V2X 车联网关键技术研究及应用综述

缪立新，王发平

（1.清华大学 深圳研究生院 物流与交通学部，广东，深圳 518055；

2.清华大学 深圳研究院 物流与交通学部 交通研究所，广东，深圳 518055）

1 国内外智能网联汽车研究和应用进展

车联网技术是物联网技术在汽车及交通行业的一种细分应用，也是综合利用通信技术、控制技术、系统工程技术、高精度定位技术以及信息安全技术，实现车与车、车与人、车与路以及车与城市基础设施之间智能互联的一种物联网应用技术[1]。

通信技术的快速发展和进步推动了车联网技术的进步，自20 世纪70 年代第1 代移动通信技术诞生以来，先后经历了2G、3G、3.5G、3.75G 和4G通信技术的研究及商业应用，目前，5G 技术也即将走向商业应用，如图1 所示。

车联网主要有两个技术发展方向：（1）车载通信及网络，包含了车载自组网（Vehicular Ad Hoc Network，VANET）[3]、2G、3G、4G、专用短程通信（Dedicate Short Range Communication，DSRC）、LTE-V 和即将商用的5G 通信技术，以及车载移动互联网（Mobile Vehicular Internet）。（2）车辆智能化技术，就是依靠车载通信技术集成外部环境、驾驶技术和车载智能系统于一体的新型联网智能技术，可以带来更加安全、便捷、高效的出行体验[4-6]。基于传统通信技术，车联网先后实现了人工呼叫中心、E-Call、 B-Call 和Telematics 远程控制的应用，此后发展到车载无线热点作为中继的VANET，然而VANET 网络覆盖的范围有限，信号在城市环境下也存在较大的衰减，没有规模化商用。随着通信技术的进一步提速，DSRC 技术在欧美问世，20 世纪90 年代中期美国便率先在交通领域大力推动DSRC技术商用，并颁布了DSRC 通信的准用频谱用于智能交通系统的联网应用，车联网技术进入了一个新阶段。2013 年以来，美国在网联化人车交互技术、自然语言处理、机器学习、深度学习、环境交互等方面取得丰硕成果，英特尔、高通、微软、亚马逊、Google、苹果等企业已经在智能网联技术方面研究颇深，分别在芯片、算法、控制、通信模组、移动计算、无人驾驶技术等方面均有所突破，涌现出以Tesla、Google、Mobileye 为代表的先进汽车智能化技术，汽车也能像移动互联网手持设备一样实现空中下载技术（Over-the-Air Technology，OTA），推动了全球汽车工业率先走向联网智能时代。

2004 年欧盟启动了NoW（Network on Wheel）项 目， 涵 盖CVIS、SAFESPORT、 COOPERS、PReVENT、SeVeCOM 等基于网联的智能交通技术，推动了欧洲车联网技术研究及应用的快速发展[7]。20世纪70年代始，日本先后发展了导航系统智能化、自动收费系统、安全驾驶辅助系统、交通管理最佳化、提高道路管理效率、公共交通辅助、提高商用车效率、行人等辅助救援、救援车辆运行辅助等联网交通应用系统[8]。

2010 年9 月，在中国无锡举行的世界物联网大会上，与会者指出“车联网将形成巨大的新兴产业”，这标志着我国车联网产业的诞生。2018 年底，中华人民共和国工信部正式颁布了5.905 ～5.925 GHz专用频段用于智能网联汽车产业化应用，并支持向5G 标准的演进，因此，中国有望真正实现移动设施的超大带宽及低延时可靠通信，支持移动终端的海量联接，推动车联网的研究和规模化应用并向全自动驾驶能力演进[9]。

2 V2X 车联网核心技术研究综述

2.1 V2X 通信技术的研究和应用

传统的V2X 通信主要以欧洲、美国以及日本推行的DSRC 技术为主，该技术基于IEEE802.11 协议扩充的IEEE802.11p 协议，又称车辆环境中的无线接入（Wireless Access in the Vehicular Environment，WAVE），主要应用于车辆之间的无线通信[10-15]。在 北 美，FCC 授 权5.850 ～5.925 GHz 频 段 作 为V2X 通信专有频段，日本分别授权了5.79 ～5.81 GHz 和5.83 ～5.85 GHz 作为V2X 通信专有频段，而欧洲则采用了5.795 ～5.815 GHz 频段作为V2X专有通信频段（图2），这为全球车联网产业应用奠定了基础。由我国大唐电信和华为公司参与拟定的3GPP 标准Release14.0 中明确规定了LTE-V 的应用场景，而且工信部于2018 年8 月5 日首次将5.905 ～5.925 GHz 频段作为LTE-V2X 车联网试点应用频段[14-15]。

图2 车载专程通信全球频谱划分

图3 LTE-V 通信的网络架构

由华为公司研发的LTE-V 芯片以及网络侧设备路侧单元（Roadside Unit，RSU）已经在全球各地进行了测试研究及应用示范，正走向规模化商用。LTE-V 技术采用广域蜂窝式（ LTE-V-Cell）通信与短程直通式（LTE-V-Direct ）通信相结合的方式，前者基于现有的4G-LTE 技术，主要承载广域覆盖的车联网业务，后者引入LTE-D2D（Device to Device）实现车对车（Vehicle- to-Vehicle，V2V）、车辆对基础设施（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）的直接通信，底层芯片具备车-车间的直接通信功能，实现了高速移动情况下车辆之间的低延时及安全通信的要求。LTE-V-Cell 和近程通信分别是基于4G-LTE 宏站的集中式网络架构和基于LTE-V-Direct的分布式网络架构，从而实现了广播信息发布功能，如图3 所示[16]，这样既节省了专有LTE-V 基站的投资，又充分复用了现有4G-LTE 网络覆盖，提升了V2X 规模产业化的可能性。LTE-V 通信制式与其它通信制式的性能比较见表1。

第5 代移动通信技术商用将推动车联网技术前所未有的突破，因为其具有如下特性：（1）移动超宽带接入，最高峰值速率可以达到10 GHzbps 以上，用户可按需接入而不用担心传输带宽的问题。（2）5G 技术具备更低的传输时延，空口延时可以小于1 ms，用户可以实现无感接入和下载。（3）5G 技术支持海量设备到设备（Device-to-Device，D2D）通信，从而促进物联网产业飞速发展。（4）支持电信级安全接入，可靠度可达10-10。LTE-V 技术支持向5G 技术的平滑演进，面向5G-V2X 的车联网将随着5G 通信技术的商用激发出更多价值场景，推动汽车移动互联网呈指数级发展[17]。

表1 LTE-V 通信制式与其它通信制式的性能比较

2.2 基于V2X 的网联智能技术研究及应用

汽车主动安全技术是汽车产业的核心，全世界每年交通事故导致的伤亡人数在125 万人左右，平均每天高达3 500 人左右[18]。车联网技术的发展首先在于提升车辆的安全性及主动安全功能，降低交通事故率。在美国、欧洲、日本等汽车发达国家和地区，正在对基于车辆与路侧单元（Vehicle to Roadside Unit，V2R）通信和V2V 通信的网联式驾驶辅助系统进行应用开发和大规模测试。通过示范研究测试表明：V2X 车联网技术可以减少80%左右的道路交通事故，预计到2040 年美国90%的轻型车辆将安装基于DSRC 的专用短距离通信系统。近年来，我国的交通安全问题也得到了国家的高度重视，“两客一危”均按照强制要求安装车联网信息终端。2017 年以来，工信部、交通部和公安部在全国相继批准多个测试区以推动LTE-V2X 车联网技术的研究和应用示范[19-22]。

LTE-V2X 车联网技术对解决超视距范围交通事件探测（V2I），遮挡极恶劣条件下汽车防撞（V2V）等安全问题效果明显，所以V2X 技术与整车控制技术、信息安全技术以及人工智能技术的融合，将是车联网发展的主要方向。表2 所示为3GPP 标准中拟定的27 个标准场景，据美国NHTSA 机构预测，这些场景的应用对提升道路安全有着非常明显的效果，预计可以降低83%左右的道路交通事故死亡率、76%的道路交通事故发生率、27%的闯红灯安全隐患率[23-24]，具体的统计分析如图4 所示。

图4 NHTSA 预测V2X 提升道路安全统计分析

2018 年9 月15 ～18 日，世界物联网大会在中国无锡召开。在此期间，大会发布了由公安部交通科学研究所、中国移动研究院、华为公司、江苏天安智联科技股份有限公司、无锡市公安局交通警察支队和中国信息通信研究院等6 家单位发起的LTE-V2X 车联网示范基地项目的阶段性成果。具备双模功能的LTE-V-Cell 及LTE-V-Direct 通信能力的中国自主知识产权芯片成功搭载应用，实现了车-车双向1 000 m 以内的V2V 广播通信，用于前向碰撞预警、盲区预警等车-车协同功能，同时对无锡市240 个交通路口，逾170 km2的道路信号灯进行改造，安装LTE-V RSU 基站，实现了交通路口红绿灯信号的广播通信，降低了闯红灯事故发生概率，通过车辆与信号灯联动，实现绿波信号提示、车速推荐等功能。该项目对表2 中3GPP 定义的场景之外进行了成功示范，还针对驾驶过程中行车前、行车中、行车后进行了场景示范和应用，是全球首例在城市公共道路上进行的LTE-V2X 功能示范。不但有效地提升了交通通行效率、降低了交通事故发生概率，促进了节能减排及智能交通的产学研应用，而且还是我国车联网技术从实验室走向示范区乃至规模化商用的重要里程碑。

表2 3GPP 定义的车联网标准应用场景

2.3 面向5G-V2X 车联网芯片技术

汽车高性能芯片是智能网联汽车的中枢神经系统，当前汽车普遍搭载微控制单元（MCU）用于车身电子、底盘电子以及智能座舱的子系统运算控制，汽车行驶中的安全控制等。未来面向汽车移动互联网应用场景下，高安全、实时性、高并发、多线程、超大运算能力的移动车载芯片是智能控制的核心。如图5 所示的NXP S32 平台具备超强计算能力，可以支持毫米波雷达、单/双目摄像头、激光雷达（8线/16线/64线）、红外夜视系统等多种主动安全系统，以及具有感知探测和计算能力，且能在较短时间内（约50 ms）完成计算并输出系统决策指令，在用于智能网联驾驶的同时可向无人驾驶技术演进[23-24]。

图5 NXP S32 汽车计算平台

根据咨询公司Strategy Analysis 的研究可知，芯片在汽车中的价值从2000 年的250 美元飙升至2017年的350 美元，近三年全球车用芯片市场正以超过年复合率30%的速度增长，智能网联技术是车载芯片的重要应用领域。英特尔、高通、博通、英伟达、NXP 等国际芯片厂商均已开展核心技术研究[25]，并占据了市场的核心地位。当前全球汽车芯片市场占有率情况见表3。

表3 网联汽车芯片市场

车联网技术研究和应用成为全球汽车工业界竞相投入的领域，全球十大车企中有9 家发展了基于车载芯片技术的车联网业务，从传统的Telematics领域扩展到智能座舱，再到以人的体验为主的车载信息娱乐（In-Vehicle Infotainment，IVI）和移动助理服务，以增强车企与用户之间的联系。奥迪、奔驰、福特、丰田已连续数年推出了相关产品与应用。随着LTE 技术的发展，并逐渐向5G 演进，将激发车联网研究和应用焕发新的活力[26-27]。

未来，汽车芯片将在通信、控制、定位、运算等功能的基础上，逐渐向人工智能领域推进。国内以华为为代表的ICT 厂商已设计出7 nm 的具备人工智能的汽车芯片，并将以人工智能技术为基础逐渐向认知化发展，使汽车可以像人一样具备记忆、偏好、认知、决策、思想等能力，在满足车规及更高的环境服役性要求下，达到融合功能安全、网络安全和隐私保护的能力，构筑分布式车载超大规模运算的神经网络，促进汽车向人类的伙伴加速迈进。

2.4 车联网实时操作系统技术研究及应用

操作系统一直是智能设备运行的核心，微软曾经以Windows 系统引领了整个PC 互联网时代的发展，全球90%以上的PC 终端搭载微软操作系统。如果说互联网时代的网络节点是PC，传输通道靠以太网，那么移动互联网时代的节点就是智能手机，传输通道变成了移动通信网络。苹果IOS 系统开创了移动互联网时代，Android 又以其开源生态和便捷开发迅速占领了80%以上的移动互联网市场。对于车联网来说，只是把网络节点从传统的PC、智能手机转移到了电子控制单元（Electronic Control Unit，ECU），车载自动诊断系统 （On-Board Diagnostics，OBD），平视显示器（Head Up Display，HUD）这些车载电子设备，车联网依赖于移动通信网络联接各种互联应用。因此，从本质上看，车联网是移动互联网的延伸，区别在于车联网应用须去APP 化，以提升人机交互过程中的安全性。这需要依赖先进的自然语言处理、姿态感知等技术来实现以安全驾驶为前提的互联网接入服务，从而代替人的手工操作。

汽车移动互联网应用的核心是安全。首先，车辆正在从传统的交通工具向移动“伴侣”和“助理”转变，由国内外相关研究可知，释放人手，减少或摒弃手工操作才能使APP 应用有效地提升驾驶安全。其次，网联汽车要成为移动互联网的另外一个应用引擎，那么汽车产业链的全生命周期服务须从传统的门店服务向在线的数字化服务转型，这将激发大量的在线应用程序诞生，操作系统是互联网生态的基石。由此可见，实时车载操作系统是呼之欲出的技术，直接决定着汽车是否能够真正迈入移动互联网时代，汽车操作系统须满足以下几个特性。

2.4.1 实时性

汽车高速行驶状态下的控制策略一旦出现100 ms以上的延时，将带来巨大的安全隐患。

2.4.2 安全性

车联网时代，汽车是一个移动的传感网，通过实时调用不同的应用程序实现了人、车、路高效协同，而操作系统是建立在芯片之上的又一重安全保障。

2.4.3 友好的人机交互性

所谓释放人手，就是保障安全，在自动驾驶技术没有产业化之前，人是驾驶安全的主体，所以支持高可靠性的自然语言交互的人机交互和控制技术，是网联汽车操作系统的根本特性。

2.4.4 生态汇聚性

汽车互联网衍生的生态链要比手机带动的移动互联网生态更具价值性和多样性。操作系统需要具备充分的开源性，方便广大的汽车爱好者和发明者加入到创新应用开发中，从而促进汽车移动互联网技术的持续进步，激发生态活力。

上述分析可知，车联网的操作系统以及浏览器技术的发展将成为车联网行业快速发展的关键，目前全球车联网操作系统比较分析见表4[28-33]。

表4 车联网操作系统比较

2.5 面向5G-V2X 车联网的内容服务及其应用

车联网汽车远程服务提供商（Telematics Service Provider，TSP）是直接面向用户为其提供车载导航、娱乐项目、交通出行道路信息、远程诊断与控制、经销商活动等服务。TSP 在整个汽车产业链中处于关键位置，向前整合并管理服务生态，向后提供两种内容服务，一种是为汽车厂商提供原始设备制造商（Original Equipment Manufacturer，OEM）服务，另一种则是由TSP 向用户提供远程服务。除了整合资源、提供服务之外，TSP 还承担收取费用、分配利润的功能，如图6 所示[35-36]。

目前国际上主流的TSP 服务主要由汽车厂商主导，比如通用Onstar、福特SYNC、奔驰Mbrace、丰田Entune，此外较为熟知的TSP 服务商还有G-BOOK、CARWINGS 和INTERNAVI。在韩国，汽车厂商主导前装TSP 集成应用，运营商主导后装市场形成TSP 服务产业链。在我国，国际品牌汽车厂商主导引入了TSP 服务，也出现了一批独立的TSP 服务商，以百度、阿里巴巴、腾讯（BAT）为代表的互联网巨头正在加速进入汽车移动出行服务领域。

图6 TSP 服务商商业模式

总之，TSP 厂商主要应用集成技术，以互联网技术为核心，专注于场景智能及消费者体验，为用户提供出行全程的智能服务。

3 面向5G-V2X 的车联网技术研究及应用

3.1 端云协同面向无人驾驶的网联技术研究和应用

智能网联技术包含单车智能技术和网联化智能技术。单车智能技术近年来在学术研究和应用方面都发展较快，但是安全作用距离有限。单车智能技术依赖于汽车搭载多种融合感知的传感器，以实现整车行驶过程中对环境的准确感知和障碍物的精确识别。目前，学术研究和产业应用较常见的关键技术有车载单/双目摄像头、激光雷达、毫米波雷达、汽车夜视系统、360°影像系统、高级驾驶辅助系统（Advanced Driving Assistant System，ADAS）、车载安全计算机等，搭载诸如此类传感器的汽车最高可以实现L4 级的无人驾驶，但是最大的问题在于单车智能传感器价格极其昂贵，短期内无法规模化应用（表5 和表6），难以实现远距离的安全感知及信息交互，导致产品的安全性和可用性受限，无人驾驶便无法走上商用化轨道[37-40]。

表5 ADAS 各模块价格分析

表6 激光雷达规格及市场参考价格

汽车移动互联网时代，整车厂商已经从传统的资产销售型企业向出行服务商在转变，消费者更期望汽车个性化网联功能可以定制和定期更新，即通过OTA 进行固件在线升级（Firmware Over-the-Air，FOTA）和软件在线升级（Software-Over-the-Air，SOTA）持续更新，单车智能是无法实现这类功能的。此外，车载移动互联网时代，人、车、路、网的数据在云端汇聚、存储、计算，可以提供出行全场景智能服务。端侧具备配置合理、成本可控的传感器，移动计算平台，云端配备远程环境感知以及面向互联网生态的多样化应用，可以实现大规模的数据存储、挖掘、计算以及低延时的反馈控制，通过端云协同实现更高级别的智能网联功能，乃至最终实现无人驾驶。端云协同的车联网技术逻辑架构建议如图7 所示。

3.2 数据融合技术实现智能网联汽车全生命周期的数字化转型

车联网推动了人、车、路的数据在云端协同与交互，单车智能的传感器数量在不断增加，随着技术的发展，单车传感器数量将超过2 000 个，这些海量数据的挖掘、分析、预测可以实现车辆数字画像，用于汽车全系统功能的实时可视、预测性维护以及汽车作为移动传感平台实现数据能力开放[41-42]。目前，“两客一危”的联网数据分析，“滴滴打车”等出行公司的实时数据采集已经为行业积累了海量的高价值数据，对于导航众筹、驾驶安全分析、违法监管以及道路环境监测、桥梁维护等方面均有着重要的意义。

图7 端云协同的车联网逻辑架构

车联网数据技术目前主要分为两类，一类是车内CAN 总线联接各子系统运行数据，这部分数据因其结构化较强、状态稳定和数据结构清晰而被称为“小数据”，通过统计及预测建模分析进行结构化建模。与时窗、位置和人的偏好关联的数据被称为车辆运行大数据，这部分数据依赖先进的数据库技术进行统一存储和管理，并基于深度学习等人工智能的算法实现大数据挖掘分析，同时向社会开放，推动数据驱动的行业应用生态的形成。

3.3 融合功能安全、网络安全的汽车全生命周期安全控制及隐私保护

国内外学术界和工业界对汽车功能安全进行了广泛研究并取得了一定成果，也在汽车全生命周期的安全控制中得到了充分应用。ISO/TS 16949 质量管理体系的强制性认证已成为汽车行业准入标准。该标准对整车及零部件进行全面的体系化控制和管理，确保故障被充分地识别和控制。基于IEC 61508标准发展起来的ISO 26262 汽车功能安全体系标准，建立了以风险识别和危害控制为导向的汽车安全完整性等级（ASIL）要求[43-47]。

然而，随着智能网联汽车的迅速发展，单纯功能安全已无法满足网联车的安全需求，一旦汽车联网后，黑客的攻击、篡改，以及个人数据和隐私信息的盗取将成为风险，因此，在汽车功能安全的基础上须强调网络安全及隐私保护技术的研究。目前，汽车网络安全主要从以下几个方面开展相关研究[48-51]。

3.3.1 身份认证及鉴权（Authentication）

在车联网环境下，驾驶员、车辆、各种服务提供者之间进行充分交互，此时，如果仅仅考虑车辆内部硬件，那么软件以及驾驶之间的交互安全是不全面的，这种开放式网络联接将给外来入侵者提供可乘之机，从而达到其攻击、盗取、篡改等目的，因此，各种通信接入者必须经过身份认证及鉴权以确保联网系统的安全。

3.3.2 保密（Confidentiality）

车联网的宗旨是提供车与外界环境的充分联系和信息交互，所以交互信息之间必须确保敏感信息得到保护不被泄露。

3.3.3 完整性（Integrity）

在车联网环境下，任何存储、交互数据被黑客攻击、篡改或非法入侵均应可探测和识别，以确保数据的安全性和完整性。

3.3.4 接入控制（Access Control）

在车联网条件下，只有相关授权的零部件才可以接入到整车系统安全运行，维修保养过程中也必须在授权的经销商或合作伙伴处完成，避免非授权子系统或者零部件接入系统带来的安全风险。

3.3.5 加密（Encryption）

车联网传输的远程控制信息涉及汽车功能安全和驾驶员生命安全的信息，必须进行加密处理，抵达执行控制器后再进行解码处理。

3.3.6 安全传输层协议（TLS）

车联网的任何两个通信应用程序之间须提供保密性和数据完整性，通过TLS 记录协议和握手协议实现应用程序之间的安全逻辑。

3.3.7 隐私保护（Privacy）

欧盟专门颁布了通用隐私保护管理条例（GDPR），并在欧洲强制推行，这一定程度上为全球个人隐私保护提供了重要的法律依据，对车联网的安全也起到了积极的促进作用。

4 结论及展望

综上研究表明，面向第5 代移动通信技术的车联网应用正在推动汽车从传统交通工具向移动智能座舱转变，汽车从单车智能向端云协同、车路协同的网联智能转变，汽车驾驶方式从传统人工驾驶向自动驾驶乃至无人驾驶转变。因此，未来车联网的研究和应用技术发展趋势将主要集中在以下几个方面：（1）基于5G 的车-车通信技术（5G-V2X）的人、车、路、网协作式智能交通系统的研究和应用。（2）形成联接车（Connected Car）、联接路（Connected Road）、联 接 人（Connected People）、联 接 服 务（Connected Services）、联接生态（Connected Ecosystem）的全方位车联网技术及应用架构，真正实现以汽车为节点的新型移动互联网业态，构建安全、高效、顺畅、贴心的移动出行服务。（3）融合单车智能与网联智能于一体的协同自动驾驶技术的研究和应用，在城市封闭园区、高速公路、港口、物流配送等领域率先实现自动驾驶商用，提升作业效率和运作安全。（4）面向车联网规模应用的网络安全和隐私保护技术的研究和应用。（5）基于人工智能算法的汽车认知学习技术研究及应用，促进汽车向更高智能水平的移动机器人的方向发展。（6）基于端云协同、边云协同的低延时云计算与远程控制技术的研究和应用。（7）基于分布式可信计算的汽车信息交互技术研究和应用。（8）基于时空维度的人、车、路、网数据汇聚和实时分析处理技术的研究和应用。（9）基于端云协同安全机制的OTA 及其应用技术的研究和应用。

总之，随着5G 技术的持续发展，对车联网技术的研究和应用将更加深入，以此不断推动汽车产业全生命周期的数字化转型，实现汽车像智能手机一样可以“随身携带”，功能实时可视，应用随需更新，真正推动我国成为汽车产业强国。