综上所述，车路协同需要政府的顶层设计，统一引导，战略规划，只有在政府的规范指导与支持下，才能实现车路协同解决方案的最终落地，实现智能化和数字化交通基础设施，开启智慧大交通新时代。

　　但车路协同还处在初期建设阶段，政府也是一边学习经验一边落地，所以在推动过程中大部分以概念推动，用户具体的需求和实际建设出现不匹配的情况。

　　在地方政府债务压力下，路侧基础设施该由谁来投资，市场开始由前几年的投资活跃回归冷静，2023年车路协同市场投资规模呈下降趋势，近五年首次出现负增长。

　　所以，随着车路协同产业的完善，其模式也应变化，由政府主导推动为主要模式，逐渐过渡到以企业为主体，政府作为引导。

　　2、谁用

　　说到谁用，首先要厘清车路协同的性质，车路协同是交通问题，是汽车、通信产业问题，还是国计民生问题。

　　交管应是车路协同的使用者，通过车辆行驶数据的记录和分析，帮助交管部门掌握城市交通运行状况，优化交通路线和控制交通流量，提高道路交通的效率和安全。但通过大模型对海量的交通数据进行挖掘和分析，从而为交通管理和决策提供科学依据方面还达不到。

　　车企是使用者，可以帮助车辆感知视野盲区信息，解决自动驾驶发展的瓶颈和降低车端成本；政府其它部门也是使用者，车路协同可加强城市治理，助力智慧城市，路侧的感知信息也可以用到城管、安防、清扫等等领域。

　　对于车路协同的使用，政府与企业关注点有差异，企业更关心的应用是自动驾驶的落地情况，而政府的应用角度则是智慧城市与未来交通，自动驾驶只是未来交通环节中的一环而非全部，车路协同所要达到的应用效果，是系统性的为现有的交通系统、城市管理提供支持，甚至是城市公共安全。

　　尽管车路协同技术在理论上具有诸多优势，当前阶段，车企与交管部门对此技术的热情都不高。对交管部门来说，从多个示范区探索车路协同与智慧交管融合的情况来看，实际效果并不理想，这是因为车路协同路侧基础设施数据价值还未释放，缺乏互信互认机制。目前交管已有的智能化管理体系就可满足其基本业务需求，车路协同与现有装备来比，投资性价比相对较低。

　　对车企而言，无论是长安、一汽等主机厂商还是小马、文远、轻舟等自动驾驶公司，短期内仍以单车智能技术路线为主，主要是因为车路协同路侧基础设施覆盖率低、商用模式不清晰、路侧数据质量低、时延无法保障，需要有一个稳定可靠全面的数据的输入，才能够去依托路侧数据去支撑自动驾驶。

　　因此，从应用角度来说，未来的工作是将车路协同技术应用与现有的交通管理体系、车机系统进行融合，调动车企、交管，乃至政府的使用积极性。

　　车路协同的路作为现代交通基础设施的信息化、智能化主要部分，应该有四个基本功能和要求：一是感知能力、二是传输能力、三是计算能力、四是应用支撑，在目前车路协同2.0版，相关基础设施建设上还存在诸多问题，导致C-V2X在车端的安装率低下，无法充分利用车路协同带来的价值。

　　就目前的覆盖率来说，车端就算装载车路协同设备，在使用过程中也是不连续的状态，体验并不能满足需求，反馈到车企这边，自然不愿意增加成本为车辆安装相关设备，倒不如把更多的资源投入到单车智能的竞争力上，从而实现技术变现因此，点状的示范项目如何构成全国一张网是未来要解决的问题。

　　在车路协同的应用上，还存在一个共性问题：系统可靠性待提高。车路协同路侧系统精度，易受户外恶劣环境干扰，户外环境中的干扰可能对信号传输和数据处理产生不利影响，降低系统的精度和可靠性。

　　车路协同路侧系统需要满足不同天气、不同时间段的服务能力，同时需要覆盖更广泛的区域，从最初的路口示范，逐渐向路网、全域覆盖演进，实现路侧系统的全天时、全域感知能力。

　　总之，不论谁用，车路协同的服务能力待提升，目前路侧方案的服务时域、空域范围局限在白天，且基于目前方案的感知精度、时延等指标已遇到瓶颈，亟须突破。

　　如果依靠车路云一体化系统，可通过道路信息来计算车流量，更合理地进行城市道路规划，为高精度地图测绘提供数据等等，真正实现科技赋能大交通，才能打造真正的智慧交通和智慧城市。

　　鉴于目前的车路协同应用体验的不尽如人意，业内有“唱衰”车路协同发展，并对基于车路协同的自动驾驶不以为然的想法。其实，随着车路协同技术以及基建的进步，受益的不仅仅是车企，更多是用户及政府。因为车路协同技术一旦覆盖到每台汽车产品上，并配合智能道路，道路交通的通行效率将会大大提高，对经济等方面都是一大助力。

　　3、谁管

　　谁管，就是谁来运营的问题。车路协同本质上可以看作是包括未来交通形式和城市管理的系统性工程，其中涉及的环节非常复杂，比如大规模路侧C-V2X安装、数据储存与运用、云端部署乃至配套的法律法规，在这种情况下，管理者应是政府的一个职能部门，或者几个职能部门一体管理。

　　点状的路侧设备覆盖，无法形成统一的数据收集、处理和运营机制，各地数据无法联通，自然也没有统一的调度运营平台，以城市为单位，通过政府层面，建立城市级全区域覆盖的车路协同体系，包括基础设施、统一的数据管理、处理和服务平台，涵盖城市级车路协同路侧/车端设备搭载、统一服务管理，这里的管理者，当然是以政府或政府授权的单位管理更合适。

　　然而，管理有一定的难度，管理的重点是路侧设施，而路侧设施主要反映在系统复杂性和集成度，车路协同路侧系统涉及多种类、多个数量的设备，这种复杂的系统组成架构可能导致系统易出现故障或性能下降的情况，即使每款路侧设备可保证产品的高可靠性，对于由众多设备组成的路侧系统稳定性依然会打折扣。

　　谁管，还有一个权责划分清晰的问题，如果采用路侧数据支撑自动驾驶，一旦发生事故，车企、路侧设备运营方、驾驶员之间难以确定责任主体，导致责任推诿和纠纷的产生。

　　车路协同路侧系统需要进行大量的数据处理和复杂的计算，目前有人指出可通过高度集成、分布算力集群等设计方式有效提升系统，降低方案成本，降低管理成本。