2025年，隨著乘用車智能駕駛技術逐漸在中國汽車市場普及，智能網聯商用車領域也悄然迎來了一場以“車路云一體化”為核心的智能化革命。

3月26日-28日，2025商用車產業發展會議在湖北十堰舉辦。在3月27日下午的“智能網聯商用車‘車路云一體化’”主題分會場上，多位業內專家學者和企業高層代表共同圍繞智能網聯商用車領域的前沿議題，展開了深入探討。

東風商用車技術中心智能駕駛主任工程師李洋，國汽智控科技有限公司解決方案高級總監馮剛，質子汽車科技有限公司智能網聯中心總經理朱文超，中南大學交通運輸工程學院院長黃合來，東風股份有限公司智駕系統開發主任張敏超，湖北汽車工業學院王玉剛博士，中信科智聯科技有限公司解決方案副總經理熊亞坤，北京福田康明斯發動機有限公司智能制造主任紀慶龍分別在會上發表演講。

中國汽車工業協會副秘書長陳興林主持了本場會議。他指出，當前，在人工智能等新一代信息技術的賦能下，智能網聯汽車已成為全球汽車產業轉型發展的戰略方向，輔助駕駛已邁入大規模商業應用，智能網聯技術正深刻重構商用車行業生態。此次會議旨在搭建高端交流平臺，匯聚車企、高校、檢測機構及供應商等多方智慧，共同探索政策導向、技術革新與實踐成效，推進商用車產業更高效和高質量可持續發展。

中國汽車工業協會副秘書長陳興林

車路云一體化，商、乘終有別

“在乘用車行業里，車路云一體化是發展趨勢，盡管商用車相比乘用車在技術迭代上慢了一點，但是整體技術發展趨勢，至少從目前來說是趨同一致的。”李洋指出，在商用車領域，車路云一體化同樣是大勢所趨。會上，多位與會也嘉賓一致認為，“車路云一體化”不僅是商用車智能化的必由之路，更是物流運輸、城市治理乃至區域經濟升級的關鍵抓手。

東風商用車技術中心智能駕駛主任工程師李洋

但從實際情況來看，我國商用車種類復雜、用途多樣、規模化不足等都是當下制約相關技術普及的難題。此外，智能網聯商用車的快速發展，也對車路云一體化提出了新要求。在新背景下，如何同時實現“降本增效”和“加配不加價”，當下已成為了苦惱眾多商用車企業的難題。多位與會嘉賓就此展開探討。

李洋指出，單車智能對于乘用車十分重要，但對于商用車而言，由于車輛特性不同，單車智能在特殊的場景下展現出來的性能必然會有所不足。張敏超也表達了類似觀點。他指出，商用車和乘用車在具體場景落地上存在明顯差異，對比之下商用車的載荷更大，因此從能效目標的層面來看，商用車不僅要達成續航最優，還要達成既定的能效目標。例如，基于大客戶物流訂單時效的要求，在構建車路云一體化體系時，就必須要對路線上的車速和能耗進行規劃，這需要云平臺來統一調控，而非完全依賴于車端的規劃。

關于這一點上，朱文超列舉了兩個具體案例。一個是干線物流場景，可通過智能隊列，縮小車輛跟車的間距，輪替調度領航等方式，降低車隊的整體能耗以及駕駛員的勞動強度，從而節省車隊的用工成本；另一個則是結合車輛運輸場景、設施狀態、車輛狀態等，通過云控平臺智能調控車輛補能策略，從而提升補能效率，減少車輛補能的等待時長，提高車輛與補能設施的匹配效率，適配峰谷補能成本和運營效率的平衡。

質子汽車科技有限公司智能網聯中心總經理朱文超

“作為整車企業，在探索實踐車路云一體化的過程中，要做好幾方面工作，一是要確保整車產品能夠適應車路云一體化的要求；二是搭建符合車路云一體化要求的云平臺；三是做好對路側系統的協同，確保車與平臺能無縫對接。”在談及如何構建車路云一體化生態體系時，朱文超如是說。

“誰挨得更緊，誰開得更快，誰就能掌握未來。”黃合來也發表了類似觀點。他指出，對于商用車來說，自動駕駛不應該只用來僅僅解放雙手，而是要來提高交通的效率。但如何開得更快、挨得更緊，這里面還差一個精準的控制，這需要車與路的完美協同。

中南大學交通運輸工程學院院長黃合來

值得一提的是，在政策引導和市場驅動的共同作用下，近幾年L4級自動駕駛技術已經成為未來商用車智能網聯發展的技術之一，自動駕駛技術作為自動駕駛系統的智能中樞，既承擔著車輛的任務決策、任務路線規劃、行為決策、底盤上裝控制等任務，其算法將直接決定了智能化水平。

為進一步支撐車路云一體化體系的構建，張敏超基于乘用車與輕型商用車的需求差異，對輕型商用車的能耗算法控制提出了五方面的改進建議。一是采用模塊化解耦的分層式軟件架構，實現差異車型的快速適配和多場景規則靈活加載。二是針對輕型商用車部分任務自主決策的技術需求，設計資源驅動型的任務決策算法。三是針對輕型商用車續航+效率雙目標要求，設計三階段的任務規劃算法。四是針對啟停能耗較高問題，設計基于起停能耗優化的速度規劃。五是針對輕型商用車載荷時變與制動延遲的問題，構建協同控制的架構，來實現復雜作業場景下的壟斷性控制。以上這些將有效助力商用車企業實現降本增效。

東風股份有限公司智駕系統開發主任張敏超

疏通“毛細血管”，構建商業閉環

“今天的路，遠遠落后于我們的車。”會上，黃合來還進一步指出了阻礙智能網聯商用車實現“車路云一體化”發展的關鍵。一方面，他認為，土地非常珍貴，而當前我國的道路的利用情況遠遠不足，尤其是真正服務交通運行的路側控制系統非常有限。未來的車路云一體化需大量的提高道路空間的使用率，根本上節省土地。

另一方面，黃合來指出，當前幾乎所有的城市道路交通、標志標線開口、視距都是不標準的，要加強標準化、數字化和智能化的融合，才有可能用車路云一體化技術以及無人駕駛的技術推動交通基礎的全面升級。

為方便理解，熊亞坤將車路云一體化具象化為人的血液循環系統，其中車是血液，路是動靜脈主干，云控平臺是心臟和大腦。正所謂“通則不痛、痛則不通”，他指出車路云一體化的建設本質是打通數據，數據通則系統通，現在的情況是局部堵塞導致系統價值難以釋放。盡管在路側和云控平臺等方面已經進行了許多工作，但只有真正細分到“毛細血管”里，才能讓循環系統暢通起來，這是決定“車路云一體化”場景能夠被大眾所感知、接受的重要節點。

中信科智聯科技有限公司解決方案副總經理熊亞坤

為此，他建議業界打開思路。例如，將車從交通工具泛化到一個移動的服務單元，從而進行延伸；把路升級為一個復合功能的平臺，將路邊的智慧燈光、光伏、地磁、無線充等這一系列都可以把它聚合到一塊，視為一個整體；云端亦可以考慮往邊緣端、車端去遷移、延伸。這樣一來，車路云一體化就能從技術驅動的基礎設施建設的模式，轉向由需求驅動的生態化的服務模式。

“未來一到三年內應當不斷夯實主干的能力，而后再用三到五年的時間，對‘毛細血管’逐漸的滲透，主干和毛細血管的建設可以按照6：4，通過小的場景撬動大生態的良性循環，不斷豐富路側設施，釋放場景的價值，形成商業的閉環。”熊亞坤如是說。

在車路云一體化體系構建的過程中，人機交互同樣是不可忽視的一環。王玉剛指出，盡管智能網聯汽車的功能愈發豐富，但車輛提供給駕駛者的交互信息并不應該是做加法，而是應該做減法。整車企業應當設計有效的反饋機制，以最清晰和易于理解的方式，將車輛狀態、導航信息和其它復雜的信息呈現，提升用戶體驗。同時，也應當注重交互的質量，基于客觀的行車數據和駕駛人主觀反饋數據，開展人機交互系統優化方案設計。例如，構建信任度估計模型，驗證信任度分級測量準確性，探究在不同行車風險下和系統透明度程度下對低或者高信任度變化的影響。

湖北汽車工業學院王玉剛博士

仿真測試對于車路云一體化體系構建同樣重要。據王玉剛介紹，為系統研究人機交互優化方法及其在智能網聯環境中的應用，湖北汽車工業學院構建了一套高保真、模塊化的智能網聯測試平臺。該平臺集成了多種先進技術，確保在不同測試場景下能夠閉環驗證HMI設計對自動駕駛系統各項性能的提升。

具體來看，該平臺可利用Carsim與自研駕駛模擬軟件聯仿，實現高度還原實際道路環境的仿真測試。通過精細化場景建模（包括路網幾何、天氣、交通流等參數），平臺能夠采集多維度的道路信息與周邊車輛動態數據，對比不同場景下的控制響應與誤差分布，為自動駕駛決策模型的進一步優化提供了數據支持。而引入實時物理建模技術與高精度傳感器數據融合算法，則能夠確保仿真環境與實車測試數據的高度一致性。此外，該平臺還支持數據標定與誤差修正，確保各項測試指標（如TTC、加減速度、車距等）在閉環測試中的可靠輸出。

紀慶龍則是在會上分享了福田康明思在數字化與智能化融合中的實踐經驗。在他看來，智能轉型的目的更多是為了提升核心能力，保證企業的業務。為此，在轉型的過程中不僅要確保效率和產品質量的雙重提升，還要盡可能地降低成本。記者了解到，得益于數字化與智能化的全面應用，福田康明斯智能化轉型不僅聚焦智能制造，還向上延伸到了供應鏈，向下延伸到了客戶服務，實現了制造過程的全價值流網絡管控，最終榮獲了“端到端燈塔工廠”稱號。

北京福田康明斯發動機有限公司智能制造主任紀慶龍

架構、平臺賦能，助力云端實力提升

“商用車的智駕平權，需通過計算技術平臺產品來推動和實現。”針對構建車路云協同架構，馮剛發表了不同看法。他指出，商用車的“智駕平權”有兩個核心點，一是通過技術上的創新，二是通過成本上的控制，讓高端車型具備高階自動駕駛的能力，普及到各個價位的車型上去，從而實現自動駕駛技術的普及。

國汽智控科技有限公司解決方案高級總監馮剛

馮剛表示，智能網聯商用車的復雜性決定了其必須走開放協同之路。為此，他提出了一套以產業鏈分工協作為主的降本邏輯，即由平臺企業提供一套軟硬件一體的平臺與基礎工具鏈，再聯合第三方伙伴整合內核、傳感器管理、OTA升級等共性模塊，避免重復開發。最后由OEM聚焦規控算法（PNC）與場景優化。這種合作伙伴、生態伙伴、客戶共同去做，“平臺+生態”模式，也將有效幫助企業實現技術普惠和差異化功能開發。

“車路云一體化正在重構商用車的價值體系。”朱文超指出，新能源商用車落地車路云一體化有諸多優勢，一是新能源商用車運營場景多集中在港口、礦區、工業園區封閉和半封閉的區域，線路相對固定。同類型路線上有大量同質化的車輛運行，形成車輛復制的狀態，有利于策略和算法的迭代。二是經濟性與安全剛需驅動。當下，成本與經濟性正倒逼商用車企業升級，商用車運營成本能耗占比高，協同決策與協同控制，可降低能耗，提升效率和駕駛安全。三是商業閉環與價值延伸。

朱文超強調，商用車是高級別自動駕駛的天然試驗場，更易實現無人化運營。作為生產資料，車路云數據服務是商用車價值提升、助力從傳統的單次銷售模式轉變為覆蓋車輛全生命周期的服務運營模式的重要助推力。

在此基礎上怎么開發落地車路云一體化應用呢？答案就是數據驅動。馮成均在會上著重強調了數據安全的重要性。在他看來，無論是智能網聯汽車還是傳統的汽車，都應當建立一套保障網絡安全的體系制度，不僅要關注開發流程，還應當貫穿車輛的全生命周期。企業需要結合本身的組織架構和開發邏輯、開發模式去定制數據管理體系。

圍繞智能商用車安全開發實踐，馮成均提出“法規落地-技術攻堅-生態協同”系統解決方案，即通過對比國內外標準差異，推出商用車平臺化開發方案，實現車型開發周期和成本雙降；基于網絡安全威脅分析構建車、路、云一體化的防御體系，通過實車眾測及攻防比賽驗證全生命周期防護閉環，為智能商用車安全升級提供動態賦能引擎。