解决问题的新思路

作者：陈山枝博士《C-V2X车联网辩思与建议》（《电信科学》2022年7月）

车路协同已经讨论和实施了多年，投入了巨量资金，可老百姓至今无感。何为“车路协同“？当前是个什么状况？

近日，中国信息通信科技集团有限公司（CICT）副总裁、专家委员会主任、教授级高级工程师，无线移动通信 国家重点实验室主任、博士生导师，国家杰出青年科学基金获得者，IEEE Fellow，中国电子学会会士，中国通信学会会士，陈山枝博士向我们分享了他发表的《C-V2X车联网辩思与建议》（《电信科学》2022年7月）。

文章首先简要回顾了我国企业主导的蜂窝车联网（cellular vehicle-to-everything，C-V2X）国际标准，该标准解决了车车间及车路间的低时延和高可靠通信难题，兼具技术和产业优势，在全球产业竞争中已形成领先优势。

在澄清车联网的相关概念、5G与 C-V2X、车联网与车路协同、车联网与无人驾驶、单车智能与网联智能等相互关系的同时，阐述了本文的观点。进而，为抓住全球汽车产业革命和我国交通产业变革的重大战略 机遇期，提出了我国基于 5G+C-V2X 的“聪明的车+智慧的路+协同的云”的车路云协同创新发展模式，实现智能网联汽车从智能网联辅助驾驶到智能网联无人驾驶及与智能交通融为一体的发展路径。最后，分析了相关产业进展情况与存在的问题，并提出相应的政策建议。

文章亮点

车联网技术结合人工智能、大数据、云计算、视觉和雷达感知、高精度地图和高精度定位等技术，满足目前智能交通系统在汽车行驶安全、效率提升和信息服务等方面的需求，为汽车向自动驾驶与无人驾驶系统 的平滑演进提供技术支撑。

车联网是通信与交通、汽车的跨界融合，其初心是安全和效率，同时具有新时代的要求：碳中和下的节能减排、自动驾驶时的舒适与娱乐。

车联网特殊需求与挑战

车联网是通信、交通、汽车行业融合的国家战略和行业发展需求，国家“十四五”规划中明确指出“要积极稳妥发展车联网”。对于交通行业，车联网支撑道路安全、交通效率和节能减排；对于汽车行业，车联网支撑从辅助驾驶到未来的无人驾驶及其信息娱乐需求。不同类型的车联网应用，具有多样化的通信要求，主要分成如下两大类。

道路安全和自动驾驶类应用（主要是 V2V、V2I、V2P），要求低时延高可靠，实现近程数据实时交互。

交通效率和信息娱乐类应用（主要是 V2N），则是时延不敏感通信，实现远程信息服务。

对于车联网而言，实现近程数据实时交互的低时延高可靠通信是其根本挑战，要求毫秒级时延、90%以上可靠性。低时延高可靠车联网通信面临的工程科学问题和技术挑战如下。

复杂快时变无线传播环境：由于车辆相对时速 500 km 运动（按照 3GPP 标准要求）及周围有大量散射体等，低时延高可靠车联网比蜂窝移动通信中的无线传播环境更复杂多变。

高频度、群发群收的车车间通信：多车对多车间的周期性通信，发送 10 次/（车·s）以上的车辆状态信息，导致无线资源的严重碰撞、系统容量受限。

车辆在高速运动过程中，其道路安全涉及的车、人等通信对象不确定且随机突发。

道路与驾驶安全对低时延高可靠的通信要求十分严苛，信息传递仅在一定区域范围内有价值且有时效性要求。

车联网就是远程信息服务和 OTA 吗？

目前，业界容易将车联网简单等同于 3G/4G 时期的远程信息服务（Telematics）或空中下载（over-the-air，OTA）技术，这只是车云网通信。事实上，广义的车联网包括车内网、车云网和车际网。

未来自动驾驶需要车内网、车云网、车际网三者有机结合实现。一方面，车际网（V2V 和 V2I）

联合车载感知和路侧感知实现车与车、车与路间协同，即近程数据交互；另一方面，车云网实现车与边缘云和中心云平台通信，实现宏观交通服务，并开拓行即服务（mobility as a service，MaaS）等新商业模式和新市场。

车联网就是物联网吗？

物联网（Internet of things，IoT）的概念很泛化，因此有人将车联网看作物联网的子集。作者认为，两者区别是很大的，不能简单等同，车联网与物联网区别下方表格。物联网的短距离通信主要有 ZigBee、Wi-Fi、蓝牙、射频识别（radio frequency identification，RFID）等技术，广域网通信主要有LoRa、NB-IoT（narrow band Internet of things）等技术。物联网技术在智能交通有广泛的应用，在此不再细述。对应 IoT，车联网也称 IoV（Internet of vehicles）。

车联网就是车路协同吗？

事实上还应包括车车（V2V）协同、车云（V2N）协同。

当前车车（V2V）协同的商用价值是支持辅助驾驶，提高主动安全性能。商用 L1 和 L2 级别的汽车已经配备了雷达、视频等传感器，实现高级驾驶辅助系统（advanced driving assistance system，ADAS），例如盲点检测、变道辅助、前向碰撞检测、自适应巡航（adaptive cruise control，ACC）和自动紧急制动 （autonomous emergency braking，AEB）。

在此基础上，V2V实现车车间信息与意图共享，一辆车与周围的其他车辆交换有关速度、位置、航向以及车辆转向和刹车等实时驾驶信息，如实现变道预警、网联 ACC 从而实现更高的主动安全。即使其他车辆或物体挡住了视线也能实现，如网联 AEB 不限于相邻前后车，同一车道的更远更多车辆协同制动，就可以解决高速公路上的连环撞车问题。

车路（V2I）协同是指路侧采用各种感知技术实时获取车辆和道路信息（如道路实时事故与紧急事件、车道级路网、交通信号灯等），并通过车联网实现车路间信息共享和交互，实现车辆和交通基础设施间的智能协同感知与配合，实现提高道路安全、降低交通事故、优化利用交通系统资源、缓解交通拥堵的目标。

车云（V2N）通信则不具有实时性要求，主要支持高精度地图下载、宏观交通管理与服务（如

行驶路径规划、全局交通优化、行驶策略更新等）应用；未来在无人驾驶时代，还有车载信息娱乐需要 5G Uu 大带宽通信能力支持。

C-V2X 车联网应用就是无人驾驶吗？

首先，为避免误解和混淆，本文将 L1 至 L5自动驾驶级别中的 L1 和 L2 归为辅助驾驶，L4 和L5 归为无人驾驶。业界经常有人将 C-V2X 应用简单地与无人驾驶相捆绑，作者认为无人驾驶是车联网的高级目标与应用之一，但不是唯一。

车联网支持多样化的应用，不仅是无人驾驶。在当前阶段具有商业应用价值的，是支持有人驾驶时的智能网联辅助驾驶，降低驾驶工作强度、提升驾驶安全、降低事故率、提高交通效率，如本文提到的网联 AEB、网联 ACC 等。当前，人的因素是造成事故的关键因素，导致事故发生的占比达到 90%以上。

根据 NHTSA 统计，94%的交通事故是驾驶员疏忽造成的。研究表明，如果提前 0.5 s 示警驾驶员，60％的追尾事故可以避免；若驾驶员能提早 1.5 s 得到示警并采取措施，则可以避免 90％的追尾撞车事故[23]。因此，C-V2X 车车间、车路间协同感知在毫秒级，智能网联能为有人驾驶提升安全性能。

长远看，C-V2X 车联网是支持开放道路全天候的无人驾驶，但该类无人驾驶的实现，需要跨行业、跨领域、跨学科的前沿交叉创新，以及政策、法律与监管等的完善与创新，还受到交通伦理和公众接收度等约束。

无人驾驶是依靠单车智能还是网联智能（车车协同、车路协同）？

通常认为无人驾驶有两条技术路线：单车智能和网联智能（或称车路协同）。单车智能也称自主式自动驾驶，是指车辆单纯依靠车载传感器（摄像、雷达和导航等）与车载控制系统等自身能力，感知周边环境、实施决策控制、执行行驶操作，实现无人驾驶。网联智能也称协作式自动驾驶，指利用汽车搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等，并通过车联网实现车与周围的车、路及云等信息共享和交互，具备复杂环境协同感知、协同决策和协同控制等功能，实现无人驾驶。

目前虽然已有很多依靠单车智能的无人驾驶测试与实践，但真正实现安全可信的开放道路无人驾驶的挑战性仍然非常巨大。无人驾驶面临的是一个开放、复杂多变、不确定的环境，需要动态决策，无法事先穷举所有可能的交通场景供决策使用。而驾驶安全是生命攸关的大事，目前的单车智能没有达到像人一样能应对复杂交通环境的适应性和自主学习能力。

未知、罕见的事件被称为“极端场景”（corner case）或意外遭遇。人类具有常识、逻辑推理和类比能力，擅长处理未知事件和“极端场景”等长尾问题；而当前依赖数据的人工智能面对一些没有学习训练过的“极端场景”表现得“束手无策”，单车智能的无人驾驶规模商用很难落地。2020 年6 月台湾嘉义高速公路上一辆 特斯拉汽车撞上侧翻的厢式货车事故是一个典型的“极端场景”，类似事故已发生多起。可见，单车智能无人驾驶在商业上宣称累计安全测试里程达几百万千米还是有挑战的。

C-V2X 车路云协同是中国特色智网联汽车和智能交通的发展模式

我国已是世界汽车的产销第一大国，且面临汽车产业百年未有之变局。当前，面对汽车产业 革命的全球竞争机遇与挑战，工业和信息化部原部长苗圩把新能源汽车比作上半场，智能网联汽车比作下半场。

国外受制于多种因素，基础设施建设推进缓慢且效率低下。单车智能需要大规模数据、高性能算法和强大算力三大支撑，拼算力受限于集成电路先进工艺能力以及单车智能规模商用仍存在的瓶颈问题。因此，我国可充分发挥国家政策和跨产业统筹协调、信息通信产业、基础设施建设、应用场景和规模市场等优势，作者在多次会议中提出：我国将走出一条引领发展智能驾驶和智能交通模式，即基于 5G+C-V2X 车联网的“聪明的车+智慧的路+协同的云”的车路云协同发展模式，支撑我国汽车产业和交通行业的变革和创新，并将培育智慧路网运营商、出行服务提供商等新型商业模式，构建具有全球竞争力并展现中国“速度”的新产业生态系统。

C-V2X 车联网和智能网联汽车的发展路径——二个发展阶段和三类应用

作为智能交通、自动驾驶的重要使能技术，考虑行业发展阶段性、产业成熟性和政策协调的难易，车联网与智能网联汽车、智能交通应用将从简单特定场景向复杂场景拓展，在技术相对成熟、经济价值大、政策协调易的应用场景优先落地。先从提升驾驶安全、交通效率，降低人工成本起步，近期实现智能网联辅助驾驶和特定场景的中低速无人驾驶，且为未来引领全球的全场景无人驾驶奠定基础，即预计将经历二个发展阶段和三类应用。

应用一：支持开放道路的智能网联辅助驾驶（L1 和 L2）。据统计，50%的事故发生在交通十字路口[25-26]，因此主要在城市的交通路口和危险路段（匝道、隧道等）安装LTE-V2X RSU 和部分感知设备，改造交通信号灯，实现驾驶员的安全提醒及交通信号灯信息同步等，降低事故率。同时CACC 和 CAEB 的应用提升了交通安全和效率，也降低了驾驶员的工作强度。

应用二：特定场景和限定区域的中低速智能网联无人驾驶（L4）。指定道路（如城市和高速公路的指定道路）或限定区域（如工业园区、厂区、港口、矿山、机场等）的无人卡车、无人物流车、无人清扫车、微循环无人小巴和接驳车等，降低人工成本，提高工作效率。

应用三：开放道路全天候全场景的乘用车智能网联无人驾驶（L4/L5）。需要NR-V2X PC5接口和5G蜂窝（eMBB Uu）支持，与 MEC融合提供开放道路的协同决策和控制能力。NR-V2X PC5 支持车车、车路间的协同感知和协同决策，5G eMBB Uu 支持高精度地图下载、高清视频和 AR/VR 等信息娱乐。

探讨一：车、路、云的自主决策及协同感知与优化

从实际分析，有人驾驶与无人驾驶的混合交通现象将长期存在。这也是无人驾驶的挑战所在，特别是我国复杂多变的交通路状况和交通行为。因此，业界提出了疑问：在车路协同下，若路侧提供了信息，当无人驾驶发生事故时，如何界定事故责任？

作者认为：车路协同只是提供车、路、云、人之间的信息交互与信息融合能力；在此基础上，车、路、云都是自主独立决策。车是在融合自身感知信息和路侧信息下决策，可以说路侧信息是辅助或冗余。路对交通信号的控制、云对交通规划及路径诱导等是自主决策；且是在自主决策的基础上实现协同优化，不存在谁控制谁的问题。这样，责任相对清晰，同时遵循现有道路交通管理法规，有利于加快产业和应用推进。当然也需要车辆保险在政策和商业模式创新方面的配合，加快无人驾驶产业发展。

上述的自主决策建议对无人驾驶发生事故后的远程接管和特定场景的远程驾驶除外。

探讨二：提升我国高速公路运力的思考

预计到 2035 年，旅客出行量（含小汽车出行量）年均增速为 3.2%左右，全社会货运量年均增速为 2%左右[27]。估计，我国高速公路运输能力需求保持 2%～3%的年均增长速度，东部地区增速更高。这意味着，到 2035 年，东部地区的高速公路约翻一番。而高速公路每千米造价亿元级，并且面临土地供给、环保要求等刚性约束，存在严重挑战。

这种情况下，为了提升高速公路运力，只有提速或者提效。提速受限于高速公路硬件条件、弯道半径和坡度等状况，且人的动视力会随车速增加而下降。因此，考虑道路交通安全，提速并非好的选择。因此可以考虑从降低事故率、提高通行能力和运输效率入手。有研究估计，如果所有车辆都使用基本 ADAS 以及车车（V2V）通信技术，则高速公路的有效通行能力将提高 273％[28]。作者认为 273%可能是高估的，但给出了解决问题的新思路，若 ADAS 与 C-V2X 结合能提升交通运力50%也是价值巨大的。

结束语

依托 5G+C-V2X 发展智能网联汽车与无人驾驶是我国汽车产业实现创新发展战略，也是交通行业变革的必然要求。2021 年的第 698 次香山科学会议上曾指出：“车路协同自动驾驶可望成为我国继高铁之后，实现由交通大国走向交通强国的又一张新名片”。

虽然“车路云”协同发展模式是一个庞大且复杂的系统性工程，但要抓住汽车和交通产业变革的关键时间窗口。当前推进车路协同建设应该像推进高速公路和高速铁路的适度超前建设一样，将有力支撑我国汽车产业和智慧城市变革，同时形成智能网联汽车与新能源汽车相互促进、协同发展，提升全球竞争力，从而支撑实现汽车强国和交通强国的战略目标。