5G新基建带来车联网价值大爆发 一文看懂车路协同核心技术

在即将到来的2020年第一季度，国家有关车联网的指导意见和建议相继出台。2月，11个国家部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，提出结合5G商用部署，推进5G与车联网协同建设。3月初，中央局常委会提出要加快5G网络等新型基础设施建设进度。随后，国家发展改革委、工业和信息化部联合组织实施了2020年国家支持的7个5G新基建重大项目，其中之一就是基于5G的车路协同车联网的大规模验证和应用。近日，工信部《关于推动5G加速发展的通知》明确提出，要将车联网纳入国家新型基础设施建设项目，推动“5G+车联网”协同发展。通信网络是连接车联网各个节点的传输链路，是车联网广泛应用的基础之一。在以毫秒级低延迟为特征的新一代5G无线通信环境中，车联网的连接价值将得到极大释放——通过将人、车、路、云等交通参与因素有机链接，所有交通主体都可以在统一的平台上实时共享信息，联网车辆可以低成本获得更多感知数据，从而促进智能驾驶技术的创新和应用。5G新基础设施下的车路协同系统的调度和自适应功能也为整个交通系统的智能化提供了更广阔的空间。在5G新基础设施和解决方案提供商的技术支持下，中国的车路多点协作项目已进入实施阶段。其中，应用于北京顺义示范区5G商业开放路段的车路协同落地方案，不仅推动了V2X车载和路侧设备的部署进程，还通过车、路、，以及云技术实践。本文试图以上述车路协同示范项目为样本，参考示范区建设方木须车联的公共规划材料。基于车路两大端口智能设备的硬件部署，从车端和路网侧的主要任务中衍生出相关技术的应用思路，为下一阶段5G新基建车路协同的规模化应用提供了宝贵经验。

车辆端：安全和效率背后的核心操作系统作为一种重要的交通工具，从一开始就肩负着人们的两个基本需求——提高驾驶员效率和确保驾驶员安全。在车路协同系统中，车端的主要任务也围绕着安全和效率。首先，汽车大脑需要处理的信息量是不可估量的。在智能汽车的驾驶过程中，每天需要实时处理数TB的数据，而这一数字在车路协同系统中会显著增加。在实时处理此类海量数据计算时，将错误率降至最低的难度可想而知。在日常生活中，打开网页、查询消息、回复消息，甚至在双十一杀死一个产品都会导致错误，并被公众接受。然而，在涉及驾驶安全的情况下，任何并发处理故障都会直接影响驾驶员的人身安全，不允许出现任何问题。其次，与普通消费者场景不同，车路协同需要“极其可靠的低延迟通信”。这需要在100毫秒内完成多个设备之间从感知、传输、处理到响应的整个通信和交互过程，以及道路信息的正确反馈，人类眨眼时间仅为100毫秒。允许的延迟……

在日常生活场景中，可能会直接导致驾驶过程中错过转弯或高速公路出口。车路协同中车辆的智能操作还需要考虑实时性能、稳定性、安全性等诸多因素，这些因素直接关系到车辆的行驶安全。同样，与单个智能汽车不同，汽车之间的交流不再是单一的品牌行为。例如，品牌a的某一车型不仅需要与同一品牌的其他车型互联互通，还需要在相同的交通环境中与BCDE品牌进行沟通。那么如何实现呢？车载终端必须与其他品牌的车辆和车载硬件广泛兼容。用一组数据来解释工作量：今天，我们有一千多个常见的主流品牌车型，600多个智能汽车传感器和100多个ECU。这些都是需要与板载操作系统兼容的对象，这表明了难度。从车路协同项目的演示结果可以看出，通过核心操作系统整合车载终端的主要任务是一条可靠的路径。借助操作系统的基本操作和软硬件协同能力，不仅可以从底层实现车辆、车辆和网络之间的互联，还可以最大限度地发挥硬件潜力，提高系统任务并行性的稳定性，同时很好地承担了硬件数据融合等车路协同的具体需求。这一假设在蘑菇车联盟为顺义车路协同项目提供的车载操作系统蘑菇OS的应用中也得到了有效验证。由此可见，车路协同的真正实现需要低延迟、高稳定性、高安全性、高兼容性的底层操作系统。当然，这也意味着研发初期需要大量的适应和测试工作量，这对公司的研发投入、专业人才储备，乃至行业经验积累都是一个重大考验。“通信+边缘计算”是一种新的实时道路网络系统，位于车路协同系统平台上。道路与交通和云大数据平台相连，是车路一体化数据监测、上传和发送的重要组成部分。这一环节的主要任务是构建“通信+边缘计算”的新体系。前者负责减少数据传输的端到端延迟，后者用于完成大量路边传感设备的接入和数据处理。实时性是两者的共同要求。在通信方面，实现车路协同需要非常严格的数据传输要求：端到端延迟必须低至毫秒，可靠性可以达到99.999%，带宽可以达到50Mbps，支持高速移动的绝对速度可以达到250kph——只有超低延迟、高容量，高可靠性的5G技术可以满足这一需求。5G新基础设施的加速部署有望显著改善路网侧的设备连接和数据传输环境。然而，5G新基础设施的建设是一个渐进的过程，不同地区的实际通信环境存在显著的地区差异。车路通信协议的标准各不相同，车路协同解决方案的实施需要车辆终端的稳定通信网络连接。在没有蜂窝移动网络覆盖或覆盖不完整的地区，有必要立即切换到专用车辆通信协议。这意味着车载操作系统需要在4G/5G和车辆LTE-V之间自主切换，确保系统的实时“在线”，以及车辆和道路之间不间断、稳定的互联。在计算方面，云服务长期以来只作为核心层服务呈现，即在某个省市的固定计算中心，前端收集信息，统一上传到核心云进行存储和计算，然后将结果远程返回到前端。随着车路协同系统的进步，智能道路上越来越多的高清摄像头形成了以视频为主的复杂交通信息。考虑到数据传输的地理障碍，很难在……内将核心层的计算结果发送到车辆端……

fe时间延迟，以及车路协同解决方案从感知分析到反馈决策的实时性要求无法满足。

从上述顺义智能网联示范区的应用情况可以看出，蘑菇车联将核心层的计算资源下沉到路边的边缘节点是一种高度可靠的解决方案。通过在路网侧部署MEC边缘计算服务器，在车路云信息的上传和分发之间就近建立环路，满足车路协同场景下路侧数据就近存储和快速处理的要求。在此基础上，构建完整的中央云+边缘云服务体系，实现资源、应用、服务的全面云边协同。未来，随着5G新基础设施的不断加速发展，连接设备的数量将继续增长。云接入服务的开放性、兼容性和可靠性，网络运维管理的灵活可扩展性，以及应用层的云边缘协作能力，都将考验车路协同云服务的整体能力。最终，作为一个整体，由多功能集成车载终端操作系统和“通信+边缘计算”实时路网系统组成的车路协同技术系统是一个可靠的方案，迄今为止已经得到了论证和验证。此外，智能汽车产业的整体进步和域控制器、边缘计算芯片、激光雷达等产业链技术的升级，也为智能车路的发展带来了全面的提升空间。从车联网的产业发展逻辑来看，国家政策长期以来一直发挥着主导作用。《智能汽车创新发展战略》明确提出，到2025年，智能交通系统和智慧城市相关设施建设将取得积极进展。从5G的新基础设施建设到5G+车联网的协同发展，车路协同已进入政策实施的黄金期，车联网技术解决方案提供商正迎来最佳时代。

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