你可以随时在手机上查看，某一趟公交、地铁将在几分钟后到达站点，这对于日常通勤来说，真的是幸福感得到极大提升的一件事；而基于国内铁路系统的发达状态，高铁转乘、空铁联运也大幅提升了我们的出行效率。

更深入一些，还能看到车辆来来往往却不见司机和传统卡车的无人港口，园区内试运行的自动驾驶摆渡车/出租车，甚至还有田间地头的无人驾驶拖拉机及农用洒药无人机。这同样属于智慧交通的一部分。

在我看来，智慧交通最具价值的意义绝对是在安全性上的全面提升，主动安全软硬件已经为降低事故率做了不小的贡献，未来的大数据和AI技术分析，将会把更多的路况、交通信息和其他汽车的行为同步给相关终端，实现更高级的避障、排除隐患等目标，“零事故”将被作为所有汽车终极追求。

另一大意义则在于对完全自动驾驶的无限接近，实现“门到门零接管”的畅想般愿景，彻底解放驾驶员这个角色，彼时的汽车车厢将完全以智能、舒适为主题，搞不好，限制其发展的，会是我们想象力的不足。

在这样的体系下，堵车、停车难等问题即便不能彻底解决，相信也会得到极大的缓解，城市交通压力被根本性释放，“电子警察”会遍布每一个路口，协调路网的最高效运行。

那么，这些“智慧的数据”到底从哪来、到哪去？一切智能化的基础都是基于网络运营商的数据传输服务，车、路、网背后还有个真正的“隐藏角色”，就是中国移动这样的“基建服务商”。之所以不经常被提及，就在于他们提供的是“无感服务”，即服务过程被“秒化”、被隐藏，乃至被市场和普通消费者忽略。

几年之前，中国移动就提出了关于自动驾驶服务的“3+1+N”布局，其中的“3”代表的是三张网，包括5G网、高精度定位网和车路协同网，共同支持低时延、大带宽、高可靠的通信，满足自动驾驶过程中的车/云信息交互、车路协同感知等。

“1”代表的是一朵云，即移动云。这朵云将作为自动驾驶的统一数据底座，提供高算力、高存储、低时延等云网服务，以及AI赋能服务，为自动驾驶提供全方位的算力、算法和数据支持。

“N”代表的是多种应用场景，包括但不限于物流园区、矿山、环卫、公交、零售和道路智慧养护等。这些应用场景可以在移动云的支持下，结合车联网、高精度定位等其他技术，实现自动辅助驾驶，提高效率，并保障行车安全。

举个例子，已经在多款车型上配备的比亚迪DiLink 4.0系统，就是基于5G通讯的车机操作系统，可以提供更高速的数据传输和响应速度，语音交互系统经过优化后，唤醒速度、成功率和语音识别速度、准确率等指标大幅提升。双频定位导航技术则提高了定位的准确性和稳定性。相比DiLink 3.0，新系统解决的并不是有没有的问题，而是好不好的问题，实际体验中，整个娱乐版块及功能性APP的运行更流畅、更舒适，可玩性和使用价值都得到明显提升。

而要系统性地认识中国移动在车联网方面的投入成果，还是得从其三大优势亮点入手——高精度定位、智能网联和车路协同。

中移One Point 高精度定位平台连接了全球最大规模5G和北斗RTK定位网络，精准定位、通导一体，服务覆盖全国。通过自研的高精度定位服务平台，在开阔环境可实现动态厘米级定位；而由于采用了多种加密技术，使得5G+北斗高精度定位服务具有高安全性，以此保护用户的位置信息不被泄露。

而智能网联则依托于One Traffic 平台能力，综合收集并分析车辆、道路状况、天气情况等数据，通过人工智能和机器学习算法进行学习和预测，以提供准确的交通状态分析。在城市路口，通过部署感知设备，实现路口全息感知，为智能网联车辆、信号控制优化、路口秩序管控提供精准数据。在高速关键节点，部署匝道引导通行、隧道危险预警、收费站车道引导等应用，提升高速通行安全和效率。

同样的，车路协同也是依托于One Traffic 平台能力，在满足连接百万级车辆（1000万V2X消息）的并发量下，处理时延不超60ms。实现车辆与车辆、车辆与道路基础设施之间的智能互联，提供如碰撞预警、安全驾驶提示、路径规划等服务。

基于此，驾驶员将开启“透视眼”，也就是超视距感知，在目力不可及之处，依旧能获得实时交通信息，在盲区及复杂道路交叉口，提升行车安全；而交警部门将变成万事通，可以根据实时数据及时调整信号灯的配时，以缓解交通拥堵，对于突发的交通事件，大数据的预警系统可以及时发现并采取应对措施，形成全局路径规划、局部实时路径引导、驾驶行为决策建议、短时轨迹预测的AI能力。

总结

进入数字时代，智能化将是未来汽车的核心大脑，但也变得越来越无法“独立行走”，就像如今的智能手机一样，断网状态下，连音乐、电影都难以播放，因为所有内容都不再存储于本地，而是云上。同样的，未来汽车所依赖的也将不仅仅是物理意义上的路网，还有一张云上的网，这张网，将成为大数据和智能交通的新基建。