此，可设想车路云一体化或车路协同场景，能否实现自动识别朋友、伙伴，让车辆并排，车窗降下以便交流，更多地关照人的需求。这便是我们对需求牵引的认知。

在以数据变现为路径方面，主要包括提升数据质量、扩大数据来源以及构建数据服务标准件，这也是行业主流认知。需强调的是，不仅要关注变现路径，更要明确何种数据具备变现价值。我们认为数据变现的三要素为有价值、有规模且低成本。

作为智慧出行这一阶段性目标，高效与安全是两个关键维度。从高效角度来看，商业闭环至关重要，而场景商业化则是实现这一闭环的关键因素。我们的车路云一体化系统包含四大平台和八大应用系统，后续将深入落实这八大应用系统的建设工作。

在安全方面，混合交通流带来了新的挑战，此时社会效益的考量尤为关键。就监管而言，存在前后两种模式：前端是严格的准入式硬监管，后端则应是鼓励性、包容性的监管，即前端严格把控，后端积极鼓励。

智慧城市作为最终目标，主要涵盖两个方面：

一方面，数字基建推动智慧城市发展。车路一体化建设不应仅服务于汽车领域，更应赋能城市的各个方面，包括市政、智慧交通、智慧政务等。以车路一体化建设为例，若将其比作卖路灯杆，在城市中售卖才具意义，因为高速公路上车可依靠自身车灯照明，而在城市中车路一体化成果能被广泛复用。

另一方面，城市更新需赋能产业升级。任何城市的发展都离不开产业支撑，车路一体化及数字基建建设应助力城市产业发展，这也契合国家推进城市全域数字化转型的要求，包括发展数字经济产业以及促进产城融合。

从技术层面来看，我们对下一步发展有着明确规划。在业务方面，期望构建高内聚低耦合的轻重双系统。重系统聚焦于底座，以保障上限足够高；轻系统则侧重于应用，确保响应速度够快。

在基础设施建设领域，我们首先关注系统部分，这与业务深度融合。计划通过智能网联和低空经济业务构建统一的数据底座，借助智算中心业务搭建统一的算力底座，利用智慧综合杆打造统一的物理底座。通过这三个底座的融合，形成集成化数字基础设施底座，具体从以下三个方面展开：

（1）一基多能，融合车路一体化业务与智慧综合杆业务。打造统一物理底座，实现接口标准化、多网融合等。在此基础上，推动硬件资源虚拟化，使数字化基础设施能够 API 化，硬件资源可弹性灵活配置。进而实现统一认证、统一服务，提供数字监管、服务运营等多样化服务，最终达成面向多个对象、支持多个场景的目标。

（2）算网协同，采用 “一池双网” 架构。构建算力资源池，实现算力的灵活弹性部署；利用全光网络实现大带宽、低延迟、高度确定性的通信，通过无线网络实现泛在连接。此举旨在兼顾高维与高效，突破边缘端算力瓶颈，实现算力资源的消峰填谷。

回顾车路一体化建设，路端算力曾被认为具有高维优势，但实际发展中，路端算力表现欠佳。例如，早期路侧使用英伟达的20T 和 32T 算力版本，去年项目多采用 200T 算力，而同期车载算力平台已采用双 Orin X 架构，算力达 500T。

我们计划引入智算中心的2000P算力突破边缘端算力瓶颈。此外，前期多板卡架构虽可突破 500T 甚至更高算力，但从平均算力和利用率看，经济上并不划算，存在较多冗余。通过弹性资源配置，有望实现算力的消峰填谷。

（3）空地网联，将低空经济与智能网联车路一体化深度融合，从点、线、面、体四个维度构建数字化空间融合系统。

点层面，实现终端设备一体化，包括终端接口标准统一、装备和载具统一，如低速无人驾驶车辆车顶搭载无人机机巢的产品形态已出现。

线层面，实现基础设施共享化，包括统一筹划航路航线、打造基础底座，例如在航线与汽车线路交叠处统一部署新能源充电设施，提高基础设施共享效率。

面层面，包括融合感知，实现天地一体化360 度无死角全量感知，以及融合应用。如去年苏州低空经济发展大会期间，通过直升机与 Robotaxi 的无缝衔接，将上海专家快速送达会场。

体层面，发挥集成化建设和一体化运营优势，从生态价值角度看，空地网联建设体系适用于具备三个特征的领域：革命性的运动平台、先进的ICT 设备（如红外传感、激光雷达）以及与人工智能的深度融合。基于此，当下热门的具身智能人形机器人，因其符合上述特征，有望纳入该体系进行建设。