2026北京車展，讓人意猶未盡。對汽車行業而言，它是對新技術與新應用的一次全面檢閱和集中展示。在其中的“一隅”，中信科智聯聚焦智能座艙、車路協同、主動安全三大核心領域，全方位展示了自主可控的前沿科技與核心解決方案﹔卡爾動力發布面向L4級自動駕駛貨運場景、著眼未來10年的核心戰略——KargoBotInside。而在這之前，三一集團於湖南長沙舉行的2026科技節成果展上，三一智礦帶來無人駕駛運輸整體解決方案。另一家專注於礦區無人駕駛的企業踏歌智行，則於5月20日向港交所提交上市申請書，正式開啟上市進程。這四家定位不同、身處產業鏈不同環節的企業，作為車聯網產業生態的共同參與者被緊密聯系在了一起。

C-V2X（蜂窩車聯網）如何讓無人礦卡效率反超人工作業33%？如何將干線物流的運營成本直降15%？如何將單車智能安全指標提升20倍、場景處理能力提升50倍？日前，《中國汽車報》記者深入採訪產業鏈核心企業——從技術供應商到解決方案商，再到場景運營方，厘清了車聯網技術如何解決商用車自動駕駛的難點與痛點，進而為產業規模化落地進一步掃清障礙。

中信科智聯

筑牢網聯底座 助推規模應用

在商用車自動駕駛從示范運營邁向規模商用的關鍵節點，作為底層通信技術的核心推動者，C-V2X產業如何評估自身價值、推動生態協同並破解規模化瓶頸？中信科智聯副總經理范炬告訴記者，單車智能存在感知視距受限、易受環境天氣影響、缺乏“上帝視角”及協同能力不足等固有短板。對於載重大、慣性高、交通事故危害性更強的商用車而言，這些短板尤為突出。

C-V2X技術憑借低時延、高可靠的V2V（車與車）、V2I（車與路）直連通信能力正成為補齊這些短板的核心支撐。范炬將其價值概括為兩方面：一是實現超視距協同感知，消除盲區，擺脫惡劣天氣和環境的影響，為車輛提供“上帝視角”﹔二是實現車車、車路協同決策，有效破解復雜場景下的通行沖突，實現全局優化。他解釋道：“就是用確定性的信息交換，替代單車智能的概率性猜測。”

以華北、西北地區開展的C-V2X干線物流編隊行駛示范運營為例，數據顯示，其核心安全指標較L4級自動駕駛單車智能方案提升高達20倍，場景處理能力提升50倍，且節能成效顯著。范炬就此直言：“C-V2X技術基本已成為礦卡等商用車自動駕駛特定場景的標配。”

C-V2X的深入推廣將催生並壯大一系列新型關鍵零部件與系統市場。“我們將聚焦核心產品研發，打造包括通信模組、車載終端（OBU）、路側設備（RSU）及融合感知方案在內的高質量產品矩陣，以滿足產業鏈的剛性需求。”范炬表示，這些產品已演變為保障行車安全、提升交通效率的核心功能件，尤其是面向商用車的OBU需滿足更嚴苛的車規級可靠性、長時間無故障運行及復雜電磁環境適應性要求﹔而RSU與融合感知方案則成為智慧道路的智能信標，是車路雲一體化體系中不可或缺的神經節點。

面對自動駕駛規模化窗口期，作為核心技術供應商，中信科智聯的定位清晰而務實。“我們致力於成為與車企、自動駕駛解決方案商深度協同的‘連接器’與賦能者。”據范炬介紹，協同分為三個層次：一是聯合定義場景，與合作伙伴共同挖掘適合C-V2X技術解決的行業痛點，研發適配的解決方案﹔二是提供核心組件，以穩定可靠的C-V2X產品，為整車智能化與高等級自動駕駛方案賦能﹔三是共建標准生態，聯合產業各方推動技術標准化、接口規范化，降低集成成本，凝聚產業合力，實現多方共贏。他表示：“目標是讓C-V2X像如今ABS、ESP的應用一樣，成為智能商用車的底層標配能力。”

盡管技術應用價值顯著，但商用車高等級自動駕駛要實現萬輛級規模仍存在系統性瓶頸。范炬指出，除了長尾場景、成本控制、法規完善等一般性挑戰外，一個更現實的困境是車路協同的循環依賴：車端滲透率低，導致已建路側設施利用率不足，投資回報慢，進而拖累新設施建設節奏﹔而路側覆蓋不連續、未形成規模，又無法支持自動駕駛車輛跨區域運營，反過來抑制了車企前裝和用戶使用的意願。就此，中信科智聯提出了“車端先行、路側跟進、政策牽引”的系統性建議，核心是優先提升車端滲透率，快速形成規模效應。首先，強力推動C-V2X前裝上車，建議政府部門通過補貼、稅收優惠（如減免前裝企業的所得稅或增值稅）等方式，激勵車企加快應用步伐﹔同時，可對安裝C-V2X的車輛給予通行特權（如使用公交專用道、高速ETC優惠），提升用戶實際獲得感，形成“技術+場景+社會價值”的良性閉環。其次，以營運車輛為突破口，針對高頻運行、安全風險突出的客運貨車、網約車、物流車等，考慮採取強制安裝、激勵補貼、保費減免“組合拳”。最后，在車端形成規模的基礎上，理性推進C-V2X路側建設，採用“重點覆蓋、按需部署、協同增效”原則，在城市路口、高速公路事故高風險路段（如匝道、合流區、隧道、彎道）等區域精准部署，並與交通信號控制系統打通，構建連續、有效的車路協同服務網絡，最終為L3、L4級自動駕駛的大規模商業化提供無縫支撐。

三一智礦

深耕礦山場景 效率安全雙贏

在自動駕駛的使用場景中，有一片實干的“戰場”早已悄然跑通商業化閉環，那就是礦山——沒有復雜的交通參與者，卻面臨極端惡劣的環境、嚴格的經濟賬本和以小時計算的生產節拍。

深耕礦山自動駕駛多年的三一智礦副總經理兼首席技術官黃立明開門見山地表示，與開放道路自動駕駛不同，礦山的核心訴求是集群化協同作業：數百輛礦卡、挖掘機、推土機、洒水車等工程作業車輛、機械裝備需要像流水線一般精密配合。這意味著單車智能遠遠不夠，必須引入車聯網，構建一套車端感知、路側協同、雲端調度的一體化系統。

黃立明表示，除了協同作業的剛需，現實礦區的復雜性也超乎想象：它並非全封閉，常有外部車輛進入﹔它長期處於有人駕駛與無人駕駛車輛混行的狀態。為了管理這種混合交通流，礦區引入基於C-V2X的紅綠燈，通過V2I的實時通信，為車輛的安全有序通行提供保障，這成為維持礦區通行秩序與作業安全的基礎。因此，車路雲一體化在礦山不是可選項，而是支撐規模化、集群化無人作業的必選項。

安全則是礦山的生命線，三一智礦構建了一套極具特色的三級安全架構。其中，單車智能安全為第一級，依托激光雷達、攝像頭、毫米波雷達和500TOPS大算力計算平台，實現基礎的環境感知與行車安全防護。網聯交互安全為第二級，通過C-V2X實現V2V、V2I的實時狀態共享。黃立明強調：“通過C-V2X獲得周圍車輛信息，其確定性遠高於感知模型的概率性推理，這是對單車感知的有力補充和強化。”雲端的“上帝視角”是第三級，所有車輛實時上報狀態至雲端調度平台，平台統攬全局，可對潛在沖突進行預判和干預，形成最終的安全兜底。“在新疆某礦區，通過互相開放V2V通信協議，我們甚至實現了與友商的無人駕駛車輛，在統一路側紅綠燈調度下安全、高效共線運行。”黃立明舉例說道。這也從一個側面証明，基於標准網聯協同，可以超越企業邊界，實現礦區全局效率最優。

談及車路雲一體化商業化的核心價值創造，黃立明用具體數據給出答案。首先是“極致”的出勤，無人礦卡無需交接班、休息，扣除必要的補能和礦區爆破時間，可實現每日21小時以上連續作業——相較人工駕駛，有效作業時間提升1∼2小時。其次，擬人化節油（能）通過數據驅動和自適應算法，讓無人駕駛的控車風格無限接近“老司機”，從而顯著節約燃油或電耗，同時降低輪胎磨損。他透露：“在新疆礦區的規模化項目中，我們的無人駕駛車隊整體運輸效率已超越人工駕駛班組。”

黃立明還告訴記者：“現有C-V2X直連通信，在支撐技術應用落地的時延可靠性和數據互信機制方面仍有提升空間。三一智礦正探索借鑒DDS等可靠通信協議的理念，針對應用層設計新的機制，平衡通信的即時性與可靠性。此外，礦區網聯通信應用標准尚不統一，未形成規模復制經驗。我們呼吁產業鏈、標准制定機構共同推進。”

卡爾動力

聚焦干線編隊 降本增效提質

在中國廣袤西部上千公裡的能源運輸干線上，高等級自動駕駛已靜默接受數千萬公裡的“大考”。雖然也面臨經濟賬，但與礦山使用場景不同，這裡沒有固定場站的精密調度，卻有著更復雜的開放道路及極端的氣候挑戰。卡爾動力創始人兼首席執行官韋峻青為記者詳解了以車車編隊為核心、C-V2X為“神經”的L4級自動駕駛干線物流常態化運營解決方案。

“我們可能是全球首家將焦點完全聚焦大宗商品物流這類生產運輸場景的自動駕駛公司。”他稱，卡爾動力自2021年成立，便錨定中國西部廣闊而剛性的干線物流需求，選擇的規模化路徑清晰而獨特——編隊行駛。韋峻青解釋道，這背后的邏輯是機器做機器擅長的，人工做人工擅長的。卡爾動力的經典模式是“1+N”編隊：頭車由駕駛員操控，負責處理上下高速、進出收費站、與場端對接等復雜環節﹔后方跟駛的一輛或多輛卡車則完全無人駕駛，在頭車帶領下形成穩定、高效的車隊集群。目前，卡爾動力已在內蒙古、新疆等地部署了超百輛規模的自動駕駛車隊，測試總裡程超過數千萬公裡，在10余條長百公裡以上干線實現了L4級自動駕駛運輸的服務全覆蓋。

實現緊密、安全編隊的基石是C-V2X技術。韋峻青認為，其核心價值體現在三個層面。首先是聯合控制，通過C-V2X毫秒級低延時通信，前后車可實現近乎同步的加減速。他介紹稱：“高速公路上兩車間隔可能僅10∼12米，前車剎車，后車幾乎同時動作，省去了感知和決策的延遲，極大提升了行駛安全性和隊列穩定性。”其次是聯合感知，編隊內車輛共享感知數據，實現超視距感知。“后車不僅依賴自身傳感器（約150米范圍），還能獲得前車‘眼中’的世界，感知范圍可輕鬆擴展200米以上。如果是多車編隊，最后一輛車甚至能擁有前方七八百米的視野。”韋峻青表示，C-V2X通過多維度感知融合，使感知可信度提升2~3倍，讓決策更提前。最后是聯合定位，在隧道、戈壁等GPS或信號不佳區域，車隊通過共享數據能在彼此參照下實現高精度的相對定位，確保編隊不解體。為應對重卡體積大、視野遮擋嚴重的挑戰，卡爾動力甚至在單車上部署了三套冗余的C-V2X模組（左、右及冗余備份），實現了“千萬公裡測試通信無中斷”的極高可靠性。

“基於大量仿真與實車測試數據分析，我們的自動駕駛系統目前已比人工操控安全5倍以上。”韋峻青強調，在常態化無人駕駛運營中，他們編隊的后車保持著零責任事故的紀錄。而憑借出色的安全表現，公司車隊的保險費用近年來持續下降，價值最終體現為客戶賺得的真金白銀。“以一名駕駛員操控兩輛車（1拖1編隊）的模式為例，相比傳統一人一車，能為客戶降低約15%的運營成本，相當於直接提升了客戶的毛利率。”對於運輸成本佔貨值高達50%∼60%的煤炭等大宗商品而言，客戶基本能在半年內收回在自動駕駛系統上的新增投入。在更長的千公裡級線路上，效率更高的“1拖3”“1拖4”編隊將帶來更顯著的降本效應。

據悉，卡爾動力未來將聚焦復雜場景效率博弈、跨區域快速泛化和成本持續下探。韋峻青透露，在鄂爾多斯等地，卡爾動力已嘗試將車輛的感知數據上傳至雲端。“這形成了強大的網絡效應，當30%、50%的車輛都具備網聯能力並共享信息時，每輛車的安全與效率都將獲得躍升。”韋峻青呼吁並期待搭建一個更開放的協同網絡，讓重卡編隊不僅能“獨善其身”，更能“兼濟天下”，提升整體道路安全和效率。

踏歌智行

攻堅礦區協同 打通落地瓶頸

在礦區的漫天塵土與蜿蜒坡道中，一場運輸革命已悄然進行至“深水區”。當單車智能遭遇感知極限，當規模應用呼喚全局更優，C-V2X和5G技術成為礦區無人駕駛規模化落地的必選項。踏歌智行創始人余貴珍在接受記者採訪時提出，礦山無人駕駛正經歷從單點突破到系統協同的根本性范式轉移，而車路雲一體化架構正是應對礦區極端環境、提升集群效率、最終實現全礦智能化的關鍵鑰匙。

“礦山無人駕駛的發展，可以分為兩個清晰的階段——早期是單車智能階段，而如今已進入系統協同的車路雲一體化階段。”據余貴珍回顧，該公司2017~2018年處於探索期，依靠單車傳感器驗証了自動駕駛的可行性，但很快也觸及“天花板”。他稱：“礦山環境復雜，尤其是在彎道、坡道等盲區，以及多車交互的作業場景，單車視角存在固有局限，在安全和效率上難以突破瓶頸。”正是這些瓶頸催生了網聯化技術的必然引入。在余貴珍看來，引入C-V2X技術主要基於兩大核心判斷：一是破解安全盲區，二是提升協同效率。

“第一個痛點是大坡道、大彎道造成的感知盲區。單車看不到彎道外、坡道上的情況，必須通過C-V2X實現超視距感知。”余貴珍解釋道，“第二個痛點是規模擴大后的協同難題，在裝卸點、十字路口，多車交互時誰先誰后、路徑如何規劃，單車智能無法做出全局更優決策，需要依靠雲端調度介入。”

此外，礦山特有的高強度揚塵環境，使得傳感器面臨巨大挑戰。“一陣灰過來，可能什麼都看不見，灰散了才發現眼前有車。C-V2X提供的確定性信息交互，成為感知層的重要冗余和增強。”余貴珍補充道。

為此，踏歌智行構建了車路雲一體化技術體系：車端在負責環境感知與決策控制的同時，配備C-V2X等通信設備，成為網聯節點﹔RSU在關鍵彎道、坡道部署，提供局部感知與通信補盲﹔雲端則扮演“超級大腦”，負責全礦車輛的智能調度、路徑規劃，甚至基於大數據進行設備健康預測。

以標志性的包鋼白雲鄂博鐵礦項目為例，余貴珍表示，該項目驗証的是一套可復制的、解決礦區共性難題的方案：“它解決的正是單車感知盲區、通信信號盲區、多車協同效率這幾大核心問題。”

談及商業化價值，余貴珍給出了硬核數據：安全方面，在規模化應用車聯網方案的礦區，實現了安全生產零事故的紀錄﹔效率方面，通過車聯網實現多車協同與24小時近乎不間斷作業，在大型礦區整套無人運輸系統的綜合效率比傳統人工駕駛提升約33%。這得益於消除了交接班、點檢等空窗期，並通過全局調度避免了擁堵和空駛。

盡管技術路徑已然跑通，但行業仍面臨“深水區”的挑戰。余貴珍認為，當前核心瓶頸在於成本與標准：“一方面，對於大量中小型礦區，當前系統的部署成本依然敏感，直接制約了技術的規模化推廣﹔另一方面，礦區作業標准、不同無人駕駛解決方案之間的接口與通信標准尚未統一，導致‘數據孤島’，影響了跨品牌車輛在同一礦區的協同作業效率。”

面對挑戰，踏歌智行的破局思路十分明確：短期戰略是深耕技術打磨與市場拓展，並將端到端大模型技術引入車端決策與雲端調度，追求極致性能﹔中長期則著眼於構建產業生態。展望未來3∼5年，余貴珍認為，礦山無人駕駛將沿規模化、標准化、智能化的三軸演進。他相信，隨著技術降本與生態協同的深入，無人駕駛將從當前的運輸環節智能化，走向貫穿“採、運、排”乃至銜接礦區外干線的全流程、全鏈條智慧礦山，而C-V2X將是貫穿這一宏大圖景的“紐帶”。