王志勤： 車聯網支持實現無人駕駛的思考

網聯深度支撐無人駕駛面臨哪些挑戰？

網聯基礎設施建設挑戰。實現網聯無人駕駛，需要路側感知設備、通信單元和計算平臺等基礎設施的配套支持，但是目前適用于無人駕駛的基礎設施建設規劃尚未明晰，數據互通壁壘掣肘產業生態培育。

技術融合創新的挑戰。網聯深度協同的技術體系仍需完善，車輛如何信任路側采集、發布的信息進行無人駕駛決策，且需要路側基礎設施建立起相應的功能安全等級、預期功能安全等概念。

商業化運營的挑戰。網聯無人駕駛的商業化運營模式仍處于設計探索階段，配套政策法規亟待完善。

網聯支持無人駕駛融合發展的建議：

積極構建產業和應用發展環境，協同推進網聯無人駕駛成熟。相關政府部門共同出臺頂層規劃；把握好共性關鍵技術的協同攻關；全面部署通信網絡基礎設施，打造網聯無人駕駛的基礎支撐環境；加強法律法規和機制體制建設。

在網聯無人駕駛部署實施過程中，要把握住分階段、分步驟、分場景等推進原則。分階段推動智能道路基礎設施的新建和升級；分步驟推進網聯無人駕駛的測試驗證與應用示范；分場景開展網聯無人駕駛的應用示范，先試先行探索建設和運營模式成熟。

網聯無人駕駛的典型應用場景和需求

無人駕駛是車輛作為運載工具智能化、網聯化發展的核心應用功能，也是車聯網、智慧交通產業發展的核心應用服務。在技術實現路線上，存在著單車智能無人駕駛和網聯無人駕駛兩種不同的解決方案。單車智能無人駕駛主要依靠車輛自身的視覺、毫米波雷達、激光雷達等傳感器進行環境感知、計算決策和控制執行。網聯無人駕駛則是在車輛智能化基礎上，通過車聯網實現車與車、車與路等的互聯和信息交互，進行協同感知并幫助車輛進行決策和控制，加速無人駕駛應用成熟。

在單車智能無人駕駛方面，美國的谷歌Waymo、特斯拉和通用Cruise等已經開展了大量的測試，相應如Autopilot 自動輔助駕駛功能已經量產上映，并且逐步在加州鳳凰城等試驗載人無人駕駛出租車功能。我國汽車廠商上汽、長安一汽等逐步推動部分自動駕駛功能量產，如長安正式發布了中國首個量產L3級自動駕駛系統，并在重慶量產體驗；互聯網公司百度、滴滴等也在上海、長沙、廣州等示范區和先導區開展高等級自動駕駛測試。

但是從美國加州的自動駕駛脫離接管報告《Autonomous Vehicle Disengagement Reports》和我國的《北京市自動駕駛車輛道路測試報告(2019年)》來看，還存在很多脫離接管的情況，一方面是車輛自身感知等能力仍存在的問題，如惡劣天氣影響、其他交通參與者的意外行為、違章變道超車、車輛切入、無保護左轉、交叉路口通行、違章侵占車道等；另一方面是與社會車輛的博弈、對復雜場景的理解等一些應急情況處理的能力。

網聯無人駕駛旨在拓展和助力單車智能無人駕駛在環境感知、計算決策和控制執行等方面的能力升級。在環境感知環節進行協同，支持車輛獲得比單車智能感知更多的信息，例如解決非視距感知或容易受惡劣環境影響等情況；在計算決策環節進行協同，增強車與車、車與路之間的系統性決策，例如解決車輛優先級管理、交通路口優化控制等情況；在控制執行環節進行協同，對車輛駕駛行為進行干預，例如解決車輛遠程遙控脫困等情況。

（一） 環境感知的挑戰及協同需求

基于單車智能的無人駕駛解決方案，視覺傳感器、激光雷達、毫米波雷達以及紅外夜視、超聲波等傳感器是系統的主要組成。然而，各類傳感器的可靠性，以及對突發事件的響應能力上仍然存在不足，影響到無人駕駛系統的環境感知能力，例如容易受到遮擋、惡劣天氣等環境條件影響等。

網聯化通過車路協同、車車協同，能夠極大地拓展單車的感知范圍，并且不受遮擋限制，能夠讓單車提早發現未知狀況，從而應對突然目標駛入等目前在無人駕駛測試和事故中難以應對的狀況。

以十字交叉路口為例，車輛對外廣播自身身份、定位、運行狀態、軌跡等基本安全消息，通過車輛與車輛之間的通信，交叉路口其他方向來車通過接收信息進行行駛決策；紅綠燈等交通基礎設施聯網，通過紅綠燈與車輛之間的通信，車輛就可以實時準確的知道紅綠燈等交通設施的信息。再如隧道、停車場等封閉場所的定位，配合路側通信設備、邊緣計算服務器等的支持，可以拓展隧道、停車場等內外信息，避免進出隧道和停車場瞬間出現的視覺感知差異情況。

（二） 計算決策的挑戰及網聯協同需求

計算決策主要實現的功能可以分為兩類，一是對環境感知數據進行目標識別，深度神經網絡是目前在感知中使用最多的方式，也是目前對無人駕駛系統算力消耗需求最大的任務；二是針對感知的結果以及車輛的行駛任務，給出行駛路線、車輛動作的決策規劃。

在硬件上，計算決策主要承載在基于CPU、GPU、DSP、AI芯片、MCU等多核異構分布的計算處理平臺上。算力和功耗之間的矛盾是目前單車智能無人駕駛計算處理平臺遇到的重要瓶頸。同時，由于交通行為更多是眾多參與者之間互相“博弈”，在路徑動作的決策規劃環節，單車智能無人駕駛難以給出最佳的解決方案。

網聯化有望分擔單車的算力消耗。一是網聯化作為“超級傳感器”能夠直接給出感知的目標結果，省去了復雜的對傳感器信號的計算分析過程，如紅綠燈的判斷，從而大大減輕了單車的算力需求；二是能夠借助云計算、邊緣計算等能力，有望將路側的算力引入，例如在路側安裝視覺、激光等傳感器，將路側感知結果進行下發，從而降低單車系統的計算功耗。

在駕駛策略方面，網聯化能夠直接給出關鍵結果狀態信息，例如周邊車輛的下一步動作意圖、當前路況下最佳的行駛路線等，減少了復雜的計算處理過程，并且能夠準確地了解周圍交通參與者的意圖。此外，在特定場景下，網聯化能夠集中采集其范圍內的交通參與主體，根據所有主體的目的和狀態，給出全局最優的解決方案，無需再通過“試探”和“博弈”給出決策規劃。

（三） 控制執行的挑戰及網聯協同需求

單車無人駕駛的控制執行主要根據計算決策給出的動作命令，通過車輛的動力學模型和人機交互界面，給到電機、油門、剎車等執行機構以及車載屏幕、方向盤、音響等人機交互設備。在控制執行方面，考慮無人駕駛系統和人類駕駛之間的協同處理以及車輛控制的可靠性、安全性，控制系統的冗余備份、高實時響應是主要的技術需求。

網聯化在控制執行方面能夠提供遠程遙控駕駛、協同駕駛的應用模式。例如遠程遙控駕駛，在5G網絡的支持下，可以實時獲取車輛的行駛狀態和周邊交通環境信息，通過發送指令控制遠在幾十、甚至幾百公里之外的車輛，完成啟動、加減速、轉向等真實駕駛操作，可以應用于危險品以及礦區運輸，也可以滿足無人駕駛失效情況下人工遠程介入的需求。

美國卡特彼勒的綜合性管理監控系統（MINESTAR）、日本小松的綜合性礦山車隊管理系統（AHS）等已實現無人采礦方案的商業部署。再如車輛編隊行駛，利用5G通信的低時延、高可靠能力，同方向行駛的一隊車輛通過相互間的直接通信而實現互聯，車隊尾部的車輛可以在最短時間內接收到頭車的駕駛策略，進行同步加速、剎車等操作。此外，網聯化能夠將車輛的控制和執行進行分離，在應用創新和產業孵化上能夠有所幫助。

網聯技術與產業發展綜述

車聯網通過將“人-車-路-云”交通參與要素有機地聯系在一起，不僅可以支撐車輛獲得比單車感知更多的信息，促進自動駕駛技術成熟和應用；另一方面還有利于構建智慧交通體系，促進汽車和交通服務的新模式新業態發展，也能夠加快5G、人工智能等新一代信息通信技術在汽車、交通等垂直行業的應用。

（一） 全球積極推動車聯網融合標準化工作

在底層通信技術方面，國際標準組織3GPP定義了基于LTE移動通信技術演進形成的LTE-V2X、5G及5G V2X標準化技術，采用了蜂窩網絡通信和直連通信兩種方式。蜂窩網絡通信，是指車輛利用現有的4G/5G 蜂窩網絡與云服務平臺進行信息交互。直連通信（以下簡稱直通），包含了車與車和車與路側基礎設施兩個部分，是車輛、路側基礎設施利用廣播方式在近距離范圍內進行信息交互。

在數據和信息交互互聯互通方面，美國汽車工程師協會SAE牽頭制定了適用于短距離通信的消息字典標準（SAE J2735）、以及消息發送的系統技術要求標準（SAE J2945）；與之對應，歐洲電信標準化協會ETSI定義了協同感知消息（CAM）和分布式環境感知消息（DENM）。

我國中國通信標準化協會牽頭基本完成LTE-V2X總體架構、空中接口、網絡層、消息層、通信安全等基礎支撐和互聯互通相關技術標準和測試規范的制定，包括《基于LTE的車聯網無線通信技術 空中接口技術要求》《基于LTE的車聯網無線通信技術 網絡層技術要求》《基于LTE的車聯網無線通信技術 消息層技術要求》《基于LTE的車聯網無線通信技術 安全證書管理系統技術要求》等。

全國汽車標準化技術委員會、全國智能運輸系統標準化技術委員會和全國道路交通管理標準化技術委員會則立項制定了包括《基于LTE-V2X直連通信的車載信息交互系統技術要求》、《公路工程適應自動駕駛附屬設施總體技術規范》和《道路交通信號控制機信息發布接口規范》等在內的LTE-V2X相關應用標準，加快LTE-V2X技術在汽車駕駛服務、交通基礎設施以及交通管理方面的實際應用。

與此同時，為了加強跨行業標準協同，在國家制造強國建設領導小組車聯網產業發展專委會指導下，工業和信息化部、公安部、交通運輸部、國家標準化管理委員會聯合組織制定了《國家車聯網產業標準體系建設指南》（以下簡稱“建設指南”），目前已發布總體要求、智能網聯汽車、信息通信、電子產品與服務、車輛智能管理若干部分，智能交通分冊完成征求意見。聚焦C-V2X領域，汽車、智能交通、通信及交通管理領域的標準化技術委員會簽訂了《關于加強C-V2X標準合作的框架協議》，促進C-V2X技術標準在汽車、交通、公安等跨行業領域的應用推廣。

（二） 車聯網產業鏈主體日益豐富

依托國內良好的產業環境，基于LTE-V2X的芯片模組、車載終端設備（OBU）、路側通信設備（RSU）等均具備了實際商用能力，配套的端到端產業鏈已經建立。大唐、華為、中國移動等企業相繼推出了5G 蜂窩通信與LTE-V2X直通的雙模設備。5G V2X直通的產業化尚需一定時日，還需要經過產品開發和規模測試等階段，行業普遍預測5G V2X直通芯片需要至少到2023年后才能支撐實際商用。

車載終端設備已被車企廣泛關注并采用，通用別克、福特、上汽、廣汽等國內外汽車廠商相繼發布了5G蜂窩與C-V2X的量產商用計劃。路側終端設備得到了交通行業企業、電信運營商以及互聯網公司的積極支持，千方、萬集、金溢等交通行業企業開發了基于LTE-V2X的路側通信設備，以及感知通信一體化路側設備；中國移動、中國電信、阿里巴巴、滴滴等企業相繼布局了基于車路協同的智能路側系統，并結合自動駕駛測試在封閉測試場、開放道路等進行部署安裝。

IMT-2020（5G）推進組C-V2X工作組等行業組織積極推進產業鏈協同研發和規模化測試驗證。2020年C-V2X“新四跨”暨大規模先導應用示范活動，吸引了40余家國內外整車企業、40余家終端企業、10余家芯片模組企業、20余家信息安全企業、5家圖商及5家定位服務提供商等共同參與，拉通了產業鏈各環節的研發與測試，充分驗證了我國C-V2X標準全協議的有效性，也驗證了C-V2X功能、性能能夠滿足規模化商用部署需求。

（三） 應用示范，促進網聯基礎設施應用部署

工業和信息化部、公安部、交通運輸部等協同推動跨部門合作與部省合作，支持車聯網（智能網聯）示范區、先導區建設。2019年至今，工信部相繼批復支持創建江蘇（無錫）、天津（西青）和湖南（長沙）國家車聯網先導區，支持在重點高速公路、城市道路規模部署蜂窩車聯網C-V2X網絡，結合5G和智慧城市建設，完成重點區域交通設施車聯網功能改造和核心系統能力提升，帶動全路網規模部署，支持自動駕駛、智慧出行和智能交通管理等多類別應用場景。

2020年9月，北京亦莊發布全球首個網聯云控式高級別自動駕駛示范區，以支持L4級以上高級別自動駕駛車輛的規模化運行。計劃到2022年，將完成“智慧的路、聰明的車、實時的云、可靠的網和精確的圖”五大體系建設，打通網聯云控式自動駕駛的技術和管理關鍵環節，形成城市級工程試驗平臺，最終實現高速公路無人物流、L4級自動駕駛出租車、智能網聯公交車、自主代客泊車等高級別應用場景。

網聯支持無人駕駛融合發展的建議

我國應抓住難得的歷史發展機遇，堅定推動網聯無人駕駛發展路徑，政府、行業、企業多方協同，積極構建產業發展環境，推進無人駕駛技術和產業成熟，帶動和影響形成全球廣泛認同。

（一） 網聯支持無人駕駛的政策舉措

各級政府高度重視，紛紛出臺頂層規劃和指導意見。2020年2月，國家發改委等十一部委聯合發布《智能汽車創新發展戰略》，圍繞智能汽車發展明確提出構建先進完備的智能汽車基礎設施體系。2020年3月，工業和信息化部印發《關于推動5G加快發展的通知》，提出促進“5G+車聯網”協同發展。2020年8月，交通運輸部印發《關于推動交通運輸領域新型基礎設施的指導意見》，提出打造融合高效的智慧交通基礎設施，重點提到了助力5G等信息基礎設施建設。2020年10月，國務院辦公廳正式印發《新能源汽車產業發展規劃（2021－2035年）》，明確將推動新能源汽車與能源、交通、信息通信全面深度融合。此外，相關部門針對地圖測繪、智能網聯汽車測試等相繼制定相應規范，包括《測繪資質管理辦法（征求意見稿）》《智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范》（征求意見稿）》等。

（二） 網聯支持無人駕駛的建議

積極構建產業和應用發展環境，協同推進網聯無人駕駛成熟。

一是希望相關政府部門共同出臺頂層規劃。明確網聯協同的無人駕駛路徑選擇、發展路線圖和時間計劃安排，以促進汽車、信息通信、交通、電子等跨行業領域之間的協同。

二是把握好共性關鍵技術的協同攻關。針對單一行業難以解決的共性關鍵技術，如服務于無人駕駛的“人-車-路-云”通信網絡體系和無線通信技術，要充分注重開放接口、信息交互協議和數據規范等的設計。

三是全面部署通信網絡基礎設施，打造網聯無人駕駛的基礎支撐環境。協同建設基于LTE-V2X、5G等無線通信技術的網絡基礎設施，提升其在主要高速公路和城市主要道路的覆蓋水平。完善路側通信設備或基站的數據接入規范，提高其與道路基礎設施、智能管控設施的融合接入能力。

四是加強法律法規和機制體制建設。提前謀劃，抓緊研究解決制約自動駕駛產業發展的法律法規問題，構建符合我國國情的自動駕駛產業發展政策法規體系，推動適時制修訂制約產業發展的政策規定。

在網聯無人駕駛部署實施過程中，要把握住分階段、分步驟、分場景等推進原則。

一是分階段推動智能道路基礎設施的新建和升級。從局部試點到全區域覆蓋，優先選擇有條件的重點城市、高速路段進行道路基礎設施改造，再逐步拓展到區域級、城市級范圍。從基礎信息互聯到感知、計算拓展能力延伸，優先推動紅綠燈等已有道路交通標志標牌等的聯網，再逐步推進邊緣計算平臺、雷達、視覺攝像頭等感知、計算路側設施部署。

二是分步驟推進網聯無人駕駛的測試驗證與應用示范。鼓勵產業鏈各方參與，面向網聯無人駕駛應用，建設模擬仿真、封閉式、半開放等的示范區和測試基地，深化合作、數據共享、測試互認，加快推動示范應用。逐步推動從區域到全域、從子功能到全功能的大數據及云平臺建設，促進各類平臺互通、信息互聯與數據共享，加速基于網聯無人駕駛的應用服務體系構建。

三是分場景開展網聯無人駕駛的應用示范，先試先行探索建設和運營模式成熟。推動無人駕駛出租車和自動巴士等應用在特色小鎮、產業園區和智慧城市示范性推廣和規模化應用，全面提升居民生活和出行體驗。在有明確運營主導權的特定場景，如煤礦、港口、碼頭等，探索全域無人駕駛技術的集成應用。在具有條件的高速公路開展車輛編隊行駛等應用試點，服務于干線物流。

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