二是 5G 网络的边缘计算能力：当所有的数据、判断都放在云端，云端又会产生安全问题时，就出现了边缘计算的概念。汽车的紧急计算需求也能够放在网络的边缘。对于自动计时的边缘计算和中央计算的分割，就要建立一个中心区域边缘、V2X 多级的计算架构。目前，中移智行已经在北京和无锡进行了示范和试点，进行仿真模拟，在业界实现了百万消息并发的情况下，V2X 实验能够小于 50 毫秒。
目前中国移动联合北京市房山区政府在房山区的高端制造业基地搭建了 5G 驾驶的测试道路，计划在十平方公里内，设立 30 个 5G 基站和一个高精度增强站，另外还建了一百多套智能交通采集设备。
从这个角度而言，5G 已经是实现车路协同必不可少的因素。而车与路的相互配合中，V2X 发下信号，用什么模式、车内用什么终端等问题依然亟待解决。不仅是 5G 下 V2X 的问题待解决，事实上，在国内自动驾驶规则的完善上也存在诸多问题。例如中移智行创新孵化部总经理任大凯在围绕 " 抢抓智能网联汽车商业化机遇 " 的讨论时提出，目前北京与上海等城市都出台了自动驾驶的路测政策，但在北京通过路测政策的自动驾驶车辆只能在北京进行测试，换到上海，需要重新进行路测 " 考试 "，对企业在不同城市内进行测试造成了影响。
总体来看，目前自动驾驶虽然存在问题亟待解决，但从目前的形势来看，越来越多的企业、主机厂加入了自动驾驶的研发之中，这也在客观上加速着车联网的发展成熟与落地。另一方面本次大会公布的《汽车产业中长期发展规划八项重点工程实施方案》也在多个领域为未来汽车产业的发展提供了解决办法和发展方向。
