文 | 脑洞汽车
不知道大伙有没有发现，最近车路协同这个词，好像越来越少提了？
Related articles
曾几何时，它被描绘成未来出行的关键一环：让车能提前知道红灯还剩几秒变绿，前方弯道是否有来车，甚至施工路段何时恢复通行。这种“ 车与道路对话” 的能力，就是所谓的车路协同 （V2X）。
2018 到 2022 年，它几乎无处不在。地方政府争相建设智慧高速，科技公司高调布局路侧单元，车企新车发布会必提 V2X 功能。一时间，车路协同一度成为中国智能交通和自动驾驶领域最炙手可热的概念之一。
而近几年，这一概念在公众舆论的热度显著降温。资本转向大模型，车企聚焦端到端智驾，连行业展会都鲜有提及。曾经备受追捧的技术路线，仿佛已经淡出公众视野。
资本退潮、项目停滞、车企转向…… 人们不禁要问，这项曾被寄予厚望的技术，是否已经彻底失宠？2026 年，它还有没有可能重新回到舞台中央？
从爆火到静默
车路协同的核心设想很直接：让车和路共享信息。
交通信息不再只靠车载摄像头来猜，而是由路边的传感器实时感知，并推送给车辆。
这听起来比单车智能更稳妥。如果路能提前“ 告诉” 车，是不是就能避免很多事故？
一时间，V2X（车联网） 被视为破解高阶自动驾驶难题的中国方案。政府、科技巨头、车企纷纷发力，相关概念股一度暴涨。
2020 年，国家发展改革委等十一部委联合发布 《智能汽车创新发展战略》，将“ 车路协同” 提升至国家战略高度。随后，“ 智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展”（即“ 双智城市”） 试点在北上广深等 16 个城市铺开，中央财政配套专项资金，地方争相申报示范区。
科技巨头闻风而动。华为推出“ 车路云协同” 全栈解决方案，涵盖路侧感知、通信模组、边缘计算到云控平台；百度 Apollo 在全国首个“ 车路云一体化” 高级别自动驾驶示范区亦庄部署 329 套智能网联标准路口；阿里云依托城市大脑布局车路协同数据中台…… 这场围绕新型数字基建的生态战，谁都不想缺席。
但短短几年，它就退出公众视野了。
如今，打开车企官网，V2X 功能悄悄从配置表里撤下，支持 C-V2X 技术的车型不过二十余款；行业展会上，曾经占据 C 位的车路协同展台，被“ 端到端大模型”“AI 座舱”“BEV 感知” 取代；主流汽车网站销量排行榜上，支持 C-V2X 的新车销量长时间吊车尾。
不仅车企热情削减，市场反应也变得冷淡。不少负责人透露，车路协同研发预算已经大规模削减，核心成员也多做其他技术线了。就连政策文件也不再提全面推广，而是改用“ 试点探索”“ 稳步推进” 这类温和措辞。
这不是错觉，车路协同确实没声音了。它没有轰然倒塌，却在无声中退场，像一场热闹的派对散场后，只剩下空荡的街道和几盏未熄的路灯。
那么，到底发生了什么，让这个曾一度占据新闻头条的技术概念退居幕后？
一场生态战的多方缺位
看到这里，你可能会忍不住问：既然车路协同当初被捧得那么高，又是国家战略，又是巨头押注，怎么短短几年就悄无声息了？
是技术不行？还是我们高估了它的价值？
其实，答案比技术失败更复杂，也更真实。它不是被某一个环节击垮的，而是在一场本该全员上场的生态战中，几乎所有角色都缺席了。
最初设想的图景很动人：车要能听，路要会说，云要懂调度，网络要快如闪电，政府得持续投入，用户还得愿意为此买单。
可现实是，这套系统里，几乎没有哪一环真正跑通了闭环。
困扰车路协同的第一个问题是，先有鸡、还是现有蛋？
政府希望路上有足够的 V2X 车辆，才愿意大规模建设智能道路；车企则认为，路侧设施不完善，装了终端也用不上，不如暂缓标配。结果双方都做了一些尝试，政府建了几条示范路段，车企在部分高端车型预埋了硬件，但不够快、不够深，难以形成规模效应。
而这种渐进式推进的僵局很快暴露了一个更根本的问题：整个体系缺乏真实的用户驱动力。
车路协同的可用性极度受限于基础设施的覆盖范围。截至目前，真正部署了路侧感知与通信设备的区域，几乎只集中在北京亦庄、上海嘉定等少数“ 双智城市” 试点的核心路段。全国绝大多数城市，甚至这些试点城市的非示范区道路，车路协同依然缺位。这意味着，哪怕用户买了一辆支持 V2X 的车，离开那几公里示范路，功能就立刻失效。
即便在这些有限的试点内，各方采用的技术标准和数据接口也各不相同。华为、百度、阿里等科技公司各自推出自己的协议栈，地方政府又倾向本地化方案，导致设备之间难以互通，车企不得不面对碎片化的适配环境。没有统一的语言，协同就无从谈起。
这直接传导到了产业链最敏感的一端—— 车企。毕竟，无论技术多前沿，车企的最终目标始终是卖车。如果一项配置不能提升产品竞争力、不能打动用户掏钱，就很难获得持续投入。当市场调研反复显示“ 用户不愿为 V2X 多花几千元”，而现有路侧覆盖又不足以支撑可靠体验时，车企的选择就很务实：保留硬件接口以备未来，但不再将其作为核心卖点宣传，甚至悄悄从配置表中淡化处理。
就在车路协同无法带来实际商业价值的同时，以端到端为代表的单车智能快速发展、已经在市场积累了不少的真实口碑。城区 NOA、高速领航、自动泊车…… 这些由单车智能驱动的功能，已经成为高端智能电动车的核心溢价点。相比之下，车路协同显得遥远、抽象，且依赖外部条件。当有限的研发资源必须分配时，车企自然把重心转向见效更快、用户更认可、商业回报更明确的单车智能路线。
于是，曾经热火朝天的车路协同，慢慢淡出了主流叙事。它的遇冷看似偶然、实则必然，是一场系统性协作的失灵。
翻盘无须重回 C 位
到这里，你大概会忍不住想：既然车路协同连最基本的生态协作都难以建立，各方又都不愿真金白银投入，那它是不是已经彻底没戏了？
这个问题，连很多从业者自己都在犹豫，但事实或许没那么悲观。车路协同的问题，从来不是有没有用，而是用在哪儿和谁来买单。
实际上，政府仍在推进“ 车路云一体化” 试点城市建设。全国已建成 17 个国家级测试示范区，试点城市达 20 个，累计装配 5G/C-V2X 的车辆已超过 300 万辆。
可以说，车路协同想要翻盘，现阶段的务实之举是搁置宏大叙事、聚焦具体价值。
比如，在高速公路、港口、矿区、物流园区这类封闭或半封闭环境中，道路结构固定、管理主体清晰、安全容错率低，恰恰是车路协同最能发挥价值的地方。例如，京雄高速的部分路段已部署了路侧感知设备，并通过 C-V2X 向车辆推送异常停车等预警信息。这些地方不需要全民普及，也不依赖消费者选择，只要运营方认可价值，就能形成小而稳的闭环。
而在开放城市道路中，车路协同也并非全无机会，关键在于聚焦高价值、低复杂度的公共安全任务。比如在大型广场周边、事故多发弯道、施工区域等特定点位部署轻量级感知设备，向路过车辆推送行人横穿、锥桶位置或湿滑路面预警。这类应用投入可控、社会效益直观，更容易获得交通管理部门的长期支持。
更重要的是，车路协同正在调整自己的角色定位。它不再试图与单车智能一较高下，也不再宣称要替代车辆自身的感知能力，而是转向一种更务实的思路：在单车智能难以覆盖的边缘场景中提供补充信息。比如暴雨天摄像头失效时的雷达预警，或是密集车流中突然窜出的行人，这些正是路侧设施可以发挥作用的地方。
可以说，2026 年的车路协同，大概率不会重回 C 位，但也不会彻底沦为历史的注脚。它将在技术的洪流中渐渐清醒，寻找到自己的最佳位置。
更多精彩内容，关注钛媒体微信号 （ID：taimeiti），或者下载钛媒体 App
