单车智能VS车路云一体化，蘑菇车联身上的光环与纠结

作为国内车路云一体化、自动驾驶产业的资深实践者，朱磊在现场带来他的一线观察，分享中国车路云一体化的十个关键问题。

朱磊核心观点：

1．车路云一体化的本质是“通感算”网络，核心功能是实现实体世界实时数字化，为多种智能体服务；

2．车路云网络是下一代“通感算”网络的起步和雏形，当下为智能车服务，未来为无人机、机器人等一系列智能体服务；

3．单节点数据质量与满足智能汽车应用需求是车路云网络建设的重中之重，实现车路云网络实时数据赋能社会车辆是当务之急；

4．随着智能体设备的爆发式增长，需要车路云网络解决的全局安全、全局效率、全局博弈决策的难题会越来越多；

5．单车智能和车路云是一套融合方案，单车解决的是单点问题，车路云网络解决的是系统级问题；

6．车路云网络可同时兼容5G-A和C-V2X两种通信方式，已有成熟方案；

7．车路云一体化与通信高度相似，有三大角色：网络基础设备提供商、网络及数据运营商、终端制造和服务商；

8．车路云网络将在大国科技竞争中扮演重要角色。

以下为分享实录：

现阶段，这套网络主要覆盖交通环境，为车辆服务，所以可以叫做“车路云”网络，但不远的将来，这个网络可以覆盖整个城市，那就变成了一个实时的、城市级的数字孪生系统，当然城市与城市连接，最终就变成数字孪生的国家、数字地球。

所以，车路云网络就是下一代“通感算”网络的雏形或者起步，它与上一代以通讯网络主要的区别就是，采用了通感算设备。所以，它不仅有通讯的功能，还有感知、计算的能力。

这都源于近十年AI、算力与数据的爆发式发展，使得我们可以对环境有全面的、高精度的感知，有足够强的数据计算、处理能力，也能在极短的时间内将数据发送给各种设备。

全球顶级科技公司都瞄准了实时数字孪生这一领域，比如谷歌的Street View街景漫游、Meta的元宇宙、英伟达构建的数字孪生地球、苹果的Vision Pro，尤其是特斯拉的Starlink星链，本质上都是在做实体世界的实时数字化。

大家都看到一个机会，就是如果可以构建一个与实体世界完全复刻的实时数字孪生系统，或者叫实时世界模型，那么基于这个模型，能做太多事情，会诞生难以计数的新型科技产品，让人们的生活更美好。

仅仅是车路云的实时数字孪生系统，就可以连接所有车辆，包括自动驾驶车辆和非自动驾驶的普通车辆，以及各种智能终端设备，包括机器人、机器狗、无人机、飞行汽车等，为它们提供系统级实时数字孪生服务。如果所有车辆可以接入车路云网络，那基本就可以实现交通零事故，城市也不再发生拥堵。

Q2：车路云网络主要解决什么问题？

朱磊：车路云网络当前应用在交通领域，主要解决三方面问题：系统安全、整体效率、全局博弈决策。

安全问题包含信息全面性和处理及时性两个方面，绝大多数的交通事故都是这两个原因导致的。由于视角和物理环境限制，目前车辆行驶都会有周边环境信息缺失，过去完全依靠人类的视觉去感知周围环境，现在车辆上安装了摄像头、雷达，对信息有了一定补充，但在极端天气、暴雨、黑夜，或者受物体遮挡情况下（如“鬼探头”），仍然有信息盲点和缺失的情况，这就是发生交通事故的根本原因。另一种情况是，虽然看到了，但发现不够及时，已经来不及处理，比如高速追尾。

针对这些问题，车路云网络可以提供交通环境的全量实时信息，把车辆周围数公里范围内的所有信息提供给车辆，不受气象、遮挡物影响。同时，路侧基站可以及时发现事故，并通过车路云网络，将信息传递到每台车上。车路云网络具备与车辆的交互、调度、信息共享能力，可以规避掉由于信息缺失、处理不及时带来的安全问题。

效率本身就是一个系统级概念，本质上是由于缺乏有效的全局调度导致的，主要通过车路云网络从系统层面进行解决。针对群体博弈，车路云网络还将解决智能体设备在爆发式增长的情况下引发的博弈困境。以北京为例，智能车数量在500、5000、50000台的不同规模下，面临的博弈决策难度是完全不一样的，车路云网络可以打破单车智能的局限有效解决这一问题。

Q3：车路云网络与单车智能的关系是什么？

朱磊：单车智能和车路云是一套融合方案，国家提倡建设车路云网络就是要把单点智能与系统级智能做融合，发展群体智能融合的技术。单车智能解决的是单点问题，车路云网络是在系统层面解决问题。

用单车智能解决系统级问题，或者用系统完全替代单车，都会产生问题。更实际有效的路径，在不同层面用不同方式解决问题，而不是用一套方法解决所有问题。众多产业都是这样走过来的，比如发电机与电网、电脑与互联网、手机与移动通信网，而且随着产业越发成熟，网络的价值越发明显。

Q4：车路云网络是否兼容5G？

朱磊：是的。车路云网络本身是一个“通感算”一体的网络，基于不同的通信方式，目前已经形成两套比较成熟的方案：一套是C-V2X,另一套是5G-A。所以各个城市可以根据自身基础设施条件，灵活部署。

Q5：车路云一体化产业有哪些角色参与？市场空间如何？

朱磊：车路云一体化与通信行业模式高度相似，有三大角色：网络基础设备提供商、网络及数据运营商、终端制造和服务商。

通信产业的基础设施设备提供商由诺基亚、爱立信、华为等公司承担，他们主要提供从最初2G到如今5G的基站设备。车路云产业中，对应的是车路云网络基础设施设备的提供商，主要部署路侧基站，实现道路的实时数字化，构建实体世界数字孪生系统。

通信产业中的中国移动、中国联通、中国电信等电信运营商负责提供网络和数据服务。车路云产业中的运营商是提供车路云网络数据服务，赋能给车辆使用，包括自动驾驶和非自动驾驶车辆，未来也可能赋能给机器人、机器狗、无人机、飞行汽车等智能体提供数据服务。

通信产业的终端生产商如三星、苹果、小米、华为等公司负责生产手机、电脑等设备。车路云产业中，终端生产商主要是制造智能网联汽车和自动驾驶汽车，未来还有多种可移动的智能终端设备。这三个角色所对应的三个领域，每一个都有巨大的市场空间，应该是最近二十年最大、最有价值的市场。

Q6：车路云一体化的商业化路径是什么？

朱磊：车路云产业的商业模式与通信产业类似，车路云网络运营商建设网络基础设施，并通过向终端车辆和用户提供实时数字孪生数据服务获益。

同时车路云网络可以为城市、车辆运营单位等提供交通管理和调度服务，通过优化交通流、提高运输效率来创造收益。

除了给车辆提供服务，车路云网络还可以扩展到多种智能体，也会因此催生多种多样我们目前难以想象的应用场景和商业模式，就像2010年左右的移动通信行业。

Q7：车路云网络建设的关键点是什么？

朱磊：车路云网络建设的核心是数据质量，实现实时数字孪生是最基本的要求。

所以有两点非常关键：第一，单节点（基站）的数据质量需要足够高，保证数据质量的核心并不只是硬件设备，而是系统和算法。车路云一体化不是单纯地堆硬件、堆设备，需要类似安卓、苹果一样的操作系统，可以把摄像头、激光雷达、通信计算等硬件进行整合和驱动，并通过操作系统中的AI算法模型对数据进行处理。

第二，要深入了解车企的真正需求，与车企真正打通。车路云一体化的数据不是通常意义的通讯指标，而是一套车辆可以识别的感知指标，比如识别的完备度、精准度、回馈时间等，与自动驾驶的感知系统具有很高的相似度。

只有做到这两点，才能大规模实现数据上车，车路云一体化才能真正用起来，产生价值。

Q8：发展车路云网络的价值是什么？

朱磊：车路云网络建成后可以带来巨大价值，首先，当车辆大规模接入车路云网络，对解决交通安全问题、效率问题、博弈决策问题都会带来比较大的帮助。比如安全方面，接入车路云网络可以做到“零事故”；效率上，当获得全局信息后，交通的通行效率将得到大幅提升；博弈决策方面，单点从系统级角度更容易做出全局最优的决策。

其次，接入的各类传感器、智能体形成巨大的数据网络，这个实时数据网络可获大规模实体世界的全局数字化信息，在数据的获取效率上也会有巨大提升。大量的数据可以反哺真实世界模型、自动驾驶模型、机器人模型的训练。而且是用来做更精准的模型训练，比如可以根据不同城市特点，训练最适合当地驾驶行为的自动驾驶模型。

第三，助力整个数字智能社会进入到一个整合系统，也就是从单体智能设备变成群体智能系统。当所有智能设备都接入车路云网络的时候，就可以直接获得城市的完整信息，比如自动驾驶车辆可以获得完整的交通信息，无人机、飞行汽车可以获得空域的数字化信息，机器人、机器狗可以获得行驶路径上相应的环境信息，这样就构建起来完整的、实时的、安全高效的数字网络，在这个网络中实现信息共享、协同合作。

Q9：车路云网络给公众带来哪些体验改善？

朱磊：车路云网络对于交通安全性会得到全面提升，可以基本实现“零事故”，交通效率也会得到巨大提升，整个交通环境将因此变得更加井然有序。随着车辆智能化程度越来越高，城市NOA和自动驾驶汽车在城市里面运行的可能性变得越来越高，司机驾驶也会更轻松、更智能。

随着技术的成熟，车路云网络的服务将不再局限于汽车领域，无论是机动车、飞行器还是机器人、机器狗，甚至AI手机、AIPC等智能终端都可以接入这个网络，这些智能设备都将基于数据信息进行实时决策和精准规划，实现更高效的协作。

Q10：车路云一体化的未来前景怎样？

朱磊：车路云一体化是新质生产力的典型场景和案例，其技术具有高度的集成化和智能化，协同人工智能、数据、算力、通信、架构、算法、大模型等多个细分科技领域，可以与智能汽车、无人机、机器人等智能设备以及智能可穿戴设备等，进行实时交互，同时还可以为城市、交通的智能化管理带来巨大价值，构建起全新的智能产业生态，具有高科技、高效能、高质量特征，是一种典型的先进生产力质态。

今天的车路云网络是“通感算”网络的一个起步和雏形，从全球竞争角度来看，将在未来大国科技竞争中扮演重要角色。这一幕正在发生，将给全球产业带来深远影响。