“过去的车路协同主要服务于汽车的管理和汽车的出行，属于交通领域的概念。进入到智能化时代，车路协同的本质含义即希望它来支持汽车的智能化。”中国副理事长兼秘书长张永伟在近日举办的“'车能路云’融合发展论坛”上指出，从中国的实际情况来看，进入到智能时代车路协同的内涵发生了变化。“这个内涵的变化在中国能否实现？取决于我们自己特色的优势。”
随着自动驾驶技术发展日渐深入，从单车智能走向“车能路云”融合发展成为新趋势。今年6月2日召开的国务院常务会议指出，要构建“车能路云”融合发展的产业生态。
这是“车能路云”融合发展的概念首次被提及，此前市场提及较多的概念为“车路云”一体化发展，后者更多偏向将“聪明的车”和“智慧的路”相结合，以实现“人-车-路-云”的高效协同。
顾名思义，“车能路云”指的是新能源汽车、新能源产业、智慧公路基础设施和云计算技术的相互融合。这既是对先前“车路云”一体化发展的进一步延伸，更是将交通、能源、互联网和信息技术等领域融为一体，形成全新的智能、绿色、安全和高效的出行生态系统。
初步估计，到2025年整个产业规模将达到5000亿元以上，具备L2智能驾驶的渗透率将达到42.9%以上。
不过需要注意的是，如何做到车能融合、车路协同、车云互联;如何推进车能路云一体化标准规范制定;如何探索应用商业落地，促进产业发展良性循环等等，随着未来汽车成为超级移动终端，上述问题均是行业需要直面的挑战。
汽车产业大融合时代构建“车能路云”成关键
产业发展上半场是推动汽车自身的电动化，下半场的发展重点希望放在汽车和其他产业的融合上。
中国科学院院士欧阳明高认为，“车能路云”产业融合生态是对新能源汽车发展到新阶段所指出的一个全新的发展方向。通过新能源汽车的发展，可以带动储能、氢能、智能化、交通电动化等产业的融合，构成万亿产业的集群，以“车能路云”产业融合生态的建设，来推动中国经济的转型升级。
“'车能路云’涉及到汽车、能源、信息、交通。随着新能源汽车的发展，这些产业逐步从松散组合到深度融合，这是由技术、市场的发展引发的必然趋势。”欧阳明高表示，以充电为例，以前电动车多是慢充，能源服务商、汽车厂商、电池供应商之间的关系比较松散，随着电动车普及和快充技术发展，城市配电网负荷在不断增加，必须由无序充电走向有序充电。由此诞生了光储充换一体化的新型基础设施，将汽车、电池、交通、信息、电力系统等多个领域结合成一个不可分割的整体。”
此外，在他看来，“车能路云”推动产业融合生态的建立会使新能源汽车从单兵突进到多业协同，当前新能源汽车处在电动汽车阶段，下一步要发展的是新能源电动汽车。未来再进一步是新能源电动汽车+自动驾驶，这需要信息的协同，涉及大数据、人工智能、云计算等技术。这样一来，所有的信息产业都会介入，汽车将成为最大的智能终端，这就是新能源汽车的第三阶段，即新能源智能化电动汽车。随着电动汽车不同阶段的升级，“车能路云”的内涵会不断丰富，产业融合的范围会不断扩大。
“'车能路云’如何发展，是汽车和路、城市的关系，汽车和能源、电力的关系，汽车和数据、算力的关系，汽车和通讯、网络的关系，这几个关系是汽车进入大融合时代面临的一些新命题。”张永伟表示，首先需要解决的是汽车和路、城市的关系。
要想实现车路城的融合，张永伟认为需要做到以下几点：第一，基层创新、城市先行，之后全国复制推广，变成国家方案;第二，先导区的建设顶层上应采用长效思维，而具体事项上要采用项目和设备思维，发挥不同主体的积极性和可持续性;第三，确保数据互通，整合车联网和城市物联网数据，制定数据使用规则;第四，强调体系化和标准化思维，确保底层与应用层有效连接;最后，吸引新力量和主体参与，促进车城协同发展。
自动驾驶发展面临新挑战
在自动驾驶领域，长期以来存在两种技术路线，即单车智能（Autonomous Driving，AD）与车路协同（Vehicle-Infrastructure Cooperated Autonomous Driving，VICDA）。智能化上半场关于二者孰轻孰重争论不休。
事实上，单车智能技术路径最先发展，不过其对车载算力需求非常高，需要动用激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等各种传感器，探测距离也仅限于汽车周围，难以在路网上有更广的延伸。
不同于单车智能要求车必须具备极高的算力水平才能实现高等级自动驾驶，车路协同意味着“智能的车+聪明的路”，通过车辆与周围事物的互联来实现自动驾驶，让车辆与路侧基础设施、车辆与行人等交通参与者、车辆与云服务平台甚至车辆之间也可以通信连接逐渐成为。换句话说，车路协同之下，其实车可以“不用那么智能”。
“车路协同与单车智能并不矛盾，单车智能解决汽车自身的智能化问题，车路协同帮助提升汽车自身的智能化水平，是一种赋能关系。任何一个技术路线都有其瓶颈，就像单车智能解决不了远距离的判断问题，车路协同解决不了快速决策的问题，所以二者之间是取长补短、相互赋能的关系。”张永伟表示。
“原来我们认为单车智能可以走遍天下，但实际上随着单车智能的不断演化，以及实际碰到的一些问题，我们发现完全靠单车智能很多问题解决不掉，所以在智能化、电动化的基础上又加了一个网联化。”吉利控股集团协同创新中心总经理沈源坦承，如何做到车能融合、车路协同、车云互联？这就成为未来的汽车线上线下（300959）高度融合成为超级移动终端的一个巨大挑战。
在他看来，下一阶段的车联网应该进入以车为核心的2.0阶段。早年的建设以路为主、以基础设施为主，但智能网联示范区建成后实际是为车服务，要以车、车上的人为服务主体，以市场化为导向。
长城汽车（601633）车路协同专家张瀛从量产的角度分析了其思考。他认为，车路云协同是未来解决单车智能驾驶技术瓶颈的关键技术路径，单车智能包括感知、决策、控制方面目前都存在较难的技术瓶颈，需要基于“车路云”协同的方案去将它实现跨维方案解决。
“一方面'车路云’协同可以增加单车系统感知的能力与范围，与区域性交通的控制主体，比如城市级或者区域级的交通控制大脑云控平台做一个交互，实现协同控制、协同决策。同时，从智慧城市的角度来说，以整个城市级的交通视角可以提升整个城市的智慧云控的能力。未来智能网联汽车的发展肯定是'车路云’协同的方式去实现高阶自动驾驶。”
根据亿欧智库预测，随着车路协同逐步走向规模化与市场化，2030年中国车路协同市场规模有望达到4960亿元，市场潜力巨大。
然而需要注意的是，行至当下，单车智能面临技术瓶颈、车路协同热度不高、新能源汽车超预期渗透加重资源负荷，智能网联汽车站在“十字路口”。
车路协同是车路云一体化方案的重要支撑，车能路云是车路协同技术的应用和延伸。在清华大学自动化系教授姚丹亚看来，车路协同最核心的含义，一是要实现细粒度道路的感知，二是要实现实时可靠的交互，这奠定了将来车路云或者是车能路云的基础。
不过他指出，不同产业核心利益的平衡、协同不足以及标准之间的协同也是车路云一体化面临的大问题，这表明车路云一体化涉及多个领域，需要在利益、合作和标准方面进行更多的协调和整合。
联通智网科技股份有限公司总经理张然懋认为，虽然产业正从个体智能向多智能体协同智能发展转变，仍需应对三大问题：首先各地试点项目众多，存在着各自为战的局面，需要在云网络基础设施和智能调度平台方面进行统一;其次，车路协同发展需要更强的边缘计算和感知能力，这是实现智能驾驶的关键;最后，不同技术路径和地图引擎需要一个统一化的解决方案，以便实现协同工作。
此外需要注意的是，车网互动的发展受限于充电基础设施问题，主要表现在充电基础设施发展不足、充电设施智能化程度较低，亟需加强基础设施保障体系的系统性、整体性和协同性。
对此，清华大学碳中和研究院零碳交通中心主任王贺武提出三点建议，以推进车网互动智慧能源：开展分布式全覆盖的城乡基础设施的普及行动;开展集中式大功率快速充换电的服务;发展聚合式车能互动的车能路云融合体系。