自動駕駛“單車智能”并不意味著不聯網？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]隨著資金投入的不斷加大，越來越多車企選擇自研智駕系統，這也就意味著單車智能的技術路徑成為行業的普遍選擇。從概念上來看，單車智能就是讓單個車輛的感知、決策和控制能力不斷加強，最終實現自動駕駛。但智駕最前沿以為，單車智能并不意味著不聯網，恰恰相反，單車智能的最終目標將是實現車聯網（Internet of Vehicles，IoV），同一品牌或同一智駕系統的大量車輛將會接入云端平臺，通過海量數據匯聚與群體智能分析，實現算法的持續迭代與安全預警。與車路協同更注重車輛與路側設施之間的超低時延直連，借助邊緣計算與C-V2X/DSRC技術，為自動駕駛提供環境冗余感知與即時指令下發不同，車聯網將更加考驗自動駕駛系統的能力。

什么是車聯網（IoV）？

車聯網是將車輛與云端、大數據通過蜂窩網絡（3G/4G/5G）實現互聯的技術體系。在這一模式下，每輛車都會實時將GPS軌跡、傳感器數據（攝像頭、雷達、激光雷達等）與駕駛行為信息等上傳到云端平臺，依托云端的強大算力和深度學習模型，快速生成最優路徑規劃、群體安全預警和實時路況分析，并通過OTA（Over-the-Air）向車輛下發更新和指令，實現“云–車–云”的閉環服務。

車聯網的核心價值在于“群體智慧”的挖掘。當大量同系統車輛共享數據時，云端可通過聚合分析，精準判斷路段擁堵趨勢與潛在風險，并提前向后續車輛推送加減速或繞行建議，從而顯著降低事故發生率和行駛時間波動。不知道各位小伙伴在使用導航軟件時，有沒有遇到過提醒前方車輛即將剎車或左拐的提示，這其實就是“群體智慧”的一種體現，之所以能出現這一提示，就是因為前方車輛也使用了同一個導航軟件。若路面行駛著多輛同一智駕系統的汽車，也將實現“群體智慧”的功能。

此外，車聯網還為車輛軟件的持續迭代提供了便捷通道。廠商利用云端平臺進行大規模模型訓練與在線仿真，并通過OTA快速將更新推送至每一輛接入車輛，實現行駛策略與感知算法的持續優化。這種“在線升級”的能力，不僅縮短了研發周期，也提升了車輛在復雜道路環境下的適應性和安全性。

什么是車路協同（V2I）？

車路協同（Vehicle to Infrastructure，V2I）強調車輛與道路基礎設施（如信號燈、路側單元RSU、路側雷達與攝像頭）之間的直接通信和協同工作。通過DSR（Dedicated Short-Range Communications）或C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything）等無線通信技術，車輛能夠在毫秒級時延內獲取路側實時交通信號、施工警示、行人動態等關鍵數據，并作出快速反應。

為了進一步降低時延并提升可靠性，車路協同系統常常引入邊緣計算（Mobile Edge Computing，MEC）節點，將數據處理和決策下沉至路側，確保從數據采集到預警廣播的端到端時延控制在10 ms以內，滿足高速路況和復雜路口的緊急制動需求。

車路協同的價值在于為自動駕駛提供環境冗余感知與即時指令下發，彌補單車感知在盲區和極端天氣下的不足，使整車系統在關鍵時刻擁有“第二道安全防線”。同時，它也是智慧交通的重要組成部分，通過路側與云端、車端的三方協同，為城市交通管理與規劃提供了實時、精細化的數據支撐。但車路協同因成本高、實現難度大難以實現（相關閱讀：2025年，為什么車路協同“降溫了”？）。

車聯網和車路協同有何區別？

看似都是將車輛連入網絡，但車聯網與車路協同本質上還是有很多的區別。車聯網主打“云端匯聚與群體協同”，車輛通過蜂窩網絡與遠端云平臺保持持續連接，強調“大帶寬+海量存儲+復雜計算”的云能力；而車路協同側重“本地直連與邊緣處理”，通過C-V2X/DSRC將車輛與路側設施形成專用鏈路，并在邊緣節點完成關鍵決策，突出“超低時延+高可靠性”的本地響應能力。這一差異直接決定了兩者在應用場景中的分工，車聯網適合大規模路況分析、群體風險預警和長周期的算法迭代；車路協同則擅長車輛在高速行駛或復雜路口中的緊急預警與協同控制。

當數以百萬計的同系統車輛接入同一云平臺后，車聯網便擁有了“群體智能”的天然優勢。云端不斷匯聚每輛車的速度、加速度、制動情況和障礙物探測結果，并使用機器學習算法識別出潛在的擁堵區域或事故高發點。這種模式不僅減少了因個別車輛感知誤差帶來的盲區，還實現了“先知先覺”的集體防御。與傳統依賴車載傳感器本地檢測相比，群體智能能夠在事態初起階段就進行干預，將追尾和連環碰撞的可能降至最低。同時，通過持續的OTA更新，云端會根據實時數據優化算法模型，不斷提升提示準確率和決策時效。

車路協同則擅長在“千分之一秒”級別完成數據采集與指令下發，構筑了自動駕駛的本地秒級防護網。路側傳感器和RSU部署在關鍵節點，通過C-V2X或DSRC廣播信號燈相位、施工警示和行人動態，無需經過遠端云端即可直接觸達車端控制單元。得益于邊緣計算，數據在本地即時處理，端到端時延可低至1–10ms，足以應對高速公路高速變道時的緊急制動需求或者復雜交叉口的碰撞預警。這種“本地秒防”機制不僅提升了自動駕駛在極限場景下的可靠性，也為系統提供了斷網狀態下的備用感知與決策能力。

車聯網與車路協同的典型應用場景

在日常使用中，車聯網與車路協同各自擁有獨特的應用場景，也常常協同發力。車聯網最直觀的場景便是“群智導航”：當成千上萬輛接入同一平臺的車輛在同一路段行駛時，云端能實時計算路段平均速度與剎車頻次，為車隊分批推送最優車速和路線建議，從而減少擁堵和油耗。

而在城市主干道的“綠波通行”中，車路協同的優勢則更為明顯。路側信號燈將當前及未來幾個信號周期的相位時序通過C-V2X廣播給駛入車輛，車輛只需保持既定車速即可連續通過一系列綠燈，減少停車等待和急加速急剎帶來的能耗與排放。

在緊急避險場景中，若兩者協同還可以提供混合防護。當云端檢測到前方路段的連環事故趨勢，率先向車隊廣播預警指令；而路側RSU也在同時監聽本地傳感器，一旦檢測到個別車輛打滑或行人破線闖入，即刻通過C-V2X推送緊急制動請求，確保在最短時間內完成對車輛的雙重安全干預。

車聯網與車路協同實現需求差異？

車聯網生態的構建需要車企、通信運營商、云服務商和軟件提供商的深度合作。車企負責在車輛端集成高帶寬通信模塊和OTA更新框架；運營商提供覆蓋城鄉的蜂窩網絡及邊緣計算基礎；云服務商搭建大數據平臺與AI模型；軟件商則開發導航、風險預警與車隊管理應用。基于此，商業模式主要包括數據訂閱、OTA付費升級、精準廣告投放、駕駛行為分析與保險風控等多元化服務。

車路協同則更多依賴政府與地方交通管理部門的基礎設施投資。RSU與邊緣計算節點的部署、運營與維護通常由公私合營模式承擔，商業模式包括“綠波通行”訂閱、路側數據服務和交管平臺對接分成。車企和出行平臺可與政府合作，為用戶提供基于路側服務的增值體驗，如優先通行、緊急避險保障和收費優惠。

未來，隨著6G與更高頻譜的商用化，通信帶寬將進一步提升、時延進一步降低，云—邊—端的一體化架構將更加成熟。AI與大數據將在群體行為預測和路側全局優化中發揮更大作用，實現更加精準的交通流控制與個性化駕駛服務；同時，基于開放平臺和標準化接口，跨品牌、跨系統的互聯互通將成為常態，為全球自動駕駛的普及和國際化部署奠定基礎。