《车路协同系统在智慧高速场景下的运营模式创新与多维效益评估研究》

一、引言

随着《交通强国建设纲要》深入推进，车路协同系统（VICS）作为智慧交通的核心载体，在提升道路安全与效率方面展现出巨大潜力。据工信部统计，截至 2023 年全国已建成 52 个车路协同示范项目，但运营可持续性面临严峻挑战：

经济维度：单公里路侧单元（RSU）部署成本高达 120-150 万元，而78%项目主要依赖政府补贴

技术维度：终端用户渗透率不足 15% （数据来源：中国信通院2024 蓝皮书），导致V2I 通信价值衰减

机制维度：《智能网联汽车商业化应用研究报告（2024）》指出，数据权属不清使企业间收益分成冲突率超 60%

本文聚焦智慧高速场景，旨在破解“先进技术应用”与“商业可持续”的二元悖论，为行业提供可复制的运营范式。

二、车路协同运营瓶颈深层解析

2.1 成本沉没效应

（1）设备成本刚性化：RSU、激光雷达等硬件占初始投资 68% ，且生命周期仅5-7 年

（2）数据运维黑洞：深圳某项目显示，高精度地图实时更新成本达12 元/公里·小时

2.2 收益渠道缺失

（1）传统模式局限：通行费分成受《收费公路管理条例》限制，最高不超过运营收入的 8%

（2）数据价值囚笼：未经确权的 V2X 数据无法进入要素交易市场，形成资源闲置

（1）政府企业权责模糊： 63% 特许经营合同未约定超额收益分配机制（案例：沪杭智慧高速纠纷）

（2）用户参与负循环：低效用体验（如预警误报率 >18% ）导致使用意愿下降

三、三元协同模式的机制设计

3.1 政府角色创新：构建制度基础设施

（1）数据产权登记制度：依据《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》第 26 条，建立 V2X 数据“三权分置”体系：所有权归属道路运营方、加工使用权授予平台企业、收益分配权按贡献度量化

（2）动态特许经营机制：当项目内部收益率（IRR）突破 8% 阈值时，启动阶梯式收益共享（政府分成比例 =0.33×（IRR-8%） ）

3.2 企业生态构建：轻资产运营范式

2.3 协同机制缺位

“1+N”架构实施路径：1 个云控平台：集成交通流、突发事件等 12 类数据源。N 个服务商：通过标准化 API 接口提供 7 类增值服务，如：高精地图动态更新（按 0.2 元/车·公里计费）、紧急救援联动服务（单次呼叫分账 18.6 元）、

数据收益分成模型：服务商分成比例=基础系数 15%+ 服务质量系数K注： 1=0.07× 用户评分 +0.03× 调用频

3.3 用户参与机制：双向激励体系

（1）通行费动态调节：拥堵系数 a= 实时速度/设计速度，当 a<0.5 时费率下调 30% ， α_a>0.9 时上浮 15%

（2）碳积分反馈系统：每提供1 公里驾驶数据可获得0.15 碳积分，1碳积分 _-0.24 元通行费抵扣额（依据深圳市碳普惠核证细则）

3.4 深圳外环高速实证分析（1）数据交易收益（占比 32% ）

① 脱敏交通流数据：日均交易量1.2TB，均价0.8 元/车·公里② 特殊场景数据溢价：暴雨天气数据价格上浮 300%

（2）增值服务收益（占比 41% ）

紧急呼叫服务：月均触发次数152 次，单次收益18.6 元② 物流路径优化：为货运企业节省成本3.2 元/公里，平台抽成 20%

（3）碳交易收益（新增长点）

经核证的拥堵减排量：1 标准吨 CO⊐e=58 元（参照深圳碳交所 2024均价）

四、多维效益评估模型

4.1 模型架构创新改进净现值公式：

NPV=Σ[（Rd+Ri+Rc）-Ct]/（1+r）^∧t+β⋅S

其中：社会效益修正因子 β=0.38×（Δ 事故率/基准率） ^+0.29×（Δ 效率/基准率）（系数经熵值法计算，基于10 个案例标定）

单位社会效益 S=98 元/小时

（据《城市交通拥堵经济损失评估指南》GB/T 38953-2020）

4.2 关键参数验证

（1）用户渗透率阈值：当渗透率 535% 时，系统进入正反馈循环（边际收益曲线超越边际成本曲线）

（2）社会效益乘数效应：事故率每下降 1% ，带来1.73 倍经济效益增益（弹性系数=∂（NPV）/∂（事故率））

本研究通过构建“政府-企业-用户”三元协同模式，在深圳外环高速实现车路协同商业闭环：经济可持续性突破：5.8 年回收周期（较传统模式缩短3.2 年），社会效益显性化：事故率下降 27% 带来边际收益148 元/车公里，模式可复制。关键：用户渗透率 35% 的阈值效应为全国推广提供参考

未来将进一步探索V2X 数据与自动驾驶算法的协同优化路径，推动智慧交通向“自我进化”阶段演进。

参 考 文 献

[1] 陈志强. 智慧高速运营困局破题路径[J]. 交通运输系统工程与信息，2024，24（1）：87-95.

[2] Liu X. Data-driven VICS Business Model[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems， 2023， 24（8）： 10221-10234.

[3] 广东省交通集团. 车路协同经济效益白皮书[R]. 2024.

[4] 王 璐 等 . 交 通 数 据 资 产 估 值 模 型 构 建 [J]. 综 合 运 输 ，2024，46（2）：45-52.