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由中国信息通信研究院、国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司、上海淞泓智能汽车科技有限公司共同承办的2020 C-V2X“新四跨”暨大规模先导应用示范活动于10月12-31日，在上海国际汽车城封闭测试场、上海汽车博览公园及周边开放测试道路开展。

本次“新四跨”参与企业从去年的63家到今年的超过100家，并且引入高精度地图和高精度定位企业，进一步推动了产业化进程。同时，还进行了非常有意义的大规模性能和功能测试，让车联网产品和技术支持商用更加可信可靠。

展望2021年，车联网产业化进程期待在几个方面有进一步突破：和L3/L4级自动驾驶深度融合；和5G蜂窝网络应用融合；商用化场景更加丰富。

全文6000字，预计阅读16分钟

文 | 吴冬升

01

车联网产业化进程

（1）从63家企业到超100家企业

本次活动共有37家国内外整车企业、12家芯片模组企业、52家终端企业、21家CA平台和安全企业、4家图商及5家定位服务提供商共同参与。对比2019年27家整车企业、11家芯片模组企业、28家终端产品和协议栈企业、2家CA平台企业、5家安全芯片及其他企业。增幅比较大的是信息安全类企业，这主要是车联网行业对网络安全有着强烈需求。格尔软件、吉大正元、数字认证、信大捷安、百度、江苏先安、天威诚信、晟安信息、磐起信科等公司搭建的CA子系统成功接入国汽智联根CA，卫士通、信长城等公司搭建的CA子系统成功接入大唐移动根CA，并实现互联互通。

各厂家CA系统均遵循中国通信标准化协会（CCSA）组织相关行业和企业制定的YD/T标准《基于LTE的车联网通信技术 安全证书管理系统技术要求》进行开发，规范了C-V2X安全证书管理系统架构和安全证书交互流程等技术要求，可以实现伪冒防御、篡改防御、隐私保护、重放防御。

（2）从“四跨”到“新四跨”

去年“四跨”指的是跨“芯片模组+终端+车企+CA平台”。今年“新四跨”指的是跨“芯片模组+终端+车企+安全+高精地图和高精定位”。

引入高精度地图和高精度定位，是实现辅助驾驶和自动驾驶的必要条件，才有可能让传统汽车在高精度地图覆盖的高速公路和城市道路，实现脱手脱脚甚至脱脑的智能驾驶。

全新参与“新四跨”的高精地图企业包括北京四维图新、北京长地万方、武汉中海庭、易图通；高精度定位企业包括千寻位置、北京六分科技、上海华测导航、中国移动（上海）产业研究院、北京百度网讯。

考虑地理信息合规性因素，采用车企、图商、车载终端组队的形式申请偏转插件，“新四跨”路侧和车端广播消息（BSM、MAP、RSI、RSM）中涉及的高精度地图和高精度定位均采用先进行位置坐标偏转，然后再进行数据传输加密的形式进行，并配合V2V、V2I场景加密方案的实施。

在终端方面，要求车载终端采用高精定位，自行配置高精定位模块。

位置信息偏转方面，车载终端厂商按照要求申请偏转插件，实现位置信息从WGS84坐标系（地球坐标系，包含GPS芯片或者北斗芯片获取的经纬度）到GCJ02坐标系（火星坐标系，由中国国家测绘局制定，要求在中国使用的地图产品使用的必须是加密后的坐标）的转换。路侧消息所涉及的位置信息采用从偏转后的高精度地图上取点的方式来实现位置信息的偏转。

位置信息数据传输加密方面，路侧及车端消息（BSM、MAP、RSI、RSM）中偏转后的位置信息采用国产密码SM4算法和FPE保留格式加密模式，保障编码符合ASN.1要求。

（3）从演示到大规模测试

未来真实的交通环境中，支持智能网联的车辆，将会和周边大量（几十辆甚至几百辆）同样支持智能网联的车辆，以及路侧基础设施之间进行通信。在前年“三跨”和去年“四跨”演示环境下，演示车辆周边的智能网联车辆数目很少，与未来真实环境相差甚远。本次“新四跨”特别增加了大规模测试环节，即验证相关产品在大规模车辆密集通信场景下，性能和功能均能保持正常。

由中国信息通信研究院和星云互联提供C-V2X大规模测试系统，包括180台背景车OBU与一台RSU设备，共同构成大规模终端测试环境。测试系统开启安全证书机制，搭载硬件安全芯片，支持应用层拥塞控制，能够模拟真实道路环境下的大规模车辆密集通信场景。

测试车辆需要通过通信性能测试项目与功能测试项目，涉及车车间、车路间、直行道路、交叉路口等多种场景下的C-V2X通信性能和应用场景功能测试。

其中通信性能测试，是由测试系统发送BSM、RSM、RSI、SPAT、MAP五种消息，对被测车辆进行测试，并支持导出丢包率、时延等关键通信指标的测试结果；应用功能测试包括车车间前向碰撞预警、盲区预警、交叉路口碰撞预警，车路间红绿灯调度、弱势交通参与者预警等。

以“直线道路通信性能测试-被测单元间”为例，在一条300米长的直线道路沿路两侧铺设OBU来模拟背景车辆，每5米铺设一组。被测车辆有两辆，两车相向行驶，初始距离为200m，车速均为40km/h。以时间为自变量，绘制两车在接收消息时的丢包率、时延等参数随时间的变化图。

以“十字路口通信性能测试-被测单元间”为例，沿交叉路口不同方向道路，每5米铺设一组OBU 来模拟车辆。两车位于十字路口相邻两个方向的道路上，两车车速为（20/40/60）km/h，初始位置距路口150m，分别沿道路向路口行驶，车A在路口停止，车B则直行通过路口。以两车相对距离为自变量，绘制被测车辆在接收消息时的丢包率、时延等参数与距离的关系图。

（4）从11种业务到16种业务

“四跨”演示选取了11种典型业务场景，包括4种V2I场景、3种V2V场景和4种安全机制验证场景。V2I业务：限速预警（SLW）、前方桥梁提醒（HLW）、弱势交通参与者提醒（VRU）、红灯预警（RLVW）/绿波车速引导（GLOSA）；V2V业务：前向碰撞预警（FCW）、盲区预警（BSW）、故障车辆提醒（AVW）；安全机制验证业务：伪造限速预警防御、伪造红绿灯信息防御、伪造紧急车辆防御、伪造前向碰撞预警防御。

“新四跨”演示选取了聪明的车相关的前向碰撞预警、盲区预警、路段See Through/故障车辆提醒、紧急车辆避让、左转辅助；智慧的路相关的车内标牌（全路段禁停预警、前方行人提醒、前方学校提醒、向右急转弯预警、禁止鸣笛预警、前方加油站提醒）、红绿灯信息推送/绿波通行、弱势交通参与者提醒；安全机制验证场景相关的伪造红绿灯防御、伪造紧急车辆防御、异常行为检测。

仅从演示业务上看，和去年“四跨”相比，“新四跨”并没有引入更多的创新业务场景，依然是以安全类、效率类业务为主。

02

车联网产业化展望

（1）和L3/L4级自动驾驶深度融合

目前演示的车联网应用，大多只是给人看的预警和告警信息，主要用于辅助驾驶，而不是给车使用的。当然已经有越来越多的车联网业务可以直接在车辆中控、仪表盘等上做融合展示和呈现。

未来车联网功能将和车做更深入的结合，主要体现在：①车联网业务和车辆CAN总线信息融合；②车联网业务作为辅助驾驶和自动驾驶的输入源之一，与车辆多传感器融合的输入源一起，供自动驾驶车辆决策和控制使用。

例如，车辆打紧急双闪的信息，可以通过CAN总线给到车载终端OBU，和其它车辆之间实现信息交互。

又例如，红绿灯信号机信息通过RSU推送给车载终端OBU。目前这些信息仅供驾驶人员使用，未来可以作为自动驾驶重要的输入源之一，和车辆摄像头识别的红绿灯信息进行融合决策，供自动驾驶车辆控制使用。

对于单车智能自动驾驶来说，车联网可以从多方位赋能：①红绿灯信息推送；②超视距信息推送；③鬼探头等典型场景应对；④提供安全冗余；⑤降低单车智能成本等。

单车智能依靠摄像头识别红绿灯信息，存在前方大车遮挡看不到红绿灯，或者树木遮挡红绿灯，以及在恶劣天气条件下，比如雨雾天气、强光照射、识别错误的情况。而依靠车联网，可以让自动驾驶车辆精准读取到红绿灯信息，并且可以实现和信号机红绿灯倒计时秒数同步。

单车智能安装的各类传感器都有自己的覆盖范围，和人眼视距类似，例如超声波雷达探测距离5米、激光雷达100米、摄像头150米、毫米波雷达200米的融合感知组合。超出这个距离，依靠单车智能就无法再识别和获取信息。例如超出单车智能传感器感知范围的前方隧道内发生了交通事故，自动驾驶车辆无法及时获取隧道内信息，这对于自动驾驶车辆来说非常危险。依靠车联网，可以通过安装在隧道内的传感器检测出隧道内出现的交通事故，再将相关信息传递给几公里外的自动驾驶车辆，实现超视距交通状态感知。

鬼探头，通俗来讲就是在前方有车辆或障碍物阻挡住司机视线，也就是存在视野盲区，从路边突然蹿出一辆非机动车或行人，导致司机避让不及时。仅依靠单车智能无法有效规避鬼探头风险，但依靠车联网可以通过路侧智能设施识别出非机动车或行人的行为，通过路侧边缘计算设备进行计算分析，预判出潜在碰撞风险，及时推送给自动驾驶车辆。

（2）和5G蜂窝网络应用融合

C-V2X标准演进路径比较清晰，LTE-V2X（R14，R15）可以支持安全出行类业务和局部交通效率类业务，NR-V2X（R16，R17）可以支持自动驾驶类业务。需要厘清的是LTE-V2X会向NR-V2X平滑演进，双方为互补关系而并非替代关系。同时，运营商5G蜂窝网络可以提供信息娱乐服务类业务和全局交通效率类业务。

NR-V2X因为标准、频谱、芯片等原因，尚需较长的时间周期实现产业化落地。近2-3年车联网将以LTE-V2X+5G蜂窝网络业务为主。LTE-V2X可以提供的业务场景在《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准》DAY-I和DAY-II中已经给出。而基于5G蜂窝网络的车联网业务需要进行探索。

传统的信息娱乐服务类业务主要包括①车载信息娱乐系统业务；②OTA（Over-the-Air）业务；③支付类、保险类、融资租赁等金融类业务；④车队管理、新能源车管理等行业应用业务。5G蜂窝网络将丰富车联网信息娱乐类业务，例如车载高清视频实时监控、AR导航、车载VR视频通话、动态实时高精地图、车辆和驾驶实时监控等。

5G车载高清视频实时监控可以实现全车多路全高清制式视频实时监控，图像清晰、流畅、无卡顿，解决4G网络造成的视频传输慢、画面模糊、多路视频无法同步调阅等难题。对于公交车辆，还可以将高清视频实时传输回云端后台，后台可利用高清视频数据实时智能分析驾驶员操作行为，及时有效地对驾驶员进行规范教育，从而降低安全风险。相关管理部门能及时进行运营调度及综合治安预判，创造一个全方位、高效、高质的管控平台。

AR导航对于消费者最大的变化就是“直观性”。从驾驶员视角看，导航信息与车道线进行融合。通过增强现实技术在真实的路况信息中，实时出现虚拟指向箭头来更直观地引导我们前进。AR导航会先用摄像头把前方道路的真实场景实时捕捉下来，再结合当前的定位、地图信息以及场景进行融合计算，在人眼可见的真实道路上生成虚拟指引信息。

车载VR视频通话能让通话者之间进行“全息”通话，即让自己沉浸在对方的环境中。例如，让在车内打电话的人能听到对方海的声音并看到海滩场景，而在海滩上的人可以听到和看到车内和车外的各种情况。

动态实时高精地图，自动驾驶时代所需要的高精地图数据可以划分为四类，永久静态数据（更新频率为1个月）、半永久静态数据（频率为1小时）、半动态数据（频率为1分钟）、动态数据（频率为1秒）。5G和边缘计算相结合，可以为高精地图的快速实时发布提供更好的通道。

车辆和驾驶实时监控，未来无人驾驶车辆需要通过网络实时传输汽车导航信息、位置信息以及汽车各个传感器的数据到云端或其他车辆终端。每辆车每秒可达1GB数据量，以便实时掌握车辆运行状态和驾驶行为状态。现有4G网络无法满足这样的要求，需要5G网络支撑。

另外，基于5G蜂窝网络，可以拥有全面、全量、实时的多源大数据，从而助力实现全局交通优化。根据出行车辆的需求，基于地图信息、历史信息、车辆实时状态、驾驶人行为信息、交通基础设施信息、路网交通状态信息、综合感知信息等，预测交通运输系统状况，计算出行车辆行驶策略。通过全局智能算法对全城大规模信号灯实现精细化控制，为机动车、非机动车、行人各方动态分配交通道路资源，保证全局最优交通效率。并以数据流预测车流和人流，精准预知交通拥堵并防患于未然。通过5G网络为出行车辆提供准确、实时、高效的出行路径规划和行驶速度、行驶车道引导，并提供路况信息提醒等多元信息服务。

（3）商用化场景更加丰富

网的“覆盖率”和车的“渗透率”决定了车联网的商用速度，二者相辅相成。

①先在商用车型，如出租车、公交车、物流重卡、矿卡、港口、机场车辆等，和部分乘用车型，部署C-V2X车载终端，实现V2V业务场景；

②其次在特定商用场景先行先试，如特定出租车区域、城市公交车专用道和公交站场、高速公路路段和闸道、特定封闭园区和社区、矿山、港口、机场等部署C-V2X和5G蜂窝网络，实现V2I业务场景；

③更进一步在高速公路和城市交叉路口等场景部署C-V2X和5G蜂窝网络。随着网的覆盖率达到一定程度，将带动车载终端安装渗透率提升。

商用车将会优先采用车联网技术。商用车主要关注解决四个层面的问题，安全问题、效率问题、成本问题、舒适问题。

全球每年有约125万人死于交通事故，商用车由于其自身特点，是重大伤害的施加者和被伤害者，迫切需要车联网技术帮助减少交通事故；结合智慧交通和智慧物流，实现人、车、货的智能管理，通过车联网技术选择最佳运行路线，提升运输效率，降低能耗；中国有1400万辆中远途运输以及城际运输货运卡车，和近3000万辆主要活跃在城市内运输、快递外卖配送场景的面包车、三轮车以及两轮的电动车、摩托车，其中人力和燃油成本占比重，可以通过车联网技术减少运营成本；通过车联网技术提升商用车舒适性，提供娱乐活动，帮助司机减轻疲劳。

商用车也将积极探索数据运营。包括①围绕商用车自身的设计、研发、制造、销售、服务、物流等各环节数字运营工作；②围绕商用车生态的汽车金融、汽车保险、汽车租赁、车队管理、汽车电商、维修保养、汽车加油、洗车美容、二手车等各领域的数据运营工作；③围绕商用车使用的导航定位、视频影音、视频通信、社交聊天、在线支付等的数据运营工作。

以公交车出行为例，各环节均可使用车联网技术。例如公交车实时上报车辆位置和车辆运营信息（含电量、车速、温度、车况等）；公交车远程故障诊断预防、诊断与升级；公交车行驶过程中与路边设施实时交互信息，通过红绿灯协同，实现绿波通行和优先通行，降低路口停车时间；云平台基于路况和天气信息等动态调整限速，基于公交车营运情况，实时调度车辆发车、站场停靠、进场充电等；智能站台可以方便乘客舒适候车，购物，以及查看车辆动态信息。

END

▎作者：吴冬升

东南大学博士，对5G、车联网、物联网、大数据、人工智能、数字化转型、智慧城市有深刻洞察。5G产业技术联盟车联网专委会主任委员，粤港澳大湾区自动驾驶产业联盟副理事长，广州市智能网联汽车示范区运营中心理事，广东省智能网联汽车与智能交通应用专委会副主任委员，广州市互联网协会5G专委会副主任委员，广东省车联网产业联盟专委会委员，广东省物联网协会专委会委员，深圳市人工智能协会专委会委员等。

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