2026年车路协同测试场建设方案

2026/03/282026年车路协同测试场建设方案汇报人:1234CONTENTS目录01

项目背景与政策环境02

测试场总体规划设计03

基础设施建设方案04

核心技术与系统集成CONTENTS目录05

测试能力与场景应用06

实施路径与进度规划07

运营管理与商业模式08

风险评估与保障措施项目背景与政策环境01车路协同发展现状与趋势政策体系：从顶层设计到地方实践国家层面，住建部等9部门《贯彻落实〈关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见〉行动方案（2025-2027年）》及工信部等5部门《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》提供核心实施路径。地方层面，北京、上海、广州等30余个城市设立车联网先导区、开放测试道路，如深圳成立智能网联汽车产业发展领导小组，重庆西部科学城建成200公里智能网联道路。技术突破：通信、计算与感知融合5G-V2X通信技术实现毫秒级延迟，如南京兴智路示范路通过路侧设备向车辆推送前方事故预警、信号灯倒计时，事故率降低30%以上。边缘计算与AI融合，如无锡市区两级云平台接入1723个路口信号灯数据实现动态配时。多传感器融合感知，如智慧多功能杆部署激光雷达、摄像头等，重庆西部科学城智能网联道路支持自动驾驶接驳车商业化运营。应用场景：从封闭到开放的梯度拓展封闭场景如天津港实现无人集卡与自动化装卸设备协同作业；高速公路方面，京雄高速二期每1公里部署3组智能感知设备，可实时采集128类数据，实现0.3秒内异常事件响应；城市道路如深圳坪山区开放1700公里自动驾驶道路，覆盖智慧公交、低速物流等6类60个场景，长沙2072辆公交车智能化升级后高峰准点率提升至80%。未来趋势：技术融合与生态重构技术上，车路云一体化架构深化，数字孪生与仿真测试技术推动自动驾驶向“预测-预防”升级；5G-A/6G、量子加密通信将增强安全体系；AI大模型与边缘智能融合提升决策效率。生态上，形成“科技巨头+传统车企+新势力+政府”多元格局，如华为、百度开放生态吸引开发者，车企通过“硬件预埋+软件订阅”构建用户粘性，政府引导数据开放与标准统一，长三角地区已启动“三省一市”车路协同互认试点。国家战略规划与顶层设计国家层面，《新能源汽车产业发展规划（2021—2035年）》明确提出推进车联网与智能交通系统深度融合，《智能汽车创新发展战略》将“车路协同”提升至国家战略高度，为测试场建设提供方向指引。中央部门专项政策支持住建部等9部门《贯彻落实〈关于推进新型城市基础设施建设打造韧性城市的意见〉行动方案（2025-2027年）》提出推进车路协同设施建设，工信部等5部门开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点，直接推动测试场相关技术验证与标准探索。地方试点与配套政策地方层面，北京出台4项自动驾驶及车路云一体化地方标准，覆盖封闭测试场地规范及路侧基础设施；上海嘉定区《进一步推进新型基础设施建设行动方案（2024-2026年）》明确完善自动驾驶测试场景布局，推动车路协同系统建设，为测试场落地提供具体政策保障。资金与土地支持政策政策支持还体现在资金与土地等要素保障上，如中央预算对车路协同项目按核定总投资的15%给予奖补（最高5000万元），地方政府通过专项债、PPP模式引入社会资本，同时在测试场建设用地等方面给予支持，如南方（韶关）智能网联新能源汽车试验检测中心获得8600亩用地。国家及地方政策支持体系测试场建设的必要性与意义破解复杂环境技术难题

重庆西部科学城利用山地丘陵、急弯陡坡等复杂路况，为辅助驾驶、自动驾驶技术提供“练兵场”，通过“真刀真枪”完善技术。加速新技术商业落地

搭建真实、复杂的路测场景，充分验证和优化智能网联技术，使车辆更安全可靠；通过标准统一、跨区域数据共享，破解行业痛点。支撑产业创新与生态构建

我国已建成17个国家级智能网联汽车测试示范区，累计开放测试示范道路超3.5万公里，促进产业链协同效应释放，2025年1—7月L2级乘用车新车渗透率达62.58%。填补关键测试能力空白

南方（韶关）智能网联新能源汽车试验检测中心作为国内首个“路空一体”测试基地，填补了华南地区“路空一体”测试空白，助力补齐低空经济产业链关键一环。测试场总体规划设计02核心区位与产业集群联动选址需便捷通达核心产业集群，如韶关新丰直连广深车企与低空经济企业研发基地，具备研发响应高效、通勤成本低及生活配套便捷的优势，助力产业协同发展。场地与空域资源条件需具备充足建设用地、优质净空环境和丰富测试路况。例如南方试验场占地约8600亩，测试空域近100平方公里、高度达1200米，可满足汽车与飞行汽车全场景测试需求。复杂地形与场景覆盖能力应覆盖多样地形以验证技术适应性，如四川龙池测试场包含直线路段、弯道、纵坡及隧道，支持34项标准场景、84项车路协同场景和306项自动驾驶场景的测试验证。政策与配套设施保障地方政府需提供专项政策支持，如新丰成立专项工作专班，6个月完成8600亩建设用地征收，建设5G-A基站、全域气象站等基建配套，并出台低空经济发展规划与管理办法。选址战略考量与区位优势场地规模与功能分区规划

场地总体规模与选址标准参考南方（韶关）智能网联新能源汽车试验检测中心8600亩占地规模，选址需综合考虑净空条件（如近100平方公里空域）、地形多样性（涵盖高速、城市、山路等）及产业集群区位优势，满足路空一体测试需求。

核心功能分区设计划分封闭测试区（如四川龙池测试场2.6公里复杂路段，含隧道、弯道）、半开放道路区（模拟城市主干道）、开放测试区（连接真实交通网络），配套5G基站、边缘计算单元等设施，支持300+自动驾驶场景测试。

特色测试场景布局针对极端环境模拟（高低温、暴雨）、特殊地形（急弯陡坡、交叉路口）、路空协同（1200米高度空域）等场景，部署激光雷达、毫米波雷达等多源感知设备，实现车路云一体化测试验证。测试场景覆盖与设计标准

多类型测试场景全覆盖测试场应支持三部委提出的34项标准场景、车路协同84项场景、自动驾驶306项场景，全面覆盖智能网联的测试验证需求，如四川龙池测试场。

复杂地形与环境模拟包含直线路段、弯道、纵坡、隧道等复杂地形，如四川龙池测试场2.6公里测试路段含1.1公里长隧道；支持极端气候、山区气流突变等环境模拟。

场景设计技术规范参考《智能网联汽车封闭试验场地测试技术规范》，针对乘用车、无人配送车等不同车型制定差异化测试指标，如动力响应、避障策略等。

路空协同场景创新拓展飞行汽车测试场景，涵盖地空通讯切换、复杂地形飞行等，如南方（韶关）智能网联新能源汽车试验检测中心支持路空一体测试。基础设施建设方案03路侧感知设备部署方案核心感知设备选型以智慧多功能杆为主要载体，部署激光雷达、高清摄像头、毫米波雷达及边缘计算单元（MEC），实现“多感合一”。参考重庆西部科学城智能网联道路及京雄高速每1公里部署3组智能感知设备的密度标准。通信网络与数据交互构建5G与C-V2X直连通信网络，实现重点区域毫秒级数据交互。路侧设备需支持C-V2X通信协议及《公路电子不停车收费车路协同拓展应用技术规范》JTG/T6520-2024数据接口规范。多源异构数据融合技术采用“多源传感融合技术”，通过AI算法对激光雷达、摄像头、毫米波雷达等设备数据进行叠加融合，提升目标识别精度。如四川龙池测试场通过该技术增强复杂地形下的环境感知能力。部署密度与覆盖范围重点区域如交叉路口、隧道、弯道等关键节点加密部署，实现交通信号机、标志标识联网率超90%。参考深圳坪山区143处节点网联化改造及上海内环高架路2000余个路侧单元的部署规模。通信网络与边缘计算建设

015G-V2X通信网络部署构建覆盖测试场全域的5G-V2X通信网络，支持直连通信与蜂窝通信双模，实现毫秒级低时延数据交互，保障车路信息实时可靠传输。

02边缘计算节点(MEC)布局在测试场关键路段及场景部署边缘计算单元，实现路侧感知数据本地化实时处理与分析，提升协同决策响应速度，支撑复杂场景下的智能交互。

03网络安全防护体系构建建立覆盖设备层、网络层、数据层的三维安全防护框架，采用国密算法加密传输，实施动态身份认证与漏洞管理，保障测试数据与系统安全。

04网络性能监测与优化部署网络性能监测系统，实时监控通信时延、吞吐量、丢包率等关键指标，结合测试场景需求动态优化网络资源配置，确保通信质量稳定。智慧多功能杆与供电系统智慧多功能杆的技术构成以智慧多功能杆为核心载体，集成激光雷达、高清摄像头、边缘计算单元（MEC）等感知设备，实现交通信号机、标志标识联网率超90%，如重庆西部科学城已建成200公里智能网联道路，支持自动驾驶接驳车商业化运营。供电系统设计与部署采用分布式供电与集中管理相结合的模式，保障路侧设备稳定运行。结合智慧杆体统一供电，满足激光雷达、通信模块等多设备能耗需求，如深圳坪山区完成143处节点网联化改造，部署路侧感知设备300余套。多杆合一与多感合一技术要求制定智慧杆体建设标准，明确多杆合一、多感合一技术规范，整合交通监控、通信基站、环境监测等功能，减少重复建设，提升城市空间利用效率，符合住建部等9部门推进新型城市基础设施建设的要求。云控平台层级架构设计采用边缘云、区域云两级架构，整合车、路、人、云数据，支撑交通流量优化、事故预警等功能。例如无锡市区两级云平台已接入1723个路口信号灯数据，实现动态配时。数据中心核心功能模块包含交通信息汇聚平台，实现施工占道、隧道事件等动态信息实时推送；建立交通数据开放平台，在保障安全前提下允许企业参与数据开发利用，如长沙湘江新区开放路测数据吸引百度、华为等企业构建生态。与城市级平台对接机制与城市信息模型（CIM）平台、交通安全综合服务管理平台对接，提升城市治理精细化水平，实现多源数据融合与共享，支撑跨部门协同管理。数据安全与隐私保护体系严格落实《数据安全法》《个人信息保护法》，在数据采集、存储、共享环节进行脱敏处理；建立数据出境安全评估机制，防止重要交通数据泄露，如高合汽车通过默认关闭敏感功能、二次确认隐私条款等措施保障用户权益。云控平台与数据中心架构核心技术与系统集成04多源异构数据融合技术多源传感设备协同感知通过路侧布设高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多种传感设备，实现对交通环境、交通状态、交通事件等信息的深度感知与融合，增强目标识别精度。数据融合算法优化采用联邦学习等算法，解决不同厂商传感器精度差异问题，将融合误差控制在3%以内，提升数据可靠性与准确性。边缘计算与云端协同处理路侧部署边缘计算单元（MEC）实现数据本地化实时处理，结合云端平台进行全局数据分析与优化，支撑交通流量优化、事故预警等功能。车路协同通信协议与标准01核心通信协议体系车路协同核心通信协议包括C-V2X和DSRC，其中C-V2X技术在我国得到广泛应用，其低时延、高可靠特性支撑毫秒级数据交互，如京雄高速应用C-V2X实现0.3秒异常事故预警。02跨行业标准互认进展推动跨行业标准互认，如《公路电子不停车收费车路协同拓展应用技术规范》（JTG/T6520-2024），规范数据接口，促进交通、工信等部门间系统兼容。03数字证书与安全认证标准建立基于数字证书的跨域互认体系，对路侧设备与车辆接入进行加密认证，工信部推动C-V2X设备数字证书管理，支持跨城市互联互认，保障通信安全。04路侧设备技术标准制定智慧杆体、路侧设备等基础设施建设标准，明确多杆合一、多感合一技术要求，如重庆西部科学城部署的激光雷达、摄像头等设备，支持自动驾驶接驳车商业化运营。数字孪生与仿真测试系统

数字孪生测试场构建基于真实测试场地形地貌、道路设施及设备参数，构建高精度数字孪生模型，实现物理世界与虚拟空间的实时映射与交互。

多场景仿真测试功能支持模拟雨雾、强光等复杂天气，以及交通事故、施工占道等特殊事件场景，覆盖智能网联汽车306项自动驾驶场景及84项车路协同场景测试需求。

虚实结合测试验证通过数字孪生技术将路侧设备、车载终端的真实数据与虚拟场景融合，实现“硬件在环”“软件在环”等多种测试模式，提升测试效率与安全性。

测试数据管理与分析构建测试数据存储分析平台，对仿真测试过程中的多源异构数据进行采集、存储与深度分析，为算法优化与标准制定提供数据支撑。信息安全与隐私保护体系多层次安全防护框架构建构建覆盖设备层、网络层、数据层的三维防护框架，包含身份认证、加密传输、漏洞管理等68项具体指标，如路侧单元与云端数据交互延迟不超过50ms，并支持国密SM4算法。数据全生命周期安全管理严格落实《数据安全法》《个人信息保护法》，在数据采集、存储、共享环节进行脱敏处理，采用区块链技术实现不可篡改存储，建立数据出境安全评估机制。动态密钥与身份认证机制建立基于数字证书的跨域互认体系，对路侧设备与车辆接入进行加密认证，部署车联网安全监测平台，实现对车辆运行状态的实时监控，防范网络攻击。安全运维与应急响应策略实施“数字孪生运维”，路侧设备实时上传工作状态数据，运维系统30秒内完成故障定位，支持AR技术远程维修；健全安全员培训与安全事件研判机制，定期上报安全事件分析报告。测试能力与场景应用05多场景覆盖与标准化测试环境构建封闭场地需支持多样化测试场景，如四川龙池测试场覆盖34项标准场景、84项车路协同场景及306项自动驾驶场景，满足不同技术验证需求。智能感知与通信设施部署部署激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头等多源感知设备，结合5G-V2X通信网络，实现低时延、高可靠数据交互，如龙池测试场采用“多源传感融合技术”提升目标识别精度。测试平台与云端服务支撑构建自动驾驶综合测试、V2X网联化测试认证、信息安全测试评价等平台，提供高精地图、定位、云控等云端服务，形成“平台+云端+测试车辆”的整体模式。特殊地形与极端环境模拟针对复杂地形如山区、隧道等进行场景设计，模拟光线变化、天气寒冷等不利条件，如南方试验场具备高速环道、动态广场及34种特征路面，支持路空一体复杂测试。封闭场地测试能力建设开放道路测试场景设计

城市复杂路况场景模拟交叉路口、学校区域、商业区等城市典型环境，包含行人横穿、非机动车混行、突发施工等要素。例如，深圳坪山区开放1700公里自动驾驶道路，覆盖智慧公交、低速物流等6类60个场景。

高速公路与快速路场景构建长距离直线路段、弯道、隧道、服务区出入口等场景，测试车辆在高速行驶状态下的协同决策能力。如京雄高速二期每1公里部署3组智能感知设备，可实时采集128类数据并实现0.3秒异常响应。

特殊天气与环境场景模拟暴雨、大雾、强光、夜间等极端条件，验证多传感器融合感知的鲁棒性。参考清华大学研究显示，极端天气下LiDAR探测距离从100米缩短至40米，需通过技术优化提升可靠性。

多交通参与者协同场景设计车-车、车-人、车-路协同交互场景，如紧急车辆优先通行、车队编队行驶、智能信号配时等。成都锦江大道试点“绿波带”通过车路协同实现车辆通行效率提升30%。特殊地形与极端环境模拟山地复杂路况模拟模拟急弯、陡坡、隧道等山地特征，如四川龙池测试场2.6公里路段包含弯道、纵坡及1.1公里长隧道，支持西南山区5G智能网联自动驾驶关键技术研究。复杂气象环境模拟搭建雨雾、强光、冰雪等极端天气模拟系统，验证传感器在恶劣条件下的感知能力，如京雄高速测试场景中应对暴雨天气下的障碍物识别。城市特殊场景复现构建交叉路口、施工区域、密集人流等城市复杂场景，如深圳坪山区开放1700公里自动驾驶道路，覆盖智慧公交、低速物流等6类60个场景。路空协同环境构建打造“路-空-智”一体化测试环境，如南方（韶关）智能网联新能源汽车试验检测中心提供近100平方公里空域，支持飞行汽车与地面车辆协同测试。路空一体协同测试探索

路空一体测试场建设背景随着智能网联汽车与低空飞行器产业快速发展，系统化测试平台相对缺乏，国内首个“路空一体”智能网联综合性测试基地南方（韶关）智能网联新能源汽车试验检测中心于2026年3月20日投运，填补了华南地区“路空一体”测试空白。

路空一体测试场核心优势南方试验场总占地约8600亩，获批近100平方公里空域、测试高度达1200米，配置8500米高速环道、300米直径动态广场等设施，具备“路-空-智”一站式全场景测试能力，可满足ADAS、新能源汽车、飞行汽车等多品类产品全生命周期测试需求。

路空协同关键技术突破该试验场联合产学研力量攻克路空协同、低空全链路通讯等核心技术，构建覆盖设备层、网络层、数据层的三维防护框架，支持复杂地形飞行、地空通讯切换、山区气流突变及应急协同等场景测试，为路空一体交通系统提供技术验证。

路空一体测试产业价值南方试验场实现“一站式”全流程测试，解决企业“测试难、成本高”痛点，助力广东在全国率先形成智能网联汽车与低空经济全产业链闭环，推动我国抢占未来出行全球先发优势，为粤港澳大湾区低空经济发展注入核心动能。实施路径与进度规划06项目建设阶段划分

试点验证期（0-6个月）完成核心测试区2.6公里路段建设，部署基础感知设备与5G通信网络，如四川龙池测试场初期建设模式，实现34项标准场景覆盖。

区域推广期（7-18个月）扩展至10-15公里半开放测试道路，完善边缘计算节点与云控平台对接，参照深圳坪山区经验，开放50+车路协同场景，引入企业联合测试。

全面应用期（19-28个月）建成8600亩全场景测试环境，如南方试验场规模，覆盖高速环道、动态广场、34种特征路面及100平方公里空域，具备路空一体综合测试能力。关键节点与里程碑计划

01前期准备阶段（2026年4-6月）完成场地选址、地质勘察及规划设计，同步启动项目立项与审批流程，确保符合国家及地方相关标准要求。

02基础设施建设阶段（2026年7-12月）完成道路工程、智能感知设备（如激光雷达、摄像头）、5G-V2X通信网络及边缘计算单元部署，实现测试场主体框架搭建。

03系统联调与测试阶段（2027年1-3月）开展设备联调、场景库构建及模拟仿真测试，验证车路协同功能稳定性，如京雄高速测试场实现128类数据实时采集与预警。

04试运行与验收阶段（2027年4-5月）邀请车企、科技企业开展实车测试，优化系统性能，参照北京自动驾驶地方标准完成验收，具备开放运营条件。01功能验收标准参照《智能网联汽车封闭试验场地测试技术规范》，覆盖乘用车23项、无人配送车18项核心指标，如动力响应、环境感知精度等。02性能验收标准路侧单元与云端数据交互延迟不超过50ms，支持国密SM4加密算法；设备综合利用率需提升40%以上，故障定位时间≤30秒。03安全验收标准构建设备层、网络层、数据层三维防护框架，包含68项信息安全指标，如动态密钥管理、漏洞响应时间（关键漏洞≤30天）。04分阶段测试流程1.封闭场地测试：验证34项标准场景、84项车路协同场景及306项自动驾驶场景；2.半开放道路测试：开展多源传感融合技术验证；3.开放道路测试：实现与城市云平台数据互通，测试动态信号配时等实际应用。验收标准与测试流程运营管理与商业模式07测试场运营管理机制

多主体协同运营模式采用政府引导、企业主导、产学研用协同的运营模式，如四川龙池测试场由四川交投集团投资建设，联合中国移动、百度、华为等企业及长安大学等高校共同开展测试，形成“平台+云端+测试车辆”的整体运营模式。

测试服务与收费标准提供封闭场地模拟测试、半开放道路测试、开放道路测试等差异化服务，采用非盈利模式面向行业开放。参考南方试验场，可探索“一站式”全流程测试服务，解决企业“测试难、成本高”痛点，缩短产品落地周期。

设备运维与安全管理建立智能运维管理系统，要求路侧摄像头、雷达等设备实时上传工作状态数据，30秒内完成故障定位，支持AR技术远程维修，提升设备综合利用率。如北京自动驾驶地方标准规定路侧单元与云端数据交互延迟不超过50ms，保障测试安全与数据可靠。

数据管理与共享机制构建数据存储分析平台，实现测试数据的汇聚、管理与安全共享。在保障数据安全和隐私的前提下，探索“数据沙箱”模式，如长沙湘江新区开放路测数据吸引企业构建生态，同时严格落实《数据安全法》《个人信息保护法》进行数据脱敏处理。市场化服务与收费模式

01多元化服务产品体系提供封闭场地模拟测试、半开放道路测试、开放道路测试等差异化测试服务，覆盖智能网联汽车、自动驾驶、飞行汽车等多品类产品的全生命周期测试需求。

02阶梯式测试服务定价根据测试场景复杂度、设备使用时长、数据服务内容等制定差异化收费标准，如基础场地租赁按小时计费，高级场景定制服务按项目打包收费。

03数据增值服务变现在保障数据安全和隐私的前提下，探索向车企、科研机构等提供匿名化测试数据、场景库、算法训练数据集等增值服务，形成可持续的盈利点。

04产学研合作与技术转化与高校、企业共建联合实验室，开展技术研发与成果转化，通过技术授权、专利共享、联合测试等方式获取收益，如为入驻企业提供定制化测试解决方案。产学研合作与生态构建

联合实验室与技术攻关联合高校、科研机构与企业共建专业实验室，攻克路空协同、低空全链路通讯等核心技术。例如，南方试验场联合华南理工大学、广汽高域、中国联通等产学研力量，共建实验室，助力国内首个路空一体综合试验场的建成。

测试资源开放与共享机制采用非盈利模式，面向行业提供封闭场地模拟测试，半开放道路、开放道路等多种形态的差异化测试项目。如四川龙池“车路协同”测试场，为中国移动、百度、华为、阿里等战略合作伙伴及高校提供测试服务。

人才培养与实训基地建设依托行业优势及博士后创新实践基地，联合高校开设数字交通应用技术相关专业，成立培训机构，培养智慧交通感知设备研发、测试、实操等人才，实现学校培养与企业用人的有效衔接。

产业联盟与标准协同创新参与标准制定，推动技术标准完善与互认。如北京37家机构参与制定自动驾驶及车路云一体化地方标准，涵盖测试技术规范、信息安全、运维管理等，助力产业规模化落地。风险评估与保障措施08技术与工程风险应对策略

多传感器融合与环境鲁棒性提升针对复杂地形与恶劣天气影响感知精度问题，采用激光雷达、毫米波雷达、摄像头等多传感器融合技术，结合AI算法叠加融合数据，如四川龙池测试场采用“多源传感融合技术”增强目标识别精度，应对西南山区定位信号不佳、光线明暗变化等挑战。

通信网络冗余与低时延保障为解决网络延迟与稳定性风险，部署5G与C-V2X直连通信网络，关键区域实现毫秒级数据交互。如京雄高速二期工程每1公里部署3组智能感知设备，通过5G-V2X技术实现0.3秒内异常事件预警，南京兴智路示范路通过路侧设备推送信息使事故率降低30%以上。

跨域标准统一与设备兼容性测试针对不同厂商设备接口与协议不兼容问题，遵循国家标准如《公路电子不停车收费车路协同拓展应用技术规范》JTG/T6520-2024，推动跨行业标准互认。北京出台车路云一体化地方标准，明确路侧单元与云端数据交互延迟≤50ms，支持国密SM4算法，保障设备互联互通。

施工与运维成本优化机制面对基础设施建设成本高问题，探索“多杆合一”“多感合一”技术方案，以智慧多功能杆为载体整合感知设备，降低部署成本。如重庆西部科学城建成200公里智能网联道路，通过规模化建设与PPP模式引入社会资本，平衡建设投入与长期运维成本。政策法规与安全