但智駕最前沿以為，單車(chē)智能并不意味著不聯(lián)網(wǎng)，恰恰相反，單車(chē)智能的最終目標(biāo)將是實(shí)現(xiàn)車(chē)聯(lián)網(wǎng)(Internet of Vehicles，IoV)，同一品牌或同一智駕系統(tǒng)的大量車(chē)輛將會(huì)接入云端平臺(tái)，通過(guò)海量數(shù)據(jù)匯聚與群體智能分析，實(shí)現(xiàn)算法的持續(xù)迭代與安全預(yù)警。與車(chē)路協(xié)同更注重車(chē)輛與路側(cè)設(shè)施之間的超低時(shí)延直連，借助邊緣計(jì)算與C-V2X/DSRC技術(shù)，為自動(dòng)駕駛提供環(huán)境冗余感知與即時(shí)指令下發(fā)不同，車(chē)聯(lián)網(wǎng)將更加考驗(yàn)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的能力。

　　什么是車(chē)聯(lián)網(wǎng)(IoV)?

　　車(chē)聯(lián)網(wǎng)是將車(chē)輛與云端、大數(shù)據(jù)通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)(3G/4G/5G)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)的技術(shù)體系。在這一模式下，每輛車(chē)都會(huì)實(shí)時(shí)將GPS軌跡、傳感器數(shù)據(jù)(攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等)與駕駛行為信息等上傳到云端平臺(tái)，依托云端的強(qiáng)大算力和深度學(xué)習(xí)模型，快速生成最優(yōu)路徑規(guī)劃、群體安全預(yù)警和實(shí)時(shí)路況分析，并通過(guò)OTA(Over-the-Air)向車(chē)輛下發(fā)更新和指令，實(shí)現(xiàn)“云–車(chē)–云”的閉環(huán)服務(wù)。

　　車(chē)聯(lián)網(wǎng)的核心價(jià)值在于“群體智慧”的挖掘。當(dāng)大量同系統(tǒng)車(chē)輛共享數(shù)據(jù)時(shí)，云端可通過(guò)聚合分析，精準(zhǔn)判斷路段擁堵趨勢(shì)與潛在風(fēng)險(xiǎn)，并提前向后續(xù)車(chē)輛推送加減速或繞行建議，從而顯著降低事故發(fā)生率和行駛時(shí)間波動(dòng)。不知道各位小伙伴在使用導(dǎo)航軟件時(shí)，有沒(méi)有遇到過(guò)提醒前方車(chē)輛即將剎車(chē)或左拐的提示，這其實(shí)就是“群體智慧”的一種體現(xiàn)，之所以能出現(xiàn)這一提示，就是因?yàn)榍胺杰?chē)輛也使用了同一個(gè)導(dǎo)航軟件。若路面行駛著多輛同一智駕系統(tǒng)的汽車(chē)，也將實(shí)現(xiàn)“群體智慧”的功能。

　　此外，車(chē)聯(lián)網(wǎng)還為車(chē)輛軟件的持續(xù)迭代提供了便捷通道。廠商利用云端平臺(tái)進(jìn)行大規(guī)模模型訓(xùn)練與在線仿真，并通過(guò)OTA快速將更新推送至每一輛接入車(chē)輛，實(shí)現(xiàn)行駛策略與感知算法的持續(xù)優(yōu)化。這種“在線升級(jí)”的能力，不僅縮短了研發(fā)周期，也提升了車(chē)輛在復(fù)雜道路環(huán)境下的適應(yīng)性和安全性。

　　什么是車(chē)路協(xié)同(V2I)?

　　車(chē)路協(xié)同(Vehicle to Infrastructure，V2I)強(qiáng)調(diào)車(chē)輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施(如信號(hào)燈、路側(cè)單元RSU、路側(cè)雷達(dá)與攝像頭)之間的直接通信和協(xié)同工作。通過(guò)DSR(Dedicated Short-Range Communications)或C-V2X(Cellular Vehicle-to-Everything)等無(wú)線通信技術(shù)，車(chē)輛能夠在毫秒級(jí)時(shí)延內(nèi)獲取路側(cè)實(shí)時(shí)交通信號(hào)、施工警示、行人動(dòng)態(tài)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并作出快速反應(yīng)。

　　為了進(jìn)一步降低時(shí)延并提升可靠性，車(chē)路協(xié)同系統(tǒng)常常引入邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing，MEC)節(jié)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)處理和決策下沉至路側(cè)，確保從數(shù)據(jù)采集到預(yù)警廣播的端到端時(shí)延控制在10 ms以內(nèi)，滿足高速路況和復(fù)雜路口的緊急制動(dòng)需求。

　　車(chē)路協(xié)同的價(jià)值在于為自動(dòng)駕駛提供環(huán)境冗余感知與即時(shí)指令下發(fā)，彌補(bǔ)單車(chē)感知在盲區(qū)和極端天氣下的不足，使整車(chē)系統(tǒng)在關(guān)鍵時(shí)刻擁有“第二道安全防線”。同時(shí)，它也是智慧交通的重要組成部分，通過(guò)路側(cè)與云端、車(chē)端的三方協(xié)同，為城市交通管理與規(guī)劃提供了實(shí)時(shí)、精細(xì)化的數(shù)據(jù)支撐。但車(chē)路協(xié)同因成本高、實(shí)現(xiàn)難度大難以實(shí)現(xiàn)(相關(guān)閱讀：2025年，為什么車(chē)路協(xié)同“降溫了”?)。

　　車(chē)聯(lián)網(wǎng)和車(chē)路協(xié)同有何區(qū)別?

　　看似都是將車(chē)輛連入網(wǎng)絡(luò)，但車(chē)聯(lián)網(wǎng)與車(chē)路協(xié)同本質(zhì)上還是有很多的區(qū)別。車(chē)聯(lián)網(wǎng)主打“云端匯聚與群體協(xié)同”，車(chē)輛通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)與遠(yuǎn)端云平臺(tái)保持持續(xù)連接，強(qiáng)調(diào)“大帶寬+海量存儲(chǔ)+復(fù)雜計(jì)算”的云能力;而車(chē)路協(xié)同側(cè)重“本地直連與邊緣處理”，通過(guò)C-V2X/DSRC將車(chē)輛與路側(cè)設(shè)施形成專(zhuān)用鏈路，并在邊緣節(jié)點(diǎn)完成關(guān)鍵決策，突出“超低時(shí)延+高可靠性”的本地響應(yīng)能力。這一差異直接決定了兩者在應(yīng)用場(chǎng)景中的分工，車(chē)聯(lián)網(wǎng)適合大規(guī)模路況分析、群體風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和長(zhǎng)周期的算法迭代;車(chē)路協(xié)同則擅長(zhǎng)車(chē)輛在高速行駛或復(fù)雜路口中的緊急預(yù)警與協(xié)同控制。

　　當(dāng)數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的同系統(tǒng)車(chē)輛接入同一云平臺(tái)后，車(chē)聯(lián)網(wǎng)便擁有了“群體智能”的天然優(yōu)勢(shì)。云端不斷匯聚每輛車(chē)的速度、加速度、制動(dòng)情況和障礙物探測(cè)結(jié)果，并使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法識(shí)別出潛在的擁堵區(qū)域或事故高發(fā)點(diǎn)。這種模式不僅減少了因個(gè)別車(chē)輛感知誤差帶來(lái)的盲區(qū)，還實(shí)現(xiàn)了“先知先覺(jué)”的集體防御。與傳統(tǒng)依賴車(chē)載傳感器本地檢測(cè)相比，群體智能能夠在事態(tài)初起階段就進(jìn)行干預(yù)，將追尾和連環(huán)碰撞的可能降至最低。同時(shí)，通過(guò)持續(xù)的OTA更新，云端會(huì)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)優(yōu)化算法模型，不斷提升提示準(zhǔn)確率和決策時(shí)效。

　　車(chē)路協(xié)同則擅長(zhǎng)在“千分之一秒”級(jí)別完成數(shù)據(jù)采集與指令下發(fā)，構(gòu)筑了自動(dòng)駕駛的本地秒級(jí)防護(hù)網(wǎng)。路側(cè)傳感器和RSU部署在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，通過(guò)C-V2X或DSRC廣播信號(hào)燈相位、施工警示和行人動(dòng)態(tài)，無(wú)需經(jīng)過(guò)遠(yuǎn)端云端即可直接觸達(dá)車(chē)端控制單元。得益于邊緣計(jì)算，數(shù)據(jù)在本地即時(shí)處理，端到端時(shí)延可低至1–10ms，足以應(yīng)對(duì)高速公路高速變道時(shí)的緊急制動(dòng)需求或者復(fù)雜交叉口的碰撞預(yù)警。這種“本地秒防”機(jī)制不僅提升了自動(dòng)駕駛在極限場(chǎng)景下的可靠性，也為系統(tǒng)提供了斷網(wǎng)狀態(tài)下的備用感知與決策能力。

　　車(chē)聯(lián)網(wǎng)與車(chē)路協(xié)同的典型應(yīng)用場(chǎng)景

　　在日常使用中，車(chē)聯(lián)網(wǎng)與車(chē)路協(xié)同各自擁有獨(dú)特的應(yīng)用場(chǎng)景，也常常協(xié)同發(fā)力。車(chē)聯(lián)網(wǎng)最直觀的場(chǎng)景便是“群智導(dǎo)航”：當(dāng)成千上萬(wàn)輛接入同一平臺(tái)的車(chē)輛在同一路段行駛時(shí)，云端能實(shí)時(shí)計(jì)算路段平均速度與剎車(chē)頻次，為車(chē)隊(duì)分批推送最優(yōu)車(chē)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(chē)路協(xié)同的優(yōu)勢(shì)則更為明顯。路側(cè)信號(hào)燈將當(dāng)前及未來(lái)幾個(gè)信號(hào)周期的相位時(shí)序通過(guò)C-V2X廣播給駛?cè)胲?chē)輛，車(chē)輛只需保持既定車(chē)速即可連續(xù)通過(guò)一系列綠燈，減少停車(chē)等待和急加速急剎帶來(lái)的能耗與排放。

　　在緊急避險(xiǎn)場(chǎng)景中，若兩者協(xié)同還可以提供混合防護(hù)。當(dāng)云端檢測(cè)到前方路段的連環(huán)事故趨勢(shì)，率先向車(chē)隊(duì)廣播預(yù)警指令;而路側(cè)RSU也在同時(shí)監(jiān)聽(tīng)本地傳感器，一旦檢測(cè)到個(gè)別車(chē)輛打滑或行人破線闖入，即刻通過(guò)C-V2X推送緊急制動(dòng)請(qǐng)求，確保在最短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)車(chē)輛的雙重安全干預(yù)。

　　車(chē)聯(lián)網(wǎng)與車(chē)路協(xié)同實(shí)現(xiàn)需求差異?

　　車(chē)聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的構(gòu)建需要車(chē)企、通信運(yùn)營(yíng)商、云服務(wù)商和軟件提供商的深度合作。車(chē)企負(fù)責(zé)在車(chē)輛端集成高帶寬通信模塊和OTA更新框架;運(yùn)營(yíng)商提供覆蓋城鄉(xiāng)的蜂窩網(wǎng)絡(luò)及邊緣計(jì)算基礎(chǔ);云服務(wù)商搭建大數(shù)據(jù)平臺(tái)與AI模型;軟件商則開(kāi)發(fā)導(dǎo)航、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與車(chē)隊(duì)管理應(yīng)用?；诖?，商業(yè)模式主要包括數(shù)據(jù)訂閱、OTA付費(fèi)升級(jí)、精準(zhǔn)廣告投放、駕駛行為分析與保險(xiǎn)風(fēng)控等多元化服務(wù)。

　　車(chē)路協(xié)同則更多依賴政府與地方交通管理部門(mén)的基礎(chǔ)設(shè)施投資。RSU與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的部署、運(yùn)營(yíng)與維護(hù)通常由公私合營(yíng)模式承擔(dān)，商業(yè)模式包括“綠波通行”訂閱、路側(cè)數(shù)據(jù)服務(wù)和交管平臺(tái)對(duì)接分成。車(chē)企和出行平臺(tái)可與政府合作，為用戶提供基于路側(cè)服務(wù)的增值體驗(yàn)，如優(yōu)先通行、緊急避險(xiǎn)保障和收費(fèi)優(yōu)惠。

　　未來(lái)，隨著6G與更高頻譜的商用化，通信帶寬將進(jìn)一步提升、時(shí)延進(jìn)一步降低，云—邊—端的一體化架構(gòu)將更加成熟。AI與大數(shù)據(jù)將在群體行為預(yù)測(cè)和路側(cè)全局優(yōu)化中發(fā)揮更大作用，實(shí)現(xiàn)更加精準(zhǔn)的交通流控制與個(gè)性化駕駛服務(wù);同時(shí)，基于開(kāi)放平臺(tái)和標(biāo)準(zhǔn)化接口，跨品牌、跨系統(tǒng)的互聯(lián)互通將成為常態(tài)，為全球自動(dòng)駕駛的普及和國(guó)際化部署奠定基礎(chǔ)。