车路云一体化在城市物流场景下的应用现状及发展趋势调研
感谢您参与本次调研。本问卷旨在了解城市物流车路云一体化技术的发展现状、硬件演变趋势及应用效益。您的回答对我们至关重要，请根据实际情况填写。本问卷采用匿名方式进行，数据仅用于研究分析。
1. 您的身份是
物流公司运营管理人员
车队管理/机务人员
信息化/数字化人员
安全管理人员
通信运营商/云服务商
自动驾驶/车路协同方案商
商用车主机厂/设备商
研究机构/高校
其他
2. 您的岗位更接近
运营管理
设备管理
信息化/数字化
安全管理
技术研发/实施
商务/战略
其他
3. 您更熟悉哪些场景
城市物流运输场景（中轻卡同城货运与快递转运，不含末端配送）
城市物流转运节点场景（分拨中心月台装卸、仓库与车辆协同）
两者都熟悉
其他
4. 当前（2025年）城市物流运输场景已规模化应用的技术功能有哪些
L2 级辅助驾驶（高速/快速路单车道辅助）
绿波车速引导（车机显示建议车速）
节油驾驶报警（急加速/刹车提示）
盲区监测与预警（车端360环视）
红绿灯信号机闯红灯预警
远程监控与驾驶员状态监测（DMS）
车辆编队行驶（双车试点跟车）
公交专用道闲时共享通行
上述均未规模化应用
5. 请判断以下运输场景技术在各时间节点的规模化落地阶段
现状
2030
2035
2040
暂不具备/不确定
L2 级辅助驾驶
L3级有条件自动驾驶
L4级限定区域无人驾驶
L5级全场景无人驾驶
车辆编队行驶（多车无人跟随）
绿波车速引导（自动控速）
多路口连续不停车通过
预测性巡航控制（PPC）
动态预约式物流专用路权
盲区透视与鬼探头预警
超视距事故/异常车辆预警
驾驶员状态异常触发远程控车
6. 当前（2025年）转运节点场景已规模化应用的技术功能有哪些
车辆到站前云端自动预约月台
月台装卸位实时匹配
车辆与月台协同防碰撞
装卸区远程监控替代现场盯控
车辆自动对位装卸月台
行驶途中云端预分拣
动态改派目的地
上述均未规模化应用
7. 请判断以下转运节点场景技术在各时间节点的规模化落地阶段
现状
2030
2035
2040
暂不具备/不确定
云端自动预约月台
装卸位实时匹配
车辆与月台协同防碰撞
远程监控替代现场盯控
车辆自动对位装卸月台
云端预分拣与动态改派
车-仓-机器人全自动对接
8. 在城市物流运输场景中，以下能力主要由哪一端驱动
车端
路端
云端
车路协同驱动
车路云协同驱动
不确定
L3/L4级自动驾驶执行
绿波车速自动引导
车辆编队行驶控制
预测性巡航节油策略
盲区与超视距预警
动态路径规划与调度
动态路权分配
9. 在转运节点场景中，以下能力主要由哪一端驱动
车端
路端
云端
车路协同驱动
车路云协同驱动
不确定
月台自动预约与匹配
装卸区协同防碰撞
车辆对位装卸
云端预分拣与动态改派
10. 当前（2025年）城市物流智能中轻卡共性车端配置更接近以下哪一组
1个及以下毫米波雷达，2-3个摄像头，无激光雷达
1-2个毫米波雷达，3-4个摄像头，选配前向激光雷达
3-4个毫米波雷达（含角雷达），4-5个摄像头，标配前向激光雷达
4D成像雷达 固态激光雷达 5个以上摄像头
不清楚
11. 当前（2025年）城市物流运输场景路侧部署更接近以下哪些配置
仅关键路口布设感知设备
城市快速路部分路段连续覆盖
具备红绿灯信号机V2X联动能力
具备边缘MEC融合计算能力
具备超视距感知与事件预警能力
不清楚
12. 当前（2025年）转运节点场景路侧部署更接近以下哪些配置
月台区域部署防碰撞传感器与摄像头
仓库出入口车辆识别与引导系统
装卸区低时延联动与监控
分拨中心内部车辆定位与调度系统
不清楚
13. 请判断各时间节点单车毫米波雷达数量范围
1个及以下
2-3个
4-5个
6-8个
9个及以上
不确定
现状
2030
2035
2040
14. 请判断各时间节点单车摄像头数量范围
2个及以下
3-4个
5-6个
7-8个
9个及以上
不确定
现状
2030
2035
2040
15. 请判断各时间节点单车激光雷达配置情况
无激光雷达
选配前向激光雷达
标配前向激光雷达
多颗固态/半固态激光雷达
不确定
现状
2030
2035
2040
16. 请判断各时间节点车端计算架构更接近哪种
分布式ECU融合
域控制器融合
中央计算平台
中央计算 冗余备份
不确定
现状
2030
2035
2040
17. 请判断各时间节点车端定位融合方式更接近哪种
普通GNSS DR
RTK/INS组合导航
RTK/INS 路侧校正
云路一体融合定位
不确定
现状
2030
2035
2040
18. 请判断各时间节点车端通信配置更接近哪种
4G 选配C-V2X
5G Uu C-V2X PC5
5G-A 增强V2X
6G通感一体
不确定
现状
2030
2035
2040
19. 请判断城市物流运输场景路侧边缘算力在各时间节点更接近哪个区间
无MEC/云端处理
16 TOPS以下
16-32 TOPS
33-64 TOPS
65-150 TOPS
151 TOPS以上
不确定
现状
2030
2035
2040
20. 请判断城市物流运输场景路侧端到端时延在各时间节点更接近哪个区间
50ms以上
20-50ms
10-20ms
5-10ms
5ms以下
不确定
现状
2030
2035
2040
21. 请判断城市物流运输场景路侧感知连续覆盖能力在各时间节点更接近哪种
仅关键路口覆盖
主干道部分覆盖
城市快速路连续覆盖
主城区路网连续覆盖
全域无缝覆盖
不确定
现状
2030
2035
2040
22. 请判断转运节点场景路侧部署能力在各时间节点的规模化落地阶段
现状
2030
2035
2040
暂不具备/不确定
月台区域车辆识别与引导
装卸区协同防碰撞
车辆与月台低时延联动
仓库出入口动态地图生成
分拨中心内部全域感知覆盖
车-仓-设备亚秒级协同
23. 请判断各时间节点云端平台核心能力更接近哪种
基础监控与轨迹回放
高精地图实时更新
多车协同调度引擎
城市级数字孪生调度
物流供需实时撮合
不确定
现状
2030
2035
2040
24. 当前已较明确体现的收益有哪些
人力成本下降
运营效率提升
空驶率下降
装卸等待时间减少
安全事故风险下降
能耗（油/电）下降
单车日均趟次增加
车辆利用率提升
保险费用下降
其他
25. 请判断各时间节点“人力成本改善”区间（相比2025年基准）
基本无改善
10%以下
10%-30%
30%-50%
50%-70%
70%以上
不确定
现状
2030
2035
2040
26. 请判断各时间节点“能耗节约”区间（相比2025年基准）
基本无改善
3%以下
3%-6%
6%-10%
10%-15%
15%以上
不确定
现状
2030
2035
2040
27. 请判断各时间节点“运输效率提升”区间（单车日均有效趟次提升）
基本无改善
5%以下
5%-10%
10%-20%
20%-30%
30%以上
不确定
现状
2030
2035
2040
28. 请判断各时间节点“安全事故风险下降”区间（事故率与保险赔付）
基本无改善
10%以下
10%-30%
30%-50%
50%-70%
70%以上
不确定
现状
2030
2035
2040
29. 请判断各时间节点“综合投资回收期”区间（部署车路云系统的静态回收期）
12个月以内
12-24个月
24-36个月
36-48个月
48个月以上
不确定
现状
2030
2035
2040
关闭
更多问卷
复制此问卷