202中国车路协同技术行业：从示范验证走向规模化部署的关键五年

来源：欧宝体育官方app免费下载    发布时间：2025-11-12 18:14:58

　　福建用户提问：5G牌照发放，产业加快布局，通信设施企业的投资机会在哪里？

　　四川用户提问：行业集中度逐步的提升，云计算企业如何准确把握行业投资机会？

　　河南用户提问：节能环保资金缺乏，企业承担接受的能力有限，电力企业如何突破瓶颈？

　　车路协同技术的发展已超越单纯的技术范畴，成为国家战略层面的重要部署，其战略价值体现在多重维度。 提升道路交互与通行安全水平的必然要求。

　　车路协同技术的发展已超越单纯的技术范畴，成为国家战略层面的重要部署，其战略价值体现在多重维度。 提升道路交互与通行安全水平的必然要求。 中国道路交互与通行安全形势依然严峻，而车路协同技术能够突破单车智能的感知局限，通过路侧设备实现超视距感知、盲区预警，为车辆提供全局化的交通信息，大大降低交通事故发生率。尤其是在恶劣天气、复杂路口等场景下，车路协同能明显提升行车安全系数，符合人民至上、生命至上的安全发展理念。 提高道路通行效率的有效手段。 随着城镇化进程加快，城市交通拥堵问题日渐突出。车路协同可通过实时车路通信，实现车辆编队行驶、信号灯优化配时、优先车辆通行等功能，减少急刹车、排队等待等现象，提高道路通行效率，降低能源消耗和排放，助力双碳目标实现。 促进无人驾驶商业化落地的关键支撑。 纯单车智能实现高级别无人驾驶的技术难度大、成本高。车路协同通过路侧智能设施为车辆提供辅助感知和决策信息，能够更好的降低对车载传感器性能的过度依赖，实现车路协同感知、决策与控制，推动无人驾驶技术更快实现规模化商业应用，为智能网联汽车产业高质量发展赋能。 培育新经济增长点的重要领域。 车路协同涉及芯片模组、通信设施、路侧设施、云控平台、高精度定位、信息安全等多个产业环节，产业链长、带动效应明显。加快车路协同研发技术和产业化，有助于培育新的经济增长点，推动相关产业转型升级，符合十四五规划中关于发展数字化的经济、建设交通强国的战略方向。

　　中国车路协同产业的加快速度进行发展，得益于强有力的政策引导和持续完善的标准体系构建。 国家层面持续加强顶层设计与政策支持。 近年来，工信部、交通部、发改委等部门密集出台多项政策文件，明确车路协同是发展智能网联汽车和智慧交通的重要方向，并在多个城市开展大规模测试示范和先导区建设。在十五五规划期间，预计车路协同将与智慧城市、数字孪生、5G-A/6G等技术更深层次地融合，获得更全面的政策支持。 技术标准体系建设快速推进。 标准是产业规模化发展的基础。我国正在加快制定车路协同相关的通信协议、数据接口、安全认证等国家标准和行业标准，努力实现不同企业、不同平台、不同车型之间的互联互通和互操作。标准的统一将极大降低系统部署成本，促进产业健康发展。 测试验证环境逐渐完备。 全国已建设多个国家级车联网先导区、测试示范区，为车路协同技术、产品、解决方案提供了真实的测试验证环境，加速了技术迭代和商业模式探索。这些先导区的经验正在向更大范围推广，为未来规模化部署奠定基础。

　　车路协同技术体系复杂，其核心环节的技术成熟度与产业化进程决定了整体发展水平。 通信技术是车路协同的神经网络。 基于蜂窝网络的C-V2X(蜂窝车联网)技术路线已成为中国主流选择。当前处于LTE-V2X规模商用部署阶段，支持基本的安全预警类应用。面向更高级的协同感知、协同决策应用，性能更强、延迟更低的5G-V2X及未来演进技术正在研发和测试中，将是支撑未来高级别无人驾驶的关键。 路侧感知与计算设施是系统智能的关键。 路侧集成摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多种传感器，并配备边缘计算单元(MEC)，实现对道路环境的精准感知和局部实时处理。其发展的新趋势是感知融合算法优化、硬件成本降低、可靠性提升，以及边缘计算与云计算的高效协同。 车规级硬件与车载终端是规模上车的前提。 支持C-V2X通信的车载终端(OBU)是实现车路互联的核心部件。其发展需满足车规级要求(高可靠性、长寿命、宽温工作等)，并不断减少相关成本、减小体积、降低功耗，以便于前装量产，提高新车渗透率。 云控平台是数据汇聚与智能调度的中枢。 云控平台汇聚车端、路端数据，实现全局监控、数据挖掘、仿真推演、协同控制等功能。平台正朝着开放、开源、标准化方向发展，支持第三方应用开发，构建产业生态。数据安全、隐私保护是云控平台建设和运营需着重关注的问题。

　　车路协同的价值最终通过具体的应用场景实现，其商业模式也需结合场景进行探索。 交通安全类应用是当前落地重点。 如前向碰撞预警、交叉路口碰撞预警、弱势交通参与者碰撞预警等，能有效提升道路交互与通行安全水平。这类应用社会效益显著，初期主要由政府投资主导，通过改善公共安全体现价值。 交通效率类应用需求明确。 如绿波车速引导、自适应信号控制、特殊车辆优先通行等，能有效提升通行效率。其商业模式可能涉及政府购买服务、运营效益分成等，需要清晰量化其带来的时间节约、油耗降低等经济效益。 高级别无人驾驶支撑类应用是未来方向。 如协同感知、远程驾驶、车辆编队行驶等，为无人驾驶车辆提供超视距感知和协同决策能力，是推动无人驾驶商业化落地的关键。其商业模式可能与无人驾驶服务本身捆绑，或由无人驾驶运营商支付相关服务费用。 信息服务类应用提升使用者真实的体验。 如前方拥堵提醒、路面危险状况提示、停车场引导等，为驾驶员提供更优的出行体验。商业模式可能面向消费者(如增值服务订阅)或与地图、出行平台合作。 中研普华的商业模式研究表明，车路协同的商业模式将是多元化、分阶段的，可能呈现政府引导、市场主导、多方共赢的特征。

　　车路协同产业产业链长，参与主体多元，投资机会蕴藏于所有的环节。 上游芯片模组与软硬件是基础。 包括C-V2X通信芯片、模组、高精度定位芯片、各类传感器(雷达、摄像头)、MEC硬件、操作系统、信息安全软件等。这部分技术壁垒高，是产业高质量发展的基础，拥有核心技术和成本控制能力的厂商将占据优势。 中游产品集成与解决方案是核心。 包括车载终端(OBU)、路侧单元(RSU)、路侧智能感知系统、车路协同云控平台等的研发、集成与销售。系统集成商、解决方案提供商需要深刻理解行业需求，具备将多种技术和硬件集成为稳定可靠解决方案的能力。 下游测试运营与服务是价值实现环节。 包括测试验证服务、先导区/示范区建设与运营、数据增值服务、特定场景(如智慧高速、城市道路、园区、港口等)的运营服务等。随技术成熟和部署规模扩大，运营服务环节的价值将日益凸显。从投资价值看，车路协同产业尚处发展早期，但成长确定性高，市场空间广阔。投资机会在于：一是拥有核心技术壁垒的核心部件供应商;二是具备整体解决方案能力和项目落地经验的系统集成商;三是在特定区域或场景具有先发优势和运营能力的服务商。投资者需关注技术路线演进、标准制定进度、政策落地节奏以及商业模式的成熟度。详细的尽职调查和风险评估至关重要。

　　车路协同产业高质量发展前景广阔，但也面临诸多挑战，需要在发展中逐步解决。 技术成熟度与可靠性挑战。 在复杂真实交通环境下，通信的可靠性、低时延性，感知的准确性，系统决策的正确性等仍需持续验证和提升。极端场景下的性能表现是关键考验。 建设成本与商业回报平衡难题。 路侧基础设施部署、改造、维护需要大量资产金额的投入。目前商业模式尚不清晰，投资回报周期长，如何吸引社会资本持续投入，形成良性循环，是规模化部署面临的主要挑战。 跨行业协同与标准统一复杂性。 车路协同涉及汽车、交通、通信、电子、城市规划等多个行业，技术融合、管理协同、数据共享难度大。不同厂商设备间的互联互通、数据接口标准统一仍需时日。 信息安全与隐私保护风险突出。 车路协同系统节点多、数据交互频繁，一旦遭受网络攻击，可能会引起严重安全事故。建立完整网络安全防护体系、数据安全管理制度和隐私保护机制至关重要。

　　1.车路云一体化融合发展成为共识： 单纯依靠车端智能或路侧智能都存在局限，未来将更看重车、路、云系统级的深层次地融合与协同控制，实现整体效能最优。

　　2.应用场景从示范走向规模化商用： 技术应用将从封闭、半封闭场景(如园区、港口)逐步拓展到开放道路，从安全效率类应用向支持无人驾驶的高级应用演进。

　　3.与智慧城市、数字孪生深度结合： 车路协同系统将作为智慧城市数字底座的重要组成部分，与城市交通管理、公共服务等系统打通，基于数字孪生技术实现更精准的仿真、预测与管控。

　　•对于业内企业： 应加大核心研发技术投入，提升产品可靠性与成本竞争力;热情参加标准制定，推动产业相互连通;聚焦优势领域和特定场景，打造差异化解决方案;加强与整车厂、政府、运营方的生态合作。

　　•对于地方政府： 应加强顶层设计，明确发展路径;创新投融资模式，探索可持续的商业模式;完善法规标准，保障安全合规;选择正真适合区域开展规模化应用示范，积累经验。

　　•对于投资者： 需进行深入的行业研究和项目评估，关注技术路线的成熟度、商业模式的可行性以及团队的执行能力。可优先布局在关键环节具有核心技术、已进入主流供应商体系或是在特定场景运营方面具有先发优势的企业。

　　2025-2030年将是中国车路协同技术从示范验证走向规模化部署的关键五年。这样的一个过程充满技术、商业、协同等方面的挑战，但也蕴含着提升社会安全效率、推动产业升级、引领未来交通变革的巨大机遇。

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