中国车路云一体化发展研究报告（2024）.pptx

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车路云一体化应用场景

车路云一体化存在问题

车路云一体化产业链及代表企业分析;

l车路云一体化系统是通过新一代信息与通信技术将人、车、路、云的物理空间、信息空间融合为一体,基于系统协同感知、决策与控制,实现智能网联汽车及交通系统安全、高效、节能及舒适运行的信息物理系统。架构相同、标准统一、业务互通、安全可靠是其建设基本要求

l车路云一体化系统是交通、汽车等行业与人工智能、大数据等新兴技术融合发展的新兴产业领域,为交通、汽车等行业的创新发展提供新引擎新机遇,驱动其运营模式转型升级,是新质生产力的重要实践。;;;

l全国已建成17个国家级测试示范区、7个车联网先导区、16个双智试点城市、开放测试示范道路32000多公里,各地智能化路侧单元RSU部署超过

8700套,5G基站突破400万个。正在开展首批20个智能网联汽车车路云一体化应用试点城市建设。;;

车路云一体化存在问题

车路云一体化产业链及代表企业分析;;

l调研结果显示,u矿山、港口等封闭或半封闭的低速场景是车路云一体化最有可能快速、规模化落地应用的场景,同时也是现阶段应用效果最好的场景,商业模式相对清晰和实施环境可控是关键。

l智慧交管、智慧公路、智慧出行、智慧停车、智慧环卫等领域,1与4的比例相对接近,同时选择一般+待检验比例略高于好+较好比例,说明车路云一体化技术与应用效果目前还不理想,在封闭环境场景方面应用效果尚可。

车路云一体化应用场景落地优先程度排序车路云一体化场景应用效果评价;

实时监测与调度优化

安全保障提升

莱客出行体验提升

运营成本降低

自动驾驶公交车应用

其他;

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车路云一体化发展概述

车路云一体化应用场景;

l调研结果显示,u其他领域建设推广意愿不强是车路云一体化面临的主要挑战,有71.4%的受访者选择该项。车路云一体化横跨交通、汽车和通信三大产业,仅靠单一产业难以大规模推广应用。

l汽车、交警、高速等领域在车路云一体化应用方面,投资建设意愿不强,一方面是由于其原有设备或技术路线已基本满足业务需求,同时还受两率一感低、缺乏建设配套资金、技术路线业内尚未形成共识、法律法规的滞后性、数据互通和共享不足、标准体系不完善等因素影响。;

n优势:良好的行业基础,ETC用户超过2.2亿、ETC专用车道约42万条、实体门架超过3万个视频监测设备超过24万套、车牌识别设备25万

n劣势:需要每车道ETC天线升级,服务范围几十米;需要加密部署可变情报板;消息需要与省平台进行对接时效长

n实践:浙江、江苏、上海和安徽3省1市区域协同服务,其余10个省份则分别聚焦服务区、隧道和收费站等典型场景进行试点建设;

?灵活性高:主要依赖于车辆自身的感知和计算能力,具有较高的灵活性,可以适应不同的道路和交通环境。

?通用性强:不依赖于特定的基础设施或外部系统,具有更广泛的通用性,可以在不同的城市、地区应用。

?稳定性高:通过车辆自身的传感器和计算平台实现自动驾驶,不依赖于外部网络或系统,因此具有较高的稳定性。

?感知局限性:单车智能仅依靠车辆自身传感器对道路环境进行感知,存在视野盲区,难以实现全局无死角感知。

?决策局限性:在复杂场景下的感知能力可能不足,数据打通可能存在延迟或误差,决策也可能受到算法限制。

?通行效率低:单车智能车辆间通信协调机制缺失,易引发车辆行为冲突,致使通行效率降低。;

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数据可信性不足

数据在传输过程中被恶意攻击者篡改或窃取云端平台的数据存储和访问控制机制不健全,都可能导致数据泄露及真实性存疑。路侧前端设备运维不足导致数据源不准确,都将加剧数据可信性问题。;

l目前整体试点城市车路云一体化项目进展缓慢,项目配套资金是关键。资金