车路云一体化：通过智能交通系统与先进的交通流优化技术重塑城市出行方式

《TRANSPORTATION RESEARCH PART E-LOGISTICS AND TRANSPORTATION REVIEW》：Vehicle-road-cloud integration: Revolutionizing urban mobility through intelligent transportation systems and advanced traffic flow optimization

　　•对车辆-道路-云端集成相关文献的系统性综述。•根据证据类型对VRCI的相关研究进行分类，涵盖实地试验与模拟研究。•通过综合排队-马尔可夫决策过程模型展示算法的边界约束条件。•算法选择需考虑通信可靠性及边缘计算能力。•指出了在运营责任与全生命周期管理方面的关键研究缺口。

引言
快速的城市化进程与持续的技术进步使得城市交通领域亟需新的解决方案。车辆-道路-云端集成这一技术模型有望重塑现有交通体系，同时解决多项交通难题（Alanazi和Alenezi，2024）。本文全面梳理了VRCI的发展背景、技术创新点、国际发展趋势以及推动其发展的各种因素，旨在揭示这一复杂系统在城市交通领域的变革潜力与未来发展方向。

VRCI是智能交通系统发展历程中漫长演进过程的最终成果（Limkar等人，2023）。这一演进趋势表现为各类技术创新逐步融入城市交通管理系统之中（Visconti等人，2025）。换言之，智能交通系统从传统的人工操作模式发展为如今完全自动化的数据驱动型网络，而这正是VRCI的核心特征（Wang，2025）。在这一演进过程中，云计算技术的出现与发展起到了关键作用。该技术使得存储和处理城市交通活动产生的海量数据成为可能，从而为科学家和工程师们构建VRCI提供了基础。值得注意的是，这类技术发展规模庞大，且在全球范围内迅速普及（Li等人，2024）。在许多西方国家，与车辆-道路-云端计算相关的服务种类相似，但具体实施方式则因国家而异。例如，在美国，V2X技术政策的核心目标是通过引入新技术和监管措施提升车辆安全性与通信效率（Uhlemann，2017）。欧盟则通过“地平线欧洲”计划为智能、绿色、一体化的交通车辆-云端计算研究提供大量资金支持（Meyer等人，2021）。在亚洲，中国通过“新基建”计划投资于VRCI相关技术，旨在建设智能高速公路并实现全国5G网络覆盖（Ouyang，2023）。新加坡则通过“2030智能交通规划”制定了多项具体方案，专门用于推进VRCI的应用（Panda等人，2025）。

VRCI系统的效能与功能依赖于若干关键的技术支撑。人工智能与机器学习技术在分析交通数据、优化路线、实现实时交通管理以及开展预测分析方面发挥着重要作用（Vineeth等人，2024）。诸如多智能体深度确定性策略梯度等先进算法能够显著提升决策效率，可使车辆延误时间平均减少46.04%（Yu等人，2023）。同样，大数据分析技术对于处理VRCI系统中来自多个来源的海量数据、辅助交通决策也至关重要（Li等人，2024）。此外，物联网技术通过连接城市交通生态系统中的各类元素，增强了系统间的互联互通性，包括车辆与基础设施之间（Iordache等人，2024）。该技术对于实现车辆与基础设施之间的信息同步也具有关键作用。由于VRCI系统对实时性有极高要求，5G及先进的通信技术因其超快的处理速度和可靠的通信性能而不可或缺。边缘计算技术则通过在数据源附近处理信息，有效解决了延迟和带宽问题。借助先进的车载传感器、高级路侧单元以及5G/6G通信技术，交通控制中心能够更全面地掌握城市交通动态（Shakir等人，2024；K，2024）。上述各项技术的应用推动了VRCI系统的诞生，它通过大幅提升实时数据交换能力、计算性能以及交通决策水平，彻底改变了传统的交通管理方式（Ran等人，2023）。

在VRCI系统的实际应用过程中，需要考虑若干关键因素，包括数据保护与隐私保护的复杂性、如何在保障个人权利与社会需求之间实现技术创新的平衡、制定针对联网自动驾驶车辆的规范、建立管理VRCI系统的政策与监管框架、确保技术发展与社会价值观相契合、做好城市与基础设施规划，以及跨区域推广VRCI应用等。例如，在加利福尼亚州的主要城市、欧盟和中国，联网车辆中个人数据的收集与使用需要“采取综合性的多维度措施，进一步强化数据保护与隐私保障机制”（Cano等人，2022）。这些要求凸显出在VRCI环境中管理数据的难度。因此，VRCI的发展需要在技术创新机遇与人们权益及社会需求之间寻求恰当的平衡（Aaronson，2019）。这样的平衡能够确保技术发展兼顾社会整体利益。此外，各国也在针对不同城市环境制定针对联网自动驾驶车辆的规范（Cai等人，2024）。在所调研的30个城市中，已有40%的城市采取了适合自动驾驶汽车发展的相关措施（Widen和Koopman，2024）。这一趋势进一步强调了为VRCI生态系统建立完善监管框架的重要性。

将车辆-道路-云端集成系统引入城市交通体系，需要城市规划方法论发生根本性的变革（Li等人，2024）。随着VRCI为代表的创新交通技术的兴起，城市规划者必须构想出既能够容纳这些创新技术，又具备可持续性、宜居性且公平性的未来城市形态（Ran等人，2023）。当车辆云端计算技术与智能交通系统相结合时，不仅能够显著提升现实世界的交通管理效率，还能助力其他智慧城市系统的建设（Said和Rasoul，2023）。如图1所示，VRCI系统由四个相互关联的组成部分构成，这些部分共同决定了系统的运行能力。VRCI系统以数据为驱动核心，为基于实证的城市规划提供了可能（Mahrez等人，2021）。

本文的撰写源于快速城市化与技术快速发展所带来的迫切需求，这些需求促使人们需要重新思考城市交通的发展模式。据预测，到2050年，全球68%至75%的人口将居住在城市地区（Liu和Plail，2024；Saavedra等人，2024）。因此，对现代交通解决方案的需求前所未有地迫切。车辆-道路-云端集成技术有望将智能交通系统与城市基础设施深度融合，有效消除交通拥堵、污染以及资源浪费等问题（Panda等人，2025）。不过，这一技术也面临着诸多挑战，包括复杂的数据管理问题、严峻的隐私保护问题，以及对可持续城市解决方案的迫切需求。

在全球范围内日益重视可持续发展的背景下，加之新兴智能技术的重要作用，本文旨在探讨VRCI在解决当前城市交通难题方面的潜在价值。从5G网络到人工智能与大数据分析，各类先进通信技术的发展充分体现了VRCI在重塑城市交通模式方面的巨大作用。这些新技术的协同效应进一步增强了本文的观点，因此有必要对VRCI的应用进行全面深入的研究（Shakir等人，2024）。此外，当前交通拥堵问题日益严重，同时环境状况也在持续恶化，这就迫切需要有效的交通解决方案。以多智能体深度确定性策略梯度算法为代表的人工智能驱动算法，与VRCI结合使用时，可将车辆平均延误时间减少46.04%（Yu等人，2023）。由此可见，作为当今城市经济重要组成部分的VRCI，在社会和经济层面都具有极其重要的意义，因此需要对它进行全方位的分析。预计到2030年，全球出行即服务市场的规模将超过6600亿美元（Saleem等人，2024）。

本文对构成VRCI的技术基础进行了系统性的梳理，特别强调了这些技术在城市环境中的应用。其目的是客观评估VRCI在提升交通效率、安全性及可持续性方面的潜力，同时深入分析其在实际应用中面临的各种挑战。文章还探讨了人工智能、物联网和边缘计算等不同技术理念在改善城市交通方面的应用前景。通过整合现有研究成果、填补知识空白并提出未来研究方向，本文希望为VRCI系统的负责任研发与部署提供有力支持。

这项系统性综述为VRCI相关研究作出了独特贡献，填补了该领域诸多文献中的空白。从多个方面和挑战出发，它为解决相关问题提供了有效的解决方案。本文对VRCI系统的未来发展方向、先进技术、新一代算法、网络架构以及城市规划等方面进行了全面分析，同时也涵盖了该领域的各类创新项目。本文的独特之处在于采用了全面的分析视角，从技术实现到社会经济影响等多个层面全面审视了VRCI的发展态势，认为它不仅代表了智能交通系统的进一步发展，更是一种具有颠覆性意义的变革力量，有望彻底改变城市交通格局。

本文首先总结了当前VRCI技术的发展现状，指出了其中的研究缺口，并提出了未来的研究方向，旨在进一步推动VRCI系统的负责任研发与部署。具体而言，本文做出了以下几项重要贡献：

先进的分布式传感器网络与高速通信基础设施：本文重点研究了先进的驾驶辅助系统、车辆感知技术以及通信技术，这些技术共同实现了对城市交通场景的实时全面感知，同时也探讨了车载传感器、路侧单元与高带宽5G/6G通信技术之间的协同作用。例如，Xia等人（2024）证明，集成人工智能功能的交通摄像头在车辆识别和速度检测方面的准确率可高达99%，这一精度远超传统的感应线圈检测器。此外，5G技术的发展以及6G技术的出现进一步提升了VRCI系统的性能。Chatzieleftheriou等人（2024）研究表明，5G的超可靠低延迟通信技术能够将V2X通信的反应时间比4G降低90倍，使得V2X通信链路的端到端延迟时间仅为1毫秒。

用于交通流量优化的深度强化学习算法：研究表明，通过运用复杂的算法，如多智能体深度确定性策略梯度算法，能够显著提升决策效率，使车辆平均延误时间减少46.04%（Yu等人，2023）。这一结果充分体现了人工智能在解决交通拥堵和污染问题方面的巨大潜力，也凸显了智能系统在交通管理中的重要性。此外，Wei等人（2022）提出了一种应用方案，即利用从联网车辆收集的实时车辆信息来制定最优的交通信号方案，从而使交通管理策略更具响应性和适应性。同时，本文还探讨了如何将这些算法与边缘计算技术结合，以实现实时数据处理并最大限度降低决策延迟。

应对系统实施过程中的挑战：本文分析了VRCI系统在部署过程中面临的主要挑战，包括隐私保护、网络安全、系统互操作性以及系统级协调问题，并分析了这些问题对实际应用的影响（Aaronson，2019；Cai等人，2024；Cano等人，2022；Widen和Koopman，2024）。

在本文的后续内容中，我们将详细探讨车辆-道路-云端集成技术在城市交通领域的多种应用形式及其带来的影响。第一部分“VRCI的技术基础”介绍了构成VRCI系统的各项关键技术，包括人工智能、物联网以及先进的通信技术，阐述了这些技术如何协同工作，以及在实际应用中遇到的技术难题。第二部分“实施策略与城市融合”则从实际角度探讨了VRCI在城市地区的部署方式，包括基础设施改造以及系统集成方面的问题。第三部分“人工智能驱动的交通管理优化”分析了人工智能在提升交通效率、减少拥堵以及通过动态路径规划和预测分析实现交通管理方面的作用。第四部分“挑战与未来发展方向”则指出了VRCI系统在部署过程中仍需解决的挑战，包括数据隐私与安全问题，以及提升系统性能的可能研究方向。最后一部分为结论部分，总结了论文中的研究结果，并指出，只要在城市交通领域持续进行跨学科的创新与合作，以充分释放这类系统的潜力，VRCI就有望为实现重大变革做出重要贡献。为确保研究的透明性和可重复性，本研究采用了结构化的文献检索方法，遵循标准的系统评价流程。检索工作在2024年1月至11月间开展，共使用了四个主要的学术数据库，包括Web of Science（WoS）、Scopus、IEEE Xplore以及Google Scholar。这些数据库涵盖了广泛的工程学及跨学科研究内容，也常被用于智能交通与VRCI相关的研究中。主要检索词包括：“车辆-道路-云端集成”、“VRCI”、“V2X通信”、“智能交通系统”、“联网自动驾驶车辆”、“交通流优化”、“深度强化学习在交通领域的应用”、“联邦学习在车辆中的应用”、“智慧城市交通”以及“边缘计算在交通领域的应用”。研究者还运用了AND和OR等布尔运算符来组合这些检索词，例如使用了（“VRCI” OR “车辆-道路-云端集成”）AND（“人工智能” OR “机器学习” OR “深度学习”）这样的查询条件。在初始检索阶段并未对文献类型设置任何限制。研究制定了明确的纳入标准：（i）经过同行评审的期刊文章或会议论文；（ii）发表时间在2015年至2024年之间；（iii）以英语撰写；（iv）与VRCI的四个核心领域中的至少一个直接相关——硬件生态系统、通信基础设施、人工智能/算法优化，或是治理与城市融合。那些能够为VRCI提供定量综合分析或跨系统比较的系统评价文章也被纳入研究范围。同时也设定了排除标准：（i）灰色文献、技术报告或未经同行评审的资料；（ii）与车辆通信或智能交通系统无关的论文；（iii）重复发表的文献或后来被正式期刊版本取代的预印本。经过去重和全文筛选后，最终保留了176篇核心参考文献，构成了本次系统评价的引用基础。完整的筛选过程，包括初始检索数量、筛选步骤以及排除原因，均以PRISMA格式的流程图呈现，作为补充材料附在文中（见图2）。

**节选内容**

**VRCI的基础：构建城市交通的未来**
车辆-道路-云端集成（VRCI）正在快速发展，通过构建与城市基础设施协同运行的智能交通系统，正在改变城市交通的面貌。人工智能、5G通信以及边缘计算领域的突破性进展推动了城市交通的变革（Reddy和Sharma，2024）。这些技术进步使得VRCI系统能够显著提升实时数据通信能力、计算性能以及决策效率。

**先进的硬件生态系统：智慧城市的神经网络**
智能硬件生态系统是车辆-道路-云端集成（VRCI）系统的核心，堪称智慧城市的神经中枢（Shakir等人，2024）。这个由传感器、通信设备以及处理单元构成的复杂网络能够实现数据的实时采集、传输与分析，从而助力智慧城市交通解决方案的发展（Ran等人，2023）。VRCI系统的硬件大致可分为三个层次：传感器……

**VRCI系统中用于交通流优化的算法与人工智能**
先进算法以及软件优化方法为车辆-道路-云端集成（VRCI）系统的发展提供了有力支撑（Ahmed等人，2021）。这类计算机智能技术是VRCI的基石，可用于实现交通预测、交通控制、路径规划以及自动驾驶等多种复杂功能（Ray等人，2024）。本节将介绍目前用于优化VRCI系统交通流的先进算法。

**仿真研究：异构压力条件下VRCI中的算法选择边界**
尽管之前的研究为随机多智能体差分进化算法以及IPPO/POP算法在车辆-道路-网络集成系统中的应用奠定了理论基础，但并未系统分析这些算法在何种条件下会失效或无法持续运行。本节针对这一缺陷，通过搭建专用平台进行仿真，并开展三项受控压力实验，从而为这些算法在现实世界中的应用确定量化限制。

**展望未来：VRCI作为推动城市转型与全球可持续发展的催化剂**
随着城市交通模式即将迎来深刻变革，VRCI有望成为重塑城市结构、应对全球可持续发展挑战的重要工具（Shulajkovska等人，2024）。VRCI并非是对智能交通系统（ITS）的功能升级，而是一种具有颠覆性的创新，必将改变城市生活的格局。通过运用人工智能、物联网以及新一代通信技术等先进技术，VRCI能够实现这一变革目标。

**结论**
通过对VRCI系统的全面综述可以发现，它在推动智能城市交通发展以及实现可持续发展方面具有极高的革命性意义。本文提出了一种全新的理念，不仅解决了紧迫的隐私保护问题，还提升了城市交通系统的效率，为将前沿研究成果与现实需求相结合、重新塑造现代城市交通面貌树立了典范。此外，文中还提出了诸如自适应监管框架、全球标准化努力等创新举措。

**CRediT作者贡献说明**
Nok KO：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，可视化，验证，软件，资源，项目管理，方法论，研究，形式分析，数据整理。Zhiqin Ma：写作——审稿与编辑，写作——初稿撰写，可视化，验证，资源，项目管理，方法论，研究，形式分析，概念构建。Changyuan Yu：写作——审稿与编辑，验证，监督，资源，项目管理，方法论，利益冲突声明。作者声明不存在可能影响本文研究结果的任何已知财务利益关系或个人关系。

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