车路协同最简单的理解，就是让路也装上“眼睛和嘴巴”：路侧雷达和路侧算力把红绿灯、盲区来车、前方路况实时传给车辆，云端再统一调度，让车提前知道视线外的情况。

　　一、系统靠“车、路、云”三端分工

　　车端上传自身状态：车辆把位置、速度、驾驶意图发给路侧和云端，让路知道“谁来了、要往哪走”。

　　路端负责就地感知：路口和路段布设雷达、摄像头、路侧算力单元，持续识别车辆、行人和信号灯状态。

　　云端做全局调度：云控平台融合多路口数据，统一分配路权、下发预警，形成车路云闭环。

　　二、它和单车智能是互补关系

　　不是替代车载判断：国内走“单车智能+车路协同”双轮驱动，车自己感知决策，路侧帮它补盲、提前预警。

　　能分担硬件压力：路侧感知可降低单车智能对车载传感器的部分依赖，让车辆用更经济的配置获得更广视野。

　　重点是提前发现风险：路侧设备不受车端视线遮挡，能更早看到路口横向来车等隐患，为制动或避让争取时间。

　　三、落地效果要看网络和算力

　　低时延是硬前提：桐乡车路协同应用中，5G信号上车时延控制在200ms左右，为规模化服务打基础。

　　算力在云端兜底：乌镇智算中心规划机柜880架、算力规模2000P，已建成约500P，支撑自动驾驶和本地产业。

　　已走向城市级覆盖：桐乡是全国首个实现车路协同技术全域覆盖的城市，说明它正从单点示范走向城市级部署；深圳等地也在推进车路协同设施建设。

本文由AI生成