自 “交通强国” 战略提出以来，大湾区智能交通图景加速铺展，智能网联汽车作为核心板块，正从 “单车智能” 向 “车路协同” 跨越。北京邮电大学深圳研究院（下称 “深研院”）以其在通信领域的深厚积淀，成为这一转型中的独特参与者 —— 不同于聚焦车端技术的多数机构，深研院更专注于 C-V2X 技术落地与车路智能协同，在深圳这片创新沃土上，为智能交通的实践探索更多可能性。

立足产学研：从实验室到产业的 “桥梁”

1999 年，深研院作为首批入驻深圳虚拟大学园的院校，便注定了其 “产学研融合” 的基因。这片汇聚 18 所国内外名校的创新基地，旨在推动科技成果转化与产业协同，而深研院凭借北邮在信息通信领域的优势，迅速成长为深圳科研与高技术试制的重要力量。

“我们的核心任务是让技术落地，为产业解决真问题。” 北京邮电大学教授、新唐信通首席科学家李静林表示。目前，深研院不仅承担国家 863 计划、重点研发计划等国家级项目，还建有 “移动互联网安全国家工程实验室”，并通过技术转移中心推动北邮科研成果向产业转化。多年来，其在 IT、通信、人工智能、网络安全等领域的技术转让、联合攻关，已深度融入大湾区产业生态。

在智能网联领域，这种 “成果转化” 更显具象。例如，深研院合作企业新唐信通承担的工信部 “亚运核心区车路协同车联网安全认证试点项目”，为杭州亚运会开放道路示范区提供了车联网身份验证技术支撑，实现了赛事期间车路通信的安全可控 —— 这正是深研院 “通信技术 + 产业需求” 结合的典型实践。

聚焦车路协同：破解 “安全与高效” 的双重命题

当行业多数目光聚焦于 L4、L5 级自动驾驶的车端突破时，深研院已敏锐意识到：开放道路环境下，单车智能难以彻底解决安全与效率的核心矛盾。

“智能网联的核心是‘智能化 + 协同化’。” 李静林强调，“安全是底线，但交通的终极目标是高效 —— 只有车、路、云实时协同，才能实现真正的智能交通。” 这一判断指引深研院将重心放在 “车路群智协同” 上：通过让路侧基础设施具备智能感知与通信能力，实现车与路、车与车的动态交互，形成 “群智决策” 的交通体系。

其重点攻关的 “感通一体化” 技术，正是这一理念的核心载体。传统模式中，汽车电子系统与通信系统相互割裂，而 “感通一体化” 将感知（如雷达、摄像头数据）与通信（C-V2X 信号）深度融合，使路侧设备既能 “看见” 路况，又能 “传递” 信息，为车辆提供超视距预警、信号协同等能力。例如，在复杂路口，路侧设备可提前识别闯红灯的行人，通过 C-V2X 协议实时推送至过往车辆，弥补单车感知的盲区。

这种技术路径的价值已逐渐显现：在深圳部分试点路段，通过车路协同，交通事故预警响应时间缩短 30%，路口通行效率提升 15%，印证了 “智能的路” 对 “智能的车” 的赋能效应。

直面行业痛点：路侧基础设施的 “成长烦恼”

尽管车路协同前景广阔，但其发展仍面临诸多瓶颈。相较于车端技术的快速迭代，路侧基础设施的产业链成熟度、运营模式均处于初期阶段。

“路侧建设涉及网络运营商、基建企业、交通管理部门等多方，协同机制尚未理顺。” 李静林坦言。例如，路侧设备的维护责任归属、数据如何安全共享、运营成本如何分摊等问题，都尚未形成行业共识。此外，路侧与车端的通信协议标准、接口兼容性等技术规范不统一，也制约了规模化应用。

这些 “烦恼” 恰恰是深研院的攻坚方向。通过联合车企、市政部门、通信运营商开展 “联创”，深研院正尝试构建 “建设 - 运营 - 维护” 的闭环模式。例如，在深圳某智能网联示范区，其主导设计的 “路侧设备共建共享” 方案，通过多方分担成本、数据收益分成，使单公里建设成本降低 20%，为模式复制提供了参考。

寄望深圳：政策松绑有望 “后来居上”

在李静林看来，深圳具备成为 “智能网联第一城” 的独特优势 —— 完整的产业链、浓厚的创新氛围，以及政策先行先试的传统。但相较北京亦庄、苏州、长沙等已出台多项智能网联专项政策的城市，深圳的政策配套稍显滞后。

“智能网联技术迭代远超预期，政策支持的速度直接决定产业竞争力。” 李静林表示，深圳拥有从芯片、传感器到整车制造的全链条优势，若能在路侧基础设施建设补贴、数据安全管理、跨部门协同机制等方面给予更多政策空间，完全有望实现 “后来居上”。

他畅想的未来交通图景是：交通管理者只需向云端输入预期需求，车 - 路 - 云便能通过群智协同自主调控车辆行为，实现交通 “自治”。而深研院正以 “左手车联网，右手人工智能群智协同” 的姿态，整合北邮资源，为大湾区智能交通的规划与落地持续发力。

从杭州亚运会的安全认证，到深圳示范区的车路协同试点，深研院以通信技术为锚点，正在智能网联的 “车路协同” 赛道上留下独特印记。随着大湾区智能交通建设的深入，这种 “让路更智能” 的探索，或将成为破解行业瓶颈的关键力量 —— 毕竟，智能交通的终极答案，从来不止于 “车有多聪明”，更在于 “车与路如何共舞”。