当时外交部发言人林剑还指出，中方愿在相互尊重、和平共处、合作共赢基础上，与美就国际军控议题保持沟通，但美方必须尊重中方的核心利益，为双方的对话交流创造必要条件。而中方为维护核心利益所采取的措施，则被美方看作是故意为中美军控对话，提出了所谓的“先决条件”。

　　伴随无人驾驶热潮，“车路云一体化”掀起了更多讨论与期待，产业端广阔的市场空间正徐徐展开。

　　继年初工信部等五部门联合印发《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》）之后，7月3日，五部门正式公布我国将在北京、上海、广州、深圳、重庆、沈阳等20个城市开展智能网联汽车“车路云”一体化应用试点，这标志着我国智能网联汽车产业化进程又迈出实质性一步。

　　据产业人士预计，2026年之前，国内“车路云一体化”相关产业规模有望达千亿级以上，2030年后，预计撬动万亿级市场。

　　接受21世纪经济报道采访的多家厂商均认为，“车路云一体化”前景可期，本轮政策支持是一个标志性信号，产业链上下游将迎来长周期、持续性机遇。

　　但与此同时，当前我国正处于“车路云一体化”建设的初级阶段，完备的系统架构尚未形成，产业协同、标准打通、商业模式落地等，都有待进一步探索。

　　“聪明的车+智慧的路”

　　Robotaxi一度成为出行市场的焦点，自动驾驶的大规模商业化运作，背后也离不开“车路云一体化”建设。

　　“车路云一体化”是智能网联汽车领域的专业术语。

　　百度智能云交通业务部总经理韩国华告诉21世纪经济报道记者，“车路云一体”可以理解为帮助单车智能实现了“上帝视角”，即通过道路基础设施的全部数字化实现数字孪生，来弥补单靠车端传感器的感知盲区。

　　所谓“车路云一体化”，是在单车智能的基础上，增加路测感知，车端、路端数据相互补充、形成协同，让“聪明”的车行驶在“智慧”的路上，从而解决单车智能长期无法突破的长尾问题。

　　他表示：“在国外，做自动驾驶更多强调单车智能，而在我国，为了进一步保障交通安全、提升通行效率，启用了车路云一体的解决方案，这也体现了中国对智慧交通的整体思考和技术领先性。”

　　小马智行副总裁、北京研发中心负责人张宁向21世纪经济报道记者表示，单车智能是指每个士兵的单兵作战能力都很强；而车路协同像是整个部队的指挥系统。更聪明的车，更智慧的路，两者相互促进，智能网联技术能够更好赋能单车智能。

　　韩国华也认为，车辆智能化和车路云一体化不是两条独立的技术路线。一方面，通过发挥“车路云一体化”所具备的双数据感知、复杂场景协同决策、群体智能等优势为车辆赋能，将未知场景转化为已知场景，降低不安全场景的安全风险；另一方面，“车路云一体化”系统提供了数据规模和数据类型，对车端数据形成有力的补充，有利于开发出更高质量的自动驾驶人工智能模型。

　　我国正朝着自动驾驶智慧交通的新时代加速迈进，只有相对完备的智能网联基础设施才得以支撑汽车真正的智能化。与此同时，新能源、L2以上自动驾驶市场渗透率提升，对各个地区道路的智能网联能力要求也日益提升。

　　中信证券在研报中指出，L2级别自动驾驶的渗透率有望在2025年达到60%，L3级别的渗透率预计为10%。到了2030年，L3及以上高阶自动驾驶的渗透率预计将进一步提升至40%。

　　以目前的发展趋势来看，L3级别自动驾驶的商业化模式正在逐步成熟。L3级别的自动驾驶是有条件自动驾驶，限定条件下双手可以离开方向盘，典型如高速路况、交通拥堵时自动驾驶。

　　“车”与“路”的有机联合，发展在“车”，也在“路”。道路侧的基础设施建设，将不只为自动驾驶服务，也会惠及智慧城市建设。

　　业内人士认为，城市级试点可以看作实现智能网联汽车发展质变的一个关键节点，是对交通基础设施及其产业的一次大升级，将成为构建智慧交通乃至智慧城市的重要一环。

　　“车路云一体化”催热产业链

　　在“车路云一体化”的语境之下，作为推动智慧城市发展的重要组成部分，智能网联汽车不仅是交通工具，更是城市智能体的一部分，是智慧城市的重要连接点和数据汇集点。

　　Robotaxi的车辆，至少具备L4以上的自动驾驶能力，其往往在车身周围配备了激光雷达，毫米波雷达，高清摄像头等一系列车载传感器，这些传感器产生的巨大数据库和数据分析为无人驾驶保驾护航的同时，也扮演了数据智能收集与分析的角色。

　　也可以说“车路云”是通过大算力运用大数据基于大模型所集为一体的高质量的自动驾驶人工智能模型。

　　在小马智行张宁看来，“车”与“路云网图”是相辅相成的关系，车路云一体化的建设是把智能网联汽车、路端以及云端的不同能力，做更深度的结合。

　　“自动驾驶车辆是智能交通体系中的重要参与者。”张宁表示，自动驾驶企业除了在载人载客方面能够提升城市运输效率之外，也能在整个城市管理中，更好地与路端、云端融合，为更多交通参与者提供服务。“比如，无人车可以充当巡检车辆的角色，实时行驶中可以把感知到的路面信息上传到云端汇总，这样的信息也可以为更多进入到车路云一体化系统的智能网联汽车提供服务。”

　　而路侧，则需要政府、科技企业等多方协同，完善并升级原有交通基础设施。产业链布局涉及上游的通信芯片和通讯模组，中游的设备与终端，以及下游的平台与运营、安全与测试验证等环节。

　　国联证券认为，车路云规模建设有望催生路侧单元百亿市场，其中，路侧单元2025年最大规模约为91亿元，到2030年最大规模约为378亿元。

　　我国多家科技企业为落实“车路云一体化”战略出力共建，在相关产业上下游排兵布阵，积极探索智能网联汽车规模化的新型商业模式，推动汽车产业与信息通信技术深度融合。

　　据中国移动介绍，工信部批复的20个“车路云一体化”试点城市中，中国移动方案涵盖了16个。近日，中国移动与长春市方面签署了“车路云一体化”试点城市建设战略合作框架协议，将充分发挥算力网络、人工智能优势，深度参与长春市“车路云一体化”云控平台构建、路云网设施建设、联合运营等多项工作。

　　中国移动旗下OneTraffic平台，是国家工业信息安全发展研究中心认可的五星级车联网服务平台，基于“车、路、网、云、图”能力图谱，采用“边缘云-区域云-中心云”三级架构，多级车路协同云控平台，支持百万终端并发接入和全域交通状态感知，满足城市级服务管理平台需求。

　　智能路侧单元行业的头部企业包括万集科技、千方科技、华为、中兴通讯和百度等厂商。

　　千方科技相关负责人告诉21世纪经济报道记者，车路协同角度是探索智能网联汽车自动驾驶的有效路径。车路协同产品及解决方案可以在高速、城市路口等交通场景中进行创新应用，例如，智能路口通过精细化交通管控、信号优化与车路协同服务，可以提升通行效率；利用C-V2X/5G车路协同技术，可以实现车路信息交互、风险监测及预警、交通流监测分析等。

　　百度承接了多个城市的智能网联示范项目，据介绍，通过车城网平台的建设，可以实现对智能网联设备的监管、对网联车辆的监测，以及车路协同信息服务和自动驾驶仿真测评等功能的整合。算法的应用也可以提升城市管理效率，以人工智能构建统一、高效的城市数字底座。

　　同时， 在政策推动下，多地“车路云一体化”建设开始提速。

　　7月22日，广州北部湾区（花都）智能网联汽车“车路云一体化”应用试点项目获批，总投资11.95亿元。这只是其中一个切面。

　　北京、武汉的“车路云一体化”新型基础设施建设项目拟投资额均超百亿元；深圳、杭州、福州、鄂尔多斯等地也在陆续推进“车路云一体化”建设与规划工作，相关项目相继获得审批；天津、长春、沈阳、芜湖、琼海等城市也陆续宣布就“车路云”项目开启招标。

　　可以预见，车路云一体化建设将有效升级原有交通基础设施建设体系，将城市云基建成功纳入城市体系中，推动城市数字化转型，智慧化升级。

　　尚处于初级阶段

　　工业和信息化部表示，此前，我国不少地方建设了智能网联汽车封闭测试区、开展了多条道路的测试示范，但尚未能搭建形成完备的系统架构，基础设施建设存在“碎片化”现象，难以支撑自动驾驶技术和网联功能的规模化示范应用。

　　受访的产业人士认为，当前我国“车路云一体化”建设处于初级阶段。国信证券亦指出，“车路云一体化”面临着系统架构不完善、协同机制不明确、商业模式不清晰等问题。

　　千方科技相关负责人告诉21世纪经济报道记者，“架构相同、标准统一，业务互通、安全可靠”是此次“车路云一体化”规模应用的基本要求。统一是必需的前提条件，只有各地的技术架构、标准协议一致，才能实现智能网联汽车运行在不同的区域提供相同的服务，提升消费者的出行体验。

　　该负责人建议，试点城市在统一技术架构下，一方面继续完善智能化路侧基础设施建设，包括加强通信基础设施覆盖力度、提升交通信号机的联网率，重点路口和路段部署路侧感知设备和边缘计算系统；另一方面提升车载终端装配率，试点运行车辆安装C-V2X车载终端，部署低时延高可靠的网联云控基础设施等，促进多场景自动驾驶规模化应用。

　　“由于涉及汽车、交通、通信等多个行业，需要多部门的协同，这些都不是单一行业、单一部门、一家企业能力所及的。”该负责人预估，在城市场景中，当前城市道路基础设施均由政府统一投资建设，因此车路云一体化在城市落地应该会沿用此模式，运营层面会联合社会其他企业主体来运营；在公路场景中，高速公路由现有投资企业负责投资、建设和运营。其他公路可能会考虑不同区域、不同路段的实际情况，由政府成立平台公司来统一投资建设。

　　据百度韩国华介绍，目前行业在相关部委、行业协会的牵头下，正在制定包括设备、运营等方面的标准。

　　本轮大模型技术的迅速迭代，也将为“车路云一体化”建设提供助力。韩国华表示，交通是一个非常复杂的系统，是一个非常典型的从感知到认知、到决策、到控制的过程，传统的人工智能在里面只能呈现碎片化应用，例如识别一个红绿灯、识别违章等。而想要真正解决问题，就需要用大模型技术把所有因素串联起来，对车侧、路侧的技术指标起到正向提升作用。

　　“本轮‘车路云一体化’建设的周期不会短，会是一个持续的过程，在政策的大力支持下重庆股票配资公司，产业端会迎来长期机遇。”韩国华补充说。