在智能交通領域，車路云一體化正成為熱門話題。蘑菇車聯CTO 郭杏榮近期在接受賽文交通網《車路云一體化：尋找確定性》欄目采訪時，發表的觀點為我們深入理解車路云一體化這一趨勢提供了重要視角。

一、車路協同優勢明顯

郭杏榮指出，通過對比測試發現，車路協同比單車智能在安全接管次數、舒適性和能耗方面表現更佳。在同樣的路段和駕駛條件下，加入路側數據的接管次數變少 20%以上，乘坐舒適性提升 10%，電耗也有所降低。這意味著車路協同不僅能提高出行的安全性，還能為乘客帶來更舒適的體驗，同時降低能耗，符合可持續發展的要求。

二、技術突破迫在眉睫

然而，車路協同也面臨著一些亟需突破的技術難題。

1.數據治理：路側基礎設施的數據要為車所用，就必須保證感知計算精度高。過去一些地方在建設時只注重設備安裝，而忽視了數據的質量和應用，導致數據車收不到或收到的數據不準確。這不僅影響了車路協同的效果，也讓人們對其可靠性產生了質疑。因此，加強數據治理，提高數據質量，是車路協同發展的關鍵。

2.時延問題：時延對于車路協同至關重要。在高速行駛的情況下，毫秒級的時延都可能導致嚴重的后果。因此，降低時延，提高數據傳輸的速度和準確性，是車路協同必須解決的問題。

3. 接口標準：目前，各地的接口標準不統一，這給車路協同的示范運營帶來了很大的困難。車輛到每個地方都要重新對接接口，不僅浪費時間和資源，還影響了車路協同的推廣和應用。因此，統一接口標準，建立行業規范，是車路協同規模化發展的必然要求。

三、車路協同提升安全性和交通效率

1.提升安全性：車路協同為提升自動駕駛安全性贏得了時間。目前，單車智能的探測距離有限，且受天氣、黑夜等條件影響較大。而車路協同技術可以讓車看得更遠，將超視距的數據發送給車輛，為車輛提供更多的處理時間。這無疑是一個巨大的優勢，可以大大提高自動駕駛的安全性。

2.改善交通效率：單車智能更多的是個體在尋求最優解，但對于整個交通系統來說，不一定是最優的。而車路云一體化可以對車輛進行決策建議和規劃，從總體上改善交通效率。通過實驗發現，單車智能的通行效率比有人駕駛更低，而加入云端決策輔助后，通行效率穩定，波動小。

四、路側數據助力自動駕駛發展

對于自動駕駛來說，數據是關鍵。目前，很多企業靠測試車在路上采集數據，成本高，效率低。而特斯拉的自動駕駛車隊規模全球最大，中國企業在數據采集方面面臨很大的壓力。但是，通過車路云一體化，在路側架設基站或感知計算系統，可以 7×24 小時采集車流情況，為自動駕駛 AI 模型訓練提供了很好的數據來源。這不僅可以降低數據采集成本，還可以提高數據的質量和數量，助力中國企業追趕國際科技企業。

隨著科技的不斷進步，智能交通已經成為未來交通發展的必然趨勢。車路云一體化作為智能交通的重要組成部分，得到了越來越多的關注和支持。業內專家認為，車路云一體化可以實現車輛、道路和云端的協同工作，提高交通效率，降低交通事故發生率，為人們提供更加安全、便捷、高效的出行方式。同時，政府也在積極推動車路云一體化的發展。各地紛紛加速試點應用建設，加大投入，鼓勵企業開展車路協同技術研發和應用。這為車路云一體化的發展提供了良好的政策環境和市場機遇。