根据2023年《工业和信息化部 公安部 自然资源部 住房和城乡建设部 交通运输部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》（工信部联通装〔2023〕268号）文件精神，要求推动网联云控基础设施建设，探索基于车、路、网、云、图等高效协同的自动驾驶技术多场景应用，加快智能网联汽车技术突破和产业化发展。
随着智能网联汽车和智能交通的深度融合，“车、路、网、云、图”的概念逐渐演变为“车、路、网、云、图、安”，以应对日益突出的网络安全和数据安全问题，通过车端、路侧、云端、通信网络、高精度地图及安全体系的深度融合，构建协同感知、决策与控制的智能交通生态。
让我们来具体了解一下“车、路、网、云、图、安”六大要素~
车（智能网联车辆）
车是交通智能化的核心终端，通过多模态传感器（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）实时感知环境，结合高算力芯片与自动驾驶算法（如深度学习、强化学习）实现自主决策。其通过V2X通信与外界互联，依赖高精地图与云端数据完成路径规划，电动化（如电池管理技术）和软件定义硬件（OTA升级）进一步推动其向L4/L5级无人驾驶演进，目标是降低人为事故、提升出行效率。
路（智能道路基础设施）
路是车路协同的物理载体，通过部署路侧单元（RSU）、智能信号灯等设备，实时采集交通流量、路况及环境数据，并与车辆动态交互。例如，通过边缘计算快速处理事故信息并广播至车辆，或动态调整信号灯配时以缓解拥堵，本质是通过数字化改造弥补单车感知局限，构建全域交通协同网络。
网（通信网络）
网是车、路、云互联的通信基座，基于5G/6G网络低时延（＜10ms）、高可靠（99.999%可用性）特性，支撑V2X多向通信（如V2V防碰撞预警、V2I信号灯协同）。边缘计算节点就近处理数据（如路口实时视频分析），减少云端回传延迟，确保紧急场景（如自动制动）的毫秒级响应，是智能交通实时性的技术保障。
云（云控平台）
云是智能交通的中枢，通过分布式存储与弹性计算能力，整合车辆、道路、用户的海量数据（日均PB级），利用AI模型（如神经网络、时空预测算法）分析交通流量、优化全局调度。例如，云端实时生成拥堵热力图并推送绕行建议，或通过OTA为车辆远程升级算法，实现“数据驱动决策”的交通管理模式。
图（高精地图与定位）
图是自动驾驶的“数字感官”，以厘米级精度标注车道线、坡度、交通标志等静态信息，结合北斗/GPS定位、惯性导航及SLAM（即时定位与地图构建）技术，为车辆提供亚米级实时定位。通过众包数据（如车辆传感器反馈）动态更新地图，解决传统导航“盲区”问题，确保复杂场景（如无标线道路）下的安全通行。
安（安全体系）
安是智能交通的生存性底线，包含功能安全（如ISO 26262标准下的硬件冗余、故障诊断）和信息安全（如TLS加密通信、入侵检测系统）。前者防止系统失效导致的事故，后者抵御网络攻击，通过全链路防护，防止恶意操控和隐私泄露，保障用户与系统的双重安全。
内容来源：公司智能网联业务运营专班
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