自动驾驶“单车智能”并不意味着不联网？

[首发于智驾最前沿微信公众号]随着资金投入的不断加大，越来越多车企选择自研智驾系统，这也就意味着单车智能的技术路径成为行业的普遍选择。从概念上来看，单车智能就是让单个车辆的感知、决策和控制能力不断加强，最终实现自动驾驶。但智驾最前沿以为，单车智能并不意味着不联网，恰恰相反，单车智能的最终目标将是实现车联网（Internet of Vehicles，IoV），同一品牌或同一智驾系统的大量车辆将会接入云端平台，通过海量数据汇聚与群体智能分析，实现算法的持续迭代与安全预警。与车路协同更注重车辆与路侧设施之间的超低时延直连，借助边缘计算与C-V2X/DSRC技术，为自动驾驶提供环境冗余感知与即时指令下发不同，车联网将更加考验自动驾驶系统的能力。

什么是车联网（IoV）？

车联网是将车辆与云端、大数据通过蜂窝网络（3G/4G/5G）实现互联的技术体系。在这一模式下，每辆车都会实时将GPS轨迹、传感器数据（摄像头、雷达、激光雷达等）与驾驶行为信息等上传到云端平台，依托云端的强大算力和深度学习模型，快速生成最优路径规划、群体安全预警和实时路况分析，并通过OTA（Over-the-Air）向车辆下发更新和指令，实现“云–车–云”的闭环服务。

车联网的核心价值在于“群体智慧”的挖掘。当大量同系统车辆共享数据时，云端可通过聚合分析，精准判断路段拥堵趋势与潜在风险，并提前向后续车辆推送加减速或绕行建议，从而显著降低事故发生率和行驶时间波动。不知道各位小伙伴在使用导航软件时，有没有遇到过提醒前方车辆即将刹车或左拐的提示，这其实就是“群体智慧”的一种体现，之所以能出现这一提示，就是因为前方车辆也使用了同一个导航软件。若路面行驶着多辆同一智驾系统的汽车，也将实现“群体智慧”的功能。

此外，车联网还为车辆软件的持续迭代提供了便捷通道。厂商利用云端平台进行大规模模型训练与在线仿真，并通过OTA快速将更新推送至每一辆接入车辆，实现行驶策略与感知算法的持续优化。这种“在线升级”的能力，不仅缩短了研发周期，也提升了车辆在复杂道路环境下的适应性和安全性。

什么是车路协同（V2I）？

车路协同（Vehicle to Infrastructure，V2I）强调车辆与道路基础设施（如信号灯、路侧单元RSU、路侧雷达与摄像头）之间的直接通信和协同工作。通过DSR（Dedicated Short-Range Communications）或C-V2X（Cellular Vehicle-to-Everything）等无线通信技术，车辆能够在毫秒级时延内获取路侧实时交通信号、施工警示、行人动态等关键数据，并作出快速反应。

为了进一步降低时延并提升可靠性，车路协同系统常常引入边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）节点，将数据处理和决策下沉至路侧，确保从数据采集到预警广播的端到端时延控制在10 ms以内，满足高速路况和复杂路口的紧急制动需求。

车路协同的价值在于为自动驾驶提供环境冗余感知与即时指令下发，弥补单车感知在盲区和极端天气下的不足，使整车系统在关键时刻拥有“第二道安全防线”。同时，它也是智慧交通的重要组成部分，通过路侧与云端、车端的三方协同，为城市交通管理与规划提供了实时、精细化的数据支撑。但车路协同因成本高、实现难度大难以实现（相关阅读：2025年，为什么车路协同“降温了”？）。

车联网和车路协同有何区别？

看似都是将车辆连入网络，但车联网与车路协同本质上还是有很多的区别。车联网主打“云端汇聚与群体协同”，车辆通过蜂窝网络与远端云平台保持持续连接，强调“大带宽+海量存储+复杂计算”的云能力；而车路协同侧重“本地直连与边缘处理”，通过C-V2X/DSRC将车辆与路侧设施形成专用链路，并在边缘节点完成关键决策，突出“超低时延+高可靠性”的本地响应能力。这一差异直接决定了两者在应用场景中的分工，车联网适合大规模路况分析、群体风险预警和长周期的算法迭代；车路协同则擅长车辆在高速行驶或复杂路口中的紧急预警与协同控制。

当数以百万计的同系统车辆接入同一云平台后，车联网便拥有了“群体智能”的天然优势。云端不断汇聚每辆车的速度、加速度、制动情况和障碍物探测结果，并使用机器学习算法识别出潜在的拥堵区域或事故高发点。这种模式不仅减少了因个别车辆感知误差带来的盲区，还实现了“先知先觉”的集体防御。与传统依赖车载传感器本地检测相比，群体智能能够在事态初起阶段就进行干预，将追尾和连环碰撞的可能降至最低。同时，通过持续的OTA更新，云端会根据实时数据优化算法模型，不断提升提示准确率和决策时效。

车路协同则擅长在“千分之一秒”级别完成数据采集与指令下发，构筑了自动驾驶的本地秒级防护网。路侧传感器和RSU部署在关键节点，通过C-V2X或DSRC广播信号灯相位、施工警示和行人动态，无需经过远端云端即可直接触达车端控制单元。得益于边缘计算，数据在本地即时处理，端到端时延可低至1–10ms，足以应对高速公路高速变道时的紧急制动需求或者复杂交叉口的碰撞预警。这种“本地秒防”机制不仅提升了自动驾驶在极限场景下的可靠性，也为系统提供了断网状态下的备用感知与决策能力。

车联网与车路协同的典型应用场景

在日常使用中，车联网与车路协同各自拥有独特的应用场景，也常常协同发力。车联网最直观的场景便是“群智导航”：当成千上万辆接入同一平台的车辆在同一路段行驶时，云端能实时计算路段平均速度与刹车频次，为车队分批推送最优车速和路线建议，从而减少拥堵和油耗。

而在城市主干道的“绿波通行”中，车路协同的优势则更为明显。路侧信号灯将当前及未来几个信号周期的相位时序通过C-V2X广播给驶入车辆，车辆只需保持既定车速即可连续通过一系列绿灯，减少停车等待和急加速急刹带来的能耗与排放。

在紧急避险场景中，若两者协同还可以提供混合防护。当云端检测到前方路段的连环事故趋势，率先向车队广播预警指令；而路侧RSU也在同时监听本地传感器，一旦检测到个别车辆打滑或行人破线闯入，即刻通过C-V2X推送紧急制动请求，确保在最短时间内完成对车辆的双重安全干预。

车联网与车路协同实现需求差异？

车联网生态的构建需要车企、通信运营商、云服务商和软件提供商的深度合作。车企负责在车辆端集成高带宽通信模块和OTA更新框架；运营商提供覆盖城乡的蜂窝网络及边缘计算基础；云服务商搭建大数据平台与AI模型；软件商则开发导航、风险预警与车队管理应用。基于此，商业模式主要包括数据订阅、OTA付费升级、精准广告投放、驾驶行为分析与保险风控等多元化服务。

车路协同则更多依赖政府与地方交通管理部门的基础设施投资。RSU与边缘计算节点的部署、运营与维护通常由公私合营模式承担，商业模式包括“绿波通行”订阅、路侧数据服务和交管平台对接分成。车企和出行平台可与政府合作，为用户提供基于路侧服务的增值体验，如优先通行、紧急避险保障和收费优惠。

未来，随着6G与更高频谱的商用化，通信带宽将进一步提升、时延进一步降低，云—边—端的一体化架构将更加成熟。AI与大数据将在群体行为预测和路侧全局优化中发挥更大作用，实现更加精准的交通流控制与个性化驾驶服务；同时，基于开放平台和标准化接口，跨品牌、跨系统的互联互通将成为常态，为全球自动驾驶的普及和国际化部署奠定基础。

审核编辑 黄宇