新基建的风吹向了车联网，智能汽车强国的政策也已落地，无论从何种角度来看，车联网行业的整体发展都一片光明；但在面临机遇的同时，车联网也面临着一些挑战。
近日，雷锋网新智驾邀请了高新兴科技集团高级副总裁、战略品牌总经理吴冬升博士来进行业内分享，以下为吴冬升演讲内容，新智驾进行了不改变原意的整理：
大家晚上好。我本人担任高新兴科技集团的高级副总裁，分管战略和品牌的相关工作。今天要演讲的主题是，数字新基建下的 5G 车联网，创新赋能自动驾驶和智慧交通。总体来说，这一主题覆盖了三个部分的内容：
第一部分，国家政策层面，5G 车联网整个产业的发展趋势；
第二部分，5G 车联网目前整体产业现状；
第三部分，支撑 5G 车联网底层核心的关键性技术。
上述三个部分为层层递进的关系，从宏观政策角度逐渐深入到微观层面。
今年国家整体经济面临下行压力，而且受到来自疫情的影响，新基建是国家明确强调的方向；其中包括能源和交通等领域，比如特高压、新能源汽车充电桩、城际高速铁路和城市轨道交通等，还有备受关注的 5G 基站建设，大数据中心、人工智能和工业互联网等。
那么，车联网、智能网联的发展与上面提到的内容有什么关系呢？
首先是和 5G 是强相关。2019 年 5G 开始商用，最近，工信部也发布了推进 5G 产业发展的最新通知。文件显示，除了面向 C 端普通消费者的 AR/VR 应用之外，还有三个行业应用值得关注。第一个是 5G+ 医疗健康；第二个是 5G+ 工业互联网；第三个就是 5G+ 车联网，所以从整体上来看，智能网联、车联网在 5G 行业应用比较重要。
第二个是和人工智能强相关。实际上，发展智能网联的目标之一就是实现自动驾驶，这是人工智能领域一个重要分支。
从宏观历史角度来看，数字化进程也可以称得上是人类社会发展的典型趋势。这其中又包括三个方向，即企业本身的数字化，比如企业 ERP、OA 系统等办公流程；企业各个生产环节的数字化，比如说工业互联网的数字化工作，以及车联网的数字化工作；企业运营和服务的数字化。
从数字新基建的角度来看，企业数字化到生产环节数字化，再到运营服务数字化，整个进程也是层层递进的关系。
更重要的是，今年 2 月份，国家发布了《智能汽车创新发展战略》（以下简称《战略》），明确提出智能汽车强国大方向。同比 2018 年的征求意见稿，可以看到相对定性的指标，尤其到 2025 年，车端层面要实现有条件自动驾驶的智能汽车达到规模化生产，要实现高度自动驾驶的智能汽车在特定环境下市场化应用。
路侧方面，车用无线通信网络（LTE-V2X）要实现区域覆盖，新一代车用无线通信网络（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步开展应用，高精度时空基准服务网络实现全覆盖。
尽管国家的战略已经对技术趋势和选型做了相对清晰的界定，但是，2020 年，整个汽车产业仍然会面临严峻的挑战。而智能网联汽车是汽车产业应对挑战的突破口之一。
为了应对挑战，智能网联汽车应当要从车端、路侧、产业商业模式三个方面来做出努力。
首先，实现汽车智能化、网联化，以及提高安全性的汽车电子产品可以发挥重要作用。目前，汽车电子产品的成本占比在逐渐提升，特斯拉也提出要将这一比例提升到 40%。这类汽车电子产品主要围绕智能化和网联化，包括车载高精度传感器、车规级芯片、智能操作系统、车载智能终端、智能计算平台等。这些关键汽车零部件发展空间非常大。
另外，国家也明确提出要培育具有国际竞争力的智能汽车品牌，也就是说，在国内现有品牌里面，国家会重点推进一些车企打造智能汽车的相关工作。同时，主流车企也在加快研发速度，包括智能电子产品和量产车型。
作为车路协同的核心之一，路侧方面也将在 2020 年出现小规模的爆发式建设。具体包括建设广泛覆盖的车用无线通讯网络；建设覆盖全国的车用高精度时空基准服务能力；建设覆盖全国路网的道路交通地理信息系统；以及建设国家智能汽车大数据云控基础平台。
实际上，智能网联汽车产业的良性发展最终还是取决于其商业模式探索。同时，智能网联汽车还面临着其他挑战和压力，尤其是数据开放模式涉及到的数据所有权、使用权、经营权等问题。
具体来说，智能网联汽车产业投资规模巨大，覆盖了全国范围内的公路、城市交叉路口，以及其他道路建设。同时，投资建设主体相对碎片化，运营主体包括政府独资或合资的企业，高速公路服务商、运营商、铁塔公司等等。
车端和路侧产生的大量数据不仅可以提供给管理部门，还可以向车主、车企、行业客户收取智能网联接入服务费。更重要的是可以建立面向智能网联汽车和智慧道路的一体化开放数据公共服务平台，并衍生出“数据+管理”“数据+金融”“数据+出行”等模式。比如，“数据+出行”模式，利用车端和路侧产生的数据来支持更好的出行服务。
第二部分关于 5G 车联网整体的商用态势。
毋庸置疑，车联网首先是和自动驾驶强相关。就目前而言，无论是传统车企还是初创企业都在做自动驾驶，但从现有成果来看，自动驾驶产业仍处在漫长的发展周期里。车联网则可以赋能自动驾驶，解决单车智能无法解决的难题，从而加快自动驾驶时代的到来。
另一方面，大力发展车联网不仅仅是在车端提高自动驾驶的智能程度，还能推进智慧交通的深刻变革——从早期的 ITS 1.0 信息化，到目前正在进行的 ITS 2.0 网联化、协同化，以及到未来面向自主交通的 ITS 3.0 。
总而言之，车联网发展的终极目标有二，即实现自动驾驶和智慧交通。
从商用进程来看，车联网正在有序推进。现阶段，全球有两大相关标准体系，一个是由 IEEE 基于 WiFi 定制的 DSRC，一个是由 3GPP 通过拓展通信标准制定的 C-V2X。中国目前的情况比较明确，走的是 C-V2X 路线，而且 R14 版本的 LTE-V2X 和 R15 版本的 LTE-eV2X 标准已固化，预计在今年 6 月份会推出 R16 的标准版本。
基于 LTE-V2X 的车联网总体上已初步具备了商用的条件，中国还会进一步加强安全领域的标准制定。
自动驾驶分级方面，我们一直都遵循 SAE 标准，比如 L1“脱脚”、L2“脱手”、L3“脱眼”、再到 L4“脱脑”等。最近，国家工信部也提出了中国自动驾驶汽车的分级标准，基本上和 SAE 是类似的，明年 1 月 1 号起正式实施。
另外还有一个比较重要的指标，即自动驾驶车辆每两次人工干预之间行驶的平均里程，美国加州交通管理局每年都会基于这个指标对相关公司进行排名。这个指标具有一定参考价值，它在一定程度上表明了自动驾驶，尤其是单车自动驾驶的水平，但它不完全能够衡量自动驾驶的总体水平。因为接管的情况与当时的路况有着直接关联性。
目前，一些自动驾驶企业已经开始探索自己的商业模式，比如说 Robotaxi，以及面向物流的或是在特定场景下的商业模式。
车联网对智慧交通也很重要。路侧层面，产业界也在陆续提出相关标准，最早的标准可能要属欧洲道路运输研究咨询委员会提出的 ISAD 标准。这个标准分为 5 级（ABCDE），其中，E 级是传统道路，完全不支持自动驾驶；A 级对自动驾驶的支持程度最高。除了欧洲之外，中国也在提相关的道路分级标准。这个标准也包括 5 级（I0 到 I5），级别划分主要依靠于信息化、智能化和自动化三个衡量标准。
智慧化的道路应该考量几个方面因素：第一个，在感知层面，道路是不是具备数字化感知能力，是不是能够支持网联，是不是能够进行协同化感知？第二个，在决策层面，这涉及到人工智能的各种算法，特定场景会触发特定结果，但车辆面临纷繁复杂的交通状况，道路是不是具备优良的预判和决策能力？第三个，在控制层面，是否能够进行单车控制、协同控制和全域控制。
智能网联路侧市场方面，目前城市级智能网联试点和示范已经超过了 40 个，涉及到几十个重点省份；智慧公路车路协同示范区也超过 20 个。
近三年来，智能网联示范区越来越多，2020 年也会有两个大的趋势。第一，涉及智能网联的区域、城市和道路，尤其是城际高速公路的数量会越来越多；第二，已经在开展相关试点和示范的区域会进入更加深化更加规模化的阶段。一些车企也在积极参与智能网联示范区的建设。
总体来说，路侧市场的前景在 2020 年非常可观。
有一个经典案例，也就是无锡的智能交通综合测试基地，同时无锡也是全国第一个车联网先导区。2017 年，无锡进行了小规模的道路开放，涵盖场景相对简单；2018 年，无锡进入规模验证应用阶段，其中包括 240 个交叉路口，覆盖 170 平方公里，应用场景更加丰富。到了 2019 年，无锡进入到规模商用环境建设阶段，覆盖省级公路、高速公路等。2020 年、2021 年将会进入大规模建设的阶段，车载渗透率要达到 30% 以上，未来车载渗透率要更进一步达到 50% 以上。
不难理解，各个城市的智能网联建设基本上都会经历类似的时间阶段，会从小规模的技术验证阶段发展到规模商用阶段，以及到未来的全区域覆盖。
整体上来看，车联网业务会快速迭代，5G 时代到来将极大地丰富车联网的应用场景。
第三部分的重点是分享支撑 5G 智能网联，助力整个 5G 车联网产业发展的技术。
5G 车联网并非只需要考虑车端和路侧的问题，它还涉及到 5G 网络，云控平台，以及各种各样的业务应用。从技术层面上来看，它涉及联接、感知、决策和控制等。
在车端方面，单车自动驾驶涉及决策层、高精度地图和定位、传感器融合（基于视觉、激光雷达、毫米波雷达等传感器），以及车规级芯片等。另一方面，5G-V2X 是实现自动驾驶的必由之路，而智能化的终端设备能让车辆变成真正的智能网联汽车，还能支持车与车之间通讯，以及车和路侧基础设施之间通信。
路侧方面，主要涵盖了传输、感知、计算等核心能力。
首先通信传输能力，比如交通信号灯的信息可以传递给 RSU，通过广播的形式传递给 OBU。
第二个是感知能力，通过装载激光雷达、毫米波雷达、摄像头将道路信息推送给车辆，提升道路智能化水平；感知还包括综合环境感知等。
第三个计算能力，目前典型的计算是放在云端，比如阿里云、腾讯云、华为云等，车端也具有计算能力。不过，计算能力还可以部署到路侧，因为路侧也需要具备计算能力，比如，摄像头、毫米波雷达、激光雷达等各类感知设备收集的信息需要一个融合的算法来处理。
除此之外，网络切片也是未来非常重要的发展方向。未来的 5G 网络切片，除了 eMBB 切片之外，还会有一些高可靠低时延的切片来支撑车联网的业务场景。在这种情况下，公网网络切片和 5G-V2X 专网会进行有效的协同，支撑整个车联网业务的发展。
云端层面要提供车路云一体的云端管理、决策和控制，即打造云控基础平台，其中包括互联互通、数据融合、标准化、云端协同、仿真测试和应用接口等。这也是未来非常重要的发展方向。
实际上，自动驾驶最终还是要交给消费者使用，因此车联网需要为消费者提供多样化的业务场景，包括信息娱乐服务类业务场景，比如为消费者做智能停车引导、天气预警等；或者是安全出行类业务场景，比如紧急制动预警；还有交通效率类业务，以及自动驾驶业务。从标准层面来看，目前已经明确了四大类自动驾驶业务，包括车辆编队行驶、远程遥控驾驶，多传感共享，以及协同驾驶。当然，相关的业务场景会越来越多。
根据网络层面的现实情况，LTE-V2X 技术将会支撑安全类和局部效率类业务，5G Uu 技术支撑大宽带信息娱乐类业务和全局效率类业务，自动驾驶类业务则采用 5G NR-V2X 技术支撑。
最后，尽管现在产业的发展有了相关标准和技术支撑，但还有非常重要的一点，那就是互联互通。只有厂家之间互联互通，整个产业才有可能实现良性发展。
2019 年，我国已经开展了 C-V2X“四跨”互联互通应用示范活动，今年 7 月将提出“新四跨”。除了一些典型的业务场景，今年也会验证更多的业务场景，参与测试活动的厂家也会更多。总之，整个商业化进程会越来越成熟和完善。
虽然说今年中国的经济压力非常大，但有了新基建和相关政策的支持，车联网产业的发展是值得乐观的。而且，产业化的进程经历了过去三年的发展，2019 年还出现了多个亿级以上的招标型项目，2020 年在规模上会进一步扩大。
不过，产业界也要做好底层技术研发工作和商业模式探索工作，推进整个产业的发展进程。当然，我们也希望中国的企业和技术能够走向全球。
以上是我演讲的全部内容，谢谢大家。
雷锋网雷锋网雷锋网
正在生成分享图...
田哲