iTSTech：车路云一体化关键技术综述.pdf

报告摘要

全球汽车产业正全面朝着电动化、智能化、网联化、共享化方向深度变革，智能网联汽车已然成为交通领域技术竞争与产业布局的核心赛道。传统单车智能模式高度依赖车载传感器与本地计算单元开展自动驾驶作业，在应对复杂路况、恶劣气象条件以及 “鬼探头”、道路突发障碍物等长尾交通风险时，普遍存在感知范围受限、决策算力不足、环境适配性弱等短板，难以支撑高阶自动驾驶大规模落地。在此背景下，车路协同技术不断迭代升级，车路云一体化作为其高级发展形态应运而生。

车路云一体化是典型的信息物理融合系统，依托 C-V2X、5G / 边缘计算、大数据等新一代信息技术，打通人、车、路、云全交通要素，构建起全域互联、数据互通的智慧交通体系。而人工智能尤其是物理人工智能（物理 AI），是实现系统感知、决策、控制闭环的核心驱动力。区别于传统纯软件 AI，物理AI深度融合传感器、嵌入式算力、实体执行单元与真实交通物理场景，可完成从数据采集、智能推理到物理动作执行的全链路实时响应，有效弥补了单车智能与通用 AI 在动态交通场景中的应用缺陷。

依托人工智能与物理AI的赋能，车路云一体化系统能够实现全要素信息共享、协同感知、群体决策与协同控制，全方位提升交通系统的运行安全性、通行效率与低碳节能水平。本文将系统性梳理车路云一体化的整体架构、核心技术体系，重点剖析人工智能、物理AI在通信、感知、定位、决策、控制等关键环节的应用形态与技术价值，结合国内规模化试点及全球产业发展现状开展场景与案例分析，同时探讨其与上下游产业协同路径、政策法规建设现存问题及优化方向，总结技术发展趋势，力求为行业研究、工程落地与产业规划提供详实、可参考的理论与实践依据。