剛剛落幕的四中全會，其“十五五”相關公報引發全網關注。公報明確將“建設現代化產業體系”列為“十五五”時期首要任務，強調堅持智能化、綠色化、融合化方向，構建以先進制造業為骨干的產業體系。作為汽車產業轉型升級的核心賽道，智能網聯汽車被納入“未來產業”培育范疇，而車路云一體化作為其關鍵技術路徑，更成為推動產業融合與新質生產力發展的重要抓手。工業和信息化部在2025世界智能網聯汽車大會上已透露，將組織編制“十五五”智能網聯新能源汽車產業發展規劃，明確車路云一體化的技術路線和重點任務。

那么，“十五五”車路云一體化市場該如何發力？

 一、“十五五”市場爆發的三大核心驅動力 

政策的持續加碼，為車路云一體化市場的爆發注入了強大動力。

工業和信息化部等五部門確定20 個“車路云一體化”試點城市（聯合體），明確了到2026年實現重點路口智能化改造超3700個、交通信號機聯網率超97%的目標。這些試點城市成為了車路云一體化技術的試驗田，通過先行先試，積累了寶貴的實踐經驗，為技術的優化和推廣提供了有力支撐。

《“十五五”通信行業轉型機遇及發展路徑研究》指出，車路云一體化被列為通信行業核心戰略型機遇，預計“十五五”期間戰略性增量資源的30%將投入這一領域，推動形成“政策引導-試點先行-標準統一”的發展路徑。政策的引導作用不僅體現在資金的投入上，還體現在標準的制定和規范的完善上。

通過建立統一的技術標準和規范，能夠促進產業鏈上下游的協同發展，降低技術應用的成本和風險，提高市場的接受度和認可度。

技術的全棧創新，是車路云一體化市場發展的關鍵支撐。

在通信技術方面，C-V2X與5G-A構筑了堅實的通信底座。華為、中興等企業已實現5G-V2X終端商用，時延低至50ms，單基站覆蓋半徑達1公里，支持每秒萬級消息并發，為車路實時交互提供了可靠保障。這種低時延、高帶寬的通信技術，使得車輛能夠實時獲取道路信息，及時做出決策，大大提高了行車的安全性和效率。

大模型技術的應用，重構了云端決策能力。阿里云、百度智能云基于車路協同數據訓練的交通流預測大模型，將路口通行效率提升15%，緊急事件響應時間縮短至200ms，成為云端智能的核心引擎。大模型通過對海量交通數據的學習和分析，能夠準確預測交通流量變化，優化交通信號配時，實現交通資源的合理分配，有效緩解交通擁堵。

輕量化感知技術的發展，降低了車端成本。南京“未來號”無人駕駛巴士通過路側激光雷達與車載傳感器融合，將單車算力需求從200TOPS降至50TOPS，推動自動駕駛硬件成本下降40%。這一技術突破，使得自動駕駛車輛的成本大幅降低，為自動駕駛技術的大規模應用提供了可能。

市場需求的不斷升級，是車路云一體化市場發展的內在動力。

隨著自動駕駛技術的發展，L4級自動駕駛需處理超200TOPS算力、日均800GB數據，單車智能成本高企，車路云協同可將算力需求降低60%，成為Robotaxi、無人配送車規?；涞氐谋赜芍?。車路云一體化技術通過將部分計算任務轉移到路側和云端，減輕了車端的計算負擔，降低了硬件成本，使得自動駕駛技術能夠更加經濟高效地實現商業化應用。

在城市治理方面，車路云一體化技術也催生了眾多剛需場景。根據《車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測》資料顯示，北京、上海等超大城市通過車路云平臺實現交通擁堵指數下降12%、應急響應時間縮短30%，深圳基于云端算力優化的綠波帶方案覆蓋500+路口，通勤效率提升20%。這些實際案例表明，車路云一體化技術能夠有效提升城市交通管理水平，改善居民出行體驗，為城市的可持續發展提供有力支持。

數據要素市場化，為車路云一體化市場釋放了新價值。德清數據交易平臺累計流轉車路協同數據超10PB，帶動智能駕駛仿真測試成本下降35%，驗證了數據“采集-處理-應用-增值”的商業閉環可行性。通過對車路協同數據的采集、分析和應用，企業能夠開發出更多具有商業價值的應用和服務，實現數據的增值變現，為車路云一體化市場的發展開辟新的盈利模式。

 二、挑戰與瓶頸：突破規?；涞氐?/span>“最后一公里” 

數據標準不統一：跨域協同的“信息孤島”

盡管車路云一體化展現出了巨大的發展潛力，但在邁向規模化落地的征程中，仍面臨著諸多挑戰與瓶頸，亟待突破。在車路云一體化的龐大體系中，數據是驅動智能決策的核心要素。

四維圖新副總裁許鵬飛在2025某財經年會上公開表示，當前不同城市路側設備數據格式差異率超40%，紅綠燈相位、交通事件編碼等關鍵數據缺乏統一標準。這種數據標準的不統一，如同一個個“信息孤島”，阻礙了跨區域數據的自由流通。北京與河北的試點區域就因數據接口不兼容，車輛跨省界行駛時協同效率下降30%，嚴重影響了車路云一體化在更大范圍內的協同應用效果。

數據標準的統一，是實現車路云一體化跨域協同的基礎，也是推動其規?；瘧玫年P鍵前提。

商業閉環缺失：重投入與可持續性矛盾

車路云一體化的發展離不開大規模的基礎設施建設投入，行業有機構分析，按照車路云基礎設施單公里改造成本約50-100萬元來測算，全國20個試點城市預計“十五五”期間總投資超千億元。然而，當前盈利模式仍依賴政府補貼，用戶付費意愿不足15%。武漢車網智聯公司積極探索的 “數據服務+增值應用”模式，雖具有創新性，但尚未實現收支平衡。商業閉環的缺失，使得車路云一體化在長期發展中面臨可持續性的挑戰。

如何在高投入的情況下，找到可行的商業化路徑，實現自我造血，是產業發展必須解決的重要問題。

技術落地“溫差”：從封閉場景到開放全域的鴻溝

從技術落地的角度看，現有成功案例多集中于園區、景區等封閉場景。南京江心洲在15平方公里范圍內實現了95%交通事件實時感知，成為封閉場景應用的典范。但當場景切換到復雜城市路況時，技術面臨著嚴峻考驗。在暴雨、隧道等特殊場景下，路側設備的感知準確率驟降至75%，暴露出其環境適應性不足的問題?？缙放栖嚻髤f同也仍處于試點階段，重慶15家車企聯合演示的云控平臺，僅實現了基礎安全功能互通，高級別協同應用尚需突破重重技術壁壘。

從封閉場景到開放全域，車路云一體化技術仍需跨越巨大的鴻溝，以適應更加復雜多變的現實交通環境。

法規與倫理滯后：安全責任與數據主權的模糊地帶

法規與倫理的滯后，也成為車路云一體化發展的制約因素。智能網聯汽車事故責任認定、路側數據采集權限等法規空白，使得產業發展面臨諸多不確定性。

2024年某自動駕駛事故中，車端、路端、云端數據歸屬爭議導致責任判定延遲3個月，這一案例凸顯了建立“人-車-路-云”責任劃分體系的緊迫性。

在數據主權方面，隨著車路云一體化產生的數據量日益龐大，如何在保障數據安全的前提下，實現數據的合理利用和共享，也是亟待解決的倫理和法律問題。

 三、“十五五”破局路徑：從試點到生態的進階之路 

在“十五五”期間，車路云一體化市場要實現從試點到生態的進階，首先需要強化頂層設計，構建起“標準+法規+測評”三位一體的支撐體系。這一體系是車路云一體化市場實現規?；⒁幏痘l展的基石，能夠有效解決當前市場發展中面臨的諸多問題。

加速國家標準落地是當務之急。當前，車路云一體化領域的數據標準不統一，嚴重制約了跨域協同和市場的進一步發展。武漢在智能網聯汽車立法方面的經驗值得借鑒，通過推動智能網聯汽車管理條例在試點城市的全覆蓋，能夠明確各方的權利和義務，為車路云一體化的發展提供法律保障。

建立跨部門協同機制同樣至關重要。在這方面，“德清模式”為我們提供了有益的參考。由地方政府牽頭成立車路云一體化推進專班，能夠打通交通、工信、數據局等部門之間的數據壁壘，實現基礎設施規劃與城市更新的同步設計。這不僅可以提高資源利用效率，避免重復建設，還能夠促進各部門之間的協同合作，形成推動車路云一體化發展的強大合力。通過跨部門協同，能夠更好地整合各方資源，實現數據的共享與利用，為車路云一體化的發展創造良好的政策環境和工作機制。

其次是商業模式創新。商業模式的創新是車路云一體化市場實現可持續發展的關鍵。在“十五五”期間，需要探索從“政府買單”到“價值共享”的轉變，開發多元付費場景，構建數據要素市場，以實現市場的自我造血和良性循環。

開發多元付費場景是實現商業模式創新的重要途徑。面向車企，可以提供高精度地圖更新、場景數據訂閱服務等，滿足車企在自動駕駛技術研發和應用中的需求。例如，德清的場景庫收費標準為500元/小時，通過提供豐富的場景數據，為車企的自動駕駛算法訓練提供了有力支持。面向物流企業，推出車隊調度優化方案，能夠幫助企業提高運輸效率，降低運營成本。還可以探索“用戶流量分成”模式，如深圳對使用車路協同服務的車主給予通行費折扣，通過這種方式，既可以提高用戶的使用積極性，又能夠實現服務提供商與用戶之間的價值共享。

構建數據要素市場是商業模式創新的另一重要方向。借鑒杭州數據交易所的經驗，建立車路協同數據登記、定價、交易機制，能夠充分發揮數據的價值，允許企業通過數據貢獻獲取收益。德清的案例顯示，數據要素流通可帶動產業鏈整體效率提升20%。通過建立數據要素市場，能夠促進數據的流通和交易，激發企業的數據創新活力，為車路云一體化市場的發展開辟新的盈利模式，實現數據的價值最大化。

然后是技術的融合深化。技術融合深化是車路云一體化市場發展的核心驅動力。在“十五五”期間，需要打造“端-邊-云”協同創新網絡，實現路側設備輕量化與國產化、云端算力普惠化以及車端功能分層演進，以提升技術的整體性能和市場競爭力。

推廣路側設備輕量化與國產化，是降低車路云一體化建設成本、提高技術自主性的重要舉措。南京的低成本改造方案采用“攝像頭+邊緣計算單元”組合，將單設備成本控制在10萬元以內，為大規模部署路側設備提供了可行的路徑。培育本土企業，這不僅有助于降低成本，還能夠保障供應鏈的安全穩定。

云端算力普惠化能夠降低企業的技術應用門檻，促進車路云一體化技術的廣泛應用。阿里云、騰訊云等推出的“車路云一體化”專用算力包，將模型訓練成本降至行業平均水平的60%，使中小車企也能夠快速接入車路云一體化平臺，享受到云端算力帶來的技術優勢。云控智行自研的云控基礎平臺，以“邊緣云、區域云、中心云”標準化分級架構，實現多層多點協同計算，面向智能網聯車輛提供超低時延服務，已落地多個城市及高速項目，賦能多場景自動駕駛應用。

車端功能分層演進能夠更好地滿足不同用戶的需求。針對乘用車和商用車的不同特點，乘用車可以聚焦安全預警功能，如盲區監測、綠波引導等，提高行車安全性和舒適性；商用車則側重效率優化，如物流路徑規劃、車隊協同等，以提高運輸效率和降低運營成本。重慶的試點顯示，商用車通過車路協同可降低能耗8%、提升運輸效率12%，充分體現了車端功能分層演進的實際價值。

最后是生態共建。生態共建是車路云一體化市場實現長遠發展的重要保障。在“十五五”期間，需要編織“政產學研用”協同網絡，打造產業集聚區，開放場景測試資源，培育跨界人才梯隊，以形成完整的產業生態系統。

打造產業集聚區，能夠促進產業資源的集聚和優化配置。依托武漢“中國車谷”、上海智能網聯汽車創新中心等載體，集聚整車企業、零部件供應商、軟件開發商等產業鏈上下游企業，形成“1小時配套圈”，可以大大降低產業鏈協同成本，提高產業整體競爭力。產業集聚區內的企業可以實現資源共享、技術交流和協同創新，形成良好的產業生態環境。

開放場景測試資源，是加速技術迭代和產品優化的有效途徑。參考北京亦莊的做法，每年釋放1000個以上復雜交通場景用于企業測試，并提供最高覆蓋50%成本的測試補貼，能夠鼓勵企業積極參與技術研發和測試，加速技術的成熟和應用。通過在真實場景中進行測試，企業可以發現技術存在的問題和不足，及時進行改進和優化，提高產品的質量和可靠性。

培育跨界人才梯隊，是滿足車路云一體化市場快速發展對人才需求的關鍵。聯合清華大學、同濟大學等高校設立“車路云一體化”交叉學科，能夠定向培養既懂汽車工程又精通通信技術的復合型人才。預計“十五五”期間專業人才缺口將達50萬人，通過產教融合的方式，可以加速人才供給，為產業發展提供堅實的人才支撐。培養出的跨界人才能夠在車路云一體化的各個領域發揮重要作用，推動產業的創新發展。

 四、結語 

“十五五”時期，車路云一體化不僅是技術命題，更是一場涉及政策、資本、生態的系統工程。從德清的數據要素破局，到武漢的安全監管創新，再到南京的低成本復制，各地實踐已證明：唯有打破“車、路、云”各自為戰的局面，構建“政府引導+市場主導+技術賦能”的協同生態，才能突破規?；涞氐钠款i。

當車路云一體化真正實現“聰明的車、智慧的路、強大的云”深度融合，帶來的將不僅是交通效率的提升，更是城市治理模式的革新——從被動響應到主動預測，從孤立智能到系統智能，最終構建人、車、路、云和諧共生的未來交通圖景。

*本文內容來源于賽文交通網