车路协同系统中，路侧网络才是关键所在
在关于车路协同（V2I）的诸多讨论中，激光雷达、摄像头、5G通信和自动驾驶算法常被聚焦，却鲜有人深入探讨一个核心问题：这些感知设备采集到的数据，究竟是如何在十字路口真正实现“协同”的？
事实上，决定车路协同系统稳定性与扩展能力的，往往是那些隐藏在路边机箱内的路侧网络系统。
一个智慧路口中，数据如何流动？
在典型城市十字路口，车路协同系统通常部署多种感知设备，包括：
- 多路高清摄像头：用于识别车辆、行人及交通事件
- 毫米波雷达：实现全天候目标距离与速度的检测
- 激光雷达（LiDAR）：用于构建高精度三维环境模型
目前，来自速腾聚创、禾赛科技、图达通等厂商的LiDAR已广泛应用于路侧感知场景。但问题在于，这些设备并非依次运行，而是同步、持续地生成大量数据。
高清视频流、雷达目标数据、点云信息几乎在同一时刻涌入路侧系统，这对网络基础设施构成严峻挑战。
路边机箱，是系统的核心“神经枢纽”
在实际部署中，这些感知设备通常通过以太网接入路边机箱。许多人认为机箱仅是“设备容器”，但在车路协同系统中，它更像一个小型数据处理中心。
如上图所示，十字路口部署通常包括以下要素：
- 摄像头、激光雷达与毫米波雷达
- 接入机箱内的工业以太网交换机
- 连接至边缘计算节点（MEC）
所有感知数据在机箱内完成汇聚、交换与转发，随后传输至边缘节点进行融合分析，生成交通事件识别、风险预警或协同感知结果。这一步直接关系到数据是否“具备即时处理能力”。
最难之处在于：数据必须“同时发生”
在多传感器协同感知中，常被忽视的关键问题之一是时间同步。
举个例子：若摄像头与激光雷达捕捉到的同一车辆的时间戳存在几十毫秒差距，在系统中便可能被视为两个不同目标。
这将直接影响：
- 多源数据融合精度
- 目标轨迹判断
- 碰撞预警与协同决策的可靠性
因此，越来越多的车路协同项目开始在路侧网络中引入PTP（IEEE 1588v2）高精度时间同步机制，确保所有感知设备与边缘节点在统一时间基准下运行。
路侧网络对交换机提出新标准
在该应用场景下，普通网络设备已难以胜任。一台合格的路侧核心交换机，应至少具备以下能力：
- 稳定承载多路高清视频和雷达数据流
- 支持高精度PTP时间同步
- 具备网络冗余与快速自愈能力
- 能在高低温、户外等严苛条件下稳定运行
这也是工业级PTP交换机在车路协同项目中被频繁部署的原因。
FR-PTP3412 在路口中的核心作用
以光路科技（Fiberroad）的FR-PTP3412工业PTP交换机为例，该设备通常部署在路口的路边机箱内，作为核心数据交换节点。
一方面，它负责摄像头、激光雷达与毫米波雷达等设备的数据汇聚与转发；
另一方面，通过PTP对时机制，为整个路侧系统提供统一、稳定的时间基准。
在多传感器并行、数据实时融合的场景中，这类设备往往决定了系统是否“稳定运行”与“长期可用”。
结语
车路协同的意义，不仅是连接车辆与道路，更是让所有参与者在相同时间、相同认知的基础上协同运行。
而支撑这一运行的关键环节——路侧网络设备，正逐渐成为智慧交通系统中最核心、也最容易被忽视的部分。