C-V2X:商用车自动驾驶迈向万辆级的关键拼图

C-V2X（蜂窝车联网）如何让无人矿卡效率反超人工作业33%？如何将干线物流的运营成本直降15%？如何将单车智能安全指标提升20倍、场景处理能力提升50倍？日前，《中国汽车报》记者深入采访产业链核心企业——从技术供应商到解决方案商，再到场景运营方，厘清了车联网技术如何解决商用车自动驾驶的难点与痛点，进而为产业规模化落地进一步扫清障碍。

中信科智联

筑牢网联底座 助推规模应用

在商用车自动驾驶从示范运营迈向规模商用的关键节点，作为底层通信技术的核心推动者，C-V2X产业如何评估自身价值、推动生态协同并破解规模化瓶颈？中信科智联副总经理范炬告诉记者，单车智能存在感知视距受限、易受环境天气影响、缺乏“上帝视角”及协同能力不足等固有短板。对于载重大、惯性高、交通事故危害性更强的商用车而言，这些短板尤为突出。

C-V2X技术凭借低时延、高可靠的V2V（车与车）、V2I（车与路）直连通信能力正成为补齐这些短板的核心支撑。范炬将其价值概括为两方面：一是实现超视距协同感知，消除盲区，摆脱恶劣天气和环境的影响，为车辆提供“上帝视角”；二是实现车车、车路协同决策，有效破解复杂场景下的通行冲突，实现全局优化。他解释道：“就是用确定性的信息交换，替代单车智能的概率性猜测。”

以华北、西北地区开展的C-V2X干线物流编队行驶示范运营为例，数据显示，其核心安全指标较L4级自动驾驶单车智能方案提升高达20倍，场景处理能力提升50倍，且节能成效显著。范炬就此直言：“C-V2X技术基本已成为矿卡等商用车自动驾驶特定场景的标配。”

C-V2X的深入推广将催生并壮大一系列新型关键零部件与系统市场。“我们将聚焦核心产品研发，打造包括通信模组、车载终端（OBU）、路侧设备（RSU）及融合感知方案在内的高质量产品矩阵，以满足产业链的刚性需求。”范炬表示，这些产品已演变为保障行车安全、提升交通效率的核心功能件，尤其是面向商用车的OBU需满足更严苛的车规级可靠性、长时间无故障运行及复杂电磁环境适应性要求；而RSU与融合感知方案则成为智慧道路的智能信标，是车路云一体化体系中不可或缺的神经节点。

面对自动驾驶规模化窗口期，作为核心技术供应商，中信科智联的定位清晰而务实。“我们致力于成为与车企、自动驾驶解决方案商深度协同的‘连接器’与赋能者。”据范炬介绍，协同分为三个层次：一是联合定义场景，与合作伙伴共同挖掘适合C-V2X技术解决的行业痛点，研发适配的解决方案；二是提供核心组件，以稳定可靠的C-V2X产品，为整车智能化与高等级自动驾驶方案赋能；三是共建标准生态，联合产业各方推动技术标准化、接口规范化，降低集成成本，凝聚产业合力，实现多方共赢。他表示：“目标是让C-V2X像如今ABS、ESP的应用一样，成为智能商用车的底层标配能力。”

尽管技术应用价值显著，但商用车高等级自动驾驶要实现万辆级规模仍存在系统性瓶颈。范炬指出，除了长尾场景、成本控制、法规完善等一般性挑战外，一个更现实的困境是车路协同的循环依赖：车端渗透率低，导致已建路侧设施利用率不足，投资回报慢，进而拖累新设施建设节奏；而路侧覆盖不连续、未形成规模，又无法支持自动驾驶车辆跨区域运营，反过来抑制了车企前装和用户使用的意愿。就此，中信科智联提出了“车端先行、路侧跟进、政策牵引”的系统性建议，核心是优先提升车端渗透率，快速形成规模效应。首先，强力推动C-V2X前装上车，建议政府部门通过补贴、税收优惠（如减免前装企业的所得税或增值税）等方式，激励车企加快应用步伐；同时，可对安装C-V2X的车辆给予通行特权（如使用公交专用道、高速ETC优惠），提升用户实际获得感，形成“技术+场景+社会价值”的良性闭环。其次，以营运车辆为突破口，针对高频运行、安全风险突出的客运货车、网约车、物流车等，考虑采取强制安装、激励补贴、保费减免“组合拳”。最后，在车端形成规模的基础上，理性推进C-V2X路侧建设，采用“重点覆盖、按需部署、协同增效”原则，在城市路口、高速公路事故高风险路段（如匝道、合流区、隧道、弯道）等区域精准部署，并与交通信号控制系统打通，构建连续、有效的车路协同服务网络，最终为L3、L4级自动驾驶的大规模商业化提供无缝支撑。

三一智矿

深耕矿山场景 效率安全双赢

在自动驾驶的使用场景中，有一片实干的“战场”早已悄然跑通商业化闭环，那就是矿山——没有复杂的交通参与者，却面临极端恶劣的环境、严格的经济账本和以小时计算的生产节拍。

深耕矿山自动驾驶多年的三一智矿副总经理兼首席技术官黄立明开门见山地表示，与开放道路自动驾驶不同，矿山的核心诉求是集群化协同作业：数百辆矿卡、挖掘机、推土机、洒水车等工程作业车辆、机械装备需要像流水线一般精密配合。这意味着单车智能远远不够，必须引入车联网，构建一套车端感知、路侧协同、云端调度的一体化系统。

黄立明表示，除了协同作业的刚需，现实矿区的复杂性也超乎想象：它并非全封闭，常有外部车辆进入；它长期处于有人驾驶与无人驾驶车辆混行的状态。为了管理这种混合交通流，矿区引入基于C-V2X的红绿灯，通过V2I的实时通信，为车辆的安全有序通行提供保障，这成为维持矿区通行秩序与作业安全的基础。因此，车路云一体化在矿山不是可选项，而是支撑规模化、集群化无人作业的必选项。

安全则是矿山的生命线，三一智矿构建了一套极具特色的三级安全架构。其中，单车智能安全为第一级，依托激光雷达、摄像头、毫米波雷达和500TOPS大算力计算平台，实现基础的环境感知与行车安全防护。网联交互安全为第二级，通过C-V2X实现V2V、V2I的实时状态共享。黄立明强调：“通过C-V2X获得周围车辆信息，其确定性远高于感知模型的概率性推理，这是对单车感知的有力补充和强化。”云端的“上帝视角”是第三级，所有车辆实时上报状态至云端调度平台，平台统揽全局，可对潜在冲突进行预判和干预，形成最终的安全兜底。“在新疆某矿区，通过互相开放V2V通信协议，我们甚至实现了与友商的无人驾驶车辆，在统一路侧红绿灯调度下安全、高效共线运行。”黄立明举例说道。这也从一个侧面证明，基于标准网联协同，可以超越企业边界，实现矿区全局效率最优。

谈及车路云一体化商业化的核心价值创造，黄立明用具体数据给出答案。首先是“极致”的出勤，无人矿卡无需交接班、休息，扣除必要的补能和矿区爆破时间，可实现每日21小时以上连续作业——相较人工驾驶，有效作业时间提升1～2小时。其次，拟人化节油（能）通过数据驱动和自适应算法，让无人驾驶的控车风格无限接近“老司机”，从而显著节约燃油或电耗，同时降低轮胎磨损。他透露：“在新疆矿区的规模化项目中，我们的无人驾驶车队整体运输效率已超越人工驾驶班组。”

黄立明还告诉记者：“现有C-V2X直连通信，在支撑技术应用落地的时延可靠性和数据互信机制方面仍有提升空间。三一智矿正探索借鉴DDS等可靠通信协议的理念，针对应用层设计新的机制，平衡通信的即时性与可靠性。此外，矿区网联通信应用标准尚不统一，未形成规模复制经验。我们呼吁产业链、标准制定机构共同推进。”

卡尔动力

聚焦干线编队 降本增效提质

在中国广袤西部上千公里的能源运输干线上，高等级自动驾驶已静默接受数千万公里的“大考”。虽然也面临经济账，但与矿山使用场景不同，这里没有固定场站的精密调度，却有着更复杂的开放道路及极端的气候挑战。卡尔动力创始人兼首席执行官韦峻青为记者详解了以车车编队为核心、C-V2X为“神经”的L4级自动驾驶干线物流常态化运营解决方案。

“我们可能是全球首家将焦点完全聚焦大宗商品物流这类生产运输场景的自动驾驶公司。”他称，卡尔动力自2021年成立，便锚定中国西部广阔而刚性的干线物流需求，选择的规模化路径清晰而独特——编队行驶。韦峻青解释道，这背后的逻辑是机器做机器擅长的，人工做人工擅长的。卡尔动力的经典模式是“1+N”编队：头车由驾驶员操控，负责处理上下高速、进出收费站、与场端对接等复杂环节；后方跟驶的一辆或多辆卡车则完全无人驾驶，在头车带领下形成稳定、高效的车队集群。目前，卡尔动力已在内蒙古、新疆等地部署了超百辆规模的自动驾驶车队，测试总里程超过数千万公里，在10余条长百公里以上干线实现了L4级自动驾驶运输的服务全覆盖。

实现紧密、安全编队的基石是C-V2X技术。韦峻青认为，其核心价值体现在三个层面。首先是联合控制，通过C-V2X毫秒级低延时通信，前后车可实现近乎同步的加减速。他介绍称：“高速公路上两车间隔可能仅10～12米，前车刹车，后车几乎同时动作，省去了感知和决策的延迟，极大提升了行驶安全性和队列稳定性。”其次是联合感知，编队内车辆共享感知数据，实现超视距感知。“后车不仅依赖自身传感器（约150米范围），还能获得前车‘眼中’的世界，感知范围可轻松扩展200米以上。如果是多车编队，最后一辆车甚至能拥有前方七八百米的视野。”韦峻青表示，C-V2X通过多维度感知融合，使感知可信度提升2~3倍，让决策更提前。最后是联合定位，在隧道、戈壁等GPS或信号不佳区域，车队通过共享数据能在彼此参照下实现高精度的相对定位，确保编队不解体。为应对重卡体积大、视野遮挡严重的挑战，卡尔动力甚至在单车上部署了三套冗余的C-V2X模组（左、右及冗余备份），实现了“千万公里测试通信无中断”的极高可靠性。

“基于大量仿真与实车测试数据分析，我们的自动驾驶系统目前已比人工操控安全5倍以上。”韦峻青强调，在常态化无人驾驶运营中，他们编队的后车保持着零责任事故的纪录。而凭借出色的安全表现，公司车队的保险费用近年来持续下降，价值最终体现为客户赚得的真金白银。“以一名驾驶员操控两辆车（1拖1编队）的模式为例，相比传统一人一车，能为客户降低约15%的运营成本，相当于直接提升了客户的毛利率。”对于运输成本占货值高达50%～60%的煤炭等大宗商品而言，客户基本能在半年内收回在自动驾驶系统上的新增投入。在更长的千公里级线路上，效率更高的“1拖3”“1拖4”编队将带来更显著的降本效应。

据悉，卡尔动力未来将聚焦复杂场景效率博弈、跨区域快速泛化和成本持续下探。韦峻青透露，在鄂尔多斯等地，卡尔动力已尝试将车辆的感知数据上传至云端。“这形成了强大的网络效应，当30%、50%的车辆都具备网联能力并共享信息时，每辆车的安全与效率都将获得跃升。”韦峻青呼吁并期待搭建一个更开放的协同网络，让重卡编队不仅能“独善其身”，更能“兼济天下”，提升整体道路安全和效率。

踏歌智行

攻坚矿区协同 打通落地瓶颈

在矿区的漫天尘土与蜿蜒坡道中，一场运输革命已悄然进行至“深水区”。当单车智能遭遇感知极限，当规模应用呼唤全局更优，C-V2X和5G技术成为矿区无人驾驶规模化落地的必选项。踏歌智行创始人余贵珍在接受记者采访时提出，矿山无人驾驶正经历从单点突破到系统协同的根本性范式转移，而车路云一体化架构正是应对矿区极端环境、提升集群效率、最终实现全矿智能化的关键钥匙。

“矿山无人驾驶的发展，可以分为两个清晰的阶段——早期是单车智能阶段，而如今已进入系统协同的车路云一体化阶段。”据余贵珍回顾，该公司2017~2018年处于探索期，依靠单车传感器验证了自动驾驶的可行性，但很快也触及“天花板”。他称：“矿山环境复杂，尤其是在弯道、坡道等盲区，以及多车交互的作业场景，单车视角存在固有局限，在安全和效率上难以突破瓶颈。”正是这些瓶颈催生了网联化技术的必然引入。在余贵珍看来，引入C-V2X技术主要基于两大核心判断：一是破解安全盲区，二是提升协同效率。

“第一个痛点是大坡道、大弯道造成的感知盲区。单车看不到弯道外、坡道上的情况，必须通过C-V2X实现超视距感知。”余贵珍解释道，“第二个痛点是规模扩大后的协同难题，在装卸点、十字路口，多车交互时谁先谁后、路径如何规划，单车智能无法做出全局更优决策，需要依靠云端调度介入。”

此外，矿山特有的高强度扬尘环境，使得传感器面临巨大挑战。“一阵灰过来，可能什么都看不见，灰散了才发现眼前有车。C-V2X提供的确定性信息交互，成为感知层的重要冗余和增强。”余贵珍补充道。

为此，踏歌智行构建了车路云一体化技术体系：车端在负责环境感知与决策控制的同时，配备C-V2X等通信设备，成为网联节点；RSU在关键弯道、坡道部署，提供局部感知与通信补盲；云端则扮演“超级大脑”，负责全矿车辆的智能调度、路径规划，甚至基于大数据进行设备健康预测。

以标志性的包钢白云鄂博铁矿项目为例，余贵珍表示，该项目验证的是一套可复制的、解决矿区共性难题的方案：“它解决的正是单车感知盲区、通信信号盲区、多车协同效率这几大核心问题。”

谈及商业化价值，余贵珍给出了硬核数据：安全方面，在规模化应用车联网方案的矿区，实现了安全生产零事故的纪录；效率方面，通过车联网实现多车协同与24小时近乎不间断作业，在大型矿区整套无人运输系统的综合效率比传统人工驾驶提升约33%。这得益于消除了交接班、点检等空窗期，并通过全局调度避免了拥堵和空驶。

尽管技术路径已然跑通，但行业仍面临“深水区”的挑战。余贵珍认为，当前核心瓶颈在于成本与标准：“一方面，对于大量中小型矿区，当前系统的部署成本依然敏感，直接制约了技术的规模化推广；另一方面，矿区作业标准、不同无人驾驶解决方案之间的接口与通信标准尚未统一，导致‘数据孤岛’，影响了跨品牌车辆在同一矿区的协同作业效率。”

面对挑战，踏歌智行的破局思路十分明确：短期战略是深耕技术打磨与市场拓展，并将端到端大模型技术引入车端决策与云端调度，追求极致性能；中长期则着眼于构建产业生态。展望未来3～5年，余贵珍认为，矿山无人驾驶将沿规模化、标准化、智能化的三轴演进。他相信，随着技术降本与生态协同的深入，无人驾驶将从当前的运输环节智能化，走向贯穿“采、运、排”乃至衔接矿区外干线的全流程、全链条智慧矿山，而C-V2X将是贯穿这一宏大图景的“纽带”。