V2X（Vehicle to Everything，车联万物）是一种车辆与外界环境进行信息交互的通信技术，旨在通过车辆与车辆之间的高效通信，提升交通安全、优化交通效率，并推动智能交通和无人驾驶的发展

  ：车辆与交通信号灯、路侧传感器等基础设施通信，获取实时路况信息，优化行驶路线P（Vehicle-to-Pedestrian）

  ：车辆与行人通过智能设备（如手机）通信，提前预警潜在危险，提升行人安全。

  ：车辆通过蜂窝网络与云端连接，获取交通信息、远程诊断和软件更新等服务。

  ：V2X主要依赖两种通信技术——DSRC（专用短程通信）和C-V2X（基于蜂窝网络的V2X）。C-V2X凭借更远的通信距离、更低的时延和更强的可靠性，慢慢的变成为主流。

  ：V2X系统包括车载单元（OBU）、路侧单元（RSU）和云平台，通过Uu接口（车辆与基站通信）和PC5接口（车辆与车辆或基础设施直接通信）实现信息交互。

  V2X主要解决车与车、车与路之间的通信问题，但在数据整合和全局协同方面能力有限。

  数据大多分散在各个车载单元和路侧设备中，缺乏统一的全局数据处理，难以对整个交通网络进行深度优化。例如，V2X难以实现大规模数据的实时处理和高精度决策支持。

  V2X能提供实时预警，但在面对大范围、复杂场景（如城市拥堵、动态路况调控等）时，单靠车辆间的互通信息难以实现整体交通优化。

  V2X虽然能提供部分协同感知能力，但仍依赖单车智能的传感器和计算能力。在应对复杂长尾场景（比如非标准交通情形、极端天气等）时，有可能会出现盲区。

  V2X的商业化路径尚未完全明确，尤其是在成本分摊和用户付费模式上存在比较大争议，导致推广速度受限。

  V2X通信涉及大量敏感数据，容易成为黑客攻击的目标，数据安全和隐私保护问题亟待解决

  “从技术产业方面所面临的挑战，以及法律和法规和管理方面面临的挑战和问题来看，未来要真正推动技术产业化，需要有

  认为车路云一体化“中国方案”是解决产业化问题的关键。认为，辅助驾驶已经实现大规模推广普及，L3级无人驾驶进入准商业化量产阶段，L4级示范蓬勃开展，网联化融合进入前装量产与推广应用阶段，整体看来具备下一步智能化网联化融合发展的基础。车路云一体化的提出背景

  随着5G、人工智能、云计算等技术的成熟，车路云一体化成为智能交通系统发展的新方向。它通过整合车端、路端和云端的能力，实现更高效的数据协同和全局优化。

  中国政府在《智能网联汽车产业创新行动计划》等政策中明白准确地提出支持车路云一体化的发展，并将其作为智能交通和智慧城市建设的重要组成部分。

  车路云一体化通过引入云端计算和全局调度能力，弥补了V2X在数据协同、全局优化和商业模式上的不足，为智能交通系统提供了更全面的解决方案

  融合智能化与网联化发展特征，以五大基础平台为载体，实现车路云一体化的智能网联汽车系统。技术特点

  全局协同优化，提高无人驾驶的可靠性和落地能力。车路云一体化通过整合车端、路端和云端的能力，弥补了V2X的不足，为智能交通和无人驾驶提供了更全面、更高效的解决方案。车路云一体化解决的问题

  车路云一体化通过云端平台整合车辆、路侧传感器以及其他数据源的信息，实现全局感知和协同决策，提升交通系统的整体效率和安全性，进而优化交通调度、路径规划和安全预警。

  通过路侧基础设施和云端算力的支持，车路云一体化能够弥补单车智能在感知范围和决策能力上的不足，尤其是在复杂场景下提供更可靠的决策支持。

  车路云一体化通过路侧和云端的分担，减少了对车端高成本传感器和计算设备的依赖，降低了整车成本。

  车路云系统能及时应对环境变化，通过动态高精地图更新、实时路况监控来弥补单车系统的滞后性，使得无人驾驶更安全、更高效。

  车路云一体化通过数据服务、订阅模式等创新商业模式，为智能交通系统的商业化提供了新的路径。

  车路云一体化通过统一的网络安全架构和加密机制，提升了数据安全和隐私保护能力。

  专注于实现车辆与外部环境之间的即时信息交换，提供局部安全预警和协同驾驶，但其数据处理和决策局限于局部范围，难以对整个交通网络进行全局优化。

  则在V2X基础上，整合车辆、路侧和云端资源，形成全局协同决策平台，不仅弥补了单车和局部信息交换的不足，而且通过大数据、云计算和智能调度实现更高效、更智能的交通管理。

  采用**RTK（Real-Time Kinematic, 实时动态差分技术）**提高定位精度。

  结合北斗（BDS）、GPS、GLONASS、Galileo多星座定位，增强定位稳定性。

  利用陀螺仪、加速度计，提供短时间之内的高精度定位，尤其在GPS信号丢失的情况下（如隧道、地下停车场）。

  结合V2X通信，利用路侧单元（RSU）和其他车辆的信息，提高定位精度，减少单一传感器的误差。

  云控基础平台、路侧基础设施、车辆与其他交通参与者、通信网与相关支撑平台等6个主要部分。云控基础平台采用边缘云、 区域云和中心云的网络架构, 结合地图、交管、气象和定位等平台的有关数据, 对汇聚于云控基础平台的车辆和道路交互与通行动态信息按需做综合处理后, 以标准化分级共享的方式支撑不同时延要求下的云控应用需求。云控应用平台

  标准化、开放共享的数据交互，实现人-车-路-云跨域数据协同。其架构采用基础平台、网联服务、开放平台的逻辑分离，并引入微服务和容器技术，确保模块化、高安全性和可扩展性。核心功能包括：

  无需改造停车场，适用于普通停车场依赖车端传感器，不受V2X设施限制适合特定用户的私人车位（如固定的公司停车场、家庭车位）缺点

  车辆熟悉的环境，无法泛化到未知停车场 无法处理复杂的突发情况（如新障碍物、车位被占等） 依赖车辆计算能力，对低端车支持较差

  不依赖车辆自身传感器，对硬件要求低可以适用于任何停车场，不需要车辆事先学习路线支持远程泊车，适用于更大规模的公共停车场缺点

  停车场改造，成本高 依赖5G/V2X网络，受信号覆盖影响 需要车企、政府、停车场运营商共同合作，落地难度较大