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钛媒体注：本文来自微信公众号亿欧网（ID：i-yiou），作者| 刘惠英，编辑 | 郝秋晖，钛媒体授权发布。

2004年，在美国电影《我，机器人》中，威尔·史密斯的自动驾驶汽车不仅可以准确识别周围的交通和前方的道路，还能帮助司机做出更准确的驾驶决策。

彼时，“智能交通”的概念也成为各国交通研究的主流方向。 近十年来，虽然“智能车+智路”尚未全面进化，但随着自动驾驶行业单车智能化发展进入瓶颈，车路协同行业受到越来越多的关注注意力。

在车路协同领域，率先提出车路协同解决方案的百度一直对技术和解决方案持开放态度。 2018年底正式对外开放车路协同解决方案，向行业开放其在车路协同领域的技术和服务。

百度创始人、董事长兼CEO李彦宏是车路协同的积极“布道者”。

李彦宏在《智能交通七讲》中提到，车路协同具有独特的中国优势，是未来智能交通的核心技术方案。 自动驾驶是起点，终点是智能交通、智能城市，乃至智能社会。

李彦宏介绍了车路协同的具体过程，即当汽车行驶到路口时，路口的摄像头等设备检测到车流、车速等信息，然后将这些信息反馈给智能系统。实时信号灯系统，系统会自动调整红绿灯的持续时间。 车辆快速通过。

通过车、路、人、环境的实时交互，李彦宏认为，未来中国一线城市将不再需要限购限行。 车路协同还有助于提高通行效率，从根本上解决拥堵问题。

除了百度，阿里、腾讯、华为等科技巨头也在争相布局车路协同。

阿里云在2018年打造了智慧高速云控平台，为车路协同场景提供全局管控能力，结合高德、千寻提供的高精地图、支付宝提供的高速支付场景、菜鸟联盟和ET城市大脑的场景支撑，力求形成“封闭”的车路协同生态。

2019年4月，首次参加上海国际车展的华为，在展会期间参与了与上汽联合举办的车联网C-V2X合作生态圈。 上汽、一汽、东风、长安、北汽、广汽、比亚迪、长城等13家车企联合发布C-V2X路侧商用，计划2020-2021年实现C-V2X汽车量产。

腾讯在2019年5月数字大会上率先发布了5G车路协同开源平台，随后在政策和产业双轮驱动下，为深圳坪山智能网联测试示范区提供技术支持，基于在智能网联测试上，面向构建自动驾驶生态和未来交通系统，利用腾讯智慧交通提供完整的自动驾驶仿真工具链，构建全链条5G智能网联测试生态。

车路协同已成为华为、阿里巴巴、腾讯、百度等互联网企业的新战场。

车路协同的“前世今生”

20世纪50年代后期，车路协同产业的雏形——嵌有大量通讯设备的高速公路出现在新泽西州。 先行者是通用汽车，也成为车路协同V2X（to X）解决方案的主流路线。 经过。

1990年代，日本将ITS确立为国家级项目。 2006年，欧盟启动了车辆-基础设施合作系统（CVIS）项目。

2011年，中国科技部正式立项智能车路关键技术研究项目，即863计划。 虽然车路协同在我国起步较晚，但政府对车联网和自动驾驶技术发展的积极引导，使得行业在短时间内迅速积累了后发优势。

与自动驾驶汽车相比，车路协同的到来更容易让人期待。 理论上，通过车侧、路侧的大量雷达和传感器，以及通讯设备和云计算的“高级辅助”，人们可以克服出行中可能遇到的各种问题，实现更加自动化的交通。

在实际发展中，由于车路协同项目耗资数亿元，涉及面广，车路协同要想进入良性发展循环，就必须平衡政府的利益，汽车制造商和道路运营商。

亿欧汽车认为，车路协同在中国市场的发展壮大，离不开政府的鼓励、引导和支持。

2021年，中智集团、中国电信、苏州市共同成立了以国资为主的天翼交通科技有限公司，成为标准化路侧智能设施（RSU）的重要推进环节之一。

清华大学智能产业研究院（AIR）与百度联合推出的车路协同自动驾驶数据集DAIR-V2X，也在数据格式、接口等标准制定中发挥基础性作用。 于2022年2月24日正式上线。发布供国内用户下载使用。

事实上，车路协同一度因为不受巨头青睐而“隐匿”。 在特斯拉、谷歌等科技巨头的支持下率先发展起来的单车智能，由于单车成本高、无法兼顾经济性和安全性等因素，受到法律法规的阻碍，使其成为难以实现商业化。

无奈之下，车路协同再次回到大众视野，成为自行车智能化的补充方式。

车路协同，即利用5G（第五代移动通信技术）等车载网络​​传感器与高精度地图紧密配合，获取路况信息，并将相关信息传输至车端，极大地扩大车辆感知范围，提升车辆感知能力，提高自动驾驶安全性，促进自动驾驶提速。

无论是“建立自动驾驶系统等级评价认证体系和准入机制”，还是“制定自动驾驶运营管理办法、保险支持、事故处理机制等政策”，完善的制度和完备的法律法规都将为车路协同。 的发展奠定了良好的基础。

全景扫描车路协同产业链图

与一些单车智能自动驾驶企业的发展路径不同，车路协同更侧重于路端、云端、车辆之间的交互。 是集车端传感、路侧传感、通信技术、云控制技术于一体的整体解决方案。

因此，车路协同可以定义为利用无线通信、传感器检测等技术手段，通过多种技术的交叉与融合，实现对人、车、路信息的全面感知，并发挥协同作用。以实现交通安全和效率。 、环保型智慧交通发展路径。

如今，车路协同已成为中国新基建背景下智慧交通规划的重要组成部分。 嗅觉敏锐的资本也开始频频“押注”车路协同的头部厂商。

2022年3月1日，专注于提供V2X系统解决方案和软硬件产品的星云互联完成2亿元B轮融资； 连续获得两轮总金额7亿元人民币的投资。

赛道火爆，老玩家摩拳擦掌，新玩家跃跃欲试。

从技术角度来看，亿欧汽车认为，车路协同主要包括四大关键技术：智能车载技术、智能路侧技术、通信技术、云控制技术。

参与车路协​​同的玩家类型也比较丰富，包括车企、终端服务商、科技互联网解决方案商、车联网企业、地图商及定位系统商、通信解决方案商、云计算服务商等.

车路协同产业产业链长、角色丰富、跨界融合特征突出，在国内已形成千亿市场规模，催生了一批优秀的车联网企业，甚至吸引了华为、中兴、百度、中国移动等企业跨界布局。

据与会者介绍，目前车路协同行业涉及多个环节。 亿欧汽车分为芯片模块（芯片研发、通信模块）、终端设备（车载终端硬件、路测终端硬件、整车制造）、运营服务（平台运营、服务-高精地图、安全认证、边缘计算）计算等）是三个主要环节。

通信模块：车路协同的连接管道，保证车路云信息的实时交互

通信模块作为车路协同中的连接管道，主要负责提供车与车、车与路之间的实时传输信息管道。 通过低延迟、高可靠、快速接入的网络环境，实现车端与路侧终端信息实时交互。

目前我国主要的通信网络包括移动通信网、WiFi、DSRC专用短距离通信技术和无线通信技术。

每种通信技术都有优点和缺点。 例如，由于LTE基站和Wi-Fi基站的广泛分布和应用，这两种通信技术对现有系统的兼容性最高，其次是特定频段技术DSRC，Wi-Fi和LTE，这是新技术的升级。 与现有设备的兼容性差。

由于各种通信技术各有优缺点，单一的通信方式难以满足车路通信的需要，正在建立多制式兼容的通信平台。

目前普遍采用基于蜂窝网络通信技术演进的DSRC和C-V2X作为车路协同的底层通信技术。

对于车路协同，C-V2X代表未来。 C-V2X作为后起之秀，起步较晚，但基于蜂窝通信技术，具有很强的机动性和可靠性。 最重要的一点是，C-V2X拥有前向兼容的5G演进路线，未来可以支持自动驾驶。 尤其是5G蜂窝网络引入后，C-V2X与DRSC的技术差距将进一步拉大。

车路协同通信技术包括车车通信和车路通信两部分。 借助LTE-V2X/5G/DSRC等技术，将“人、车、路、云”等交通参与要素紧密联系起来，满足安全、舒适、节能、高效的需求。

目前，很多通信运营商都在积极布局车路协同。 他们在通信芯片、通信模块、通信基站等领域展开了布局。

通信芯片方面，华为发布了支持LTE-V2X的多模4.5G LTE调制解调器芯片765； 高通发布了支持PC5单模的-V2X芯片组。

通信模组方面，大唐高鸿发布业界首款LTE-V商用通信模组DMD31，并发布量产车规级模组DMD3A； 高新兴推出支持LTE-V2X的车规级通信模组。 华为还推出了LTE-V2X基站进行测试； 上海诺基亚贝尔将提供LTE+MEC基站产品。

终端设备：车路协同的“眼睛”，助力车辆沟通感知世界

终端设备是车路协同的“眼睛”，具体分为车载终端和路侧终端。

通过车路智能化改造，实现车辆互联监控，车辆与路侧终端也可进行信息传输，实现智能交互。

车载端，借助当前主流的LTE-V2X和新一代5G-V2X信息通信技术，智能车载单元可实现车与车、车与路、车与行人、车与人的全面信息交互，车辆和云之间。 .

随着智能网联汽车的发展，软件定义汽车已经成为汽车行业发展的战略共识。 它是智能汽车的核心，是产业可持续迭代和车辆全生命周期管理的重要支撑。 目前该领域的竞争主要发生在车载操作系统层面，代表企业包括苹果、百度、阿里、华为等。

在硬件层面，智能车载终端融合了里程定位技术、GPS技术和车载黑匣子技术，可广泛应用于行车安全监控管理、智能集中调度管理等多个层面。

在这场围绕车端的智能化改造中，国内众多主机厂也积极参与其中，形成了新基建背景下车路协同的有机载体。

以现在的科技水平，再智能的汽车，也难免存在感知盲区。

此时，智慧道路体现了路端在车路协同中的关键作用。 亿欧汽车认为，智慧道路至少需要三个要素：RSU（Road Side Unit）、路侧智能感知集成设备和MEC边缘计算。

在车路协同系统中智能交通，智能路侧系统通过部署智能设备采集路侧信息，弥补车侧感知盲点。 通过智能传感设备，结合智能车辆信息，还可以解决确定性交通决策问题，提前预测路况信息，提高道路通行效率，甚至帮助交通管理系统建立统一的决策体系和加强城市管理。

在我国车路协同行业，智能路侧建设取得一定进展。

试点单位周边的智慧道路正在各省市布局，交通部门正在筹划对道路本身进行智能化改造。 部分雷达、智能摄像头企业已经积极参与智能网联示范区建设，高速公路、港口、矿区、机场等封闭园区的布局也在推进中。

未来，按照规划的发展路线，智慧路侧的发展将分为智慧基础设施、智慧系统平台、智慧信息服务、智慧道路生产管理、智慧交通管控、智慧决策辅助。 其中，智能基础设施建设是发展重点，需要先行部署。

各类企业各具天然优势，纷纷涉足此地。 例如，万发科技可以提供“智慧高速公路解决方案”； 在路侧感知传感器方案、算法、V2X终端软硬件方面也有布局。

不仅是集成商和设备商在关注这个市场，就连车联网厂商、互联网公司、通信公司也已经看上了这块市场蛋糕。

运营服务：车路协同的“大脑”，基于大数据决策实现更高效、更智能的交通

车路协同运营服务环节包括云计算、平台运营、高精地图和安全认证等服务。

在云计算服务领域，云可以通过网络管理各个边缘云，实现中心云与边缘云在资源、安全、应用、服务等方面的多重协同。 涉及云计算领域的公司主要有华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云、京东智能云等。

云控平台包括云控基础平台和云控应用平台，承担着车路协同行业发展的“指挥官”角色。

在功能上，云控平台可为智能汽车及其用户、管理服务机构等提供车辆运行、基础设施、交通环境、交通管理等动态基础数据，助力提升服务能力智能网联驾驶，降低交通事故伤亡概率，减少堵车时间，提高通行效率。

具备高性能信息共享、高实时云计算、大数据分析、信息安全等基础服务机制。

说到云端，就​​不得不提智能交通系统的“计算加速器”——边缘层，负责配合路侧系统完成路况数字化感知和就近云计算的部署力量。

在边缘层出现之前，传统的智能交通系统是建立在中央云计算的基础上。 在前端实时采集数据的情况下，将数据上传到云端，在云端实现计算，并将结果发布到路口信号机和移动设备上。 在终端，实现了信号灯系统的战略控制和路口的协同控制。

随着车路协同系统的进步，海量实时数据的处理变得至关重要。

车辆驾驶安全服务需要以毫秒级延迟通知驾驶员或控制车辆采取措施。 原有的集中计算方式无法保证车路协同的时效性。

边缘计算可以将云端的计算负载整合到边缘层，在边缘计算节点（ECN）完成大部分计算智能交通，并通过LTE-V/5G公路等传输方式将结果实时发送给设备侧单元 (RUS) 车辆的车载单元 (OBU)。

车路协同云通过与车辆边缘计算节点和路侧边缘计算节点交互，感知车辆密度和速度，引导道路上的车辆避开拥堵路段，实现高效的交通调度。

总而言之，边缘计算可以帮助车路协同系统实现道路利用率最大化，减少不必要的停车，从而减少道路拥堵，降低油耗，让交通更加“智能”。

云控基础平台物理架构基本形成了整车端边缘云-区域云-中央云四级支撑体系。 包括腾讯、百度、阿里、华为等在内的多家企业也布局于此，形成了行业先发优势。

百度智能云已覆盖北京、苏州、广州、阳泉、武汉、香港等10多个地区。 百度宣布，预计到2030年百度智能云服务器将超过500万台； 智能化、物联网等技术应用于智慧高速公路建设； 华为还构建了城市智慧运营中心的解决方案架构。

由于云控平台具有国家基础设施属性，进入门槛高，其他初创企业进入该领域难度较大。

目前，我国云控平台尚处于发展初期，用于支撑的基础云控平台与满足检测监管、智慧交通服务等行业发展需求仍有差距。

在车路协同领域，高精地图可以看作是云平台上的基础设施。

高精度地图的实时更新是保障自动驾驶安全的最重要屏障。 主机厂和合作伙伴将车辆产生的实时感知数据上传到云端，高精地图提供商将实时更新的地图数据上传到云端，云端再将数据分发给车辆，确保车辆实时了解路况。

目前，以高德地图、四维图新、宽腾科技等为代表的高精地图企业，已经能够利用边缘计算、云计算、大数据、车道级GIS引擎等技术，实现对车辆的动态资产管理。道路管控平台。 车道级路网监控、精准应急救援和模拟决策服务提供支持。

结语

在2020中国电动汽车百人论坛全体会议上，中国公路学会自动驾驶工作委员会主任冉斌曾指出，当前车路协同还处于协同感知阶段，进入协同决策和控制阶段需要几年的发展。 车路一体化。

亿欧汽车认为，车路协同归根结底是对“协同”的挑战。 随着技术的逐步成熟和产业链标准法规的完善，车路协同将迎来“中国式”发展——政府主导，交通出行各企业通力合作，共同实现智慧化.

目前，国内车路协同的通用标准还没有最终确定，还需要企业各自探索。 这也意味着，每个企业都需要通过抓住技术优势来确定行业标准，否则将面临被淘汰的结局。

选手的生存成本势必水涨船高，车路协同赛道的比拼势必会撞到肉身上。

生活中使用的水表大多安装在家里。 远传水表分为有线远传水表、无线远传水表、光电直读远传水表等，这些远传水表具有远传数据、远传抄表、异常报警等功能。 例如：光电直读远传水表是采用光电直读技术，通过信号线传输数据的智能水表； LORA无线水表采用当前先进的LORA扩频调制无线传输技术，设计出功能强大、可靠的无线抄表传输协议智能水表。 因此，这些远传水表的价格会有一定的差异。

从供水管理部门的角度来看，远传水表的采购价格和成本虽然比普通机械水表贵，但远传水表的计量精度更高，远传抄表也节省了因远传水表而带来的额外费用。人工抄表。 重要的是，其预付费功能还可以让收费工作变得更加轻松，彻底解决用户拖欠水费、不交水费的现象，水费回收速度变得更快。

有线远传水表

据市场调研，在远传水表中，有线远传水表的价格比无线远传水表便宜。 为什么？ 这与远传水表的应用技术有关。 我们知道现在是5G时代。 随着物联网、云计算、大数据等前沿技术的应用，极大地促进了水表的快速发展。 现在我们的供水行业发展迅速，用户需要更高端的远程管理功能。 因此，水表生产厂家也在不断地利用新技术为广大业主开发新产品。 我们之前用的老技术——有线远传水表，无论是485总线协议还是M-Bus总线188协议。 一旦接错线路，就会出现传输故障，性能单一无线抄表，只能进行远距离抄表。

远传水表是一种能够抵御低温天气侵袭的智能水表。 好的防冻液是-15摄氏度。 水表品牌那么多无线抄表，我们在选购水表的时候要注意口碑的选择。 水表按户一表计价，千家万户用水表计量生活费用。 采用一户一桌的经营模式。 所有集成电路卡均不可单独复制加密，预付费无需抄表。 家用智能水表已成为智能供水不可或缺的计量工具。 家用智能水表的口径一般为4分或6分，价格一般在100元以上。 此外，用户对功能和使用环境的需求也不同。 这些因素都会影响远传水表的价格。