3月28日-30日，以“夯实电动化推进智能化实现高质量发展”为主题的中国电动汽车百人会论坛（2025）在京隆重召开！本届论坛汇聚20+政府有关部门领导、30+院士专家、100+汽车及相关领域的企业代表，共议汽车产业变革新路径。在首日车路云一体化发展论坛上，中移（上海）产业研究院智慧交通产品部总经理汪建球发表精彩演讲。以下内容为现场发言实录：

汪建球：各位领导、各位专家好，我简要向大家汇报一下移动在这个领域的工作思路和工作进展，以及对下一步工作的期望。

我们围绕着三智（智舱、智驾、智城）做一些相关的工作，对于车来讲围绕的主要是智驾和智舱，L2成为标配，市场窗口围绕L3，L3真正大家会买单。智舱领域基于大模型的对话式指令交互已经成熟，除了具备情感化的交互，其实往空间，从我们来说智舱变成新的空间，空间向舱外延伸。车路协同最难办的事情，车是全国开的，而城市是各有特色的，智城的发展跟全国统一的发展怎么去匹配？作为城市来说，城市新型的基础设施怎么适应地方的特色化，又能适应全国统一车辆的需求。在这个基础上我们做了多年的探索，从17年开始当时做第一个项目LTE—V2X的技术验证，那之后全国开始推广这个技术。第二个阶段，在2019年提出5G引入这个领域来做，当时5G做了全国部署。第三个阶段，2022年开始，我们开始真正去测试和验证5G+V2X融合的技术方案，提出第三阶段的概念是2020年提出来融合，真正验证完成其实是在2022年完成，开始动手去做。现在我们可以说已经到了下一个阶段，去年开始在做城市级的验证环境。我们在这个过程中移动做了大量的集成项目。以总集的角色介入，这个过程当中积累了大量经验，我们围绕着四融合的方案来做。

第一，网络的融合。网络的融合指两张网，混合通信的模式来做，这个模式的优势在于我们可以用5G来做打底，V2X做点位的补充，这样的话一方面可以照顾到特色的需求，第二方面又能兼顾通信领域的整个发展，我们将来肯定要往6G演进。再一个，我们可以利用规模化的效益去降低成本。

目前进展去年完成5G—A的测试验证，这是新技术上的验证。今年上半年应该会完成全国第一个基于这个融合网络方案城市级的试点，城市级试点去看中型城市大概在四五千公里的道路长度，大概在几千平方公里的范围。我们今年上半年完成第一个试点，这个试点做完之后大家不会再纠结施工成本有多高，做完之后将来路口布摄像头随时可以布，不需要再做大规模的施工了，这就是这个方案带来的价值。第二个方案本身的价值，可以把城市的施工成本整体降低30%、40%。我们剩余的60%、70%还是利用了现有的5G网络和现有的云资源来进行建设，也就是说把城市的整个负担降下来。

车路算力的融合，运营商大家都提到了运营商的资源，运营商的资源不光是通信网络资源，包括算力的资源，这些算力资源行业都是可以用到的。运营商的算力资源特别强调在城市边缘上要提供低时延，我们叫50毫秒，可以触达的智算资源，可以去支持车路云大规模的部署。第三，在边缘云上叠加了一些业务特性，车路云要求像数据处理、视频处理、通信协议的处理、高并发、高频次实时的处理，对时间的实时授时的要求特性特别高，在这些边缘上做了进一步的叠加，使得车上使用我们的边缘云资源。车企联合打造，车辆自动下线，大家认为车企自动驾驶做得很好，车企也有痛点，不可能所有车都是自动驾驶的，我们帮车企打造不管L2+还是非L2+所有的车辆都可以自动下线，对车企的人工节约很高。大家可能不了解数字，有的车企可能转运司机有几百个人，自动下线进入测试线条进到停车场库对车企的整个运作成本还是挺高的。

我们跟华为、新石器携手做了边缘云的携手闭环探索性的项目。

车城云、车企云的融合，云算一体，首先在基础设施上能做一定的融合，数据闭环上做融合，车和路的功能能够将我们的能力相互赋能。车的数据给到交通，或者交通的数据给到车，都会对对方产生很大的帮助。我们不管在科研上还是实际的落地项目当中做了大量探索，我们最开始做的是云网、总集，在融合的过程中介入了一些平台的工作，只有平台才能把数据底层的云资源和上面的应用进行拉通，我们在这方面做了很多实践。

“人车+”融合，个人市场有10亿，家庭市场有2亿，叠加起来可以把现有的车路云服务变现，直接穿透到车主。我们跟车企一起合作，把车云的相关服务推到真正的相关单车上。

刚才讲的现有实践，更想讲移动下一步的探索。我们做了第一个城市级的云网环境，对城市来说将来的路口随着人员的变化或者区域功能的变化，交通会变化，城市的一些设施建设其实要变，这时候我们希望通过我们跟城市的网络建设、算力建设合作，使得这个网络建设不需要一直在重复建设，这样我们能实现车路云一次建设，将来只是做一些小升级就够了。

第二，运营模式的合作或者体系的合作。为什么在工程中会发现大量的问题，比如之前做的试点规模很小，可能几十公里甚至几百公里，但实际上我们在做城市级的时候会暴露大量问题。举个简单例子，在一个路口我们之前要做标定，做训练，才能把它的精度提高。车端很容易解决，车端一个车型或者一个车系感知设备是标准的，只要对这个车型车系做大的标定，每辆车下线的时候做一个小的标定就解决了这个问题。城市的路口道路每个地方的环境完全不一样，工程进度是一个很大的问题，很难实现规模化部署和实施，利用现有大规模去做。

原先我们的理解只是小颗粒的数据交换，大家把数据传来传去数据打通，这个事情马上规模化会发生，红绿灯现在国标出来了，在城市20城试点都在推动，整个城市的红绿灯开放共享。如果没有一个标准的方式的话，这种数据集的交互是很难做的，怎么去打通体系，从训练到最终的推理、使用。

最后，怎么去实现服务的变现，最终打通到车主个人或者实现积累的数据也好，设施也好，最后变成真正的服务穿透到车，这是我们希望探索的新模式。

谢谢大家！