1.9.30车路云协同自动驾驶(Autonomous Driving, AD)的技术演化过程
摘要
车路云协同自动驾驶（VRCC-AD）是自动驾驶、车联网与云计算深度融合的创新范式，通过 “车-路-云” 三级协同架构突破单车智能局限。其演化历经萌芽奠基期（单车智能与车联网雏形）、车路协同过渡期（二元交互突破）及车路云一体化成型期（全要素融合与规模化示范），并伴随L1-L4级自动化的分级演进，实现从单一驾驶辅助到特定场景全自主控制的能力跃升。当前国内形成 “政策-技术-生态” 三位一体发展格局，国际呈现差异化路径，均面临标准、成本与安全等瓶颈。未来将向通感算一体化、车路云星四级架构、多模态协同及产业标准化商业化方向突破，最终实现全场景规模化商用，为智慧城市与绿色交通提供核心支撑。关键词：车路云协同自动驾驶（VRCC-AD）、技术演化、自动化等级（L1-L4）、协同感知与决策、车路云一体化、规模化落地引言
车路云协同自动驾驶（Vehicle-Road-Cloud Collaborative Autonomous Driving, VRCC-AD）是自动驾驶、车联网、云计算与智能交通技术深度融合的创新性技术范式，核心通过 “车端本地感知控制、路侧全域补盲协同、云端全局调度决策” 的三级分布式协同架构，突破传统单车智能在感知盲区、成本高企、场景泛化不足等方面的固有局限，以安全性与交通效率提升为核心目标，构建 “感知-传输-计算-决策-控制” 的全链路闭环。作为全球自动驾驶技术发展的核心方向之一，VRCC-AD不仅形成了区别于欧美单车智能路径的 “中国方案”，更历经多阶段技术迭代与L1-L4级分级演进，逐步从理论探索走向规模化示范验证。本文将系统梳理VRCC-AD的起源演化历程、解析不同自动化等级的技术特征与演进逻辑，并剖析国内外发展现状与未来趋势，为该领域的技术研发、产业布局与标准制定提供理论支撑。1技术的起源演化及发展简史
1.1萌芽奠基期（20世纪80年代-2010年）：单车智能探索与车联网雏形
20世纪80年代至21世纪初，自动驾驶技术以单车智能为核心探索方向，车联网技术同步萌芽，为后续车路云协同奠定基础硬件与理论储备。这一阶段的技术探索聚焦于解决车辆自主感知与控制的底层问题，尚未形成“车-路-云”的协同认知，核心瓶颈表现为感知范围有限、决策鲁棒性不足、依赖结构化道路环境。国际层面，欧美率先启动自动驾驶底层技术研发：1984年，联邦德国慕尼黑联邦国防军大学牵头开展EUREKA Prometheus项目，成功研发出首辆可在结构化道路以60km/h时速自主行驶的原型车，首次集成摄像头与环境感知算法，开启了自动驾驶从遥控向自主决策的跨越。1987年，美国卡内基梅隆大学推出Navlab自动驾驶原型车，将人工智能技术融入路径规划与动态决策，验证了基于环境感知的自主驾驶可行性，成为单车智能的标志性突破。2004年，美国国防高级研究计划局（DARPA）举办首届无人驾驶挑战赛，虽参赛车辆均未完成全程，但极大激发了全球科研机构对传感器、算法与控制技术的研发热情，推动激光雷达、毫米波雷达在自动驾驶领域的初步应用。同期，车联网技术以专用短程通信（DSRC）为核心起步，美国联邦通信委员会（FCC）为车联网分配5.9GHz专用频谱，欧盟通过ITS（智能交通系统）项目探索车与路（V2I）、车与车（V2V）基础通信，日本则于2007年完成Smartway东京地区公路试验，搭建了早期路侧设备与车辆的信息交互框架，为车路协同埋下伏笔。国内方面，这一阶段以跟踪研究与局部试点为主：1987年，国防科学技术大学与一汽集团合作研发红旗CA7460自动驾驶轿车，实现简单结构化道路的自动行驶，开启我国自动驾驶技术探索之旅。2003年起，国内科研机构逐步开展车联网通信技术研究，聚焦DSRC与早期蜂窝车联网（C-V2X）的技术可行性，虽未形成规模化应用，但完成了核心技术的初步积累，为后续政策引导下的技术跃迁奠定基础。1.2车路协同过渡阶段（2011年-2018年）：从单点智能到区域协同的技术转型
2011年至2018年，单车智能的技术瓶颈日益凸显，感知盲区、复杂场景适应性差、高成本等问题难以通过单一车辆硬件升级解决，行业开始转向“车-路”二元协同模式，车联网技术与自动驾驶的融合不断深化，云端技术逐步介入数据处理，为车路云一体化架构构建过渡桥梁。国际上，车路协同技术进入标准化与示范验证并行阶段：美国交通部（DOT）连续发布智能交通系统战略计划（2015-2019），提出网联自动驾驶（CAV）概念，开发CARMA平台与云端系统，支持协同驾驶自动化（CDA）研究，并将5.895GHz-5.905GHz频段分配给C-V2X，逐步替代传统DSRC技术。欧盟通过Horizon 2020计划资助AdaptIVe、C-ITS等项目，构建网联式协同自动驾驶（ISAD）架构，明确基础设施对自动驾驶的支撑作用，推动跨国家、跨区域的车路协同标准统一。日本则依托ITS SPOT System在全国高速公路的规模化部署，实现路侧设备与车辆的实时信息交互，为2020年东京奥运会自动驾驶示范服务提供保障，其“官民协同”模式成为区域车路协同落地的典型范式。国内在这一阶段呈现政策驱动与技术突破双轮并行特征：2015年，《中国制造2025》首次将智能网联汽车纳入国家战略，明确提出“推动车联网、智能交通系统建设”，引导行业从单车智能向车路协同转型。2017年，工业和信息化部等部门发布《国家车联网产业标准体系建设指南》，构建C-V2X通信、感知融合等核心技术标准框架，国内企业开始推进LTE-V2X技术验证与试点。同时，百度、华为等企业启动自动驾驶与车路协同融合研发，2019年百度Apollo在长沙梅溪湖示范区开展Robotaxi试运营，首次实现封闭场景下的车路协同自动驾驶示范，验证了V2X技术在盲区预警、红绿灯信息推送等场景的应用价值。这一阶段的核心突破的是建立“车-路”信息交互机制，初步解决单车感知局限，但仍存在云端调度能力薄弱、路侧设施覆盖不足、数据互通壁垒等问题，尚未形成全局协同体系。1.3车路云一体化成型阶段（2019年至今）：全要素融合与规模化落地
2019年以来，5G、边缘计算、人工智能与数字孪生技术的成熟，推动车路协同从“车-路”二元模式升级为“车-路-云”三元协同架构，云端作为全局智能中枢，实现感知、决策、算力的跨域协同，车路云一体化成为自动驾驶技术规模化落地的核心路径，政策、技术、产业形成联动发展格局。国内在这一阶段确立技术引领地位，形成特色发展路径：2019年，中国工程院院士首次提出“车路云一体化”概念，在车路协同基础上引入云端平台与多源支撑数据，构建“分布式感知、分层式决策、协同式控制”的技术体系，标志着我国自动驾驶技术进入自主创新阶段。2020年，国务院发布《智能汽车创新发展战略》，明确将“车路云一体化”作为智能交通体系建设的核心目标，为技术研发与基础设施建设提供顶层设计。2023年，工信部等五部委联合开展车路云一体化应用试点，确定北上广深等20个城市为试点区域，推动架构统一、标准协同的城市级车路云系统建设，北京市亦庄新城部署超1000路路侧感知设备，实现交通事故率下降23%的显著成效，验证了技术的实际应用价值。技术层面，5G-V2X实现商用落地，端到端时延控制在10ms以内，BEV（鸟瞰图）感知模型与Transformer架构融合，推动车路云多源感知融合精度突破99.9%；华为ADS 2.0、小鹏城市NGP等系统实现“不依赖高精地图”的城市场景车路云协同自动驾驶，累计行驶里程超1亿公里，标志着技术从封闭场景向开放城市场景延伸。国际上，欧美日纷纷调整技术路线，跟进车路云协同发展：美国交通部发布《自动驾驶汽车4.0》，强调云端调度与车路协同对保持技术领先的重要性，升级CARMA云平台以支持百万量级车辆接入；欧盟更新智能网联汽车技术路线图，将云端协同与数字孪生纳入核心研发方向；日本在“Society 5.0”战略框架下，推进车路云与自动驾驶、智慧城市的深度融合，优化高速公路与城市道路的车路云基础设施覆盖。当前，车路云一体化已进入规模化推广期，形成“政府主导基建、企业研发技术、市场验证应用”的协同模式，但仍面临数据安全与隐私保护、商业模式可持续性、跨区域标准统一等挑战，正逐步从示范验证向商业化运营过渡，预计未来5-10年将实现全场景、全天候的协同自动驾驶能力。2无人驾驶（L1-L4级）的进化过程
无人驾驶技术的分级演进本质是“车端自主能力迭代”与“车路云协同深度升级”的双向耦合过程，从L1级的被动辅助到L4级的全场景自主，核心逻辑逐步从“单车局部感知-控制”转向“车路云全域协同-决策”。各级别技术体系围绕特定场景需求构建，在核心技术路径、应用边界、问题解决能力与瓶颈约束上呈现显著差异化特征，且始终以“安全性、可靠性、场景泛化能力”为进化核心目标，形成循序渐进的技术迭代链条。2.1 L1级：驾驶辅助（Driver Assistance）
L1级是无人驾驶技术的基础启蒙阶段，核心特征为“单一维度辅助、驾驶员主导控制”，车路云协同仅体现为基础信息交互，尚未形成协同决策能力。核心技术层面，以传统高级驾驶辅助系统（ADAS）为核心，集成自适应巡航控制（ACC）、车道保持辅助（LKA）、紧急制动辅助（EBA）等单一功能模块，硬件依赖低成本摄像头、毫米波雷达与基础车载控制器，通信仅支持路侧交通信号、限速标识等静态信息的单向推送（早期DSRC技术为主），云端仅承担数据初步采集与存储功能，无实时协同干预能力。应用场景聚焦于高速路、城市快速路等结构化道路，适配车流稳定、无复杂路口与行人干扰的工况，核心解决手动驾驶中长途行驶疲劳、车速与车道控制精度不足、突发制动反应滞后等问题，可降低约15%-20%的追尾、车道偏离类事故风险。该级别存在的核心问题的是技术局限性极强：辅助功能仅覆盖单一驾驶维度（纵向或横向），无法应对恶劣天气（雨雾、强光）、非结构化道路与突发交通事件；车路交互为单向被动接收，路侧无法补盲感知，云端缺乏算力支撑与全局调度能力；驾驶员需全程保持注意力集中，辅助系统仅为补充手段，无法缓解复杂工况下的驾驶负担，且不同厂商的ADAS功能缺乏标准化适配，难以与路侧设施形成统一协同体系。2.2 L2级：部分自动化（Partial Automation）
L2级实现“纵向+横向联合辅助”，核心特征为“多功能融合、局部场景自动化”，车路云协同进入初步协同阶段，路侧与云端开始为车端提供有限感知补充与决策参考。核心技术上，突破单一功能局限，实现ACC与LKA的融合控制（如全速域自适应巡航+车道居中），硬件升级为多传感器轻量化融合（摄像头+毫米波雷达+超声波雷达），提升目标检测与距离测量精度，车载控制器算力显著提升以支撑多功能协同运算；通信升级为LTE-V2X初步应用，可实现车与路（V2I）、车与车（V2V）的短时距动态信息交互（如前车急刹预警），云端具备简单数据分析能力，可向车端推送区域车流密度等动态信息，但仍无实时决策干预权限。应用场景从高速路扩展至城市主干道，可适配轻度拥堵工况，核心解决结构化道路下多维度驾驶操作协同难题，减少驾驶员对车速、车道、跟车距离的频繁干预，提升驾驶舒适性与车流稳定性，同时通过V2V/V2I预警功能降低追尾、变道碰撞等事故发生率。现存问题主要集中在场景适配与协同深度不足：仅能在结构化道路与良好天气下工作，对路口转弯、行人横穿、道路施工等复杂场景完全失效，依赖驾驶员及时接管；传感器融合精度有限，雨雾、夜间等低能见度环境下感知误差显著；车路云协同为“松散式交互”，路侧无全域感知能力，云端无法实现区域协同调度，不同车辆的辅助系统存在决策冲突，且缺乏统一的协同控制协议，难以形成区域交通协同效应。2.3 L3级：有条件自动化（Conditional Automation）
L3级是无人驾驶技术的关键转折阶段，核心特征为“特定场景全自动化、驾驶员按需接管”，车路云协同进入深度协同阶段，路侧感知补盲与云端区域调度成为核心支撑。核心技术层面，硬件升级为中算力车载计算平台与多模态传感器融合（新增轻量激光雷达），引入高精定位（GNSS+IMU）与静态高精地图，实现场景感知、定位与路径规划的一体化运算；通信采用5G-V2X初步商用技术，端到端时延控制在50ms以内，可实现车路云双向实时交互，路侧部署高清摄像头、毫米波雷达等感知设备，完成车端盲区补盲与区域交通状态监测，边缘计算节点（MEC）提供本地化算力支撑，云端实现区域交通流分析与动态路径推荐；软件层面引入强化学习（RL）、模型预测控制（MPC）等算法，实现特定场景下的自主行为决策（如路口通行、轻度拥堵变道）。应用场景拓展至城市核心区结构化道路，可适配有信号路口、轻度行人干扰的工况，核心解决特定场景下驾驶员全程接管的负担，实现“无突发情况时驾驶员无需干预”，大幅提升城市通勤效率，同时通过路侧补盲与云端调度，降低约30%-40%的路口碰撞、突发事故风险。该级别面临的核心瓶颈体现在技术、法规与协同体系多维度：场景泛化能力受限，对无信号路口、极端天气、非结构化道路仍无法适配，接管触发条件模糊，易出现“接管延迟”或“误触发接管”问题；车路云协同存在时空同步偏差，多源感知数据融合精度受环境干扰大，边缘计算与云端算力分配不均衡，导致决策时延波动；责任界定模糊，特定场景下的事故责任难以划分（驾驶员、车企、路侧运营商）；路侧设施覆盖不足、标准化缺失，不同区域的协同架构不统一，跨区域行驶时协同能力断裂，且高精地图更新滞后，无法适配动态路况变化。2.4 L4级：高度自动化（High Automation）
L4级实现“特定场景全自主控制”，核心特征为“无驾驶员干预、车路云全链路协同”，云端作为全局智能中枢，路侧作为全域感知节点，与车端形成闭环协同体系，是车路云一体化架构的核心落地阶段。核心技术上，硬件采用高算力车载域控制器与多传感器高密度融合（激光雷达+高清摄像头+毫米波雷达+IMU），实现全维度场景感知；通信基于5G-V2X全商用技术，结合边缘计算与云端超算协同，端到端时延控制在10ms以内，支持海量车辆、路侧设备的并发连接与实时数据交互；路侧部署全域感知网络与边缘计算节点，实现盲区覆盖、突发事件监测与区域协同决策，云端搭建全局交通调度平台与数字孪生仿真系统，完成交通流优化、动态路径规划、大模型训练与系统运维；软件层面采用车路云分布式协同决策算法（如联邦学习+Transformer融合模型），结合动态高精地图实时更新，实现感知-决策-控制的端到端闭环，具备场景自主适配与故障容错能力。应用场景聚焦于封闭/半封闭区域（港口、矿区、园区）与城市特定示范区，可适配复杂路口、行人密集、轻度施工等工况，核心解决特定场景下的无人化运营需求，实现港口集卡、园区接驳、矿区矿卡等场景的全流程无人化，大幅提升运营效率（如港口装卸效率提升30%以上），同时通过车路云全域协同，消除感知盲区，实现突发事件的快速响应与协同处置，事故率可降低80%以上。现存问题主要集中在规模化落地约束：基础设施成本极高，路侧全域感知设备、边缘计算节点与云端算力中心的建设与维护成本高昂，难以实现大范围覆盖；车路云协同的标准化与安全性瓶颈，不同厂商的车端、路侧、云端设备存在互联互通壁垒，数据安全与隐私保护（如驾驶行为数据、交通流数据）面临严峻挑战，控制指令传输易受恶意攻击；场景泛化能力仍有局限，对极端天气、复杂非结构化道路（乡村道路）、非常规交通参与者（违规骑行、突发障碍物）的适配能力不足；法规与商业模式尚未成熟，跨区域协同标准不统一，事故责任界定体系不完善，可持续的运营商业模式（如基础设施共建共享）尚未形成，制约技术从示范区向规模化商用延伸。3未来发展趋势分析
车路云协同自动驾驶正处于从示范区验证向规模化落地的关键跃迁期，国内外依托差异化资源禀赋形成特色发展路径，技术、政策、产业的深度耦合推动其进入范式转型新阶段。以下从全球发展格局与核心演进方向出发，系统解析现状特征与未来趋势，为技术迭代与产业布局提供理论参考。3.1国内外发展现状分析
国内形成“政策引领-技术突破-生态共建”的三位一体发展格局，在基础设施部署与协同技术落地方面具备先发优势。政策层面，以《智能汽车创新发展战略》为核心，构建“国家统筹+地方试点”的推进体系，20个试点城市已实现路侧感知设备规模化部署，北京亦庄等示范区通过千级路侧节点组网，达成事故率下降23%的实证效果。技术层面，5G-V2X商用落地实现端到端时延≤10ms，红旗汽车率先突破6G车路云星一体化技术，达成2公里超视距感知与≤100ms时延指标，华为、百度等企业通过端云协同推理，实现无高精地图的城市场景协同驾驶。产业层面，形成“车企-科技公司-基建运营商”协同生态，但仍面临跨区域标准不统一、数据互通壁垒、商业模式可持续性不足等瓶颈。国际上呈现“技术多元-场景聚焦-标准协同”的发展特征，欧美日依托各自优势形成差异化路径。欧美侧重单车智能与协同技术融合，美国Curiosity Lab构建4.8km开放式测试道路，May Mobility与Lyft试点无人驾驶共享出行服务，康奈尔大学提出路口级集中协调系统，实现连续流式通行优化；欧盟通过Horizon计划推动多模态交通融合，聚焦协同控制与系统韧性研究。日本聚焦高速公路与封闭场景，NEXCO牵头完成国内首次高速公路V2I实证试验，验证障碍信息共享与远程紧急控制等核心用例。全球共识层面，《Nature》研究证实CAV渗透率达70%时碰撞率可降86%，新加坡共享AVs仿真显示车辆保有量可减86%，为协同自动驾驶的价值提供核心数据支撑，但国际间技术标准互认、跨域协同机制仍待完善。3.2未来的发展趋势分析
技术融合驱动感知-决策-控制全链路升级，形成多维度演进趋势，核心聚焦边界突破与系统优化。其一，通感算一体化深度融合。6G通感一体技术将感知半径拓展至1-2公里，结合低轨卫星中继破解无网络覆盖场景瓶颈，搭配“云-边-端”异构算力调度，实现毫秒级响应与全域感知闭环，FLAD框架通过联邦学习与知识蒸馏，解决LLM在自动驾驶中的隐私保护与轻量化落地难题，交通灯识别准确率可提升至92.66%。其二，架构向车路云星一体化跃迁。突破传统三元架构，融入卫星通信实现空天地全覆盖，构建“星-云-边-端”四级协同体系，通过时空同步算法与因果一致性模型，消除多源数据时空偏差，支撑复杂路况下的可靠决策。其三，系统协同迈向多模态融合与韧性优化。从单一车辆协同延伸至自动驾驶与公共交通、共享出行的多模态整合，通过数字孪生平台复现高风险场景，优化临界冲突事件处置能力；针对极端天气与网络攻击，发展基于AI的智能安全防护与故障容错技术，结合差分隐私与区块链构建全链路数据安全体系。其四，产业生态向标准化与商业化闭环演进。推动跨厂商设备接口与协同协议统一，降低互联互通成本；探索“基建共建+服务付费”模式，依托交通大数据增值服务构建可持续商业闭环。最终，车路云协同自动驾驶将实现从特定场景向全场景、从技术验证向规模化商用的跨越，成为智慧城市与绿色交通的核心支撑。SUMMARY
车路云协同自动驾驶（VRCC-AD）的演化是自动驾驶、车联网与云计算深度耦合的过程，历经萌芽奠基期的单车智能探索、车路协同过渡阶段的二元交互突破，现已进入车路云一体化规模化落地阶段，形成“中国方案”与国际差异化路径并存的格局。其分级进化呈现“车端自主能力迭代+协同深度升级”的双向逻辑，L1-L4级从单一维度辅助逐步迈向特定场景全自主控制，核心技术从传统ADAS升级至分布式协同决策与多源感知融合，应用场景从结构化道路拓展至封闭区域与城市示范区，同时持续破解感知盲区、决策鲁棒性不足等难题，但仍面临成本、标准、安全等瓶颈。当前国内以政策引领基建与技术落地，国际侧重场景聚焦与标准协同，未来将朝着通感算一体化、车路云星四级架构、多模态协同及产业标准化商业化的方向突破，最终实现从技术验证到全场景规模化商用的跨越，成为智慧城市与绿色交通的核心支撑。
