1、 车路云一体化关键技术综述（附资料清单）智能交通技术公众号 iTSTech 2026-6-10 i 目目 录录 1.前言前言.1 2.车路云一体化系统架构车路云一体化系统架构.2 2.1.系统分层与核心组成.2 2.2.新型车路云融合系统的“六心”架构.2 3.车路云一体化关键技术及人工智能应用车路云一体化关键技术及人工智能应用.4 3.1.智能网联 V2X 通信技术：数据中枢与协同基石.4 3.1.1.V2X 通信的数据交互机制.4 3.1.2.5G-V2X 的技术优势与性能提升.4 3.2.协同感知与融合定位技术及物理AI应用.5 3.2.1.协同感知技术与物理AI深度融合.5 3.2.2

2、.高精度融合定位技术与 AI 优化.6 3.3.群体决策与协同控制技术及物理AI应用.7 3.3.1.基于人工智能的群体决策技术.7 3.3.2.协同控制技术与物理AI深度落地.8 4.典型应用场景与案例分析典型应用场景与案例分析.11 4.1.协同感知、决策、控制的典型应用场景.11 4.2.案例分析与数字引用.12 4.2.1.中国：规模化试点与巨额投资.12 4.2.2.国际：C-V2X 市场增长与研究.13 5.车路云一体化与相关产业的协同发展车路云一体化与相关产业的协同发展.14 5.1.与新能源汽车产业的协同.14 5.2.与智慧城市建设的融合.15 5.3.对数字经济的拉动作用.

3、16 6.政策法规体系的构建与完善政策法规体系的构建与完善.18 ii 6.1.全球政策法规发展现状.18 6.2.当前政策法规存在的主要问题.19 6.3.政策法规体系的优化建议.20 7.结论与展望结论与展望.22 7.1.6.1 研究结论.22 7.2.6.2 发展展望.23 8.附录附录 车路协同（车路云一体化）主题资料汇总车路协同（车路云一体化）主题资料汇总.25 1 1.前言前言 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

4、、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

5、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。2

6、2.车路云一体化系统架构车路云一体化系统架构 车路云一体化系统是复杂的信息物理系统，其核心架构可概括为“聪明的车+智慧的路+融合的云”。该架构在统一设计框架下，实现了车端、路侧和云端系统的深度融合与协同。2.1.系统分层与核心组成系统分层与核心组成 车路云一体化系统主要由四个核心层级构成，各层级的功能和技术支撑如下表所示：架构要素架构要素 核心组成核心组成 关键技术关键技术 核心功能核心功能 聪明的车(车端)智能网联汽车（ICV）、车载单元（OBU）单 车 智 能、V2X 通信、高精度定位 车辆状态感知、驾驶辅助、协同控制、信息交互 智慧的路(路侧)智能路侧单元（RSU）、路侧感知设备、边缘计