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车路协同（英文：Vehicle-to-Everything，简称V2X），是指通过现代通信与网络技术，实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施、车辆与行人、车辆与云端平台之间实时信息交互的综合性技术体系。车路协同的核心逻辑是打破传统交通系统中每个车辆“单兵作战”的信息孤岛状态，让汽车与道路之间建立起近乎“心灵感应”般的默契，为自动驾驶提供“超视距感知”和“协同决策”能力。
V2X的“X”代表一切可能的交互对象，主要包含四大核心场景：
车与车（V2V）：车辆之间直接通信，传递车速、位置、刹车意图等信息。例如前车急刹时，信号可瞬间传递给后车及周边车辆，避免连环追尾；高速超车时提前感知相邻车道车辆的行驶计划，提升变道安全性。
车与路侧设施（V2I）：车辆与道路上的摄像头、雷达、路侧单元（RSU）等设备交互。路侧设备可覆盖车辆盲区（如路口拐角、隧道入口），将行人横穿、隐藏车辆等信息推送至自动驾驶车辆；同时接收交通信号灯、车道管制等调度指令。
车与人（V2P）：车辆与行人、骑行者的移动设备通信。行人即将横穿马路时，其手机可向周边车辆发送预警信号，即使车辆未通过自身传感器发现行人，也能提前减速或停车。
车与云端（V2N）：车辆与云端平台交互，实现全局交通调度。云端可实时分析车流数据，优化信号灯时长、推荐最优路线；同时对自动驾驶车辆进行远程监控和故障预警。
车路协同依赖于三大关键技术支柱的深度融合：
通信技术——系统的“神经网络”。目前主流方案是基于蜂窝网络的C-V2X（尤其是5G及其演进技术）和专用短程通信DSRC。C-V2X兼顾短距离直接通信（类似蓝牙）和长距离广域通信（依托5G），能以毫秒级低延迟广播位置、速度等状态信息，同时接收周边所有交通参与者的同类信息。如今全球多国都开始采用C-V2X技术，已成全球共识——中国是最早提出并推动C-V2X技术标准研究的国家，并最早开始开展C-V2X应用建设。
高精度定位与感知——系统的“感官系统”。这依赖于北斗/GPS等高精度卫星定位（可达厘米级）、路侧部署的激光雷达、毫米波雷达、高清摄像头阵列，以及车辆自身的传感器套件。这些设备共同绘制出一幅动态、精细的局部交通数字孪生图景。
边缘计算与协同决策——系统的“大脑”。海量数据涌入后，在路侧边缘计算单元或区域云中心进行实时处理和分析，预测交通流变化、识别潜在冲突、优化信号灯配时，并为每辆车提供个性化的速度引导、车道建议或风险预警。边缘计算单元（MEC）可对路侧设备采集的数据进行本地毫秒级处理，解决数据传输延迟问题。
车路协同的应用场景正从封闭测试走向开放运营，涵盖安全、效率和自动驾驶三个层面：
安全预警是基础应用。包括交叉路口碰撞预警、闯红灯预警、紧急制动预警、超视距弱势交通参与者预警等。例如，通过C-V2X车车通信，前车和后方多个车辆能够实时交互信息，可避免高速公路连环追尾事故；路口“鬼探头”场景中，车辆可通过实时通信及时预警，实现网联AEB（CAEB）。在无锡车路协同试点中，应用该技术后交通事故率下降28%。
效率提升是最典型的应用场景。智慧信号灯能够根据实时排队长度、车辆来源方向进行自适应配时优化，实现“绿波通行”——让连续车辆车队在主干道上尽可能遇到一路绿灯。试点数据显示，这能减少平均出行时间15%-20%，降低燃油消耗和排放约10%。在无锡，信号灯“交通指挥数字信号”已真正实现上车，潮汐车道、动态限速等信息也通过路侧设备直接发送至车辆。
赋能高级别自动驾驶是更深层次的应用。单车智能在面对复杂城市环境、恶劣天气时存在感知局限和长尾难题。车路协同如同为其提供了“上帝视角”和全域信息补充，极大提升了自动驾驶系统的安全冗余和决策可靠性，使大规模商用成为可能。杭州西站至北航杭州国际校园的浙江省最长自动驾驶接驳线（23.5公里），正是依托“车路云一体化”系统架构，通过高精度地图、5G通信网络与C-V2X技术的深度融合，让车、路、云实现实时交互。
中国已建成涵盖智能座舱、自动驾驶、网联云控的完整产业链体系。2025年1-7月，具备组合驾驶辅助功能（L2级）的乘用车新车渗透率达62.58%，5G和C-V2X装配量超过300万辆。全国已建成17个国家级测试示范区，正加快推进20个“车路云一体化”试点城市建设，累计开放测试示范道路35000多公里、发放测试示范牌照超过1万张。
国家智能网联汽车创新中心预测，到2030年，我国“车路云一体化”智能网联汽车产业总产值增量将达到25825亿元，复合增长率高达28.8%。
行业仍面临多重挑战。车端渗透率偏低是核心制约——路侧覆盖率已在多座城市显著提升，但车端渗透率仍相对较低，需要推动营运车辆率先前装C-V2X以快速提升在途渗透率。技术层面，自动驾驶在“长尾场景”中表现仍不稳定，数据孤岛问题制约大模型能力，“车路云一体化”系统架构和标准尚不统一。政策法规层面，责任认定、数据隐私保护等尚不完善。
