车联网网联自动驾驶白皮书

车联网白皮书（网联自动驾驶分册）

前言

车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态，是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业应用的重要体现。自动驾驶是汽车智能化、网联化发展的核心应用，也是车联网部署发展的核心服务。我国在车联网技术创新、应用实践、产业生态构建等方面已经走在了世界前列，将有利于探索实现一条具有我国特色的网联自动驾驶发展路径。

本文聚焦车联网支持实现自动驾驶应用，从“协同感知、协同决策、协同控制”等不同环节，重点研究分析网联需求、典型应用场景、体系架构和核心关键技术。在此基础上，总结提炼网联自动驾驶发展面临的挑战，包括技术融合、基础设施建设以及商业运营等方面。最终以协同发展总结全文，希望我国能抓住难得的历史发展机遇，坚持网联自动驾驶的协同发展路径，影响形成全球广泛认同。

目录

一、网联自动驾驶的内涵 (1)

二、网联自动驾驶的需求及典型应用 (2)

（一）单车智能自动驾驶发展现状 (2)

1.单车智能自动驾驶应用尚未成熟 (2)

2.单车智能自动驾驶仍面临诸多风险 (3)

（二）单车智能自动驾驶的挑战和网联需求 (4)

1.环境感知的挑战和网联需求 (4)

2.计算决策的挑战和网联需求 (5)

3.控制执行的挑战和网联需求 (6)

（三）网联自动驾驶的典型应用 (7)

三、网联自动驾驶的技术体系架构 (10)

（一）网联自动驾驶的技术体系视图 (10)

1.全局视图下的网联自动驾驶技术体系 (10)

2.智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系 (12)

3.信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系 (13)

4.交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系 (14)

5.网联自动驾驶技术体系的三向视图 (15)

（二）网联自动驾驶的协同关键技术 (17)

1.车载视觉感知关键技术 (17)

2.车载激光雷达感知关键技术 (18)

3.车载毫米波雷达感知关键技术 (18)

4.感知融合关键技术 (19)

5.网联无线通信（C-V2X）关键技术 (19)

6.多接入边缘计算（MEC）关键技术 (20)

四、网联自动驾驶的挑战 (22)

五、网联自动驾驶的协同发展政策现状和展望 (25)

（一）美欧日等发达地区或国家持续布局自动驾驶 (25)

1.美国政府、产业在网联路径选择上存在差异性考虑 (25)

2.欧盟战略高度重视智能化和网联化的协同发展 (26)

3.日韩布局基础设施建设，希望抢占商业化普及先机 (26)

（二）我国协同发展环境加速形成 (27)

1.协同发展政策体系不断完善 (27)

2.应用示范，助力网联自动驾驶技术与产业成熟 (29)

（三）网联自动驾驶协同发展展望 (31)

附录：缩略语 (34)

图目录

图1 基于智慧基础设施和边缘计算的不停车汇入 (9)

图2 网联自动驾驶的体系架构 (11)

图3 智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系 (12)

图4 信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系 (13)

图5 交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系 (14)

图6 网联自动驾驶技术体系的三向视图 (15)

图7 MEC 与C-V2X 融合系统的多层系统架构 (21)

表目录

表1 网联自动驾驶的典型应用场景 (7)

一、网联自动驾驶的内涵

自动驾驶是车辆作为运载工具智能化、网联化发展的核心应用，也是车联网、智慧交通产业发展的核心应用服务。在技术层面上，当前存在着单车智能自动驾驶和网联自动驾驶两种不同的实现路径。

单车智能自动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。环境感知通过车载传感器完成对周围环境的探测以及定位功能。计算决策一方面将传感器数据进行分析处理，实现对目标的识别；另一方面进行行为预测和全局路径规划、局部路径规划和即时动作规划，决定车辆当前及未来的运动轨迹。控制执行主要包括车辆的运动控制以及人机交互，决定每个执行器如电机、油门、刹车等控制信号。目前单车智能自动驾驶在环境感知、计算决策和控制执行的多个环节均存在不同程度的技术瓶颈，在应用过程中也出现了各种失效的问题，因此一方面需要不断地加强单车智能的感知、决策和控制能力；另一方面也希望引入不同的技术手段来进行弥补。

网联自动驾驶是在现有单车智能自动驾驶的基础上，旨在通过车联网将“人-车-路-云”交通参与要素有机地联系在一起，拓展和助力单车智能自动驾驶在环境感知、计算决策和控制执行等方面的能力升级，加速自动驾驶应用成熟。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，例如非视距感知或解决容易受恶劣环境影响等问题；在计算决策环节进行协同，增加车与车、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，例如远程遥控车辆脱困等。与此同时，网联自动驾驶的发展还将带动“人-车-路-云” 协同车联网新型基础设施体系的建设与完善，助力5G、人工智能等信息通信技术在垂直行业的应用推广，促进实现汽车和交通服务的新模式新业态发展。

二、网联自动驾驶的需求及典型应用

（一）单车智能自动驾驶发展现状

1.单车智能自动驾驶应用尚未成熟

按照美国汽车工程师学会（SAE）划分的L0-L5 的自动驾驶等级来看，目前单车智能自动驾驶正处于L2-L3 等级的落地发展阶段，市场渗透率和应用规模仍然较小，先进辅助驾驶系统功能（Advanced Driver Assistance Systems，ADAS）仍然是主力。高工智能汽车研究院《2020 年1-2 月乘用车新车上险量ADAS 市场数据报告》提出，国内自主及合资品牌上线新车ADAS 搭载率为28.15%。《智能网联汽车技术路线图2.0》提出，到2025 年，L2 和L3 相当的部分自动驾驶（PA）和有条件的自动驾驶（CA）的汽车销量占比将超过50%，高度自动驾驶（HA，相当于L4）开始进入市场。从各个汽车企业的研发进度上看，2018 年宝马、沃尔沃、奥迪、通用等相继推出L2 级自动驾驶应用；2020-2022 年是各车企计划推出L3 级自动驾驶汽车的

时间，但目前仅出现了一批L2.5、L2.99 等自动驾驶的概念性应用，一方面受限于L3 级自动驾驶汽车上路的法律法规完善，另一方面受限于技术实现。综合分析，从技术的发展上看，目前单车智能自动驾驶的技术实现能力为L2-L3，但受到场景的局限，例如需要在高速公路、道路标识规范清晰的城市主干道路等；从产业应用的落地上看，L2 及以下的ADAS 应用仍然保持一个较低的渗透水平，L3 及以上自动驾驶应用仍以试验和区域性示范为主，L4 及以上更高等级自动驾驶应用则需要更长的时间。

2.单车智能自动驾驶仍面临诸多风险

目前已经商用量产的很多ADAS 功能仍存在特定场景下应对能力不足和失效的风险。以自动紧急刹车为例，2019 年美国汽车协会（AAA）对雪佛兰迈锐宝XL、本田雅阁、特斯拉Model 3 和丰田凯美瑞等进行了测试，发现一方面是在夜间或儿童穿梭等场景下车辆的应对能力不足，大部分车型均发生了碰撞现象；另一方面是在下雨天的打伞、雨衣、隧道等场景较容易引起失效。现有已经商用的ADAS 功能尚无法应对复杂的交通状况或恶劣的天气条件，感知能力的不足仍是主要原因。但在驾驶员负责整个驾驶过程的条件下，L2 及以下的ADAS 应用功能已经具备商用落地的条件。

在高等级自动驾驶路测方面，自动驾驶的可靠性和应对挑战性交通场景的能力仍有待提升。从2019 年度美国加州的自动驾驶脱离报告《Autonomous Vehicle Disengagement Reports》来看，36 家企业进

行了自动驾驶测试，谷歌Waymo 以234 万公里测试里程遥遥领先，其每21273 公里出现一次脱离接管，但相比较下苹果则每189 公里就要出现一次脱离接管。从脱离接管的原因来看，软硬件系统性能的可靠性几乎是每个测试企业面临的共性问题；此外，对突然出现目标的感知能力不足、目标运动行为的预测能力不足、决策时间超时和错误的轨迹生成、交通信息标识识别的错误等也是主要问题。

此外，已经商用的部分自动驾驶车辆也出现了各类别的事故，存在感知失效、预测和决策失效等原因。2018 年1 月，美国洛杉矶一辆Model S 因跟随车辆突然变道而没有及时检测到前方停止的消防车，未能及时刹车/减速而造成事故，引发其感知失效的讨论。2016 年2 月，美国加州的一辆雷克萨斯车辆感知到后侧有公交车准备通过，但经过判断路面并没有足够的空间让公交车通过，便假定公交车驾驶员会减速，而公交车驾驶员判断雷克萨斯会礼让，因此发生碰撞，显示了单车智能自动驾驶在这种“博弈”的驾驶条件下很难准确判断周边交通参与主体的意图，提出了协同决策的挑战。

（二）单车智能自动驾驶挑战和网联需求

1.环境感知的挑战和网联需求

目前，单车智能自动驾驶的技术解决方案，视觉传感器、激光雷达、毫米波雷达以及红外夜视、超声波等成熟的传感器是主要的产品组成。各类别传感器的标称技术指标持续稳步发展，不断满足自动驾驶需求，逐渐接近人类驾驶员的感知能力，甚至在部分技术能力上实

现了超越，例如探测距离200 米以上、综合精度能够达到厘米级甚至毫米级等。但是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。一方面，容易受到遮挡、恶劣天气等环境条件影响，如十字交叉路口、隧道出入口等。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，能够应对目标突然驶入等目前在自动驾驶测试和事故中难以

应对的状况。此外，单车智能自动驾驶在目标预测、驾驶意图“博弈”等方面存在困难。网联化能够直接给出关键结果状态信息，例如信号灯

状态、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

少了复杂的基于传感信息的计算处理过程，并且能够准确地了解周围交

通参与者的意图。

2.计算决策的挑战和网联需求

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

前对算力消耗需求最大的计算任务；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自动驾驶计

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，单车智能自动驾驶

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，基于云控平台给出全局最优的驾驶策略。在算力方面，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传感器、激光雷达等传感器，将路侧感知结果进行下发等。在驾驶策略方面，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，在矿山、港口、物流等非公共开放道路的特定场景下已经得到验证应用。

3.控制执行的挑战和网联需求

单车智能自动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。在控制执行方面，考虑自动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。例如在某些危险或不适合人类进入的场合，需要通过5G 远程遥控驾驶来操作远端的车辆进行作业，目前在无人矿山等场合下已得到应用。在车辆编队行驶等方面，借助头车和后排车辆的控制执行信息交互，后排车辆能够按照头车的统一命令进行驾驶，减轻后排车辆的感知计算任务负载。网联化能够将车辆的

控制和执行从单车上分开，助力打造一批创新性的应用模式。

（三）网联自动驾驶的典型应用

在单车智能自动驾驶基础上，引入网联化技术，使得更多协作式的

自动驾驶应用得以实现。从典型工况和协同环节两个维度进行考虑，可以将网联自动驾驶的应用场景划分为一个矩阵。典型工况包括各类路口、高速公路、隧道、停车场所、矿山/港口等相对结构化的道路环境，以

及通用工况环境。协同环节则包括协同感知、协同决策和协同

控制三个部分。

来源：中国信息通信研究院不同应用场景对网联的依赖程度可分两类，一是需要网联才能在

全工况环境下实现的应用场景。比如信号灯、标识标牌等信息获取，

在能见度低的雨雪雾天气中，单车感知设备将难以准确识别，通过车与

路侧相应交通基础设施的联网通信才能获取上述信息；不仅如此，信号

灯等信息的数字化更是为其增加了动态调整的可能性，使潮汐车道、动

态限速等场景更容易实现。其次，盲区的感知，单车所能搭载的摄像头

和激光雷达都存在物理极限，一些路侧感知设备的部署则可以轻松解决

单车视觉上的盲区，并且可以将远方的动态交通事件信息、道路信息等发

送给车辆。再者，群体智能，基于交通信息的全局路径规划需要一个基

于云端的强大决策平台，并将规划结果下发给区域内的车辆，这是单车

智能所不能实现的，并且可以通过网联实现对于异常车辆的远程监控和

接管介入。二是通过网联实现将更具经济性的应用场景。此类场景单车

在技术上也可行，然而实现代价过于繁琐高昂，不利于应用的快速普及。比如十字交叉路口等典型城市工况环境，在对于混合交通主体的识别过

程中，单车需要付出极大的感知和计算开销，而通过路侧感知、计算、

通信等设备的部署，可以达到资源复用的规模化效应。再如隧道、停车

场等封闭场所的定位，配合路侧通信设备、蜂窝通信基站、边缘计算服

务器等的支持，在达到同样精准度的情况下，可以很大程度上降低单车

惯性导航、雷达等一系列复杂融合感知算法的开销。

目前，网联自动驾驶的相关应用场景也已经陆续在国内外开展应

用示范验证和部署。港口、矿山、物流园区等封闭场景成为各地率先

部署商用车L4 自动驾驶的示范区。2019 年11 月，由上汽集团、上

港集团、中国移动合作打造的上海洋山港智能重卡示范运营项目，在洋山港物流园、东海大桥、洋山一期码头内，实现集装箱智能转运，是国际上首次实现5G+自动驾驶重卡商业化落地。5G 远程遥控驾驶与单车智能自动驾驶的结合，可以解决自动驾驶算法出现故障等原因导致的人工接管的情况。博世、梅赛德斯奔驰、诺基亚等合作伙伴，在德国乌尔姆市示范基于智慧基础设施和边缘计算的不停车汇入，如下图1 所示。项目建设方在道路灯杆上安装摄像头、激光雷达、路侧通信设备和MEC 边缘计算服务器，拓展车辆感知范围，解决车辆自身感知设备的视觉识别盲区，如被卡车遮挡的行人、从盲区驶来的车辆、从后方靠近并变道的自行车。系统能将路端传感器采集到的图像数据，与车辆传感器采集到的数据相结合，在边缘算力支持下，与高精度地图结合，可生成包含当前路况全部信息的车辆周围环境模型，并通过网联技术传输给车辆。项目实施后，自动驾驶车辆可以精确地发现主干道上的车流间隙，无需刹停即可无缝汇入主干道车流。

数据来源：博世图1 基于智慧基础设施和边缘计算的不停车汇入

三、网联自动驾驶的技术体系架构

（一）网联自动驾驶的技术体系视图

1.全局视图下的网联自动驾驶技术体系

网联自动驾驶的体系架构可以按照“终端”“连接”“计算与服务”三个维度来进行解构，如下图2 所示。网联自动驾驶技术体系的“终端”包含智能网联汽车和路侧智能化系统这两个广义终端。“连接” 是实现“人-车-路-云”相互连通的各类通信技术，按照网络类型可分为公众电信网、公安专网、交通专网等，按照网络技术可分为移动通信网络、光纤接入网等。“计算与服务”承载着网联自动驾驶各类服务的数据支撑与应用实现能力，从物理实体上包括边缘计算平台与云平台；从业务逻辑上包含数据底座、开放接口、应用服务等；从服务功能上包括以红绿灯信息推送、盲区感知、隧道高精度定位为代表的协同感知类应用，全局路径规划、车辆编队行驶等协同决策类应用，5G 远程遥控驾驶等协同控制类应用，以及高精度地图下载、OTA 升级等数据支撑业务等。

来源：中国信息通信研究院

图2 网联自动驾驶的体系架构

智能网联汽车和路侧智能化系统可以看作两个系统级“终端，可

以被进一步解构为“终端”“连接”“计算与服务”等若干子类。智能网联汽车内部的“终端”包含车载通信网关、车载感知设备，以及智慧座舱、域控制器等汽车电子系统；“连接”主要是车内高速总线与多协议

车内通信技术融合；“计算与服务”涉及异构计算平台、车载操作系统、感知识别与行为决策算法等。路侧智能化系统的“终端” 主要有路侧

通信终端、路侧感知设备、道路交通智能化设备等；“连接”主要以

交通、公安等专网或本地局域网为主；“计算与服务”主要包含路侧

边缘计算系统、路侧感知与服务能力、路-云协同等。

在这种系统整体结构分解的思路中，“终端”是载体，“连接”是

途径，“计算”是手段，“服务”是目的，“人-车-路-云”各个环节的关

键技术深度协同，形成了统一融合的网联自动驾驶技术体系架构。

2.智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系

在智能网联汽车视角下，结合全局视角技术体系的解构思路，网联自动驾驶按照技术环节可分为感知、连接、计算与服务，其中网联系统是与雷达、摄像头、定位等并列的一种感知技术，车内电子电气架构（E/E）、车载计算平台归属于连接和计算的范畴，服务主要是与自动驾驶有关的预测和决策等，如下图3 所示。在智能网联汽车视角下，车辆的安全是非常重要的技术环节，需要遵循相应的功能安全体系（ISO 26262），以及预期功能安全体系（SOTIF）。

来源：中国信息通信研究院图3 智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系

在智能网联汽车视角下，自动驾驶对以C-V2X 为代表的网联系统提出了诸多要求，包括应用时延、消息集的可用性、消息内数据的可靠性、消息与车内感知的相互备份性等。该视角特点可总结为：（1）网联系统将作为车辆感知系统的一部分，可提供车辆盲区信息、超视距信息、交管信息等传统车载传感器无法直接提供的信息；（2）自动驾驶对于网联系统相关的功能安全、预期功能安全体系非常关切，有待进一步研究并形成跨行业共识；（3）自动驾驶对典型应用场景的消

息集标准化需求强烈，有必要推动形成消息集持续演进机制，支撑网

联自动驾驶基础设施广泛部署。

3.信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系

在信息通信视角下，网联自动驾驶遵循“端-管-云-业务”的典型信息通信体系架构，一方面，无论是车载、路侧系统的各类终端，都是网络内的车联网终端用户；另一方面，各类终端通过C-V2X/5G 等移动通信网络或光纤接入网络接入到边缘计算平台或云平台，平台上的各类应用为终端用户提供通用或定制化服务，如下图4 所示。

来源：中国信息通信研究院图4 信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系

在信息通信视角下，一方面终端是网络服务的主体，需要为终端业务需求针对性地调整网络能力或者服务特点；另一方面对终端对于网络或服务的匹配性提出了明确要求，例如工作频率要求、射频一致性、通信协议一致性、数据集一致性等。该视角特点可总结为：（1）网联自动驾驶系统遵循“端-管-云-业务”架构，各环节主体需要受到频段许可以及电信业务资质等ICT 领域政策法规的监管；（2）ICT 企

业希望自动驾驶企业对应用、网络、服务等提出需求，在此基础上开展管、云、服务方面的系统研发与部署；（3）ICT 企业可针对自动驾驶应用提供“标准+定制”服务，但如何明确并提供网联数据可靠性或置信度仍需进一步研究。

4.交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系

在交通与交管视角下，车联网与智慧交通系统按照业务类型垂直分类，网联自动驾驶可视作涉及到多个传统业务类型增强与融合的新兴业务系统，例如在传统的交通信号智能控制系统基础上增加了数据开放与广播，在交通标志标线、车辆超速预警、典型违法预警系统等基础上增加了信息融合与实时播发功能等，如下图5 所示。

来源：中国信息通信研究院图5 交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系

在交通与交管视角下，各类业务应用需要道路侧智能化设备与基础数据平台的支撑。对于网联自动驾驶来说，需要在路侧智能化设备和基础数据平台方面增加新的实体和功能，包括新增C-V2X 路侧通信单元、新增路侧感知计算融合系统、部署V2X 信息的采集与发布

【完整版】2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告

（二零一二年十二月） 2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业市场发展战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业市场发展战略研究概述 (6) 第一节研究报告简介 (6) 第二节研究原则与方法 (6) 一、研究原则 (6) 二、研究方法 (7) 第三节企业市场发展战略的作用、特征及与企业的关系 (9) 一、企业市场发展战略的作用 (9) 二、市场发展战略的特征 (10) 三、市场发展战略与企业战略的关系 (11) 第四节研究企业市场发展战略的重要性及意义 (12) 一、重要性 (12) 二、研究意义 (12) 第二章市场调研：2018-2019年中国车联网和自动驾驶行业市场深度调研 (13) 第一节5G推动车联网与自动驾驶腾飞 (13) 第二节5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (14) 一、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (14) 二、5G赋予车联网更多功能 (16) 三、5G是自动驾驶实现的先决条件 (19) 第三节车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (21) 一、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (22) （1）DSRC (22) （2）C-V2X (23) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (25) 二、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (28) 三、车联网潜在市场规模近万亿 (29) 四、车联网硬件设备有望率先受益 (30) 第四节智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (35) 一、智能驾驶产业链 (35) 二、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (37) 三、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (40) 第五节5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (44) 一、5G牌照发放，开启商用化进程 (44) 二、产业链各环节进展顺利 (48) （1）芯片及模组 (48) （2）终端设备 (49) （3）整车企业 (49) （4）基础设施 (50) 第六节部分企业分析 (53) 一、均胜电子：安全整合推动业绩增长，汽车电子前景广阔 (53) 二、德赛西威：汽车电子龙头，车联网智能驾驶逐步落地 (53) 三、华域汽车：汽车零部件龙头，智能电动打开成长空间 (54)

车联网网联自动驾驶白皮书

车联网白皮书（网联自动驾驶分册）

前言 车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态，是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业应用的重要体现。自动驾驶是汽车智能化、网联化发展的核心应用，也是车联网部署发展的核心服务。我国在车联网技术创新、应用实践、产业生态构建等方面已经走在了世界前列，将有利于探索实现一条具有我国特色的网联自动驾驶发展路径。 本文聚焦车联网支持实现自动驾驶应用，从“协同感知、协同决策、协同控制”等不同环节，重点研究分析网联需求、典型应用场景、体系架构和核心关键技术。在此基础上，总结提炼网联自动驾驶发展面临的挑战，包括技术融合、基础设施建设以及商业运营等方面。最终以协同发展总结全文，希望我国能抓住难得的历史发展机遇，坚持网联自动驾驶的协同发展路径，影响形成全球广泛认同。

目录 一、网联自动驾驶的内涵 (1) 二、网联自动驾驶的需求及典型应用 (2) （一）单车智能自动驾驶发展现状 (2) 1.单车智能自动驾驶应用尚未成熟 (2) 2.单车智能自动驾驶仍面临诸多风险 (3) （二）单车智能自动驾驶的挑战和网联需求 (4) 1.环境感知的挑战和网联需求 (4) 2.计算决策的挑战和网联需求 (5) 3.控制执行的挑战和网联需求 (6) （三）网联自动驾驶的典型应用 (7) 三、网联自动驾驶的技术体系架构 (10) （一）网联自动驾驶的技术体系视图 (10) 1.全局视图下的网联自动驾驶技术体系 (10) 2.智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系 (12) 3.信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系 (13) 4.交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系 (14) 5.网联自动驾驶技术体系的三向视图 (15) （二）网联自动驾驶的协同关键技术 (17) 1.车载视觉感知关键技术 (17) 2.车载激光雷达感知关键技术 (18) 3.车载毫米波雷达感知关键技术 (18) 4.感知融合关键技术 (19) 5.网联无线通信（C-V2X）关键技术 (19) 6.多接入边缘计算（MEC）关键技术 (20) 四、网联自动驾驶的挑战 (22) 五、网联自动驾驶的协同发展政策现状和展望 (25) （一）美欧日等发达地区或国家持续布局自动驾驶 (25)

智能网联汽车与车联网

一、智能网联汽车定义、关键技术、系统构成、功能等 智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，使车辆具备复杂环境感知、智能决策、协同控制功能，能综合实现安全、节能、环保及舒适行驶的新一代智能汽车。 智能网联汽车关键技术包括环境感知技术、无线通信技术、智能互联技术、信息融合技术、人机界面技术、信息安全与隐私保护技术等；其系统一般由环境感知层、智能决策层、控制和执行层所构成。 智能网联汽车的功能： （1）交通安全：交通事故率可降低到目前的1%； （2）交通效率：车联网技术可提高道路通行效率10%，CACC系统大规模应用将会进一步提高交通效率； （3）节能减排：协同式交通系统可提高自车燃油经济性20%-30%，高速公路编队行驶可降低油耗10%-15%； （4）产业带动：智能网联汽车产业将会拉动机械、电子、通信、互联网等相关产业快速发展； （5）国防应用：无人驾驶战斗车辆； （6）交通方式的改变：减轻驾驶负担，娱乐、车辆共享，快捷出行。 车联网、智能汽车及智能交通系统的关系： （1）协同式智能车辆控制（智能网联汽车） （2）协同式智能交通管理与信息服务 （3）汽车电商、后服务、智能制造等

二、智能网联汽车、车联网相关政策 2016年7月《推进“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的实施方案》规定：加快车联网、船联网建设，在民航、高铁等载运工具及重要交通线路、客运枢纽站点提供高速无线接入互联网的公共服务，扩大网络覆盖面。 2016年11月《关于进一步做好新能源汽车推广应用安全监管工作的通知》规定：自2017 年1月1日起对新生产的全部新能源汽车安装车载终端，通过企业监测平台对整车及动力电池等关键系统运行安全状态进行监测和管理 2017年2月《关于印发“十三五”现代综合交通运输体系发展规划的通知》规定：加快车联网、船联网等建设。在民航、高铁等载运工具及重要交通线路、客运枢纽站点提供高速无线接入互联网公共服务。建设铁路下一代移动通信系统，布局基于下一代互联网和专用短程通信的道路无线通信网。研究规划分配智能交通专用频谱。 2017年7月《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》规定：加快布局实时协同人工智能的5G增强技术研发及应用，建设面向空间协同人工智能的高精度导航定位网络，加强智能感知物联网核心技术攻关和关键设施建设，发展支撑智能化的工业互联网、面向无人驾驶的车联网等，研究智能化网络安全架构。 2017年9月，国家发改委透露，已启动国家智能汽车创新发展战略起草工作，将通过制订战略明确未来一个时期我国汽车战略方向，同时提出近期的行动计划，确定路线图和时间表。 2017年12月《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）》规定：到2020 年，初步建立能够支撑驾驶辅助及低级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。到2025 年，系统形成能够支撑高级别自动驾驶的智能网联汽车标准体系。 2017年12《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划（2018-2020年）》，将智能网联汽车作为本次行动计划提出的第一项要大力发展的智能产品，并设定了到2020年建立可靠、安全、实时性强的智能网联汽车智能化平台，形成平台相关标准，支撑高度自动驾驶等目标。 2018年1月《智能汽车创新发展战略》（征求意见稿）规定：到2020 年大城市、高速公路的LTE-V2X 覆盖率达到90%，北斗高精度时空服务实现全覆盖；到2025 年，5G-V2X 基本满足智能汽车发展需要。

《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)(

《国家车联网产业标准体系 建设指南（智能网联汽车）（2017）》 编制说明 一、背景与概述 （一）定义与内涵 智能网联汽车（Intelligent&Connected Vehicles，简称“ICV”）是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能”行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。 （二）国内外技术及产业发展现状 作为汽车与信息、通信等产业跨界融合的重要载体和典型应用，智能网联汽车代表了汽车技术和产业未来发展的方向，也是国际汽车产业未来竞争的重要阵地。包括欧、美、日在内的汽车工业发达国家和地区都将智能网联汽车作为汽车产业未来发展的重要方向，通过加强共性技术研发、示范运行、标准法规、政策鼓励等综合措施引导和促进产业发展，并在智能网联汽车发展方面构建了协调、协作机制。 在规划和战略层面，美国从上世纪九十年代初开始，通过实施

“智能交通系统（ITS）”项目，支持智能网联汽车相关技术和产业发展，2009年和2014年分别以网联化和自动驾驶为重点发布战略研究计划，并于2016年发布自动驾驶汽车政策指南。欧盟议会早在1984年即通过关于道路安全的决议，并于1988年正式启动了“车辆安全专用道路设施（DRIVE）”项目，持续资助对智能网联汽车相关技术研发和应用。2015年，欧盟发布GEAR2030战略，聚集汽车、IT、通信、保险和政府等方面，重点关注高度自动化和网联化驾驶领域等推进及合作。日本政府也将自动驾驶和车车通信作为重要方向和目标，通过车辆信息与通信系统（VICS）、先进安全汽车（ASV）等项目支持技术研发与应用。2014年，日本发布《战略性创新创造项目（SIP）》，将自动驾驶作为十大战略领域之一。 在技术和产品层面，欧、美、日等国家和地区的整车企业，如奔驰、宝马、沃尔沃、通用、福特、特斯拉、丰田、日产等已经实现先进驾驶辅助系统，正在普及推动PA级自动驾驶产品的商业化，部分高端品牌已计划推出CA级自动驾驶产品；各国在整个产业链上的合作日益加强，相互持股与并购的情况日益普遍，通信、信息、电子、整车等行业深度融合发展。美国在网联化技术、智能控制技术、芯片技术等方面处于优势地位，产业上、中、下游实力均衡，欧洲拥有强大的汽车整车及零部件企业，日本则在智能安全技术应用上较为领先。 我国政府高度重视智能网联汽车相关技术及产业发展，工业和信息化部、发展改革委、科技部等相关政府部门，先后安排专项资

5G+V2X车联网自动驾驶

人工智能及识别技术 本栏目责任编辑：唐一东 5G+V2X 车联网自动驾驶 白云龙，杨开欣，陈晓韦，董海博，郭谨玮 （天津卡达克数据有限公司，天津300393） 摘要：汽车物联网技术的发展是实现自动驾驶的基础，5G+V2X 技术将为车辆创造一个无形的安全网，加强和深化对未来 交通管理的影响，5G 高速可靠的数据传输,增强了车辆对各种场景的应变和处理能力，加快了与路侧终端和交通管理站的通信速度，使未来的汽车驾驶能够不只依赖于车身固定的传感器。关键词：5G ；V2X ；车联网；自动驾驶中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2019)08-0129-01 开放科学（资源服务）标识码（OSID ）: 以车为载体的车联网信息化服务，可实现行人，车辆与路侧装置的信息一体化的道路交通管理体系，可实现车辆交通路况监测、运营管理、调度管理、自动驾驶以及无人驾驶技术。车联网充分展现了无线通信技术与传感器技术的融合的智能算法决策，提升了车辆辅助驾驶和自动驾驶的功能。车联网的发展趋势将人对车辆的控制降辅助角色，增添了多样的自动驾驶方式、娱乐体验和信息咨询，自动驾驶是顺应时代发展趋势的产物。 15G 通讯 随着5G 技术的快速发展，它已成为通讯技术璀璨的一颗明星，拥有较高的可靠性、低延迟、大带宽的数据通讯能力。支持大连接，可同时接入超大量数据连接形成自组织网络结构，从而使万物互联成为可能，支持车辆间交互满足毫秒级要求。5G 时代，一个崭新的汽车物联网时代呼之欲出，促进了汽车物联网的蓬勃发展，汽车的共享化、数据化、智能化、电动化。为自动驾驶，无人驾驶、V2X 、AR 、VR 等技术提供支持，使未来生活的方方面面更加美好和便捷,5G 是不可阻挡的发展趋势。 2V2X 车路协同 车路协同系统(Cooperative Vehicle Infrastructure System ，简称CVIS)是以道路车辆自身传感器的智能感知与道路交通路侧装置的信息交互数据智能为理念，其基本思想是运用多学科交叉融合的方法与无线网络先进技术。采用物联网技术实现人、车、路三位一体多组时动态信息交互与共享，实现车辆和基础设施之间的智能协调与配合。开展道路协同管理和车辆主动安全控制和，从而实现了交通资源的合理化使用，提升了道路通畅能力，并可避免交通堵塞。车联网核心技术是V2X 无线通信，应用V2X 无线短程通信技术，可打破车辆信息共享技术瓶颈和单车在智能化发展方面的非视距感知，加速实现了汽车自动驾驶功能的普及化。 V2X 技术允许车辆转发自身交通信息，行人通过手机终端接收警示信号，从而使在道路上的人与车都成为交通环境信息收发的节点。互联模式的共享数据经过处理后，可以使驾驶员 和行人更加便捷的获取益于自身出行的交通有信息，主要包括目的地路线、车距、限速限高、电子收费、交通灯、道路施工、交通事故等安全提示信息。可靠的交通辅助信息与优化的交通路线减少了出行的时间，避免了交通拥堵。 35G+V2X 车联网 随着5G 技术的发展成熟，5G 通信技术应用到车联网中，依托5G 技术的可靠性、低延迟、大带宽的数据通讯能力和V2X 短程高校的传输特性，中国汽车技术研究中心设计出国内首个5G+V2X 物联网无人驾驶技术项目试验场，基于车辆与路侧基础终端的信息交互，云平台实时上传数据结合高精度地图运算，交通信息以广播的方式下发，实现了L4级别无人驾驶业务车辆在5G 网络下的应用。 图1智慧园区—无人驾驶测试图 汽车技术不断进步，车联网，自动驾驶模式将使用5G 技术，需要考虑如下3种驾驶场景： （1）自动驾驶场景：自动驾驶需要车自身对周围道路具有“主动的”判断能力，“快速的”响应能力，“可靠的”决策能力，这些特性需要5G 通讯技术的较低的端到端数据毫秒级延迟，数据传输速度可靠性保证为每秒几十Mbit/s 。（下转第132页） 收稿日期：2019-01-05作者简介：白云龙（1989—），男，硕士研究生，工程师，研究方向：仪器仪表，电气电子，嵌入式开发。 129

5G 推动车联网与自动驾驶腾飞

5G推动车联网与自动驾驶腾飞 5G 是车联网和自动驾驶的完美搭配。5G 网络具有高传输速率、低时延、高可靠性等特点，是车联网和自动驾驶的完美搭配。车联网领域，高传输速率使得车内AR/VR、超高清流媒体等业务有望得到应用；智能驾驶领域，低时延高可靠的连接是智能汽车实现L4/5 自动驾驶的关键。5G 的持续推进，有望推动车联网与自动驾驶腾飞。 车联网C-V2X 有望后来居上，2025 年市场规模近万亿。车联网主要有DSRC 和C-V2X 两种技术，DSRC 发展较早，但C-V2X 有望凭借更多应用场景、更低延迟时间、更远通信距离等优势后来居上，成为未来主流技术标准。车联网领域，中国联通预计2020 年国内市场规模将突破2000亿元，2025 年将突破9000 亿元，终端设备OBU、RSU 市场空间分别高达280 亿、1430 亿元。 辅助驾驶加速渗透，2030 年自动驾驶规模超万亿。智能驾驶领域，IHS预计2020 年L1/2 渗透率有望达到40%，2025 年L3、L4/5 渗透率分别有望达到15%、5%。短期市场以ADAS 为主，2020 年国内市场空间约878 亿元，长期看5G 推动L4/5 自动驾驶逐步落地，2030 年国内自动驾驶出行服务收入规模有望突破万亿。 5G 商用箭在弦上，产业链蓄势待发。国内5G 牌照已经发放，C-V2X 进展顺利，第一阶段LTE-V2X 有望于2019-2020 年开始商用部署，为车联网发展奠定良好基础。产业链通信芯片及模组、终端设备、整车企业、基础设施、运营服务等各环节蓄势待发，未来有望大幅受益于车联网及智能驾驶爆发。 5G 时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 5G 具有大流量、低时延、高可靠性等优点 5G（5th-Generation），即第五代移动电话行动通信标准，也称第五代移动通信技术，是4G 之后的延伸。根据IMT-2020（5G）推进组，5G 概念可由“标志性能力指标”和“一组关键技术”来共同定义。 其中，“标志性能力”指标指Gbps 用户体验速率，“一组关键技术”包括大规模天线阵列、超密集组网、新型多址、全频谱接入和新型网络构架。面向 2020 年及以后移动数据流量的爆炸式增长、物联网设备的海量连接，以及垂直行业应

基于5G的自动驾驶发展趋势

基于5G的自动驾驶发展趋势 随着5G技术和车联网的发展，传统的自动驾驶技术在5G 车联网的助推下，未来的发展前景非常值得期待。基于DSRC 的车联网技术经过十几年的发展，具备较好的覆盖范围,但是受到传输距离短的限制，发展优势不明显;另一方面，基于LTE的车联网技术具备重复利用蜂巢式基础设施与频谱的优势，网络度盖范围更大，也可以平滑演进到5G;5G网络具备高可靠低时延的优势,5G的商用将为LT&V2X提供更强大的性能和更多的可能性。基于5G车联网的自动驾駛场景，可以克服传统自动驾驶技术无法互联的缺陷,进一步提升自动驾驶的性能，减少对高精度传感器的依赖。5G车联网的最终目标是完全自动驾驶和全部联网，这对整个汽车与交通行业都具有很好的推动作用。 5G技术、车联网和自动驾驶(或无人驾驶)是最近几年的科技发展热点。基于专用短程通信（Dedicated Short Range Communications，DSRC)的车联网技术存在一些不足之处,基于5G网络的车联网技术可以提供更抉的传输速率，对自动驾驶的发展具有很好的助推作用。 一、车联网技术

在中国信息通信研究院《车联网白皮书(2017年)》中，给车联网的定义是：借助新一代信息和通信技术，实现车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台的V2X(Vehicleto Everything)全方位网络连接，提升汽车智能化水平和自动驾驶能力，构建汽车和交通服务新业态，从而提高交通效率，改善汽车驾乘感受，为用户提供智能、舒适、安全、节能、高效的综合服务。网络连接、汽车智能化、服务新业态是车联网的三个核心。 车联网是物联网在汽车领域的典型应用，其核心关键是V2X无线通信技术，包括DSRC、5G-V2X、LTE-V2X(Long Term Evolution,长期演进)等。借助于V2X无线通信技术，可以突破单一汽车在智能化发展方面的非视距感知、车辆信息共享等技术瓶颈，助力实现汽车自动驾驶功能的推广应用。 当前，国际成熟的V2X无线通信技术有两种技术路线选择，一是基于IEEE802.11p的DSRC技术，二是我国参与推动的基于LTE的V2X无线通信技术(LTE-V2X)。 （一）基于DSRC的车联网技术 DSRC由物理层标准IEEE802.11P和网络层标准IEEE 1609构成。在此基础上，美国汽车工程师协会(Societyof Auto-motive Engineers，SAE)发布的SAE J2735和SAE JF2945两个标准规范了信息内容和结构。DSRC系统包含了车载装置

车联网三大瓶颈

车联网三大瓶颈：主导、技术、模式 在“零事故”、“无拥堵”、“自动驾驶”一连串炫目的关键词背后,顶着“物联网首选应用”出现的车联网,却还是一团乱麻。 2010年10月底,一则“车联网将被写入国家科技重大专项,并有巨额资金扶持”的消息,让车联网这一概念在资本市场一炮而红。与汽车电子和智能交通有关的股票应声上涨,多支股票一度涨停,车联网概念股也随即诞生。 热炒下的车联网概念迅速走红,但商业价值和技术模式却似雾里看花。“现在讨论车联网的实现为时尚早,”中科院上海微系统与信息技术研究所研究员邢涛对《财经国家周刊》记者指出,“技术、市场、标准、商业模式等都有欠缺,整个行业还需要相当长时间的积累酝酿。” 主导缺失 与智能电网、安防等领域相比,车联网并不是最成熟、最接近实际应用的物联网应用,但凭借其战略高度和庞大的消费级市场,仍然赢得了强烈的关注。 车联网的出现,为汽车制造、内容提供和移动通信等领域带来产业升级机遇。一方面促使汽车行业从单纯硬件销售,转为与服务、内容捆绑的新模式;另一方面,又让运营商和服务商得以迅速定位高端客户群体,便于提供产品和服务。此外,国家对新能源汽车“必须具备远程监控能力”的要求,也让车联网横跨两大战略性新兴产业。 所谓车联网并无严格定义,简单地说,就是将汽车作为信息网络中的节点,通过无线通信等手段实现人、车、路及环境的协同交互,实现智能交通。然而,自诞生之日起,车联网便始终面临缺乏统一管理主体的“无人驾驶”局面。 “目前车联网最关键的问题在于多头管理。”中国物联网标准联合工作组秘书长王立建告诉《财经国家周刊》记者,汽车生产制造归工信部,牌照管理在公安部,运营则由交通部负责,三大管理部门都是只管一块,谁来作为主体出面并不明确,围绕汽车的行业协会也不只一两个。同时,几个部门又都有各自与车联网相关的项目,最后能否融合为一个体系也未可知。 对此,中国汽车工程学会会长张小虞表示,汽车行业只是一个被服务的对象,不会做整体规划的工作。“我们也是刚认识车联网这个概念,说不太清楚。” 相比三大管理部门,移动运营商、汽车电子企业、内容提供商、服务提供商对参与车联网的兴趣更为积极。由于车联网产业链较长,参与行业众多,对车联网“盲人摸象”式的理解比比皆是,其中的利益博弈也在所难免。 “现在基本上都乱了,很多人站在不同的角度上讲车联网。”交通部科学研究院信息技术研究室主任李海峰向《财经国家周刊》记者解释说,在智能交通和

自动驾驶发展现状

国外发展现状（-2014） 在自动驾驶汽车研究方面，非汽车厂商表现抢眼，以谷歌自动驾驶汽车为例，在2010年，谷歌公司在官方博客中宣布，正在开发自动驾驶汽车，目标是通过改变汽车的基本使用方式，协助预防交通事故，将人们从大量的驾车时间中解放出来，并减少 碳排放。到目前为止，谷歌已经申请和获得了多项相关专利，其无人驾驶汽车于 2012 年获得牌照上路，总驾驶里程已经超过了 48.3 万千米，并且几乎零事故发生率。谷歌自动驾驶汽车[8]外部装置的核心是位于车顶的 64 束激光测距仪，能够提供 200 英尺 以内精细的3D 地图数据，无人驾驶车会把激光测到的数据和高分辨率的地图相结合，做出不同类型的数据模型以便在自动驾驶过程中躲避障碍物和遵循交通法规。安装在 前挡风玻璃上的摄像头用于发现障碍物，识别街道标识和交通信号灯。GPS 模块、惯 性测量单元以及车轮角度编码器用于监测汽车的位置并保证车辆行驶路线。汽车前后 保险杠内安装有 4个雷达传感器（前方 3 个，后方 1 个），用于测量汽车与前（和前置摄像头一同配合测量）后左右各个物体间的距离。在行进过程中，用导航系统输入路线，当汽车进入未知区域或者需要更新地图时，汽车会以无线方式与谷歌数据中心 通信，并使用感应器不断收集地图数据，同时也储存于中央系统，汽车行驶得越多， 智能化水平就越高。 意大利帕尔马大学 Vislab 实验室研制的无人车于 2010 年经过意大利、斯洛文尼亚等 到达中国上海，行程 15900 千米。它利用太阳能作为辅助动力源，配备 5 个激光雷达、7 个摄像机、GPS 全球定位、惯性测量设备、3 台 Linux 电脑和线控驾驶系统。2013 年，他们的无人驾驶车在无人驾驶的情况下成功识别了交通信号灯、有效避开行人， 成功驶过十字路口、环岛等常见的城市危险路况[9]。德国汉堡 IBEO 公司早在 2007

2019年智能汽车(ADAS)和车联网(V2X)的发展路径分析

2019年智能汽车（ADAS）和车联网(V2X)的发展路径分析

写在前面的 (6) 当前是无人驾驶的关键时点 (6) 智能汽车（ADAS）和车联网(V2X)分别是实现无人驾驶的内部和外部要求 (9) ADAS——车内智能的开端 (9) ADAS的原理、构成和分类 (10) 市场空间：全球市场规模众说纷纭，测算国内千亿前装规模 (12) 产业链公司发展现状及推荐标的 (15) 车联网——通向无人驾驶高级阶段的核心技术 (16) 广义车联网包含车内、车际和车云网 (16) 车际网是车联网之魂，其核心在于V2X技术 (16) 车联网市场空间：预计到2025年市场规模接近万亿级别 (19) 车联网标的推荐 (21) 展望：无人驾驶发展之路 (22) 短期关注ADAS渗透率提高带动传感器产业链发展 (23) 中期关注车联网伴生的智慧交通基础设施建设 (30) 长期关注L4级别成熟后共享汽车引领的出行方式颠覆 (38) 问题 (40) 安全问题或成为拖慢自动驾驶发展的重要因素 (41) 多传感器融合成为趋势的同时也将带来算法挑战 (41) 5G商用速度或影响车联网应用进度 (41) 标准法规制定 (42) 无人驾驶产业链标的推荐 (42) 华域汽车——龙头转型，业务结构持续优化 (42) 中国汽研——掌握核心技术，前瞻布局5G以及智能检索检测业务 (42) 德赛西威——国内车机龙头，智能驾驶推进有序 (43) 保隆科技——中国TPMS龙头，汽车电子新贵 (44) 星宇股份——好行业+好格局+好公司，具备全球车灯龙头潜质 (44) 拓普集团——智能刹车系统切入ADAS执行层 (45)

5G车联网对自动驾驶技术发展的影响

2018年第6期 信息通信2018 (总第 186 期）INFORMATION&COMMUNICATIONS(S u m.N o 186) 5G车联网对自动驾驶技术发展的影响 许彩i t2 a湖北省信产通信服务有限公司科技咨询分公司； 2.湖北省邮电学校，湖北武汉430079) 摘要:随着5G技术和车联网的发展，传统的自动驾驶技术在5G车联网的助推下，未来的发展前景非常值得期待。基于 DSRC的车联网技术经过十几年的发展，具备较好的覆盖范围,但是受到传输距离短的限制，发展优势不明显;另一方面，基于LTE的车联网技术具备重复利用蜂巢式基础设施与频谱的优势，网络度盖范围更大，也可以平滑演进到5G;5G网络具备高可靠低时延的优势,5G的商用将为LT&V2X提供更强大的性能和更多的可能性。基于5G车联网的自动驾駛 场景，可以克服传统自动驾驶技术无法互联的缺陷,进一步提升自动驾驶的性能，减少对高精度传感器的依赖。5G车联 网的最终目标是完全自动驾驶和全部联网，这对整个汽车与交通行业都具有很好的推动作用。 关键词:5G网络;车联网；自动驾驶;V2X;DSRC;LTE 中图分类号:TP393 文献标识码:A文章编号:1673-1131( 2018 )06-0046-02 5(}技术、车联网和自动驾驶(或无人驾驶)是最近几年的科技发展热点。基于专用短程通信（Dedicated Short Range Communications，DSRC)的车联网技术存在一些不歧处w,基于5G网络的车联网技术可以提供更抉的传输速率121，对自动驾驶的发展具有很好的助推作用。 1车联网技术 在中国信息通信研究院《车联网白皮书(2017年)》中，给车联网的定义是：借助新一代信息和通信技术，实现车内、车与车、车与路、车与人、车与服务平台的V2X(Vehicle to Every-thing) 全方位网络连接，提升汽车智能化水平和自动驾驶能力，构建汽车和交通服务新业态，从而提高交通效率，改善汽车驾乘感受，为用户提供智能、舒适、安全、节能、高效的综合服务M。网络连接、汽车智能化、服务新业态是车联网的三个核心。 车联网是物联网在汽车领域的典型应用，其核心关键是V2X无线通信技术，包括 DSRC、5G-V2X、LTE-V2X( Long Term Evolution,长期演进)等。借助于V2X无线通信技术，可以突破单一汽车在智能化发展方面的非视距感知、车辆信息共享等技术瓶颈，助力实现汽车自动驾驶功能的推广应用'应用场景如图1所示 当前，国际成熟的V2X无线通信技术有两种技术路线选择，一是基于IEEE802.11p的DSRC技术，二是我国参与推动的基于LTE的V2X无线通信技术(LTE-V2X)。 1.1基于D SR C的车联网技术 D SR C由物理层标准IEE E 802.11P和网络层标准IEEE 1609构成。在此基础上，美国汽车工程师协会(Society of A uto-motive Engineers，SAE)发布的 SAE J2735 和 SAE J F2945 两个标准规范了信息内容和结构。DSRC系统包含了车载装置(On board Unit?OBU)和路侧装置(Road Side Unit,RSU)，两者提供信息的双向传输，RSU再将交通信息传送至后端平台' DSRC技术得到美国政府的大力支持，2016年12月美国交通部计划通过强制立法让美国所有轻型车在2023年装配车用DSRC技术，欧洲和日本也陆续跟进。 DSRC技术的优势在于可靠性髙、传输实时性强,主要由福特、丰田等车企进行推动。但由于DSRC的物理层技术与人们生活中常用的WiFi相同，通信距离优势不明显，覆盖距离短，实际应用中需要针对路边设施进行大规模改造和投入。 1.2基于LTE的车联网技术 LTE-V2X是由 3GPP(3rd Generation Partnership Project)基于LTE技术研究而成，它分为LTE~V-Cell和L m V-Direct，前者利用现有的频谱和基站进行蜂窝通信，后者则作为自组织网络在小范围内进行V2X通信[a。 LTE>V2X能重复使用现有的蜂巢式基础设施与频谱，营运商不需要布建专用的路侧设备R S U以及提供专用频谱。LTE^V2X主要解决交通实体之间的“共享传感”问题，可将车载探测系统(如雷达、摄像头)从数十米、视距范围扩展到数百米以上、非视距范围，成倍提高车载A I的效能，实现在相对简 图1车联网应用场景示例单的交通场景下的辅助驾驶。 相比较之下，DSRC技术具有先发优势，验证时间长，也更 4结语 航电WDM网络作为下一代航电网络的理想选择，已经成为每年AVFOP讨论的热点问题。为了满足航对航电WDM 网络系统进行了分析，之后对航电WDM架构进行了简要描述，并给出了航电光网络单元的设计方法，构建了环形光网络。未来准备结合该架构进行实现，从多方面评价其性能和网络的合理性。参考文献： [1]周立，丁凡，熊华钢.航空电子WDM网络多信道强实时调 度设计[J],北京航空航天大学学报，2010，36 (12): 1392-1395. [2]霍曼，邓中卫.国外军用飞机航空电子系统发展趋势[J].航 空电子技术，2004,35⑷. 46

2019年5G车联网自动驾驶行业分析报告

2019年5G车联网自动驾驶行业分析报告 2019年10月

目录 一、5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (5) 1、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (5) 2、5G赋予车联网更多功能 (7) 3、5G是自动驾驶实现的先决条件 (11) 二、车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (14) 1、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (14) （1）DSRC (15) （2）C-V2X (16) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (19) 2、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (22) 3、车联网潜在市场规模近万亿 (23) 4、车联网硬件设备有望率先受益 (25) 三、辅助驾驶加速渗透，自动驾驶市场规模超万亿 (31) 1、智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (31) 2、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (33) 3、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (36) 四、5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (42) 1、5G牌照发放，开启商用化进程 (42) 2、LTE-V2X获众多企业支持，有望于2019-2020年商用部署 (43) 3、产业链各环节进展顺利，华为等企业有望把握先机 (46) （1）芯片及模组 (46) （2）终端设备 (47)

（3）整车企业 (48) （4）基础设施 (49) （5）运营服务 (50) 五、总结及相关企业 (52) 1、总结 (52) （1）5G是车联网和自动驾驶完美搭配 (52) （2）车联网C-V2X有望后来居上，2025年市场规模近万亿 (52) （3）辅助驾驶加速渗透，2030年自动驾驶规模超万亿 (52) （4）5G商用箭在弦上，产业链蓄势待发 (53) 2、重点公司简况 (53) （1）均胜电子：安全整合推动业绩增长，汽车电子前景广阔 (53) （2）德赛西威：汽车电子龙头，车联网智能驾驶逐步落地 (54) （3）华域汽车：汽车零部件龙头，智能电动打开成长空间 (54) （4）保隆科技：受益TPMS法规实施，ADAS逐步落地前景看好 (55) 六、主要风险 (55) 1、5G商业进程不及预期 (55) 2、车联网及自动驾驶推进不及预期 (55) 3、汽车销量下滑 (55)

自动驾驶系统路基智能云控制技术

自动驾驶系统路基智能云控制技术 10月12日，由深圳市交通运输委员会主办，深圳市综合交通运行指挥中心承办的2018中国城市智慧交通大会在深圳益田威斯汀酒店隆重举行。清华大学副教授李萌发表了《自动驾驶系统路基智能云控制技术》的主旨演讲。 李萌：尊敬的各位领导、各位来宾，大家下午好！非常荣幸来到中国城市智慧交通大会和大家分享对未来交通的一些思考。我的题目是“自动驾驶系统路基智能云控制技术”，这里有两个关键词，第一个词是自动化交通。现在说未来交通，最常说的一个词是自动驾驶，自动驾驶是从车、驾驶的角度，让机械工具更有效自动化运行，但这只是其中一个手段，而不是最终目的。我们的最终目的是让自动化驾驶能够更好的服务自动化交通，改善生活质量。第二个词，路基智能云控，自动驾驶有很多技术手段，怎样才能够更好有效的发挥协同作用。从四个方面跟大家分享。 一、概述 9月份下旬的时候，作为中国代表团的一员，我参与了2018年世界智能交通大会，见识了世界上最先进智能交通理念。欧洲的未来交通有哪些特点？2018年世界智能交通大会的主题Quality of life（生活品质），往届很多讲自动驾驶、智能网联、通讯5G的主题，都是从技术的手段来阐释未来交通特点，但欧洲人讲的是生活品质。从欧洲人的视角来看，不论交通是哪些技术的发展，最终都是要服务于人类生活。哥本哈根是非常有名的交通城市，从70年代开始，它就已经推出以公共交通作为引导的城市发展主题。 右边的这张图，一个手指型的手指规划，五个手指头构建了整个城市的公共交通系统发展，这个城市依赖公共交通的体系发挥最有效的的交通作用，这是一个根本性的改变，也改变了我们很多根本的规划理念。 丹麦哥本哈根是全世界自行车使用量最高的国家。我国曾经是自行车大国，但自行车应用率最高的城市应该是哥本哈根。右上这张图是全世界第一条自行车快速路，这个城市25%的出行是自行车提供支持。我想要强调的是，交通的最终目的不是改善交通工具，而是改

BAT在车联网的布局和发展

BAT在车联网的布局和发展 BAT三家下场竞逐车联网已有很长一段时间了，就阶段性的战况来看，三家虽然都取得了一定的成绩，但无论是产品层面还是市场层面，三家谁也没有表现出高人一筹的地位和实力。相反，在车联网开始大范围向前装市场渗透的背景下，BAT三家虽然都有着各自鲜明辨识标签的解决方案和产品，但将这些要素放在显微镜下逐一拆解，可以发现绕了一大圈后，BAT在车联网上的认识回归趋同，如果用通俗一点的话来说，就是技术和产品内核差异甚少，三方陷入同质化竞争的困局。 一、BAT三家在车联网领域的布局 （一）百度：亲力亲为 早在2013年，百度就启动了自动驾驶项目，但当时百度内部对于自动驾驶和车联网业务的认识也并不统一，无论是思想还是资源都存在割据现象，直到2017年进行组织架构调整时，才将自动驾驶事业部、智能汽车事业部、车联网业务三大部门走到了一起，成立了智能驾驶事业群组（IDG）。此时，Apollo也正式登上了自动驾驶和车联网的竞逐舞台。 近两年来，百度着力打造Apollo品牌。从诞生到现在，升级到5.0版本的Apollo已经完成了7次产品迭代，平均不到

四个月进化一次。百度的RoboTaxi项目“Apollo Go”也在今年9月和11月分别在长沙和沧州上路。 至始至终，在自动驾驶和车联网上，百度都是亲力亲为，势必躬身。 （二）阿里：合纵连横 阿里在这方面就显得有些“鸡贼”，为了能更快的完成车联网的商业落地，阿里在2015年时，拉来了上汽合资成立了斑马网络。 在上汽资源的支持下，斑马网络有了场景丰富的“试验田”，在技术和产品没有完全定型之前，可在上汽旗下品牌进行新技术的验证和打磨；同时也有了一片“自留地”，斑马网络基本成了上汽体系进行车联网合作和采购的唯一供 应商。 这套运营模式在车联网发展的早期，阿里是最大的受益者，在提前锁定市场的背景下，为自己的研发落地争取了时间和空间，但随着车联网行业的发展以及斑马网络自身发展的需求，阿里和上汽各执一半的股权结构成了斑马网络“内斗”的根源。 今年8月，阿里与上汽终于达成一致，斑马网络遂与YUNOS完成重组，斑马网络具备了向上汽以外的OEM输出车联网开放性平台的能力。

2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业调研及数字营销战略研究报告

2020-2025年中国车联网和自动驾驶行业调研及数字营销战略研究报告 可落地执行的实战解决方案 让每个人都能成为 战略专家 管理专家 行业专家 ……

报告目录 第一章企业数字营销战略概述 (6) 第一节车联网和自动驾驶行业数字营销战略研究报告简介 (6) 第二节车联网和自动驾驶行业数字营销战略研究原则与方法 (7) 一、研究原则 (7) 二、研究方法 (8) 第三节研究企业数字营销战略的重要性及意义 (9) 一、重要性 (9) （一）有利于增强企业的可预见性 (9) （二）有利于明确企业未来发展方向 (10) （三）有利于激发企业员工的积极性 (10) （四）有利于促进企业整合资源 (10) 二、企业市场营销的意义 (10) （一）降低客户对市场价格的敏感度 (10) （二）强化企业竞争手段 (10) （三）加强市场壁垒的巩固 (11) （四）有利于实现企业与消费者的双赢 (11) （五）有效提高市场绩效 (11) 三、小结 (11) 第二章市场调研：2019-2020年中国车联网和自动驾驶行业市场深度调研 (13) 第一节5G推动车联网与自动驾驶腾飞 (13) 第二节5G时代来临，推动车联网与智能驾驶发展 (14) 一、5G具有大流量、低时延、高可靠性等优点 (14) 二、5G赋予车联网更多功能 (16) 三、5G是自动驾驶实现的先决条件 (19) 第三节车联网C-V2X或后来居上，车载终端有望先行爆发 (22) 一、DSRC与C-V2X对比，C-V2X有望后来居上 (22) （1）DSRC (22) （2）C-V2X (24) （3）LTE-V2X完胜DSRC，为车联网的最优解 (25) 二、车联网产业链涵盖芯片模组、终端设备等主要环节 (28) 三、车联网潜在市场规模近万亿 (29) 四、车联网硬件设备有望率先受益 (30) 第四节智能驾驶产业链涵盖感知、决策、执行等环节 (35) 一、智能驾驶产业链 (35) 二、中国或成为最大的自动驾驶市场，未来规模超万亿 (37) 三、ADAS加速渗透，带来行业新机遇 (40) 第五节5G商用箭在弦上，产业链各环节蓄势待发 (44) 一、5G牌照发放，开启商用化进程 (44) 二、产业链各环节进展顺利 (48) （1）芯片及模组 (48) （2）终端设备 (49)

国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)

国家车联网产业标准体系 建设指南 （智能网联汽车） （2017年） （征求意见稿） 2017年06月

目录 一、总体要求 (1) （一）指导思想 (1) （二）基本原则 (1) （三）建设目标 (2) 二、构建方法 (3) （一）技术逻辑结构 (3) （二）产品物理结构 (5) 三、标准体系 (7) （一）体系框架 (7) （二）体系内容 (7) （三）近期计划 (11) 四、组织实施 (12) 附件1：智能网联汽车标准体系表 (13) 附件2：智能网联汽车功能等级结构 (17)

为加快推动车联网和智能网联汽车创新融合发展，发挥标准在产业发展中的引领和支撑作用，研究制定《国家车联网产业标准体系建设指南》。根据产业发展需要，先行建立智能网联汽车标准体系，并逐步形成统一、协调的体系架构。 一、总体要求 （一）指导思想 贯彻落实《中国制造2025》战略部署，发挥标准的基础性和引导性作用，促进智能网联汽车技术和产业发展，实现工业化和信息化的高度融合。以满足研发、测试、示范、运行等需求，推动汽车技术创新发展和产业转型升级，带动电子、信息、通信等相关产业协调发展，建设安全、高效、健康、智慧运行的未来汽车社会，建立跨行业、跨领域、适应我国技术和产业发展需要的智能网联汽车标准体系。 （二）基本原则 立足国情，统筹规划。结合我国智能网联汽车技术和产业发展的现状及特点，发挥政府主管部门在顶层设计、组织协调和政策制定等方面的主导作用，制定政府引导和市场驱动相结合的标准体系建设方案，建立适合我国国情的智能网联汽车标准体系。 基础先立，急用先行。科学确定智能网联汽车标准体系建设的重点领域，加快基础、共性和关键技术标准的研究制定；考虑行业发展现状和未来应用需求，合理安排技术标准的制修订工作

2020-2021年自动驾驶行业：车联网白皮书

车联网白皮书（网联自动驾驶分册） 2020年12月

前言 车联网是汽车、电子、信息通信、交通运输和交通管理等行业深度融合的新型产业形态，是5G、人工智能等新一代信息通信技术在汽车、交通等行业应用的重要体现。自动驾驶是汽车智能化、网联化发展的核心应用，也是车联网部署发展的核心服务。我国在车联网技术创新、应用实践、产业生态构建等方面已经走在了世界前列，将有利于探索实现一条具有我国特色的网联自动驾驶发展路径。 本文聚焦车联网支持实现自动驾驶应用，从“协同感知、协同决策、协同控制”等不同环节，重点研究分析网联需求、典型应用场景、体系架构和核心关键技术。在此基础上，总结提炼网联自动驾驶发展面临的挑战，包括技术融合、基础设施建设以及商业运营等方面。最终以协同发展总结全文，希望我国能抓住难得的历史发展机遇，坚持网联自动驾驶的协同发展路径，影响形成全球广泛认同。

目录 一、网联自动驾驶的内涵 (1) 二、网联自动驾驶的需求及典型应用 (2) （一）单车智能自动驾驶发展现状 (2) 1.单车智能自动驾驶应用尚未成熟 (2) 2.单车智能自动驾驶仍面临诸多风险 (3) （二）单车智能自动驾驶的挑战和网联需求 (4) 1.环境感知的挑战和网联需求 (4) 2.计算决策的挑战和网联需求 (5) 3.控制执行的挑战和网联需求 (6) （三）网联自动驾驶的典型应用 (7) 三、网联自动驾驶的技术体系架构 (10) （一）网联自动驾驶的技术体系视图 (10) 1.全局视图下的网联自动驾驶技术体系 (10) 2.智能网联汽车视角下的网联自动驾驶技术体系 (12) 3.信息通信视角下的网联自动驾驶技术体系 (13) 4.交通与交管视角下的网联自动驾驶技术体系 (14) 5.网联自动驾驶技术体系的三向视图 (15) （二）网联自动驾驶的协同关键技术 (17) 1.车载视觉感知关键技术 (17) 2.车载激光雷达感知关键技术 (18) 3.车载毫米波雷达感知关键技术 (18) 4.感知融合关键技术 (19) 5.网联无线通信（C-V2X）关键技术 (19) 6.多接入边缘计算（MEC）关键技术 (20) 四、网联自动驾驶的挑战 (22) 五、网联自动驾驶的协同发展政策现状和展望 (25) （一）美欧日等发达地区或国家持续布局自动驾驶 (25) 1.美国政府、产业在网联路径选择上存在差异性考虑 (25)