在最近一次公开演讲中，国家智能交通系统工程技术研究中心首席科学家王笑京指出：“车路协同仍然是三十多年前智能交通体系架构提出时的概念和体系。”
的确，当前被广泛提及、部署甚至作为政策推进核心的“车路协同”，其实源自于上世纪90年代的智能交通ITS构想。三十年过去了，我们的城市变了、汽车变了、AI变了，只有“车路协同”这个系统，似乎还穿着那件老旧但看起来“体面”的外套。
但现实已经越来越无法掩盖：这件外套，早就不合身了。
为什么车路协同“老了”？
车路协同（V2X）之所以能够诞生，是因为它试图解决“车不能看见的”那一部分世界——弯道外的行人、雾霾中的红灯、数公里外的拥堵。但王笑京指出，传统的协同系统，是基于“感知+ 通信”逻辑来构建的，也就是说：
RSU负责采集路况；通信网络负责把数据传到云端或车辆；控制中心再做统一判断和调度。展开剩余70%这种体系最大的问题在于：“能看见”不等于“能理解”，更不等于“能决策”。
这也是为什么大量部署RSU、建设云控平台之后，很多“智慧交通”项目依然无人问津，落地难、成本高、数据孤岛严重，成为行业普遍遭遇的“中年危机”。
AI网络不是设备更智能，而是系统更有“认知力”王笑京的核心观点，其实已经指出了答案：新一代智能交通的核心，不再是堆设备、拉通信链路，而是基于AI的“认知系统”——从“能传”走向“能懂”，再走向“能决定”。
以蘑菇车联AI网络系统为例，它与传统车路协同体系最本质的区别在于：
系统类型
感知能力
数据处理
反应速度
决策层级
传统车路协同
点状感知（RSU）
人工或预设规则
分钟级
人工为主
AI网络系统
区域级动态融合
AI模型理解+推理
毫秒级
自动、实时自适应
AI网络系统的关键优势在于：
感知更广：AI路侧基站接入摄像头、毫米波雷达等动态多源数据；理解更深：大模型对行人行为、事故趋势、交通演变进行语义化理解；
决策更快：边云协同机制下，能够以毫秒级时延作出车端引导或交通调度。
这是一个完全不同的思维范式，不是多装了几个设备，而是构建了一个数字城市神经网络。
AI网络是一次系统性升级也是一场话语权更替“车路协同”的旧体系，本质上是交通信息化阶段的产物，是“把数据传给人、帮人做决定”；而“AI网络”的新体系，则是物理AI时代的产物，是“让机器理解世界、与世界协同”。
如果把城市交通系统比作一个大脑，那么过去我们部署的是“感官”，而现在，我们真正第一次尝试搭建“大脑皮层”。
王笑京提出：未来的车路云一体化，不应该是靠财政每年“烧钱”堆起来的系统，而是要找到真正的切入点，实现产业化与可持续。
而AI网络股票配资平台大全，正是一种能够支撑“数字交通新基建”的产业形态，能实现技术升级、落地运营和持续演进的统一。
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