我们发展车联网的初心是提升驾驶安全和提升道路通行效率，如果车联网示范区建设不以这两个目的为主要建设方向，肯定是有问题的。

10月17日，由苏州工业园区管理委员会主办，苏州工业园区经济发展委员会、苏州工业园区规划建设委员会、苏州工业园区公安分局、赛文交通网承办的“2020年长三角智能交通与智能网联创新发展论坛”在苏州金鸡湖国际会议中心A1馆召开。

在车路协同分论坛上，江苏智行未来汽车研究院院长华国栋进行了“车路协同体系建设难点与解决路径”的主题演讲，他表示汽车的跨区域高频率流动特性，决定了车路协同不可能在一个区域内单独建成，如何大规模提升汽车用户的渗透率是车联网新基建无法绕开的核心问题。

以下为华国栋的演讲实录，赛文交通网进行了不改变原意的整理，有删减

我国正在加快5G、数据中心等七大领域新型基础设施建设进度。工信部发布《关于推动5G加快发展的通知》，国家发改委等11部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，促进“5G+车联网”协同发展，将车联网纳入国家新型信息基础设施建设工程，促进LTE-V2X规模部署。

到2025年实现“人–车–路–云”高度协同，支持车与车、车与行人、车与路、车与云端的全方位连接。车联网对于促进我国汽车、交通、通信产业的转型升级，实现科技革命，具有极大的战略意义。

我们发展车联网的初心是什么？

不是说做个项目，赚点钱，也不是说研发一个系统，发表几篇论文，我们发展车联网的初心是提升驾驶安全和提升道路通行效率，如果车联网示范区建设不以这两个目的为主要建设方向，肯定是有问题的。

全国正在建设和规划待建的车联网示范区有四十多个，既有成功的经验，也有失败的教训。目前车联网产业的发展已进入“攻坚克难”阶段，很多关键问题不解决，车联网产业就得不到很好的发展。汽车的跨区域高频率流动特性，决定了车路协同不可能在一个区域内单独建成。如何大规模提升汽车用户的渗透率是车联网新基建无法绕开的核心问题。

关于车联网新基建需要探讨的问题，我这里列举了六点：

第一，示范应用方向。车路协同，行业营运？还是个人车辆？目前看，我国的大部分示范区都是行业应用试点，在技术不成熟的情况下，我们先做试点也没错。然而个人车辆怎么去做？这个是一些示范区都没有考虑的问题。然后，自动驾驶怎么去做？真正做过自动驾驶系统研发的人都知道，还有一些关键部件没有达到车规级，还有大量的场景适应性问题没有解决。

第二，通信网络建设。网络谁来投资？谁来建设运维？各地政府来投资建设通信网络的模式是有问题的，因为网络的运维是非常专业的一件事情。还有5.9G通信专网和5G通信公网，公网通信和专网通信的差异还是很大的，分别承载哪些应用，现在也不清晰。还有如何实现互联互通？ 

第三，数据平台建设。数据平台如何建？可以肯定的说“云控平台”的技术架构是有问题的。车联网未来要形成应用模式和商业模式，它的核心就是大数据，大数据又取决于几个要素，其中网络必须是全省或者全国一张网，这是核心。只有实现大数据以后，才能形成未来的大规模应用模式。还有与公安、交通交互哪些数据？如何实现数据交换？

第四，关键技术突破。RSU、OBU、道路传感器、边缘计算、车载计算机、车载交换机、组合导航、自动驾驶算法还存在哪些技术瓶颈，如何突破？

第五，标准法规体系。车路协同和自动驾驶的标准规范？交通法规问题如何解决？

第六，建设运营模式。谁来担任大数据运营主体？如何提升用户渗透率？终端推广成本？如何建立商业模式？

我们花了11个月时间对全球车联网相关技术链进行分析，可以看到我们的短板还是比较多的，（如上图）所有虚线框的这个技术还不成熟。

自动驾驶最核心依赖于什么？依赖于车辆的底盘要线控，但是线控技术的突破不是短期内能够实现的，至少要5~8年才能做到车规级。如果这个前提条件都没有，就说近期能够实现商用，是不现实的。

比如路侧雷达，上周我要求技术部门给我出了一个报告，测路侧雷达的目标识别率，结果出来发现，跟产品的标称数据差距较大。我们测的时候是根据速度，根据时间段，根据气象条件来分别进行测试。比如几个学生在马路上走的时候，设备把它识别成了一辆车，为什么？因为几个人叠在一起，影像比较大，就识别成一辆车了。

应用需求问题

行业车辆对车路协同应用到底有哪些需求？因为行业车辆的管理模式已经非常成熟了，我们把车路协同的应用加载进去，有哪些需求要把它定义清楚，还有个人车辆对车路协同应用到底有哪些刚需？一定要去解决，只有推出刚需的应用场景以后，个人车辆用户渗透率才能大规模上来。

网络建设问题

刚才也讲了，我们最好是建全省一张网，所以说各示范区去投资建网这个模式是有问题的。最合适的是由网络运营商来投资建设，政府租用它的通讯服务，所以要深化设计5.9G直连通信网络工作机制，形成网络建设和运维体系。还有我们5.9G的通讯网络，相关还有通信公网，到底承载什么样的车路协同应用，这个都要去仔细的分析和研究。

设备设施问题

现在单项的道路传感器，它的识别率是达不到真正商用要求的，需要研发道路融合感知产品，集成边缘计算功能，提升道路交通参与者识别率和准确率，有不少技术问题需要去解决。根据应用场景的道路条件，提升RSU的高可靠传输和高准确信息到达率。根据应用需求定义产品功能和性能要求，研发支持高精度定位、直连和公网通信、低功耗、小型化、低成本的车联网终端。

系统平台问题

需要制订网络管理、车辆身份认证、数据交换等规范，在车联网达到规模应用后，制订大数据体系、高精度地图数据平台建设规范，并设计和建设相应支撑系统平台。

互联互通问题

各城市车路协同示范区建设的车载和路侧设备、通信协议、数据交换形式各异，形成了一个个信息烟囱，其他区域的车辆根本无法联入各示范区道路。这里的解决路径就是制订统一的车载和路侧设备产品标准、通信协议、数据交换规范，为互联互通建立基础。

还有公安部门的交管网、交通部门的高速、省道管理网与车联网络的数据交换缺少机制，缺少重要的数据源支撑。如何解决？应该与公安部门、交通部门协商确定数据交换机制，丰富车路协同应用数据来源。

车辆渗透率问题

制订智能网联乘用车和商用车产品标准，研发和推广具有C-V2X联网功能的乘用车和商用车。制订车联网终端产品标准，进一步完善功能，大幅度降低成本，规模推广应用。向个人用户提供丰富的车路协同信息服务，进一步提升个人车辆渗透率。

商业模式问题

车联网的商业价值一定是有大数据以后才会产生，可以面向政府，面向第三方交通服务商，包括行业用户、社会公众提供丰富的车路协同大数据服务和信息服务，道路覆盖率要达到足够大的规模，如果只是几十公里，哪怕是一百公里道路，都是不能支持大数据运营的。

自动驾驶目前也非常受关注，很多示范区都会提到自动驾驶的应用，我们认为由于技术上的问题，乘用车和商用车在短期内实现商用是不现实的。

（如上图）第一，设备布线达不到稳定性和可靠性。第二，成本太高，一个设备几万或者十几万才能达到比较高的精度，而且达不到车规级。还有激光雷达、车载计算机、车载网络交换机，目前都是工业级水平。

我们当前的重点应该是建设自动驾驶公共技术服务体系，比如测试场景库、车辆测试数据库、封闭研发测试道路、公共测试道路、检验检测工具和平台等，支持具有研发能力和投入实力的头部企业开展长期前瞻性技术研究和试验验证，技术研发和验证周期需要8-10年以上，在未来逐步实现商用。

但是我们认为低速自动驾驶是有商业价值的，比如特种作业车，因为它作业的道路场景是比较固定的，业务和性能要求是非常明确的，所以这是一个可控的需求，我们希望通过产业界的努力，争取在3-5年内能看到低速自动驾驶作业车的规模商用。