當下，無人駕駛出租車已在多個城市運營，各大品牌新能源汽車的自動輔助導航駕駛（NOA）功能逐步覆蓋全國，更“懂你”、更省力、更安全的“聰明的車”開始全速駛向未來；同一時期，“智慧的路”建設不斷加碼，從車聯網到車路協同，再到車路云一體化，網聯汽車概念逐步清晰，并得到從中央到地方的一輪又一輪政策密集加持。
“聰明的車”+“智慧的路”構成的中國特色智能網聯汽車正在完成生態閉環，相互賦能，實現新的萬億規模產業升級。
智慧的路補自動駕駛短板
國內外無人駕駛技術越來越成熟，國內多地政府也在積極引導促進無人駕駛汽車商業化落地，文遠知行、小馬智行等無人駕駛出租車已在國內不少城市街頭小規模載客運營，無人駕駛的大規模普及似乎就在眼前，既如此，為何還需要“智慧的路”實現網聯？
通俗來講，單車智能相當于將汽車變成一臺移動的超級計算機，但是它不僅貴，還有無法改進的技術短板，為了讓超級電腦瘦身，減輕算力和成本負擔，打破能力局限，需要將車納入到路網中，獲取道路信息、感知周圍人、車、路等環境信息，解決自動駕駛無法覆蓋的場景，達到“以路馭車”，再進一步達到“以車馭城”。
華鑫證券研究報告指出，車路云一體化是在單車智能自動駕駛基礎上，借助C-V2X和4G/5G通信技術，將人、車、路、云等交通要素有機地聯系在一起，形成車與路、云、人等全方位協同，滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求，達到自動駕駛單車最優化和交通全局最優化發展目標。
一位車企智能駕駛負責人告訴記者，我國有復雜的交通環境和多樣化的用戶需求，可以通過車路云協同優化交通效率，減少對車端智能的高度依賴。
中國信息通信科技集團有限公司副總經理陳山枝說：“單車智能是基礎，網聯是增強，單車智能和網聯相互賦能，單車智能干得好的事，網聯不干；單車智能成本高的地方，可用網聯技術降成本；單車智能解決不了的，可用網聯實現，如超視線距離感知、‘鬼探頭’問題。”
以無人駕駛出租車Robotaxi為例，試乘過的人普遍感到，已達到可用，但有點“傻”，呆板不會變通，不會主動換道超車、路口過早減速、整體行駛速度慢，同樣的路程耗時可能是人類司機的一倍。在武漢，曾有兩輛同品牌Robotaxi在十字路口會車時，因行動完全一致，以至于卡在原地進退不能造成交通堵塞。
“僅基于單車智能方案，自動駕駛出租車感知能力受限，響應更為保守。”太平洋證券研究報告稱，因此，蘿卜快跑日前發布的最新一代無人車RT6除了提升自身新能力外，還將搭載V2X（車輛到一切的連接）車載終端，實現全域數據的感知以及智能處理分析路側數據。
“車路云一體化發展路徑是技術演進的必然趨勢，也已經成為全球政府、產業界的發展共識。”中國工程院院士、清華大學教授李克強表示。
為何國外車企目前多采用單車智能？比如特斯拉的全自動駕駛FSD（Full Self-Driving）、特斯拉即將發布的Robotaxi以及谷歌旗下的無人駕駛出租車Waymo等。全國政協經濟委員會副主任苗圩直言，并非他們不想用，而是因為他們難以指望本國基礎設施建設。
中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉說，中國的網絡基礎設施、北斗通信和路側基礎設施，這三大利器是發展智能網聯汽車的核心支撐。如何把這些優勢有效整合，實現多要素協同，是汽車革命“下半場”最重要的一項工作。
算好“安全賬”和“經濟賬”
車路云一體化涉及車端、路端、云端乃至更多技術和行業，投資金額巨大，這樣的投資究竟能換來什么、值不值？要算清“安全賬”和“經濟賬”。
從普通百姓角度看，無人駕駛越來越近，但前提是安全性和可靠性必須得到充分保障，單車自動駕駛的理論能力不等于實際能力，提高運行效率、降低事故發生率是車路云的重要價值所在。
比如，路側紅綠燈信息實時推送，使車輛無需完全依賴自身傳感器就能準確判斷交通信號，有效規避了因信號識別延遲或誤判引起的交通違規和潛在風險。超視線距離信息推送則賦予車輛“千里眼”，可預知視線外的障礙物或車輛狀態，對突然出現的行人、障礙物和長時間靜止的“僵尸車”，能夠提前做出反應，避免碰撞。
上海嘉定區有關負責人告訴記者，在智能基礎設施建設方面，截至去年末，嘉定已建成287個智慧路口、230公里車路協同環境，構建IPv6+智能網聯、智慧交通和智慧城市多元業務承載網絡，布設AI智能攝像機981套、激光及毫米波雷達875套、路側控制單元及路側交通數據處理單元等532套網聯設施，部署5G基站4370個、北斗定位基站15個、5G專網及全光專網等通信設施，實現嘉定全域463平方公里全覆蓋，保障車—路—云高效協同。嘉定數字化管控水平得到進一步提升，在一些典型測試路口，交通通行效率可提高20%。
上海市經信委主任張英表示，未來上海將擴大新型車聯網部署規模、加強人工智能端到端自動駕駛發展、強化智能網聯汽車產業生態培育，著力推進自動駕駛關鍵技術研發與產業協同發展。
在廣州，高新興科技集團股份有限公司與如祺出行聯合研發的5G智能網聯車載終端，應用在如祺出行網約車上，實現車—路—云實時通信，與出行平臺司機端應用App聯動，通過App提前提醒前方道路交通狀況，提供前向碰撞預警、盲區變道預警、逆向超車預警等16種預警提示，大幅提升了車輛風險規避能力。
越來越多國家認識到車路協同的重要性。美國交通部8月16日正式發布《加速V2X部署的計劃》，該計劃分階段設定了實施目標，長期目標是，最遲到2036年完成V2X技術全美公路的100%覆蓋。
從經濟角度看，車路云一體化投入大、收益也大。
中國汽車工程學會等機構最新發布的《車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測》報告顯示，在中性預期情景下，2025年、2030年車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預計分別為7295億元、25825億元，年均復合增長率為28.8%，產業發展將積極推動我國經濟增長。產值增量主要來自四個部分：智能網聯汽車、智能化路側基礎設施、云控平臺和基礎支撐四大領域。
“從更廣視角看，汽車和ICT信息通信行業、能源行業正在加速融合，通過新能源汽車產業賽道帶動多個萬億產業構成萬億產業集群。”中國科學院院士歐陽明高如是判斷。
中國車聯網走在全球前列
從技術成熟度、產品成熟度到產業成熟度，我國車路云一體化目前進展到什么階段？
從技術、產品角度看，我國對車聯網核心技術路線押注準、布局早。公開資料顯示，車聯網技術路徑一直有兩派，分別是基于Wi-Fi改進的專用短程通信（DSRC）與基于蜂窩網絡的C-V2X。DSRC由美國政府及企業主導，我國則選擇C-V2X，因為相較于DSRC，C-V2X支持低時延直接通信，支持高速、高密度場景，且覆蓋面積大，通信距離遠。2019年，美國政府放棄DSRC，轉投C-V2X陣營，全球車聯網基本形成統一技術標準。
“在車聯網賽道中，我國技術成熟度、產品成熟度，無論在車端、路端還是云端，都走在全球前列。”高新興公司高級副總裁吳冬升坦言，當然，技術成熟度方面仍需探索，車聯網核心技術包括下一代信息通信技術、半導體技術、AI等技術疊加，如何解決這些技術的可用性問題，AI算法怎樣給出非常可靠的結果供自動駕駛汽車、智慧交通使用，仍需做大量工作。
在產業方面，工業和信息化部等五部委公布了智能網聯汽車車路云一體化20個城市（聯合體）應用試點名單，標志著車路云一體化進入規模化落地發展新階段，產業也將進入快速發展期。按照機構測算，到2030年，車路云一體化產業規模將達到2萬億元，行業進入爆發期。
“多年前的車聯網產業，如今已進化為車路云一體化，可以說跨過了產業探索期。在密集政策推動下，產業將進入發展期，作為從業者，確實感到行業熱度越來越高，行業機會越來越清晰。”吳冬升告訴記者。
吳冬升介紹，從產業鏈布局看，我國相關企業覆蓋了從芯片、操作系統到車載終端、路側設備，再到配套支撐的全產業鏈，如地圖、定位、網絡安全等，每一個細分賽道、產業上下游都有很多企業布局，展現出強大的競爭力。
不過，我國車聯網產業成熟度整體還處在早期，產品性價比是產業化中亟待解決的一大關鍵問題。車路云一體化建設包含單車和環境兩方面成本。普通消費者首先感受到車端成本，因為要搭載多種設備，車輛成本無疑會增加；此外，還有路側云端的環境建設成本。
例如當前我國路側單元（RSU）部署不足9000套，而車路云一體化試點的20個城市（聯合體）都提出了規模化任務，降低產品價格提高產品性價比的重要性不言而喻。“單個路口的智能化改造從幾年前的百萬元左右，降至目前的30萬～60萬元，覆蓋通信、感知、計算等軟硬件設備以及基建成本，不過下降空間依然很大。”吳冬升認為。
國家智能網聯汽車創新中心副主任袁宇表示，初始階段車聯網能力不突出時，車、路兩端成本負擔都加重，一旦進入良性循環，通過數據驅動提升車的能力，路側部署成本將下降；同樣，環境能力提升后，對車的能力要求也會下降。
構建商業閉環要邁三道坎
車路云一體化核心是產業跨界融合，是鏈接車和交通乃至城市，是跨越社會多層面多要素的系統工程，從技術標準建設到商業生態構建，復雜程度、建設難度不可小覷。
標準方面，國內智能網聯汽車的行業標準已走在世界前列，圍繞車路云一體化的安全類標準、測試驗證標準等等都需進一步完善。此外，各地紛紛推進地方“團標”和“行標”，需要實現各地標準之間的統一、互聯互認。
從產業發展角度，有智能汽車與智慧城市協同發展聯盟專家認為，各地車路云一體化建設整體處于初級階段，亟須解決智能化路側基礎設施覆蓋度不足、車載終端搭載率低、商業模式不清晰等行業發展的三大“堵點”。
張永偉提到，車路云一體化新階段建設的最終目標是實現城市全域覆蓋，乃至跨域互聯互通。因此，應堅持分級、分類建設的基本思路，即有些地方可以高配置建設，把路口“武裝”得非常智能，絕大部分場景低配置建設，以此實現綜合建設低成本，避免大量基礎設施建設配置過高，但使用率過低的問題。
錢從哪來？單純靠政府財政、平臺公司承擔主要建設任務顯然不可持續，拓展投融資渠道勢在必行。張永偉建議，可參考借鑒高速公路的投融資模式，即通過主體借債、運營償債。對車路云投資內容進行分類，根據類別屬性來確定采用政府投資、運營商投資或社會融資方式。
吳冬升認為，當前車聯網仍處在產業發展初期，投入巨大，思考和探索車路云一體化商業閉環是當前發展階段的重要任務。其中有兩方面值得重點關注：一是車路云一體化需要的新生產要素，尤其是與數據相結合。智能網聯汽車會產生海量數據，這些數據的采集不僅對提升交通管理效率、助力智慧城市建設有重要作用。此外，在一體化架構下，可探索數據要素流通、數據資產化，目前一些汽車數據已經進行了資產化，在一些數據交易所“上架”，但仍需進一步探索交易和流通模式。二是產業跨界融合應有更多參與者，例如當車路云技術切實提高了各類車輛的安全性，可與保險公司探索車輛保費分成模式。
李克強院士建議，以市場需求為導向，推動應用場景逐步實現規模化、商業化閉環。一是明確車路云一體化應用試點建設和運營中所涉及的各方主體，積極開展跨領域主體協同，共同推動產業落地發展與商業化應用，促進產業發展的良性循環；二是加快推動試點車輛常態化、規模化、商業化運營，推進城市道路基礎設施建設運營主體與云控基礎平臺運營主體的合作，面向需求實現基礎設施資源與交通數據的共享，促進服務收費等商業模式生態的形成；三是持續挖掘車路云一體化系統運行數據價值，開拓創新數據應用，推進數據要素流通，為城市運行提供交通路況監測、動態交通管理、重點車輛監測預警等精細城市治理服務。
當下，無人駕駛出租車已在多個城市運營，各大品牌新能源汽車的自動輔助導航駕駛（NOA）功能逐步覆蓋全國，更“懂你”、更省力、更安全的“聰明的車”開始全速駛向未來；同一時期，“智慧的路”建設不斷加碼，從車聯網到車路協同，再到車路云一體化，網聯汽車概念逐步清晰，并得到從中央到地方的一輪又一輪政策密集加持。
“聰明的車”+“智慧的路”構成的中國特色智能網聯汽車正在完成生態閉環，相互賦能，實現新的萬億規模產業升級。
智慧的路補自動駕駛短板
國內外無人駕駛技術越來越成熟，國內多地政府也在積極引導促進無人駕駛汽車商業化落地，文遠知行、小馬智行等無人駕駛出租車已在國內不少城市街頭小規模載客運營，無人駕駛的大規模普及似乎就在眼前，既如此，為何還需要“智慧的路”實現網聯？
通俗來講，單車智能相當于將汽車變成一臺移動的超級計算機，但是它不僅貴，還有無法改進的技術短板，為了讓超級電腦瘦身，減輕算力和成本負擔，打破能力局限，需要將車納入到路網中，獲取道路信息、感知周圍人、車、路等環境信息，解決自動駕駛無法覆蓋的場景，達到“以路馭車”，再進一步達到“以車馭城”。
華鑫證券研究報告指出，車路云一體化是在單車智能自動駕駛基礎上，借助C-V2X和4G/5G通信技術，將人、車、路、云等交通要素有機地聯系在一起，形成車與路、云、人等全方位協同，滿足不同等級自動駕駛車輛應用需求，達到自動駕駛單車最優化和交通全局最優化發展目標。
一位車企智能駕駛負責人告訴記者，我國有復雜的交通環境和多樣化的用戶需求，可以通過車路云協同優化交通效率，減少對車端智能的高度依賴。
中國信息通信科技集團有限公司副總經理陳山枝說：“單車智能是基礎，網聯是增強，單車智能和網聯相互賦能，單車智能干得好的事，網聯不干；單車智能成本高的地方，可用網聯技術降成本；單車智能解決不了的，可用網聯實現，如超視線距離感知、‘鬼探頭’問題。”
以無人駕駛出租車Robotaxi為例，試乘過的人普遍感到，已達到可用，但有點“傻”，呆板不會變通，不會主動換道超車、路口過早減速、整體行駛速度慢，同樣的路程耗時可能是人類司機的一倍。在武漢，曾有兩輛同品牌Robotaxi在十字路口會車時，因行動完全一致，以至于卡在原地進退不能造成交通堵塞。
“僅基于單車智能方案，自動駕駛出租車感知能力受限，響應更為保守。”太平洋證券研究報告稱，因此，蘿卜快跑日前發布的最新一代無人車RT6除了提升自身新能力外，還將搭載V2X（車輛到一切的連接）車載終端，實現全域數據的感知以及智能處理分析路側數據。
“車路云一體化發展路徑是技術演進的必然趨勢，也已經成為全球政府、產業界的發展共識。”中國工程院院士、清華大學教授李克強表示。
為何國外車企目前多采用單車智能？比如特斯拉的全自動駕駛FSD（Full Self-Driving）、特斯拉即將發布的Robotaxi以及谷歌旗下的無人駕駛出租車Waymo等。全國政協經濟委員會副主任苗圩直言，并非他們不想用，而是因為他們難以指望本國基礎設施建設。
中國電動汽車百人會副理事長兼秘書長張永偉說，中國的網絡基礎設施、北斗通信和路側基礎設施，這三大利器是發展智能網聯汽車的核心支撐。如何把這些優勢有效整合，實現多要素協同，是汽車革命“下半場”最重要的一項工作。
算好“安全賬”和“經濟賬”
車路云一體化涉及車端、路端、云端乃至更多技術和行業，投資金額巨大，這樣的投資究竟能換來什么、值不值？要算清“安全賬”和“經濟賬”。
從普通百姓角度看，無人駕駛越來越近，但前提是安全性和可靠性必須得到充分保障，單車自動駕駛的理論能力不等于實際能力，提高運行效率、降低事故發生率是車路云的重要價值所在。
比如，路側紅綠燈信息實時推送，使車輛無需完全依賴自身傳感器就能準確判斷交通信號，有效規避了因信號識別延遲或誤判引起的交通違規和潛在風險。超視線距離信息推送則賦予車輛“千里眼”，可預知視線外的障礙物或車輛狀態，對突然出現的行人、障礙物和長時間靜止的“僵尸車”，能夠提前做出反應，避免碰撞。
上海嘉定區有關負責人告訴記者，在智能基礎設施建設方面，截至去年末，嘉定已建成287個智慧路口、230公里車路協同環境，構建IPv6+智能網聯、智慧交通和智慧城市多元業務承載網絡，布設AI智能攝像機981套、激光及毫米波雷達875套、路側控制單元及路側交通數據處理單元等532套網聯設施，部署5G基站4370個、北斗定位基站15個、5G專網及全光專網等通信設施，實現嘉定全域463平方公里全覆蓋，保障車—路—云高效協同。嘉定數字化管控水平得到進一步提升，在一些典型測試路口，交通通行效率可提高20%。
上海市經信委主任張英表示，未來上海將擴大新型車聯網部署規模、加強人工智能端到端自動駕駛發展、強化智能網聯汽車產業生態培育，著力推進自動駕駛關鍵技術研發與產業協同發展。
在廣州，高新興科技集團股份有限公司與如祺出行聯合研發的5G智能網聯車載終端，應用在如祺出行網約車上，實現車—路—云實時通信，與出行平臺司機端應用App聯動，通過App提前提醒前方道路交通狀況，提供前向碰撞預警、盲區變道預警、逆向超車預警等16種預警提示，大幅提升了車輛風險規避能力。
越來越多國家認識到車路協同的重要性。美國交通部8月16日正式發布《加速V2X部署的計劃》，該計劃分階段設定了實施目標，長期目標是，最遲到2036年完成V2X技術全美公路的100%覆蓋。
從經濟角度看，車路云一體化投入大、收益也大。
中國汽車工程學會等機構最新發布的《車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預測》報告顯示，在中性預期情景下，2025年、2030年車路云一體化智能網聯汽車產業產值增量預計分別為7295億元、25825億元，年均復合增長率為28.8%，產業發展將積極推動我國經濟增長。產值增量主要來自四個部分：智能網聯汽車、智能化路側基礎設施、云控平臺和基礎支撐四大領域。
“從更廣視角看，汽車和ICT信息通信行業、能源行業正在加速融合，通過新能源汽車產業賽道帶動多個萬億產業構成萬億產業集群。”中國科學院院士歐陽明高如是判斷。
中國車聯網走在全球前列
從技術成熟度、產品成熟度到產業成熟度，我國車路云一體化目前進展到什么階段？
從技術、產品角度看，我國對車聯網核心技術路線押注準、布局早。公開資料顯示，車聯網技術路徑一直有兩派，分別是基于Wi-Fi改進的專用短程通信（DSRC）與基于蜂窩網絡的C-V2X。DSRC由美國政府及企業主導，我國則選擇C-V2X，因為相較于DSRC，C-V2X支持低時延直接通信，支持高速、高密度場景，且覆蓋面積大，通信距離遠。2019年，美國政府放棄DSRC，轉投C-V2X陣營，全球車聯網基本形成統一技術標準。
“在車聯網賽道中，我國技術成熟度、產品成熟度，無論在車端、路端還是云端，都走在全球前列。”高新興公司高級副總裁吳冬升坦言，當然，技術成熟度方面仍需探索，車聯網核心技術包括下一代信息通信技術、半導體技術、AI等技術疊加，如何解決這些技術的可用性問題，AI算法怎樣給出非常可靠的結果供自動駕駛汽車、智慧交通使用，仍需做大量工作。
在產業方面，工業和信息化部等五部委公布了智能網聯汽車車路云一體化20個城市（聯合體）應用試點名單，標志著車路云一體化進入規模化落地發展新階段，產業也將進入快速發展期。按照機構測算，到2030年，車路云一體化產業規模將達到2萬億元，行業進入爆發期。
“多年前的車聯網產業，如今已進化為車路云一體化，可以說跨過了產業探索期。在密集政策推動下，產業將進入發展期，作為從業者，確實感到行業熱度越來越高，行業機會越來越清晰。”吳冬升告訴記者。
吳冬升介紹，從產業鏈布局看，我國相關企業覆蓋了從芯片、操作系統到車載終端、路側設備，再到配套支撐的全產業鏈，如地圖、定位、網絡安全等，每一個細分賽道、產業上下游都有很多企業布局，展現出強大的競爭力。
不過，我國車聯網產業成熟度整體還處在早期，產品性價比是產業化中亟待解決的一大關鍵問題。車路云一體化建設包含單車和環境兩方面成本。普通消費者首先感受到車端成本，因為要搭載多種設備，車輛成本無疑會增加；此外，還有路側云端的環境建設成本。
例如當前我國路側單元（RSU）部署不足9000套，而車路云一體化試點的20個城市（聯合體）都提出了規模化任務，降低產品價格提高產品性價比的重要性不言而喻。“單個路口的智能化改造從幾年前的百萬元左右，降至目前的30萬～60萬元，覆蓋通信、感知、計算等軟硬件設備以及基建成本，不過下降空間依然很大。”吳冬升認為。
國家智能網聯汽車創新中心副主任袁宇表示，初始階段車聯網能力不突出時，車、路兩端成本負擔都加重，一旦進入良性循環，通過數據驅動提升車的能力，路側部署成本將下降；同樣，環境能力提升后，對車的能力要求也會下降。
構建商業閉環要邁三道坎
車路云一體化核心是產業跨界融合，是鏈接車和交通乃至城市，是跨越社會多層面多要素的系統工程，從技術標準建設到商業生態構建，復雜程度、建設難度不可小覷。
標準方面，國內智能網聯汽車的行業標準已走在世界前列，圍繞車路云一體化的安全類標準、測試驗證標準等等都需進一步完善。此外，各地紛紛推進地方“團標”和“行標”，需要實現各地標準之間的統一、互聯互認。
從產業發展角度，有智能汽車與智慧城市協同發展聯盟專家認為，各地車路云一體化建設整體處于初級階段，亟須解決智能化路側基礎設施覆蓋度不足、車載終端搭載率低、商業模式不清晰等行業發展的三大“堵點”。
張永偉提到，車路云一體化新階段建設的最終目標是實現城市全域覆蓋，乃至跨域互聯互通。因此，應堅持分級、分類建設的基本思路，即有些地方可以高配置建設，把路口“武裝”得非常智能，絕大部分場景低配置建設，以此實現綜合建設低成本，避免大量基礎設施建設配置過高，但使用率過低的問題。
錢從哪來？單純靠政府財政、平臺公司承擔主要建設任務顯然不可持續，拓展投融資渠道勢在必行。張永偉建議，可參考借鑒高速公路的投融資模式，即通過主體借債、運營償債。對車路云投資內容進行分類，根據類別屬性來確定采用政府投資、運營商投資或社會融資方式。
吳冬升認為，當前車聯網仍處在產業發展初期，投入巨大，思考和探索車路云一體化商業閉環是當前發展階段的重要任務。其中有兩方面值得重點關注：一是車路云一體化需要的新生產要素，尤其是與數據相結合。智能網聯汽車會產生海量數據，這些數據的采集不僅對提升交通管理效率、助力智慧城市建設有重要作用。此外，在一體化架構下，可探索數據要素流通、數據資產化，目前一些汽車數據已經進行了資產化，在一些數據交易所“上架”，但仍需進一步探索交易和流通模式。二是產業跨界融合應有更多參與者，例如當車路云技術切實提高了各類車輛的安全性，可與保險公司探索車輛保費分成模式。
李克強院士建議，以市場需求為導向，推動應用場景逐步實現規模化、商業化閉環。一是明確車路云一體化應用試點建設和運營中所涉及的各方主體，積極開展跨領域主體協同，共同推動產業落地發展與商業化應用，促進產業發展的良性循環；二是加快推動試點車輛常態化、規模化、商業化運營，推進城市道路基礎設施建設運營主體與云控基礎平臺運營主體的合作，面向需求實現基礎設施資源與交通數據的共享，促進服務收費等商業模式生態的形成；三是持續挖掘車路云一體化系統運行數據價值，開拓創新數據應用，推進數據要素流通，為城市運行提供交通路況監測、動態交通管理、重點車輛監測預警等精細城市治理服務。
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