车路协同算力网络白皮书.pdf

随着科技的飞速发展，智能化、网络化、信息化逐渐成为交通行业的关键词。车路协同(Vehicle-Road Collaborative)作为智能交通发展的重要方向，通过利用先进的通信技术、传感器技术、计算机技术等，实现人、车、路之间的全面互联互通，为提升交通运行效率、改善交通安全和提升道路使用效率提供了有力的支持。

然而，车路协同系统的深化应用和效能发挥，离不开算力网络的强大支持。算力网络是一种根据业务需求，在云、网、边之间按需分配和灵活调度计算资源、网络资源和存储资源的能力，这种能力为车路协同带来了前所未有的发展机遇。当前，无线通信、物联网、云计算、人工智能等技术的快速发展，车路协同系统的建设正迎来关键时期。面对复杂多变的交通场景和日益增长的海量数据处理需求，如何构建一个高效、可靠的车路协同算力网络体系，已成为摆在我们面前的重要挑战。

算力网络的出现，为车路协同系统提供了强大的技术支撑。首先，算力网络具备的云、网、边计算资源融合的能力，能够满足车路协同系统中海量数据的处理需求，实现对各类数据的快速处理与共享。其次，算力网络具备的按需调度和智能分配能力，可以根据车路协同系统的实际需求，灵活调度和分配各类计算资源、网络资源和存储资源，满足系统的高效运行和安全性需求。此外，算力网络还具备良好的扩展性和灵活性，可以根据车路协同系统的业务需求和技术进步，进行快速的功能扩展和性能提升。

本白皮书旨在深入探讨车路协同算力网络的关键技术、架构和标准，详细分析其对于车路协同系统的重要意义和实践价值。我们希望通过本白皮书的发布，能够帮助政府、企业和社会各界深入理解车路协同算力网络的重要性和应用场景，为我国智能交通领域的创新发展提供有益的参考。

本白皮书将围绕以下主要内容展开论述：

一、总结了车路协同的发展现状，以及规模化应用的趋势下车路协同对算力网络的必然需求。

二、明确了车路协同算力网络架构和能力体系，基于车、路、云融合一体，网算融汇贯通，业务支撑能力融合开放，实现车路协同全要素在物理空间和信息空间的融合一体。

三、介绍了中国移动与产业伙伴在车路协同算力网络领域的最新探索与

实践，面向量产车的辅助驾驶服务和高等级自动驾驶服务，系统性验证了车路云一体化算力网络方案。

我们希望通过本白皮书的撰写与发布，能够推动我国车路协同系统的仓新发展，提升智能交通领域的整体竞争力。同时，我们也期待与全球范围大的专家学者和企业界人士共同合作，共同推进车路协同算力网络的研究与应用实践。

本白皮书在中国移动集团、中国信息通信研究院指导下，由中移(上海)信息通信科技有限公司牵头编写，期间得到了来自北京百度智行科技有限公司、中国移动通信研究院、中兴通讯股份有限公司、华为技术有限公司等多家单位的大力支持。

指导组：

-中国移动车联网军团：黄刚、严茂胜

主要撰写人：

-中移(上海)信息通信科技有限公司：汪建球、曾锋、张磊、张青山、司钊、张楹、冯霏、马少飞、溥德阳、丁俊勇、杨哲

-北京百度智行科技有限公司：王淼、刘泽宇、王鲲、吴雯玥、章闻东、王洪岳

-中国移动通信研究院：邓伟、曹蕾、马帅、曾凯越、李晗阳、郑银香、孙天齐

-中兴通讯股份有限公司：张维奇、王海峰、马星烁、杜华军

-华为技术有限公司：段洋洋、郭涛、巫伟科、钱滨

车

路协同概念最早开始于20世纪60年代，美国汽车三巨头之一的通用汽车，在新泽西州的普林斯顿市打造了一条电子化高速公路的测试跑道，车辆在这条测试跑道上可以实现自动启动、加速、转向与停止，全程没有人工参与，这被业内视为最早的“车路协同”方案。

在新一代信息通信、大数据、人工智能等高新技术的加持下，车路协同在近几年呈现出爆发式发展态势。一方面车路协同被赋予了缓解交通拥堵，提升交通效率、交通安全的期望与使命；同时，随着车辆智能驾驶和网联化技术的发展，国内外的研发主体在不断提升单车智能自动驾驶能力的同时，对车路协同模式的自动驾驶也开展了新的探索，并演进出现了车路协同自动驾驶这一新的自动驾驶技术路线。

车路协同是由人、车、路、云

等一系列交通参与者按需开展不同

层级协同配合与合作的过程。早期的车路协同主要服务对象是驾驶员，为驾驶员提供各类安全辅助信息进行预警和提醒，充分保障交通和驾驶安全；随着车辆智能化水平的提升，车路协同的服务对象从人换成了机器或系统，服务内容也从驾驶辅助演进到了辅助驾驶或协同驾驶，如协同定位、协同感知、协

同决策规划甚至协同控制等。

车路协同系统最典型的特征是

人、车、路、云等全部交通要素的

一体化，如图1.1所示，系统中的交通参与者、交通运输工具、交通基础设施和交通环境不再只被看作一个简单的对象，而是具有自主身份且可具备信息交互功能的数字孪生体，形成一套能够连通信息空间与物理空间，基于数据的自由流动构建状态感知、实时交互、科学决策、精准执行的闭环赋能体系。车路云一体化的车路协同系统不仅可

以支持自动驾驶计算、感知、决策、控制的一体化，实现一体化感知、一体化决策规划和一体化控制；还可以实现自动驾驶、智能交通跨行业应用一体化，支持业务不断迭代和创新发展。

1.1.2自动驾驶逐步从网联化向车路协同发展

自动驾驶是人类一直追求的发展目标。综合来看，当前配备先进辅助驾驶系统功能(AdvancedDriver Assistance System,ADAS)的L2等级智能网联汽车仍然是市场主力，正处在加速量产阶段；L3以上高等级自动驾驶也已经实现限定场景下的规模化运营服务。

L2等级智能网联汽车方面，截

止2022年6月，全国1-6月累计乘用

车销量1035.5万辆，其中L2及以上

等级智能网联汽车销量187.3万辆，

渗透率达到20.2%;全国1-6月累计新能源乘用车销量260.0万辆，其中L2及以上等级新能源智能网联汽车

销量112.3万辆，渗透率高达

43.2%。高等级自动驾驶方面，优先在人车混行较少、红绿灯设置合理、交通规则遵守意识较强的区域和环境实现了商业落地，比如高速、港口、园区、固定路线等限定区域的接驳、清扫车、自动驾驶出租车等场景，以在自动驾驶出租车为例，百度自动驾驶出行平台“萝卜快跑”已在北京、上海、广州、

深圳、成都等10多个城市提供自动