赵志伟| 作者
丸子 | 编辑
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近年来，“车路云一体化”作为智能网联汽车发展的关键支撑，正以前所未有的力度在全国铺开。
据行业预测，到2025年，中国智慧交通市场规模将突破2400亿元。在这一背景下，路侧智能基础设施——包括高清摄像头、毫米波雷达、激光雷达、RSU（路侧单元）、边缘计算节点等——正密集部署于城市主干道、高速公路乃至社区微循环道路。
表面看，这是技术进步的必然结果；但深入观察就会发现，一个长期被掩盖却日益尖锐的结构性矛盾正在加剧：公安交警系统历经十余年构建的执法感知网络，与新兴车路云体系所需的协同感知设施，为何仍在“平行运行”？重复建设、资源浪费、数据割裂等问题反复上演，其根源不在技术能力不足，而在于治理理念尚未真正转向“协同共生”。
必须直言，当前许多地方所谓的“共建共享”，实质上仍停留在物理层面的“一杆多挂”或“摄像头复用”。这种做法看似节省了空间和部分硬件成本，却并未触及功能融合、数据互通与机制协同的核心。
更令人担忧的是，这种浅层整合正在制造一种“我们已经在协同”的错觉，反而延缓了真正的制度创新。如果继续满足于“内容梳理式”的整合幻觉，路侧基础设施就永远只是财政支出项，而非驱动交通治理现代化的价值引擎。
PART 01
公安交管的“执法逻辑”无可替代，但不应成为协同的壁垒
但问题恰恰出在这里：这套体系的“封闭性”正在无形中成为车路云发展的隐性障碍。由于执法数据涉及公共安全，其采集、存储、使用均受到严格限制；设备接口标准不开放，算法更新周期长，功能高度单一。当车路云需要毫秒级响应、全域连续感知、多源融合计算时，传统执法设备往往力不从心。
更值得警惕的是，部分地方将“公安主导”误解为“公安独占”，导致新建的智能路侧项目不得不另起炉灶，造成财政资金的双重甚至多重投入。
这不是危言耸听。某中部省会城市在推进车路协同示范区建设时，竟在同一交叉口同时部署了公安电警、交通局流量监测、车企V2X感知三套独立系统，仅杆件与电力配套就重复投资超百万元。这种“看得见的浪费”，本质上是制度协同缺位的结果。我们不能再用“部门职责不同”来搪塞问题——职责可以分工，但基础设施必须统筹。
我坚持认为：公安交管的职责是守住交通安全底线，但不必包揽所有路侧功能。守住执法边界的同时，完全可以通过技术手段（如数据脱敏、边缘计算隔离、API网关控制）开放非涉密感知能力，让同一套硬件支撑多元目标。否则，“共建”就只是形式主义的遮羞布，既浪费公共资源，又拖慢整体智能化进程。
PART 02
车路云的“协同野心”值得鼓励，但不能脱离现实空转
然而，部分项目却陷入“为智能而智能”的误区。一些示范区热衷于堆砌高端设备，追求参数极致，却忽视实际应用场景与长期运维成本；更有甚者，试图绕过公安交管体系，自建一套独立的感知网络，结果不仅造成重复投资，还因缺乏执法权威与公众信任而难以落地。
我曾实地调研多个车路协同试点，发现一个普遍现象：新建的V2X系统检测到某路口发生交通事故后，会立即向周边车辆推送预警信息。但因为该事件未同步至公安交警的接处警平台，指挥中心既未派警，也未调整信号灯疏导车流，导致后方车辆虽收到预警却不知如何应对，反而在路口聚集形成二次拥堵。群众抱怨：“明明说前方有事故，为什么红绿灯还是照常放行？”——这种“感知到了，但系统没反应”的尴尬，恰恰暴露了车路云与现有交管体系脱节的致命短板。这说明什么？车路云不是对传统交管的颠覆，而是对其能力的延伸与补充。
真正的智能路网，必须既能精准识别闯红灯车辆用于执法处罚，也能向自动驾驶汽车广播“前方50米有施工区域”的动态预警。两者本应同源同流，而非分庭抗礼。
任何试图割裂现有治理体系的“创新”，终将被现实反噬。我们必须清醒认识到：脱离公安交管体系的车路云，就像没有地基的高楼，再漂亮也经不起风雨。
PART 03
共建的核心矛盾不在设备，而在机制与利益
表面上看，公安与车路云的设备确有重叠：摄像头、雷达、信号机……似乎“共用”顺理成章。但深入一层就会发现，真正的障碍在于深层次的机制冲突：
这些问题，靠发布几个技术标准远远不够。我们必须承认：路侧设备共建的本质，是一场跨部门、跨行业、跨利益格局的制度重构。技术只是工具，真正的战场在体制之内。如果只谈技术不谈机制，那所有的“一体化”都只是空中楼阁。
PART 04
破局之道：从“物理共用”迈向“生态共赢”
基于对多地实践的观察与反思，我认为真正的破局路径必须跳出“设备共享”的浅层思维，转向三个维度的系统创新：
第一，推行模块化、可扩展的路侧架构。
与其强求一台设备同时满足执法与协同的所有需求，不如采用“基础平台+功能插件”模式。供电、通信、基础感知作为共用底座，执法取证、V2X通信、激光雷达等作为可插拔模块。长沙岳麓高新区的“一杆多能”实践已证明，此举可显著降低部署成本，且便于未来按需升级，避免“一次性投资、五年即淘汰”的窘境。这种思路，才是真正尊重技术演进规律的做法。
第二，构建可持续的数据价值闭环。
脱敏后的交通流数据、事件数据、环境数据，完全可以产品化。北京亦庄向导航平台出售实时路况数据年入50万元，柳州通过数据交易所挂牌交易预期收益达千万元——这说明，路侧设备不仅是支出项，更是可经营的数字资产。关键在于建立清晰的数据确权、分级授权、定价与收益反哺机制，让企业敢投、愿投、能回本，形成“政府引导、市场运作、社会受益”的良性循环。否则，企业凭什么长期承担高昂的运维成本？
第三，创新投融资与绩效付费机制。
针对存量设备改造难题，可推广PPP（政府和社会资本合作）+效果付费模式。由政府与社会资本成立SPV公司，政府不一次性买单，而是按“事故下降率”“通行效率提升值”“碳排放减少量”等实际成效支付服务费。贵州某高速路段试点该模式后，企业主动优化算法提升识别精度，政府则以绩效结果结算，双方风险共担、收益共享。更重要的是，它把“共建”从工程合同转化为长期伙伴关系，真正实现“建管用”一体化。这种机制，才是破解“重建轻管”顽疾的关键。
PART 05
结语
路侧设备的共建共享，绝非简单的资源整合，而是一次治理范式的跃迁。它要求我们放弃“我的设备”“你的系统”的零和思维，转向“公共基础设施”的共同体意识。
公安交警要敢于在保障安全的前提下开放非核心数据接口，车路云企业需尊重执法权威与公共安全底线，政府部门则必须扮演好“统筹者”与“规则制定者”角色，打破部门墙、打通数据链、重构利益格局。
唯有如此，那些矗立在街头的杆件与盒子，才能真正从“执法利器”蜕变为“协同神经元”，既守住安全底线，又托起智能上限。
未来的智慧交通，不属于某一个部门，也不属于某一家企业，而属于所有愿意打破壁垒、共创价值的参与者。这条路很难，但值得走——因为重复建设的代价，我们已经付得太多。
作者简介：赵志伟，人工智能专业高级工程师，合肥市高层次人才，安徽省工信厅高新技术专家，拥有10余年信息系统架构经验，十余项授权专利，主要研究方向为车路云一体化。
