在智能交通与智慧城市加速融合的背景下，车路协同（V2X）技术已成为破解交通拥堵、提升出行安全、推动自动驾驶落地的核心引擎。作为车内信息交互中枢，车载平板通过集成5G通信与V2X技术，实现了从“单车智能”到“车路云一体化”的跨越式发展。其技术路径以“通信-计算-感知-决策”四层架构为支撑，通过硬件模块化、软件分层化、协议标准化与数据融合化，构建起车路协同的完整技术生态。

一、通信层：5G+C-V2X双模融合，构建低时延高可靠通信网络

车路协同对通信网络的实时性、可靠性和覆盖范围提出严苛要求。传统4G网络时延约30-50毫秒，难以满足自动驾驶场景下紧急制动、避障等毫秒级响应需求。5G网络凭借其1毫秒级超低时延、10Gbps峰值速率和每平方公里百万级设备连接能力，成为V2X通信的核心基础设施。同时，中国主导的C-V2X（蜂窝车联网）技术通过蜂窝网络与直连通信（PC5接口）的融合，实现了“广覆盖+低时延”的双重优势：蜂窝网络（Uu接口）支持远距离通信，覆盖范围可达数公里；直连通信则通过5.9GHz频段实现车与车（V2V）、车与路（V2I）的直接交互，时延可低至20毫秒。

车载平板作为通信终端，需集成5G模组与C-V2X双模通信芯片，支持Uu与PC5双链路并行工作。例如，中国移动发布的5G+C-V2X前装解决方案中，车载平板通过双链路冗余设计，确保在蜂窝网络覆盖盲区或基站故障时，仍能通过直连通信维持车路协同功能。此外，网络切片技术可将5G网络划分为多个虚拟专网，为车路协同分配专属资源，进一步降低时延并提升可靠性。

二、计算层：边缘计算与AI融合，实现本地化实时决策

车路协同场景下，车载平板需处理来自摄像头、雷达、V2X模块等多源异构数据，数据量可达每秒数GB级。若将所有数据上传至云端处理，不仅会引发网络拥塞，还会因传输延迟导致决策滞后。边缘计算技术通过在车载平板或路侧单元（RSU）部署计算资源，实现数据本地化处理，将响应时间从秒级压缩至毫秒级。

车载平板的边缘计算能力依赖于高性能计算芯片（如高通Snapdragon Automotive、NVIDIA Orin）与AI加速模块的协同。计算芯片负责通用数据处理，而AI加速模块（如NPU）则专门优化图像识别、目标检测等深度学习任务。例如，在交叉路口场景中，车载平板通过边缘计算可实时分析V2X模块接收的邻车速度、车道变化信息，结合本地摄像头识别的行人轨迹，利用AI算法预测碰撞风险，并在100毫秒内触发紧急制动或避让指令。这种本地化决策机制显著提升了车路协同的安全性与可靠性。

三、感知层：多源数据融合，构建全场景环境感知体系

车路协同的感知能力依赖于车载传感器与路侧设备的协同工作。车载平板作为感知数据的汇聚节点，需支持多类型传感器接入，包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波传感器等，同时通过V2X模块接收路侧单元（RSU）、交通信号灯、环境监测设备等外部数据。多源数据融合技术通过时空对齐、特征提取与决策级融合，消除单一传感器在视角盲区、恶劣天气（如雨雾、强光）下的局限性，构建起360度无死角的环境感知体系。

例如，在高速公路场景中，车载平板可融合本地雷达探测的前方车辆距离与速度信息、V2X模块接收的邻车变道意图数据，以及路侧摄像头识别的道路施工区域信息，通过数据融合算法生成更精准的驾驶决策。此外，高精度定位技术（如5G+北斗融合定位）可提供厘米级定位精度，确保车载平板在隧道、高架桥等GPS信号遮挡场景下仍能准确感知自身位置，为车路协同提供空间基准。

四、决策层：分层架构与标准化协议，支撑跨平台协同

车路协同的决策层需解决不同厂商设备间的兼容性问题，避免因协议不统一导致的“数据孤岛”。车载平板的决策系统通常采用分层架构设计，自下而上分为硬件抽象层（HAL）、操作系统层、中间件层与应用层：

1. 硬件抽象层：屏蔽不同传感器与通信模块的硬件差异，提供统一接口。例如，无论摄像头采用MIPI-CSI接口还是USB接口，HAL层均向上层提供“图像采集”这一标准化服务。

2. 操作系统层：采用实时操作系统（RTOS）或混合关键性系统（如AUTOSAR Adaptive），支持多任务调度与资源管理，确保安全关键任务（如紧急制动）的实时响应。

3. 中间件层：提供通信中间件（支持SOME/IP、DDS等协议）、图形中间件（支持OpenGL/Vulkan渲染）与安全中间件（支持HSM硬件安全模块），实现跨平台数据交互与安全防护。

4. 应用层：基于中间件开发具体功能，如导航、ADAS辅助驾驶、车队协同调度等。应用层通过服务化架构（SOA）实现功能独立开发与部署，例如导航应用可独立升级，无需影响其他功能。

标准化协议是分层架构的核心支撑。车载平板需支持V2X领域的国际标准（如IEEE 802.11p、3GPP C-V2X）与中国标准（如《YD/T 3709-2020基于LTE的车联网无线通信技术总体技术要求》），确保与不同厂商的路侧设备、其他车辆及云平台无缝对接。例如，中国移动的车路云联合战略中，车载平板通过支持《车路云一体化数据接口规范》，实现了与武汉经开区、无锡先导区等试点区域的路侧设备实时数据交互。

五、技术演进：从车路协同到车路云一体化

随着5G网络的普及与AI技术的突破，车载平板的技术路径正从“车路协同”向“车路云一体化”演进。车路云一体化通过“端-网-云”三层架构，将车载平板（端）、5G+C-V2X网络（网）与智能交通大数据平台（云）深度融合，实现全局资源优化与动态决策。例如，在商用车物流场景中，车载平板通过V2X模块将车辆位置、载重、油耗等数据上传至云平台，云平台结合路况信息、天气数据与运输需求，动态规划车队行驶路线与调度计划，并通过5G网络将指令下发至车载平板，实现运输效率与能耗的最优平衡。

未来，随着6G、量子通信与数字孪生技术的成熟，车载平板将进一步融合多模通信、全息感知与虚拟映射能力，成为连接物理世界与数字世界的“神经节点”。例如，通过数字孪生技术，车载平板可构建设备全生命周期模型，实时模拟车辆状态与路况变化，为车路协同提供更精准的预测与决策支持。

5G+V2X赋能下的车载平板，正以“通信-计算-感知-决策”四层技术路径，重构智能交通的技术底座。从低时延通信网络的构建，到边缘计算与AI的本地化决策；从多源数据融合的全场景感知，到分层架构与标准化协议的跨平台协同；再到车路云一体化的全局优化，车载平板的技术演进不仅推动了车路协同的落地，更为自动驾驶、智慧城市与智能出行生态的构建提供了核心支撑。随着技术的持续突破与生态的日益完善，车载平板将成为未来交通系统的“智能中枢”，引领出行方式向更安全、高效、绿色的方向迈进。