车路云一体化解决方案V1

车路云一体化解决方案2025年7月政策解读法规为贯彻落实《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》（国办发〔2020〕39号），推动网联云控基础设施建设,五部委联合开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作，试点期为2024—2026年《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》明确智能网联汽车为汽车产业转型升级重要方向，鼓励高精度地图应用、众源采集及更新等先行先试，鼓励智慧公交、自动泊车等多场景应用试点。关于开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作的通知政策支撑行业需求及问题1、汽车产业正与ICT信息通信行业、能源行业加速融合。2、车路云生态吸引第三方开发者参与，衍生出众多创新应用。如出行平台接入路侧数据优化导航路径，车辆远程诊断服务基于车路云数据实现故障提前预警，拓展产业边界与商业机会。产业融合与创新发展需求1、我国公路运输市场规模超5万亿元，其中干线物流运输市场规模占比78%，约合3.9万亿元。传统干线物流成本高，人力成本占比大。2、电商与快递行业蓬勃发展，对配送时效性要求提升。物流与运输行业降本增效需求强劲1、超80%的交通事故与人的反应迟缓或误判相关。2、城市交通拥堵日益严重，耗费大量时间与能源。3、单车智能在复杂场景（如暴雨、浓雾等极端天气，城市复杂路口）下存在感知盲区与决策局限。

交通安全与效率提升需求迫切降本创新安全行业需求行业需求及问题行业面临的问题技术基础设施商业模式标准政策1、车辆实时通信与数据传输稳定性不足。2、单车智能与车路云协同融合难题。3、高精度地图更新与安全问题Technology1、路侧设施覆盖不足与碎片化。2、网络基础设施有待优化Infrastructure1、盈利模式不清晰2、成本高昂制约推广BusinessModel1、标准不统一。2、政策支持有待细化。PolicyAndStandard1、一套路侧智能感知方案

路侧感知设施的供货、安装、调试等工作。2、两个空间基础服务1）高精度地图；2）高精度定位。3、四个核心支撑平台1）地图开放平台2）众源更新（车、路、云）平台；3）数据安全合规平台；4）快速审图平台；4、N类云控应用1）网联车辆赋能类：智慧停车、无人AI巡检、V2X信息交互2）交通管理与控制类：全息路口、信控优化3）交通数据赋能类：大数据平台，路况信息“车路云一体化”解决方案：1+2+4+N“车路云一体化”解决方案11-智能路侧设备-选型-供货-安装-标定-联调-测试验证.21-高精度地图基础服务-自动驾驶-智慧交通-智慧城市2-高精度定位基础服务-车端T-box-路侧定位基准-云端监管服务41-地图开放平台

-AutoSDK-V2X-OD服务2-众源更新平台-车端-路端-云端3-快速审图平台4-数据安全合规平台N1-智慧公交2-无人巡检3-无人环卫4-全息路口5-信控优化6-车道级路况

7-协同式全场景AVP四维图新“车路云一体化”解决方案，以端侧感知为核心，以时空底座为基准，以配套平台为支撑，以应用场景为目标，形成了从“端上感知-时空基准-配套服务-场景应用”全流程的解决方案和能力，构建全息还原真实世界的能力，为自动驾驶、智慧交通和智慧城市提供全方位的赋能。（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案建设思路：对重点道路和关键节点进行感知覆盖，配合自动驾驶车辆实现重点居民区接驳、复杂场景验证、关键区域配送及商业化试点运营，提供车路云一体化服务，解决自动驾驶长尾问题，提升安全性和通行效率。

满足车路云一体化服务需求，支持自动驾驶车辆规模化运营；

规划原则道路设施条件：道路较为宽阔，标志标线清晰，车辆易于识别；

选点要求覆盖重点路口、主干道及主要联络线，形成连续覆盖，满足政策监管和交通管理需求；

区域要求：避开敏感区域；

灵活配置，支持迭代升级，满足未来公安、交管等方面的新增需求；

交管：车流量大的复杂路口实现执法，交通拥堵区域实现信控优化（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案根据道路现有基础条件，结合实际功能需求，对路口智能设备进行差异化部署：

路侧感知设备：电警相机、卡口相机、鱼眼相机、毫米波雷达补光灯设备：频闪灯、爆闪灯执法存储设备：智能终端路侧计算设备：边缘计算节点(MEC)根据现场实际情况灵活配置，遵循“多杆合一、多感合一”的布署原则，同时满足车路云一体化及公安、交管等方面的需求，在既有基础条件上实现功能最大化及路口监控范围无死角。智能化设备部署——部署原则（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案智能化设备安装调试（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案智能化设备标定（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案定义：图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立传感器成像的几何模型，这些几何模型参数就是传感器参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为传感器标定。图像测量或者机器视觉应用中，传感器参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响传感器工作产生结果的准确性。因此，做好传感器标定是做好后续工作的前提，是提高标定精度是该工作的重点所在。同时根据车路云一体化系统工作原理，需要将感知结果转化为世界坐标系的三维坐标，在解算过程中，需要确定摄像头部署的精准高度、角度、坐标，这些数据无法通过测量设备直接测得，需要通过工程化的标定方法在场外采集数据进行解算求得。方案需要对摄像机进行内参及外参标定，对毫米波雷达进行外参标定。设备内参标定外参标定正向低时延定向摄像机√√反向低时延定向摄像机√√低时延鱼眼摄像机√√广域毫米波雷达

√方案需要的设备标定（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案摄像机内参标定内参标定作用标定内容解决因设备生产过程中产生的镜头参数细微误差，难以满足自动驾驶车辆要求同时解决摄像机从三维空间到二维图像的投影关系标定条件及工具标定流程参数包括6个：1/dx、1/dy：x、y方向单位像素占用长度u0、v0：图像的中心像素坐标和图像原点像素坐标之间相差的横向和纵向像素数r、f：……鱼眼相机还包括畸变参数：径向畸变系数:k1，k2，k3切向畸变系数:p1，p2标定标准标定间：租赁专用设备标定间，光线良好，无尘环境标定硬件工具：标定工控机电源适配器（12V）/poe交换机9*9棋盘标定板网络跳线数根、补光灯标定软件工具摄像机内参标定工具内参标定结果验证工具定向相机达到重投影误差小于等于1.5像素鱼眼相机达到重投影误差小于等于0.5像素摄像头计算焦距与锁焦的值偏差不应大于±0.1mm。确定摄像机参数摄像机初始化设置内参标定环境设置内参数据标定（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案摄像机外参标定内参标定作用标定内容解决相机坐标系到世界坐标系的位置关系标定工具标定流程参数包括3*3矩阵：T的三个轴的平移参数（Tx、Ty、Tz）R的三个轴旋转信息参数（ω、δ、θ）标定标准标定硬件工具：移动工作站手持RTK外参标定板摄像机高精地图标准工具摄像机人工戳点法标定工具摄像机外参标定结果的验证工具保证平均误差值小于2像素验证：多相机联合验证工具通过判断同一标志物在不同相机图像中的位置偏差，验证相机外参标定的结果精度世界坐标系下特定点坐标采集相机安装与图像采集世界坐标系下相机位置坐标采集矩阵计算及标定红绿灯标注点云辅助标定法毫米波雷达外参标定解决雷达的安装角度误差，车辆惯导位置误差，通过GPS测绘工具进行标定内参标定作用标定工具标定硬件工具：雷达角锥手持RTK标定流程1.现场勘察2.滚轮采样3.角锥戳点4.RTK戳点5.雷达戳点6.通过融合计算，求解旋转矩阵专项调试—执法调试（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案场景调试灯光调试执法配置设备检测执法备案执法公示执法启用信控优化及真值验证（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案实现为自动驾驶车辆与量产车辆等交通参与者提供从基础数据推送、道路事件检测播报到协同感知安全提醒等功能服务。包含交通信号灯数据服务、全要素感知信息服务、机动车逆行时间、占道施工事件、车辆故障事件、异常停车事件、限速提醒、公交车道提醒、超速事件、行人闯入机动车事件等27项服务功能。车路云一体化路侧服务功能通过路网建模、V2X设备标注等手段对各种道路标志、标线和设施等进行感知。通过相对位置推算车辆轨迹、车辆速度、转向信息等，最终提取所需的交通流参数指标，包括交通流量、车道级车头时距、饱和车头时距、红绿灯启亮排队数、浪费时间、路口流向级排队长度等指标等。智慧信控功能依托视频识别技术、计算机处理技术、数字录像技术，实现机动车闯红灯、机动车压实线等各类交通违法行为抓拍。执法功能11项：机动车闯红灯、未礼让行人、大货车禁行、不按导向车道行驶、未办理进京证、不系安全带等。过车检测功能：记录通行车辆经过监测点的全景图像和特征图像配套相关功能：车牌识别、驾驶人面部记录、车身颜色识别等。

交通执法功能业务功能路侧感知设备建成后可实现车路云一体化路侧服务功能、智慧信控功能和交通执法功能。（一）一套路侧智能感知方案：基于视觉感知-边缘计算为主的方案云控全息感知融合信控优化交管执法自动驾驶上车服务（二）两个基础服务之一：智能网联高精度地图基础服务四维图新建立高精地图采集、生产、发布、更新和自主可控的时空地理信息安全保护技术体系，基于全自动化高精地图数据生产流程，可以提供基于Minedata地图引擎面向智能网联车端、路端、云端不同场景的高精地图应用及数字孪生服务。高精地图高架桥下消息层数据高层建筑云端路侧消息MAP消息RSI消息SPAT消息标定文件RSM消息点云tif/tfwjsonsenjson路端消息层数据HMI渲染三维模型车端全场景地图采集全要素地图生产众源更新高精地图快速审查地图数据在线分发数据合规服务高精度地图生产亮点：高精度测量系统数据采集、精度优化、高自动特征提取、高自动化人机交互编辑、独立KPI质量评估、众源地图学习全自动化高精度地图生产车路云全场景应用及数字孪生服务服务场景（三）两个基础服务之二：“网-云-端-芯”一体化高精度定位基础服务依托覆盖全国的地基增强网络，形成“网-云-端-芯”一体化解决方案，为海量智能网联车辆提供5系统16频点、全天候、实时厘米级及亚米级高精度定位服务。在智能网联场景，可确保车辆的厘米级高精度定位，从而实现基于V2X的各种实时信息的精准交互。资料来源：北京市地方标准《车路云一体化路侧智能基础设施建设指南》全国基站网（已部署完成3000+CORS站）原始数据上传远程设备升级RTCM3.x播发GGA位置上报端终端服务云云阁数据解算中心网北斗GPS格洛纳斯伽利略准天顶路端基础设施定位基准云端服务及分发平台车载终端定位及模组（四）四个核心支撑平台之一：地图开放平台满足车路云一体化的数据服务引擎，支持车端、云控、路侧能力的地图访问和应用需求。满足车规功能安全的车端和服务引擎，满足客户直接调用面向自动驾驶车辆在感知、定位、决策等不同模块的车端应用需求。按区域发布按图幅发布按要素发布CDN节点云（OEM\云控平台\中心云-边缘云）数据同步原数据处理检查发布版本管理通知查询CatalogACatalogBCatalogC对象流式地图属性地图下载上传地图数据下载地图数据下载查询地图属性/元数据/CDN地址地图数据下载和分发地图开放平台数据管理地图发布数据注入地图生产数据存储地图引擎AutoSDK地图更新融合定位ODD地图渲染EHPV2X-OD车道级路径规划（五）四个核心支撑平台之二：基于车路云一体化的众源更新服务四维图新在地图众源更新技术方案领域，采用对车端的感知-融合-提取等算法，对路侧设备的标定-感知-融合等算法，在云端实现数据聚合，采用AI算法，实现基于车、路、云一体化的地图众源更新技术，并通过该技术可以对基于位置的对象及要素进行二次数据加工和利用。基于车端感知能力的众源方案基于路端感知能力的众源方案云端聚合和众源更新路端云端车端（五）四个核心支撑平台之二：基于车路云一体化的众源更新服务车载传感器采集车辆的相机、雷达、GNSS等车载传感器，可采集车道线、交通信号灯、路面标识等基础数据，多车数据叠加弥补精度不足，为高精度地图更新提供海量基础信息。路侧设备采集电警、卡口、雷达等路侧设备，精准捕捉道路静态设施与动态事件，提供权威参照，确保采集数据的准确性和可靠性，为地图更新提供重要依据。用户交互反馈驾驶员通过车载系统或手机APP上报道路施工、标志损坏等信息，作为补充数据源，丰富数据来源，提升地图更新的及时性和全面性。多源数据采集技术基于车路云一体化架构，整合海量行驶车辆、路侧智能设备及用户反馈等多元“众源”，持续采集道路细节变化数据。（五）四个核心支撑平台之二：基于车路云一体化的众源更新服务云端数据处理技术Livemap众包更新工具链具备多要素（标线/标牌/箭头等）的全流程闭环能力；已经应用于OneMap地图产线生产，并具备快速扩展到更多要素的能力任务管理数据接入数据汇聚聚合认知MapLearning变化验证人工验证变化更新更新融合变化发布更新发布多元“众源”服务后台任务规划采集任务采集任务维护范围RI(现实变化结果)验证任务(RI+轨迹+图片)确认正确的变化图商更新工具链变化局部全量数据矢量语义数据/轨迹/图片确认后的结果矢量语义数据/轨迹/图片矢量语义数据/轨迹多源自动交叉验证基于多元”众源“的感知能力，结合云端众源成图

MapLearning技术，实现低成本快速建图，为交通&出行

提供“多维度、全要素、高鲜度”的信息服务数据底座。（五）四个核心支撑平台之二：基于车路云一体化的众源更新服务从按月/季度更新缩短至分钟级，保障自动驾驶车辆获取实时道路信息，提升其行驶安全性和效率。借助海量社会车辆，实现专业采集车难以覆盖区域的更新，扩大地图更新的范围，提升地图的实用性。减少对专业采集车队依赖，降低地图维护成本，推动高精度地图的规模化应用，促进自动驾驶技术的发展。010203核心价值（六）四个核心支撑平台之三：快速审图平台基于业务需求，在原有的行政许可的线下审批流程基础上增加实时备案审查和增量审查机制，通过快速审图平台提高送审和审图效率，并保障全流程的数据安全。部审图中心格式转换地图数据商密加密商密解密自动审查任务分发终审审图信息审图意见报告生成初审快审意见审查抽查地图分发商密加密商密解密更新抽查北京测绘院复审远程安全访问系统地图审查地图审查更新抽查接入授权接入授权审查受理数据备案受理意见地图送审结果下发远程访问远程访问政务接口政务网自然资源部北京市规划和自然资源委员会行政审批路侧信息车端信息车端应用地图送审智能地图快速审图平台行政主管政务网（七）四个核心支撑平台之四：车路云全流程数据合规服务随着智能网联汽车行业的迅猛发展，测绘地理信息数据的安全管理成为焦点，打造在线安全闭环的合规服务有利于行业的健康发展和国家安全的保障。路侧合规智能网联基础平台原始数据服务接口合规数据服务接口原始数据池专属合规区、资源独享、图商实控合规处理资源池云端合规/数据存储合规处理后数据池⑤数据接口服务监控审计区数据流监控日志审计权限管理账号管理服务应用区ToG智慧交通运行监测智慧城市ToB自动驾驶高级辅助驾驶……智能座舱ToB/ToC导航服务预警服务APP……云控平台应用区车端合规坐标偏转个信匿名化区域合规商密加密坐标偏转个信匿名化……500+数据工程师30+本地化生产基地200+专业采集车辆20+测绘数据处理经验100+

车企客户的信赖50+合规保障案例甲级导航电子地图测绘资质端侧合规云端合规访问合规（八）车路云一体化应用场景——智慧停车泊位级导航泊位推荐车场实况采集和发布泊位分布展示用户自主泊位导航

出行前

在路上到达停车中返程车位被占重新规划行程重新导航语音播报行车导航结束步行导航开启查看实时在场照片场中提前缴费支付反向寻车前往泊位，开启步行导航

（九）车路云一体化场景应用-预警类辅助驾驶V2X与导航地图融合界面灵活定制开发支持多系统和设备覆盖30+场景CDAS辅助驾驶系统感知共享跟车过近协作式变道紧急车辆预警前向碰撞预警交叉口碰撞预警异常车辆提醒紧急制动提醒车辆失控提醒促进智能网联汽车前后装应用新一代导航信控信息服务汽车电子芯片V2V预警HMI渲染V2I预警（十）深入探索和挖掘车路云商业化应用场景基于“车-场-路-云”的全场景协同式AVP应用基于“车-路-云”一体化众源数据应用大范围规模化商用级L4级载物无人车云控应用支撑高级别自动驾驶的信控和交通信息应用通过2-3年的试点城市建设和运行，挖掘和创新出车车、车路、车路云一体化的“杀手级”应用场景全链路协同优势（方案核心优势一）01“1（路侧感知）”作为数据入口，全面采集交通信息。“2（高精度地图+定位）”构建精准空间基准，为后续处理提供基础，避免感知与数据孤立。02“4（支撑平台）”高效处理数据并赋能，“N（云控应用）”实现价值落地，形成从前端到应用的完整链路，提升整体效能。03各环节无缝衔接，打破传统方案中“感知孤岛”“数据割裂”“应用断层”局面，实现全链路一体化协同，提升交通系统运行效率。数据入口与空间基准平台处理与应用输出协同效能提升一体化闭环构建核心技术优势（方案核心能力二）技术支撑优势1、多传感器融合：提