王志勤： 车联网支持实现无人驾驶的思考

网联深度支撑无人驾驶面临哪些挑战？

网联基础设施建设挑战。实现网联无人驾驶，需要路侧感知设备、通信单元和计算平台等基础设施的配套支持，但是目前适用于无人驾驶的基础设施建设规划尚未明晰，数据互通壁垒掣肘产业生态培育。

技术融合创新的挑战。网联深度协同的技术体系仍需完善，车辆如何信任路侧采集、发布的信息进行无人驾驶决策，且需要路侧基础设施建立起相应的功能安全等级、预期功能安全等概念。

商业化运营的挑战。网联无人驾驶的商业化运营模式仍处于设计探索阶段，配套政策法规亟待完善。

网联支持无人驾驶融合发展的建议：

积极构建产业和应用发展环境，协同推进网联无人驾驶成熟。相关政府部门共同出台顶层规划；把握好共性关键技术的协同攻关；全面部署通信网络基础设施，打造网联无人驾驶的基础支撑环境；加强法律法规和机制体制建设。

在网联无人驾驶部署实施过程中，要把握住分阶段、分步骤、分场景等推进原则。分阶段推动智能道路基础设施的新建和升级；分步骤推进网联无人驾驶的测试验证与应用示范；分场景开展网联无人驾驶的应用示范，先试先行探索建设和运营模式成熟。

网联无人驾驶的典型应用场景和需求

无人驾驶是车辆作为运载工具智能化、网联化发展的核心应用功能，也是车联网、智慧交通产业发展的核心应用服务。在技术实现路线上，存在着单车智能无人驾驶和网联无人驾驶两种不同的解决方案。单车智能无人驾驶主要依靠车辆自身的视觉、毫米波雷达、激光雷达等传感器进行环境感知、计算决策和控制执行。网联无人驾驶则是在车辆智能化基础上，通过车联网实现车与车、车与路等的互联和信息交互，进行协同感知并帮助车辆进行决策和控制，加速无人驾驶应用成熟。

在单车智能无人驾驶方面，美国的谷歌Waymo、特斯拉和通用Cruise等已经开展了大量的测试，相应如Autopilot 自动辅助驾驶功能已经量产上映，并且逐步在加州凤凰城等试验载人无人驾驶出租车功能。我国汽车厂商上汽、长安一汽等逐步推动部分自动驾驶功能量产，如长安正式发布了中国首个量产L3级自动驾驶系统，并在重庆量产体验；互联网公司百度、滴滴等也在上海、长沙、广州等示范区和先导区开展高等级自动驾驶测试。

但是从美国加州的自动驾驶脱离接管报告《Autonomous Vehicle Disengagement Reports》和我国的《北京市自动驾驶车辆道路测试报告(2019年)》来看，还存在很多脱离接管的情况，一方面是车辆自身感知等能力仍存在的问题，如恶劣天气影响、其他交通参与者的意外行为、违章变道超车、车辆切入、无保护左转、交叉路口通行、违章侵占车道等；另一方面是与社会车辆的博弈、对复杂场景的理解等一些应急情况处理的能力。

网联无人驾驶旨在拓展和助力单车智能无人驾驶在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级。在环境感知环节进行协同，支持车辆获得比单车智能感知更多的信息，例如解决非视距感知或容易受恶劣环境影响等情况；在计算决策环节进行协同，增强车与车、车与路之间的系统性决策，例如解决车辆优先级管理、交通路口优化控制等情况；在控制执行环节进行协同，对车辆驾驶行为进行干预，例如解决车辆远程遥控脱困等情况。

（一） 环境感知的挑战及协同需求

基于单车智能的无人驾驶解决方案，视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达以及红外夜视、超声波等传感器是系统的主要组成。然而，各类传感器的可靠性，以及对突发事件的响应能力上仍然存在不足，影响到无人驾驶系统的环境感知能力，例如容易受到遮挡、恶劣天气等环境条件影响等。

网联化通过车路协同、车车协同，能够极大地拓展单车的感知范围，并且不受遮挡限制，能够让单车提早发现未知状况，从而应对突然目标驶入等目前在无人驾驶测试和事故中难以应对的状况。

以十字交叉路口为例，车辆对外广播自身身份、定位、运行状态、轨迹等基本安全消息，通过车辆与车辆之间的通信，交叉路口其他方向来车通过接收信息进行行驶决策；红绿灯等交通基础设施联网，通过红绿灯与车辆之间的通信，车辆就可以实时准确的知道红绿灯等交通设施的信息。再如隧道、停车场等封闭场所的定位，配合路侧通信设备、边缘计算服务器等的支持，可以拓展隧道、停车场等内外信息，避免进出隧道和停车场瞬间出现的视觉感知差异情况。

（二） 计算决策的挑战及网联协同需求

计算决策主要实现的功能可以分为两类，一是对环境感知数据进行目标识别，深度神经网络是目前在感知中使用最多的方式，也是目前对无人驾驶系统算力消耗需求最大的任务；二是针对感知的结果以及车辆的行驶任务，给出行驶路线、车辆动作的决策规划。

在硬件上，计算决策主要承载在基于CPU、GPU、DSP、AI芯片、MCU等多核异构分布的计算处理平台上。算力和功耗之间的矛盾是目前单车智能无人驾驶计算处理平台遇到的重要瓶颈。同时，由于交通行为更多是众多参与者之间互相“博弈”，在路径动作的决策规划环节，单车智能无人驾驶难以给出最佳的解决方案。

网联化有望分担单车的算力消耗。一是网联化作为“超级传感器”能够直接给出感知的目标结果，省去了复杂的对传感器信号的计算分析过程，如红绿灯的判断，从而大大减轻了单车的算力需求；二是能够借助云计算、边缘计算等能力，有望将路侧的算力引入，例如在路侧安装视觉、激光等传感器，将路侧感知结果进行下发，从而降低单车系统的计算功耗。

在驾驶策略方面，网联化能够直接给出关键结果状态信息，例如周边车辆的下一步动作意图、当前路况下最佳的行驶路线等，减少了复杂的计算处理过程，并且能够准确地了解周围交通参与者的意图。此外，在特定场景下，网联化能够集中采集其范围内的交通参与主体，根据所有主体的目的和状态，给出全局最优的解决方案，无需再通过“试探”和“博弈”给出决策规划。

（三） 控制执行的挑战及网联协同需求

单车无人驾驶的控制执行主要根据计算决策给出的动作命令，通过车辆的动力学模型和人机交互界面，给到电机、油门、刹车等执行机构以及车载屏幕、方向盘、音响等人机交互设备。在控制执行方面，考虑无人驾驶系统和人类驾驶之间的协同处理以及车辆控制的可靠性、安全性，控制系统的冗余备份、高实时响应是主要的技术需求。

网联化在控制执行方面能够提供远程遥控驾驶、协同驾驶的应用模式。例如远程遥控驾驶，在5G网络的支持下，可以实时获取车辆的行驶状态和周边交通环境信息，通过发送指令控制远在几十、甚至几百公里之外的车辆，完成启动、加减速、转向等真实驾驶操作，可以应用于危险品以及矿区运输，也可以满足无人驾驶失效情况下人工远程介入的需求。

美国卡特彼勒的综合性管理监控系统（MINESTAR）、日本小松的综合性矿山车队管理系统（AHS）等已实现无人采矿方案的商业部署。再如车辆编队行驶，利用5G通信的低时延、高可靠能力，同方向行驶的一队车辆通过相互间的直接通信而实现互联，车队尾部的车辆可以在最短时间内接收到头车的驾驶策略，进行同步加速、刹车等操作。此外，网联化能够将车辆的控制和执行进行分离，在应用创新和产业孵化上能够有所帮助。

网联技术与产业发展综述

车联网通过将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起，不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多的信息，促进自动驾驶技术成熟和应用；另一方面还有利于构建智慧交通体系，促进汽车和交通服务的新模式新业态发展，也能够加快5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等垂直行业的应用。

（一） 全球积极推动车联网融合标准化工作

在底层通信技术方面，国际标准组织3GPP定义了基于LTE移动通信技术演进形成的LTE-V2X、5G及5G V2X标准化技术，采用了蜂窝网络通信和直连通信两种方式。蜂窝网络通信，是指车辆利用现有的4G/5G 蜂窝网络与云服务平台进行信息交互。直连通信（以下简称直通），包含了车与车和车与路侧基础设施两个部分，是车辆、路侧基础设施利用广播方式在近距离范围内进行信息交互。

在数据和信息交互互联互通方面，美国汽车工程师协会SAE牵头制定了适用于短距离通信的消息字典标准（SAE J2735）、以及消息发送的系统技术要求标准（SAE J2945）；与之对应，欧洲电信标准化协会ETSI定义了协同感知消息（CAM）和分布式环境感知消息（DENM）。

我国中国通信标准化协会牵头基本完成LTE-V2X总体架构、空中接口、网络层、消息层、通信安全等基础支撑和互联互通相关技术标准和测试规范的制定，包括《基于LTE的车联网无线通信技术 空中接口技术要求》《基于LTE的车联网无线通信技术 网络层技术要求》《基于LTE的车联网无线通信技术 消息层技术要求》《基于LTE的车联网无线通信技术 安全证书管理系统技术要求》等。

全国汽车标准化技术委员会、全国智能运输系统标准化技术委员会和全国道路交通管理标准化技术委员会则立项制定了包括《基于LTE-V2X直连通信的车载信息交互系统技术要求》、《公路工程适应自动驾驶附属设施总体技术规范》和《道路交通信号控制机信息发布接口规范》等在内的LTE-V2X相关应用标准，加快LTE-V2X技术在汽车驾驶服务、交通基础设施以及交通管理方面的实际应用。

与此同时，为了加强跨行业标准协同，在国家制造强国建设领导小组车联网产业发展专委会指导下，工业和信息化部、公安部、交通运输部、国家标准化管理委员会联合组织制定了《国家车联网产业标准体系建设指南》（以下简称“建设指南”），目前已发布总体要求、智能网联汽车、信息通信、电子产品与服务、车辆智能管理若干部分，智能交通分册完成征求意见。聚焦C-V2X领域，汽车、智能交通、通信及交通管理领域的标准化技术委员会签订了《关于加强C-V2X标准合作的框架协议》，促进C-V2X技术标准在汽车、交通、公安等跨行业领域的应用推广。

（二） 车联网产业链主体日益丰富

依托国内良好的产业环境，基于LTE-V2X的芯片模组、车载终端设备（OBU）、路侧通信设备（RSU）等均具备了实际商用能力，配套的端到端产业链已经建立。大唐、华为、中国移动等企业相继推出了5G 蜂窝通信与LTE-V2X直通的双模设备。5G V2X直通的产业化尚需一定时日，还需要经过产品开发和规模测试等阶段，行业普遍预测5G V2X直通芯片需要至少到2023年后才能支撑实际商用。

车载终端设备已被车企广泛关注并采用，通用别克、福特、上汽、广汽等国内外汽车厂商相继发布了5G蜂窝与C-V2X的量产商用计划。路侧终端设备得到了交通行业企业、电信运营商以及互联网公司的积极支持，千方、万集、金溢等交通行业企业开发了基于LTE-V2X的路侧通信设备，以及感知通信一体化路侧设备；中国移动、中国电信、阿里巴巴、滴滴等企业相继布局了基于车路协同的智能路侧系统，并结合自动驾驶测试在封闭测试场、开放道路等进行部署安装。

IMT-2020（5G）推进组C-V2X工作组等行业组织积极推进产业链协同研发和规模化测试验证。2020年C-V2X“新四跨”暨大规模先导应用示范活动，吸引了40余家国内外整车企业、40余家终端企业、10余家芯片模组企业、20余家信息安全企业、5家图商及5家定位服务提供商等共同参与，拉通了产业链各环节的研发与测试，充分验证了我国C-V2X标准全协议的有效性，也验证了C-V2X功能、性能能够满足规模化商用部署需求。

（三） 应用示范，促进网联基础设施应用部署

工业和信息化部、公安部、交通运输部等协同推动跨部门合作与部省合作，支持车联网（智能网联）示范区、先导区建设。2019年至今，工信部相继批复支持创建江苏（无锡）、天津（西青）和湖南（长沙）国家车联网先导区，支持在重点高速公路、城市道路规模部署蜂窝车联网C-V2X网络，结合5G和智慧城市建设，完成重点区域交通设施车联网功能改造和核心系统能力提升，带动全路网规模部署，支持自动驾驶、智慧出行和智能交通管理等多类别应用场景。

2020年9月，北京亦庄发布全球首个网联云控式高级别自动驾驶示范区，以支持L4级以上高级别自动驾驶车辆的规模化运行。计划到2022年，将完成“智慧的路、聪明的车、实时的云、可靠的网和精确的图”五大体系建设，打通网联云控式自动驾驶的技术和管理关键环节，形成城市级工程试验平台，最终实现高速公路无人物流、L4级自动驾驶出租车、智能网联公交车、自主代客泊车等高级别应用场景。

网联支持无人驾驶融合发展的建议

我国应抓住难得的历史发展机遇，坚定推动网联无人驾驶发展路径，政府、行业、企业多方协同，积极构建产业发展环境，推进无人驾驶技术和产业成熟，带动和影响形成全球广泛认同。

（一） 网联支持无人驾驶的政策举措

各级政府高度重视，纷纷出台顶层规划和指导意见。2020年2月，国家发改委等十一部委联合发布《智能汽车创新发展战略》，围绕智能汽车发展明确提出构建先进完备的智能汽车基础设施体系。2020年3月，工业和信息化部印发《关于推动5G加快发展的通知》，提出促进“5G+车联网”协同发展。2020年8月，交通运输部印发《关于推动交通运输领域新型基础设施的指导意见》，提出打造融合高效的智慧交通基础设施，重点提到了助力5G等信息基础设施建设。2020年10月，国务院办公厅正式印发《新能源汽车产业发展规划（2021－2035年）》，明确将推动新能源汽车与能源、交通、信息通信全面深度融合。此外，相关部门针对地图测绘、智能网联汽车测试等相继制定相应规范，包括《测绘资质管理办法（征求意见稿）》《智能网联汽车道路测试与示范应用管理规范》（征求意见稿）》等。

（二） 网联支持无人驾驶的建议

积极构建产业和应用发展环境，协同推进网联无人驾驶成熟。

一是希望相关政府部门共同出台顶层规划。明确网联协同的无人驾驶路径选择、发展路线图和时间计划安排，以促进汽车、信息通信、交通、电子等跨行业领域之间的协同。

二是把握好共性关键技术的协同攻关。针对单一行业难以解决的共性关键技术，如服务于无人驾驶的“人-车-路-云”通信网络体系和无线通信技术，要充分注重开放接口、信息交互协议和数据规范等的设计。

三是全面部署通信网络基础设施，打造网联无人驾驶的基础支撑环境。协同建设基于LTE-V2X、5G等无线通信技术的网络基础设施，提升其在主要高速公路和城市主要道路的覆盖水平。完善路侧通信设备或基站的数据接入规范，提高其与道路基础设施、智能管控设施的融合接入能力。

四是加强法律法规和机制体制建设。提前谋划，抓紧研究解决制约自动驾驶产业发展的法律法规问题，构建符合我国国情的自动驾驶产业发展政策法规体系，推动适时制修订制约产业发展的政策规定。

在网联无人驾驶部署实施过程中，要把握住分阶段、分步骤、分场景等推进原则。

一是分阶段推动智能道路基础设施的新建和升级。从局部试点到全区域覆盖，优先选择有条件的重点城市、高速路段进行道路基础设施改造，再逐步拓展到区域级、城市级范围。从基础信息互联到感知、计算拓展能力延伸，优先推动红绿灯等已有道路交通标志标牌等的联网，再逐步推进边缘计算平台、雷达、视觉摄像头等感知、计算路侧设施部署。

二是分步骤推进网联无人驾驶的测试验证与应用示范。鼓励产业链各方参与，面向网联无人驾驶应用，建设模拟仿真、封闭式、半开放等的示范区和测试基地，深化合作、数据共享、测试互认，加快推动示范应用。逐步推动从区域到全域、从子功能到全功能的大数据及云平台建设，促进各类平台互通、信息互联与数据共享，加速基于网联无人驾驶的应用服务体系构建。

三是分场景开展网联无人驾驶的应用示范，先试先行探索建设和运营模式成熟。推动无人驾驶出租车和自动巴士等应用在特色小镇、产业园区和智慧城市示范性推广和规模化应用，全面提升居民生活和出行体验。在有明确运营主导权的特定场景，如煤矿、港口、码头等，探索全域无人驾驶技术的集成应用。在具有条件的高速公路开展车辆编队行驶等应用试点，服务于干线物流。

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