如何打通车路云一体化规模经济路径？

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在自动驾驶的技术路径选择上，围绕“单车智能”与“车路协同、车路云一体化”，争议从未停息。

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一边，是单车智能技术在辅助驾驶场景广泛应用，并逐步向更高级别智驾场景拓展，各大车企间的“智驾”竞赛愈演愈烈；另一边，是2025开年，多地将车路云一体化、智能网联汽车写入2025年政府工作报告，车路云一体化建设不断提速。一场关于交通系统的变革正在飞速推进，一幅未来智能交通的蓝图正在逐渐清晰。

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单车智能与车路协同、车路云一体化之间存在竞争关系吗？车路云一体化的商业机遇在哪里？自动驾驶实现“规模经济”，关键策略是什么？对话多位业内人士，尝试对这些问题进行梳理与解答。

01 三者关系：从个体到星系，从终端到全局

问：“单车智能”和“车路协同”一直被认为是实现自动驾驶的两大技术方向，当前单车智能在商业化进程上领先，而车路协同却面临诸多挑战。在此背景下，“车路云一体化”的未来前景如何？

答：单车智能与车路协同、车路云一体化之间，并不是互相竞争的关系。

单车智能是指车辆仅依靠自身搭载的传感器、计算单元和算法，独立完成环境感知、决策规划和车辆控制，以实现自动驾驶功能。

车路协同的提出，是从“单车”向“车与交通关系”的探进，本质上并非要与单车智能竞争，因为车辆只是交通系统中的一环而非全部。从“交通系统”的视角看，长期以来，以人为主的自组织型交通带来的诸多问题，在城市化快速发展的背景下愈发凸显，车路协同技术试图通过引入更多外部信息与控制，推动交通系统的智能化和自动化发展。

汽车产业的智能化趋势，带动车辆从单纯的交通工具，向移动智能空间转变。这个过程中，移动互联网、移动物联网和移动能源网，分别对应车辆的智能座舱、自动驾驶和电力系统，将成为撬动转变和升级的重要支点。

业内普遍将汽车的智能化变革，类比为手机从功能机向智能终端的跃迁。智能手机产业的发展，主要围绕两大主线展开：一是设备本身的智能化升级，即“手机智能化”；二是云端服务、通信网络与终端设备的深度协同，即“云管端一体化”。

因此，我们可以做这样一种判断：以实现“自动驾驶”为目标，需要两个条件，一是“车的智能化”，二是“车路云一体化”。单车智能与车路云一体化，并非相互替代的方案，而是全面实现自动驾驶不可或缺的两个组成部分。

从“云管端”的角度审视，可以看到，单车智能发展的重心在于强化“端”的能力，车路协同的关键在于激活“管”的桥梁作用，车路云一体化的突破则在于打通“云-管-端”实现全局交互。从某种程度上说，三者之间的发展关系，本质是智能交通从“终端自治”到“全局协同”的范式转换。

02 网联化监督：为智驾“上车”续力护航

问：现阶段，车路云一体化如何通过技术协同与系统性优化，进一步推动“全民智驾”？

答：当前，汽车行业竞争持续升级，竞争焦点正在从上半场的“电动化”，全速转向下半场的“智能化”。各家车企和智驾公司都在投入研发自动驾驶技术，并全力推动智驾功能“上车”，“全民智驾”的话题掀起行业热浪。

但同时，我们也要看到，目前个人乘用车搭载的所谓“高阶智驾”功能，如城市NOA、高速NOA、自动泊车（AVP）等，虽宣称“高阶”，但实际只是L2+辅助驾驶。车企采取模糊技术边界的营销策略，叠加用户对系统能力的认知偏差，可能诱发大量驾驶“败德行为”。（注：“败德行为”「Moral Hazard」是一个经济学术语，指个人或组织在风险转移后倾向于采取更冒险的行为，导致风险概率增大的现象。）

一方面，车企出于抢占市场的动机，有可能夸大技术能力或模糊宣传，在信息不对称下，用户可能过度信任系统，进而增加事故风险。例如“Autopilot”（字面意思“自动驾驶”）和“FSD”（Full Self-Driving，完全自动驾驶），就曾被批评命名过于模糊，容易让用户误以为车辆已具备完全的自主驾驶能力，忽略其仍需要驾驶员的监控和干预。

另一方面，辅助驾驶通过技术承担了一部分人类的驾驶责任，用户可能因依赖辅助驾驶而放松警惕，减少对路况的主动监控（如频繁使用手机），导致系统责任边界之外的事故风险，而当事故发生后，用户也倾向于将责任归咎于技术缺陷而非自身过失。

这就不可避免地带来一个问题，即技术收益集中于少数主体，但可能引发的风险和成本，如安全隐患增加、保险费用上涨、事故处理成本增加等，却由全社会分摊。事实上，现在新能源车已经出现保费高、投保难、拒保现象频发，原因就在于出险率高、风险评估难。

针对各类辅助驾驶车辆（即驾驶责任仍归属于人类司机的智驾汽车），有必要通过网联化，对这些车辆的智驾系统的实时状态进行监督，同时对车主的状态进行监测与提醒，其作用就类似空中交通管制系统对飞机飞行状态进行监控，和对飞行员发出调度指令。

车路云一体化可以强化车辆联网服务，相当于在车主与车企之间，加入一个“离岸平衡手”，既有助于降低事故发生风险，也有助于事故回溯与追责，既有利于保障广大用户的利益，又为智驾大规模“上车”及产业后续发展，提供了监管层面的支持。

03 新监管范式：适应自动驾驶大规模商用需求

问：随着汽车智能化与网联化的协同演进，全球汽车产业正加速从L2辅助驾驶向L4自动驾驶跃迁。在自动驾驶走向大规模商用的进程中，“安全性”是必须跨越的门槛，也是监管政策制定过程中的核心议题，车路云一体化将在其中扮演什么角色？

答：“车路云一体化”为自动驾驶的监管范式提供了一个可行解。“在监管框架内的自动驾驶”，可以被视为“车路云一体化环境下的自动驾驶”。为自动驾驶的商业化和规模化提供政策监管层面的支持，是车路云一体化的起点。

当方向盘交给AI，交通规则还能用“老办法”吗？答案显然是否定的。从“管人”到“管数据”，从“信任司机”到“信任系统”——当下，一场监管范式变革正在深入展开。事实上，各国政府都在面临一个紧迫课题：如何用全新的监管范式，为自动驾驶的规模化商用铺平道路？

新型监管范式应该具备什么样的特征呢？至少需要涵盖以下五个方面。

一是数据透明：打破AI决策“黑盒”。

自动驾驶是数据驱动的新型驾驶形态，其决策主体是实时处理多源数据的AI智能体。不同于传统监管强调对人类司机驾驶行为的约束，新型监管必然聚焦于对AI智能体决策链路的监督，核心就在于“数据监管”。新型监管要求自动驾驶系统必须做到数据透明：所有数据的使用必须依法取得授权，并受到全过程的、透明的监督。

二是社会可信：AI司机“持证上岗”。

AI司机如何取得社会公众的信任，是新型监管必须回应的关切。在传统驾驶监管体制下，监管部门通过驾驶资质认定，比如驾驶培训、驾照考核，建立了人类司机驾驶的社会可信机制。新型监管范式，也必然要对执行自动驾驶任务的AI智能体进行评估和认证，并通过赋予其驾驶资格（相当于“驾驶证”），为自动驾驶取得社会信任提供“信用背书”。

三是风险可控：云端“接管”随时待命。

随着汽车自动化进程的不断推进，自动驾驶会经历一个风险积累和爆发的过程。在单车出现自动驾驶风险时，如何接管和管控，必然是新型监管体系的重要议题。可以设想，新型监管体系，或将通过“中心化”的移动通信网络，接管自动驾驶异常车辆的“驾驶权”，云端启动“远程驾驶”将车辆驶至安全区域。

四是责任可定：从“司机担责”到“企业买单”。

自动驾驶在法律层面带来了一个新挑战：事故责任认定与责任归属问题。自动驾驶普及后，以人类驾驶员分散决策为主的自组织型交通模式，将转变为以AI算法控制为主的他组织型交通模式，驾驶责任的主体，也从自然人向法人（掌握AI智能体的公司）转移。那么，新型监管就需要组建“宏观调控+AI算法控制”的协同体系，以适应这一变化带来的需求。

五是总体安全：严控风险“外溢”。

自动驾驶车辆在运行过程中，所需的通信、地图、定位和数据具有极强的本地属性，这样一来，安全风险就外溢到交通运输以外的其他领域，如地理信息安全、跨境数据流动等。自动驾驶技术在落地推广过程中，展现出的空间依赖性和社会嵌入性，与传统治理框架发生剧烈摩擦，使得其区域属性和社会属性问题日益凸显。因此，亟需从国家层面设计创新监管体系。

“车路云一体化”是一个面向自动驾驶规模商用的信息物理系统（CPS），为自动驾驶的监管范式提供了可行解。

车路云一体化系统融合车辆、道路、云端的多源数据，通过云控基础平台，可以实现对自动驾驶车辆运行状态与合规性的全面监管。这不仅包括对交通法规遵守情况的监控，还包括对不同道路条件适应性进行评估，确定自动驾驶车辆事故责任，约束车辆信息采集的合规边界，控制自动驾驶车辆对社会、区域和国家安全的总体影响等。

综上所述，车路云一体化不仅着重解决了特定区域内的安全问题，同时也为智能网联汽车的广泛部署及监管提供了基础性支持。

04 车路云一体化：催生“驾驶商品”新蓝海

问：车路云一体化如何从“价值驱动”的角度，加速自动驾驶“商品化”进程？

答：AI驾驶带来驾驶责任的转移，区分自动驾驶和辅助驾驶，不能仅仅从技术角度出发，要从驾驶责任主体出发：如果驾驶责任在于车主或人类司机，无论什么技术，都是辅助驾驶；当责任由系统、企业或运营平台承担，才是自动驾驶，才能驱动其真正“商品化”。

真正的自动驾驶，它的商业模式是“运营化”，运营的对象是“驾驶商品”。我们可以把这种商业形态理解为一个新型的“滴滴”：比如，我有一辆车，由自动驾驶系统来驾驶，即系统为我提供驾驶服务，那么驾驶责任就归属于系统所有者（车企或运营方），“驾驶”就成为了一种商品。“驾驶商品化”，是自动驾驶对于汽车和交通运输行业带来的真正改变。

“驾驶商品”的产生，是将用户的出行目的和城市交通信息，输入自动驾驶系统，再由AI驾驶实现的。可以看到，这种商业形态本质上是“数字经济”，是通过对整个城市空间数据资源的综合利用，生产出来的商品。

而这些数据资源，不仅仅是车载传感器采集和提供的，还包括很多其他信息，包括交通设备信息、交通流信息、静态空间（如停车场）信息、气候信息等等。因此，城市投资建设的各种设施，生产的各类数据，都可以通过“驾驶商品化”，来进行价值变现。

从地方政府的视角来看，这就是“数字财政”，即将整个城市作为数字经济的“生产车间”。这种“数字财政”，就是车路云一体化给地方政府带来的巨大经济效应。

在驾驶商品化的链条中，车企作为“车辆供应商”预埋智能模块，网络运营商架设低时延通信管道，政府数据平台扮演“原料供应商”，金融机构开发基于驾驶行为数据的动态保险产品。

而串联起链条中各环节的自动驾驶运营平台，即增值服务运营商（例如Robotaxi、Robobus、Robotruck、Robovan等平台），它们不再像滴滴那样调度司机，而是直接调度AI，实现运力供给与出行需求的实时匹配。作为这个生态系统中的核心纽带，增值服务运营商也成为驱动整个系统有效联动、融合发展的关键力量。

图：“车路云一体化”规模经济的“蝴蝶模型”

总而言之，车路云一体化的发展，不仅将整合出一个超大型、跨领域的上下游产业链，涵盖智慧道路投资建设、移动通信技术应用、云计算和大数据处理、人工智能技术运用等，更将驱动不同市场主体间的有效协同，共同开拓“驾驶商品”的新蓝海。

05 车路云一体化“提速”：商品思维、价值变现

问：目前车路云一体化的发展面临一些困惑和质疑，这对于资本引入和投资者耐心都带来了挑战，破局点在哪里？

答：这个问题换一个问法会更直观：车路云一体化本身拥有巨大的投资和发展空间，如何激活这个空间？

答案是，产业发展需要从技术思维、产品思维，转变为价值思维、商品思维。

第一，要创造足够的空间，吸引和容纳更多的玩家和资本进入。

比如，为了达成这一点，过去的车联网组网模式就需要升级。中国工程院院士邬贺铨在去年10月提到，当前需要建立全国统一的车联网投资与运营主体，建议由公众通信运营商、车企、金融机构、市政公司等，合资组建一个全国统一的5G C-V2X运营商，统一标准，规模部署。

这种全新的架构，就可以将移动通信领域的资本巨头，更好地纳入车路云一体化产业发展的进程中。

第二，整个产业需要从商品思维出发去思考，自动驾驶要给公众提供什么样的商品？相对应的，车路云一体化要如何提供和创造价值？

可以看到，在以自动驾驶衍生的“驾驶商品化”为核心形成的产业生态系统中，增值服务运营商作为核心枢纽，是实现“商品价值变现”最关键的环节，是离价值变现最近的市场主体。

所以，应该明确增值服务运营商作为“驱动产业发展的核心角色”的定位，并以此为基础，去推进产业技术闭环、数据闭环和应用闭环，从而创造出驾驶商品化的新经济空间。

第三，通过重点发展“杀手级应用”（Killer Application），如自动驾驶乘用车，来带动车路云一体化的“规模经济”实现。

无人驾驶被公认是AGI（通用人工智能）时代的“杀手级应用”，自动驾驶乘用车则是无人驾驶领域最重要的商业应用场景之一。

以开启商业化运营为标准，目前自动驾驶乘用车领域的主要玩家，美国有谷歌Waymo，国内有百度萝卜快跑、小马智行、文远知行。公开数据显示，当前各家车队规模都在百到千的级别。那么，自动驾驶乘用车车队规模要从百级、千级，跨越到万级，关键变量是什么呢？

要知道，L2与L4是完全不同的商业赛道，要上L4的“牌桌”，首先要跨越的门槛就是法律法规和牌照许可，而法律和牌照，核心涉及的就是监管问题。

法律法规的修订和牌照的高效管理，前提是要有现实可落地的执行方案，而车路云一体化提供的新型监管范式，恰好补足了这一空白，为行业发展的“有法可依、有规可循”，提供了基础性、系统性的支撑。

对于相关企业自动驾驶乘用车运营平台来说，车路云一体化为他们提供了一个可行选项，帮助他们突破当前的规模化落地阻碍。

对于地方政府来说，重点拓展与这些L4运营平台（即前述提到的“增值服务运营商”）的合作，推动其规模发展，可以有效释放车路云新型基础设施的规模经济效应，推动地方数字财政建设和数字经济发展。

可以想见，以自动驾驶乘用车运营商为核心，联动整车企业、城市车网公司（云控基础平台运营商）、电信运营商（车联网专网运营商）等产业链企业，整个车路云一体化产业生态体系协同发展，实现自动驾驶乘用车规模经济并形成示范效应，再以“示范”带动全局，或可解锁自动驾驶规模化商用密码，打通车路云一体化规模经济之路。