进入2025年，自动驾驶行业正处于产业变革与技术重塑的道路上。过去几年，车路协同（V2X）与智能网联技术一度被视为自动驾驶不可或缺的组成部分。但随着技术发展与市场需求的变化，智驾最前沿逐渐发现一个显著变化：车路协同及其相关技术方案的讨论逐渐降温，行业的关注点转移至端到端（E2E）、重感知轻地图等与单车智能相关的方案上。
车路协同的时代背景与初衷
车路协同的提出源于自动驾驶技术发展的早期阶段，当时行业普遍认为，仅依靠车辆自身的感知与计算能力难以实现真正的高级自动驾驶。尽管单车智能通过传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达）实现了较高精度的环境感知，但在极端天气、复杂路况和动态交通环境下，传感器的覆盖范围和探测能力难免存在盲区，单车智能在如单车无法感知远距离的交通状况的全局交通优化与协作上依旧面临挑战，导致在决策时更倾向于局部优化，难以兼顾整体交通效率与安全性。
正是出于对这些问题的考量，车路协同技术应运而生，其核心理念是通过“车—路—云”的一体化协作，实现车辆与基础设施之间的信息互联、协同决策和全局优化。具体来说，车路协同希望借助路侧基础设施（如智能交通信号灯、路侧单元）以及云端计算能力，将道路实时状况传递给车辆，从而弥补单车智能在感知盲区、动态预测和决策上的不足。如在高密度的城市路网中，车路协同技术可以通过信号灯和路侧感知设备感知行人、非机动车和其他车辆的动态信息，并通过云端传递给附近车辆，帮助驾驶系统做出更精准的预测和决策。
车路协同的提出还受到智慧城市建设理念的推动。智慧城市的核心目标是通过信息技术提高城市资源的管理效率，而交通作为城市治理的核心场景之一，自然成为车路协同技术重点应用的试验场。在政策层面，许多国家出台了鼓励智能网联汽车发展的战略规划，推动车路协同技术的研发与试点。中国自2015年起就在多个城市设立智能网联汽车示范区，将车路协同作为核心研究方向之一。美国也通过“智能交通系统联合计划（ITS-JPO）”推动车路协同的标准化研究与试点应用。
除了技术的瓶颈外，大家对未来出行方式的畅想也推动了车路协同的方案。通过车与车、车与路、车与云之间的实时信息共享，车路协同试图构建一个更为安全、高效的交通生态系统。譬如在高速公路场景中，车路协同可以通过路侧单元获取前方道路的拥堵信息和危险提示，并迅速传递给后续车辆，从而减少交通事故的发生并提升通行效率。同样，在城市内部，车路协同可以优化信号灯控制，减少因信号灯失灵或不合理设置而导致的拥堵。这种通过全局优化提升交通安全和效率的理念，与智慧交通的愿景高度契合，使车路协同一度被寄予厚望。
理想与现实往往存在差距。在车路协同技术提出的初期，行业对其技术实现路径、经济成本及商业化可行性认识不足。尽管车路协同技术的愿景宏大，但从早期的试点应用来看，其发展过程并未如预期顺利，逐渐暴露出诸多现实问题。正是这些问题，使得车路协同在2025年的行业讨论中逐渐“降温”。
车路协同“降温”的原因分析
尽管车路协同技术在提出之初承载了改善交通安全与效率的诸多愿景，但其在实际推进过程中却面临诸多挑战，逐渐导致行业对该技术的热情有所减退，讨论声量明显减少。
车路协同面临巨大的技术实现难度。车路协同的核心是车与路之间的无缝连接与实时数据交换，这对通信网络的稳定性、可靠性和低时延性能提出了极高要求。曾经5G通信技术的普及让大家看到了车路协同的落地的可能，但在实际应用场景中，5G网络的覆盖率和稳定性仍然存在不足，尤其是在郊区、高速公路等通信信号较为薄弱的区域，更是无法确保信号的稳定。此外，车路协同需要构建庞大的路侧感知与通信基础设施，包括路侧单元（RSU）、智能交通信号灯和动态监测设备等。这些硬件设备的部署不仅技术复杂，还涉及到大量的数据处理和边缘计算能力的支持，这些技术难题至今未能完全解决，导致车路协同难以实现规模化应用。
车路协同的经济成本也过于高昂，使得其商业化路径充满挑战。作为一项依赖基础设施改造的技术方案，车路协同需要在全国范围内进行大规模的道路、通信和计算设施的升级改造，这不仅需要巨额的初期投资，还涉及后续的高昂维护费用。在许多试点城市的示范区中，车路协同的试验虽然在局部区域取得了阶段性成效，但当试点规模扩大时，资金短缺和运营效率下降的问题就逐渐凸显。此外，车路协同的收益分配机制并不清晰，无论是基础设施建设方、汽车制造商还是技术服务提供商，目前都缺乏明确的商业模式激励，这使得资本对该领域的投入热情显著降低，进一步阻碍了车路协同的推广。
政策环境的变化同样是导致车路协同“降温”的重要原因。在过去几年，各国政府对车路协同技术寄予厚望，计划通过政策推动试点应用，但随着实践的深入，政策支持的重点逐渐转向单车智能等成本更低、实现路径更直接的技术方向。如中国智能网联汽车的相关政策在2020年以前多提及车路协同与智慧城市建设的结合，而近年来，政策层面更加强调以车辆自主能力为核心的技术研发与创新。美国和欧洲同样调整了政策方向，从原本的大规模推动V2X技术，转向支持自动驾驶企业以单车智能为主的解决方案。这种政策重心的转移，使得车路协同技术的研发与试点逐渐失去政策红利的支撑，加速了行业的降温趋势。
行业生态的不完善也对车路协同的发展形成掣肘。车路协同的成功实施需要政府、基础设施运营商、汽车制造商、通信公司等多方协同合作，但在实践中，行业各方的利益诉求往往不一致，导致协作效率低下。如通信运营商希望通过网络建设和数据服务获取收益，而汽车制造商更倾向于发展能够独立实现高级别自动驾驶的车辆技术，而非依赖外部设施支持。标准化问题也极大限制了车路协同的应用。在全球范围内，不同国家和地区对车路协同通信协议、数据格式和安全机制的规定不尽相同，导致技术方案难以统一，这在跨国试点和产业链协作中尤为突出。
市场对车路协同的需求也逐渐被单车智能技术所取代。近年来，自动驾驶技术的发展呈现出重感知轻地图、端到端学习等新趋势，这些技术方案更加强调单车的独立决策能力，而非依赖车路协同提供的信息支持。单车智能的快速发展一方面得益于传感器成本的下降和算力的提升，另一方面也与其部署灵活、应用门槛低等特点密切相关。相比之下，车路协同需要大规模的基础设施改造和长期的投入，而单车智能技术仅需更新车辆硬件与软件即可实现高级自动驾驶功能，这种技术路线的对比使得车路协同显得“笨重”和“过时”，从而逐渐失去行业与资本的青睐。
总体来说，车路协同的“降温”并非偶然，而是技术、经济、政策与市场多方面因素共同作用的结果。尽管这一技术路线仍然具有一定的理论价值，但其在实际应用中遇到的种种阻碍也让行业开始重新审视其定位与前景。
车路协同与单车智能：互斥还是互补？
车路协同与单车智能之间的关系，一直是自动驾驶行业讨论的焦点之一。它们分别代表着两种不同的发展路径：车路协同强调“协作与全局优化”，通过外部信息的共享和基础设施的支持弥补单车感知的不足；而单车智能则注重“独立性与灵活性”，通过车辆自身的感知与计算能力实现自动驾驶。在过去的发展阶段，两者往往被视为互补的关系，即车路协同可以弥补单车智能技术上的不足，让自动驾驶更加安全。但随着单车智能技术的迅猛进步以及车路协同的推广难度逐渐显现，这种关系的微妙变化引发了行业对两者是否存在竞争乃至互斥关系的探讨。
从技术层面来看，车路协同与单车智能本质上并非绝对的互斥关系，而是两种不同的技术逻辑，它们针对的是不同的自动驾驶问题。车路协同主要解决单车智能难以克服的感知盲区问题，例如当车辆遇到“看不见”的危险情况（如突然冲出的行人或视线被遮挡的障碍物）时，路侧传感器和通信系统可以提供额外的信息支持，从而提升驾驶系统的整体安全性。同样，在高速路段或城市复杂交通中，车路协同可以通过共享全局交通流信息，帮助车辆做出更加高效的路径选择。然而，单车智能通过不断提升传感器的性能（如激光雷达、高清摄像头的广泛应用）以及计算算法的优化（如端到端神经网络的应用），正在逐渐缩小感知盲区和决策盲点的范围。这让行业开始质疑：当单车智能的能力足够强时，是否还需要依赖车路协同？
此外，两者在依赖外部环境的程度上存在显著差异，这种差异在一定程度上影响了它们的实际应用。单车智能以车辆为中心，强调在完全不依赖外部设施的情况下实现高度自动驾驶，特别是在全球范围内推广时，单车智能因其部署灵活、适配性高的特点显得更加实用。相比之下，车路协同主要依赖如路侧单元、通信网络、云计算平台等完善的外部基础设施支持，这使得其应用范围受限于基础设施的建设水平。一些行业人士认为，过于依赖外部设施的技术路径存在潜在的风险，例如通信网络失效或基础设施受损可能导致车路协同系统整体失效。而单车智能由于更注重车辆的独立性，在面对突发情况时显得更具弹性与可靠性。
不过，行业内也有观点认为，两者并非简单的替代关系，而应被视为互补体系中的两个关键部分。尽管单车智能技术的进步令人瞩目，但在某些极端场景或高难度工况下，完全依赖单车智能可能无法保证绝对的安全性。在如暴雨、浓雾等恶劣天气条件下，单车传感器的探测能力会大幅下降，而车路协同提供的全局交通数据和实时预警信息能够有效弥补单车的不足。此外，在车流密度较高的区域，车路协同通过车辆间的协作控制和交通信号优化，不仅能提升通行效率，还能实现整体交通系统的安全管理，这一点是单车智能难以实现的。从这一角度来看，车路协同更像是对单车智能的一种“保险机制”，在单车智能技术无法完全解决问题时发挥关键作用。
但从实际商业化的角度来看，车路协同与单车智能的“优先级”之争似乎变得不可避免。当前，单车智能的商业化路径更为清晰，相关技术已经在智能辅助驾驶（如自动泊车、城市导航辅助驾驶）中实现了较为广泛的应用，并逐步向更高级别的自动驾驶场景延展。而车路协同的推广却受限于基础设施建设的高成本和复杂性，在商业落地上远远滞后于单车智能。部分企业甚至开始抛弃车路协同的探索，专注于通过提升单车智能的能力来解决安全和效率问题，这使得车路协同在行业内逐渐边缘化。
未来，两者的关系或许会朝着“分工协作”的方向发展。单车智能可以作为车辆基础能力的核心，承担绝大多数的感知、决策与控制功能，而车路协同则作为补充手段，在特定场景（如高速公路、港口、园区等封闭或半封闭环境）中提供额外的信息支持和全局优化能力。通过这种方式，两者不仅能够避免竞争，还能实现技术与资源的最优配置。尽管目前车路协同“降温”的趋势已经显现，但这并不意味着其失去了价值。在行业技术发展逐步成熟后，车路协同仍有可能与单车智能形成互补关系，共同推动自动驾驶的普及与落地。
2025的车路协同：下一步走向何方？
进入2025年，车路协同技术的发展正处于关键的十字路口。一方面，单车智能技术的快速崛起让车路协同的行业热度有所下降；另一方面，随着智慧城市和交通数字化转型的深入推进，车路协同作为城市智能交通体系的重要组成部分，依然具有重要的技术价值与应用潜力。那么，未来车路协同将何去何从？是被市场淘汰，还是以新的定位和形式重新获得行业认可？智驾最前沿在此提出一些自己的看法。
车路协同可以进一步聚焦特定场景，寻找具有高价值的应用突破点。在广泛应用中推广车路协同的成本与难度显然过高，但在如港口、物流园区和机场等相对封闭的环境中某些特殊场景下，它依然有独特的优势，车路协同可以通过优化车辆调度、路径规划和动态协作，实现显著的运营效率提升。这类场景通常具有清晰的技术需求，同时对车辆与基础设施的联动能力有较高依赖。再如，在高速公路上的特定车道设置中，车路协同可以有效降低高速行驶时的碰撞风险，提供超车预警、车辆编队等功能，提升整体道路通行效率。通过在这些特定应用场景中的成功落地，车路协同技术可以以“小切口”撬动“大市场”，逐步积累商业化推广的经验与信心。
车路协同还需要与智慧交通建设更紧密地结合，为城市治理和交通优化提供支撑。相比单车智能，车路协同的一个突出特点是其具备“全局优化”的能力，这种能力与现代城市的数字化管理理念高度契合。通过车路协同技术，城市交通管理部门可以实时获取路网中每一辆车的位置、速度等动态信息，从而优化信号灯配时、缓解拥堵、降低尾气排放。车路协同还可以在智慧交通的其他领域发挥作用，如应急车辆优先通行、自动公交系统运行保障和动态收费管理等。未来，车路协同的功能定位可能从“支持单车驾驶”逐步转向“助力城市交通治理”，成为交通数字化基础设施的重要组成部分。
车路协同的技术架构也需要进一步演进，增强其开放性与灵活性。在过去的试点过程中，车路协同系统常常因设备不兼容、协议不统一而受到限制，这严重影响了技术的推广效果。未来，行业需要更加注重标准化工作，通过统一通信协议、数据格式和接口标准，为不同厂商的设备与系统之间实现无缝对接提供保障。与此同时，车路协同的技术架构需要与云计算、边缘计算等技术更加深度融合，实现实时性与计算效率的双提升。在未来的系统中，路侧单元（RSU）不仅可以承担数据传输的功能，还可以通过边缘计算能力实现对数据的本地处理和分析，从而减少对中心服务器的依赖。这种架构上的优化不仅可以降低系统的整体建设与维护成本，还能增强车路协同系统的稳定性与鲁棒性。
政策支持仍将是推动车路协同发展的重要驱动力。2025年及未来，随着全球交通领域的低碳化与数字化转型，许多国家和地区可能会出台更多针对智能交通系统的激励政策，为车路协同提供资金与资源支持。政府可以通过设立专项补贴、支持车路协同技术的研发与试点，或推动相关技术在公共交通领域的优先应用，从而为这一领域注入新的活力。同时，政策制定者需要通过合理的制度设计，明确各方在车路协同系统建设中的责任与收益分配，调动产业链上各方的积极性，推动行业生态的进一步完善。
车路协同的未来发展更需要更加注重与单车智能的融合，而不是彼此孤立甚至竞争。尽管单车智能的发展势头强劲，但在某些复杂场景中，单车智能与车路协同相结合往往能实现更高的安全性与效率。未来的自动驾驶车辆可以在主要依赖自身感知与决策的基础上，通过车路协同系统获取全局信息和动态预警，从而提升对不确定场景的适应能力。类似地，车路协同系统也可以通过车辆的高精度数据反向优化路网设计与交通规划。通过这种深度融合，两种技术可以形成优势互补的局面，为自动驾驶与智能交通的发展共同赋能。
2025年的车路协同已不再是过去“包打天下”的技术愿景，而是需要在技术定位、应用场景和产业生态等方面作出全新调整。尽管它在某些领域逐渐“降温”，但从长期来看，车路协同并未失去其价值。通过聚焦高价值场景、推动技术演进、强化政策支持以及探索与单车智能的融合，车路协同依然有望在未来交通体系中占据重要位置，为智能化、数字化的交通未来提供坚实基础。
总结
回顾车路协同技术的发展历程，它曾是智能交通和自动驾驶领域的核心技术之一，被寄予了彻底改变交通系统效率和安全性的厚望。但进入2025年，甚至2024年，行业对车路协同的关注度明显下降，单车智能技术的快速崛起似乎让车路协同的发展进入了“冷静期”。这种趋势的背后，既有技术路线优劣势的客观对比，也有实际推广中的现实难题。尽管如此，车路协同技术并未完全失去其价值，相反，它正面临重新定位与发展的关键阶段。
车路协同“降温”的现象并非全然意味着技术失败，而是产业规律与技术发展路径的阶段性体现。单车智能技术的成熟度更高，其无需依赖外部基础设施的独立性让其商业化路径更加明确，这是市场选择的必然结果。但车路协同在全局交通优化、特殊场景安全保障等方面具有不可替代的优势，这意味着它不是被完全取代，而是需要找到更加适合的定位。未来，车路协同的重点不应仅仅放在辅助自动驾驶上，而是要更深层次地嵌入城市交通数字化建设中，与智慧交通体系融为一体，以基础设施升级为切入点，助力交通治理和管理现代化。
车路协同与单车智能也非绝对的对立关系，而应视为共同推动交通行业升级的重要技术基石。单车智能追求“个体极致”，其独立性和适配性在全球推广中具有天然的优势；车路协同则强调“协作效益”，通过全局信息的互通提升系统整体的效率与安全性。从长远来看，这两条技术路径并不冲突，而是各有侧重且能够形成互补。在复杂交通场景或极端条件下，单车智能无法单独解决的问题，可以通过车路协同来补充支持。同样，车路协同系统的运行也需要单车智能提供高精度的本地化和实时响应能力。在未来的发展中，单车智能与车路协同的深度融合,不仅能带来技术性能的提升，还能大幅降低两者分离发展的成本，推动行业形成更完整的生态闭环。
目前，车路协同的推广与发展必须克服目前面临的现实困难。高昂的基础设施建设成本、复杂的技术标准统一问题以及多方利益协调的难度，仍是制约车路协同大规模普及的主要瓶颈。解决这些问题需要政府、企业与研究机构的协同努力。政府在其中扮演着重要角色，可以通过政策引导和资金支持推动关键技术研发与试点应用，还可通过法规和行业标准的制定，解决系统兼容性和利益分配问题。而企业则需要在市场化的道路上探索可行的商业模式，例如通过聚焦封闭或半封闭场景实现“小范围成功”，以逐步建立示范效应。在这些方面，车路协同的推广还需要一个长周期的积累与探索过程。
2025年的车路协同虽然“降温”，但并未走入技术发展的死胡同。它的未来需要以更加务实的态度重新定义自身角色，通过技术进步与商业化模式创新，推动其在更明确的场景中落地。车路协同与单车智能的协作也将重新定义行业格局，为自动驾驶和智慧交通的全面普及提供更加坚实的技术基础。只有通过明确定位、有效整合资源和深度技术融合，车路协同才能在未来的交通变革中焕发新的活力，助力实现更加高效、安全和智能化的交通系统。
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原文标题 : 2025年，为什么车路协同“降温了”？
