在目前智能汽車軟硬件平臺性能有限的背景下，無論是純視覺方案還是多傳感器融合方案，均難以獲得超視距、全局化的交通信息，在實現L3級以上高階自動駕駛仍有較大難度。而車路協同的建設可通過V2X實時傳輸遠端信息，有效補足單車感知能力的補足。同時，國內具備優渥的5G通信基建基礎，疊加國內人口道路密度大、高速等道路基礎設施建設相對完善等特征，智能網聯汽車落地亦具備較強經濟性。近年來，在構建智慧交通體系政策的支持下，各地已紛紛開啟試點區項目，未來隨著自動駕駛滲透率的持續提升，國內智能網聯汽車“云管端”建設有望進一步加速。

車端：OBU車端通信的核心設備，具備低時延、高兼容性等特點

車路協同系統通過“端”、“管”、“云”三方共同協作，從而實現環境感知，數據融合計算及決策控制，車端設備則更多體現“管”功能。其中OBU是車端核心設備，可借助V2X及5G通信技術實現車與車、車與人、車與云及車與路之間的全面信息交互。同時，由于車路協同對通信實時性提出更高要求，疊加路端和車端信息具有異質性特征，OBU設備具備低時延、高兼容性特點。

路端：RSU實現車路通訊，MEC為局部決策提供低時延算力支持

RSU和MEC是智能網聯汽車路側設備中實現車路信息通訊的關鍵設備。其中OBU幫助單車實現C-V2X技術通訊，于車端能夠提供超視距、全局實時的信息;于交通端能夠為智慧交通數據中心提供實時的路況信息。此外，RSU源于ETC設備的升級，因而具備相對成熟的產業鏈，傳統ETC龍頭公司金溢科技、萬集科技等均已實現率先布局。MEC為移動邊緣計算單元，負責向路側和車端設備提供近端低時延的算力支持。同時，由于邊緣計算平臺和云平臺技術、架構等同源，傳統的提供綜合IaaS服務的云平臺巨頭阿里、騰訊、百度等目前仍為該邊緣云業務的主導者。

云端：云控平臺是智能網聯汽車中數字化交通建設的主要載體

云控系統是實現智能網聯汽車的重要軟件基礎設施平臺，承擔“數據+算力中心”角色，為智慧交通和應用主體提供全局交通信息和非實時算力支持，整體架構包含邊緣云、區域云和中心云三級。參與者中云服務商與傳統服務相似提供基礎性服務，交通平臺集成商完成專業化部署和運營，其掌握數據運營自主權，更具備增長彈性。

特種車場景有望率先落地，提供整體解決方案為目前主流商業模式

城市路段、高速公路及園區、港口等特定區域由于路況簡單、封閉運營等因素是目前智能網聯汽車主要應用場景。而目前在落地實施的過程中，商業模式主要包括“提供完整的解決方案及后期運營服務”和“銷售改裝自動駕駛車和車端、路端設備”兩類，從頭部供應商落地案例上看，提供完整的軟硬件解決方并協助進行后期平臺運營為當前的主流商業模式。

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