> 数据图表如何解释5.3 车企收益：减少单车智能化装备成本2025-9-15.3 车企收益：减少单车智能化装备成本图：车路云一体化有助于减少单车传感器、算力芯片成本的相关假设传统车智能方案车路云一体化方案设备数量设备单价设备数量设备单价传统单车智能方案总成本车路云一体化方案总成本成本降幅（中位数计算）激光雷达毫米波雷达摄像头计算芯片单车总成本2-6个5-8个8-12个5000-8000元1500-2000元1500-2000元1-2个3-5个4-6个2000-5000元1.0-4.8万元0.4-1.0万元1000-1500元0.8-1.6万元0.3-0.8万元800-1500元1.2-2.4万元0.3-0.9万元500-1000TOPS6000-12000元200-400TOPS3000-6000元0.6-1.2万元0.3-0.6万元3.6-10万元1.3-3.3万元76%54%67%50%66%1. 路侧感知共享：减少车端传感器依赖 激光雷达：路侧激光雷达覆盖 1-2 公里范围，可服务数十至数百辆汽车，相当于多车共享一套高端感知设备。例如，传统单车智能需每车配备2-6 颗激光雷达，而车路云模式下，单车仅需保留 1-2 颗低成本激光雷达，并依靠路侧激光雷达通过车路通信提供远距离盲区数据； 毫米波雷达：路侧毫米波雷达实时监测车辆轨迹，车辆可减少车载毫米波雷达数量； 摄像头：路侧摄像头补充视觉盲区，降低单车对高分辨率摄像头的依赖。2. 云端算力协同：降低车载计算芯片需求 边缘计算分流：路侧边缘计算节点（MEC）处理实时感知数据，车端仅需执行轻量化决策。 云端训练优化：深度学习模型训练等高算力任务转移至云端，减少车端AI芯片配置。例如，在湖南省衡阳市的测试示范中，蘑菇车联的自动驾驶出租车在完全遮挡住车载感知设备的情况下，成功实现了依靠纯路侧感知与计算能力（蘑菇AI数字道路基站）进行长距离、长时间的 L4 级自动驾驶，减少对车端设备的依赖。资料来源：《车路协同自动驾驶交通系统发展白皮书》，《车路云一体化实践应用白皮书 》，金元证券研究所金元证券交通物流
