问题与挑战

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近日，工业和信息化部、公安部、自然资源部、住房城乡建设部、交通运输部（以下简称五部门）联合印发《关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点的通知》（以下简称“通知”）。

通知明确推动建成一批架构相同、标准统一、业务互通、安全可靠的城市级应用试点项目，具体包括建设智能化路侧基础设施、提升车载终端装配率、建立城市级服务管理平台、开展规模化示范应用、探索高精度地图安全应用、完善标准及测试评价体系、建设跨域身份互认体系、提升道路交通安全保障能力、探索新模式新业态等九方面内容。从技术和实施角度看，试点内容存在哪些挑战呢？

对此，赛文交通网采访了中国信息通信科技集团有限公司副总经理/总工程师陈山枝、清华大学教授/国家863“智能车路协同关键技术研究”项目首席科学家姚丹亚、高新兴科技集团高级副总裁吴冬升和杭州北斗时空研究院副院长朱伟华等四位业界专业人士的看法。

姚丹亚：路侧基础设施上，核心不是技术挑战，而是实施。比如对路侧基础设施的投入，是由政府主导，还是作为商业设施来投入，目前还在探索论证中，没有一个确切的结论。

通知提及的九方面内容，技术上已无卡点。实施上的挑战，比如“提升车载终端装配率”，在路侧基础设施建设量没上去之前，车端存在谁先装先投入的问题。在基础设施未到位前，一部分车端先上会出现无车可协同的状况。

再从实施的角度看“城市级服务管理平台”，因为所涉部门和系统过多，整合上会有难度；“规模化示范应用”上，基础设施需要投入，车载端要看到效果，这两大核心需要同步；“高精度地图安全应用”需要在互相广播、高精定位上基于国家安全在开放度上做更多探索。

大规模的市场应用普及对“标准及测试评价体系”建设非常关键，只有规模化应用起来才能发现具体问题以及制定具体的解决方案。

九方面，每一项都存在挑战，但归纳起来，最核心的是“建设智能化路侧基础设施”和“提升车载终端装配率”，这两个问题解决了，后面很多问题就会水到渠成，迎刃而解。

陈山枝：这个文件是五个部门联合发布，未来在具体实施落地上需要五部门协作推进的。另外，在建设过程中，由于跨汽车、交通、通信、能源网络部署等多个领域，需要实现交叉融合发展；文件中提到建设智能化路侧基础设施、提升车载终端装配率，这两方面内容是目前非常重要的工作，如何发挥政府“有形的手”和市场“无形的手”协同牵引和前后衔接，至关重要。

吴冬升：我认为智能网联汽车“车路云一体化”应用面临的技术机遇和挑战包括五点：

第一点是，如何统筹布局分级云控平台，实现各级云控平台之间的互联互通，以及云控平台和第三方平台，例如交管平台、交运平台、车企云平台、出行平台、物流运输平台、停车平台等之间的信息交互。

第二点是，如何实现算网一体共生发展，推进车联网网络和计算两大方向融合。需要统筹布局端边侧算力和各级云侧算力，综合考虑算力资源大小、异构算力需求（CPU+GPU+DPU等混合）、算力跨域协同调度等，构建多级协同算力，提供可信开放的算力业务服务。一方面能满足车和交通/城市的特定算力要求，一方面避免算力资源浪费。

第三点是，如何兑现车联网计算、感知和人工智能深度融合。尤其是在大模型时代下，车联网AIGC大模型将基于公开数据集数据，到行业通用数据，再到行业核心数据进行训练和推理，从而基于基础模型（NLP、视觉、多模态等）进一步构建出车联网行业大模型，再进一步构建车联网细分场景模型。

第四点是，如何通过“道路基础数据+业务数据+实时动态数据”构建交通和车联网数字孪生底座。交通和车联网数字孪生底座不仅仅注重视觉上的真实，更注重空间数据和时序数据上的真实。不仅仅是道路基础设施的数字化建模与三维可视化展示，更是道路数据结构的属性化，将交通结构化数据通过参数化建模方式来解析，并且叠加真实的业务数据和实时动态数据，从而满足设备管理、轨迹融合、信控同步、道路养护、事件预警等实时业务需求，支撑交通服务管理决策，实现交通控制优化。

第五点是，如何构建车路云一体化主动安全防护体系，实现各业务系统的全生命周期安全防护与统一安全管理。通过隐私保护、数据脱敏、数据溯源多方面保障数据安全合规。

朱伟华：从试点内容看，在此前几年中国信通院等单位组织的四跨等行业测试活动中，已经实现了车路云一体化技术路径。从规模化实施的角度看，提升道路交通安全保障能力是关键，探索新模式新业态是目的。

技术实现都不是问题，真正存在问题的，一定是采用新技术之后，如何保障交通安全。有了安全保障，才能让市场主体放心探索商业模式。替代驾驶员是现成商业模式，反推来看，保障交通安全的新体系和新制度反而是最有挑战的试点内容。