车路协同技术作为中国自动驾驶的特色路线，目前仍面临成本高昂、技术验证不足、商业闭环未成形等多重现实挑战，距离规模化落地仍有明显距离。
一、技术与工程化难题待解
场景替代性不足：百度Apollo白皮书指出，部分车路协同典型场景用传统单车智能方法也可实现，车路协同尚不具备不可替代性。
感知设备运维难度大：路段感知设备需保持长期正常使用状态，但工程化落地的现实维护问题常被忽视，设备故障将直接影响协同效果。
随机场景覆盖受限：车路协同需求常发生在非路口的随机场景，但感知设备无法随道路随机布置，理论上可行、现实效果大打折扣。
系统安全体系缺失：车路云深度融合形成高维复杂系统，需构建基于系统工程的功能安全与预期功能安全体系，目前相关核心标准仍在研制中。
二、成本与规模效应瓶颈
路侧建设投入巨大：公路智能化改造费用高昂，实验阶段每公里约200万元，大规模铺开仍需50万元/公里，某市实验路段预算高达170亿元，且基本无直接收入。
车载终端渗透率低：需在车上加装OBU设备（单价约2万元），但该功能对单车智能化帮助有限，目前C-V2X实际市场占有率极低。
规模效应未形成：初期单条道路智能车辆资源少，车路协同规模效应不强，成本居高不下，需依赖车端渗透率提升来摊薄边际成本。
三、行业协同与政策标准滞后
路车发展不同步：道路智能化与驾驶智能化发展不够协同，多数示范区仍处小范围测试验证阶段，道路感知定位、车路信息交互能力尚不能满足高等级自动驾驶对数据精度和质量的要求。
跨行业标准待完善：车路协同涉及汽车、通信、交通、公安等多行业，道路基础设施、云控基础平台等核心技术标准仍待加快研制，行业标准组织间需加强有效协同。
商业模式尚未闭环：当前产业发展以政府主导推动为主，确定性更多来自政策，商业模式跑通前，企业盈利能力存疑，未来需探索可持续的运营模式。