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车路云一体化技术架构与落地.docx
资料介绍
车路云一体化技术架构与落地
一、引言
车路云一体化是中国智能网联汽车发展的特色技术路线，也是区别于美国单车智能路线的核心差异所在。该技术路线通过将车载智能、路侧感知与云端计算深度融合，构建"聪明的车+智慧的路+强大的云"三位一体协同体系，实现超越单车感知能力边界的超视距、全场景智能驾驶。2024至2026年间，随着20个"车路云一体化"试点城市的深入推进，这一技术架构正从概念验证加速迈向规模化落地。
二、技术架构：端-边-云三级协同
车路云一体化系统采用"端-边-云"三级分层架构，各层级之间通过C-V2X蜂窝车联网实现低时延、高可靠的实时通信。
端侧（车辆终端）。 车载智能计算平台负责实时处理来自车载传感器的感知数据，并执行决策规划和控制指令。在车路云一体化体系中，车载系统不仅依赖自身传感器，还通过C-V2X接收来自路侧和云端的信息，实现"超视距"感知——例如，在路口被大车遮挡时，路侧感知设备可将盲区内的行人和车辆信息实时推送给车载系统。
边侧（路侧基础设施）。 路侧感知单元（RSU）部署在道路两侧，集成摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器，对交通状况进行全天候感知。路侧边缘计算节点对感知数据进行实时处理，提取交通参与者、交通事件和信号灯状态等关键信息，并通过C-V2X广播给周围车辆。截至2026年，20个试点城市已部署智慧道路超4000公里、智慧路口超5500个，累计安装摄像头超过3.95万套、路侧单元超过6800个。
云侧（云端控制平台）。 云控基础平台是车路云一体化的大脑，汇聚海量车端和路侧数据，实现全局交通态势感知、协同决策优化和远程监控管理。云平台支持的功能包括：区域级交通信号优化、危险事件预警广播、远程接管与安全监控、OTA升级与数据闭环训练等。
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| 电动汽车智能驾驶技术专题_11_车路云一体化技术架构与落地.docx | 39K |
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