在项目成果评价中，由清华大学院士、中国汽车工程学会葛松林专务秘书长、同济大学交通运输工程学院马万经教授等专家在综合评价意见中特别指出“该项目系统复杂、技术难度大★★、创新性强，拥有多项自主知识产权★，项目成果在苏州实现了5G车路云一体化系统的规模化应用，社会效益显著。项目成果推广应用前景广阔，其中基于5G确定性网络的跨域云控协同技术处于行业先进水平★，对推动智能网联汽车行业技术进步与产业发展具有重大意义★★★”。

　　作为智慧城市的关键纽带与数据汇聚中心，智能网联汽车正重塑出行模式与城市发展。据中国汽车工程学会预测★★，至2030年，车路云一体化智能网联汽车产业将带来2.58万亿元产值增量，而智能网联汽车市场整体规模有望超5万亿元★★★，“车路云一体化”相关领域市场规模更将突破14万亿元★。在全国多城已明确车路云一体化发展规划的当下，天翼交通致力于携手生态伙伴，发挥各自优势，推动智能网联汽车行业的持续进步与发展，为实现“交通强国★★”的目标贡献自己的力量。

　　围绕以上难题，天翼交通与清华大学苏州汽车研究院（吴江） ★★、中国电信股份有限公司苏州分公司、金龙联合汽车工业（苏州）有限公司★★、苏州智能交通信息科技股份有限公司等单位在工信部2020年新型基础设施建设工程“苏州5G车联网城市级验证与应用项目★★★”等项目支持下★★★，依托于苏州相城区高铁新城智能网联道路项目，在网联道路和网联车辆的基础上构建了一整套面向智能驾驶的车路云一体化基础设施产品解决方案★。该方案主要包含多级云控基础平台★、分级感知系统和5G确定性网络系统，基于“物理分散、逻辑协同、分层解耦、跨域共用★★★”的建设理念，克服行业发展过程中在技术、管理与商业等多个方面的瓶颈，打造了面向L0至L4级别车辆的网联智驾服务能力和面向交通管理升级的网联赋能交通能力，实现高铁新城重点区域车路协同多场景智能驾驶。

　　在技术层面，天翼交通等建设基于云控基础平台的城市级跨域数字化基础设施核心技术体系，通过车路云一体化网关★★★、数据标准化与集成平台、跨域服务管理中心三大模块，确保车路云一体化网关与跨域应用服务机制的实现，使同一个城市不同区域内多源异构数据的标准化接入与对应服务的城市级注册与跨域服务的实现成为现实★；打造多模块融合的时空连续路侧感知及测评技术，以相较于单车智能来说的连续时空感知、异构传感器融合、分布式协同感知、云端算力以及超视距无死角等优势★★，在行业内率先实现由路网平台主导融合感知的长距离开放道路的L4级网联协同式自动驾驶场景落地运行★★★；通过支撑智能驾驶的5G超稳态确定性网络技术，构建智能驾驶极简专频专网、定制车联网切片★★、时延优化、移动性优化等对网络进行改造升级★，确保99★★.99%以上的网络可靠性和＜20ms的低时延特性，满足智能驾驶对系统端到端时延要求高、对丢包容率要求低的需求，且随着车辆接入数增加★，该网络技术可实现平滑扩容；基于云网融合的网联协同感知与决策技术，辅助智能驾驶车辆对盲区和超视距范围内的车辆或行人的准确感知识别★，以便提前做出预判和决策控制★，避免急刹或出现交通事故。

　　2024年11月12日★★★，第三十一届中国汽车工程学会年会暨展览会在重庆举办，同期举行了2024年度中国汽车工程学会科学技术奖颁奖典礼★★★。会上，天翼交通科技有限公司（以下简称“天翼交通”）牵头的“车路云一体化智能驾驶基础设施关键技术及应用”项目荣获★“科技进步奖三等奖★★”★★★。

　　目前该方案已在苏州、天津等多地取得实际应用成果。以苏州项目为例★★★，天翼交通在苏州建设包括城市道路、高速★、国道等场景在内的超200公里的公共测试道路★★，在智驾赋能方面，在先导产投以及各类型智能载具企业的共同合作与支持下，实现智慧乘用车★★、智慧公交、低速自动驾驶等多类型新业态的车路协同自动驾驶场景应用。通过在S17高速上为物流运输车辆提供网联式节能驾驶建议服务的测试结果(累计超600Km的往返测试)，PCC模式下综合节能率在8%左右，最大节能率达16★★★.19%★★。在交通管理赋能方面，依托车路云平台★★★，面向交管部门提供道路违法违章，如闯红灯★★、逆行、违法停车等信息，面向交通部门提供公交车、渣土车、环卫车、危险品运输车等重点车辆管理信息；在城市管理方面，提供市政设施监测★★★、隧道积水预警、道路施工提示等信息★★。相关服务有效提升城市及交通管理效率及综合治理水平，支撑苏州打造建设宜居、绿色、韧性、智慧、人文的智驾之城。

　　车路云一体化在智能网联行业的发展中扮演着至关重要的角色★★★。然而，随着智能网联汽车行业从技术研发、测试验证、示范应用阶段迈向大规模商业化运营的新阶段★★★，一系列挑战也随之而来★★，包括缺乏统一标准与规范★★、应用与商业模式不成熟★、主机厂参与意愿不强以及网联协同智能驾驶成功案例匮乏等★★。

　　面对挑战，天翼交通与生态伙伴认为主要有三大难题需要解决。一是基础设施体系的标准化、规范化程度不够，建设服务质量参差不齐★★★，这也导致在路侧基础设施覆盖率不足的情况下，汽车行业无法开展实质化协同应用探索与研究。二是基于C-V2X的通信基础设施建设成本久居不下且技术成熟度及覆盖率不及预期★★★。三是行业整体缺乏针对网联协同式智能驾驶的整体系统化架构设计与核心技术链路的有效探索。智能驾驶与车路协同深度融合所形成的复杂系统★★★，需要解决大规模移动接入★★★、多层次互操作、低延时★★、高安全可靠等一系列问题，尤其是要适用各种复杂场景★，如地域、工、环境和范围等。因此对系统的设备设施提出明确的功能要求、性能要求、数据要求、安全要求，以保障协同式智能驾驶安全可靠运行★★★。