2026年的中国交通领域，车路协同（V2X）已从实验室概念演变为城市道路的“新基建标配”，从北京亦庄的自动驾驶示范区到上海嘉定的智能网联汽车测试场，从广州黄埔的5G车路协同示范路段到苏州高铁新城的智慧交通大脑，全国已有超过50个城市启动了车路协同相关项目，累计部署路侧单元（RSU）超12万个，覆盖高速公路、城市快速路、园区道路等多样化场景，但在这股建设热潮背后，一个核心问题逐渐浮现：为何部分项目能快速落地并形成可持续运营模式，而另一些却陷入“重建设、轻应用”的困境？技术采纳模型（Technology Acceptance Model, TAM）的引入,为这一问题的破解提供了全新视角。
车路协同的“热”与“冷”：从试点到规模化的关键瓶颈
2026年3月，工信部等五部门联合发布的《智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单》显示，20个入选城市中，有14个明确提出要在2026年底前实现“车路协同服务覆盖率超60%”的目标，但现实数据却显示，截至2026年6月，全国已建成的车路协同项目中，真正实现常态化运营的不足30%，部分路段的路侧设备因缺乏维护已处于“休眠”状态。
这种“热建设、冷运营”的矛盾，在广州黄埔区的实践中尤为典型，2025年底，黄埔区投入1.2亿元建设了覆盖50公里的5G车路协同示范路段，部署了200余个RSU和1000多个感知设备，可实现车辆与道路的实时信息交互，但运营半年后，项目方发现：虽然每天有超过5000辆网联车经过该路段，但主动使用车路协同服务的车辆不足10%，路侧设备采集的数据利用率仅35%。
“问题不在技术本身，而在用户接受度。”广州智能网联汽车创新中心主任李明在2026年4月的中国智能交通年会上直言，“很多车主觉得车路协同服务‘可用可不用’，甚至担心数据安全，导致设备空转、资源浪费。”
类似的情况也出现在苏州高铁新城，2026年初，当地政府联合车企推出了“车路协同导航服务”，通过路侧设备实时传输交通信号、拥堵信息、事故预警等数据，帮助车辆优化行驶路线，但运营三个月后，用户调研显示：60%的车主认为“现有导航软件已足够”，25%的车主担心“路侧数据可能被黑客攻击”，只有15%的车主表示“愿意为这项服务付费”。
技术采纳模型：从“建得好”到“用得好”的破局钥匙
技术采纳模型（TAM）最早由美国学者戴维斯（Fred D. Davis）于1989年提出，用于解释用户对信息技术的接受程度，该模型认为，用户是否愿意使用一项新技术，主要取决于两个核心因素：感知有用性（Perceived Usefulness）和感知易用性（Perceived Ease of Use），前者指用户认为技术能提高工作效率或生活质量的程度,后者指用户认为技术容易使用的程度。
在车路协同领域，TAM模型的应用正在改变传统的建设逻辑，以北京亦庄的自动驾驶示范区为例，2026年5月，当地政府联合车企、科技公司启动了“车路协同用户接受度提升计划”,核心策略就是围绕TAM模型的两大要素展开。 2026年野生动物保护与在线教育及绿色物流热度持续攀升，相关应用不断深化
感知有用性：让用户“看到”价值
“过去车主觉得车路协同‘没用’，是因为服务太抽象。”北京经济技术开发区管委会副主任王伟说，“现在我们把服务拆解成具体场景，让用户能直接感受到价值。”
在亦庄的示范路段，项目方推出了三项“高感知度”服务：
- 红绿灯倒计时优化：通过路侧设备实时传输交通信号灯状态，结合车辆位置和速度，为车主提供“绿波通行”建议，测试数据显示，使用该服务后，车辆通过路口的平均等待时间减少了40%。
- 事故预警即时推送：当路侧摄像头或雷达检测到前方发生事故时，系统会在1秒内向周边500米范围内的车辆发送预警，提醒车主提前变道或减速，2026年6月，该功能成功避免了一起连环追尾事故，被车主称为“救命功能”。
- 停车引导精准化：结合路侧传感器和停车场数据，为车主提供实时车位信息，并规划最优停车路线，在亦庄的万达广场,使用该服务的车主找车位时间从平均15分钟缩短至3分钟。
“这些服务都是‘刚需’，车主用了就离不开。”王伟说，“2026年二季度，示范区内主动使用车路协同服务的车辆占比从12%提升至38%，数据利用率从25%提升至60%。”
感知易用性：让用户“用得顺”
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“过去车主使用车路协同服务需要下载专用APP、注册账号、手动连接设备，步骤繁琐。”上海国际汽车城集团总经理潘晓红介绍，“现在我们与车企合作，将服务直接集成到车载系统中，车主只需在设置中开启‘车路协同’选项，就能自动接收路侧信息。”
项目方还优化了信息呈现方式，将传统的文字预警改为“语音+图标”双重提示，在仪表盘上用绿色箭头标出最优路线，在HUD（抬头显示）上实时显示红绿灯倒计时。“这些设计让车主无需分心看屏幕，开车时也能安全使用服务。”潘晓红说。
2026年5月，上海嘉定的用户调研显示：85%的车主认为车路协同服务“容易上手”，70%的车主表示“愿意长期使用”,这一数据较2025年底提升了近一倍。
从政府主导到市场驱动：技术采纳模型下的商业模式创新
TAM模型的应用不仅改变了车路协同的服务逻辑，更推动了商业模式的创新，在苏州高铁新城，项目方通过“数据变现”和“服务订阅”实现了可持续运营。
数据变现：从“免费共享”到“有偿使用”
“过去路侧设备采集的数据都是免费开放给车企和科技公司的，但这样既无法保证数据质量，也难以覆盖运营成本。”苏州高铁新城智能交通发展有限公司总经理陈磊说，“现在我们建立了数据分级授权机制，根据数据精度、实时性和应用场景收费。”
基础交通流量数据（如每小时车流量）免费开放，但高精度地图数据（如厘米级车道线信息）、实时事件数据（如事故位置、拥堵长度）则按次或按年收费，2026年一季度，该公司通过数据销售实现收入1200万元，其中车企占比60%，物流公司占比30%，保险公司占比10%。
“车企用这些数据优化自动驾驶算法，物流公司用它们规划最优路线，保险公司用它们评估风险，大家都愿意付费。”陈磊说，“数据变现不仅覆盖了运营成本，还为后续设备升级提供了资金。”
服务订阅：从“一次性购买”到“按需使用”
在用户端，苏州高铁新城推出了“车路协同服务包”,车主可按月或按年订阅不同等级的服务。
- 基础包（9.9元/月）：提供红绿灯倒计时、事故预警、停车引导等基础服务。
- 高级包（29.9元/月）：增加绿波通行、拥堵预测、危险路段提醒等增值服务。
- 企业包（999元/年）：面向物流公司，提供车队管理、路线优化、能耗监测等企业级服务。
“这种模式既降低了用户的使用门槛，又通过差异化服务满足了不同需求。”陈磊说，“2026年二季度，我们的付费用户占比从5%提升至18%，月均收入突破200万元。”
挑战与展望：技术采纳模型的“边界”在哪里？
尽管TAM模型为车路协同的推广提供了新思路，但其应用仍面临挑战，在数据安全方面，2026年3月，某车企因路侧数据泄露被罚款500万元，引发了公众对车路协同隐私保护的担忧，对此，北京亦庄的解决方案是建立“数据沙箱”机制，所有路侧数据在传输前都经过脱敏处理,车企只能获取分析结果而非原始数据。
TAM模型的应用也需考虑不同用户群体的差异，老年车主对新技术接受度较低，可能需要更简单的交互方式；商用车司机更关注成本效益，可能需要更直接的收益激励，2026年 本月能量回收与环境信息披露及绿色转化热度持续走高，行业关注度持续提升
