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新基建的風吹向了車聯網，智能汽車強國的政策也已落地，無論從何種角度來看，車聯網行業的整體發展都一片光明；但在面臨機遇的同時，車聯網也面臨著一些挑戰。
近日，雷鋒網新智駕邀請了高新興科技集團高級副總裁、戰略品牌總經理吳冬升博士來進行業內分享，以下為吳冬升演講內容，新智駕進行了不改變原意的整理：
大家晚上好。我本人擔任高新興科技集團的高級副總裁，分管戰略和品牌的相關工作。今天要演講的主題是，數字新基建下的 5G 車聯網，創新賦能自動駕駛和智慧交通。總體來說，這一主題覆蓋了三個部分的內容：
第一部分，國家政策層面，5G 車聯網整個產業的發展趨勢；
第二部分，5G 車聯網目前整體產業現狀；
第三部分，支撐 5G 車聯網底層核心的關鍵性技術。
上述三個部分為層層遞進的關系，從宏觀政策角度逐漸深入到微觀層面。
今年國家整體經濟面臨下行壓力，而且受到來自疫情的影響，新基建是國家明確強調的方向；其中包括能源和交通等領域，比如特高壓、新能源汽車充電樁、城際高速鐵路和城市軌道交通等，還有備受關注的 5G 基站建設，大數據中心、人工智能和工業互聯網等。
那么，車聯網、智能網聯的發展與上面提到的內容有什么關系呢？
首先是和 5G 是強相關。2019 年 5G 開始商用，最近，工信部也發布了推進 5G 產業發展的最新通知。文件顯示，除了面向 C 端普通消費者的 AR/VR 應用之外，還有三個行業應用值得關注。第一個是 5G+ 醫療健康；第二個是 5G+ 工業互聯網；第三個就是 5G+ 車聯網，所以從整體上來看，智能網聯、車聯網在 5G 行業應用比較重要。
第二個是和人工智能強相關。實際上，發展智能網聯的目標之一就是實現自動駕駛，這是人工智能領域一個重要分支。
從宏觀歷史角度來看，數字化進程也可以稱得上是人類社會發展的典型趨勢。這其中又包括三個方向，即企業本身的數字化，比如企業 ERP、OA 系統等辦公流程；企業各個生產環節的數字化，比如說工業互聯網的數字化工作，以及車聯網的數字化工作；企業運營和服務的數字化。
從數字新基建的角度來看，企業數字化到生產環節數字化，再到運營服務數字化，整個進程也是層層遞進的關系。
更重要的是，今年 2 月份，國家發布了《智能汽車創新發展戰略》（以下簡稱《戰略》），明確提出智能汽車強國大方向。同比 2018 年的征求意見稿，可以看到相對定性的指標，尤其到 2025 年，車端層面要實現有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化生產，要實現高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用。
路側方面，車用無線通信網絡（LTE-V2X）要實現區域覆蓋，新一代車用無線通信網絡（5G-V2X）在部分城市、高速公路逐步開展應用，高精度時空基準服務網絡實現全覆蓋。
盡管國家的戰略已經對技術趨勢和選型做了相對清晰的界定，但是，2020 年，整個汽車產業仍然會面臨嚴峻的挑戰。而智能網聯汽車是汽車產業應對挑戰的突破口之一。
為了應對挑戰，智能網聯汽車應當要從車端、路側、產業商業模式三個方面來做出努力。
首先，實現汽車智能化、網聯化，以及提高安全性的汽車電子產品可以發揮重要作用。目前，汽車電子產品的成本占比在逐漸提升，特斯拉也提出要將這一比例提升到 40%。這類汽車電子產品主要圍繞智能化和網聯化，包括車載高精度傳感器、車規級芯片、智能操作系統、車載智能終端、智能計算平臺等。這些關鍵汽車零部件發展空間非常大。
另外，國家也明確提出要培育具有國際競爭力的智能汽車品牌，也就是說，在國內現有品牌里面，國家會重點推進一些車企打造智能汽車的相關工作。同時，主流車企也在加快研發速度，包括智能電子產品和量產車型。
作為車路協同的核心之一，路側方面也將在 2020 年出現小規模的爆發式建設。具體包括建設廣泛覆蓋的車用無線通訊網絡；建設覆蓋全國的車用高精度時空基準服務能力；建設覆蓋全國路網的道路交通地理信息系統；以及建設國家智能汽車大數據云控基礎平臺。
實際上，智能網聯汽車產業的良性發展最終還是取決于其商業模式探索。同時，智能網聯汽車還面臨著其他挑戰和壓力，尤其是數據開放模式涉及到的數據所有權、使用權、經營權等問題。
具體來說，智能網聯汽車產業投資規模巨大，覆蓋了全國范圍內的公路、城市交叉路口，以及其他道路建設。同時，投資建設主體相對碎片化，運營主體包括政府獨資或合資的企業，高速公路服務商、運營商、鐵塔公司等等。
車端和路側產生的大量數據不僅可以提供給管理部門，還可以向車主、車企、行業客戶收取智能網聯接入服務費。更重要的是可以建立面向智能網聯汽車和智慧道路的一體化開放數據公共服務平臺，并衍生出“數據+管理”“數據+金融”“數據+出行”等模式。比如，“數據+出行”模式，利用車端和路側產生的數據來支持更好的出行服務。
第二部分關于 5G 車聯網整體的商用態勢。
毋庸置疑，車聯網首先是和自動駕駛強相關。就目前而言，無論是傳統車企還是初創企業都在做自動駕駛，但從現有成果來看，自動駕駛產業仍處在漫長的發展周期里。車聯網則可以賦能自動駕駛，解決單車智能無法解決的難題，從而加快自動駕駛時代的到來。
另一方面，大力發展車聯網不僅僅是在車端提高自動駕駛的智能程度，還能推進智慧交通的深刻變革——從早期的 ITS 1.0 信息化，到目前正在進行的 ITS 2.0 網聯化、協同化，以及到未來面向自主交通的 ITS 3.0 。
總而言之，車聯網發展的終極目標有二，即實現自動駕駛和智慧交通。
從商用進程來看，車聯網正在有序推進。現階段，全球有兩大相關標準體系，一個是由 IEEE 基于 WiFi 定制的 DSRC，一個是由 3GPP 通過拓展通信標準制定的 C-V2X。中國目前的情況比較明確，走的是 C-V2X 路線，而且 R14 版本的 LTE-V2X 和 R15 版本的 LTE-eV2X 標準已固化，預計在今年 6 月份會推出 R16 的標準版本。
基于 LTE-V2X 的車聯網總體上已初步具備了商用的條件，中國還會進一步加強安全領域的標準制定。
自動駕駛分級方面，我們一直都遵循 SAE 標準，比如 L1“脫腳”、L2“脫手”、L3“脫眼”、再到 L4“脫腦”等。最近，國家工信部也提出了中國自動駕駛汽車的分級標準，基本上和 SAE 是類似的，明年 1 月 1 號起正式實施。
另外還有一個比較重要的指標，即自動駕駛車輛每兩次人工干預之間行駛的平均里程，美國加州交通管理局每年都會基于這個指標對相關公司進行排名。這個指標具有一定參考價值，它在一定程度上表明了自動駕駛，尤其是單車自動駕駛的水平，但它不完全能夠衡量自動駕駛的總體水平。因為接管的情況與當時的路況有著直接關聯性。
目前，一些自動駕駛企業已經開始探索自己的商業模式，比如說 Robotaxi，以及面向物流的或是在特定場景下的商業模式。
車聯網對智慧交通也很重要。路側層面，產業界也在陸續提出相關標準，最早的標準可能要屬歐洲道路運輸研究咨詢委員會提出的 ISAD 標準。這個標準分為 5 級（ABCDE），其中，E 級是傳統道路，完全不支持自動駕駛；A 級對自動駕駛的支持程度最高。除了歐洲之外，中國也在提相關的道路分級標準。這個標準也包括 5 級（I0 到 I5），級別劃分主要依靠于信息化、智能化和自動化三個衡量標準。
智慧化的道路應該考量幾個方面因素：第一個，在感知層面，道路是不是具備數字化感知能力，是不是能夠支持網聯，是不是能夠進行協同化感知？第二個，在決策層面，這涉及到人工智能的各種算法，特定場景會觸發特定結果，但車輛面臨紛繁復雜的交通狀況，道路是不是具備優良的預判和決策能力？第三個，在控制層面，是否能夠進行單車控制、協同控制和全域控制。
智能網聯路側市場方面，目前城市級智能網聯試點和示范已經超過了 40 個，涉及到幾十個重點省份；智慧公路車路協同示范區也超過 20 個。
近三年來，智能網聯示范區越來越多，2020 年也會有兩個大的趨勢。第一，涉及智能網聯的區域、城市和道路，尤其是城際高速公路的數量會越來越多；第二，已經在開展相關試點和示范的區域會進入更加深化更加規模化的階段。一些車企也在積極參與智能網聯示范區的建設。
總體來說，路側市場的前景在 2020 年非常可觀。
有一個經典案例，也就是無錫的智能交通綜合測試基地，同時無錫也是全國第一個車聯網先導區。2017 年，無錫進行了小規模的道路開放，涵蓋場景相對簡單；2018 年，無錫進入規模驗證應用階段，其中包括 240 個交叉路口，覆蓋 170 平方公里，應用場景更加豐富。到了 2019 年，無錫進入到規模商用環境建設階段，覆蓋省級公路、高速公路等。2020 年、2021 年將會進入大規模建設的階段，車載滲透率要達到 30% 以上，未來車載滲透率要更進一步達到 50% 以上。
不難理解，各個城市的智能網聯建設基本上都會經歷類似的時間階段，會從小規模的技術驗證階段發展到規模商用階段，以及到未來的全區域覆蓋。
整體上來看，車聯網業務會快速迭代，5G 時代到來將極大地豐富車聯網的應用場景。
第三部分的重點是分享支撐 5G 智能網聯，助力整個 5G 車聯網產業發展的技術。
5G 車聯網并非只需要考慮車端和路側的問題，它還涉及到 5G 網絡，云控平臺，以及各種各樣的業務應用。從技術層面上來看，它涉及聯接、感知、決策和控制等。
在車端方面，單車自動駕駛涉及決策層、高精度地圖和定位、傳感器融合（基于視覺、激光雷達、毫米波雷達等傳感器），以及車規級芯片等。另一方面，5G-V2X 是實現自動駕駛的必由之路，而智能化的終端設備能讓車輛變成真正的智能網聯汽車，還能支持車與車之間通訊，以及車和路側基礎設施之間通信。
路側方面，主要涵蓋了傳輸、感知、計算等核心能力。
首先通信傳輸能力，比如交通信號燈的信息可以傳遞給 RSU，通過廣播的形式傳遞給 OBU。
第二個是感知能力，通過裝載激光雷達、毫米波雷達、攝像頭將道路信息推送給車輛，提升道路智能化水平；感知還包括綜合環境感知等。
第三個計算能力，目前典型的計算是放在云端，比如阿里云、騰訊云、華為云等，車端也具有計算能力。不過，計算能力還可以部署到路側，因為路側也需要具備計算能力，比如，攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等各類感知設備收集的信息需要一個融合的算法來處理。
除此之外，網絡切片也是未來非常重要的發展方向。未來的 5G 網絡切片，除了 eMBB 切片之外，還會有一些高可靠低時延的切片來支撐車聯網的業務場景。在這種情況下，公網網絡切片和 5G-V2X 專網會進行有效的協同，支撐整個車聯網業務的發展。
云端層面要提供車路云一體的云端管理、決策和控制，即打造云控基礎平臺，其中包括互聯互通、數據融合、標準化、云端協同、仿真測試和應用接口等。這也是未來非常重要的發展方向。
實際上，自動駕駛最終還是要交給消費者使用，因此車聯網需要為消費者提供多樣化的業務場景，包括信息娛樂服務類業務場景，比如為消費者做智能停車引導、天氣預警等；或者是安全出行類業務場景，比如緊急制動預警；還有交通效率類業務，以及自動駕駛業務。從標準層面來看，目前已經明確了四大類自動駕駛業務，包括車輛編隊行駛、遠程遙控駕駛，多傳感共享，以及協同駕駛。當然，相關的業務場景會越來越多。
根據網絡層面的現實情況，LTE-V2X 技術將會支撐安全類和局部效率類業務，5G Uu 技術支撐大寬帶信息娛樂類業務和全局效率類業務，自動駕駛類業務則采用 5G NR-V2X 技術支撐。
最后，盡管現在產業的發展有了相關標準和技術支撐，但還有非常重要的一點，那就是互聯互通。只有廠家之間互聯互通，整個產業才有可能實現良性發展。
2019 年，我國已經開展了 C-V2X“四跨”互聯互通應用示范活動，今年 7 月將提出“新四跨”。除了一些典型的業務場景，今年也會驗證更多的業務場景，參與測試活動的廠家也會更多。總之，整個商業化進程會越來越成熟和完善。
雖然說今年中國的經濟壓力非常大，但有了新基建和相關政策的支持，車聯網產業的發展是值得樂觀的。而且，產業化的進程經歷了過去三年的發展，2019 年還出現了多個億級以上的招標型項目，2020 年在規模上會進一步擴大。
不過，產業界也要做好底層技術研發工作和商業模式探索工作，推進整個產業的發展進程。當然，我們也希望中國的企業和技術能夠走向全球。
以上是我演講的全部內容，謝謝大家。
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