（记者 林碧涓）一辆车驶入高速，前方几十公里外突发事故、道路施工、极端天气，过去只能依靠驾驶员临近发现或传统道路提示设施获取信息，随着车路云一体化发展，这些“路上的信息”正通过云平台、通信网络直达车载终端。
数智技术正让道路、车辆与云端从彼此孤立走向实时协同。湖南、广西、重庆、四川、云南、贵州六地日前携手探索车路云协同，启动“信息上车”跨区域一体化共建。智能网联汽车产业正在从单点示范走向规模化协同新阶段。
地方政策密集出台 交通数字化试点扩围
过去，智能汽车的发展更多聚焦车辆自身能力提升，通过摄像头、雷达、芯片和算法增强车辆感知与决策能力。但面对复杂交通环境，仅靠单车感知仍存在局限。而车路云一体化就是打通“车—路—云”之间的数据链路，让道路具备感知能力，让车辆获得更丰富的信息支持。
如今，车路云协同正在成为交通数字化的重要方向。相关部门持续推进智能网联汽车试点和车路云一体化应用，推动人工智能、大数据、云计算等技术与汽车产业深度融合。9月16日，天津市发布《天津市“人工智能+交通运输”行动方案》，提出到2030年，形成人工智能融入交通运输全生命周期的格局。工信部披露的数据显示，全国已建成17个国家级测试示范区，正加快推进20个“车路云一体化”试点城市建设，累计开放测试示范道路超过3.5万公里，发放测试示范牌照超过1万张。路侧通信单元部署总量超过1.1万套，形成了覆盖车、路、云、网的全栈式基础设施框架。
智能应用落地 自动驾驶开放试乘
技术的价值最终要在场景中体现。当前，车路云技术正从示范验证走向实际应用。
在城市交通领域，AI正在参与交通信号优化和道路管理。自2026年6月以来，朝阳区62个路口部署了千方“鲲巢·信控智能体”。据实际测试数据，非高峰期往返朝阳路全程，停车次数由十八九次降至七八次；主要路口延误降低15%以上，最高降幅达30%。这一成效说明，车路云技术在城市交通治理中的价值已经开始从“感知”走向“优化”。
在出行服务领域，智能驾驶体验进一步开放。东博会期间，南宁推出智慧驾驶小巴载客体验，试乘路线为“那黄五象路口—南A中心研发基地”，支持线上线下预约，体验期间免费。这种开放试乘的方式，让公众得以直观感受车路云技术的实际能力，也为自动驾驶的社会接受度提供了重要的“信任积累”。
在更专业的场景中，封闭和半封闭环境下的自动驾驶商业化正在提速。矿山领域，内蒙古已有30多处露天煤矿、新疆有18处露天煤矿开展无人矿卡作业，形成千台级应用规模。港口领域，天津港投入117台无人物流车，年运行里程突破40万公里，作业效率提升20%。芜湖港建成全国内河首个“车—路—云—网—图”协同模式标杆场景，集装箱作业效率提升30%至40%。
聚焦风险管控 健全智能网联安全监管体系
“信息上车”背后，数据互通成为关键基础。车路云协同真正实现规模化，核心并不是单一技术突破，而是不同主体之间的数据协同。数据互通解决了“能不能通”的问题，但随之而来的是“通得安不安全”的拷问。车路云一体化的数据安全挑战，远比传统单车智能场景复杂得多。
一方面，多主体流转带来的数据边界模糊，在车路云系统中，同一组数据可能在车企云、路侧边缘节点、城市云控平台、省级监管平台之间多次流转。另一方面，跨域协同带来的攻击面扩大。网络安全标准化技术委员会的研究报告聚焦感知、决策、执行、通信及运维等关键环节，系统梳理了跨车端—通信链路—云平台的安全风险与典型案例。在车路云一体化架构下，通信链路成为风险密度最高的环节——V2X通信中的消息伪造、重放攻击，以及云端平台对车辆的批量控制风险，都是传统单车安全体系未曾充分应对的新型威胁。
面对产业发展需求，安全能力正在成为智能交通基础设施的重要组成部分。例如，天翼交通面向行业刚需，打造智能网联车辆监管平台，以多源数据融合为核心，构建事前—事中—事后闭环监管体系，为智能网联汽车产业发展提供坚实的安全支撑。
从“路的信息直达车的屏幕”，到车辆与城市交通系统形成实时协同，智能交通正在进入新发展阶段。
（图片来源：AIGC生成图像）
