車路云一體化解決方案2025年7月政策解讀法規(guī)為貫徹落實《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》（國辦發(fā)〔2020〕39號），推動網(wǎng)聯(lián)云控基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),五部委聯(lián)合開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點工作，試點期為2024—2026年《新能源汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2021—2035年）》明確智能網(wǎng)聯(lián)汽車為汽車產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級重要方向，鼓勵高精度地圖應(yīng)用、眾源采集及更新等先行先試，鼓勵智慧公交、自動泊車等多場景應(yīng)用試點。關(guān)于開展智能網(wǎng)聯(lián)汽車“車路云一體化”應(yīng)用試點工作的通知政策支撐行業(yè)需求及問題1、汽車產(chǎn)業(yè)正與ICT信息通信行業(yè)、能源行業(yè)加速融合。2、車路云生態(tài)吸引第三方開發(fā)者參與，衍生出眾多創(chuàng)新應(yīng)用。如出行平臺接入路側(cè)數(shù)據(jù)優(yōu)化導(dǎo)航路徑，車輛遠程診斷服務(wù)基于車路云數(shù)據(jù)實現(xiàn)故障提前預(yù)警，拓展產(chǎn)業(yè)邊界與商業(yè)機會。產(chǎn)業(yè)融合與創(chuàng)新發(fā)展需求1、我國公路運輸市場規(guī)模超5萬億元，其中干線物流運輸市場規(guī)模占比78%，約合3.9萬億元。傳統(tǒng)干線物流成本高，人力成本占比大。2、電商與快遞行業(yè)蓬勃發(fā)展，對配送時效性要求提升。物流與運輸行業(yè)降本增效需求強勁1、超80%的交通事故與人的反應(yīng)遲緩或誤判相關(guān)。2、城市交通擁堵日益嚴(yán)重，耗費大量時間與能源。3、單車智能在復(fù)雜場景（如暴雨、濃霧等極端天氣，城市復(fù)雜路口）下存在感知盲區(qū)與決策局限。

交通安全與效率提升需求迫切降本創(chuàng)新安全行業(yè)需求行業(yè)需求及問題行業(yè)面臨的問題技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施商業(yè)模式標(biāo)準(zhǔn)政策1、車輛實時通信與數(shù)據(jù)傳輸穩(wěn)定性不足。2、單車智能與車路云協(xié)同融合難題。3、高精度地圖更新與安全問題Technology1、路側(cè)設(shè)施覆蓋不足與碎片化。2、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施有待優(yōu)化Infrastructure1、盈利模式不清晰2、成本高昂制約推廣BusinessModel1、標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一。2、政策支持有待細化。PolicyAndStandard1、一套路側(cè)智能感知方案

路側(cè)感知設(shè)施的供貨、安裝、調(diào)試等工作。2、兩個空間基礎(chǔ)服務(wù)1）高精度地圖；2）高精度定位。3、四個核心支撐平臺1）地圖開放平臺2）眾源更新（車、路、云）平臺；3）數(shù)據(jù)安全合規(guī)平臺；4）快速審圖平臺；4、N類云控應(yīng)用1）網(wǎng)聯(lián)車輛賦能類：智慧停車、無人AI巡檢、V2X信息交互2）交通管理與控制類：全息路口、信控優(yōu)化3）交通數(shù)據(jù)賦能類：大數(shù)據(jù)平臺，路況信息“車路云一體化”解決方案：1+2+4+N“車路云一體化”解決方案11-智能路側(cè)設(shè)備-選型-供貨-安裝-標(biāo)定-聯(lián)調(diào)-測試驗證.21-高精度地圖基礎(chǔ)服務(wù)-自動駕駛-智慧交通-智慧城市2-高精度定位基礎(chǔ)服務(wù)-車端T-box-路側(cè)定位基準(zhǔn)-云端監(jiān)管服務(wù)41-地圖開放平臺

-AutoSDK-V2X-OD服務(wù)2-眾源更新平臺-車端-路端-云端3-快速審圖平臺4-數(shù)據(jù)安全合規(guī)平臺N1-智慧公交2-無人巡檢3-無人環(huán)衛(wèi)4-全息路口5-信控優(yōu)化6-車道級路況

7-協(xié)同式全場景AVP四維圖新“車路云一體化”解決方案，以端側(cè)感知為核心，以時空底座為基準(zhǔn)，以配套平臺為支撐，以應(yīng)用場景為目標(biāo)，形成了從“端上感知-時空基準(zhǔn)-配套服務(wù)-場景應(yīng)用”全流程的解決方案和能力，構(gòu)建全息還原真實世界的能力，為自動駕駛、智慧交通和智慧城市提供全方位的賦能。（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案建設(shè)思路：對重點道路和關(guān)鍵節(jié)點進行感知覆蓋，配合自動駕駛車輛實現(xiàn)重點居民區(qū)接駁、復(fù)雜場景驗證、關(guān)鍵區(qū)域配送及商業(yè)化試點運營，提供車路云一體化服務(wù)，解決自動駕駛長尾問題，提升安全性和通行效率。

滿足車路云一體化服務(wù)需求，支持自動駕駛車輛規(guī)?；\營；

規(guī)劃原則道路設(shè)施條件：道路較為寬闊，標(biāo)志標(biāo)線清晰，車輛易于識別；

選點要求覆蓋重點路口、主干道及主要聯(lián)絡(luò)線，形成連續(xù)覆蓋，滿足政策監(jiān)管和交通管理需求；

區(qū)域要求：避開敏感區(qū)域；

靈活配置，支持迭代升級，滿足未來公安、交管等方面的新增需求；

交管：車流量大的復(fù)雜路口實現(xiàn)執(zhí)法，交通擁堵區(qū)域?qū)崿F(xiàn)信控優(yōu)化（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案根據(jù)道路現(xiàn)有基礎(chǔ)條件，結(jié)合實際功能需求，對路口智能設(shè)備進行差異化部署：

路側(cè)感知設(shè)備：電警相機、卡口相機、魚眼相機、毫米波雷達補光燈設(shè)備：頻閃燈、爆閃燈執(zhí)法存儲設(shè)備：智能終端路側(cè)計算設(shè)備：邊緣計算節(jié)點(MEC)根據(jù)現(xiàn)場實際情況靈活配置，遵循“多桿合一、多感合一”的布署原則，同時滿足車路云一體化及公安、交管等方面的需求，在既有基礎(chǔ)條件上實現(xiàn)功能最大化及路口監(jiān)控范圍無死角。智能化設(shè)備部署——部署原則（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案智能化設(shè)備安裝調(diào)試（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案智能化設(shè)備標(biāo)定（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案定義：圖像測量過程以及機器視覺應(yīng)用中，為確定空間物體表面某點的三維幾何位置與其在圖像中對應(yīng)點之間的相互關(guān)系，必須建立傳感器成像的幾何模型，這些幾何模型參數(shù)就是傳感器參數(shù)。在大多數(shù)條件下這些參數(shù)必須通過實驗與計算才能得到，這個求解參數(shù)的過程就稱之為傳感器標(biāo)定。圖像測量或者機器視覺應(yīng)用中，傳感器參數(shù)的標(biāo)定都是非常關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，其標(biāo)定結(jié)果的精度及算法的穩(wěn)定性直接影響傳感器工作產(chǎn)生結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，做好傳感器標(biāo)定是做好后續(xù)工作的前提，是提高標(biāo)定精度是該工作的重點所在。同時根據(jù)車路云一體化系統(tǒng)工作原理，需要將感知結(jié)果轉(zhuǎn)化為世界坐標(biāo)系的三維坐標(biāo)，在解算過程中，需要確定攝像頭部署的精準(zhǔn)高度、角度、坐標(biāo)，這些數(shù)據(jù)無法通過測量設(shè)備直接測得，需要通過工程化的標(biāo)定方法在場外采集數(shù)據(jù)進行解算求得。方案需要對攝像機進行內(nèi)參及外參標(biāo)定，對毫米波雷達進行外參標(biāo)定。設(shè)備內(nèi)參標(biāo)定外參標(biāo)定正向低時延定向攝像機√√反向低時延定向攝像機√√低時延魚眼攝像機√√廣域毫米波雷達

√方案需要的設(shè)備標(biāo)定（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案攝像機內(nèi)參標(biāo)定內(nèi)參標(biāo)定作用標(biāo)定內(nèi)容解決因設(shè)備生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的鏡頭參數(shù)細微誤差，難以滿足自動駕駛車輛要求同時解決攝像機從三維空間到二維圖像的投影關(guān)系標(biāo)定條件及工具標(biāo)定流程參數(shù)包括6個：1/dx、1/dy：x、y方向單位像素占用長度u0、v0：圖像的中心像素坐標(biāo)和圖像原點像素坐標(biāo)之間相差的橫向和縱向像素數(shù)r、f：……魚眼相機還包括畸變參數(shù)：徑向畸變系數(shù):k1，k2，k3切向畸變系數(shù):p1，p2標(biāo)定標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定間：租賃專用設(shè)備標(biāo)定間，光線良好，無塵環(huán)境標(biāo)定硬件工具：標(biāo)定工控機電源適配器（12V）/poe交換機9*9棋盤標(biāo)定板網(wǎng)絡(luò)跳線數(shù)根、補光燈標(biāo)定軟件工具攝像機內(nèi)參標(biāo)定工具內(nèi)參標(biāo)定結(jié)果驗證工具定向相機達到重投影誤差小于等于1.5像素魚眼相機達到重投影誤差小于等于0.5像素攝像頭計算焦距與鎖焦的值偏差不應(yīng)大于±0.1mm。確定攝像機參數(shù)攝像機初始化設(shè)置內(nèi)參標(biāo)定環(huán)境設(shè)置內(nèi)參數(shù)據(jù)標(biāo)定（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案攝像機外參標(biāo)定內(nèi)參標(biāo)定作用標(biāo)定內(nèi)容解決相機坐標(biāo)系到世界坐標(biāo)系的位置關(guān)系標(biāo)定工具標(biāo)定流程參數(shù)包括3*3矩陣：T的三個軸的平移參數(shù)（Tx、Ty、Tz）R的三個軸旋轉(zhuǎn)信息參數(shù)（ω、δ、θ）標(biāo)定標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)定硬件工具：移動工作站手持RTK外參標(biāo)定板攝像機高精地圖標(biāo)準(zhǔn)工具攝像機人工戳點法標(biāo)定工具攝像機外參標(biāo)定結(jié)果的驗證工具保證平均誤差值小于2像素驗證：多相機聯(lián)合驗證工具通過判斷同一標(biāo)志物在不同相機圖像中的位置偏差，驗證相機外參標(biāo)定的結(jié)果精度世界坐標(biāo)系下特定點坐標(biāo)采集相機安裝與圖像采集世界坐標(biāo)系下相機位置坐標(biāo)采集矩陣計算及標(biāo)定紅綠燈標(biāo)注點云輔助標(biāo)定法毫米波雷達外參標(biāo)定解決雷達的安裝角度誤差，車輛慣導(dǎo)位置誤差，通過GPS測繪工具進行標(biāo)定內(nèi)參標(biāo)定作用標(biāo)定工具標(biāo)定硬件工具：雷達角錐手持RTK標(biāo)定流程1.現(xiàn)場勘察2.滾輪采樣3.角錐戳點4.RTK戳點5.雷達戳點6.通過融合計算，求解旋轉(zhuǎn)矩陣專項調(diào)試—執(zhí)法調(diào)試（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案場景調(diào)試燈光調(diào)試執(zhí)法配置設(shè)備檢測執(zhí)法備案執(zhí)法公示執(zhí)法啟用信控優(yōu)化及真值驗證（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案實現(xiàn)為自動駕駛車輛與量產(chǎn)車輛等交通參與者提供從基礎(chǔ)數(shù)據(jù)推送、道路事件檢測播報到協(xié)同感知安全提醒等功能服務(wù)。包含交通信號燈數(shù)據(jù)服務(wù)、全要素感知信息服務(wù)、機動車逆行時間、占道施工事件、車輛故障事件、異常停車事件、限速提醒、公交車道提醒、超速事件、行人闖入機動車事件等27項服務(wù)功能。車路云一體化路側(cè)服務(wù)功能通過路網(wǎng)建模、V2X設(shè)備標(biāo)注等手段對各種道路標(biāo)志、標(biāo)線和設(shè)施等進行感知。通過相對位置推算車輛軌跡、車輛速度、轉(zhuǎn)向信息等，最終提取所需的交通流參數(shù)指標(biāo)，包括交通流量、車道級車頭時距、飽和車頭時距、紅綠燈啟亮排隊數(shù)、浪費時間、路口流向級排隊長度等指標(biāo)等。智慧信控功能依托視頻識別技術(shù)、計算機處理技術(shù)、數(shù)字錄像技術(shù)，實現(xiàn)機動車闖紅燈、機動車壓實線等各類交通違法行為抓拍。執(zhí)法功能11項：機動車闖紅燈、未禮讓行人、大貨車禁行、不按導(dǎo)向車道行駛、未辦理進京證、不系安全帶等。過車檢測功能：記錄通行車輛經(jīng)過監(jiān)測點的全景圖像和特征圖像配套相關(guān)功能：車牌識別、駕駛?cè)嗣娌坑涗?、車身顏色識別等。

交通執(zhí)法功能業(yè)務(wù)功能路側(cè)感知設(shè)備建成后可實現(xiàn)車路云一體化路側(cè)服務(wù)功能、智慧信控功能和交通執(zhí)法功能。（一）一套路側(cè)智能感知方案：基于視覺感知-邊緣計算為主的方案云控全息感知融合信控優(yōu)化交管執(zhí)法自動駕駛上車服務(wù)（二）兩個基礎(chǔ)服務(wù)之一：智能網(wǎng)聯(lián)高精度地圖基礎(chǔ)服務(wù)四維圖新建立高精地圖采集、生產(chǎn)、發(fā)布、更新和自主可控的時空地理信息安全保護技術(shù)體系，基于全自動化高精地圖數(shù)據(jù)生產(chǎn)流程，可以提供基于Minedata地圖引擎面向智能網(wǎng)聯(lián)車端、路端、云端不同場景的高精地圖應(yīng)用及數(shù)字孿生服務(wù)。高精地圖高架橋下消息層數(shù)據(jù)高層建筑云端路側(cè)消息MAP消息RSI消息SPAT消息標(biāo)定文件RSM消息點云tif/tfwjsonsenjson路端消息層數(shù)據(jù)HMI渲染三維模型車端全場景地圖采集全要素地圖生產(chǎn)眾源更新高精地圖快速審查地圖數(shù)據(jù)在線分發(fā)數(shù)據(jù)合規(guī)服務(wù)高精度地圖生產(chǎn)亮點：高精度測量系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、精度優(yōu)化、高自動特征提取、高自動化人機交互編輯、獨立KPI質(zhì)量評估、眾源地圖學(xué)習(xí)全自動化高精度地圖生產(chǎn)車路云全場景應(yīng)用及數(shù)字孿生服務(wù)服務(wù)場景（三）兩個基礎(chǔ)服務(wù)之二：“網(wǎng)-云-端-芯”一體化高精度定位基礎(chǔ)服務(wù)依托覆蓋全國的地基增強網(wǎng)絡(luò)，形成“網(wǎng)-云-端-芯”一體化解決方案，為海量智能網(wǎng)聯(lián)車輛提供5系統(tǒng)16頻點、全天候、實時厘米級及亞米級高精度定位服務(wù)。在智能網(wǎng)聯(lián)場景，可確保車輛的厘米級高精度定位，從而實現(xiàn)基于V2X的各種實時信息的精準(zhǔn)交互。資料來源：北京市地方標(biāo)準(zhǔn)《車路云一體化路側(cè)智能基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)指南》全國基站網(wǎng)（已部署完成3000+CORS站）原始數(shù)據(jù)上傳遠程設(shè)備升級RTCM3.x播發(fā)GGA位置上報端終端服務(wù)云云閣數(shù)據(jù)解算中心網(wǎng)北斗GPS格洛納斯伽利略準(zhǔn)天頂路端基礎(chǔ)設(shè)施定位基準(zhǔn)云端服務(wù)及分發(fā)平臺車載終端定位及模組（四）四個核心支撐平臺之一：地圖開放平臺滿足車路云一體化的數(shù)據(jù)服務(wù)引擎，支持車端、云控、路側(cè)能力的地圖訪問和應(yīng)用需求。滿足車規(guī)功能安全的車端和服務(wù)引擎，滿足客戶直接調(diào)用面向自動駕駛車輛在感知、定位、決策等不同模塊的車端應(yīng)用需求。按區(qū)域發(fā)布按圖幅發(fā)布按要素發(fā)布CDN節(jié)點云（OEM\云控平臺\中心云-邊緣云）數(shù)據(jù)同步原數(shù)據(jù)處理檢查發(fā)布版本管理通知查詢CatalogACatalogBCatalogC對象流式地圖屬性地圖下載上傳地圖數(shù)據(jù)下載地圖數(shù)據(jù)下載查詢地圖屬性/元數(shù)據(jù)/CDN地址地圖數(shù)據(jù)下載和分發(fā)地圖開放平臺數(shù)據(jù)管理地圖發(fā)布數(shù)據(jù)注入地圖生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲地圖引擎AutoSDK地圖更新融合定位ODD地圖渲染EHPV2X-OD車道級路徑規(guī)劃（五）四個核心支撐平臺之二：基于車路云一體化的眾源更新服務(wù)四維圖新在地圖眾源更新技術(shù)方案領(lǐng)域，采用對車端的感知-融合-提取等算法，對路側(cè)設(shè)備的標(biāo)定-感知-融合等算法，在云端實現(xiàn)數(shù)據(jù)聚合，采用AI算法，實現(xiàn)基于車、路、云一體化的地圖眾源更新技術(shù)，并通過該技術(shù)可以對基于位置的對象及要素進行二次數(shù)據(jù)加工和利用?；谲嚩烁兄芰Φ谋娫捶桨富诼范烁兄芰Φ谋娫捶桨冈贫司酆虾捅娫锤侣范嗽贫塑嚩耍ㄎ澹┧膫€核心支撐平臺之二：基于車路云一體化的眾源更新服務(wù)車載傳感器采集車輛的相機、雷達、GNSS等車載傳感器，可采集車道線、交通信號燈、路面標(biāo)識等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，多車數(shù)據(jù)疊加彌補精度不足，為高精度地圖更新提供海量基礎(chǔ)信息。路側(cè)設(shè)備采集電警、卡口、雷達等路側(cè)設(shè)備，精準(zhǔn)捕捉道路靜態(tài)設(shè)施與動態(tài)事件，提供權(quán)威參照，確保采集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，為地圖更新提供重要依據(jù)。用戶交互反饋駕駛員通過車載系統(tǒng)或手機APP上報道路施工、標(biāo)志損壞等信息，作為補充數(shù)據(jù)源，豐富數(shù)據(jù)來源，提升地圖更新的及時性和全面性。多源數(shù)據(jù)采集技術(shù)基于車路云一體化架構(gòu)，整合海量行駛車輛、路側(cè)智能設(shè)備及用戶反饋等多元“眾源”，持續(xù)采集道路細節(jié)變化數(shù)據(jù)。（五）四個核心支撐平臺之二：基于車路云一體化的眾源更新服務(wù)云端數(shù)據(jù)處理技術(shù)Livemap眾包更新工具鏈具備多要素（標(biāo)線/標(biāo)牌/箭頭等）的全流程閉環(huán)能力；已經(jīng)應(yīng)用于OneMap地圖產(chǎn)線生產(chǎn)，并具備快速擴展到更多要素的能力任務(wù)管理數(shù)據(jù)接入數(shù)據(jù)匯聚聚合認(rèn)知MapLearning變化驗證人工驗證變化更新更新融合變化發(fā)布更新發(fā)布多元“眾源”服務(wù)后臺任務(wù)規(guī)劃采集任務(wù)采集任務(wù)維護范圍RI(現(xiàn)實變化結(jié)果)驗證任務(wù)(RI+軌跡+圖片)確認(rèn)正確的變化圖商更新工具鏈變化局部全量數(shù)據(jù)矢量語義數(shù)據(jù)/軌跡/圖片確認(rèn)后的結(jié)果矢量語義數(shù)據(jù)/軌跡/圖片矢量語義數(shù)據(jù)/軌跡多源自動交叉驗證基于多元”眾源“的感知能力，結(jié)合云端眾源成圖

MapLearning技術(shù)，實現(xiàn)低成本快速建圖，為交通&出行

提供“多維度、全要素、高鮮度”的信息服務(wù)數(shù)據(jù)底座。（五）四個核心支撐平臺之二：基于車路云一體化的眾源更新服務(wù)從按月/季度更新縮短至分鐘級，保障自動駕駛車輛獲取實時道路信息，提升其行駛安全性和效率。借助海量社會車輛，實現(xiàn)專業(yè)采集車難以覆蓋區(qū)域的更新，擴大地圖更新的范圍，提升地圖的實用性。減少對專業(yè)采集車隊依賴，降低地圖維護成本，推動高精度地圖的規(guī)?；瘧?yīng)用，促進自動駕駛技術(shù)的發(fā)展。010203核心價值（六）四個核心支撐平臺之三：快速審圖平臺基于業(yè)務(wù)需求，在原有的行政許可的線下審批流程基礎(chǔ)上增加實時備案審查和增量審查機制，通過快速審圖平臺提高送審和審圖效率，并保障全流程的數(shù)據(jù)安全。部審圖中心格式轉(zhuǎn)換地圖數(shù)據(jù)商密加密商密解密自動審查任務(wù)分發(fā)終審審圖信息審圖意見報告生成初審快審意見審查抽查地圖分發(fā)商密加密商密解密更新抽查北京測繪院復(fù)審遠程安全訪問系統(tǒng)地圖審查地圖審查更新抽查接入授權(quán)接入授權(quán)審查受理數(shù)據(jù)備案受理意見地圖送審結(jié)果下發(fā)遠程訪問遠程訪問政務(wù)接口政務(wù)網(wǎng)自然資源部北京市規(guī)劃和自然資源委員會行政審批路側(cè)信息車端信息車端應(yīng)用地圖送審智能地圖快速審圖平臺行政主管政務(wù)網(wǎng)（七）四個核心支撐平臺之四：車路云全流程數(shù)據(jù)合規(guī)服務(wù)隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車行業(yè)的迅猛發(fā)展，測繪地理信息數(shù)據(jù)的安全管理成為焦點，打造在線安全閉環(huán)的合規(guī)服務(wù)有利于行業(yè)的健康發(fā)展和國家安全的保障。路側(cè)合規(guī)智能網(wǎng)聯(lián)基礎(chǔ)平臺原始數(shù)據(jù)服務(wù)接口合規(guī)數(shù)據(jù)服務(wù)接口原始數(shù)據(jù)池專屬合規(guī)區(qū)、資源獨享、圖商實控合規(guī)處理資源池云端合規(guī)/數(shù)據(jù)存儲合規(guī)處理后數(shù)據(jù)池⑤數(shù)據(jù)接口服務(wù)監(jiān)控審計區(qū)數(shù)據(jù)流監(jiān)控日志審計權(quán)限管理賬號管理服務(wù)應(yīng)用區(qū)ToG智慧交通運行監(jiān)測智慧城市ToB自動駕駛高級輔助駕駛……智能座艙ToB/ToC導(dǎo)航服務(wù)預(yù)警服務(wù)APP……云控平臺應(yīng)用區(qū)車端合規(guī)坐標(biāo)偏轉(zhuǎn)個信匿名化區(qū)域合規(guī)商密加密坐標(biāo)偏轉(zhuǎn)個信匿名化……500+數(shù)據(jù)工程師30+本地化生產(chǎn)基地200+專業(yè)采集車輛20+測繪數(shù)據(jù)處理經(jīng)驗100+

車企客戶的信賴50+合規(guī)保障案例甲級導(dǎo)航電子地圖測繪資質(zhì)端側(cè)合規(guī)云端合規(guī)訪問合規(guī)（八）車路云一體化應(yīng)用場景——智慧停車泊位級導(dǎo)航泊位推薦車場實況采集和發(fā)布泊位分布展示用戶自主泊位導(dǎo)航

出行前

在路上到達停車中返程車位被占重新規(guī)劃行程重新導(dǎo)航語音播報行車導(dǎo)航結(jié)束步行導(dǎo)航開啟查看實時在場照片場中提前繳費支付反向?qū)ぼ嚽巴次?，開啟步行導(dǎo)航

（九）車路云一體化場景應(yīng)用-預(yù)警類輔助駕駛V2X與導(dǎo)航地圖融合界面靈活定制開發(fā)支持多系統(tǒng)和設(shè)備覆蓋30+場景CDAS輔助駕駛系統(tǒng)感知共享跟車過近協(xié)作式變道緊急車輛預(yù)警前向碰撞預(yù)警交叉口碰撞預(yù)警異常車輛提醒緊急制動提醒車輛失控提醒促進智能網(wǎng)聯(lián)汽車前后裝應(yīng)用新一代導(dǎo)航信控信息服務(wù)汽車電子芯片V2V預(yù)警HMI渲染V2I預(yù)警（十）深入探索和挖掘車路云商業(yè)化應(yīng)用場景基于“車-場-路-云”的全場景協(xié)同式AVP應(yīng)用基于“車-路-云”一體化眾源數(shù)據(jù)應(yīng)用大范圍規(guī)模化商用級L4級載物無人車云控應(yīng)用支撐高級別自動駕駛的信控和交通信息應(yīng)用通過2-3年的試點城市建設(shè)和運行，挖掘和創(chuàng)新出車車、車路、車路云一體化的“殺手級”應(yīng)用場景全鏈路協(xié)同優(yōu)勢（方案核心優(yōu)勢一）01“1（路側(cè)感知）”作為數(shù)據(jù)入口，全面采集交通信息。“2（高精度地圖+定位）”構(gòu)建精準(zhǔn)空間基準(zhǔn)，為后續(xù)處理提供基礎(chǔ)，避免感知與數(shù)據(jù)孤立。02“4（支撐平臺）”高效處理數(shù)據(jù)并賦能，“N（云控應(yīng)用）”實現(xiàn)價值落地，形成從前端到應(yīng)用的完整鏈路，提升整體效能。03各環(huán)節(jié)無縫銜接，打破傳統(tǒng)方案中“感知孤島”“數(shù)據(jù)割裂”“應(yīng)用斷層”局面，實現(xiàn)全鏈路一體化協(xié)同，提升交通系統(tǒng)運行效率。數(shù)據(jù)入口與空間基準(zhǔn)平臺處理與應(yīng)用輸出協(xié)同效能提升一體化閉環(huán)構(gòu)建核心技術(shù)優(yōu)勢（方案核心能力二）技術(shù)支撐優(yōu)勢1、多傳感器融合：提