JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 1 深圳市喜悦智慧数据 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键 解 决 方 案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 2020 年 5 月 JOY SMART AI 全智慧路口承载车路协同之核心关键解决方案 深圳市喜悦智慧数据有限公司 2 目 录 摘要........ ...........................6 1.2、车联网.......................................................................................................................7 1.3、车路协同................................. SMART AI 车路协同优先通行....................................................................... 15 4.1、JOY SMART AI 特勤车辆（120/119 等）优先通行......................................15 4.2、JOY SMART AI 公交车/校车优先通行..

车路云一体化系统云控基础平台参考架构 1 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 2 版权声明 本白皮书版权属于中国汽车工程学会，并受法律保护。 转载、摘编或利用其他方式使用本调查报告文字或者观点的 应注明来源：“车路云一体化系统云控基础平台参考架构”。 违反上述声明者，中国汽车工程学会将追究其相关法律责任。 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 中国智能网联汽车产业创新联盟秘书长 陈山枝 中国信息通信科技集团有限公司副总经理、总工程师 移动通信及车联网国家工程研究中心主任 侯德藻 交通运输部公路科学研究院智能交通研究中心主任 辛克铎 国家智能网联汽车创新中心副主任 姚丹亚 清华大学自动化系工程研究所教授 孙棣华 重庆大学自动化学院教授 车路云一体化系统云控基础平台参考架构 4 参研单位 清华大学、 、北京车 网科技发展有限公司、中国信息通信研究院、公路院、阿里云计算有 限公司、中国移动、中移(上海)信息通信科技有限公司、中国农业大 学、联通智网科技股份有限公司、中国第一汽车股份有限公司、重庆 长安汽车股份有限公司、天翼交通科技有限公司、百度、华为技术有 限公司、奇瑞汽车股份有限公司、中汽创智、智行者、北京理工大学、 北京邮电大学、西部科学城智能网联汽车创新中心（重庆）有限公司、 西部车网（重

机器人 Copyright © 2025 头豹 2 企业竞争图谱：2025年智能物流车 头豹词条报告系列 马天奇 · 头豹分析师 2025-10-30 未经平台授权，禁止转载 行业分类： 租赁和商务服务/物流机器人 无人配送车的定义存在三种主要观点：若视为机动车目前难以落地管理；若归类为非机动车，虽然最高时速符合标准，但多数车型整备质量 超出200kg的限制；若定位为机器人，则可通 按照最大设计速度的分类方式，无人物流车可以分为如下类别： 无人物流车包括：低速无人配送车、中高速无人配送车及其他无人配送车。 一般指最高设计车速≤25km/h的无人配送车，属于NX类。 指最高设计车速≤60km/h的无人配送车，属于N₁Y类 指最高运营车速＞60km/h的无人配送车，属于N₁A类 智能物流车的行业特征包括应用场景集中于快递配送、商超配送、餐饮配送和移动零售、智能物流车可实现末端配送降本、目前无人物流配 从产业演进路径来看，主要源自机器人底盘企业的延伸发展，以及低速车企业与整车厂的市场切入。当前，无人配送车主要应用于快递配 送、商超配送、餐饮配送和移动零售四大场景，各企业多专注于某一细分领域。值得注意的是，L4级自动驾驶技术已在商用车领域取得突 破性进展，如2024年2月东风集团在鄂尔多斯市达拉特旗实现了L4级新能源重卡在非封闭公路上的常态化测试。随着类似场景下的数据积 摘要 智能物流车的行业特征包括应用场景集中于快递配

园区人车出入通行管理方案 编制： amulo8 01 02 03 04 2 目录 CONTENTS 需求分析 解决思路 方案分析 其它 3 01 需求分析 背景概述 园区管理特征分析 园区人车智慧化管理的重要性 园区人车出入现状分析 管理痛点和需求 4 背景概述 园区的智慧化建设，是推进园区转型升级和打造核心竞争力的重要措施，不仅 有助于扩大园区产业空 驻企业满意度低、缺乏运营增值手段等转型升级问题 5 园区人车智慧化管理的重要性 园区智慧化管理，是智慧园区的具体表现形态，是园区信息化建设的 2.0 升级版。而园 区人车智慧化管理，是建设智慧园区、平安园区的基础，也是园区安防、智能建筑、物 业等管理领域的缩影，反应了智慧园区的主要体系模式和发展趋势及特征，其在智慧园 区建设中的重要性不言而喻 园区人车智慧化管理的重要性 67% 的园区，重视 人员出入智慧化管理 车辆的智慧化管理，为95% 的园区保障收入并开源创收 6 园区管理特征分析 大量的人流、车流、客户群复杂，是园区人车管理最显著的特征 园区人车 管理特征 客户群复杂 大量的车流 业态集约化 全天候运行 大量的人流 入驻企业多 7 园区人车出入管理现状 园区车流量大且密集，上下班高峰期，缴 费慢，容易拥堵，车辆分流困难 02 03 04 01 出入园区的人员鱼龙混杂，安全是重中之

署名 大型车企数字化工厂蓝图 设计规划方案 2 项目整体进展情况 编号 项目工作 **** 年 1 月 2 月 3 月 4 月 W0 W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 W8 W9 W10 W11 W12 0 项目准备 0.1 项目工作方法制定 0.2 项目工作计划制定 过程流程图 PFMEA 关键工序 控制计划 作业文件 工时定额 产品数据评审 产品实物评审 产品匹配评审 项目质量目标 / 规划 / 要 求 质保总认可 试制车质量控制 自制件质量认可 试装车质量控制 整车质量认可 过程能力认可 道路试验 拓展路试 初期流动 现场质量检验 6 数字化工厂范围： 6 大专业 20 项核心过程 工艺 采购 质量 计划 生产 物流 产 品 开 发 订 单 交 付 多车型，混线生产 • 支持 C2M 客户化定制生产，自动可识别 定制项并按需适应安装工艺和安装零组 件 • 支持模块化组装 • 柔性化精益物流支持 透明可视 • 管理过程和生产制程全程可视 • 人、车、设备所有要素的运行状态可以 进行数字化的展现及跟踪 • 客户订单生产加工过程全程可视 绿色环保 • 工厂能耗管理实现全程数字化 • 工厂碳排放、 VOC 有机物排放可监控 • 工厂能耗指标的持续改善

一、智慧路口的发展 二、智慧路口总体思 路 三、智慧路口应用系统 四、智慧路口交通设计 五、智慧路口发展展望 目 录 1 、人工智能 + 智慧路口 概念 2 、智慧路口的发展历程 3 、路口交通问题 4 、智慧路口需求分析 加入星球获取更多更全的数智化解决方案 ■ 智慧路口是传统交通路口的智能化升级形态，以物联网、人工智能、大数据、通 信技术为核心支撑，通过整合路侧感知设备 ( 如摄像头、雷达 非机动车及环境的全域实时 感知、智能数据分析、动态决策调度，最终提升交通效率、保障安全，并为车路 协同和自动驾驶提供路侧支撑。 ■ AI 大模型通过深度语义理解、复杂场景推理、全局协同优化三大核心能力，正在 重塑智慧路口的技术架构与应用范式。 AI 大模型正推动智慧路口从 “单点智能” 向 “ 全局智能” 跃迁，其核心价值不仅在于效率提升，更在于重构交通治理逻辑——从 “ 以车为本” 转向 转向 “人车路协同共生” , 从 “被动应对” 转向 “主动进化”。随着大模 型技术的持续突破，智慧路口将成为未来城市的智能神经节点，为构建高效、安全、 绿色的交通生态奠定基石。 1 、人工智能 + 智慧路口概念 早期探索阶段 (20 世纪 20 年代 - 20 世纪末 ) : 机械北与自动化萌 芽 机械信号控制 (1920s-1960s) 美国底特 律首次部署三色机械信号灯，通过人工定

..........................11 2.1.1高精地图与V2X通信环节职能 ........................................11 2.1.2车路协同系统集成模式 ................................................. 12 2.2主要企业市场份额与定位 ..................... ..................14 2.2.1特斯拉FSD技术布局特征 ...............................................14 2.2.2新势力车企差异化战略 ................................................. 17 3.政策框架与法规标准影响分析 ....................... rd’sEyeView)+Transformer为核心的纯 视觉大模型范式加速普及，通过端到端神经网络实现从原始图像像素到行车意 图的直接映射，推动行业迈向“重感知、轻地图”的新阶段[1]。这一路径迭代 的核心动因在于：一方面，城市NOA对复杂路口、无保护左转、鬼探头等长尾 场景的识别精度提出更高要求，传统基于几何匹配的算法已逼近性能天花板； 另一方面，车载算力跃升(如英伟达Orin-X达254TOPS)与数据闭环能力成熟，

标多、识别维度复杂的痛点，揭示“目标难识别”的核心矛盾；人车家互 联场景针对车辆移动性、家庭网络封闭性、个人终端多样性的特征，剖析 “通信链路跨域跨网难构建”的现实阻碍；智能体互联场景围绕机器人、 AR 设备等交互终端的意图传递需求，指出“通信意图难感知”的技术短板。 基于三大场景的诉求拆解，本白皮书进一步提炼出智能互联面临的“目标 识别精度不足、跨域链路适配性差、意图感知协同性弱”三大挑战。 针对 感知，快速目标确认，动态智能互联”的设计理念，以“任务”为锚点重 构互联逻辑，构建“终端身份识别、终端态势感知、端网任务协同、动态 群组创建、智能数据互通、跨网跨域融通”六大关键技术体系，形成从“任 务感知”到“链路构建”再到“协同互联”的全流程解决方案。最后，本 白皮书介绍了船船互联场景下的专网实践案例，通过技术验证为智慧船舶 领域的网络建设提供可复用、可推广的技术范式。 本白皮书旨在系统呈现任务驱动式智能互联的理念框架、技术路径与实践 前言 目录 2.1. 概述 2.2. 船船互联场景：通信目标识别难 2.3. 人车家互联场景：通信链路构建难 2.4. 具身智能互联场景：通信意图感知难 02 02 04 05 02 智能互联需求场景 2 07 08 08 3.1. 挑战 1：通信目标识别难 3.2. 挑战 2：通信链路构建难 3.3. 挑战 3：通信意图感知难 3 07 智能互联面临的挑战 前言 1

〔2017〕11 号） （9）《公安交通管理科技发展规划（2021-2023 年）》（公安部交 通管理局） （10）《国家政务信息化项目建设管理办法》（国办发〔2019〕57 号） （11）《国家车联网产业标准体系建设指南（智慧交通相关）》工 信部联科〔2021〕23 号（工业和信息化部交通运输部国家标准化管 理委员会） （12）《 政 务 信 息 资 源 目 录 编 制 指 南 （ 试 行 （13）《公安云计算建设指导意见》 （14）《公安云计算平台功能性要求》 （15）《公安云计算平台框架指南》 （16）《 交 通 管 理 地 理 信 息 实 体 标 识 编 码 规 则 城 市 道 路 》 （GB21381-2008-T） （17）《交通管理信息属性分类与编码城市道路》（GB21379-2008- T） （18）《1：500、1：1000、1：2000 地形图数字化规范》（GB/ 统》（GA/T1049.8-2014） （29）《公安交通集成指挥平台通信协议第 9 部分:交通事件采集系 统》（GA/T1049.9-2014） （30）《公安交通集成指挥平台通信协议第 10 部分:机动车缉查布 6 控系统》（GA/T1049.10-2014） （31）《公安交通集成指挥平台通信协议第 11 部分:部省市三级指 挥平台》（GA/T1049.11-2015） （32）《公安交通管理外场设备基础设施施工通用要求》（