随着科技的迅猛发展，交通行业正经历着一场革命性的变革。从早期的交通模式到现代智能交通系统的演进，车路协同技术的出现为提升交通的安全性和效率开辟了新路径。在人工智能、计算能力和数据量的爆炸式增长背景下，车路云一体化的概念应运而生，成为推动交通行业向更高层次智能化发展的关键动力。蘑菇车联的创始人朱磊最近提出，车路云网络是下一代“通感算”网络的起点和原型，其核心功能在于实现实体世界的实时数字化，服务于各类智能实体。
一、车路协同的演进历程与现状
1. 车路协同的历史演变
1. 在20世纪50年代末，通用汽车在新泽西州打造了一条嵌入了大量通信设备的概念高速公路，这为车路协同技术的发展奠定了基础。
2. 到了1990年代，日本将智能交通系统列为国家项目，进一步推动了车路协同技术的全球研究与发展。
3. 2006年，欧盟启动了车路合作系统（CVIS）项目，为车路协同技术的实践提供了宝贵的经验和参考。
4. 2010年，美国提出了智能驾驶（IntelliDrive）战略，强调了车路协同在智能交通中的核心地位。
5. 2011年，中国科技部在863计划中设立了智能车路关键技术研究项目，标志着中国正式加入车路协同技术的研发行列。
二、车路协同的定义与评估标准
1. 车路协同是基于车联网实现人车路协同控制的智能交通系统。它通过车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与网络（V2N）和车与人（V2P）的全面协同，满足不同级别的自动驾驶车辆应用需求，实现自动驾驶单车最优化和交通全局最优化发展目标。
2. 评估标准涵盖了信息化、智能化、协同化、集成化水平以及应用场景等方面。信息化水平要求能够全方位实现车-车、车-路实时动态信息交互，并将交通信息存储至数据库中，为决策和控制提供信息支持。智能化水平基于交通环境信息，通过多学科交叉融合，实现预期的车辆自动驾驶功能目标。协同化水平强调在全时空动态交通信息采集与融合的基础上实现车辆的自动驾驶功能，体现“人-车-路”的有效协同。集成化水平以实现车辆自动驾驶为目的，将智能网联道路系统与智能网联汽车的相关软硬件设备和具体功能进行集成设计。应用场景包括时间、空间和环境，以及混合交通、主动安全系统等。
3. 车路协同技术的发展经历了多个阶段。在过去，车路协同主要通过采用先进的无线通信和新一代互联网等技术，实现车车、车路动态实时信息交互，并在全时空动态交通信息采集与融合的基础上开展车辆主动安全控制和道路协同管理。其核心目标是实现人、车、路的有效协同，以保证交通安全，提高通行效率，并形成安全、高效和环保的道路交通系统。
三、车路协同的现状与挑战
目前，车路协同技术在全球范围内得到了广泛的应用和推广。各国纷纷加大对车路协同技术的研发投入，建设智能交通示范区，推动车路协同技术的落地。然而，车路协同技术在发展过程中也面临着一些挑战。例如，车路协同涉及多个端口的协同部署和决策，技术难度较大。此外，车路协同对车载操作系统的稳定性、低时延、适配性和兼容性要求较高，数据融合层面也存在一定的难度。同时，道路基础设施的智能化改造需要政府的支持，通信网络环境的升级也需要解决不同网络之间的平滑切换问题。
四、从车路协同到车路云网络的技术变革
感知层面的变化
1. 路侧和车端数据来源
在车路协同阶段，路侧数据主要来源于传统的交通设施，如信号灯、摄像头等，车端数据则主要来自车载传感器，如雷达、摄像头等。这些数据来源相对单一，且数据量有限，难以满足复杂交通场景下的感知需求。
而在车路云一体化阶段，路侧数据来源更加丰富多样，除了传统交通设施外，还包括智能路侧单元（RSU）、边缘云计算设备等。车端数据也不仅限于车载传感器，还可以通过车路云网络实时获取路侧和云端的数据，实现多源数据融合。蘑菇车联在感知层面先行一步，通过其车路云一体化系统，实现了路侧和车端数据的高效融合，为智能交通提供了更加准确、全面的感知数据。
2. 数据融合
车路协同阶段的数据融合主要在车端进行，通过少量车载传感器的数据融合来实现车辆的感知和决策。但这种方式难以处理大量的、来自不同来源的数据，且融合效果有限。
在车路云一体化阶段，数据融合在路侧和云端也得到了广泛应用。通过智能路侧系统和通信平台，将路侧和车端的数据进行多级信息融合，实现更高层次的综合决策。不同来源的数据特征差异极大，这就要求车载操作系统在数据级、特征级和决策级进行多级信息融合，以提高感知的准确性和可靠性。
计算层面的变化
1. 算力提升
车路协同阶段，车辆的计算主要依赖车载计算设备，算力有限。而在车路云一体化阶段，通过边缘云计算和中心云计算的协同，将大量的计算任务分配到路侧和云端，大大提升了算力。同时，随着人工智能技术的发展，车路云网络部署了“端到端”的 AI 大模型，进一步提高了计算效率和准确性。
2. 算法- 模型变化
（1）从Rule-base 到神经网络
在车路协同阶段，自动驾驶主要采用 Rule-base 方案，即人为规定的规则式驱动。这种方式需要人类工程师编写大量的代码来覆盖各种驾驶场景，但对于不常见的边角情况（corner case）往往难以应对，且难以实现平滑的驾驶效果。
而在车路云一体化阶段，借鉴 ChatGPT 的 Transformer 架构的 AI 大模型被广泛应用。这种模型通过学习人类驾驶员的训练素材，实现路径规划。神经网络直接从输入端（包括摄像头的感知数据、车身的数据等）接收数据，经过 AI 大模型推演后，直接输出到电门、刹车、方向盘，实现了端到端的决策，提高了自动驾驶的性能和适应性。
（2）深度学习网络变化
深度学习网络在车路云一体化阶段得到了进一步的发展和应用。通过大量的数据训练，深度学习网络能够自动学习交通场景中的特征和规律，提高感知和决策的准确性。同时，深度学习网络的不断优化和改进，也为车路云一体化系统的性能提升提供了技术支持。
通讯层面的变化
1.在车路协同阶段，通讯主要依赖V2X专网，虽然能够实现一定程度的车车、车路信息交互，但存在覆盖范围有限、成本高等问题。而在车路云一体化阶段，V2X 和 5G - A 技术的发展，为车路云网络提供了更加高效、可靠的通讯手段。V2X 技术能够实现车与车、车与路、车与网络、车与人之间的全方位协同配合，5G - A 技术则提供了低时延、高带宽、高稳定的通讯环境，保障了车端与路侧端的信息实时交互。
2、车路云一体化系统对通讯时延的要求极高，因为在真实交通场景下，车辆需要在低时延、高可靠的前提下，完成对海量高并发数据的实时计算处理，保证任务调度效率。5G - A 技术的低时延特点，使得车路云网络能够满足这一要求，提高了交通系统的安全性和效率。
五、构建车路云“通感算”网络的意义
1.实现实体世界实时数字化
车路云网络本质是 “通感算” 网络，实现了实体世界实时数字化。这意味着通过车路云一体化系统，能够将现实世界中的交通场景、车辆状态、道路状况等信息实时转化为数字信号，并进行高效处理和分析。这种实时数字化的能力为交通管理、车辆控制和出行服务提供了全新的视角和手段。
2.为智能交通提供精准决策依据
（1）实时数据采集与分析
“通感算” 网络能够实现对交通环境的全方位感知，包括车辆位置、速度、行驶方向，道路拥堵情况、信号灯状态等。通过大量的传感器和数据采集设备，将这些信息实时传输到云端进行分析处理。利用先进的数据分析算法和人工智能技术，可以快速准确地识别交通问题，预测交通流量变化，为交通管理部门提供科学的决策依据。例如，当某一路段出现交通拥堵时，
