探寻其中隐藏的商业逻辑与盈利机会

引言

在科技革新的浪潮中，车路云一体化宛如一颗冉冉升起的新星，照亮了智能交通领域的前行之路，为智能网联汽车及交通系统勾勒出安全、高效、节能且舒适运行的美好蓝图。尽管其技术潜力与应用前景备受瞩目，各界对其价值也予以高度认可，然而，与之形成鲜明对比的是，目前其商业模式的轮廓仍模糊不清。在五部委车路云一体化20城试点的推动下，众多企业和机构纷纷投身其中，但对于如何在这一领域实现盈利和可持续发展，却尚未形成清晰且具有普适性的路径。

本文从商业模式的基本内涵着手，结合车路云一体化落地探索实践，深入剖析其核心参与方的商业模式，探寻其中隐藏的商业逻辑与盈利机会。以下所述，仅为个人观点，未必完全正确，仅供参考。

商业模式是企业为创造价值、传递价值和获取价值而构建的逻辑架构与运营方式。它详细描述了企业如何与客户、合作伙伴进行互动，以实现盈利和可持续发展。这一概念源自学术领域，表述较为专业，理解起来有一定难度。通俗来讲，商业模式就是企业如何赚钱生存的方式。

要清晰把握一个商业模式，必须回答四个根本性的关键问题：

● 我是谁？（价值定位）：即企业在市场中的角色、核心资源与能力，以及它能为谁创造何种独特价值。这决定了企业的身份与战略方向。

● 向谁收费？（客户群体）：明确企业提供的价值能解决谁的痛点，谁愿意为此付费。客户群体的界定直接决定了市场潜力和收入来源。

● 如何收费？（价值获取与传递）：即收入来源和定价策略。企业通过何种产品、服务或交易模式将价值传递给客户，并从中获取收入。这包括销售、订阅、佣金、数据服务等多种形式。

● 能否盈利？（成本结构与盈利性）：评估实现上述价值创造与获取过程中产生的成本，确保总收入能够覆盖总成本并实现可持续的盈利。这是商业模式成立的最终检验标准。

以厨师为例，厨师凭借精湛的厨艺（我是谁），可以向有就餐需求的顾客（向谁收费）提供餐饮服务，并通过顾客用餐后支付餐费的方式获得收入（如何收费）。然而，开饭店需要投入资金购买食材、支付场地租金、人力成本等，若收入不足以覆盖成本，饭店便难以持续经营（能否盈利）。这一简单的例子揭示了商业模式中投资与收益的核心问题，虽然道理易懂，但实际操作中却蕴含着诸多复杂因素。

在明晰商业模式的基本概念后，本文将进一步聚焦于车路云一体化的商业模式，展开深入分析。

(一) 车路云一体化的定义与范畴

从当前主流观点来看，车路云一体化可归属于智能网联汽车的范畴，这一点在五部委车路云一体化试点文件中得到了充分体现。其形象表述为“聪明的车 + 智慧的路 + 强大的云”，即运用新一代信息通信技术，将人、车、路、云的物理和信息空间进行深度融合，构建一个能够实现智能网联汽车及交通系统安全、高效、节能且舒适运行的信息物理系统，也被称为“智能网联汽车云控系统”。它不仅服务于智能网联汽车，还能为城市智慧交通管理和区域产业发展提供有力支持，实现价值的最大化。

(二) 车路云一体化涉及的主要对象

车路云一体化涉及众多参与方，情况较为复杂。根据五部委车路云一体化20城试点文件，多数建设单位为新组建的国资公司，这些公司在智能网联车领域的经验和积累相对有限，对车路云一体化的理解也处于不断深化和提升的过程中。路侧设备方面，有众多公司提供感知监控设备，如雷达、摄像头等。在车辆方面，涉及传统车企、新兴的新能源车企，以及专注于特定场景的功能性无人车企业。云服务环节则涉及云服务厂商。通信运营商在数据传输和通信保障方面不可或缺。此外，云控基础平台和云控应用平台是系统的核心“大脑”与“肌肉”。网络和数据安全也是不容忽视的重要因素。由此可见，车路云一体化所涉及的对象众多，不同参与方的商业模式差异显著。

(三) 核心参与方的商业模式深度分析

1. 技术解决方案提供商的商业模式分析

在车路云一体化生态中，除硬件设备外，软件应用、云平台、通信服务等同样构成了不可或缺的技术支撑。因此，将硬件设备商、软件开发商、云服务商、通信运营商等统称为“技术解决方案提供商”更为全面。这类参与方的商业模式虽有差异，但核心逻辑高度一致。

● 我是谁？

技术解决方案提供商是车路云一体化系统的“技术赋能者”和“能力输出者”。其核心能力涵盖硬件制造（如雷达、摄像头、RSU）、软件开发（如感知算法、云控平台、APP）、云计算与存储、以及通信网络保障（5G、C-V2X）。它们凭借在各自领域的技术积累和产品化能力，为项目的落地提供端到端或模块化的技术支撑。

● 向谁收费？

其直接且主要的收费对象是项目的投资与建设主体——建设单位。建设单位作为集成方，需要采购各类技术产品和服务来构建完整的车路云系统。在部分模式下，云服务和通信服务也可能采用“建设单位采购、最终用户（如车企、C端用户）使用并分摊成本”的间接收费模式。

● 如何收费？

其收费模式清晰且多样化，形成了“产品+服务”的闭环：

◆产品销售：将服务器、雷达、摄像头等硬件设备，以及标准化的软件系统（如基础云平台、边缘计算软件）作为产品直接销售，获取一次性收入。

◆定制化开发费：针对试点项目的特殊需求，提供定制化的软件功能开发、系统对接或硬件适配服务，收取项目开发费用。

◆订阅与服务费：对于云服务（IaaS/PaaS）、通信服务（流量套餐）、软件应用（SaaS模式）等，采用按年/月订阅或按资源使用量（如计算、存储、带宽、API调用次数）收费的模式，形成持续性的经常性收入（Recurring Revenue）。

◆系统集成与运维服务费：提供整体解决方案的集成实施服务，并在系统上线后提供长期的技术支持、系统维护、软件升级和安全保障服务，获取服务合同收入。

● 能否盈利？ 技术解决方案提供商的商业模式是当前车路云一体化生态中最为清晰和稳健的。 其盈利路径明确：通过“项目驱动的硬件销售与开发 + 持续性的软件与服务订阅”实现收入多元化。随着全国“双智”试点的铺开，市场需求巨大且持续，为这类企业带来了广阔的市场空间。其挑战在于：

◆市场竞争：硬件领域面临价格竞争，软件和云服务领域则需应对来自大型科技公司（如华为、阿里云）的竞争。

◆技术迭代：需要持续投入研发，以适应车路云技术的快速演进（如算法优化、新通信标准）。

◆客户依赖：收入高度依赖于建设单位的项目预算和推进节奏，受政策影响较大。

总体而言，技术解决方案提供商扮演着“卖铲人”的角色，在基础设施建设期是最大的受益者之一。其商业模式的成功关键在于产品的标准化、服务的可靠性和成本的竞争力，是推动车路云一体化从蓝图走向现实的关键力量。

2. 车企的商业模式分析

● 我是谁？

车企是智能网联汽车的制造商和品牌持有者，其核心能力在于整车集成、品牌营销和用户服务。在车路云一体化中，车企的定位是“聪明的车”的提供者，其终极战略是实现单车智能（如特斯拉所走的路线），目标是车辆在不依赖或少依赖外部基础设施的情况下实现高阶自动驾驶。因此，车企对车路云一体化的需求是“辅助性”和“阶段性”的，即在单车智能尚不完善时，利用路侧和部分云端能力（如高精度地图更新、超视距感知）来弥补感知盲区，提升智驾系统（ADAS）的安全性和可靠性。

● 向谁收费？

车企的直接收费对象始终是车主。其收入来源主要依赖于车辆销售和后续的软件服务订阅（如高级智驾包、车联网服务）。车企的核心竞争力在于吸引消费者购买其车辆，而吸引力主要来自车辆的性能、设计、品牌以及智能化体验。

● 如何收费？

车企主要通过两种方式实现价值获取：

◆硬件销售：将具备智能网联功能的车辆作为核心产品销售给车主。

◆软件与服务订阅：对高级自动驾驶功能、专属信息服务、远程升级（OTA）等收取持续性费用。 在车路云一体化背景下，车企可能会为使用高质量路侧数据集或特定云控服务支付费用，但这部分成本必须能够转化为产品力的提升，最终由车主买单。目前，消费者对额外支付“路云服务费”意愿极低，导致车企在“成本-收益”账上算得非常清楚：投入车路云一体化建设或采购服务的成本，很难直接转化为可量化的、能显著提升销量或服务订阅率的收益。

● 能否盈利？

这是车企在车路云一体化中面临的最大挑战。从直接角度看，车企参与车路云一体化的盈利模式尚不清晰。 为支持车路云一体化，车企需要投入巨大的人力物力，不仅要提升车辆的网络通信能力，还要开发针对性的应用系统，但带来的边际效益（如事故率微降、能耗微减）难以量化并转化为溢价。从间接角度看，车路云一体化为车企带来了潜在的降本增效机会：

◆降低研发与测试成本：利用高质量的城市级的真实交通场景数据，加速自动驾驶算法的训练和验证，减少训练数据和场景测试的投入。

◆降低运营与维护成本：通过云端的远程诊断和故障预警，提前发现车辆潜在问题，减少召回和维修成本。

◆提升用户体验与粘性：提供更精准的导航、更优的能耗管理、更丰富的车生活服务，增强品牌忠诚度。 然而，这些间接收益的实现，高度依赖于一个成熟、开放、高质量的车路云一体化基础设施。因此，车企普遍持谨慎观望态度，更倾向于自建云平台和数据闭环，而非大规模投资于公共基础设施。其商业模式的可持续性，取决于车路云一体化能否为其带来可衡量的、超越成本的净收益。

3.建设单位的商业模式分析

建设单位（通常为地方国资平台公司）在车路云一体化项目中扮演着至关重要的角色，其商业模式的构建直接关系到项目的长期可持续性。

● 我是谁？

建设单位是车路云一体化项目的投资、建设、运营主体。其核心资源与能力在于政府关系、项目统筹、基础设施建设、数据汇聚与平台运营。其价值定位是：为城市打造智能交通新基建，提升城市治理能力、交通效率和产业竞争力，并在此过程中探索市场化运营路径，实现国有资产的保值增值。 它不仅是项目的“建设方”，更应是未来城市级智能交通服务的“运营商”和“数据服务商”。

● 向谁收费？

建设单位的客户群体是多元化的，主要包括：

◆政府（G端）：作为项目发起方和主要出资方，政府是建设单位最核心的客户。服务内容包括基础设施建设、交通治理效果提升（如拥堵缓解、事故下降）、数据支持决策等。

◆车企（B端）：为车企提供高质量的路侧感知数据、高精度地图服务、云控平台接口、测试验证环境等，满足其研发和运营需求。建设单位需要在构建高质量数据集上做好文章。

◆存量车辆用户（C端）：通过后装设备或手机APP，为不具备高级网联功能的普通车辆提供实时路况、信号灯信息、停车引导、违章提醒等普惠性服务。

◆第三方企业（B端）：包括保险公司、物流企业、地图服务商、科研机构等，它们是数据服务和增值服务的潜在购买者。

● 如何收费？

针对不同的客户群体，建设单位可采取多样化的收费模式：

◆政府收费模式：

○项目总包与分期支付：承接政府的基础设施建设与运营总包项目，按工程进度或里程碑获得政府拨款。

○效果付费（Outcome-based Payment）：与政府签订基于绩效的合同。例如，根据交通拥堵指数降低的百分比、交通事故率下降的幅度、碳排放减少量等可量化的指标，分阶段收取服务费用。这种模式将建设单位的利益与城市治理效果深度绑定，激励其持续优化系统。

○咨询服务费：利用项目积累的海量交通数据和实践经验，为城市交通规划、信号配时优化、公交线网调整等提供专业的数据咨询和解决方案，收取服务费。

◆车企收费模式：

○数据服务费：向车企提供经过脱敏、治理、标注的高质量动态交通数据集（如特定区域的行人流、车流、异常事件数据），用于自动驾驶算法训练和验证。

○平台接入与使用费：为车企提供云控平台的API接口调用服务，按调用量或订阅时长收费。

○测试场服务费：利用城市开放道路作为测试场景，为车企提供商业化测试服务，收取场地和数据支持费用。

◆C端用户收费模式：

○会员订阅制：为存量车主提供基础版（免费）和高级版（付费）的APP服务，高级版包含更精准的预测、个性化路线规划、优先停车位预订等。

○按次/按服务收费：例如，为特定的实时路况查询、违章提醒推送等服务收费。

○增值服务佣金：与汽车后市场（维修、保养、洗车、保险）服务商合作，在APP内提供推荐和预约服务，从交易中抽取佣金。

◆B端企业收费模式：

○数据产品销售：为保险公司提供基于驾驶行为和路况的风险评估数据包；为物流企业优化配送路线提供实时交通预测服务；为地图服务商提供动态POI和路况更新。

○参与数据交易：在国家数据要素化战略背景下，探索将脱敏、合规的交通数据在区域性或行业性数据交易所挂牌交易，获取数据资产收益。

● 能否盈利？ 建设单位实现盈利的关键在于平衡初期重资产投入与多元化、可持续的收入流。

○成本结构：主要包括路侧感知设备（RSU、雷达、摄像头）的采购与安装、边缘计算节点部署、通信网络建设、云平台开发与运维、数据存储与处理、安全系统建设以及持续的运营维护成本。当前，路侧设备的覆盖密度和更新换代是主要成本项。

● 盈利路径：建设单位难以依赖单一收入来源实现盈利。其可持续性依赖于构建“政府托底 + 市场造血”的复合盈利模式。

○短期：以政府项目资金为主要收入来源，确保项目启动和基础设施建成。

○中期：通过向车企、C端用户和第三方企业提供数据服务和增值服务，逐步增加市场化收入占比，减轻对财政的依赖。

○长期：当数据资产积累到一定规模，形成独特的城市级交通数据“金矿”时，数据服务将成为核心盈利点。同时，通过提升交通效率带来的城市经济活力增强、节能减排效益等，也能反向证明其社会和经济价值，巩固其作为城市智能交通运营商的地位。

● 挑战与对策：过度投资路侧设备而忽视数据治理和应用开发，是当前普遍存在的问题。建设单位应转变思路，从“重建设”转向“重运营”，将更多资源投入到数据平台、算法能力和商业模式创新上。同时，必须高度重视数据安全与隐私保护，建立合规的数据治理体系，这是所有商业模式得以成立的前提。

综上所述，车路云一体化的商业模式因参与方的不同而存在显著差异。

车企作为车辆的提供者，其商业模式核心在于通过产品和服务直接面向消费者收费，对车路云一体化的投入持谨慎态度，更关注其能否带来可量化的成本节约或收入增长。

而建设单位作为城市级项目的运营主体，其商业模式更为复杂和关键，必须清晰回答“我是谁、向谁收费、如何收费、能否盈利”这四个根本问题。其成功之道在于，既要扮演好政府项目的执行者角色，获取必要的初期支持，更要积极向市场化运营商转型，深挖数据价值，拓展多元化的客户群体和收入来源，构建“政府托底、市场造血”的可持续盈利模式。

唯有如此，车路云一体化才能从“试点示范”走向“规模应用”，真正实现技术价值与商业价值的统一，照亮智能交通的未来之路。

作者简介：赵志伟，人工智能专业高级工程师，合肥市高层次人才，安徽省工信厅高新技术专家，拥有10余年信息系统架构经验，十余项授权专利，主要研究方向为车路云一体化。