近日，江苏移动、移动研究院，联合华为在无锡完成面向车路云一体化的核心网多源融合感知技术试点，是该技术在全国首次实现与车联网的结合应用，突破传统感知与5G-A通感边界，为车路云业务提供可靠、灵活、低时延、高精度的融合感知解决方案，标志着中国移动在5G-A通感能力赋能场景创新上又迈出重要一步。

为贯彻落实《新能源汽车产业发展规划（2021-2035年）》（国办发〔2020〕39号），推动网联云控基础设施建设，加快智能网联汽车技术突破和产业化发展，工信部等五部委发布《开展智能网联汽车“车路云一体化”应用试点工作》的通知并推动相关项目，标志着车路云产业将由过去示范区形式的小规模方案验证，迈向城市级的规模化、标准化、商业化的落地实践，过程中面临诸多挑战：

将过去“盆景”式的建设方案复制到整个城市，建设成本过高。

计算设备部署在室外，可靠性下降且不利于集中运维。

各类感知源数据质量参差不齐，跨模态差异大，复杂环境下感知能力降低，且当前遮挡和多目标环境存在感知盲区，无法进行轨迹稳定跟踪。

受业务场景需求和算力资源影响，在低空、车路和海域等场景大多采用定制化方案，计算成本高。

针对车路云一体化方案在落地实践中的挑战，江苏移动与移动研究院联合华为，提出了基于核心网的由单源基站雷达感知向多源融合感知演进的架构和路线，为车路云一体化提供低成本、易运维、高性能的感知方案：

统一通感网元：创新提出编排调度框架和多源分级融合感知模型，兼顾感知精度和AI算力性能需求，实现一套通感网元同时应用于低空、海域、车路等多个场景，解决感知任务、AI模型和算力间高效协同调度问题。

雷视多模融合：同时支持3GPP感知源(基站感知)与非3GPP感知源(摄像机、激光雷达等) ，基于路侧鸟瞰视图的特征级融合方案，解决远处小目标识别难、复杂场景虚警高等技术难题。

时空关联预测跟踪：提出多目标数据匹配、断点遮蔽接续以及跨镜头关联等时空预测跟踪算法，解决在遮挡/电磁下场景下，目标识别定位精差、轨迹接续难的技术挑战。

集中边缘部署：提供超高可靠性、极简运维和弹性伸缩能力，实现路口运维向中心统一运维演进、算力按需灵活部署。

图1：面向车路云一体化的核心网多源融合感知架构

基于上述创新方案，江苏移动在无锡和风路-立德道完成试点验证，首次实现视频、毫米波雷达和激光雷达等多源感知数据的融合与计算，对交通参与者（车辆/骑行者/行人/障碍物）与交通事件（包括超速/低速/鬼探头/逆行/异常停车）等业务场景能够进行高精判别，试验结果达成SL2(感知等级)水平，满足车路云一体化辅助驾驶的需求。后续会在此基础上进一步验证基站感知与多模一体化协同、环境感知等技术的融合及应用，目标达成SL3水平，满足车路云一体化自动驾驶需求。

图2：无锡试点感知效果演示

未来，随着5G-A通感技术的进一步成熟，移动通信网络将突破传统连接边界，逐步演进为集通信、感知、计算、智能于一体的核心中枢，催生“网络即传感器”的新型基础设施范式，在能力上突破感知服务从单一功能向多维协同的跨越，在应用场景上实现从车路云向低空、智能制造等全域的演进，为我国数字经济高质量发展注入新动能。