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　　车路云一体化产业与通信产业类似★★，分为三个角色。第一类是路侧基础设施设备提供商，主要提供路侧的数字道路基站，将道路上的所有人实现实时数字化；第二类是运营商，通过路侧基础设施数据为车辆提供服务；第三类是终端，在交通领域即自动驾驶车联★★★、智能网联车辆等★。国内类似蘑菇车联这样的企业在这三个角色中都有参与，涵盖车路云三端。

　　车路云一体化收集海量数据★，加速自动驾驶大模型优化，提升自动驾驶功能表现★。依赖于整个基础设施的匹配★、管理的匹配★★、协同的匹配、决策的匹配★，需要一套基础网络支持规模化的自动驾驶车辆的覆盖”

　　现在的智能车辆是具备智能系统以及通信、计算能力的车辆，会自动接入这套网络★★，能进入这个实时的网络获得所有的实时信息★”

　　同时，车路云一体化将推动城市的智能化发展。智能交通网络将与城市的其他基础设施相互连接，实现信息共享和协同决策。城市管理将更加高效，资源配置将更加合理，为人们创造更加美好的生活环境★★★。

　　成本下降是自动驾驶产业发展的关键★。中国新能源车的智驾系统有望成为标配，成本将大幅下降。同时★★★，车路云一体化不会落入光伏产业发展困境，因为它有巨大的可执行交通场景和利润空间★。

　　车路云一体化落地除了考虑技术成熟度★★，最大的难点是打造好的商业模型。目前比较好的市场是解决降本增效或人力不足的问题，如港口、矿区、环卫等场景，以及微循环接驳巴士★★。未来★，随着产业的发展，中国一二线城市的公共服务车辆有望大部分实现自动驾驶和车路云一体化。

　　从长周期看★★★，智能体的类型丰富度越来越多★★★，比如无人机★★★、机器狗、机器人★★★、物流车★、安防车等等所有相关的智能设备都可以快速融入到整个网络里★★，甚至手机也可以快速地接入到这套网络里。

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　　车路云一体化的把相关设备智能化后，接入实体世界★★，构建实时数字孪生世界，可真实有效的推进智能社会与实体世界的交互。整个的智能社会将进入到一个整合系统★★★，也就是从单体智能设备变成群体智能系统，统一的、系统的解决问题★★★。

　　车路云一体化作为智能交通的未来发展方向，将为人们的出行带来巨大的改变。随着技术的不断进步和应用的不断推广★，全国一张智能交通网将逐步形成★。

　　当城市有大量自动驾驶车辆时，会进入无序状态★★★。车路云一体化扮演中央系统的角色进行全局决策和系统化调度，解决交通效率问题。通过群体感知、群体计算，实现意图共享、协同决策★★★，找到全局最优下的个体最优解。

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　　自动驾驶车辆无论装再多传感器★★，总会存在视线盲区。这时需要路侧设备获得全局信息★，并覆盖到每一台车辆★★，保证行驶安全。车路云一体化通过路侧基础设施设备，解决了信息全面性的问题★★★。

　　随着车路云一体化的发展，越来越多的城市开始试点应用。2024年7月3日，工信部、公安部、自然资源部★★、住房和城乡建设部和交通运输部联合公布了智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单。首批试点城市包括北京★★★、上海★★★、重庆、鄂尔多斯、沈阳、长春、南京★★★、苏州★★、无锡、杭州、合肥、福州★★、济南、武汉、十堰等。这些城市将成为车路云一体化技术的先行者，探索形成可复制、可推广的经验。

　　未来，人们的出行将更加便捷★★、高效、安全。自动驾驶车辆将广泛应用于公共交通★、物流配送等领域，减少人力成本，提高运输效率。智能交通系统将实现实时监测和调度，优化交通流量★★★，减少拥堵和交通事故★★。

　　制定车路云一体化的数据统一标准和系统，确保不同城市、不同企业之间的系统能够互联互通★。统一的数据格式、通信协议和接口标准★，将为全国智能交通网的构建提供基础保障。同时★，加强标准的执行和监管，确保行业的健康发展。

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　　端到端大模型对自动驾驶有巨大促进作用，但目前遇到的最大困难是数据的体量以及算力的体量问题。中国当前有全新一套车路云一体化的解决思路，即路侧采集机制★★。通过计算和实验测算，1000 公里道路的数据体量大概等同于特斯拉 40 万辆车采集的数据体量★★，可以弥补车辆终端上数据体量的不足。

　　在自动驾驶行业，芯片对自动驾驶的影响不大，国内外在自动驾驶的真正竞争主要集中在硬件、数据、算力三个维度。目前行业对算力的追求有被误导的趋势，未来随着模型的逐步完善，对算力的需求会降下来，最后的竞争将聚焦于数据的竞争★★。谁能拿到最丰富的数据集★★，谁就掌握了未来自动驾驶产业竞争的关键点。

　　解决信息的全面性、处理的及时性、博弈决策三个系统性问题★★，对于交通效率、交通事故，对于安全整体上会得到一个巨大的提升。

　　在科技飞速发展的今天，智能交通成为了人们关注的焦点。车路云一体化作为中国推进的智能交通和自动驾驶的完整方案，正引领着交通领域的变革。本文将探讨车路云一体化在城与城之间如何构建全国一张智能交通网，以及其背后的政策支持和试点应用城市名单公布的重要意义。

　　特斯拉端到端大模型有车型数据集强绑定的劣势，每个车都要单独进行数据训练，挑战较高★★。而路侧采集数据可以解决车型丰富度的问题，提供不同地理环境的丰富数据样本。

　　车路云一体化涉及多个产业领域★★★，需要各方共同努力。加强产业链尤其车企之间的合作★，实现资源共享、优势互补★。鼓励企业与科研机构★★、高校等开展产学研合作★★★，加快技术创新和人才培养。推动运营商、设备提供商、车企等各方的协同发展★★★，共同打造全国智能交通网★★★。

　　车路云一体化是一个智能体与实体世界实时交互的人工智能网络，通过融合感知★★、计算★★、通信等设备和技术，准确、快速、有效地采集海量数据★★★，并基于数据对真实物理世界进行实时数字化，解决信息全面性、处理及时性、全局博弈决策的问题★★，使智能体或智能终端做出全局最优决策，从而提升城市交通效率★★，降低交通事故发生率。

　　不断探索新的技术和解决方案★，提高车路云一体化系统的性能和稳定性。加强人工智能★★★、大数据、云计算等技术与交通领域的融合，实现更高效的信息采集、处理和决策★。推动通信技术的发展★，提高车路之间的通信效率和可靠性。

　　为了推动车路云一体化的发展，国家出台了一系列政策和标准。例如，《智慧交通让出行更便捷行动方案 (2017-2020年)》提出了提升城际交通出行智能化水平的目标★。2021年，《交通运输领域新型基础设施建设行动方案 (2021-2025年)》进一步明确了智能交通管理的深度应用。此外，交通运输部还发布了《关于推进公路数字化转型加快智慧公路建设发展的意见》，强调了智慧交通在提升运输服务效率和品质方面的重要性。

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　　从供应链层面来看，虽然芯片等领域一直是大家关注的焦点，但在自动驾驶层面★★，芯片对制程的要求没有那么高，且车的体积与手机不同★★★，所以芯片领域不存在巨大差别，完全可以自主发展★★。

　　总之★★★，车路云一体化在城与城之间构建全国一张智能交通网具有重要的现实意义和广阔的发展前景。通过加强政策引导、推动技术创新、建立统一标准★、促进产业协同和加强安全保障等措施，我们有信心实现全国智能交通网的建设目标，为我国交通事业的发展和经济社会的进步做出更大的贡献★。

　　在交通常见案例中，如高速公路追尾等事故，需要将事故信息提前通知到即将过来的所有车辆。车路云一体化道路基础设施具备发现事故和与车辆通信互动的能力，全面规避了由于信息缺失、处理不及时带来的安全问题★。

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