近年來，依托于5G、AI、雲計算等技術的快速發展和深度融合應用，中國智能駕駛技術不斷更新疊代。以 V2X技術為基礎的汽車網聯化和道路智能化是實作高階自動駕駛的重要支撐。在此基礎上，車路雲一體化逐漸成為智慧交通的最新熱點和未來發展方向。
車路雲一體化為自動駕駛的商業化落地提供了另一種可能，其将車與車、車與人、車與路等交通參與者的資訊進行互動，将車輛由交通個體，整合為整個交通的一環，進而優化交通系統。車路雲一體化可以從路側端出發，彌補單車智能存在的資料次元單一、感覺能力不足、視距有限等短闆問題。
目前，車路雲一體化技術正步入關鍵發展期。今年年初，工業和資訊化部等五部委啟動車路雲一體化應用試點，推動其規模化落地。同時，以蘑菇車聯為代表的車路雲一體化自動駕駛企業也在持續推動相關技術進步，為車路雲一體化規模化應用落地提供助力。
近期，蘑菇車聯AI數字道路基站及其系統（MRS）通過《車路協同 路側感覺系統測試方法和标準》認證，本次認證由國汽(北京)智能網聯汽車研究院有限公司（簡稱“國汽智聯”）完成測試并出具報告。報告中，在路側系統的基礎性能、交通參與者感覺兩個方面均達到“SL3”最高标準，進一步驗證了其車路雲一體化領域的技術能力。
據了解，《車路協同 路側感覺系統技術要求及測試方法》是由中國信通院牽頭制定的技術規範，用于開展路側感覺系統認證，從系統基礎性能、交通參與者感覺、交通事件檢測、交通流檢測4個層面檢驗路側感覺系統性能。該認證通過開展真實工況下路側基礎設施系統級檢測，為路側感覺系統性能應用實踐提供指引，為規模化部署建設提供支撐。
根據技術應用級别，SL1、SL2、SL3應用水準由低到高，分别用于平台資料類應用、輔助駕駛類應用、自動駕駛類應用的感覺能力量化評級。
測試結果顯示，蘑菇車聯的AI數字道路基站實作了超過150m的感覺覆寫範圍，覆寫率高達99%；系統感覺時間精度均超過SL3标準。同時，定位精度、航向角和尺寸檢測精度達到行業領先水準。
蘑菇車聯路側感覺系統采用先進的深度學習算法，基于相機、雷達等前端感覺裝置進行資料融合和處理，為車路雲一體化多種協同場景提供精準高效的資料支援，能夠實作實時資訊互動，包括車輛狀态、交通信号、道路條件等，提高車輛行駛效率和安全性。智能路側單元（RSU）可與車輛進行雙向通信，提供預警資訊。通過精确的時間同步和高帶寬連接配接，蘑菇車聯確定車輛與基礎設施之間資訊的實時交換，避免通信延遲帶來的安全隐患，并可根據不同需求通過雲平台實作路側感覺結果的可視化展示。
通過多年的技術開發與經驗積累，蘑菇車聯形成了一套可落地、可複制、可推廣的車路雲一體化完整解決方案，該解決方案全面契合車路雲一體化試點建設相關标準，實作車、路、雲三端關聯，其自研的車路雲一體化系統獲科技部、中國汽車工程學會科學技術成果“國際先進”水準評價，并推出業内首個标準化産品“MOGO Package”，實作了車路雲一體化的全場景布局，有力支撐了車路雲一體化的高品質建設。
随着多地車路雲一體化示範項目的密集立項，以及智能網聯新能源汽車“車路雲一體化”重大示範項目有望列入“兩重建設”并獲得資金支援，蘑菇車聯正站在行業發展的風口浪尖，通過持續技術創新，為建構更加智能、綠色、高效的交通體系貢獻力量。