演讲实录

近日，由中信科智联、赛文研究院联合主办的“智慧交通新引擎——车路协同产业分享会”在线上圆满举行，与会专家分享行业经典案例，共话车路云一体化产业发展。中国信息通信研究院技术与标准研究所主任/IMT-2020(5G)推进组C-V2X工作组组长葛雨明先生发表了“车联网商业化规模部署”主题演讲，以下为演讲实录。

1 车联网产业发展概述

首先来看当前车联网取得的进展情况

车联网有大概念和小概念。大概念强调互联网是汽车、通信、交通等跨融合新的产业生态。这里不仅包括了新的产品，也包括新基建的建设，以及新的产业生态环境构建。从小概念上来讲，国家基于C-V2X的智能化网联化融合产业的发展概念，已经得到了充分的共识。

四个标委会牵头签署了关于加强C-V2X的合作建议，由汽车工程学会、C-V2X工作组联合发布了技术路线图和参考性的指南。今年汽车工程学会进一步发布了基于C-V2X的智能化、网联化融合发展的技术路线图。在路线图当中不仅是对于特殊体化发展的三个阶段（预警阶段、辅助驾驶阶段、自动驾驶阶段）跟往年的关联性是什么做出了解释，而且每一阶段相对应的应用场景也给出了明晰的判断。其中也包括给出了不同应用场景在哪些时间点会实现怎样规模化的商用部署。

与此同时，产业侧已经形成了非常好的集聚。从2018年做三跨试验时候只有二十多家厂商参与。到了2020年已有一百四十余家企业共同参与到信息化活动验证的过程当中。在每一年活动当中，我们也做了增量上的设计。包括从芯片模组终端的验证，到加上了安全平台的验证，再到加上云控，最后到应用场景的规模化部署、大规模测试，以及到先导二阶段的应用场景验证。

从技术本身能支持哪些应用场景来看。对于车端来讲，C-V2X能够支持辅助驾驶到高级别自动驾驶的不同场景的演进。在智能驾驶过程当中，对于驾驶员来说已经有很多预警的应用场景。比如红绿灯灯态的提醒、前向的碰撞预警、左右向交叉路口的碰撞预警。眼下的融合性的应用场景在发展，比如说C-V2X的路端融合感知数据给到车端做 See-Through、视频数据分享、更长距离的超视距感知等等。

更高阶的自动驾驶在研究的时候，是要关注如何解决自动驾驶过程当中的长尾效应。典型案例是有一些厂商已经实现了网联式AVP，能够实现车辆进到停车场之后自主式的泊车。也有像我们在苏州实现的“轻车熟路”解决方案。可以完全通过云端和路侧的感知来实现L2级别车辆能变形到L4车辆，实现协作式的自动驾驶。这些都是更好的去支持汽车产品在沿着智能化的方向不断演进和迭代。

除此之外，越来越多人会认为C-V2X能够把车端的数据给到路端之后，也可以实现智慧城市相关的应用场景升级。以下有几个事例：

比如说通过车端采集到的数据能够去辅助路面道路的维护保养，通过对交通基础设施信息融合感知分析，能更好的实现路况和交通参与者的事件提醒。

再比如说在成渝高速上已经实现协作式的车道级高精度导航，更方便的实现全天候通行，同时对于车辆的汇入汇出、隧道、大雾、阴雨天气，形成更好的提醒。

长沙基于LTE-V2X的315路公交车，能够实现精准引导、公交优先等，能够在公交车到了红绿灯的时候，实现动态自动化的变化。能够更好的提升驾乘感觉，能够优化公交时间效率，提升它的到点率。

从整体的基础设施建设来讲，国家围绕着车联网部署，已经实现了7000余多公里的道路智能化改造升级。国家5G基站截止到今年九月底已经超300余万座。其中实现路侧RSU部署8500余台。

同时，全国各地已经把车联网的基础设建设提升到了非常高阶段性。包括国家已经授牌的七个国家级车联网先导区，十六个试点城市，以及十七个智能网联示范区，都在开展互联网基础设施建设工作。从中可以发现各个城市由原来传统的单一道路在再向着绿化发展的趋势。高速公路上也由一条高速路再向着多连段的趋势在不断演进。

车端方面已经很好的支持智能网联汽车产业发展。在2022年新车前装车联网搭载率已经接近百70%。到2023年，国家车联网率已经接近了78%的状态。其中5G车辆超过了百万余台。C-V2X智能通信的搭载率有着明显的提升。不同的车厂也在不同车型上做了C-V2X智能通信的装载。这极大提升了基于网联的应用服务测试，让道路信息更好的去实现互联互通，而且对于驾乘人员以及车辆都做了很好的支持。

从国际上看，国际上是不是在沿着单车路线走？世界车联网的布局是什么样子呢？

我们可以看到美欧日韩等各个国家都已经通过发布战略规划、鼓励技术创新、组织测试验证、建设基础设施等多举措来抢占智能网联发展的战略制高点。也是强调着智能和网联协同发展的路线。包括从美国自己出台的自动化ITS的战略当中，亦或者是欧洲发布的网联协作自动化的出行路线图，也明确了各个时间节点的基础设施建设。在地平线欧洲计划当中，欧洲也支持了1.8亿欧元来做基础设施建设。而韩国近期明确了智能交通系统当中，对于LTE团队技术底层接入技术的选择，规定了V2X通信设备试验评价方法，支持前向碰撞预警、红绿灯提示等10种应用。

美国在C-V2X部署当中是非常快的

在2022年的时候ITS America(美国智能交通协会)声明，智能交通系统的十大组织共同宣布:在美国加快推动C-V2X车联网部署；

2023年4月美国联邦通信委员会通过5.9GHz频谱分配方案，两批频率申请获得批复，包含犹他州和弗吉尼亚等多个州交通管理部门、福特和奥迪等车厂、哈曼等设备制造商和密歇根大学等高等院校；

2023年10月美国交通部发布加速车联网部署计划草案，提出2024-2034年期间将推动6家车企、20款量产车型搭载5.9GHz C-V2X通信技术，支持网联驾驶安全应用；

美国交通部计划投资千万美元，在10年内实现高速公路车联网应用全覆盖，75个大城市80%的信号灯路口联网，全国75%的路口部署C-V2X设备，50个州实现车与车、车与路互联互通。

2 车联网规模化部署新阶段

有着前景发展的基础上，也面临着新阶段挑战和新阶段发展重点任务。仍然需要解决怎么去实现规模化的部署？

从我来讲，坚定选择智能和网联的协同发展战略。虽然面临着技术路线选择的差异性。包括在汽车行业、交通行业，对于到底是选择LTE-V2X还是5G还是其他的接入方式考虑。也包括面临“车等路，路等车”的困局。虽说路侧运营主体做了很多尝试和努力，但仍然没有形成城市级的规模化部署。车端就很难去对应用场景实现应用布局。但面向未来来说，汽车与交通的耦合式发展一定是未来的大趋势。包括智慧高速路如何去更好的适应自动驾驶汽车的建设，以及自动驾驶汽车如何去根据路端的数字化转型去做到C端用户体验感更好的触达，都是需要去相互牵引和共同考虑的。

在这过程当中，进一步呼吁加强跨行业主管部门之间的合作；包括出台协同统一的裁判政策、明确技术路线选择阶段性发展目标、支持建设跨行业协同部署平台和基础设施的共建共享。呼吁加强跨行业组织之间的协同；包括继续发挥四标委的合作，共同研制和推进共性基础、调查融合标准的制定、继续开展联合性的实验验证、规模化测试、应用实践等相关活动。呼吁从行业企业层面去开展协同性的研发；例如长安和不同信息通信的企业在开展合作，也是深化车路云交叉融合的基础验证。

未来发展的进一步的建议

1、应用场景：需求明确、可规模化复制推广

例如，从研究角度，现在应用场景有不同的阶段，也有着应用场景标准化的工作。包括17个一阶段、12个二阶段的、高阶协同感知、异常行为处理等等。这么多的应用场景，哪个最先可以给用户带来体验感的是应该聚焦的。而且应该通过这些应用场景让不同主机厂之间应该形成深度的合作，能够去让用户产生共同的感受。

C-NCAP，2024年测评规程部分项目可由C-V2X实现，提出了三个应该聚焦的应用场景，包括前后向的碰撞预警的、闯红灯预警、十字交叉路口的碰撞预警的这三个场景。那是不是说信号灯的信息推送在前期可以去解决的。另外对于车来讲，就是处理具有冲突的场景，实现超视野的感知，是需要去重点关注的。

2、建设部署：单城打通-跨域连片，标准化方案、提供普遍性服务。

遵循“单城打通-跨域连片”部署思路，一是在城市级区域范围内部署标准化的、功能一致的车联网基础设施及应用服务系统，二是兼顾新量产车辆与存量用户的普遍性需求，三是支持跨区域的互联互通、业务协同和安全统一管理，从而提升用户体验感，推进产业规模化发展

现在来看下一步可能要拉着产业界各方来共同制定模板。能够让某一类特定的应用场景的应用参数指数实现业务功能上做到更好的界定。从而能够让用户有真正的体验感，能够让车厂更愿意去量产应用场景，能够为支持跨区域的互联互通，业务的协同和安全的统一管理，做到必要的支撑。

3、运营服务：社会与经济价值双驱动，可持续发展模式

从现现阶段来看，各地更多是地方的城市建设运营主体来推动车辆基础设施建设。更多的是从项目驱动，缺少了对于运营方面的考虑，甚至是运营上的资金的投入。另外一方面来讲，大家对于在运营过程当中，哪些设备是运行着的？能支持哪些应用场景？在发什么消息？可能都缺少考虑。

希望从两方面解决， 一是驱动，是建立专业化的运营管理的团队，哪怕是运维团队，能够更好的去面向规模化应用场景，去提供可持续的服务体验感。二是建立车联网基础设施和应用的监测平台。

4、质量体系：开展评估评测，基础设施的应用服务质量体系

在服务体建设过程当中，不仅需要应用服务的数据质量，也需要基础设施的运维体系，还需要应用服务的稳定性。

在建设过程分为三个阶段：第一阶段是建设阶段，会考虑到采用设备是不是符合标准，能不能够满足标准要求的。第二个阶段是试运行阶段，在测试验证的过程当中，要看应用数据的准确性，数据是否合规，是否安全。第三个阶段是常态化阶段，在常态化运营的过程当中，需要具有更多的能力，包括异常响应处理的能力。例如车厂在某些城市的红绿灯遇上感知不足的时候，如何去能够实现支撑？能实现的快速的处理。另外就需要具备日常巡检的能力。以基础设施的运维为纽带，实现网联场景的价值化为目标。以数据的运营为根本来拉通全国范围内的车端路端数据的一致性，保证跨域的互联互通。过程当中倡议建立数据的监测的机制，依托于平台对网联区域的数据进行日常的常态化监测。

5、身份认证：构建安全可信交互体系

安全和发展是并举的，希望进一步去呼吁能够去建立安全可信的交互体系，能够与工信部的可信根管理列表之间形成更好的互动。

到目前为止，已经有11家整车厂商和10余个城市的CA能够接入到的可信根的管理平台当中，提供常态化服务是超过1300万余次。

计划发布面向量产商用车型的可信根证书列表，共同建立可信根管理的机制，来规范安全协议的一致性，证书的配置，保证量产车辆的互联互通和互信互认。

6、数据闭环：构建数据空间基础底座，充分挖掘数据要素价值

最后，各地在建设过程当中其实也遇到了一些困惑。包括建设这些东西如何去产生价值？那我们在这里要考虑的价值不是只是来源于我们通信本身，而是把通信当一个纽带和一个桥梁，把人车路云要素关联在一起。才能更好的去支撑数字化转型，包括自动化汽车产品的数字化转型，以及我交通未来运营主体，尤其我们的城市的数字化转型。可以看到汽车交通也已经把数据当成了它创新发展的一个基础要素。这里呼吁大家要共同来关注数据的价值，实现一个价值的闭环，发挥好数据要素的这种承受效应。为汽车产品的优化和交通效率的提升，以及未来基于数字的新经济的探索提供新的渠道。

在过程当中，可能要考虑几个方面。

一是车辆数据的要素价值的释放的环节；从单一的业务联通释放到多元化的共同决策的释放。以及在不同之间主体流通之后的价值释放。二要去考虑基础设施和新技术的建设。例如构建人车路云多环节的数据空间，能够保障跨行业的数据技术共通的，能够跨行业更好的去实现数据的变现、交互、交易的流程。同时在交易过程当中，要考虑信任关系的建立，以及价值评估体系的建设。

今年在苏州、北京都开展了基于路侧感知数据的应用场景大赛和新的数据应用开发能力服务的延伸性工作。希望后续更多的地方建设运营主体、汽车厂商能够来共同探讨数据价值的闭环。不仅是用于产品也用于服务端、也用于车联网能力的提升。

车联网是汽车、新通信、交通、电子等各行业融合在一起的新的产品、新的基建、新的产业生态。仍然需要各方更好做到跨界的协同，才能够更好地去助力自动汽车车联网融合创新发展。