2020年第一季度，與車聯網相關的國家級指導建議接連重磅出爐：2月，11個國家部委聯合印發《智能汽車創新發展戰略》，提出結合5G商用部署，推動5G與車聯網協同建設。3月初，中央政治局常務委員會會議提出，加快5G網絡等新型基礎設施建設進度，隨后發改委、工信部聯合組織實施2020年國家重點支持的7大5G新基建項目，其中一項便是基于5G的車路協同車聯網大規模驗證和應用。近日，工信部《關于推動5G加快發展的通知》明確表示推動將車聯網納入國家新型基礎設施建設工程，促進“5G+車聯網”協同發展。

　　通信網絡是連接車聯網各個節點的傳輸紐帶，是車聯網應用廣泛落地的基礎之一。在以毫秒級低時延為特征的新一代5G無線通信環境中，車聯網的連接價值將得到極大釋放——通過將人、車、路、云等交通參與要素有機聯系在一起，所有交通主體在統一平臺上實時共享信息，聯網汽車可以低成本獲取更多感知數據，從而推動智能駕駛技術創新和應用，5G新基建下的車路協同系統調度和自適應功能也為整個交通體系的智能化提供了更為廣闊的空間。

　　在5G新基建和方案商的技術加持下，我國多地車路協同項目已經進入了落地階段。其中，北京順義示范區一條5G商用開放路段所應用的車路協同落地方案，不僅推進了V2X車載及路側設備的部署進程，更通過車、路、云技術實踐驗證了5G新基建場景下車路協同方案的技術演進方向。

車載端：安全、高效背后的核心操作系統

　　自誕生之日起，汽車這個重要的交通工具就肩負著人們最根本的兩大需求——提升駕駛者的效率和保障駕駛者的安全。在車路協同系統中，車載端的主要任務同樣圍繞著安全和效率展開。

　　首先，車的大腦需要處理的信息量是無法估量的。在一輛智能汽車的行駛過程中，每天需要對TB量級的數據進行實時處理，這個數字在車路協同系統中還會大幅增長。如此龐大的數據計算實時處理過程中，還要將出錯率降到最低，難度之大可想而知。日常生活中，打開一個網頁、查詢一個信息、回復一個消息甚至雙11秒殺一款商品都可以發生錯誤并被大眾所接受，但涉及駕駛安全的情況下，任何并發導致的處理故障都直接關系駕駛者的人身安全，不容許有半點問題出現。

　　其次，不同于普通消費場景，車路協同需要“極可靠的低延遲通信”。這就要求多設備間從感知、傳輸、處理、響應的整個通信交互過程要在100毫秒內完成，并正確反饋路面信息，人類的眨眼時間也只有100毫秒。一個生活場景中可允許的延遲，在行駛過程中卻會直接導致錯過轉彎路口或者高速出口。車路協同中的汽車智能化運算還要考慮很多因素，比如實時性、穩定性、安全性，這些都直接關系一臺車的行駛安全。

　　再次，不同于單獨的智能汽車，車和車的交流不再是單一品牌行為。舉例來說，A品牌的某款車型不僅要和同品牌的其他車型互聯，還要和同處于交通環境中的BCDE品牌交流。那么如何實現？車載終端必須廣泛兼容其他品牌車輛以及車載硬件。用一組數據解讀其中的工作量：今天我們常見的主流品牌車型有上千余種，智能汽車傳感器有六百多種，ECU（汽車電子控制單元）的數量更是數以上百計，而這些都是車載操作系統要兼容的對象，可以看出難度之大。

　　從車路協同項目的示范成果來看，通過核心操作系統將車載終端的主要任務進行一體化集成是一條可靠的路徑。借助操作系統的基礎作業和軟硬件協同能力，不僅可以從底層實現車與車、車與網之間的互聯，還能最大程度的發揮硬件潛力，提高系統任務并行穩定性，同時很好地承擔硬件數據融合等車路協同特定需求。

　　可以看出，車路協同的真正落地必須要有一款具有低時延、高穩定性、高安全性、高兼容性的底層操作系統。當然這也意味著研發前期大量的適配和測試工作量，對企業的研發資金投入、專業人才儲備乃至產業經驗積累都是相當大的考驗。

　　“通信+邊緣計算”，實時路網新體系

　　在車路協同系統平臺上，道路連接著來往車輛和云端大數據平臺，是車路融合數據監測、上傳和下發的重要一環。這個環節的主要任務在于構建一個“通信+邊緣計算”的新體系，前者負責降低數據傳輸的端到端時延，后者用來完成大量路側感知設備的接入和數據處理。實時性是二者的共同需求。

　　通信方面，車路協同落地實現對于數據傳輸的要求十分苛刻：端到端時延必須低至毫秒級，可靠性達99.999%，帶寬達50Mbps，支持高速移動的絕對速度達250kph——只有超低時延、高容量、高可靠的5G技術才能滿足這一需求。目前5G新基建的加速部署有望大幅提升路網側的設備連接和數據傳輸環境。

　　但5G新基建是一個漸進的過程，目前各地實際通信環境有著顯著的地域差異，車路通信協議標準不一，而車路協同方案的落地是一定需要車載終端的穩定通信網絡連接的。在沒有蜂窩移動網絡覆蓋或覆蓋不完善的地區，就需要瞬時切換到專門的車用通信協議。這就意味著，車載OS要在4G/5G與車用LTE-V之間自主切換，保障系統實時“在線”，車和路之間的不間斷穩定互聯。

　　計算方面，云服務在很長一段時間里都只以核心層服務呈現，即在某省市區域部屬固定的計算中心，前端收集信息，統一上傳至核心云端進行存儲和計算，再將結果遠程返回前端。隨著車路協同系統推進，智能道路不斷增加的高清攝像頭形成以視頻為主的復雜交通信息，考慮到數據傳輸的地理阻隔，核心層的計算結果難以在安全時延內下發至車載端，車路協同方案從感知分析到反饋決策的實時化需求也就無法滿足。

       未來，隨著5G新基建的發展不斷加速，聯網設備數量將持續增長。云端接入服務的開放性、兼容性和可靠性，網絡運維管理的靈活擴展能力，應用層的云邊協同能力都將考驗著車路協同云服務的整體能力。

       整體而言，多功能集成的車載終端操作系統和“通信+邊緣計算”實時路網體系共同組成的車路協同技術體系，是目前為止經過了示范驗證的可靠方案。再加上智能汽車產業的整體進步，域控制器、邊緣計算芯片、激光雷達等產業鏈技術的升級，也為智能車路的發展帶來了全面提升空間。

　　從車聯網的產業發展邏輯來看，國家政策長期發揮著主導性作用。此次《智能汽車創新發展戰略》明確提出，到2025年智能交通系統和智慧城市相關設施建設取得積極進展。從5G新基建到5G+車聯網協同發展，車路協同已經邁入政策落地的黃金發展期，車聯網技術方案商們正迎來最好的時代。