李彦宏抢占新山头，阿里、华为急了( 五 ) 2004年

车路协同云可以通过与车辆边缘计算节点以及道路侧边缘计算节点之间的交互，对车辆密度、速度等的感知，来引导道路上的车辆规避拥堵路段，实现交通的高效调度。
总而言之，边缘计算能够帮助车路协同系统实现道路的最大利用率、减少不必要的停留，从而减少道路拥塞、降低燃油损耗，使交通更加“智慧” 。
云控基础平台的物理架构，目前已经基本形成车端-边缘云-区域云-中心云四级支撑体系。包括腾讯、百度、阿里、华为等多家企业也布局于此，在行业内已经形成了先发优势。
百度智能云已经覆盖到了北京、苏州、广州、阳泉、武汉、香港等10多个地区，百度宣布预计到2030年，百度智能云服务器台数超过500万台；阿里也将云计算、大数据、人工智能、IoT 等技术用于智慧高速公路的建设；华为也搭建了城市智能运营中心解决方案架构等。
由于云控平台具有国家基础设施属性，入行门槛高，所以其他创业公司要想再切入此领域，较为困难。
当前我国云控平台仍处在发展初期，用以支撑的云控基础平台与满足测试监管、智慧交通服务的产业发展需求仍存差距。
高精地图在车路协同领域，或可被视作云平台之上的基础设施。
高精地图的实时更新是保障自动驾驶安全最重要的一道屏障。OEM厂商及合作伙伴会将车辆实时产生的感知数据上传至云端，高精地图商将实时更新的地图数据上传至云端，再由云端将数据分发给车辆，以保证车辆对路况的实时知悉。

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目前，以高德地图、四维图新(行情002405,诊股)、宽凳科技等为代表的高精地图企业，已经可以利用边缘计算、云计算、大数据、车道级GIS引擎等技术为道路管控平台实现动态资产管理、车道级路网监测、精准应急救援及仿真决策服务等功能提供支撑。
结语
在2020中国电动汽车百人会论坛全体大会上，中国公路学会自动驾驶工作委员会主任冉斌曾经指出，目前车路协同还处于协同感知阶段，还需要几年的发展进入协同决策和控制阶段，最终实现车路一体化。
亿欧汽车认为，车路协同归根结底，是一场关于“协同”的挑战。随着产业链上各方技术逐渐成熟和标准、法规的日趋完善，车路协同将迎来一场“中国式”的发展——以政府为主导，在各方企业的协同下共同实现更智慧的交通出行。
目前车路协同在国内尚还未敲定通用标准，企业仍需各自摸索。这也意味，各家企业需要通过抢占技术优势以确定行业标准，否则就将面临淘汰的结局。
【李彦宏抢占新山头，阿里、华为急了】玩家们的生存成本势必水涨船高，车路协同赛道上的比拼定会拳拳到肉。