近年来，依托于5G、AI、云计算等技术的快速发展和深度融合应用，中国智能驾驶技术不断升级迭代。以V2X技术为基础的汽车网联化和道路智能化是实现高阶自动驾驶的重要支撑。在此基础上，车路云一体化逐渐成为智慧交通的最新热点和未来发展方向。
车路云一体化为自动驾驶的商业化落地提供了另一种可能，其将车与车、车与人、车与路等交通参与者的信息进行互动，将车辆由交通个体，整合为整个交通的一环，从而优化交通系统。车路云一体化可以从路侧端出发，弥补单车智能存在的数据维度单一、感知能力不足、视距有限等短板问题。
当前，车路云一体化技术正步入关键发展期。今年年初，工业和信息化部等五部委启动车路云一体化应用试点，推动其规模化落地。同时，以蘑菇车联为代表的车路云一体化自动驾驶企业也在持续推动相关技术进步，为车路云一体化规模化应用落地提供助力。
近期，蘑菇车联AI数字道路基站及其系统通过《车路协同 路侧感知系统测试方法和标准》认证，本次认证由国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司(简称“国汽智联”)完成测试并出具报告。报告中，在路侧系统的基础性能、交通参与者感知两个方面均达到“SL3”最高标准，进一步验证了其车路云一体化领域的技术能力。
据了解，《车路协同 路侧感知系统技术要求及测试方法》是由中国信通院牵头制定的技术规范，用于开展路侧感知系统认证，从系统基础性能、交通参与者感知、交通事件检测、交通流检测4个层面检验路侧感知系统性能。该认证通过开展真实工况下路侧基础设施系统级检测，为路侧感知系统性能应用实践提供指引，为规模化部署建设提供支撑。
根据技术应用级别，SL1、SL2、SL3应用水平由低到高，分别用于平台数据类应用、辅助驾驶类应用、自动驾驶类应用的感知能力量化评级。
测试结果显示，蘑菇车联的AI数字道路基站实现了超过150m的感知覆盖范围，覆盖率高达99%；系统感知时间精度均超过SL3标准。同时，定位精度、航向角和尺寸检测精度达到行业领先水平。
蘑菇车联路侧感知系统采用先进的深度学习算法，基于相机、雷达等前端感知设备进行数据融合和处理，为车路云一体化多种协同场景提供精准高效的数据支持，能够实现实时信息交互，包括车辆状态、交通信号、道路条件等，提高车辆行驶效率和安全性。智能路侧单元可与车辆进行双向通信，提供预警信息。通过精确的时间同步和高带宽连接，蘑菇车联确保车辆与基础设施之间信息的实时交换，避免通信延迟带来的安全隐患，并可根据不同需求通过云平台实现路侧感知结果的可视化展示。
通过多年的技术开发与经验积累，蘑菇车联形成了一套可落地、可复制、可推广的车路云一体化完整解决方案，该解决方案全面契合车路云一体化试点建设相关标准，实现车、路、云三端联动，其自研的车路云一体化系统获科技部、中国汽车工程学会科学技术成果“国际先进”水平评价，并推出业内首个标准化产品“MOGO Package”，实现了车路云一体化的全场景布局，有力支撑了车路云一体化的高质量建设。
随着多地车路云一体化示范项目的密集立项，以及智能网联新能源汽车“车路云一体化”重大示范项目有望列入“两重建设”并获得资金支持，蘑菇车联正站在行业发展的风口浪尖，通过持续技术创新，为构建更加智能、绿色、高效的交通体系贡献力量。
