5G车联网将是实现自主智慧交通的必要条件之一

5G车联网不仅要实现车路协同，还要实现“人-车-路-网-云”五维高度协同。在人方面，以MaaS（Mobility as a Service，出行即服务）为核心，为消费者提供一站式出行服务，让消费者成为自由的人；在车方面，未来的车不仅是数据发送和接收方，还是计算节点，更是数据分享节点，聪明的车将越来越聪明；在路方面，将兼具各类通讯方式（LTE、5G、LTE-V2X、5G NR-V2X等）、具备集成路侧交通信息采集发布、具备本地边缘计算能力等，通过一体化路侧智能设施打造智慧的路；在网方面，5G网络的两大核心能力，也就是移动边缘计算和网络切片将构建灵活的网；在云方面，将构建一体化开放数据公共服务平台和云控平台，同时通过云边协同形成强大的云。

5G车联网发展终极目标

5G车联网发展的终极目标是赋能实现自动驾驶和自主交通。

在自动驾驶方面，目前主流车企正从L2/L2.5迈向L3，陆续发布L3量产车型，并逐步向L4/L5演进。自动驾驶初创公司绝大部分直接切入到L4/L5。要实现自动驾驶L4/L5，存在仅仅依靠单车智能无法解决的场景，比如前方大车遮挡住红绿灯、大车遮挡探头、前方几公里外交通事故无法预知等场景。这些场景，依靠车联网技术的“上帝视角”可以较好解决。

另外，还存在一些场景，仅仅依靠单车智能虽然能够较好解决，但依然存在长尾效应。所谓长尾效应，是指99%的力量用于解决1%的问题。比如依靠单车视觉识别交叉路口红绿灯信息，由于存在树木遮挡、强光效应、极端天气等因素，无法做到100%准确。对于这样存在自动驾驶长尾效应的场景，可以利用车联网的车路协同技术共同解决。

还有一方面，自动驾驶如果仅仅依靠单车智能，还需要依托于多传感器融合，其中包括视觉、雷达、激光雷达和高精度地图与定位等技术。采用车联网技术将有效降低实现L4/L5自动驾驶的汽车端成本压力，可以省掉激光雷达或者大幅度降低激光雷达规格，降低高精地图采集成本。

以上三方面因素，意味着5G车联网是实现L4/L5自动驾驶的必要条件之一。这也是为什么网联自动驾驶（CAV），即网联（CV，Connected Vehicle）+自动驾驶（AV，Autonomous Vehicle），是美国自动驾驶发展的重点方向之一。当然，现阶段车联网技术按照标准定义仅能实现信息告警类业务，还不足以达成此目标，需要车联网标准持续演进。

再看智慧交通方面，ITS（Intelligent Transport System，智能交通系统）经历了不同的发展阶段。ITS1.0是信息化阶段，ITS2.0是网联化+协同化阶段，ITS3.0是自主交通阶段。智慧交通的本质是实现道路交通安全和出行畅通，ITS1.0主要实现交通各个环节信息化，ITS2.0主要实现人、车、路、环境的网联和协同，ITS3.0主要实现人、车、路、环境等全要素的自主感知、自主决策和自主控制。

智慧交通的持续演进，已经不能只依靠解决道路侧的问题，而是需要综合解决人、车、路、环境的问题。车联网恰好可以助力智慧交通从1.0迈向2.0，并进一步演进到3.0阶段。

“人-车-路-网-云“五维协同

5G车联网发展需要依托于“人-车-路-网-云“五维协同，打造自由的人、聪明的车、智慧的路、灵活的网、强大的云，如图一所示，

自由的人

图1   5G车网中的”人“

5G车联网的目标是解放人的双手双脚和大脑，让人类出行变得自由自在。车联网提供的业务从信息娱乐服务类业务，向安全出行类业务和交通效率类业务快速迭代发展，并逐步向支持实现自动驾驶协同服务类业务的方向演进。

早期车联网实现的是Telematics车载信息娱乐服务。通过2G/3G/4G网络连入互联网，可以进行实时导航、网页浏览、在线音视频、车辆数据监控、车载APP应用，并且可以通过手机APP对车辆进行远程监控和操作等。车载信息娱乐系统（In-Vehicle Infotainment，简称IVI）在5G时代来临后，产品形态将发生变化，比如AR导航产品等，而且能提供的业务类型也将更加丰富，比如VR实时通讯业务等。

除了面向C端车载信息娱乐服务外，还有大量面向B端的信息娱乐服务类业务，比如TSP（Telematics Service Provider，汽车远程服务提供商）提供车队管理、共享出行等业务；保险公司提供UBI（User-Behavior Insurance，基于用户行为的车辆保险）业务等。

当前车联网重点关注的是安全出行类业务和交通效率类业务。3GPP已经发布了LTE-V2X的27种（3GPP TR 22.885）应用场景标准，主要实现辅助驾驶功能，包括主动安全（例如碰撞预警、紧急刹车等）、交通效率（例如车速引导）、信息服务等。

中国汽车标准委员会T/CSAE 53-2017应用列表中定义了17种典型车联网应用层标准，包括12种安全类业务，4种效率类业务，1种近场支付信息服务。

5G车联网定义实现自动驾驶功能的25种（3GPP TR 22.886）应用场景，包括车辆编队、高级驾驶、远程驾驶、扩展传感器四大类功能，加上基础功能，共25种应用场景（来源《3GPP TR 22.886 V15.1.0 (2017-03)》）。

车辆编队：实现多车自动编队行驶，编队中后车通过车-车实时连接。根据头车操作而变化驾驶策略，整个车队以几米甚至几十厘米车距编队行驶。头车做出刹车指令后，通过V2V实现前后车之间瞬时反应，后车甚至可以在前车开始减速前就自动启动制动，从而实现后车跟随式自动驾驶。

高级驾驶：实现半自动或全自动驾驶，每辆车都与周边车辆和路侧RSU共享自己的驾驶意图，车辆之间可以实现运动轨迹和操作协同。比如主车在行驶过程中需要变道，将行驶意图发送给相关车道的其它车辆和路侧RSU，其它车辆进行加减速动作或者由路侧基础设施根据主车请求统一协调，使得车辆能够顺利完成换道动作。

远程驾驶：实现对车辆的远程驾驶操作，比如驾驶员无法驾驶车辆，或者车辆处于危险环境等驾驶条件受限场景，也可用于特定封闭园区、矿山、港口、公共运输等行驶轨迹相对固定的场景。

扩展传感器：实现车端和路侧传感器采集的数据或实时视频数据在车辆、行人、路侧RSU和云平台之间的交换，从而扩展车辆传感器探测范围，使得车辆对周边情况，甚至是几公里以外情况能有更全面的了解。

聪明的车 

聪明的车不仅是车本身聪明，而且车还能和外界实现联网交互，即聪明的车=单车智能+智能网联。

单车智能主要包括决策层、高精度地图和定位、传感器、处理器等核心组件。L4/L5自动驾驶决策层主要依靠AI算法、深度学习等技术，为车辆提供驾驶行为决策判断；高精度地图和定位是实现自动驾驶的关键能力之一，是对自动驾驶传感器的有效补充；传感器是自动驾驶的眼睛，主要包括摄像头、毫米波雷达和激光雷达等；处理器是汽车的大脑，车载计算平台包括芯片、显卡、硬盘、内存等，如图2所示。

图2   5G车联网中的“车”

智能网联主要通过OBU（On Board Unit）实现。OBU是一种安装在车辆上用于实现 V2X 通信的硬件设备，可实现和其他车辆OBU（PC5）、路侧RSU（PC5）、行人（PC5）和V2X平台（Uu）之间的通讯。OBU上需要集成通讯网络，包括4G/5G Uu通信芯片和模组，LTE-V2X/5G NR-V2X通信芯片和模组。

OBU基本功能包括业务功能、管理功能和安全功能，业务功能主要包括数据收发、协议转换、读取CAN总线数据、定位、时钟同步等。

交互的数据主要包括上报类信息BSM（Basic Safety Message，车辆安全消息），发送频率10Hz；下发类信息SPAT（Signal Phase And Timing Message，信号灯消息），发送频率2Hz；下发类信息MAP（Map，地图消息），发送频率2Hz；下发类消息RSI（Road Side Information，路侧单元消息），发送频率1Hz；下发类消息RSM（Road Side Message，路侧安全消息），发送频率1Hz。

目前的LTE-V2X OBU主要做消息展示与提醒，对应前装和后装有不同的产品形态。

在前装方面，除了C-V2X功能集成到T-BOX外，消息显示与提醒可以放到液晶仪表盘或者中控显示屏。2019年4月15日，广汽、上汽、东风、长安、一汽、北汽、江淮、长城、东南、众泰、江铃集团新能源、比亚迪、宇通等13家车企共同宣布支持C-V2X商用路标，并规划于2020年下半年到2021年上半年实现C-V2X技术支持汽车的规模化量产。福特在2019年9月6日新闻宣布计划于明年上半年推出基于C-V2X的部分预商用功能，即基于中国道路交通法规与实际路况，结合驾驶者意图、速度、距离等信息对算法模型进行优化，为车主准确、适时、智能地推送道路交通信息与最佳驾驶方案，避免不必要的信息干。作为国内首家进行V2X交通信号灯信息演示的车企奥迪，也在无锡展示了城市交通环境下的全新自动驾驶功能。

前装方面还有另外一个趋势，除了乘用车，C-V2X OBU会在商用车型先行部署，包括出租车、公交车、物流卡车、矿卡、港口车辆等。这些类型的商用车型，相对乘用车型来说具有更为清晰的商业模式。以物流行业为例，高昂的人力成本为物流行业引入自动驾驶和车联网提供了最基本的驱动力。

在后装方面，在国家第一个车联网先导区无锡，中国移动发布了YJ801后视镜V2X试商用版本，能够实现红绿灯信号推送、导航、定位等功能；在美国怀俄明州交通局（WYDOT）DSRC项目中使用Onboard HMI设备，可以看到严重告警信息（例如极端大雾天气、道路施工等）、普通告警信息（例如雨雪天气等）、限速信息、前向碰撞预警、车辆速度信息等；在美国佛罗里达州Tampa，由坦帕-希尔斯堡高速公路管理局（THEA）牵头的DSRC项目中部署智能后视镜HMI设备，可显示前车紧急刹车信息、限速信息、车辆速度信息等。

智慧的路 

车联网路侧基础设施主要包括：①通信基础设施，4G/5G蜂窝基站；②C-V2X专用通信基础设施，RSU（Road Side Unit）；③路侧智能设施，包括交通信号灯、标志、标线、护栏等交通控制设施智能化，以及在路侧部署摄像头、毫米波雷达、激光雷达和各类环境感知设备；④MEC设备，如图3所示。

一体化路侧智能设施由上述4类设备综合构成，除了第①类明确由运营商投资建设外，②、③、④类涉及的投资规模巨大，投资建设主体碎片化。截至2018年，中国高速公路里程为14.26万公里，国道里程为36.30万公里，省道里程为37.22万公里，农村公路里程403.97万公里，城市道路超过40万公里，有50多万个城市路口。以每公里智能化改造费用100万元保守测算，仅高速公路智能化改造投入即高达1400多亿元。如果需要覆盖全国的高速公路和城市道路，基础建设投资预计在3000亿元以上。

图3   5G车联网中的“路”

C-V2X RSU是部署在路侧的通信网关。RSU基本功能包括业务功能、管理功能和安全功能。业务功能主要包括数据收发、协议转换、定位、时钟同步等。

RSU具有不同的产品形态。基础版本支持LTE-V2X PC5通信能力，汇集路侧智能设施和道路交通参与者的信息，上传至云平台，并将V2X消息广播给道路交通参与者。RSU还有LTE Uu + LTE-V2X PC5双模版本。5G时代到来后，RSU产品形态将更加多样化。

除此之外，交通部主推的ETC路侧设备，公安部主推的汽车电子标识路侧设备，甚至是交通信号灯都存在和V2X合一的产品形态。

RSU产品形态除了丰富通信能力外，还有一种可能，向智能化RSU演进，即RSU上集成智能化边缘计算能力。

从部署的节奏看，预测未来2到3年将以LTE-V2X PC5 RSU + 5G Uu蜂窝基站这样的网络部署为主，即点对点（V2I）通过LTE-V2X专网支撑，蜂窝（V2N）通过5G网络或者已有的4G网络支撑。

路侧智能设施包括智能化交通控制设施（交通信号灯、标志、标线、护栏等）和摄像头、毫米波雷达、激光雷达、各类环境感知设备等。

采用单一传感器存在诸多挑战，比如摄像头没有深度信息、受外界条件影响大；毫米波雷达没有高度信息、行人探测效果弱（多适用于高速公路）；激光雷达距离有限（16线约100米，32线约200米）、角分辨率不足（识别小动物能力远弱于视觉方式）、环境敏感度高（受大雪、大雨、灰尘影响）等。

因此路侧可以考虑采取多传感器融合方式，比如大于200米采用毫米波雷达，200米以内采用激光雷达+毫米波雷达，80米以内采用摄像头+激光雷达+毫米波雷达。

毫米波雷达和激光雷达实时采集环境信息，分析路面所有大机动车、小机动车、非机动车、行人等的位置、速度、角度和距离，判断障碍物的危险系数，有效提前预警。雷达和摄像头安装得越近越好，有利于激光雷达三维坐标标定到图像上，这样摄像头可以为雷达检测到的障碍物提供融合识别数据，并能提供障碍物真实的图像信息，如图4所示。

图4   5G车联网中的路侧智能设施

灵活的网 

5G网络两大核心技术移动边缘计算和网络切片将与车联网深度融合，为C-V2X提供灵活性高、顽健性强的网络能力。

5G车联网的MEC需要具备多设备连接能力，接入RSU、OBU、智能化交通控制设施（交通信号灯、标志、标线、护栏等）、摄像头、毫米波雷达、激光雷达、各类环境感知设备的信息，同时向上连接云平台；MEC需要具备多传感器融合处理能力，比如摄像头+激光雷达+毫米波雷达融合分析算法；MEC还需要具备ITS相关协议处理能力，比如针对交叉路口防碰撞预警业务，在车辆经过交叉路口时，MEC通过对车辆位置、速度及轨迹分析研判，分析出可能存在的碰撞风险，通过RSU传输到车辆OBU，起到预警目的，如图5所示。

图5    5G车联网中的“网”

网络切片是SDN/NFV技术应用于5G网络的关键服务，一个网络切片将构成一个端到端的逻辑网络，涵盖所有网段，包括无线网络、有线网络、传输网、核心网、业务应用，按切片需求方的需求灵活地提供一种或多种网络服务。

5G网络可以为车联网提供eMBB、mMTC、uRLLC不同类型的网络切片。eMBB切片可以承载车载VR实时通讯、全景合成等业务；mMTC切片可以承载汽车分时租赁等业务；uRLLC切片可以承载AR导航等业务。

网络切片在5G SA网络中由运营商投资建设。未来需要在LTE-V2X PC5 + 5G NR-V2X PC5专网部署和5G网络切片上承载两种方案中做出选择。

强大的云

强大的云将构建一体化开放数据公共服务平台和云控平台，可为车载终端、一体化路侧智能设施、第三方车联网应用平台提供高并发接入、实时计算、应用托管、数据开放、决策控制等能力。

海量微观数据和宏观数据处理。比如微观的个人驾驶行为数据和宏观的交通数据等将接入云平台。车联网数据经过清洗、脱敏、建模、分析以及可视化后，一方面可用于提供一体化开放数据公共服务，衍生出大量面向主机厂、Tier 1、运营商、行业客户、政府管理者、普通消费者的增值服务；另外一方面可用于提供云控服务，实现智能决策和实时调控，如图6所示。

图6   5G车联网中的“云”

“人-车-路-网-云”五维协同发展，将赋能5G车联网探索个人服务、行业服务和公共管理服务。

来源；通信世界