单车智能的局限性在复杂城市路况中日益凸显。特斯拉Autopilot在旧金山金门大桥的频繁降级，暴露了仅依赖车载传感器的风险——当交通灯被大型车辆遮挡时，系统可能无法识别信号。车路协同（V2X）技术通过车辆与道路基础设施的实时通信，被视为破解“长尾场景”的关键。
V2X的核心是信息交互的广度与速度。5G网络的低时延（<10ms）与高可靠性（99.999%），使车辆能接收1公里外的交通灯状态、施工预警等数据。2023年，百度在亦庄部署的“智能路网”项目，通过路侧单元（RSU）每200米一个的布局，实现90%以上的信号灯信息覆盖。测试显示，V2X可减少30%的急刹车，提升15%的通行效率。
车路协同的架构分为“云-边-端”三层。云端负责全局调度与数据存储，边缘计算节点处理实时数据，车载终端执行决策。奥迪在无锡的试点中，路侧摄像头识别行人后，通过5G将坐标发送至车辆，系统提前2秒触发减速，成功避免碰撞。这种“上帝视角”弥补了单车智能的感知盲区，尤其适用于交叉路口、无保护左转等复杂场景。
商业化面临基础设施投入与利益分配的挑战。单公里路侧单元部署成本约50万元，一个中型城市需投入数十亿元。政府主导的“新基建”政策成为主要推力，但车企对数据所有权的担忧仍存——路侧摄像头采集的车辆轨迹数据，是否应归道路运营商所有？2022年，中国信通院发布《车联网数据安全指南》，明确“最小必要”原则，试图平衡创新与隐私。
技术标准不统一是另一障碍。DSRC（专用短程通信）与C-V2X（蜂窝车联网）的制式之争持续多年。美国FCC原计划分配DSRC频段，后转向C-V2X；而欧盟仍坚持DSRC标准。中国则全力推动C-V2X，2023年已建成20万个5G基站，覆盖所有地级市。这种标准分化可能导致全球市场割裂，车企需开发多版本系统以适应不同地区。
未来，车路协同将向“全息感知”进化。华为提出的“5G+AI+高精地图”方案，通过路侧激光雷达与摄像头融合，实现道路动态信息的秒级更新。北京亦庄的测试路段已能识别抛洒物、逆行车辆等异常事件，准确率达98%。同时，V2X与单车智能的融合成为趋势——小鹏G9的XNGP系统可接收路侧信号灯数据，在无地图区域依赖车载传感器，形成“双保险”。
政策与生态建设是关键。中国《智能汽车创新发展战略》提出，到2025年实现有条件自动驾驶的规模化应用，车路协同是核心支撑。美国《基础设施法案》也拨款50亿美元用于智能交通系统。随着5G-A（5G Advanced）技术的商用，车路协同的时延将降至1ms以内，真正实现“车路云一体化”，推动自动驾驶从“辅助驾驶”向“协同决策”跨越。
