泛V2X的理念、框架、应用及实践研究

刘思杨，张云飞*

（1.腾讯云计算（北京）有限责任公司，北京 100000；2.腾讯科技（深圳）有限公司，广东 深圳 510000）

0 引言

2G/3G 时代，车联网主要是指远程信息服务Telematics，包括定位导航、天气、联网资讯等基本的信息服务以及车况诊断与预警、应急救援、安防等车主服务，代表性产品有通用的安吉星、丰田的G-BOOK、福特的SYNC 等。4G时代，随着智能手机和移动互联网的普及，内容服务爆炸式增长，基于T-BOX 的车载信息娱乐服务与车主服务更加的丰富多样，车与智能手机的互动应用也不断涌现，互联网厂商开始进入车联网行业，或自主或与车厂合作推动移动互联网应用上车。不过无论是2G/3G 或是4G，车联网主要聚焦的都是更多地连接车与内容和服务，在规模商用的过程中，并不重点关注车车、车路之间的数字化连接。

5G 时代，一方面随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展以及中控屏、HUD 等车载智能设备的普及，更智能更个性的连接车与内容和服务获得了广泛认同，智能座舱开始逐渐推广；另一方面随着车的电动化、网联化、智能化以及路的数字化、网络化、智能化，车车、车路具备了广泛连接的基础。车联网有了更丰富的涵义，车路协同V2X（Vehicle to Everything）成为行业关注的焦点，包括车与车（V2V）、车与路（V2I）、车与人（V2P）、车与网（V2N）、车与云（V2C）等[1-10]。

我国已将车联网产业发展提升到国家战略高度，工信部在“十四五”信息通信行业发展规划中明确提出积极稳妥发展车联网，加快车联网部署应用，其他相关部委也先后出台了多个相关的政策文件。目前，我国已经批准了江苏（无锡）、天津（西青）、湖南（长沙）、重庆（两江新区）四个国家车联网先导区以及北京、上海、广州、深圳、武汉、长沙、重庆、成都、无锡等16 个智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展（双智）试点城市。

1 C-V2X直连通信发展现状及挑战

C-V2X 是基于3GPP 全球统一的4G/5G 蜂窝移动通信标准演进形成的车用无线通信技术，包含 LTE-V2X和NR-V2X，其中LTE-V2X 基于4G 技术，NR-V2X 基于5G 技术。C-V2X 提供两种通信接口：蜂窝通信Uu接口和直连通信PC5 接口。Uu 接口需要依托运营商的4G/5G 网络实现；PC5 接口使用专用频率，路侧通信单元（RSU,Road Side Unit）和车载通信单元（OBU,On Board Unit）之间、OBU 和OBU 之间可基于此专用频率直接通信，无需通过运营商的基站和网络进行转发。

目前商用和产业推广的主要是LTE-V2X 直连通信。2018 年，我国为LTE-V2X 直连通信分配了20 MHz 专用频率资源5 905—5 925 MHz，各地的车联网运营公司基于此频段构建了包含RSU、OBU 的LTE-V2X 专用直连通信网络，并配套建设了路侧感知设备、路侧计算单元、V2X 平台等。

基于C-V2X 直连专网，可以实现各类V2V、V2I 应用。目前，产业界将V2V、V2I 应用分为DAY I、DAY II两大类，DAY I 主要是针对辅助驾驶的安全类预警或效率类提醒应用，包括碰撞预警、道路危险状态提示、闯红灯预警、绿波车速、拥堵提醒等，典型应用场景有17 个，应用层传输消息有5 个，具体参见CSAE 53-2020 《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（第一阶段）》[11]；DAY II 主要是针对ADAS、高等级自动驾驶的共享、协作、引导类应用，包括感知数据共享、协作式通行、动态车道管理等，典型应用场景有12 个，在DAY I 基础上新增9 个、优化2 个原有的应用层传输消息，具体参见CSAE 157-2020 《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（第二阶段）》[12]。DAY I 应用和传输消息经过多年三跨、四跨、新四跨的验证已经基本成熟，在推进商用中；DAY II 应用和传输消息在2020 年完成了第一版标准，由于其涉及协作、引导等更加复杂的场景，技术还有待进一步验证，产业界也在通过其他标准不断完善相关的传输消息及数据协议。

我国C-V2X 车联网建设取得了显著进展，已经有超过20 个城市和多条高速公路完成了4 000 余台RSU 部署，实现3 500 km 的道路智能化升级改造[13]，20 余款量产车型搭载了C-V2X 技术，包括很多全系标配的车型：如高合HiPhi X、蔚来ET7 等，但仍然面临着路侧覆盖率不高、车端渗透率不足、大众体验感不强的“两率一感”行业挑战，车-路应用没有进入良性循环，从示范应用到规模推广之间面临鸿沟。

2 融合5G及C-V2X直连通信的泛V2X

2.1 泛V2X理念

我国拥有全球最完善的4G/5G 网络以及最强大的5G 生态，4G 基站超过500 万，5G 基站超过180 万，手机用户数超过16 亿，4G/5G T-Box 在国内新车的前装渗透率已经超过50%，预计2025 将超过90%，手机、车机的移动互联网应用广泛普及。如果能充分利用完善的4G/5G 基础设施和强大的移动互联网生态来推广V2X，将部分安全性需求没那么高的V2X 应用转化为伴随式信息服务，将迅速提升大众体验感，助力V2X实现规模拓展。

为此，腾讯提出了“泛V2X”的理念，期望从应用出发，通过4G/5G 公网和C-V2X 直连专网的充分协同，实现车路云网人泛在连接。泛V2X 理念包括以下五个内涵：

（1）强云——以云端平台为核心强化云端决策能力，支持轻量化终端获取服务；

（2）泛网——支持C-V2X 直连专网、4G/5G 公网、4G/5G 专网，乃至ETC-X；

（3）富端——广泛支持各等级智能网联车辆、各类信息终端（如：智能手机），支持专用V2X APP、通用APP（如：地图导航APP）、小程序、车载特色触达等；

（4）开放——充分利用API/SDK 等软能力增加灵活性与可集成度，提升特色差异化应用服务能力，提高可运营性；

（5）解耦——云边端应用层充分协同，实现快速迭代，与网络松耦合，增强对网络的普适性。

2.2 泛V2X技术框架

从“泛V2X”理念出发，腾讯强化了云端能力，打造了“5G 泛V2X 开放平台”，基于中心云、边缘云、路侧感知以及移动智能终端的云边端协同，使得各种类型的4G/5G 移动智能终端可通过移动互联网应用从平台获取V2X 伴随信息服务；平台兼容C-V2X 直连专网，提供RSU、OBU 以及其他设备的运维管理、数据汇聚分析等服务，如图1 所示。

图1 泛V2X技术框架

为了向丰富多样的4G/5G 终端提供泛V2X 服务，腾讯研发了云端决策V2X 和V2X 消息定向分发两大关键技术。

2.3 泛V2X关键技术1：云端决策V2X

在C-V2X 直连专网中，无论是V2I 应用还是V2V应用，OBU 接收RSU 或其他OBU 广播的路侧感知信息、事件信息或其他车辆的状态信息，然后基于这些信息与本车信息进行计算，识别风险并提醒驾驶员，具体算法是在车端执行的，是一种车端决策，要求车端具备一定的计算能力。

4G/5G 终端具备丰富的形态，如：智能手机、智能车机、以及智能后视镜等后装车载终端；应用类型也丰富多样，如：移动互联网APP、小程序等。其中，手机车机的小程序应用比较轻量，一般不在端侧分配大量的计算。另外，与直连通信接口的广播不同，4G/5G 终端与平台之间是点对点的连接，如果在平台和海量终端间以典型的10 Hz 频率传输大量的目标级数据，会造成较多的带宽消耗。基于此，腾讯提出了云端决策V2X 技术，即将V2X 算法放在平台端而非车端来执行，云端计算完成后将计算的结果发给端侧，端侧根据计算结果向驾驶员进行安全预警或信息提醒等。

以基于路侧辅助的交叉路口碰撞风险提醒场景为例，阐述C-V2X 直连专网的车端决策V2X 流程和基于4G/5G 的云端决策V2X 流程的区别。

（1）C-V2X 直连专网的车端决策V2X 流程如下：

1）交叉路口的RSU 周期性广播路侧的实时感知数据；

2）行驶到交叉路口的主车HV 的OBU 解析接收到的RSU 消息，筛选出位于交叉路口区域的其他车辆（称为远车RV）；

3）主车OBU 进一步筛选处于一定距离范围内的RV作为潜在威胁车辆；

4）主车OBU 计算每一个潜在威胁车辆到达路口的时间（TTI,Ttime-to-Intersection）和到达路口的距离（DTI,Distance-to-Intersection），筛选出与HV 存在碰撞危险的威胁车辆；

5）若有多个威胁车辆，则OBU 筛选出最紧急的威胁车辆；

6）OBU 通过HMI 对HV 驾驶员进行相应的碰撞预警。

（2）基于4G/5G 的云端决策V2X 流程如下：

1）云端的泛V2X 平台周期性的接收路侧的实时感知数据；

2）HV 周期性上报位置信息给云端的泛V2X 平台；

3）泛V2X 平台根据路侧的实时感知数据筛选出位于HV 周边的交叉路口区域的RV；

4）泛V2X 平台进一步筛选处于一定距离范围内的RV 作为潜在威胁车辆；

5）泛V2X 平台计算每一个潜在威胁车辆到达路口的时间TTI 和到达路口的距离DTI，筛选出与HV 存在碰撞危险的威胁车辆；

6）若有多个威胁车辆，则泛V2X 平台筛选出最紧急的威胁车辆；

7）泛V2X 平台下发提醒信息对HV 驾驶员进行相应的预警。

可以看出，在云端决策V2X 中，平台承担了预警算法的执行，更多场景的云端决策V2X 流程可参见文献[14]。目前腾讯云端场景计算根据不同的场景已实现了安全预警引擎、绿波车速引擎、特殊通行引擎等标准化V2X 服务引擎以及视频直播引擎、信息运营引擎等特色差异化V2X 服务引擎。

云端决策V2X 技术引入了新的业务交互流程，并对平台和端侧的数据交互提出了新的需求，现有CSAE 53-2020 定义的DAY I 传输消息无法满足相关的需求，比如：原有的DAY I 消息传输的是机动车、非机动车、行人的目标类消息或其他事件的原始信息，而云端决策V2X 需要传输的是直接的决策结果；原有的DAY I 消息主要考虑基于直连广播通信实现，没有定义业务交互流程，而基于4G/5G 的V2X 服务是平台与终端点对点连接，涉及到业务交互流程，包括数据的上报，以及针对数据上报的消息下发；此外，还涉及到若干字段的必选可选、数据传输格式的差异等，具体参见文献[14]。基于上述差异，腾讯在中国通信标准化协会（CCSA）牵头了《基于移动互联网的车路协同应用场景及技术要求》行业标准，制定新的传输消息和业务流程，具体参见文献[15]。

2.4 泛V2X关键技术2：V2X消息定向分发

与C-V2X OBU 具备GNSS RTK 等亚米级高精度定位能力所不同，目前的4G/5G 手机通常并不具备高精度卫星定位能力。从2.3 节的流程中可以看出泛V2X 平台需要筛选位于HV 周边的RV，执行相关的预警算法，并将预警信息定向分发给HV。如果终端的定位能力不够且无其他手段进行补偿和识别的话，会造成预警算法较大的误差并且无法精确定向分发到HV。为实现对低成本低定位精度移动智能终端的V2X 消息定向分发，腾讯研发了主车定向识别算法以及云端车道级定位匹配引擎，其在结合端侧APP 上报数据和路端设备感知数据的基础上，基于多种AI 算法对道路交通情况进行深度研判，从而实现驾驶风险实时预警和V2X 消息定向分发。云端车道级定位匹配引擎如图2 所示。

图2 云端车道级定位匹配引擎

2.5 基于泛V2X构建交通实时数字孪生

交通实时数字孪生整体框架如图3 所示。

图3 交通实时数字孪生整体框架

数字孪生是最近几年新兴起的技术，得到业界的广泛关注，其通过在数字空间实时构建物理世界的精准数字化映射来模拟、验证、预测物理实体的全生命周期过程，并实时反馈和优化物理世界，包括三维重建、模型构建、孪生渲染、仿真计算、虚实互动等功能。Gartner在2017、2018、2019 年连续三年将其评选为十大战略性技术之一。5G 车联网实现了车路云网人的泛在连接，结合全息融合感知、高精孪生渲染、交通仿真推演等将构建交通实时数字孪生，助力实现未来交通愿景。

全息融合感知通过对摄像机、毫米波雷达、激光雷达等路侧感知设备采集的多源异构数据进行融合计算，实现了对道路机动车、非机动车、行人、异常交通事件的实时监测和全方位感知，如：对路面交通参与对象进行实时的识别、跟踪和定位，并输出目标的类型、位置、车牌号、速度、轨迹等信息；基于目标检测算法、融合跟踪算法、目标轨迹拼接算法等能力，在复杂道路状况实现跨点位感知区域同一目标物的唯一连续跟踪ID 及车辆轨迹平滑。融合感知引擎需要根据不同传感器的特点在算法层面实现工况互补，使融合算法具备更高的空间分辨率与穿透能力，满足晴天、雨天、夜晚、雾天等常规及极端天气下的全天候感知需求。此外，在硬件安装和软件算法架构设计上，应支持模块化可插拔，以灵活应对城市、高速等不同场景下的感知需求。

高精孪生渲染基于大规模自动化场景构建技术，快速低成本构建物理世界向数字孪生世界的静态场景映射，采用配备GPS/北斗、惯性测量单元（IMU,Inertial Measurement Unit）、相机、激光雷达、轮速计等模块的车辆，采集沿途轨迹、图像、激光点云等数据，自动提取场景中的部件并与模型库匹配，替换成高精度部件，智能识别标志牌中的文字内容，并高清还原，从而达到自动化构建三维场景的技术。对全息融合感知获得的实时交通监测数据，通过与模型库中的机动车、非机动车、行人模型进行匹配来实时还原动态交通流，形成实时数据驱动的孪生场景。在孪生渲染过程中，对于10 Hz 的动态车辆数据接入，可进一步结合车辆动力学滤波，形成符合车辆动力学的平滑车流。数字孪生云渲染技术，可进一步提供跨终端访问能力以及开放集成能力，为开发者提供二次开发能力。

相比于传统的交通信息化，5G 车联网以及智慧交通的发展极大促进了人、车、路、地、物等交通数据的精准化获取，连续精准的交通数据使得交通仿真的准确性、可靠度大大提高，同时分布式云计算为城市级的大规模交通仿真提供了充足的算力，这使得通过大规模交通仿真洞察城市级交通供给侧、需求侧运行规律提供了可能。大规模城市级交通仿真推演通过对道路出行的流量、密度、速度等运行状态的实时仿真，实现对交通出行个体、城市出行运行规律还原，并提供高逼真、丰富的三维仿真场景，支持交通管理者根据业务场景实现仿真参数定义，以多维度的评价指标，让交通管理者全面、提前掌握路网交通状态，辅助业务决策，比如：支持路口管理及单路口信控方案实时推荐，协助交通管理者优化路口交通，同时通过优化信号灯配时、限速封路管制、交通事故推演、交通诱导配置等多种实时仿真场景自由组合，实现高度贴合线下实际交通场景的交通仿真。

3 典型应用

3.1 多场景5G泛V2X应用

（1）低成本广覆盖泛V2X 应用

如图4 所示，基于泛V2X 技术路线构建的车路协同应用，用户无需在车上安装OBU 设备或进行复杂改造，只需在手机、车机等4G/5G 移动智能终端上使用车路协同APP、小程序或使用集成了车路协同服务的通用APP（如地图导航APP）等，便可感受路侧车路协同的建设效果，获得低时延V2X 伴随式信息服务，包括：红绿灯信号同步、绿波通行、路侧事件同步、弱势交通参与者预警服务等标准化的V2X 服务以及前方道路视频直播等特色的差异化V2X 服务，显著提高用户获得感，更快地推动车路协同业务落地，促进5G 车联网的产业发展。

图4 泛V2X应用

腾讯为天津（西青）、重庆（两江新区）等国家车联网先导区以及成都、襄阳等地的车联网项目开发了专用的车路协同APP、小程序，并提供相关的SDK 供其他APP 进行集成。同时，腾讯地图已经与北京市高级别自动驾驶示范区的云控基础平台进行了打通，提供红绿灯倒计时等车路协同服务。

（2）C-V2X 后装OBU

在前装C-V2X OBU 无法快速提升的情况下，通过低成本后装C-V2X OBU 面向政府公务车辆、救护车、消防车等特殊车辆或者出租车、快递车等运营车辆，并兼顾大众车辆是提升大众对C-V2X 认知度的重要手段之一。腾讯联合合作伙伴推出了C-V2X 智能后视镜，除了具备远程车辆监控、行车记录等后视镜常规功能，通过引入C-V2X 通信能力，实现与路侧智能网联基础设施以及其他智能网联车辆的互联通信，以后装的方式促进普通车辆在超视距感知、主动安全和交通效率方面的智能化升级。

（3）智能网联精准公交

基于5G 车联网技术构建智能网联精准公交，可有效提升公共交通运行效率，构建让老百姓有感知的车路协同场景。腾讯联合合作伙伴，以“快速、准点、聚客”为目标，充分利用数据和技术赋能，打造了智能网联精准公交。基于腾讯出行位置大数据，为公交提供选点选线建议，精准匹配用户出行需求；结合网联技术和交通信号优先打造“主动式公交优先”，为市民提供更加快速、准点、舒适的定制公交通勤服务；基于智能网联路侧数据，大众可以通过C 端APP 或公交车内的智能屏实时获取公交运行信息和道路信息；通过定制APP，市民可方便地预约乘车，最大限度方便市民出行，实现公交持续化运营。经在长沙运行的实际数据统计，智能网联精准公交相比普通公交提升行程效率（通勤时间）约30%+，相比私家车提升行程效率约20%+，具体参见文献[16]。

3.2 5G网联MaaS一体化出行

如图5 所示，5G 网联MaaS 一体化出行服务系统，通过MaaS APP 和小程序整合各种智能网联车辆，如智能网联精准公交车、Robotaxi、无人环卫车、无人售卖车等，以服务用户为核心，接入互联网大数据、第三方业务平台数据、车路协同等多源数据，为用户提供包括出行行程预定、路径一键规划、泛V2X 精准导航、费用一键支付等服务。通过让大众在使用MaaS 的时候潜移默化的体验泛V2X 服务，促进车路协同普及推广。5G 网联MaaS 还可进一步集成碳中和币系列服务，打造绿色交易服务场景，为公众提供低碳、绿色出行体验。上述特色应用已在重庆、成都车联网先导区开始规模应用。

图5 5G网联MaaS一体化出行

3.3 全息孪生道路赋能智慧交通管理

如图6 所示，基于5G 智能网联的实时数字孪生通过对道路静动态要素的实时渲染实现了道路的全时全量多维精准监测，构建了全息孪生道路，进一步结合交通仿真、大数据分析并与智慧交通管理业务深度融合后，将解决长期困扰交通管理的痛点，如：可自动感知交通事故，通过精准车辆轨迹研判事故责任，生成证据链视频，节约出警时间，减少此类事故；提供精准车道级数据，全面分析交通运行状态，打通路侧感知与信控机的隔阂，实时优化红绿灯配时方案；通过交通热力图快速定位交通黑点；依据路口规律，对交通组织合理优化，解决传统黑点治理周期长和效果差的问题，实现智慧城市。

图6 全息孪生道路

3.4 智能孪生导航助力高速全天候出行

高速公路出行者希望能够在不同气象条件下有选择地使用高速通行服务。当出行者驶入雨雾雪等恶劣气象环境路段时，需要相关出行诱导服务，使得出行者能够清晰分辨道路轮廓、道路走向，安全通行。对高速公路的物理基础设施进行精准采集和数字化，并结合前端采集的人车路交通流、交通事件和天气等信息，通过实时数字孪生技术在虚拟世界中对整个高速公路的运行状态进行精准的还原和展示，可有效引导出行者全天候出行。

腾讯在成都蓉城二绕高速上实现了C-V2X 链路和5G 链路的C 端实时数字孪生。部署在路侧的传感器感知道路交通车辆，云端平台将路侧感知结果数据通过C-V2X专用通信网或5G 网络传送给车载终端。车载终端对路侧感知数据进行数字孪生渲染并与V2X 伴随信息服务、导航进行融合，在C 端实现了与物理世界逼真的数字交通世界映射，以主车视角或上帝视角引导公众出行，支持高速全天候出行。

融合V2X 伴随信息服务的智能孪生导航如图7 所示：

图7 融合V2X伴随信息服务的智能孪生导航

4 标准进展

产业界在C-V2X 直连通信方面已经制定了大量标准，本文不再赘述。腾讯围绕泛V2X 及实时数字孪生，牵头相关标准制定，不断完善现有标准体系。其中，文献[15] 主要是制定基于4G/5G 移动智能终端开展移动互联网车路协同应用的系统架构、应用场景、数据交互内容、数据交互流程及技术要求；文献[17] 是国际上首个智能交通数字孪生标准立项，主要制定智能交通系统数字孪生的需求与能力框架，上文提到的基于C-V2X 链路和5G 链路的C 端实时数字孪生已列入该标准的典型用例；文献[18]、[19] 是基于智能网联精准公交实践形成的标准，包括总体架构、数据接口、应用等。2022 年9 月，IMT-2020（5G）推进组C-V2X 工作组发布《车联网基础设施参考技术指南1.0》，包括基于4G/5G 的车路协同实现方案与C-V2X 直连通信实现方案，具体参见文献[20]。

5 结束语

本文首先分析了我国5G 车联网的发展现状以及面临的“两率一感”行业挑战，然后提出“泛V2X”理念并期望通过融合5G 及C-V2X 直连通信的泛V2X 技术框架来解决现有行业挑战，并介绍了云端决策V2X 和V2X 消息定向分发两大泛V2X 关键技术。随后，本文阐述了如何基于5G 泛V2X、全息融合感知、高精孪生渲染、交通仿真推演等构建交通实时数字孪生，并介绍了低成本广覆盖泛V2X 应用、智能网联精准公交、5G 网联MaaS 一体化出行等泛V2X 典型应用以及全息孪生道路、智能孪生导航等交通实时数字孪生典型应用。